Presentación informe IvieLAB La tecnología como motor de crecimiento. Alicante, 13 de junio de 2023. Matilde Mas, Javier Quesada y Consuelo Mínguez

1. LA TECNOLOGÍA COMO
MOTOR DE CRECIMIENTO
INFORME ILIMITADO 2023
Desarrollado por el Ivie

2. 1. Fundación LAB Mediterráneo ha abordado las políticas
públicas (1) y privadas (2) de fomento de la I+D+i, la tecnología
(3) -el instrumento clave que permite alcanzar niveles
crecientes de progreso sostenible- y el papel de la empresa
como motor del desarrollo (4).
2. El dominio de la tecnología –la aplicación del conocimiento
científico a la solución de los problemas- fortalece a empresas y
países y les abre nuevas oportunidades de mejora.

3. 3. En el crecimiento no sólo es importante el cuánto sino el cómo.
Se puede crecer aumentando: el empleo, el capital tangible
(maquinaria, equipo, fábricas, etc) e intangible (I+D, software,
mejoras organizativas, etc) y/o la productividad.
4. El estudio compara el distinto papel de estos factores en el
crecimiento del PIB en España y en las CC. AA. avanzadas con los
países más desarrollados y analiza sus consecuencias.
Valor añadido: intangibles, sectores según su intensidad en TIC.

4. Gráfico 1. Esfuerzo inversor (Inversión/PIB). 2014-2021 (%)
Nota: Los datos de Portugal corresponden al periodo 2014-2020. Los datos de Reino Unido corresponden al periodo 2014-2020, excepto para TIC e I+D y otros activos inmateriales, que se refieren al periodo 2014-2019.
Los datos para las CC. AA. se refieren al periodo 2014-2019 para equipo de transporte y maquinaria y equipo no TIC.
Fuente: BEA (2023), Eurostat (NA), Fundación BBVA-Ivie (2023), INE (CRE), OCDE (2023), Office for National Statistics (2023) y elaboración propia.
¿Cuánto invierten los países y las CC. AA.?
a) Total b) Activos inmobiliarios
12.0
10.4
10.1
9.7
9.5
8.8
8.6
8.5
8.5
8.4
6.0
0 2 4 6 8 10 12
Francia
Alemania
C. de Madrid
Reino Unido
España
Cataluña
País Vasco
Estados Unidos
Portugal
C. Valenciana
Italia
22.6
22.1
20.8
20.8
19.0
18.3
17.6
17.3
16.8
16.4
13.2
0 5 10 15 20 25
Francia
C. de Madrid
Alemania
Estados Unidos
España
Cataluña
Reino Unido
C. Valenciana
Portugal
País Vasco
Italia
c) Equipo de transporte
3,0
2,0
1,9
1,7
1,7
1,7
1,6
1,4
1,2
1,1
0,9
0 1 2 3 4 5 6
C. de Madrid
Alemania
España
Cataluña
C. Valenciana
Estados Unidos
Francia
Portugal
País Vasco
Reino Unido
Italia
f) I+D y otros
3.5
2.9
2.4
2.2
2.2
2.0
2.0
1.6
1.5
1.5
1.1
0 1 2 3 4 5 6
Estados Unidos
Alemania
Francia
C. de Madrid
País Vasco
Reino Unido
Cataluña
España
Portugal
C. Valenciana
Italia
e) TIC
3.9
3.7
3.5
2.6
2.5
2.5
2.1
2.0
1.8
1.7
1.4
0 1 2 3 4 5 6
C. de Madrid
Francia
Estados Unidos
Cataluña
Reino Unido
España
Portugal
C. Valenciana
País Vasco
Italia
Alemania
d) Maquinaria y equipo no TIC
4.1
3.6
3.6
3.6
3.5
3.4
3.3
2.9
2.9
2.6
2.2
0 1 2 3 4 5 6
Alemania
Estados Unidos
España
C. Valenciana
Italia
Cataluña
Portugal
Francia
C. de Madrid
País Vasco
Reino Unido
▪ Menor
esfuerzo
inversor, sobre
todo en TIC e
I+D.
▪ Menor peso
de la inversión
en activos
inmobiliarios,
reacción a la
burbuja
inmobiliaria
previa.

5. Peso importante de
activos inmobiliarios,
y de los menos
ligados a la economía
del conocimiento
(maquinaria y equipo
no TIC y equipo de
transporte).
Gráfico 2. Composición del capital. 2021 (%)
Nota: Los datos de Portugal y Reino Unido corresponden a 2020.
Fuente: BEA (2023), Eurostat (NA), Fundación BBVA-Ivie (2023), INE (CRE), OCDE (2023), Office for National Statistics (2023) y elaboración propia.
¿Con qué capitales cuentan?
a) Activos inmobiliarios y resto
82,6
85,7
84,0
89,4
78,3
80,9
88,0
87,5
89,4
84,7
87,8
17,4
14,3
16,0
10,6
21,6
19,1
12,0
12,5
10,6
15,3
12,2
0 20 40 60 80 100
Alemania
Francia
Italia
Portugal
Reino Unido
Estados Unidos
España
Cataluña
C. Valenciana
C. de Madrid
País Vasco
Activos inmobiliarios Resto de activos
b) Resto
65,1
58,1
74,6
72,1
59,4
49,8
67,8
63,5
70,6
60,7
60,8
7,0
20,5
11,9
15,4
24,8
19,3
16,2
17,1
14,1
21,2
14,3
27,9
21,4
13,5
12,5
15,8
30,9
16,0
19,4
15,3
18,2
24,8
0 20 40 60 80 100
Alemania
Francia
Italia
Portugal
Reino Unido
Estados Unidos
España
Cataluña
C. Valenciana
C. de Madrid
País Vasco
Maquinaria y equipo sin TIC y equipo de transporte
TIC
I+D y otros activos inmateriales

6. Nota: Se excluye el sector de actividades inmobiliarias.
Fuente: Van Ark, de Vries y Erumban (2021) y elaboración propia.
¿Qué sectores son más intensivos en TIC?
Sectores productores de TIC (SP)
▪ Fabricación de productos informáticos,
electrónicos y ópticos; Fabricación de
material y equipo eléctrico
▪ Información y comunicaciones
Sectores intensivos en TIC (SIT)
▪ Madera y corcho; papel y artes gráf.
▪ Fabricación de maquinaria y equipo
ncop
▪ Fabricación de mat. de transporte
▪ Industrias manuf. diversas
▪ Comercio y reparación
▪ Actividades financieras y de seguros
▪ Actividades profesionales; actividades
administrativas y servicios auxiliares
▪ Administración pública
▪ Actividades artísticas y recreativas; Otros
servicios
Sectores menos intensivos en TIC (SMIT)
▪ Agricultura y pesca
▪ Industrias extractivas y energía
▪ Alimentación, bebidas y tabaco
▪ Textil, confección, cuero y calzado
▪ Coquerías y refino de petróleo; ind. química
▪ Caucho y plást.; otros prod. no met.
▪ Metalurgia y prod. metálicos
▪ Construcción
▪ Transporte
▪ Hostelería
▪ Educación; sanidad y servicios sociales

7. ▪ La C. Valenciana es la que
menor peso tiene de los
sectores más tecnológicos.
▪ Y mayor de los menos
intensivos en el uso de las
TIC (SMIT).
▪ Consecuencia: La
composición sectorial no
ayuda al desarrollo de la
tecnología avanzada.
Gráfico 3. VAB y empleo según intensidad TIC. 2014-2020 (%)
Nota: En el panel a) UE-14 no incluye Irlanda.
Fuente: INE (CRE, CNE, EEE), Van Ark, de Vries y Erumban (2021), JRC (Twin Transition Dataset) y elaboración propia.
¿Cuál es su importancia?
11,2
7,1
5,0
5,0
5,0
2,9
52,2
49,4
44,2
45,5
46,6
44,4
36,6
43,5
50,9
49,5
48,5
52,7
0 20 40 60 80 100
C. de Madrid
UE-14
País Vasco
España
Cataluña
C. Valenciana
Sectores productores de TIC Sectores intensivos en TIC (SIT) Sectores menos intensivos en TIC (SMIT)
b) Horas trabajadas
a) VAB
7,7
4,3
3,9
3,7
3,2
1,9
57,2
48,4
51,1
51,6
51,2
50,9
35,0
47,3
45,0
44,6
45,6
47,2
0 20 40 60 80 100
C. de Madrid
UE-14
País Vasco
Cataluña
España
C. Valenciana

8. ▪ El sector productor de
TIC es el que más
invierte.
▪ La relación capital/trabajo
más elevada también
corresponde al sector
productor de TIC
(Gigafactorías). Sobre
todo, en uso de capital
TIC e I+D.
Gráfico 4. Esfuerzo inversor (I/VAB, %) y capital/trabajo
(€ PPP 2015 por hora) según intensidad TIC. 2014-2020
Nota: Total economía no incluye actividades inmobiliarias. UE-11 incluye Alemania, Austria, Bélgica, Chequia, Dinamarca, España, Finlandia, Francia, Italia, Países Bajos y Suecia.
Fuente: Fundación BBVA-Ivie (2023), INE (CRE, CNE), Van Ark, de Vries y Erumban (2021), Luiss Lab of European Economics (2023), JRC (Twin Transition Dataset) y elaboración propia.
¿Cuánto invierten y en qué lo hacen?
a) Inversión / VAB
32,8
17,3
39,7
18,5
32,1
27,9
0 10 20 30 40 50
Cataluña
C. Valenciana
C. de Madrid
País Vasco
España
UE-11
c) Capital / trabajo
111,1
110,9
102,4
87,1
115,9
89,1
0 25 50 75 100 125
Cataluña
C. Valenciana
C. de Madrid
País Vasco
España
UE-11
Total
economía
Sectores
productores
de TIC
Sectores
intensivos en
TIC (SIT)
Sectores
menos
intensivos en
TIC (SMIT)
b) Inversión en TIC, I+D y otros / VAB
22,7
11,8
28,4
12,7
22,5
20,6
0 5 10 15 20 25 30
Cataluña
C. Valenciana
C. de Madrid
País Vasco
España
UE-11
33,1
22,6
44,2
24,5
36,2
41,9
0 10 20 30 40 50
Cataluña
C. Valenciana
C. de Madrid
País Vasco
España
UE-11
d) Capital TIC, I+D y otros / trabajo

9. ▪ El sector productor TIC el más
productivo.
▪ En España y las cuatro CC. AA.
le siguen los sectores menos
intensivos.
▪ Mientras en la UE lo hacen los
más intensivos.
▪ Es más costoso sacar de las TIC
todo su potencial si no van
acompañadas de inversiones
complementarias
(intangibles).
Gráfico 5. Productividad del trabajo (€ PPP 2015 por hora). 2014-2020
Nota: Total economía no incluye actividades inmobiliarias. UE-14 no incluye Irlanda.
Fuente: Fundación BBVA-Ivie (2023), INE (CRE, CNE, EEE), Van Ark, de Vries y Erumban (2021), Luiss Lab of European Economics (2023), JRC (Twin Transition Dataset) y
elaboración propia.
¿Qué sector tiene más productividad?
32,6
28,5
35,7
36,3
30,7
34,9
44,9
46,0
53,5
48,0
49,7
59,6
29,4
24,8
32,5
31,6
27,3
35,7
35,3
31,7
37,0
40,7
33,1
31,9
0 10 20 30 40 50 60 70
Cataluña
C. Valenciana
C. de Madrid
País Vasco
España
UE-14
Total economía Sectores productores de TIC
Sectores intensivos en TIC (SIT) Sectores menos intensivos en TIC (SMIT)

10. ▪ España se caracteriza por
una mayor contribución
del factor trabajo y la
inversión más
convencional: menor TIC
e I+D.
▪ La C. Valenciana adolece
todavía más de una falta
de impulso que
provenga de un avance
del progreso técnico
(PTF) y de la I+D.
▪ Mayores fluctuaciones
cíclicas.
Gráfico 6. Contribución de los factores al crecimiento del VAB. 2014-2019 (%)
Nota: Total economía no incluye actividades inmobiliarias. UE-10 incluye Alemania, Austria, Bélgica, Dinamarca, España, Finlandia, Francia, Italia, Países Bajos y Suecia.
Fuente: Fundación BBVA-Ivie (2023), INE (CRE, CNE), Van Ark, de Vries y Erumban (2021), Luiss Lab of European Economics (2023), JRC (Twin Transition Dataset) y elaboración propia.
¿Cómo crecen los países y las regiones?
-0,5
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0
Cataluña C. Valenciana C. de Madrid País Vasco España
a) Comparación internacional b) CC. AA.
-0,5
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0
Alemania España Estados
Unidos
Francia Italia UE-10
Horas trabajadas Capital TIC Capital I+D Resto de activos PTF VAB

11. ▪ En SP y SIT
mayor
contribución
del progreso
técnico (PTF).
▪ SMIT peor
comportamie
nto.
Gráfico 7. Contribución de los factores al crecimiento del VAB
según intensidad TIC. CC. AA. 2014-2019 (%)
Fuente: Fundación BBVA-Ivie (2023), INE (CRE, CNE), Van Ark, de Vries y Erumban (2021) y elaboración propia.
¿Cómo crecen en España y en las CC. AA. los 3 grandes sectores?
¿Creando empleo, invirtiendo, mejorando la productividad?
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
Cataluña C.
Valenciana
C. de
Madrid
País Vasco España
Horas trabajadas Capital TIC Capital I+D Resto de activos PTF VAB
a) Sectores productores de TIC (SP) b) Sectores intensivos en TIC (SIT) c) Sectores menos intensivos en TIC (SMIT)
-0,5
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0
Cataluña C.
Valenciana
C. de
Madrid
País Vasco España
-1,0
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
Cataluña C.
Valenciana
C. de
Madrid
País Vasco España

12. ¿Qué son los intangibles?
3a. Imagen de
marca
3b. Capital humano
específico de la empresa
(formación a cargo del
empleador)
3c. Estructura
organizativa
Fuente: Fundación Cotec-Ivie (2023).
1. Información digitalizada 2. Propiedad de la innovación 3. Competencias económicas
Software y bases
de datos
2a. I+D
2b. Resto de activos
inmateriales
2c. Diseño y otros
nuevos productos

13. Gráfico 8. Inversión en activos
intangibles sobre el PIB* (AI/PIB).
2014, 2019 y 2020 (%)
Nota: * PIB ampliado.
Fuente: Fundación Cotec-Ivie (2023), Fundación BBVA-Ivie (2023), Luiss Lab of European
Economics (2023) y elaboración propia.
España y la
C. Valenciana
preocupantemente
descolgadas.
Los intangibles, principales determinantes del nivel y evolución de la productividad
Gráfico 9. Esfuerzo inversor intangible (AI/PIB*)
y productividad del trabajo
Nota: * PIB ampliado.
Fuente: Fundación Cotec-Ivie (2023), Fundación BBVA-Ivie (2023), Luiss Lab of European Economics (2023) y
elaboración propia.
16,1
15,5
14,6
14,3
14,0
13,3
11,6
10,3
9,7
8,6
8,3
7,6
7,4
7,0
0 5 10 15 20
Suecia
Francia
Reino Unido
Estados Unidos
Países Bajos
Finlandia
C. de Madrid
Alemania
Portugal
Italia
Cataluña
España
País Vasco
C. Valenciana
2014 2019 2020
Alemania
España
Finlandia
Francia
Italia
Países Bajos
Suecia
Reino Unido
Estados Unidos
Cataluña
C. Valenciana
C. de Madrid
País Vasco
y = 2,85x + 17,31
R² = 0,56
20
30
40
50
60
70
80
0 2 4 6 8 10 12 14 16
Productividad
por
hora,
promedio2014-
2020
(euros
de
2015)
Esfuerzo inversor en intangibles (AI/PIB*), promedio 1995-2020 (%)

14. Gráfico 10. Inversión en activos intangibles sobre el PIB* por tipos de activos. 2014, 2019 y 2020
Nota: * PIB ampliado. Las regiones están ordenadas según el peso de los activos intangibles en 2020.
Fuente: Fundación Cotec-Ivie (2023), Fundación BBVA-Ivie (2023), Luiss Lab of European Economics (2023) y elaboración propia.
A la cola en inversión en activos intangibles
3,3
3,2
2,9
2,7
2,4
2,2
1,8
1,7
1,6
1,6
1,6
1,4
1,4
1,2
0 2 4 6
Estados Unidos
Alemania
Suecia
Finlandia
Francia
País Vasco
Países Bajos
C. de Madrid
Cataluña
Italia
Portugal
C. Valenciana
España
Reino Unido
4,3
3,8
3,2
3,0
2,4
1,8
1,7
1,7
1,7
1,7
1,6
1,5
1,2
0,9
0 1 2 3 4 5 6
Suecia
Francia
Países Bajos
C. de Madrid
Estados Unidos
España
Italia
Cataluña
Portugal
Reino Unido
Finlandia
C. Valenciana
País Vasco
Alemania
2,4
2,4
2,2
1,7
1,5
1,3
1,2
1,2
1,2
1,2
1,1
0,9
0,9
0,8
0 2 4 6
Finlandia
Suecia
Francia
C. de Madrid
Alemania
Italia
Cataluña
Reino Unido
Portugal
País Vasco
España
Estados Unidos
Países Bajos
C. Valenciana
3,2
2,5
2,1
1,9
1,8
1,8
1,5
1,4
1,3
1,3
1,3
1,3
1,2
0,9
0 1 2 3 4 5 6
Reino Unido
Países Bajos
C. de Madrid
Finlandia
Estados Unidos
Portugal
Suecia
Francia
Cataluña
Alemania
Italia
España
C. Valenciana
País Vasco
1,7
1,5
1,4
1,1
1,1
1,0
0,9
0,8
0,8
0,8
0,7
0,7
0,6
0,6
0 2 4 6
Reino Unido
Alemania
Países Bajos
Francia
Finlandia
C. de Madrid
Cataluña
Estados Unidos
Italia
País Vasco
España
Suecia
Portugal
C. Valenciana
2014 2019 2020
5,4
4,5
4,3
4,3
4,3
3,3
2,6
1,9
1,7
1,7
1,3
1,2
1,1
0,9
0 2 4 6
Estados Unidos
Francia
Suecia
Reino Unido
Países Bajos
Finlandia
Portugal
Alemania
Italia
C. de Madrid
Cataluña
C. Valenciana
España
País Vasco
a) Software b) I+D c) Diseño y otros nuevos productos
d) Imagen de marca e) Capital humano específico de la empresa f) Estructura organizativa
Últimas
posiciones para
la CV en todos los
activos
intangibles.

15. ▪ Efecto positivo y significativo en la
productividad del trabajo.
▪ La C. Valenciana es la que menos
invierte en ambos activos y la que tiene
los niveles más bajos de productividad.
Entre los intangibles, la mejora en la organización y el capital humano,
determinantes críticos de la productividad
Gráfico 11. Esfuerzo inversor en estructura
organizativa y capital humano (/PIB*)
y productividad del trabajo
Nota: * PIB ampliado.
Fuente: Fundación Cotec-Ivie (2023), Fundación BBVA-Ivie (2023), Luiss Lab of European Economics (2023) y
elaboración propia.
Alemania
España
Finlandia
Francia
Italia
Países Bajos
Portugal
Suecia
Reino Unido
Estados Unidos
Cataluña
C. Valenciana
C. de Madrid
País Vasco
y = 5,73x + 26,31
R² = 0,54
0
10
20
30
40
50
60
70
0 1 2 3 4 5 6 7
Productividad
por
hora,
promedio
2014-
2020
(euros
de
2015)
Esfuerzo inversor en estructura organizativa + capital humano
(/PIB*), promedio 1995-2020 (%)

16. ▪ Mayor peso de
los niveles más
bajos de
estudios.
▪ Reducción peso
graduados STEM
▪ Y mayor brecha
de género.
Gráfico 12. Población de 15 a 64 años por
nivel educativo (%)
Fuente: INE (EPA), Eurostat (LFS) y elaboración propia.
Diferencias en el nivel educativo de la población y brecha de género en FP y
carreras STEM
Gráfico 13. Graduados STEM.
FP superior y universidad (%)
Nota: Las titulaciones STEM abarcan las ramas de enseñanza de ciencias, ingeniería y arquitectura.
Fuente: Ministerio de Universidades (2023), Ministerio de Educación y FP (2023) y elaboración propia.
24,9 27,5
35,6
21,3
37,7
42,2
24,9
39,6
23,0
38,8
24,2
27,7
24,8
41,8
25,5
24,3
44,9
31,7
48,8
43,1
50,9
44,8
39,6 36,9 36,8 33,5 30,2 28,6 28,2
18,1
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
País
Vasco
C. de
Madrid
Cataluña Francia España C. Valen-
ciana
UE-27 Portugal Alemania Italia
Hasta estudios secundarios obligatorios Estudios secundarios posobligatorios
Estudios superiores
37,1
28,2
29,8
28,0
26,3
36,1
27,7 27,3 26,2 25,2
0
5
10
15
20
25
30
35
40
País Vasco C. de Madrid Cataluña España C. Valen-
ciana
2015-16 2020-21
15,6 15,1
12,8 12,0 10,7
55,6
43,4 44,0 43,5 43,1
36,1
27,7 27,3 26,2 25,2
0
10
20
30
40
50
60
País Vasco C. de Madrid Cataluña España C. Valen-
ciana
Mujeres Hombres Total
a) 2015/16 y 2020/21
b) Por sexo. 2020/21

17. Gráfico 14. Ocupados
por tipo de ocupación. 2022 (%)
Nota: Regiones ordenadas de mayor a menor porcentaje de ocupaciones de alta cualificación.
Se considera ocupación baja a las recogidas en el código 9 de la CNO-11, ocupación media a los códigos
4 a 8 y ocupación alta a los códigos 1 a 3.
Fuente: INE (EPA), Eurostat (LFS) y elaboración propia.
¿Qué ocupaciones hay por niveles?
El caso del personal en I+D
Gráfico 15. Personal en I+D. 2021 (%)
Fuente: INE (Estadística sobre actividades de I+D, EPA), Eurostat (R&D) y elaboración propia.
8,6 7,5 10,5 8,5 7,7 7,9 10,2 11,0 12,1 13,0
42,8 45,7 43,3 48,4 50,3 50,2
51,5 53,3 52,3 54,1
48,6 46,8 46,2 43,1 42,0 41,9 38,2 35,8 35,6 32,8
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Francia Alemania C. de
Madrid
UE-27 Portugal País
Vasco
Cataluña Italia España C. Valen-
ciana
Ocupación baja Ocupación media Ocupación alta
2,3
2,0
1,9 1,8
1,6 1,6 1,6
1,5
1,3
1,1
1,6
1,2
1,1
1,2
0,8
1,0
0,9
1,2
0,8
0,7
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
País
Vasco
C. de
Madrid
Alemania Francia Italia UE-27 Cataluña Portugal España C. Valen-
ciana
Personal Investigadores
▪ Mayor peso en
la C. Valenciana
de ocupaciones
bajas.
▪ Y menor en el
personal I+D.

18. Muy superior peso de la
sobrecualificación en España y la
C. Valenciana con UE.
Gráfico 16. Sobrecualificación de los ocupados
de 20 a 64 años con estudios superiores. 2022 (%)
Nota: El nivel de sobrecualificación de la población ocupada se define como la población con estudios superiores (niveles
5-8 de la CNED) en ocupaciones de los grupos 4 a 9 de la CNO-11 sobre el total de ocupados con estudios superiores.
Fuente: INE (EPA), Eurostat (LFS) y elaboración propia.
Otros desajustes -además del paro- en el mercado de trabajo
La sobrecualificación
39,2
37,4
35,9
34,7
27,0
22,3 22,2 21,6
20,0
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
País
Vasco
C. Valen-
ciana
España Cataluña C. de
Madrid
Italia UE-27 Francia Alemania

19. ▪ Comparativamente, pocas
vacantes en España y en la
C. Valenciana.
▪ Crecen desde el último año
y medio.
Gráfico 17. Tasa de vacantes (%)
Nota: La tasa de vacantes está construida como el número de vacantes sobre el número de puestos ocupados (asalariados) más el número de
vacantes. La estadística no incluye el sector primario.
Fuente: Eurostat (Job vacancy statistics), INE (ETCL, CRE) y elaboración propia.
Pocos letreros de HELP WANTED! (vacantes):
puestos de trabajo no ocupados en espera de ser cubiertos
4,6 4,5 4,5 4,4 4,2
3,4
2,8 2,6 2,6 2,5 2,5 2,5 2,4 2,4 2,2 2,0 1,9 1,9 1,9 1,8 1,7 1,5 1,4 1,3
1,0 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,8 0,8 0,6
0
1
2
3
4
5
6
a) Países y regiones. 4T 2022
c) España y UE-27. 3T 2013 - 4T 2022
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
España UE-27
0,4
0,7
0,6
0,6
0,4
0,9 0,9 0,9 0,9
0,6
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
C.
Valenciana
C. de
Madrid
Cataluña España País Vasco
2019T4 2022T4
b) Regiones y España. 4T 2019 - 4T 2022

20. CONCLUSIONES
1. España es un país que crece más con transpiración (empleo e inversión en capital convencional) que con
inspiración (I+D, TIC, intangibles (diseños, innovación organizativa, marca, formación en el puesto de
trabajo, etc).
2. La composición sectorial de España y de la C. Valenciana condiciona su forma de crecer ya que no
ayuda al desarrollo de la tecnología avanzada.
(i) Bajo peso del sector productor TIC (el que muestra mayor crecimiento de la productividad y
requiere mayor nivel de inversión tangible e intangible como en las fábricas de semiconductores);
(ii) menor peso del sector intensivo en TIC en la C. Valenciana que en España;
(iii) gran capacidad de mejora en los sectores no intensivos en TIC.
3. Los países más avanzados ya no son los que invierten más en capital tangible sino los que lo hacen en
intangibles, que determinan el nivel y evolución de su productividad. Reducen también las fluctuaciones
cíclicas y proporcionan mayor seguridad tecnológica. España se encuentra al 50% de intensidad de los
mejores.
4. Estructura educativa sesgada en los dos extremos (estudios bajos y superiores) y una brecha de
género en las carreras y FP en estudios STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics).
5. El nivel educativo mejora pero, al responder casi exclusivamente a la aspiración del educando, conduce
a la sobrecualificación por el desajuste que se produce con la estructura de las ocupaciones.

21. PROPUESTAS DE MEJORA PARA LAS EMPRESAS
▪ La especialización de la Comunitat Valenciana en sectores tradicionales menos intensivos en TIC no justifica la baja
productividad. Se debe mejorar la eficiencia en todas las empresas y sectores, imitando a las regiones líderes.
▪ Impulsar nuevas formas de financiación no bancaria para facilitar el crecimiento de los sectores productores de TIC.
Además, estos sectores son los que más incentivan los estudios STEM lo que favorece a todos los sectores productivos
▪ Integrar la innovación tecnológica como un instrumento estratégico de la empresa, dependiente de la dirección
general.
▪ Considerar la I+D+i y las TIC como una inversión y no como un gasto corriente, como ya hace la Contabilidad Nacional.
▪ Digitalizar la empresa no solo con la adquisición de equipos sino complementarla con la inversión en intangibles, sobre
todo aquellos enfocados a la transformación de procedimientos (innovación organizativa) y la formación específica de
los trabajadores y cuadros directivos de la empresa. Actualmente no se acompaña la inversión en TIC con la del resto
de intangibles.
▪ Liderar e impulsar desde la dirección esta digitalización, para mejorar el conocimiento de las amenazas y las
oportunidades tecnológicas y actuar en consecuencia.
▪ Adoptar un horizonte de medio plazo para obtener y evaluar resultados de los proyectos tecnológicos y evitar que la
impaciencia impida alcanzar el éxito.
▪ Aceptar la posibilidad del fracaso en la innovación en tecnología.
▪ Ofrecer plazas para estudiantes STEM (universitarios o FP’s) en prácticas y para que doctorandos realicen en la
empresa su tesis doctoral.
▪ Crear un departamento de I+D+i+TIC como servicio horizontal a los distintos departamentos de la empresa. Protegerlo
y mantener al personal que acumula experiencia satisfactoria, incluso en situaciones adversas para la empresa.

22. GRACIAS