La teoría de juegos es la ciencia del razonamiento estratégico, ya que estudia el comportamiento de jugadores racionales que intentan maximizar su utilidad, beneficios, ganancias, etc., en la interacción con otros jugadores, y por lo tanto en un contexto de interdependencia estratégica.

Marco histórico

El estudio de la teoría de juegos se remonta mucho tiempo antes del siglo XX, con obras de autores como James Waldegrave y su solución minimax de estrategia mixta para un juego de dos personas en 1713, James Madison y su análisis teórico sobre el efecto de diferentes sistemas tributarios, o la solución de Antoine Cournot a un duopolio, que se asemeja a lo que más tarde sería conocido como los equilibrios de Nash. Sin embargo, no es hasta el siglo XX cuando el estudio de la teoría de juegos es ampliamente desarrollado. Podemos diferenciar varios periodos en la evolución de la teoría de juegos a través del siglo XX. Sin embargo, muchos de los conceptos se han desarrollado de forma continua a través de los años.

Durante los primeros años del siglo, de 1910 a 1930, el foco principal de la teoría de juegos fueron los juegos estrictamente competitivos, comúnmente conocidos como juegos de suma cero de dos jugadores. En este tipo de juegos, las preferencias (y pagos) de un jugador siempre será opuesta a la del otro jugador y por lo tanto la cooperación entre ambos jugadores resulta inútil. El análisis de este tipo de juegos ha sido muy productivo, ya que estableció las bases para el desarrollo futuro de la teoría de juegos, convirtiéndose en sus primeros hitos. Durante estos años, la contribución de John von Neumann fue especialmente importante, y por ello se le considera como uno de los padres de la teoría de juegos. En su obra » On the Theory of Parlor Games” (Sobre la teoría de juegos de salón) de 1928, introdujo conceptos como la forma extensiva (o árbol) para la descripción de juegos secuenciales y el teorema minimax, proporcionando apoyo empírico a todo lo que escribió. Otra contribución importante durante estos años fue la introducción de la forma estratégica (o matriz de juego) de un juego que representa el perfil de cada jugador en forma de matriz.

Los siguientes 20 años fueron fuertemente influenciados por la obra de von Neumann y Oskar Morgenstern, que culminaria en la publicación conjunta de su libro » Theory of Games and Economic Behaviour” (Teoría de juegos y comportamiento económico) de 1944. Con este libro, la teoría de juegos consiguió transformarse en una disciplina científica independiente. Una de las principales contribuciones de este libro es la aplicación de los conceptos de estrategia de juego en lugar de conceptos más aleatorios, la introducción de la noción de juego cooperativo, su forma de coalición, y los ‘conjuntos estables Neumann-Morgenstern’. Estos autores fueron los primeros en aplicar ampliamente la teoría de juegos, por razones prácticas, especialmente para analizar el comportamiento económico. También es importante hacer hincapié en que el impacto de este libro ha ido más allá de su propio tiempo. Muchos desarrollos futuros surgieron de esta obra, como la noción de núcleo y la utilidad transferible, y el posterior desarrollo de la teoría de la utilidad esperada. Otras novedades de este período incluyen juegos con continuo de estrategias puras, el cálculo de las estrategias minimax y los avances en los métodos matemáticos que serían fundamentales para el trabajo posterior.

La década de 1950 fue un período clave para la teoría de juegos. La fase inicial de incubación había llegado a su fin y el punto de vista económico y las aplicaciones de la teoría de juegos tomó la delantera, superando a otras perspectivas, como la militar. Fue durante este período cuando John Nash puso la base esencial que daría lugar a la teoría general de juegos cooperativos y no cooperativos; Lloyd Shapley fue otra figura clave ya que define el valor para los juegos de coalición (juegos cooperativos), inició la teoría de juegos estocásticos, co-inventó el núcleo con D. B. Gillies, y, junto con John Milnor, desarrolló los primeros modelos de juego con una serie continua de los jugadores; Harold Kuhn trabajó en estrategias de comportamiento y de perfecta memoria. El dilema del prisionero, que es probablemente el juego más conocido, fue formalizado por Al Tucker también durante este período. Fue también durante estos años, cuando el teorema de Folk apareció como resultado del interés y el estudio de los juegos repetidos, que se utiliza para analizar las estrategias de castigo en los acuerdos de colusión.

El período de 1960 a 1970 también fue importante en el desarrollo de la teoría de juegos. La disciplina se expandió, no sólo teóricamente, sino también geográficamente. Con la extensión de juegos tales como aquellos con información incompleta y juegos de coalición de utilidad no transferible, la teoría de juegos se hizo más ampliamente aplicable, y se establecieron nuevos centros de investigación fuera de Estados Unidos.

A partir de 1970, la teoría de juegos adquirió madurez. Hasta entonces, la mayoría de los conceptos y descubrimientos habían sido difundidos poco a poco. Sin embargo, durante este período las revistas de teoría económica publicaron muchos artículos relacionados con la teoría de juegos e incluso nuevas revistas enteramente dedicadas a la teoría de juegos se hicieron populares. El interés y el estudio de la política y los modelos económicos políticos crecieron. La aplicación de la teoría de juegos no cooperativos a una gran variedad de modelos económicos trajo consigo el estudio y el perfeccionamiento del concepto de equilibrio. Otros avances se hicieron en otras áreas de investigación, tales como juegos repetidos de información completa e incompleta, juegos estocásticos, de valor, de núcleo, juegos con muchos jugadores, etc. El uso de la teoría de juegos demostró ser útil en una amplia diversidad de áreas que incluyen la biología, la informática, la filosofía moral y la asignación de costes, por nombrar unos pocos.

Cabe señalar que la teoría de juegos debe ser considerada como una herramienta para a donde conducen los incentivos, pero no hace ninguna recomendación moral con lo que tomar decisiones. Esta ciencia puede ser descrita como el estudio de egoísmo, pero sin recomendarlo. La economía del bienestar y sus principales herramientas (como óptimo de Pareto y criterios de compensación) estudian estos problemas fuera de la condición de egoísmo.

Una ineficiencia X surge como resultado de que ciertos inputs no den lugar a la mayor cantidad de output correspondiente como consecuencia de cierto factor X. Esto se traduce en un fallo de minimización de costes y maximización de producción e implica una pérdida de eficiencia. Este término fue introducido por Harvey Leibenstein en su artículo “Allocative efficiency vs. X-efficiency” (Eficiencia distributiva vs eficiencia X) de 1966, ya que conceptos como ineficiencia organizativa o ineficiencia motivacional no estaban todavía disponibles. Por tanto, una ineficiencia X hace referencia a todas las ineficiencias no localizadas.

Existen cuatro razones que tratan de responder a estas ineficiencias:

• Un comportamiento que relaja la maximización: como postula la ley psicológica de Yerkes-Dodson, los individuos que están expuestos a baja presión no pondrán mucho esfuerzo en sus acciones. Según crece la presión, la situación cambia hasta alcanzar el punto en que demasiada presión resulta ineficiente.

• Contratos incompletos: los contratos de empleo definen la compensación económica de los trabajadores pero no otras preocupaciones como el esfuerzo, la carga de trabajo o tareas específicas que no están definidas, lo que crea un vacío en los contratos.

• Inercia: las fuerzas que son externas a la compañía pueden ejercer presión para hacer que la empresa sea más competitiva. Solo con estas fuerzas el esfuerzo aumentará.

• Prudencia: se asume que los trabajadores no mostrarán su pleno potencial y que al mismo tiempo, los empleadores no pagarán el máximo salario que pueden ofrecer.

Sin embargo, pruebas empíricas y otros modelos sobre la relevancia de las ineficiencias X tienen resultados mixtos por lo que no se puede llegar a ninguna conclusión. Sin embargo, es interesante poner atención al debate que ha creado, especialmente en relación a los contratos incompletos y la ineficiencia en la gestión, ambos también estudiados en el campo de la gestión empresarial.

Como contribución a la organización industrial, George Stigler desarrolló su propia teoría de análisis de costes. La publicó en su artículo «Production and Distribution in the Short Run” (Producción y distribución a corto plazo) de 1939, que se aleja del análisis de costes neoclásico.

Esta teoría se publicó al mismo tiempo en el que muchos economistas comenzaron a criticar a la tradicional representación en forma de U de los costes medios de una empresa. George Stigler utiliza datos empíricos para cuestionar la teoría tradicional. Su teoría de costes se puede dividir en el análisis de los costes medios a corto plazo, y el análisis a largo plazo:

Costes medios a corto plazo

De acuerdo con la economía clásica, cada fábrica producirá un determinado nivel de producción a corto plazo debido a la inflexibilidad de la producción. Sin embargo, Stigler introdujo la noción de que las empresas pueden adaptarse a los cambios en la demanda y ser flexibles, incluso en el corto plazo. Su principal argumento a favor de esta idea es que cada vez que una empresa construye una fábrica, esta tendría lo que se conoce como reserva de capacidad.

La existencia de esta reserva se justifica por razones económicas y técnicas. Entre las razones económicas se incluyen los posibles cambios en la demanda del bien debido a razones cíclicas, cambios favorables en los gustos de los consumidores, o como un método preventivo para evitar una parada de la producción en caso de que haya una avería o una reparación. Entre las razones técnicas esta el hecho de algunas instalaciones básicas son indivisibles, o que gerentes y trabajadores son contratados en exceso para permitir futuras ampliaciones.

-antes de X₁: costes marginales <costes medios decrecientes (rendimientos crecientes a escala)

-entre X₁ y X₂: costes marginales = costes medios (rendimientos constantes a escala, la máxima eficiencia)

-después de X₂: costos marginales> costes medios (ambos aumentan, y por lo tanto hay rendimientos decrecientes a escala)

Hay que señalar que esta teoría permite que la máxima eficiencia exista durante cierto tiempo, lo que difiere completamente de la visión neoclásica, que ve la máxima eficacia como un punto de inflexión, en lugar de una línea recta.

Costes medios a largo plazo

Teniendo en cuenta los costes de producción y los costes de gestión, Stigler argumenta que los costes medios a largo plazo disminuirán hasta un punto en que ya no pueden hacerlo, a partir del cual se convertirán en constantes.

Los costes de producción disminuyen debido a economías de escala hasta que se alcanza el tamaño óptimo, y luego permanecen constante. Una mayor reducción del coste medio de producción podría darse gracias a una mejora de la tecnología o de las habilidades de los trabajadores. En cuanto a los costes de gestión, Stigler considera que empiezan a aumentar después de que se alcance un cierto tamaño. Sin embargo, las deseconomías de escala de gestión serían compensadas por las economías de escala técnicas, con un efecto neto de suma cero y por lo tanto se mantendrían constantes.

George Joseph Stigler (1911-1991), fue un economista estadounidense y profesor de la Universidad de Brown, Columbia y la Universidad de Chicago. Por otra parte, y en relación con la Universidad de Chicago, se destaca como uno de los miembros más destacados de la Escuela de Chicago. Stigler fue galardonado con el Premio Nobel de Economía en 1982 por sus investigaciones sobre las estructuras industriales, el funcionamiento de los mercados, y las causas y efectos de las regulación pública.

De la contribución de Stigler a la teoría microeconómica y la organización industrial se puede destacar su labor de mejora y adaptación de la microeconomía de tal manera, que permite su uso y análisis en una gran variedad de fenómenos reales. En este campo nos encontramos con la teoría de análisis de costes de Stigler, que cambió la forma de entender las economías de escala. Entre sus principales obras están “The Economics of Information” (La economía de la información) de 1961, y “The Theory of Economic Regulation” (La teoría de la regulación económica) de 1971.

Stigler también produjo una gran cantidad de trabajo como historiador del pensamiento económico. Su mérito no se relaciona con la cantidad que cubre, pero la profundidad y originalidad de su análisis, y el detalle de sus obras. Destaca su primer libro de historia económica “Production and Distribution Theories” (Teorías de la producción y la distribución) de 1941, que estudia el período de formación de la economía neoclásica.

La organización industrial es el campo de la economía que estudia el comportamiento estratégico y la interacción entre empresas para determinar la estructura de los mercados. Conocer su evolución ayuda a entenderlas. La teoría tradicional neoclásica estableció la relación entre “industrial” y “fabricación”, convirtiendo el mercado de la fabricación en el principal objetivo de estudios basados en el resultado tecnológico. Dejó de lado aspectos como la organización, la gestión y la propiedad. Esta perspectiva fue criticada por usar hipótesis irrealistas y por no explicar ciertos fenómenos como la competencia imperfecta y la información asimétrica entre otros.

Durante los años 1930, una nueva perspectiva comenzó a tomar formar, especialmente debido a las ideas procedentes de Harvard, y la teoría empezó a centrarse en el comportamiento de los agentes en la industria y en la estructura de las empresas y la industria. En su libro “The Theory of Monopolistic Competition” (Teoría de la competencia monopolística) de 1933, Edward H. Chamberlin escribió sobre la competencia imperfecta y demostró que numerosos mercados estaban diferenciados siendo únicos. Hubieron muchos trabajos sobre cómo estaban organizados los mercados en términos de concentración de proveedores, explicando cómo algunos mercados estaban dominados por un número reducido de empresas.

En su libro “Industrial Organization” (Organización Industrial) de 1959, Joe S. Bain Jr. presentó el paradigma estructura, conducta y resultado (SCP por sus siglas en inglés), que es usado como un marco analítico para establecer relaciones en la estructura, conducta y los resultados de un mercado. La estructura de un mercado determinará su conducta y por tanto sus resultados.

Como resultado de esto, en lo referente a políticas económicas, la escuela de Harvard reconoce el poder del mercado como peligroso y establece una relación entre el ratio de concentración y los efectos perjudiciales sobre el bienestar social. El comportamiento dinámico de compradores y vendedores tiene un efecto en el mercado haciéndolo más difícil de predecir. Existen complicaciones al tratar de explicar el paradigma debido a la escasez de datos y a las múltiples definiciones de los mercados.

La escuela de Chicago criticaba el empirismo sin teoría del paradigma SCP, y por tanto retomó la teoría de precios neoclásica y teniendo una perspectiva más benigna de los resultados de los mercados. Comienzan con un marco de competencia perfecta y consideran el intervencionismo como una fuente monopolística. Desde la perspectiva de esta escuela, la eficiencia de los mercados garantiza el bienestar social y por tanto las empresas están incentivadas a buscar esta eficiencia en su producción y distribución. En cuanto a las políticas económicas, la intervención del gobierno es considerada no deseable, ya que las fuerzas del mercado deberían actuar por sí mismas y el coste de la intervención es estimado mayor que los beneficios.

La escuela Austríaca también contribuyó al desarrollo de la teoría de la organización industrial rompiendo con el enfoque Neoclásico. En la misma escuela podemos distinguir dos puntos de vista: el de von Mises y sus discípulos, el y Schumpeter.

Mises describe la estructura del mercado como un proceso dinámico de exploración de nuevos métodos y oportunidades para mejorar el uso de los recursos, y por tanto la competencia es beneficiosa ya que incentiva la eficiencia e innovación. Por lo tanto, los mercados han de ser libres aunque algunas regulaciones pueden ser útiles cuando la innovación es promovida.

Desde el punto de vista de Schumpeter, el progreso técnico deriva de un proceso de destrucción creativa en el que la innovación destrona a la antigua tecnología. Los monopolios tienen una consideración positiva ya que llevan a cabo la función de promover la innovación e inversión. Por tanto, la intervención del gobierno debería garantizar ambas.

Los mercados disputados llegaron como una alternativa a los problemas en relación al poder de mercado. Estas ideas fueron introducidas por William J. Baumol en su libro “Contestable Markets: An Uprising in the Theory of Industry Structure” (Mercados disputados: un alzamiento en la teoría de la estructura industrial) de 1982. En los mercados disputados no existen barreras de entrada o salida y las empresas tienen acceso al mismo nivel de tecnología. Todo esto hace que el número de empresas sea irrelevante, pues muchas accederán y dejarán el mercado usando diferentes estrategias. Este punto de vista tiene limitaciones importantes: por ejemplo, sus hipótesis de partida son muy restrictivas; la definición de coste no es muy acertada; y en el mundo real un mercado con esas características es inconcebible.

Entre los años 1970 y 1980, una serie de modelos fueron formulados usando la teoría de juegos en un marco de competencia imperfecta, volviendo los modelos anteriores obsoletos. Como resultado, existe un mayor énfasis en la información imperfecta, en el comportamiento de las empresas y también en las herramientas matemáticas usadas para calcular el equilibrio social óptimo y el equilibrio del mercado. En general, existe un cambio hacia el análisis de la estructura interna de las empresas.

Ronald H. Coase describía las empresas como una seria de contratos entre los trabajadores, y explica que es la forma más beneficiosa para una empresa ya que existen una serie de costes de transacción que pueden ser reducidos o incluso eliminados.

Cuando una empresa crece en tamaño, habrá normalmente una distinción entre los gestores y los dueños. Olivier E. Williamson se dio cuenta de las fronteras internas que tienen las empresas y distinguió entre decisión, gestión, y propiedad. La teoría de la agencia describe y explica estos problemas que surgen entre gestores y propietarios al diferir en sus objetivos.

Las contribuciones de George Stigler a la organización industrial han de ser mencionadas, aunque estuvieron principalmente enfocadas en el aspecto económico de la teoría, sin abrir un debate sobre cómo las empresas interactúan entre ellas. Stigler resaltó la importancia de las economías de escala, ya que suponen una gran diferencia cuando la concentración de un mercado y el tamaño de las empresas aumentan. Además, desarrolló su propia teoría sobre el análisis de costes en su artículo “Production and Distribution in the Short Run” (Producción y distribución a corto plazo) de 1939 (véase teoría del análisis de costes de Stigler). En esta teoría, Stigler se desmarca ligeramente de la teoría de costes neoclásica. Al considerar el tamaño de las empresas, las economías de alcance también son una posibilidad, como Baumol señaló en su libro “Contestable Markets: An Uprising in the Theory of Industry Structure”.

Para concluir, es necesario clarificar que hoy en día la teoría de la organización industrial acepta múltiples perspectivas. Esta teoría no solo ha crecido dentro de este campo, sino que también en otros campos como la microeconomía y la gestión empresarial, y como hemos visto en los últimos años, las fronteras entre empresas y mercados son cada vez menos claras. Esto explica la flexibilidad y relevancia de la teoría de la organización industrial.

La curva de la experiencia (que no debe confundirse con la curva de aprendizaje) es una representación gráfica del fenómeno explicado a mediados de la década de 1960 por Bruce D. Henderson, fundador del Boston Consulting Group. Se refiere al efecto de que las empresas aprenden al trabajar, lo que significa que cuanto mayor es el volumen acumulado de producción (X), menor es el coste directo por cada nueva unidad producida (C). Por lo tanto, la curva de experiencia será convexa y tiene una pendiente decreciente, como se muestra en el diagrama.

Hay una explicación sencilla detrás de todo esto: hay una reducción en el coste medio de producción de un bien en particular, como consecuencia de un aumento de la experiencia de la empresa. El tiempo y el coste de producir una unidad se reducirán, ya que las economías de aprendizaje, economías de escala, economías de alcance, etc. aparecen debido al aumento de la producción acumulativa y otro crecimiento debido a la eficiencia en procesos. La diferencia entre las curvas de aprendizaje y las curvas de experiencia es que las curvas de aprendizaje sólo tienen en cuenta el tiempo de producción (sólo en términos de coste de mano de obra), mientras que la curva de experiencia es un fenómeno más amplio en relación con la producción total de cualquier aspecto de la empresa como la fabricación, la comercialización, o la distribución. La curva de experiencia se define por la siguiente función:

C_n = C₁X^-a

donde:

C₁ = coste directo de la primera unidad producida

C_n = coste directo de la enésima unidad producida

X = volumen acumulado de producción

a = tasa de experiencia (%)

La tasa de experiencia corresponde a la elasticidad del coste con respecto a la producción. En otras palabras, la velocidad a la que disminuyen los costes directos (en puntos porcentuales) cuando aumenta la producción (también en puntos porcentuales).

Algunas implicaciones importantes surgen de esta curva. Si los costes directos disminuyen a medida que aumenta la producción acumulada, esto significa que las empresas que han estado produciendo más y durante más tiempo, tendrán un menor coste directo por unidad y por lo tanto dominan el mercado.

Debemos tener en cuenta lo que sucede cuando dos empresas compiten con el mismo producto y la misma curva de experiencia (en azul, CE). En el diagrama de la izquierda, tenemos una situación de partida en la que dos empresas compiten. La empresa B ha estado en ese mercado durante más tiempo (o ha producido más durante el mismo período de tiempo), por lo tanto, sus costes directos son más bajos que los de la empresa A. Si el precio es igual a los costes directos de A, la empresa B tendrá ganancias, mientras que la empresa A sólo sobrevivirá. Debe tenerse en cuenta que B podría disminuir su precio, lo que obligaría a la empresa A a bajar su precio, incurriendo así en pérdidas. En última instancia, la empresa A saldría de este mercado.

Sin embargo, si A y B mantienen un nivel de precios que la empresa A pueda soportar, los costes directos de A disminuirán a un ritmo mayor que B, debido a la pendiente más pronunciada para volúmenes de producción acumulados más bajos. Por lo tanto, cuanto más tiempo la empresa A se queda en el mercado, menores serán los beneficios para la B, como se observa en el diagrama de la derecha, donde la diferencia entre los costes directos (de C’A a C’B) es menor. La teoría de juegos y el análisis de oligopolios nos dicen que, dado que B es capaz de anticipar todos estos escenarios, la empresa B intentará expulsar a la empresa A del mercado.

Como se mencionó antes, la curva de experiencia es un fenómeno más amplio que la curva de aprendizaje, ya que consideran no sólo la productividad del trabajo, sino también tecnología, distribución, etc. Esta diferencia permite que varias curvas de experiencia puedan coexistir. Vamos a considerar dos escenarios más, teniendo en cuenta una economía abierta.

En el primer escenario que se muestra en el diagrama adyacente, la empresa A entra en el mercado de la empresa B con una curva de experiencia diferente, más pronunciada. Esto puede ocurrir porque la empresa A es capaz de aprender y obtener más experiencia gracias al mismo aumento de volumen de producción. Algunos ejemplos incluyen mano de obra capaz de aprender más rápido porque es altamente cualificada, o porque la fábrica de la empresa A permite modificaciones rápidas. En estas circunstancias, incluso si la empresa A entra en el mercado con mayores costes directos que B (CA> CB), en última instancia podrá alcanzar a la empresa B. De hecho, a partir de un cierto volumen, la empresa A podría obtener más experiencia y tendrá menores costes directos que la empresa B (C’A <C’B), incluso con un menor volumen acumulado.

En el segundo escenario, que se muestra en el siguiente diagrama, la empresa C entra en el mercado de la empresa B con una tecnología exclusiva, que se traduce en una curva de experiencia inferior (en aras de la simplicidad supongamos que esta tecnología no puede ser copiada o transferida) . En este caso, debido a su curva de experiencia inferior, la empresa C será capaz de obtener el mismo nivel de costes directos que B con un menor volumen acumulado. Inicialmente, la empresa C tendrá mayores costes directos que la empresa B (CC> CB). Sin embargo, pasado un tiempo, C habrá alcanzado un volumen en el que tiene el mismo nivel de costes directos que B. Después de este punto de inflexión, la empresa C producirá cada unidad con menores costes directos que la empresa B (C’C <C ‘B).

Estas dos situaciones son generalmente consideradas como buenos ejemplos del argumento de industria naciente, y se acepta cierto proteccioniso en el comercio. La razón detrás de esto es bastante obvia: si tenemos en cuenta que todas estas empresas (A, B y C) compiten en una industria naciente, que en estos escenarios sería la existente en el país de origen de B, es razonable limitar el alcance en el que empresas como A y C pueden actuar en el país del B. Si la empresa B no se mantiene sola durante el tiempo necesario para ganar algo de experiencia, la industria nacional en el país B no existiría, y todo sería controlado por las empresas extranjeras y más potentes (A y C). Este suele ser el caso en los países en desarrollo, en el que se deben proteger las industrias nacientes, con el fin de ayudar a su crecimiento económico.

A pesar de que el concepto de curva de experiencia se suele mezclar en la literatura económica y la empresarial con la curva de aprendizaje, hay algunas diferencias entre ambas. Estas diferencias se resumen en la siguiente tabla:

La curva de aprendizaje (que no debe confundirse con la curva de experiencia) es una representación gráfica del fenómeno explicado por Theodore P. Wright en su “Factors Affecting the Cost of Airplanes” (Factores que afectan el coste de los aviones), de 1936. Se refiere al efecto que el aprendizaje tenía en la productividad del trabajo en la industria aeronáutica, que se traduce en una relación entre el número acumulado de unidades producidas (X) y el tiempo medio (o coste de mano de obra) por unidad (Y), lo que resulta en una pendiente decreciente y convexa, como se ve en el diagrama.

Hay una explicación sencilla detrás de todo esto: mientras más unidades sean producidas por un mismo trabajador, menos tiempo tardará este mismo trabajador para producir las siguientes unidades, porque aprende a hacerlo más rápido y mejor. Por lo tanto, cuando una empresa tiene mayor volumen acumulado de producción, su tiempo (o coste de mano de obra) por unidad será menor. El modelo de curva de aprendizaje de Wright se define por la siguiente función:

Y = aX^b

donde:

Y = tiempo medio (o coste de mano de obra) por unidad

a = tiempo (o coste de mano de obra) por unidad

X = volumen acumulado de producción

b = tasa de aprendizaje (%)

Algunas implicaciones importantes pueden derivarse de esta curva. Si el tiempo (o coste de mano de obra) por unidad disminuye a medida que aumenta la producción acumulada, esto significa que las empresas que han estado produciendo más y durante más tiempo, tendrán un tiempo medio por unidad más bajo, y por lo tanto dominan el mercado.

Debemos tener en cuenta lo que sucede cuando dos empresas compiten con el mismo producto. Dado que la curva de aprendizaje sólo tiene en cuenta el tiempo por unidad, y si consideramos que cada empresa consume la misma cantidad de tiempo por unidad para una unidad dada cuando el volumen acumulado de cada empresa de producción está en el mismo nivel, ambas empresas tendrán la misma curva de aprendizaje (verde, LC). En el diagrama de la izquierda, tenemos una situación de partida en la que dos empresas compiten. La empresa B ha estado en el mercado durante más tiempo (o ha producido un volumen superior durante el mismo período de tiempo), por lo que su tiempo medio (o coste de mano de obra) por unidad es inferior al de la empresa A. Si el precio es igual al coste medio de A, la empresa B tendrá ganancias, mientras que la empresa A sólo sobrevivirá. Debe tenerse en cuenta que B podría disminuir su precio, lo que obligará a la empresa A a bajar su precio, incurriendo así en pérdidas. En última instancia, la empresa A saldrá de este mercado.

Sin embargo, si A y B mantienen un nivel de precios que la empresa A pueda soportar, el tiempo por unidad de A disminuirá más rápidamente que B, debido a la pendiente más pronunciada para los volúmenes acumulados más bajos. Por lo tanto, cuanto más tiempo la empresa A se quede en el mercado, menores serán los beneficios para B, como se observa en el diagrama de la derecha, donde la diferencia entre los tiempos medios (de Y’A a Y’B) es más pequeña. La teoría de juegos y el análisis de oligopolios nos dicen que, dado que B es capaz de anticipar todos estos escenarios, la empresa B va a tratar de expulsar a la empresa A del mercado.

La crítica obvia de todo esto es que si las curvas de aprendizaje fueran tan evidentes y pudieran ser anticipadas fácilmente, viviríamos en un mundo consumido por monopolios. Las empresas más antiguas expulsarían constantemente a los competidores potenciales hasta que las barreras de entrada sean tan grandes que ninguna otra empresa podría entrar en este mercado.

A pesar de que el concepto de la curva de aprendizaje se suele mezclar en la literatura económica y empresarial con la curva de experiencia, hay algunas diferencias entre ambos conceptos. Estas diferencias se resumen en la siguiente tabla:

Las economías de aprendizaje se derivan de los conocimientos acumulados a través de la experiencia. La principal diferencia entre este concepto y las economías de escala o economías de alcance es el hecho de que no se correlaciona con los niveles de producción de la misma manera: no dependen de una mayor cantidad producida ni de una cartera más amplia, sino de un trabajador convirtiéndose en un verdadero especialista en un cierto campo, mediante la producción de una mayor cantidad acumulada del mismo producto. Sin embargo, esto difiere de las economías de escala debido a que las economías de aprendizaje no se detienen en un determinado nivel, sino que mejoran constantemente la eficiencia.

Un ejemplo claro que a menudo se cita es el liderazgo de Japón desde la década de 1980 en los bienes intensivos en tecnología, como televisores y equipos de audio. El conocimiento o saber hacer de las economías de aprendizaje suele propagarse en una empresa gracias a sus empleados, lo que lleva a grupos de empresas abundantes en conocimiento, a menudo situadas en un área relativamente pequeña.

Hay muchas maneras en las que este aprendizaje ayuda a reducir los costes: al aumentar la eficiencia y reducir ciertas ineficiencias en la producción; por el I+D y las sinergias en la producción; mediante una mejor gestión que ayuda a coordinar y equilibrar las diferentes funciones y acelerando el proceso productivo. Cuando el aprendizaje se refleja sólo en la productividad del trabajo, se analiza con una curva de aprendizaje. Cuando el aprendizaje se aplica a toda la empresa, a todos sus procesos, se analiza con una curva de experiencia.

El concepto de economías de aprendizaje se está transformando en «Economía del aprendizaje”, en el que la eficiencia y el crecimiento es impulsado por la formación y la especialización de trabajadores, que resulta en bienes y servicios rentables, de alto valor añadido.

El concepto de economía de alcance es muy similar a la de economías de escala. Cuando hablamos de economías de alcance, nos referimos a que los costes medios se reducen mediante la introducción de otro producto en nuestra cartera de producción. La producción de este producto puede aprovechar el uso de algunas de las infraestructuras o del saber hacer ya existente, reduciendo así el coste medio total por producto. Es esencialmente el mismo concepto que las economías de escala, pero en base a la producción de más de un producto en lugar de producir más de lo mismo.

Esto puede ocurrir por varias razones. En primer lugar, como los costes fijos no aumentan proporcionalmente con la producción, sino más bien en fases, podemos introducir una segunda línea de producción que se beneficie de la infraestructura común al tiempo que reduce el coste medio por unidad.

También podemos ver una reducción en los costes variables medios. Los empleados pueden beneficiarse del saber hacer ya adquirido, o de un determinado conjunto de habilidades que pueden ser transferidos a una gama mucho más amplia de productos, aumentando así la productividad en todos los ámbitos. De esta manera, el trabajo no tiene por qué aumentar proporcionalmente con la producción, como es el caso para las economías de escala. Lo que también podemos ver aquí son habilidades que se transfieran de un tipo de producción a otro, dando lugar a sinergias que son únicos para las economías de alcance en lugar de las economías de escala.

En la figura adyacente vemos el caso de dos empresas multiproducto. Como la frontera de posibilidades de producción (FPP) de abajo es cóncava en lugar de una línea recta, significa que la empresa B disfruta de economías de alcance, y es capaz de producir dos bienes por un coste medio más bajo que cuando produce un solo producto. Por lo tanto, las economías de alcance existen si, para dos bienes, tenemos:

C(x₁,x₂) < C(x₁,0) + C(0,x₂)

Este fenómeno económico se produce cuando el aumento de la cantidad producida se traduce en una disminución del coste medio de producción de la empresa. Alfred Marshall fue el primero en diferenciar las economías de escala en función de su origen:

-Las economías de escala internas se producen cuando algo dentro de la empresa hace que el coste medio de producción sea más bajo:

• Compras: la compra de materias primas en grandes cantidades trae consigo mejores precios y descuentos que permiten que el coste medio se reduzca.
• Especialización: cubrir todas las áreas de gestión y del trabajo puede ser muy difícil, sin embargo cuando se opera a gran escala, los trabajadores pueden especializarse en las actividades en las que son mejores y más productivos.
• Flexibilidad: un proceso de producción más eficiente puede lograrse cuando la escala se refiere a la disposición diferente de los factores de producción. Mejor capital puede ser adquirido por las empresas que tienen más dinero, lo que aumentaría la calidad de sus productos y / o reduciría los costes de producción.

-Las economías de escala externas se producen cuando algo fuera de la empresa, pero dentro de su industria, hace que el coste medio de producción sea más bajo. A medida que la industria a la que la empresa pertenece crece, más apoyo puede venir de un lado de los proveedores: más variedad, más calidad, más cantidad, etc. El gobierno puede dar una ayuda adicional si se considera que la industria tiene un interés especial.

Por otro lado, las deseconomías de escala pueden aparecer debido a la magnitud excesiva de una empresa. Deseconomías de escala se producen cuando el coste medio por unidad aumenta debido al tamaño excesivo de la producción.

Las principales razones por las que aparecen deseconomías de escala son:

-Problemas de desmotivación: en empresas con muchos trabajadores, destacar es más difícil. Cada individuo puede considerarse redundante, lo que podría causar que deje de trabajar tan duro como lo haría si la empresa tuviera un menor número de trabajadores.

-Comunicación: el proceso de comunicación interna de las empresas más grandes se vuelve más lenta, ya que la información tiene que pasar a través de más y más capas. La información puede incluso llegar a distorsionarse ya sea accidental o deliberadamente. Cuanto más tiempo se tarda en tomar decisiones, y cuanto más tarden éstas en ser transmitidas a los trabajadores, menos eficiente será la empresa.