Este artigo constitui-se numa investigação fundada na visão evolucionista sobre o crescimento econômico, inovação e competição. Nosso ponto de partida é a idéia de que o sistema econômico é composto por múltiplos agentes, diversos em habilidades e capacidades, interagindo e reagindo uns com os outros de forma a se adaptar ao ambiente em que estão inseridos. Neste processo, os agentes econômicos acabam por modificar os padrões de comportamento e as estruturas que eles próprios ajudaram a criar. O artigo está construído em torno de duas idéias principais. A primeira é a de que o processo de tomada de decisões deve ser analisado através do conjunto de regras e rotinas que os agentes econômicos – em particular, as empresas – dispõem para decidir qual o curso de ação que devem tomar. Este tratamento permite recuperar a questão da micro-diversidade e da relevância de padrões de conduta. A segunda idéia está relacionada à importância do crescimento econômico como um fenômeno emergente. Como tal, os processos de transformação podem ser divididos em três elementos: processos de seleção, processos de criação de novidades (micro-diversidade) e processos de desenvolvimento. A forma de interdependência entre estes elementos vai ajudar a definir a própria relação entre inovação, crescimento e competição. No contexto do artigo, a questão-chave está na especificação da concorrência como um processo de seleção. Para avaliar o crescimento e desenvolvimento de categorias relevantes dentro das populações tomamos como base os princípios de Fisher e seus desdobramentos nas equações de replier dynamics. Acreditamos que o artigo possa ajudar a esclarecer os elementos centrais presentes na teoria evolucionista do crescimento endógeno, estabelecendo seus fundamentos no processo de conhecimento.
CITATION STYLE
Metcalfe, J. S., Fonseca, M. da G. D., & Ramlogan, R. (2009). Innovation, Competition and Growth: Evolving Complexiting or Complex Evolution. Revista Brasileira de Inovação, 1(1), 85. https://doi.org/10.20396/rbi.v1i1.8648853
Mendeley helps you to discover research relevant for your work.