Title: TOPICOS DE ECONOMETRIA APLICADA EFICIENCIA PRODUCTIVA Y CAMBIO TECNOLOGICO MODELOS DE FRONTERAS ESTOCASTICAS Daniel Lema UCEMA
1TOPICOS DE ECONOMETRIA APLICADAEFICIENCIA
PRODUCTIVA Y CAMBIO TECNOLOGICOMODELOS DE
FRONTERAS ESTOCASTICASDaniel LemaUCEMA
2OUTLINE
- Teoría de la producción breve revisión
- Dualidad en producción
- Análisis de eficiencia
- Definición
- Diferentes modelos single-output multi-output
- Ejemplo aplicando diferentes metodologías de
estimación - Midiendo productividad
3ECONOMIA de la PRODUCCION
4La Función de Producción
- Dados los insumos x(x1,x2,,xn), y el producto
y, tenemos - Propiedades
- Creciente
- Cuasi-cóncava
- Si y
- Entonces
5La Función de Producción
6Retornos a Escala
- Supongamos que la función de producción es
- ?1 ? retornos a escala constantes
- Duplicando los insumos, se duplica el producto
- ?gt1 ? retornos a escala crecientes duplicando
los insumos más que se duplica el producto - ?lt1 ? retornos a escala decrecientes duplicando
los insumos menos que se duplica el producto
7DUALIDAD EN PRODUCCION
8DUALIDAD EN PRODUCCION
- Dualidad si existe una función de costo que
cumpla ciertas condiciones de regularidad,
también existe una función de producción y ambas
representan la misma tecnología. - La misma relación se encuentra entre la función
de ganancia y la función de producción. - Esto implica que hay diferentes maneras de
representar una tecnología.
9Usos del Enfoque Dual
- Es un camino fácil para obtener funciones de
ofertas de productos y de demanda de insumos. - El dual se puede usar para estimar y descomponer
la ineficiencia en costos, a través de una
frontera de costos y sus respectivos componentes,
eficiencia técnica y asignativa. - El dual hace posible la medición de la eficiencia
en ganancia. - Las funciones de Costo y de Beneficios trabajar
fácilmente con múltiples productos e insumos. - Las funciones de Costos y Ganancias facilitan una
clara distinción entre insumos fijos y variables.
10Función de Costos Dual
donde xi insumo i wi precio insumo i Y
producto
Resolver
Sustituyendo en w1x1w2x2
Diferenciando con respecta a wi
Demanda Condicional de insumos
Función de Costos dual
Lema de Shephard
11xi insumo i wi precio insumo i Y producto P
precio
Función de Beneficios Dual
Sustituyendo en y f(x)
Resolver
Resolver
Demanda de Insumos incondicional
Función de oferta
Sustituyendo y en p py C(wi,y)
Sustituyendo x en p pf(xi) x1w1-x2w2
Diferenciando p con respecto a p Lema de
Hottelling
Diferenciando p con respecto a wi Lema de
Hottelling
Función de Beneficios
12Funciones de DualidadCorto y Largo Plazo
- Costo Total (CT) f(wi y)
- Costo Variable Total (CVT) f(wi y, z)
- BeneficioTotal (p) f(p, wi)
- Beneficio Variable Total (pVT) f(p, wi z)
13Costos y Ganancias
14Función de Costos Propiedades
- Si f es continua y estrictamente creciente,
entonces c(w,y) es - Cero cuando y0
- Creciente en w.
- Homogénea de grado uno en w.
- Cóncava en w.
- Si f es estrictamente cuasi-cóncava podemos
aplicar el lema de Shephard c(w,y) es
diferenciable en w (w0, y0 ) siempre que wgtgt0 y -
15Maximización de las Beneficion
- Mercado Competitivo Los productores individuales
son tomadores de precios de los insumos y
productos (bienes). - Comportamiento Racional Las firmas maximizan
ganancias, donde la ganancia es la diferencia
entre ingresos y costos de producción.
16Propiedades de la Función de Beneficios
- Dado f, y considerando un p?0 y w?0, la función
de beneficios ?(p,w), estará bien definida, será
continua y - 1. creciente en p
- 2. Decreciente en w.
- 3. Homogénea de grado uno en (p,w)
- 4. Convexa en (p,w)
- 5. Lema de Hotelling
17La función de beneficios es convexa
Ganancia
p(p)
py-wx
p(p)
p
Precio del producto
18ANALISIS DE EFICIENCIA
19Definiciones
- Productividad Parcial es el cociente entre el
producto y un insumo determinado (e.g., capital,
tierra, trabajo). - Productividad Parcial Producto/Insumo
- Output/ Input
- Productividad Total del Factor (PTF) es el
cociente entre un índice de productos y un índice
de insumos. - PTF Indice productos/Indice Insumos
20Conceptos de Medición de la Eficiencia
- Farrell (1957) propuso que la eficiencia de una
firma se puede desagregar en dos componentes - eficiencia técnica, la que refleja la habilidad
de una firma para obtener el máximo nivel de
producto, dado un nivel de insumos. - eficiencia asignativa, la que refleja la
habilidad de una firma para usar los insumos en
proporciones óptimas, dado un nivel de precios y
un nivel de tecnología en la producción. - Estas dos eficiencias combinadas entregan una
medida de la eficiencia económica total.
21Medidas Input-Orientadas Eficiencia Técnica (ET)
y Asignativa (EA)
- Farrell presentó sus ideas usando
- Dos insumos (x1 y x2)
- Un producto (y)
- SS Isocuanta Unitaria
- Eficiencia Técnica (ET)
- ETi OQ/OP
- Eficiencia Asignativa (EA)
- EAi OR/OQ
- Eficiencia Económica (EE)
- EEi OR/OP
- EEi ETi x EAi
22Medidas Output-Orientadas Frontera de
Posibilidades de Producción
- Dos productos (y1 y y2)
- Un Insumo (x1)
- Eficiencia Técnica
- ETo OA/OB
- - Eficiencia Asignativa
- EAo OB/OC
- - Eficiencia Económica
- EEo ETo x EAo OA/OC
23Medidas Output-Orientadas Ejemplo con un insumo
x, y un producto y
- Las medidas de ET input-orientada se calculan
como AB/AP. - Las medidas de ET output-orientada, se calculan
comoCP/CD.
24EFICIENCIA TECNICA
- Habilidad de producir la máxima cantidad de
producto con una dotación de recursos y un nivel
tecnológico
?Información ?Capacidad de Gestión
25MODELOS DE ESTIMACION
EFICIENCIA TECNICA
?Paramétricos ?No paramétricos
?Determinísticos ?Estocásticos
26METODO PARAMETRICO
- Supone una forma funcional para la función de
producción
METODO NO PARAMETRICO
- No supone una forma funcional para la función de
producción
27METODO DETERMINISTICO
- Supone que toda la distancia entre la frontera de
producción y el valor de producción observado
para un predio corresponde a ineficiencia técnica.
28METODO ESTOCASTICO
- Error compuesto
- Y f(x) (vi - ui)
v componente aleatorio u ineficiencia técnica
29ESTOCASTICO versus DETERMINISTICO
Frontera de Producción
Ineficiencia Estocástica
Y
Ineficiencia determinística
Error Aleatorio
Nivel de Producción Observado
X
30EFICIENCIA TECNICA MEDICION
- Los modelos econométricos para la estimación de
la eficiencia, también pueden dividirse entre
enfoques primales y duales, dependiendo de los
supuestos de comportamiento que se hayan tenido
en cuenta. - La estimación de funciones de producción también
se puede categorizar de acuerdo al tipo de datos
en corte transversal (cross-section) o datos de
panel (panel data).
31EFICIENCIA TECNICA MEDICION
- Los modelos de eficiencia técnica
no-paramétricos, también se pueden generalizar
como modelos DEA (data envelopment analysis), que
se fundamentan en técnicas de programación
matemática. La ventaja principal del DEA es que
no requieren una forma funcional específica. El
mayor inconveniente es que es determinístico, y
se puede ver afectado por observaciones extremas
(outliers). - La literatura empírica se ha focalizado
principalmente en la medición de la ET y se le ha
dado relativamente poca atención a la EE y EA.
32Modelos Paramétricos y el Efecto Aleatorio
33METODOS PARAMETRICOS PARA COMPARAR MEDICIONES EN
LA EFICIENCIA
Supongamos que la función de producción es
Donde yi es el producto, xik son los insumos, ei
es el residuo para la firma i. Este residuo ei
captura cualquier ineficiencia.
El residuo también puede capturar otros efectos
aleatorios (e.g. variables omitidas, errores de
medición, etc.).
Existen dos caminos uno ignora el efecto
aleatorio y el otro no.
34IGNORANDO EL EFECTO ALEATORIO EN EL RESIDUO
Consideremos que el residuo ei SOLO captura
ineficiencia, e ignora otros efectos. El modelo
es
ui gt 0.
donde
Supongamos que usamos OLS (MCO) para estimar el
modelo (ui tiene media cero)
En este caso los errores estándar para estos
estimados son apropiados, pero el intercepto es
sesgado hacia abajo, por lo que se necesita
corregir el modelo OLS, conocido como corrected
ordinary least squares (COLS)
35Un intercepto corregido se puede obtener moviendo
la constante hacia arriba en una cantidad igual
al El residual positivo mayor Umax Cuando esta
corrección se realiza, todos los residuales son
no negativos y al menos uno es cero, lo cual
implica que la eficiencia no excederá el
100. Luego de la corrección la ecuación
anterior se transforma
36Frontera Estocástica de Producción
- La frontera estocástica de producción fue
propuesta independientemente por Aigner, Lovell y
Schmidt (1977) y Meeusen y van den Broeck (1977).
- La especificación original involucraba una
función de producción para datos de corte
transversal (cross-sectional data) con un término
de error con dos componentes - Uno para medir el efecto aleatorio (vi) y
- Otro para medir la ineficiencia técnica (ui).
37- Este modelo se puede expresar de la siguiente
manera - Yi xi? (vi - ui)
- donde
- Yi es la producción (o el logaritmo de la
producción) de la firma i - xi es un vector k?1 de cantidades de input de la
firma i - ? es un vector de los parámetros a estimar
- vi son variables aleatorias independientes de
los ui que son variables aleatorias no-negativas,
y que miden la ineficiencia técnica en la
producción.
38- Esta especificación original ha sido usada en un
amplio número de aplicaciones empíricas en las
dos últimas décadas. - Esta especificación también ha sido modificada y
extendida de diferentes formas. Estas extensiones
incluyen - La especificación de funciones de distribución
más generales respecto de ui, tales como las
distribuciones normal truncada or two-parameter
gamma - El análisis de datos de panel y eficiencias
técnicas time-varying - La extensión de esta metodología hacia las
funciones de costos y también a la estimación de
sistemas de ecuaciones etc.
39Frontera Estocástica de Producción
Frontera de Producción
Frontier Output f(xißvi), if vigt0
Error Aleatorio
y f(xißvi)
Y
Frontier Output f(xißvi), if vilt0
Ineficiencia Estocástica
Nivel de Producción Observado
x
xj
xi
40Frontera Estocástica de Costos
- Si se quiere especificar una frontera estocástica
de costos, simplemente se tiene que modificar la
especificación del término de error desde (vi -
ui) a -
- (vi ui).
- Esta sustitución transforma la función de
producción definida anteriormente en una función
de costos - Ci xi? (vi ui)
41- Ci xi? (vi ui) ,i1,...,N
- donde
- Ci es el logaritmo del costo de producción de la
firma i - xi es un vector k?1 de (transformaciones de)
precios de input y output de la firma i - ? es un vector de parámetros a estimar
- vi son variables aleatorias e independientes de
ui que se suponen miden la ineficiencia en costos.
42Frontera Estocástica de Costos
Nivel de Producción Observado
Error Aleatorio
CT
Frontera de Costos
Effi
Error
Ineficiencia Estocástica
Error Aleatorio
Y
43Frontera Estocástica Producción Para datos de
Panel(Battese y Coelli-1992)
- De acuerdo a Battese y Coelli (1992), la función
de frontera estocástica de producción, puede
escribirse como - donde
- Yit representa el output
- ß es un vector (K?1) de los parámetros a estimar
- vit es un error aleatorio que se asume sigue una
distribución normal con media cero y varianza
constante - uit es un error aleatorio no observable y
no-negativo asociado con la ineficiencia técnica
44Frontera Estocástica Producción (Battese y
Coelli-1992)
- Siguiendo a Battese y Coelli (1992)
- uit se puede definir como
-
- donde
- uit es un escalar desconocido a estimar.
- La Eficiencia Técnica, se incrementa, permanece
constante, o disminuye en el tiempo, cuando el
valor de ? gt 0, ? 0 or ? lt 0, respectivamente. - El término uit puede tener diferentes
especificaciones (i.e. non-negative truncation of
a normal distribution)
45Frontera Estocástica Producción (Battese y
Coelli-1995)
- La especificación de Battese y Coelli (1995) se
puede expresar del mismo modo que en la ecuación
anterior - Pero ahora uit son variables aleatorias
no-negativas que miden la ineficiencia técnica en
la producción
46Frontera Estocástica Producción (Battese y
Coelli-1995)
- uit, se puede expresar como
- uit zit d Wit
- donde
- Wit es una variable aleatoria definida por la
distribución normal truncada con media cero y
varianza ?2. - zit es un vector de variables de (p?1) el cual
puede influir en la eficiencia de la firma. - ? es un vector de parámetros a estimar de (1?p).
- La eficiencia técnica para la firma i es
-
47MIDIENDO PRODUCTIVIDAD
48PRODUCTIVIDAD
- El aumento de la productividad se puede definir
como el incremento de la producción fruto de un
mejor uso de la cantidad de recursos disponibles
- ? Eficiencia Técnica
- ? Progreso Tecnológico
49PROGRESO TECNOLOGICO
- Aumento en la producción proveniente de un nuevo
proceso productivo fruto de avances en el
conocimiento científico
- Generación de Tecnología
- Difusión y Adopción de Tecnologías
50Crecimiento de la Producción Efecto del Cambio
Tecnológico
T2
Frontera 2
Frontera 1
T1
CT
T0
X1
VPT Valor Producto Total CT Costo Total T0
Producción Observada T1 Prod. Máx. Tecn. 1 dado
X1 T2 Prod. Máx. Tecn. 2 dado X1
51Crecimiento en la ProducciónCambios en la
tecnología y en la eficiencia técnica
Cambio Técnico Paso de la Frontera 1 a la
Frontera 2. Producción Eficiente T1 en el
periodo 1 T2 en el periodo 2 Output del
productor Y1 en el periodo 1 Y2 en el periodo
2 Medición del Cambio Técnico T2 - T1
Ineficiencia Distancia entre la frontera y el
ouput del productor E1 y E2. Mejora de la
eficiencia en el tiempo E1 E2 Cambio en el
Input Z
Crecimiento Total de la Producción Tres
Efectos Crecimiento en el input, Cambio Técnico
y Mejora en la eficiencia. Y2-Y1 Z (T2 -
T1) (E1 E2)
52VENTAJAS DEL USO DE DATOS DE PANEL
- Efectos de la empresa son considerados
- Además de los efectos del tiempo
53EFECTO DE MANAGEMENT
- El productor puede modificar el sistema de
producción - Afectando productividad parcial
- Por lo tanto, el manejo (administración) es una
variable importante de incluir en el modelo - De lo contrario existe una especificación
incompleta - Pero, manejo no es directamente observable, se
requiere de una variable proxy
54METODOS DE ESTIMACION DE LA FUNCION DE PRODUCCION
- Modelo de efectos fijos o métodos no-fronteras
- Metodologías de frontera estocástica
55MODELO DE EFECTOS FIJOS
- También se llama mínimos cuadrados con variables
dummy (LSDV) - Manejo es estimado a través de variables dummy,
es decir, se incluye el efecto especifico de la
empresa - Así, el efecto de la empresa se asume como la
medida de ET - A diferencia de métodos estocásticos, no se
requiere de un distribución pre determinada del
error - En el método de EF, el error se trata como un
intercepto separado y fijo para cada empresa en
el modelo, permitiendo que la eficiencia este
correlacionada con los inputs