Productividad total de factores en la agricultura peruana: estimación y determinantes
Descripción del Articulo
En este artículo, proponemos la estimación de la productividad agrícola usando datos micro-económicos para el Perú. El método consiste en la estimación de una función de producción agraria, que permite recuperar la productividad como un residuo, y constituye una aplicación directa de desarrollos met...
Autores: | , |
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Formato: | artículo |
Fecha de Publicación: | 2015 |
Institución: | Pontificia Universidad Católica del Perú |
Repositorio: | PUCP-Institucional |
Lenguaje: | español |
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Galarza, Francisco B.Díaz, J. Guillermo2018-04-10T19:52:29Z2018-04-10T19:52:29Z2015http://revistas.pucp.edu.pe/index.php/economia/article/view/14672/15261https://doi.org/10.18800/economia.201502.003En este artículo, proponemos la estimación de la productividad agrícola usando datos micro-económicos para el Perú. El método consiste en la estimación de una función de producción agraria, que permite recuperar la productividad como un residuo, y constituye una aplicación directa de desarrollos metodológicos recientes en la estimación de funciones de producción con datos de panel (e.g., Gandhi et al., 2013), pero aplicado en este artículo a datos de sección cru- zada. Debido a la menor información disponible para la estimación con respecto al caso de datos de panel, recurrimos a supuestos de formas funcionales. En particular, se escoge la función de elasticidad de sustitución constante, que permite una mayor flexibilidad que otras formas usadas previamente en la literatura empírica nacional, como la Cobb-Douglas. Encontramos que no hay sustento para la hipótesis de la existencia de retornos crecientes a escala; que la productividad está positivamente correlacionada con la edad, el sexo, y la educación; y negativamente relacionadacon el tamaño de la unidad agropecuaria y el poder de mercado.In this article, we propose an estimation of the agriculture productivity using micro data for Peru. The method used builds on recent production function’s estimation techniques developed for panel data (e.g., Gandhi et al., 2013) but using cross-section data. Data constraints urge us to impose functional forms for the estimation. In particular, we choose the constant elasticity of substitution function, which is more flexible that other functions used by prior literature in Peru (such as the Cobb-Douglas). We find no evidence of the existence of increasing returns to scale in the Peruvian agriculture, and that the productivity is positively correlated with age, sex, andeducation, and negatively correlated with the farming unit’s acreage and market power.application/pdfspaPontificia Universidad Católica del Perú. Fondo EditorialPEurn:issn:2304-4306urn:issn:0254-4415info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0Economía; Vol. 38, Núm. 76 (2015)reponame:PUCP-Institucionalinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPProductividad Total de FactoresAgriculturaPerúCrisisEconomic TheoryEuropehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01Productividad total de factores en la agricultura peruana: estimación y determinantesTotal Factor Productivity in the Peruvian Agriculture: Estimation and Determinantsinfo:eu-repo/semantics/articleArtículo20.500.14657/116883oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/1168832025-06-11 13:48:18.279http://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessmetadata.onlyhttps://repositorio.pucp.edu.peRepositorio Institucional de la PUCPrepositorio@pucp.pe |
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