3. Licenciatura

URI permanente para esta comunidadhttp://54.81.141.168/handle/123456789/7312

Explorar

Filtros

20211

Ajustes

Asesorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.advisor.León Castillo, Janina VirginiaAutorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.author.Haro Abanto, Marcial Eduardo

Resultados de búsqueda

Mostrando 1 - 1 de 1
  • No hay miniatura disponible
    ÍtemTexto completo enlazado
    Determinantes de la eficiencia técnica en micro y pequeñas empresas de los sectores de manufactura, comercio y servicios en el Perú
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-09-25) Haro Abanto, Marcial Eduardo; León Castillo, Janina Virginia
    El objetivo del trabajo, de carácter exploratorio, es identificar los posibles determinantes de la eficiencia técnica en las micro y pequeñas empresas del Perú en los sectores de comercio, servicios y manufactura con datos de la Encuesta Nacional de empresas (ENE) del año 2016. El trabajo consta de dos partes. La primera, mediante la metodología DEA (Análisis Envolvente de Datos) no paramétrica se estima los índices de eficiencia técnica (IET). La segunda, a base de la especificación de cuatro técnicas de regresión (MCO, Simar y Wilson, regresión fraccional logística y beta inflacionario unitario) se evalúa los posibles determinantes de dichos índices. Los IET estimados para las microempresas de los sectores de comercio, manufactura y servicios son en, promedio, heterogéneos dentro de cada sector y con una cantidad reducida de firmas cercanas a los niveles de eficiencia deseados, en tanto que para la pequeña empresa estos indicadores tienen un comportamiento similar. Cabe resaltar que en el grupo de la micro empresa, el sector comercio es el que tiene mayor heterogeneidad seguido del sector manufactura y servicios y en la pequeña empresa, el sector comercio tiene una mayor heterogeneidad seguido del sector servicios y manufactura. Respecto a las 4 especificaciones econométricas utilizadas, se concluye que tanto el modelo MCO y Simar y Wilson tienen un mayor poder predictivo que el resto de modelos. Finalmente, respecto a los determinantes de la eficiencia técnica, el capital humano en la empresa, el acceso a financiamiento y el uso de Tecnologías de Información y Comunicación (TICs) tiene efectos positivos en los niveles de eficiencia técnica en tanto que la variable de aglomeración industrial no es significativa.