Factores externos e impactos sobre la productividad total factores de Empresas de Manufacturas: Evidencia del Caso Peruano
Notice bibliographique
Résumé
En contraste con la literatura sobre la productividad total factorial de empresas, focalizada en factores internos, este trabajo examina el impacto de tres factores externos sobre la tasa de crecimiento de la productividad total factorial (PTF) de empresas manufactureras del Perú, periodo 2002-2019. Usando la Encuesta Económica Anual de firmas manufactureras del Perú, los resultados de las estimaciones de datos de panel con variables instrumentales revelan que países exportadores de productos primarios y derivados de ellos, los términos de intercambio proveen incentivos a las empresas a incrementar la productividad. Contrariamente, shocks domésticos de crecimiento del PBI, en países dependientes de la demanda y producción interna, desincentivan al crecimiento de la PTF dado que la producción interna y PTF se asocian más a los incrementos del capital, en particular aquellos de origen importado. Finalmente, los procesos de liberalización comercial a través de reducciones de los aranceles preferenciales tanto de productos como de insumos ayudan, aunque en menor magnitud y significancia estadística, a incrementar la tasa de crecimiento de las PTF de las empresas, particularmente en las empresas exportadoras.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».