La Mala Asignación de Recursos Disminuye la Productividad Total de la Economía
¿La Productividad puede ser afectada por una mala asignación de los recursos comprometidos con ella?
Un estudio desarrollado por los economistas Dr. Chang Tai Hsienh de la Universidad de Chicago y el Dr. Peter J. Klenow de la Universidad de Stanford, presentada el 2009.
El análisis de datos se centró en la india y en la China, y como estas economías han distribuido y colocado sus recursos en la producción manufacturera, en los años 1987-1994 (para la India), 1998-2005 (para la China) y comparativamente la economía manufacturera norteamericana (EE.UU) desde los años 1977 a 1997. La investigación de ambos economistas pretende hallar como medir los efectos de una mala asignación (léase por distribución) de los recursos en los procesos productivos y como estos pueden alterar a la productividad agregada de la economía en su conjunto.
La base de la modelística se base en un típico modelo de competencia monopolística con firmas heterogeneas, con una función de producción del tipo neoclásico, similar al trabajo de los doctores Barry Bosworth y Susan M. Coolins "Accounting for Growth: Comparing China and India" (2008), del cual extraemos la tabla siguiente:
Los doctores Tai y Klenow, encuentran igualmente que la tasa de productividad agregada (la tasa de productividad de los factores) en la industria manufacturera esta correlacionada con las políticas económicas del Estado, después de haber eliminado los errores y espureos de los modelos econométricos, se ha notado la existencia de la misma.
Por ejemplo en la India, las restricciones impuestas por las licencias al tamaño de la industria, provocaron pérdidas por ineficiencia en el volúmen producido, restricciónes que el gobierno indio ha levantado desde el año 2005 y los resultados han mejorado desde entonces.
Si bien los autores reconocen que el uso de modelos estáticos como el utilizado para comparar variables dinámicas como el factor de productividad total en las economías China e India, debido a los constantes cambios que estas vienen generando; sin embargo los datos son consistentes con las observaciones.
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