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Los resultados en materia de creación de empresas evidencian una importante dinámica del sector privado colombiano, sin embargo, la industria manufacturera no presenta la dinámica de sectores como comercio o servicios, evidenciando pérdida de confianza por parte de los inversionistas y emprendedores, quizás por el bajo crecimiento del PIB, la baja productividad y la poca innovación de las empresas manufactureras en Colombia. Dado este contexto el objetivo consiste en establecer los determinantes de la eficiencia técnica para una muestra de 1.612 empresas colombianas en el periodo 2013-2015. Se desarrolló una línea base de las diferentes empresas manufactureras a partir de los datos del Departamento Administrativo Nacional de Estadística y la superintendencia de sociedades. Como resultado se elaboró un modelo económico de análisis, basado en la función de producción, que se ajustó a partir de cinco diferentes aproximaciones econométricas: Mínimos cuadrados ordinarios, modelo tobit truncado, regresión robusta, regresión cuartilica y un estimador de las desviaciones absolutas censuradas. La estimación de mínimos cuadrados permitió concebir un escenario de referencia para las demás especificaciones que formalizó un modelo estocástico de frontera. En conclusión, se sugiere incorporar medidas de eficiencia como incorporación de tecnología y progreso técnico en los insumos para aumentar la productividad empresarial
The results in the creation of companies show an important dynamic of the Colombian private sector, however, the manufacturing industry does not present the dynamics of sectors such as trade or services, evidencing a loss of confidence on the part of investors and entrepreneurs, perhaps because of the GDP growth, low productivity and little innovation of manufacturing companies in Colombia. Given this context, the objective is to establish the determinants of technical efficiency for a sample of 1,612 Colombian companies in the 2013-2015 period. A baseline of the different manufacturing companies was developed based on data from the National Administrative Department of Statistics and the superintendence of companies. As a result, an economic analysis model was elaborated, based on the production function, which was adjusted from five different econometric approaches: Ordinary least squares, truncated tobit model, robust regression, quartile regression and an estimator of censored absolute deviations. The least squares estimation allowed us to conceive a reference scenario for the other specifications that formalized a stochastic boundary model. In conclusion, it is suggested to incorporate efficiency measures such as technology incorporation and technical progress in the inputs to increase business productivity.
