Hay una tradición científica de décadas que se ocupa de la medición/estimación de la productividad/eficiencia de las empresas. Los tres capítulos de la literatura son Envolvente de Datos de Analysis (DEA), el Análisis Discriminante (AD), y el Análisis de Frontera Estocástica (SFA).
Estoy familiarizado con el tercero. El Análisis de Frontera estocástica se inicia con la observación de que las empresas no operan todo el tiempo en su eficiencia de la frontera, yo.e con la máxima eficacia, ya sea debido a la imprevista de choques, o porque, mientras que las fuerzas del mercado competitivo puede empujar a las empresas a ser eficientes, que sin embargo no son tan fuertes o que perfecto en sus efectos con el fin de hacer que las empresas sean totalmente eficientes, como generalmente se supone en los modelos teóricos. Por lo tanto, ineficiencias debido a problemas de organización y similares, pueden persistir.
La "eficiencia" en el contexto de la SFA, tiene muchas facetas: orientado a los resultados de la eficiencia técnica, de entrada orientado a la eficiencia técnica, eficiencia de costos, de los ingresos de la eficiencia, ganancia de eficiencia. Todos se han desarrollado en la literatura. Uno puede elegir el enfoque o los enfoques más adecuados para este fin en la mano, y a la disponibilidad de los datos.
Para considerar el caso de la salida orientada a la eficiencia técnica, SFA modifica/aumenta la función de producción de una empresa como
$$Q = F(\mathbf x) + u-v$$
Donde $u$ es un cero significa variable aleatoria normal y $u$ es no-negativo de la variable aleatoria (que normalmente se especifica como un medio normal o como una exponencial r.v.). El $v$ componente de captura de la ineficiencia (medido en términos de producción), mientras que los $u$ componente de captura estocástico de las alteraciones que pueden afectar a la producción (ya sea positiva o negativamente). $F(\mathbf x)$ representa el nivel de eficacia de la producción.
Econométricamente, esta es estimado mediante Máxima Verosimilitud (el método de mínimos cuadrados no puede descomponer el término de error en sus dos componentes), en un conjunto de datos que contiene datos sobre la producción, y sobre las cantidades de los factores de entrada (en otras palabras, no más que el habitual conjunto de datos necesarios para la estimación de una función de producción).
El procedimiento de estimación de sí mismo proveerá de curso estima que son promedios sobre el conjunto de datos. Si uno quiere clasificar a las empresas presentes en la muestra, se puede aplicar el enfoque desarrollado en Jondrow, J., Knox Lovell, C. A., Materov, I. S., & Schmidt, P. (1982). En la estimación de la ineficiencia técnica en las fronteras estocásticas de producción en función del modelo. Journal of econometrics, 19(2), 233-238.
Un libro completo sobre el Análisis de Frontera Estocástica es Kumbhakar, S. C., & Lovell, C. K. (2003). El análisis de frontera estocástica. Cambridge University Press.
