Tello, Ma io D.; Tello T illo, Daniel S.
A icle
Quali y managemen and labo p oduc i i y o o mal
companies in Pe ú: A non-expe imen al design and causal
machine lea ning echniques
Es udios de Economía
P o ided in Coope a ion wi h:
Depa men o Economics, Uni e si y o Chile
Sugges ed Ci a ion: Tello, Ma io D.; Tello T illo, Daniel S. (2024) : Quali y managemen and labo
p oduc i i y o o mal companies in Pe ú: A non-expe imen al design and causal machine lea ning
echniques, Es udios de Economía, ISSN 0718-5286, Uni e sidad de Chile, Depa amen o de
Economía, San iago de Chile, Vol. 51, Iss. 1, pp. 117-158
This Ve sion is a ailable a :
h ps://hdl.handle.ne /10419/312792
S anda d-Nu zungsbedingungen:
Die Dokumen e au EconS o dü en zu eigenen wissenscha lichen
Zwecken und zum P i a geb auch gespeiche und kopie we den.
Sie dü en die Dokumen e nich ü ö en liche ode komme zielle
Zwecke e iel äl igen, ö en lich auss ellen, ö en lich zugänglich
machen, e eiben ode ande wei ig nu zen.
So e n die Ve asse die Dokumen e un e Open-Con en -Lizenzen
(insbesonde e CC-Lizenzen) zu Ve ügung ges ell haben soll en,
gel en abweichend on diesen Nu zungsbedingungen die in de do
genann en Lizenz gewäh en Nu zungs ech e.
Te ms o use:
Documen s in EconS o may be sa ed and copied o you pe sonal
and schola ly pu poses.
You a e no o copy documen s o public o comme cial pu poses, o
exhibi he documen s publicly, o make hem publicly a ailable on he
in e ne , o o dis ibu e o o he wise use he documen s in public.
I he documen s ha e been made a ailable unde an Open Con en
Licence (especially C ea i e Commons Licences), you may exe cise
u he usage igh s as speci ied in he indica ed licence.
h ps://c ea i ecommons.o g/licenses/by-nc-sa/4.0/
117
Es udios de Economía, Vol.51 - Nº 1, Junio 2024. Págs 117-158
Quali y managmen and labo p oduc i i y o o mal companies
in Pe ú: A non – expe imen al design and causal machine lea ning
echniques*
Ges ión de calidad y p oduc i idad labo al de las emp esas en el Pe ú: Un
diseño no expe imen al y écnicas de machine lea ning causal.
MARIO D. TELLO**
DANIEL S. TELLO TRILLO***
Abs ac
This pape e alua es he impac s o quali y managemen ools on he labo
p oduc i i y o companies in Pe u o he pe iod 2014-2019 based on causal
Machine Lea ning (ML) echniques (MLC), which educe o elimina e h ee
po en ial p oblems: he endogenei y o he a iables o in e es , he exis ence
o con using a iables (con ounding) and o e i ing due o he in oduc ion o
many con ol a iables. Using he Na ional Su ey o Companies (INEI-ENE
2023), he e alua ion indica es ha quali y con ol ools a ec he p oduc i i y
o o mal companies, pa icula ly la ge and medium-sized companies.
Key wo ds: Labo P oduc i i y, Quali y Managemen , Machine Lea ning.
JEL Classi ica ion: J24, L15, P42.
*
**
***
This wo k comes om he IDB-INACAL P ojec on Quali y Managemen Tools and
he Labo p oduc i i y o companies in Pe u. The au ho hanks he coo dina o s
o he p ojec and he eade s o he Minis y o P oduc ion (PRODUCE) o hei
commen s. He also pa icula ly app ecia es he sugges ions o an anonymous e e ee
on he amewo k concep ual o he opic o he s udy and he esea ch assis an s:
B aulio Escoba , Dani za Cas illo y Vale ia Lé ano.
P o esso and p incipal esea che a he Facul y o Economic Sciences o he
Uni e si y Na ional Mayo o San Ma cos and he depa men o economics a he
Pon i ical Uni e si y Ca holic o Pe u.
F ank Ba en School o Leade ship and Public Uni e si y o Vi ginia and esea che
a he Na ional Bu eau o Economic Resea ch, NBER-USA.
Recei ed: Ma ch, 2023 Accep ed: Ap il, 2024
118 Es udios de Economía, Vol.51 - Nº 1
Resumen
Es e abajo e alúa los impac os de las he amien as de ges ión de calidad
sob e la p oduc i idad labo al de las emp esas del Pe ú pa a el pe iodo 2014-
2019 basados en écnicas de Machine Lea ning (ML, en inglés) causal (MLC),
las cuales educen o eliminan es po enciales p oblemas: la endogeneidad de
las a iables de in e és, la exis encia de a iables con usas (con ounding) y el
sob e ajus e (o e i ing) po la in oducción de un núme o g ande de a ia-
bles de con ol. Usando la Encues a Nacional de Emp esas (INEI-ENE 2023),
la e aluación señala que las he amien as de con ol de calidad inciden en
la p oduc i idad de las emp esas o males, pa icula men e de las emp esas
g andes y medianas.
Palab as cla e: P oduc i idad Labo al, Ges ión de Calidad, Machine Lea ning.
Clasi icación JEL: J24, L15, P42.
1. INTRODUCCIÓN
La li e a u a in e nacional de los impac os de las he amien as (p ác icas
o ins umen os) de ges ión de calidad1 sob e el desempeño de las emp esas
es amplia y los esul ados de los impac os a ían po países y mé odos sin
llega a ene una conclusión de ini i a o cla a a ni el de emp esas y países.2
A di e encia de es udios p e ios, es e abajo analiza los impac os de dichas
he amien as sob e el desempeño de las emp esas del Pe ú, especí icamen-
e la p oduc i idad labo al, pa a el pe iodo 2014-2019 basados en écnicas
de Ap endizaje Au omá ico (o Machine Lea ning3, ML, en inglés) causal
1 En e o as, las no mas écnicas, es anda ización, y ac edi ación. En es e abajo no se
incluyen las p ác icas de me ología que se ocupa de las mediciones, las unidades de
medida, los equipos u ilizados pa a e ec ua las, y la e i icación y calib ación pe iódica.
2 Ve Cuad o 1.
3 El ap endizaje au omá ico es una ama de la in eligencia a i icial (AI en sus siglas en in-
glés) y la in o má ica que se cen a en el uso de da os y algo i mos pa a imi a la o ma en
que ap enden los humanos, mejo ando g adualmen e su p ecisión. IBM señala a Samuel
(1959) como el que acuñó el é mino “ap endizaje au omá ico”. El ap endizaje au omá i-
co es un componen e impo an e del c ecien e campo de la ciencia de da os. Median e el
uso de mé odos es adís icos, los algo i mos se en enan pa a hace clasi icaciones o p e-
dicciones, descub iendo in o mación cla e den o de los p oyec os de mine ía de da os
(da a mining). (h ps://www.ibm.com/cloud/lea n/machine-lea ning). Po o a pa e, AI
es una ama de la in o má ica que se ocupa de la cons ucción de máquinas in eligen es
capaces de ealiza a eas que no malmen e equie en in eligencia humana. En h ps://
buil in.com/a i icial-in elligence.
119
Quali y managmen and labo p oduc i i y o o mal... / Ma io Tello & Daniel Tello T illo
(MLC).4 La u ilización de es as écnicas se debe, po un lado, al hecho de que
las emp esas escogen o no el uso de p ác icas de ges ión calidad, lo que implica
que dicha selección es endógena y asociada al desempeño de las emp esas.
Consecuen emen e, es imado es de los pa áme os de las a iables de in e és
(i.e., las p ác icas de ges ión de calidad) que no conside an dicha endogeneidad
se ían sesgados. Po o o lado, la p oduc i idad labo al puede es a asociada a
innume ables ac o es los cuales si no son omados en cuen a en una de e mi-
nada especi icación pueden ambién sesga los es imado es de los pa áme os
de in e és. Asociado a es e p oblema es á el núme o adecuado de a iables de
con ol que inciden en la p oduc i idad labo al que puede p oduci e o es de
sob eajus e o o e i ing.5 Es os p oblemas de endogeneidad de selección de
las p ác icas de la ges ión de calidad y el adecuado manejo de las denominadas
‘con ounding a iables’ inse adas como a iables de con ol que a ec an el
desempeño económico de las emp esas, son educidos o po encialmen e elimi-
nados usando écnicas de ‘Machine Lea ning’ causal (MLC).6
El abajo se compone de seis secciones apa e de la in oducción. La Sec-
ción 2 desc ibe el ma co concep ual de la elación en e las he amien as de
calidad y la p oduc i idad de las emp esas. La Sección 3 esume la li e a u a
del ema del abajo. La Sección 4 desc ibe la base de da os usada y p esen a un
análisis b e e de los da os a emplea se pa a la aplicación de la me odología. La
Sección 5 p esen a una sín esis de la me odología de e aluación. La Sección 6
mues a los esul ados de las es imaciones. La Sección 7 esume las conclusio-
nes del es udio. Al inal se lis a las e e encias.7
4 Té mino de inido po Baia di & Naghi (2020).
5 En é minos simples, el p oblema de ‘o e i ing’ o sob eajus e de un modelo es una
condición en la que un modelo es adís ico comienza a desc ibi el e o alea o io en los
da os en luga de las elaciones en e las a iables. Es e p oblema ocu e cuando el mo-
delo es demasiado complejo. En el análisis de eg esión, el sob eajus e puede p oduci
alo es de R-cuad ado, coe icien es de eg esión y p- alues engañosos.
6 De acue do con Baia di & Naghi (2020), es as écnicas i) son he amien as de uso de
da os pa a ecupe a in e acciones complejas en e a iables y es ima exiblemen e la
elación en e el esul ado, el indicado de a amien o y las co a iables; ii) pe mi en
inclui un g an núme o de co a iables, aún cuando el amaño de la mues a es pequeña,
y el uso de eg esiones egula izadas; iii) pe mi e implemen a una selección del modelo
sis emá icamen e; y i ) esul an muy ú iles cuando el in e és es en es ima los e ec os de
a amien os he e ogéneos.
7 También es á disponible pa a los lec o es un anexo de cuad os que complemen a el aa-
bajo.
120 Es udios de Economía, Vol.51 - Nº 1
2. MARCO CONCEPTUAL DE LOS ESTÁNDAR DE CALIDAD Y PRODUCTIVIDAD
Exis en di e sas eo ías que elacionan los es ánda es de calidad8 y la p o-
duc i idad de las emp esas9. Lakhe & Mohan y (1994) p esen a una esquema
consis en e con la eo ía de la ges ión de calidad o al (TQM)10 que elaciona
los sis emas de calidad con la p oduc i idad de las emp esas. La Figu a 1 e-
sume dicho esquema donde los es p incipales insumos de la ges ión de cali-
dad o al son: el comp omiso de los agen es (ge encia) de la ges ión de calidad,
el abajo en equipo y la pa icipación de los ge en es en la ges ión de calidad
y los sis emas de calidad. De acue do con Zhanga, Song, & Song (2014), los
es ánda es de calidad son pa e del sis ema de calidad. Los insumos TQM con-
lle an a gene a mecanismos o esul ados in e medios que en úl ima ins ancia
inciden en los dos obje i os cen ales de la TQM, los bene icios económicos
y la p oduc i idad de las emp esas. En e los mecanismos que pueden log a
es os obje i os igu an mejo a en los se icios y p oduc os de calidad, la sa is-
acción y lealdad de los clien es, y el log o de un inc emen o y/o sos enibilidad
en la pa icipación de la emp esa en el me cado.
Dos elemen os c uciales den o del llamado ‘plan de calidad’ en los di-
e en es en oques de la eo ía TQM son las en as y la educción de cos os
(Mauch 2010, y Zhang 2000 y 1997). An e la al a de in o mación pa a es ima
la p oduc i idad labo al ( a io de alo eal de p oducción po abajado ) y la
p oduc i idad o al ac o ial ( ac o que incide en la unción de p oducción),
el a io en as eales po abajado esul a una adecuada p oxi de la p oduc-
i idad labo al de las emp esas pa a los en oques TQM. Así, inc emen os de
las en as debido a los mecanismos TQM, y man eniendo lo demás cons an e,
inc emen a la p oduc i idad labo al de las emp esas basada en en as. De la
misma mane a, la educción de cos os, inducido po ecnologías que aho an el
uso de la mano de ob a, pueden ambién inc emen a la p oduc i idad labo al
medido en en as eales po abajado . Po o o lado, si bien los es ánda es de
8 Es os son acue dos documen ados que con ienen especi icaciones écnicas u o os c ii-
e ios p ecisos pa a se u ilizados consis en emen e como eglas, lineamien os o de i-
niciones, pa a asegu a que los ma e iales, p oduc os, p ocesos y se icios sean ap os
pa a su p opósi o. Los es ánda es incluyen es ánda es ambien ales; es ánda es o gánicos;
no mas labo ales; no mas sociales; y es ánda es no ma i os (FAO, 2003).
9 Una simple búsqueda en GPT3.5 indica al menos 7 eo ías (o ma co concep uales): i) la
eo ía de ges ión de calidad o al (To al Quali y Managemen , en inglés); ii) la eo ía del
conocimien o p o undo de Deming (1993); iii) ISO 9000 y el cumplimien o de no mas;
i ) seis sigma; ) Ma co de Excelencia Bald ige; i) eo ía de la con ingencia; y ii) la
eo ía de la calidad como un ecu so.
10 De alles de la TQM en Do chin & Oakland (1992), Lakhe & Mohan y (1994), Koskela,
Tezel, Pa el (2019). Zhang (2000). De acue do con Zhang (2000, 1997) los pione os que
desa olla on la TQM son: Deming; C osby; Ju an; Ishikawa y Feigenbaum.
121
Quali y managmen and labo p oduc i i y o o mal... / Ma io Tello & Daniel Tello T illo
calidad (FAO 2003) y los sis emas de calidad son di e sos11, sus e ec os sob e
la p oduc i idad labo al de las i mas pueden se es imados bajo el en oque
empí ico del p esen e es udio en conco dancia con la li e a u a empí ica des-
c i a en la siguien e sección.
11 h ps://www. u -no d.com.mx/2020/03/04/quali y-managemen -sys em-que-es-y-pa a-
que-si e/
FIGURA 1
TQM Y LA PRODUCTIVIDAD EN EMPRESAS
Fuen e: Lakhe & Mohan y (1994). Elabo ación p opia.
122 Es udios de Economía, Vol.51 - Nº 1
Un ac o adicional que pueden incidi en el en oque TQM es el papel de
las emp esas mul inacionales. De acue do con Te eh &. Uzochukwu (2015)
y Jiménez-Jiménez, Ma ínez-Cos a, Ma ínez-Lo en e, y Ahmed Dine Rabeh
(2015) la aplicación de p ác icas de ges ión de la calidad o al en emp esas
mul inacionales mejo a el desempeño o ganizacional pa a alcanza los obje i-
os come ciales en el en o no come cial global. En la me odología p opues a
la a iable de in e és son los ins umen os de la ges ión de calidad que ecogen
los po enciales e ec os de emp esas mul inacionales, aunque no se iden i ique
a és as. Sin emba go, los e ec os de las ca ac e ís icas p opias de las emp esas
ex anje as no se iden i ican en el es udio po al a de in o mación de la p o-
piedad de las emp esas ex anje as. Finalmen e, desde la pe spec i a eó ica,
las o as a iables que a ec an a la p oduc i idad p o ienen de la li e a u a de
los de e minan es de la p oduc i idad, en pa icula de los en oques p opues os
po S e son (2011). El núme o de dichas a iables son adminis adas adecua-
damen e po el mé odo DML p opues o.
3. REVISIÓN DE LA LITERATURA EMPÍRICA
El Cuad o 1 esume una lis a selec a de abajos elacionada a los obje i os
del es udio. Es os abajos se di e encian po : ámbi o geog á ico (emp esas de
países desa ollados y en desa ollo), he amien as de ges ión de calidad (po
ejemplo, adopción de ce i icaciones de calidad in e nacionales, QC; ce i i-
cación ISO 9001; 9000, y 14001, y ce i icación de es ánda es in e nacionales
-ISC); indicado de desempeño de las emp esas de dis in os amaños (en e
o os, ma gen ex ensi o-inco po ación de nue os p oduc os de expo ación, e
in ensi o de expo aciones-cambios del alo de los p oduc os de expo ación;
p oduc i idad labo al; p oduc i idad o al ac o ial, PTF; en as y e o nos en
ac i os, ROA), po pe íodo de análisis (en e 1995 y 2014); y po ipo de mé -
odo economé ico usado (en e o os, andom o es ; panel da a; p opensi y
sco e ma ching; mínimos cuad ados en dos e apas, mé odo de momen os gen-
e alizados, y on e as es ocás icas de p oducción).
En cuan o a los esul ados ob enidos del impac o, los es udios e isados
señalan, po un lado, que los impac os del uso de p ác icas de ges ión de cali-
dad sob e di e sos indicado es del desempeño económico de las unidades de
análisis son a iados y no exis e cla idad en dichos impac os. Así, un poco
más de la mi ad de los abajos no encuen an incidencia es adís icamen e sig-
ni ica i a de las he amien as de ges ión sob e el desempeño de las emp esas.
De o o lado, los e ec os posi i os de las he amien as de ges ión dependen
del amaño de las emp esas, siendo las g andes las que mejo ap o echan las
he amien as de ges ión de calidad. Es a di e sidad o no cla idad de los e-
123
Quali y managmen and labo p oduc i i y o o mal... / Ma io Tello & Daniel Tello T illo
sul ados, po lo menos en pa e, es á elacionada a los mé odos de es imación
usados. Muchos de ellos adolecen del p oblema de endogeneidad de la a iable
de in e és (i.e., la selección po pa e de la unidad de análisis de usa o no una
p ác ica de ges ión de calidad). Más aún, a excepción del es udio de Mena
(2020)12 no exis en abajos que usan las he amien as de Machine Lea ning
Causal pa a la es imación del impac o de la a iable de in e és sob e el desem-
peño de las i mas. La sección siguien e p esen a un análisis de la in o mación
y los p oblemas de es imación que o igina.
12 La écnica de Random Fo es , Mena (2020) lo u iliza pa a de e mina la p obabilidad de
que una emp esa use una p ác ica de ges ión de calidad.
TABLA 1
RESUMEN DE UNA SELECCIÓN DE ARTÍCULOS SOBRE EL IMPACTO DE LAS
PRÁCTICAS DE GESTIÓN DE CALIDAD
No Au o es (año) Desc ipción Resul ados
1
Galla do y
Gui ie ez
(2021)
El es udio es ima el impac o de las
ce i icaciones de calidad ISO9001
en el desempeño de la emp esa y en
las habilidades humanas como me-
diado en elación del desempeño y
la ce i icación de las emp esas en
Colombia. El desempeño de las em-
p esas se mide median e la inno a-
ción, p oduc i idad labo al, en as
y sala ios En el es udio se imple-
men a un modelo de Di e encias en
Di e encias y un P opensi y Sco e
Ma ching con e ec os ijos. La base
de da os cons a de un panel de em-
p esas ce i icadas y emp esas no
ce i icadas ob enido de la Encues a
de Desa ollo e Inno ación Tecno-
lógica (EDIT) y la Encues a Anual
Manu ac u e a (EAM) pa a el pe-
iodo 2005-2010.
Se encuen a que el desempeño
de las emp esas con ce i ica-
ción ISO9001 (de Colombia en
el pe iodo analizado) mejo a
en con as e con las emp esas
sin ce i icación. Más especí i-
camen e, en las emp esas con
ce i icación la inno ación in-
c emen a en 5,2%, la p oduc i-
idad labo al en 4,6%, las en-
as en 5,7% y sala ios en 4,9%.
Asimismo, se encuen a que las
emp esas ce i icadas con un
mayo po cen aje de abajado-
es empo ales se desempeñan
po debajo de emp esas ce i i-
cadas con ue za labo al es able
y pe manen e.
124 Es udios de Economía, Vol.51 - Nº 1
No Au o es (año) Desc ipción Resul ados
2 Mena (2020)
El es udio e alúa el impac o de
la adopción de ce i icaciones de
calidad in e nacionales (QC) en el
desempeño de las emp esas. U ili-
zando un panel de 4.668 emp esas
de Amé ica La ina y el Ca ibe. Las
bases usadas son: i) la Encues a
de Emp esas del Banco Mundial
(WBES), años 2006 y 2010 (las de
B asil son de los años 2003 y 2009),
ii) La in Ame ican Coun y En e -
p ise Su ey (LACE) ealizada en
2011 en combinación con la nue a
onda ealizada en 2014 (PROTE-
qIN) pa a los países del Ca ibe. El
abajo ealiza dos ipos de es ima-
ciones: i) median e el algo i mo
Random Fo es , se es ima la p ob-
abilidad de que una emp esa adop e
QC; y (ii) Con las p obabilidades
es imadas se es ima el impac o del
QC sob e los má genes in ensi o y
ex ensi o de las expo aciones de
las emp esas; el acceso al inan-
ciamien o, en as locales y la p o-
duc i idad median e di e encias en
di e encias ponde adas.
Los esul ados de abajo indi-
can que adqui i una QC iene
un e ec o posi i o en el com-
po amien o expo ado de las
emp esas impulsado po un au-
men o en el ma gen an o in en-
si o como ex ensi o de las ex-
po aciones indi ec as. Las QC
ambién ayudan a disminui las
es icciones en el acceso a la i-
nanciación, pe o no se encon ó
ningún e ec o sob e las en as
locales y a ias medidas de la
p oduc i idad de la emp esa.
Sin emba go, los es imados e -
elan que los impac os posi i os
de las QC dependen del amaño
de la emp esa: solo se bene i-
cian las emp esas pequeñas y
medianas.
3
Be nini,
Ga one,
Ma ioli y Mena
(2019)
El es udio es ima el impac o de la
ce i icación de calidad sob e el
desempeño de las i mas, medido
po las expo aciones, las en as
locales, la p oduc i idad (PTF y
p oduc i idad labo al) y el acce-
so al c édi o de 5410 emp esas de
Amé ica La ina y el Ca ibe en el
pe iodo 2006-2010. Se es ima, en
p ime a ins ancia, la p obabilidad
de las que las emp esas engas un
ce i icado de calidad median e
écnica de Random Fo es y luego
se emplea el en oque de di e encias
en di e encias pa a es ima el e ec o
de la ce i icación sob e el desem-
peño de las i mas. Pa a ello u iliza
la Wo ld Bank En e p ise Su ey y
PROTEqIN.
Se encuen a que la ce i icación
de calidad inc emen a signi i-
ca i amen e las expo aciones,
come cio in ensi o y ex ensi o.
Las en as se en in luenciadas
de mane a débil pe o posi i a.
Así mismo, educe la p ecep-
ción de las i mas del acceso a
c édi o como una ba e a pa a
su c ecimien o. En el caso espe-
cí ico de la p oduc i idad, no se
encuen a esul ados de in luen-
cia signi ica i a en PTF ni en la
p oduc i idad labo al.
131
Quali y managmen and labo p oduc i i y o o mal... / Ma io Tello & Daniel Tello T illo
No Au o es (año) Desc ipción Resul ados
19
He as, Dick,
y Casadesús
(2002)
Se in es iga la causalidad de in-
cidencia de la ce i icación de 800
emp esas del pe iodo 1995-2002
de una egión de España, a a és
de una compa ación con un g upo
de con ol (no ce i icadas) de las
en as y en abilidad eales de 400
emp esas ce i icadas p e y pos
egis o.
Los esul ados de la p ueba de
di e encias de p omedios (en e
el g upo con ce i icación y sin
ce i icación) indican que, aun-
que el endimien o de emp esas
ce i icadas es supe io a la de
400 emp esas no ce i icadas,
no hay e idencia de desempeño
mejo ado después del egis o
en las 400 emp esas ce i icadas
es udiadas. El desempeño supe-
io de las emp esas ce i icadas
se debe a que las emp esas con
endimien o ienen una mayo
p opensión a busca el egis o
ISO 9000.
20
Wayham,
Ki che,
Khumawala
(2002)
El es udio explo a la elación en-
e la ce i icación ISO 9000 y el
desempeño inancie o. Se usó un
diseño de in es igación mul i a i-
an e de medidas epe idas.
Los esul ados indican que la
ce i icación ISO 9000 iene un
impac o muy limi ado en el de-
sempeño inancie o, medido po
el endimien o de ac i os, sin
emba go, es e e ec o se disipa
ápidamen e con el iempo.
21 Hä e sjö (2000)
Es e abajo analiza las conse-
cuencias inancie as de Regis o
ISO 9000 pa a emp esas danesas,
a a és de la compa ación de dos
g upos de emp esas, 731 con egis-
o y 644 sin egis o.
Los esul ados indican que
la asa de en abilidad de las
emp esas en el año an e io al
egis o, e an un 20 po cien o
supe io a la de la población
de con ol. Luego de dos años
después del egis o, la asa de
endimien o uel 35 po cien o
supe io a la de la población
con ol. Sin emba go, pa ece
que el e ec o posi i o es no de-
bido a la mejo a de la capacidad
in e na u ilización, sino más
bien a un aumen o de las en as.
22
Te zio ski,
Samson, y Dow
(1997)
El p opósi o del es udio es p oba
la ue za de la elación en e la ce -
i icación ISO 9000 y el desempeño
o ganizacional en la p esencia y au-
sencia de un en o no de ges ión de
calidad o al (TQM). El análisis usa
una g an mues a alea o ia de em-
p esas manu ac u e as en Aus alia
y Nue a Zelanda.
El hallazgo cen al es que no
se mues a que la ce i icación
ISO 9000 iene un e ec o sig-
ni ica i amen e posi i o en el
desempeño de la o ganización
en p esencia o ausencia de un
en o no TQM. Es e apoya la
opinión de que, en p omedio,
la ce i icación ISO 9000 iene
poco o ningún pode explica i o
del desempeño o ganizacional.
Fuen e: Elabo ación p opia.
132 Es udios de Economía, Vol.51 - Nº 1
4. ANÁLISIS DE LOS MICRODATOS DEL MODELO
Las a iables de es udio son ob enidas de la Encues a Nacional de Em-
p esas del INEI-ENE (2023) pa a el pe íodo 2014-201913. Se usa dos bases
conjun as o ‘pool’ de da os de emp esas pa a odos los años (sin dis inción
de ellos) pa a los pe iodos 2014-2017 y 2014-2019. Se usan es as dos bases
po obus ez es adís ica y po el hecho que ambas bases con ienen dis in os
núme os de he amien as de ges ión, el pe iodo 2014-2017 es he amien as
(no mas écnicas, ce i icación y es anda ización), y el pe iodo 2014-2019 dos
he amien as (no mas écnicas, ce i icación).
Luego de un p oceso de iden i icación y limpieza de la in o mación14, las
bases seleccionadas egis an 1855 obse aciones (emp esas y años) y 464 em-
p esas en p omedio po año en el p ime pe íodo. En el segundo pe iodo se eg-
is a 3107 obse aciones y 621 emp esas en p omedio po año. Es as mues as
de emp esas se compu an con la base de da os ‘limpias’ de e minadas po la
a iable bina ia de in e és
DCAL
que ca ac e iza a las emp esas que disponen
de po lo menos una he amien a de calidad du an e el pe iodo de la mues a.
Los p incipales es adís icos desc ip i os de las dos bases se de allan en
el Cuad o 2. El cuad o pa a base de da os iene dos columnas: en la p ime a
(DCAL
=
1) se mues a las emp esas que disponían po lo menos una he a-
mien a de ges ión de calidad, en e no mas écnicas, ce i icaciones (pa a la
es anda ización y sis ema ización de cualquie a de los p ocesos de comp as,
p oducción, almacenamien o, come cialización, anspo e y dis ibución, o
se icio pos en a) y es anda ización15 en un de e minado año; en la segunda
(DCAL
=
0), las emp esas no disponen de dicha he amien a en cualquie a de
los años del pe íodo 2014-2019.
También el Cuad o 2 egis a 45 a iables que po encialmen e pueden in-
cidi en la p oduc i idad labo al de las emp esas.16 Den o de las 45 a iables
13 El abajo usa dos encues as, una pa a el pe íodo 2014-2017 que co esponde al pe iodo
eal del 2014-2017 aun cuando el pe iodo de publicación de las encues as es del 2015-
2018; la o a pa a el pe iodo 2014-2019 que ambién co esponde al mismo pe íodo en
é minos eales. La encues a del 2019 ue publicada el 2020 aunque los da os eales
co esponden al año 2019.
14 De alles en el anexo disponibles al lec o , Cuad os A1 y A2.
15 Las dos p ime as he amien as pa a el pe iodo 2014-2019 y las es he amien as pa a el
pe iodo 2014-2017.
16 Sy e son (2011) desc ibe una lis a de dichos ac o es eó icos a a és de los e ec os soo-
b e la p oduc i idad o al ac o ial. Cabe señala que eó icamen e
PL AF k
i i
.
, donde
A es la p oduc i idad ac o ial o al,
�k
i es el a io capi al- abajo y
PLi
es la p oduc i i-
dad labo al. O os ac o es que se in oducen en las eg esiones y cuad os son:
DNET
=1
si la emp esa con ó con se icio de in e ne ;
CINST,�
po cen aje de la capacidad ins alada
u ilizó su emp esa en el año;
DCAP
=1 si los abajado es ecibie on alguna capaci ación;
DCIF
=1 si pa a el p incipal p oduc o de la emp esa, exis e en el me cado compe encia
in o mal.
133
Quali y managmen and labo p oduc i i y o o mal... / Ma io Tello & Daniel Tello T illo
se incluyen cua o po enciales a iables ins umen ales.17 Es as a iables se
miden de dos o mas. En la p ime a, se usa una a iable bina ia ep esen ando
una ca ac e ís ica de la emp esa y en la segunda una a iable eal que mide
el po cen aje de i mas de un de e minado CIIU y año ‘ ’ que ienen la ca ac-
e ís ica de la emp esa de la a iable bina ia. Los CIIU se desag egan en cinco
sec o es: ag opecua io y pesca, mine ía, manu ac u a, cons ucción y come -
cio, y o os se icios. Pa a las ocho a iables que esul an de las dos o mas
de medición de las cua o a iables ins umen ales básicas, el amaño de la
mues a a ía y se indica en la uen e del Cuad o 2. Los alo es de las a iables
ins umen ales bina ias ep esen an el po cen aje de emp esas que ienen o no
la ca ac e ís ica de dicha a iable en cada pe íodo. Los alo es de las a i-
ables ins umen ales eales po CIIU y año ep esen an el p omedio anual del
po cen aje de emp esas que disponen la ca ac e ís ica de su co espondien e
a iable ins umen al bina ia.
La ci as del cuad o indican una no o ia di e enciación en e emp esas que
disponen de po lo menos una he amien a de ges ión de calidad (
DCAL =1)�
)y de aquellas que no disponen de dichas he amien as (
DCAL =0
) en los
dos pe íodos conside ados. Así, las emp esas que disponen de he amien as
de calidad: son más p oduc i as, y g andes (en el empleo del núme o de a-
bajado es), en su mayo ía expo an (
DX =1)
), ienen un al o alo del a io
capi al- abajo (
klnk
18); y abajan con ecnologías de pun a (DTEC
DTEC
12
11= =
)19 y en
dos o es u nos (DTu n2
1=
)20.
Po o o lado, la composición mues al en é minos del amaño de las em-
p esas, po núme o de abajado es21 del Cuad o 2 ambién adiciona 4 c i e ios
con base a en as de las emp esas pa a la de inición de amaño. El p ime o,-
Ven as 1 sigue la de inición de emp esas de la Ley No 30056 que Facili a la
In e sión e Impulsa el Desa ollo P oduc i o y el C ecimien o Emp esa ial. De
acue do con es a ley una mic oemp esa iene en as anuales has a un mon o
máximo de 150 Unidades Imposi i as T ibu a ias (UIT); la pequeña emp esa
iene en as anuales supe io es a 150 UIT y has a 1700 UIT; la mediana em-
p esa: en as anuales supe io es a 1700 UIT y has a 2300 UIT22 y las emp esas
17 Donde DCAL&DIF=1 si la emp esa pe cibe que los ac o es ele an es pa a su posicio-
namien o en el me cado son calidad y di e enciación del p oduc o o se icio;
DMIL
=1 si
el me cado p incipal de la emp esa es el me cado in e nacional y nacional;
DIMB�
=1 si la
ac i idad de emp esa se desa ollada en un espacio exclusi o o independien e;
DOCDG
=1 si el ipo de egis o que u iliza pa a las ó denes de comp a o pedidos son digi ales.
18 En las eg esiones se in oduce como
lnk
.
19 Donde
DTu n11=
la emp esa usa ecnología manual.
20 Donde
DTu n
1
1=
signi ica que la emp esa abaja 1 solo u no.
21 De acue do con el amaño en núme o de abajado es, las emp esas g andes ienen de
100 a más abajado es (L≥100); las medianas en e 21 y 99 abajado es (21≤L ≤99; y
las pequeñas menos de 21 abajado es (L<21).
22 En p omedio pa a el pe iodo 2014-2019, una UIT co esponde a US$ 1.246.
134 Es udios de Economía, Vol.51 - Nº 1
g andes iene en as anuales supe io es a 2300UIT. Así, en Ven as 1, las mic o
y pequeñas emp esas son ag upadas como ‘pequeñas’ emp esas. En el segun-
do, Ven as 2, las medianas emp esas ag upan a las pequeñas y medianas de
emp esas según el alo de en as en UIT. En Ven as 3 se oma como c i e io
an o el amaño en núme o de abajado es como el alo de en as en UIT.
Bajo Ven as 2 las pequeñas emp esas son las mic o y pequeñas según en as y
que engan menos de 21 abajado es. El cua o, Ven as 4, que ambién oma el
núme o de abajado es y en as, la pequeña emp esa se de ine como emp esas
con menos de 21 abajado es y las mic oemp esas en en as. Pa a odos los
c i e ios de amaño de emp esas las de amaño g ande dominan ela i amen e
la mues a en ambos pe iodos. Po úl imo, en los dos pe íodos dominan ela i-
amen e las emp esas manu ac u e as.
135
Quali y managmen and labo p oduc i i y o o mal... / Ma io Tello & Daniel Tello T illo
TABLA 2
PRODUCTIVIDAD LABORAL, INDICADORES DE GESTIÓN DE CALIDAD Y OTROS FACTORES BASE DE DATOS POOL, 2014 -2017 Y 2014 - 2019
No Va iables
Pe iodo 2014-2017
NT
= 1855;
N
= 464
Pe iodo 2014-2019
NT
= 3107;
N
= 621
DCAL =
1
NT
=1239;
N
=310
DCAL =
0
NT
=616;
N
=154
DCAL =
1
NT
= 1557;
N
=311
DCAL =
0
NT
= 1550;
N
=310
1
PL
(US dóla 2011 po abajado ) 92877.27 49300.07 101626.83 64875.77
2DCAL %
66.79 33.21 50.11 49.89
3
L
494.93 123.06 523.19 145.38
4DLa ge i m%
57.22 10.03 31.35 14.55
5DMedium i m %
0.22 0.22 12.58 14.97
6DSmall i m%
7.14 25.18 6.18 20.37
7DLa ge i m%
(Ven as 1) 53.58 11.11 37.27 21.95
8DMedium i m %
(Ven as 1) 3.50 1.24 2.74 3.28
9DSmall i m%
(Ven as 1) 9.70 20.86 10.11 24.65
10 DLa ge i m%
(Ven as 2) 54.12 10.57 37.62 21.60
11 DMedium i m %
(Ven as 2) 8.46 6.52 9.24 13.45
12 DSmall i m%
(Ven as 2) 4.20 16.12 3.25 14.84
13 DLa ge i m%
(Ven as 3) 55.32 9.57 41.89 18.29
14 DMedium i m %
(Ven as 3) 2.55 0.93 2.54 2.82
136 Es udios de Economía, Vol.51 - Nº 1
No Va iables
Pe iodo 2014-2017
NT
= 1855;
N
= 464
Pe iodo 2014-2019
NT
= 3107;
N
= 621
D
CAL
=
1
NT
=1239;
N
=310
DCAL =
0
NT
=616;
N
=154
D
CAL
=
1
NT
= 1557;
N
=311
D
CAL
=
0
NT
= 1550;
N
=310
15 DSmall i m%
(Ven as 3) 5.40 26.23 7.15 27.32
16 DLa ge i m%
(Ven as 4) 55.29 9.09 42.80 18.52
17 DMedium i m %
(Ven as 4) 6.86 3.35 7.02 8.84
18 DSmall i m%
(Ven as 4) 4.10 21.31 3.37 19.46
19
k
(US dóla 2011 po abajado ) 29422.18 10253.21 64647.87 27308.02
20 DTEC
1
%
37.74 13.75 26.36 19.44
21
DTEC2%
29.06 19.46 23.75 30.45
22 DNET %
67.26 32.74 50.34 49.66
23
DFIN %
67.39 32.61 50.48 49.52
24
DTu n
1
%
29.22 23.23 22.37 33.89
25 DTu n
2%
37.57 9.97 27.74 16.00
26
CINST
74.43 69.79 72.81 69.00
27 DCAP %
77.05 22.95 59.59 40.41
28 DX %
85.23 14.77 69.34 30.66
29 DCIF %
62.00 38.00 46.41 53.59
30 DCAL DIF
&%
79.37 20.63 56.40 43.60
31 DCAL DIFCIIUag ipesca
&%
&
1.42 0.14 1.54 1.57
137
Quali y managmen and labo p oduc i i y o o mal... / Ma io Tello & Daniel Tello T illo
No Va iables
Pe iodo 2014-2017
NT
= 1855;
N
= 464
Pe iodo 2014-2019
NT
= 3107;
N
= 621
D
CAL
=
1
NT
=1239;
N
=310
DCAL =
0
NT
=616;
N
=154
D
CAL
=
1
NT
= 1557;
N
=311
D
CAL
=
0
NT
= 1550;
N
=310
32 DCAL DIFCIIUmine ia
&%
0.28 0.00 0.52 0.36
33 DCAL DIFCIIUmanu ac
&%
.
66.43 17.35 43.66 51.88
34 DCAL DIFCIIUcons com
&%
&.
9.10 2.13 11.61 10.38
35 DCAL DIFCIIUo osse
&%
_
2.13 1.00 2.61 2.38
36 DCAL DIFCIIU o al
&%
_
71.22 28.78 58.72 41.28
37 DMIL %
265.83 34.17 49.24 50.76
38 DMIL CIIUag ipesca
&%
&
21.44 1.43 1.99 1.53
39 DMIL CIIUmine ia
&%
20.65 0.00 0.56 0.54
40 DMIL CIIUmanu ac
&%
.
244.82 47.68 43.99 45.90
41 DMIL CIIUcons com
&%
&.
210.81 7.99 13.98 13.51
42 DMIL CIIUo osse
&%
_
21.92 2.23 3.09 3.10
43 DMIL CIIU o al
&%
_
21.44 1.43 57.21 42.79
44 DIMB %
367.63 32.37 48.89 51.11
45 DIMB CIIUag ipesca
&%
&
32.97 2.97 2.15 2.03
46 DIMB CIIUmine ia
&%
30.73 0.00 0.35 0.44
47 DIMB CIIUmanu ac
&%
.
383.92 83.92 67.82 69.43
48 DIMB CIIUcons com
&%
&.
314.89 14.89 13.51 13.18
138 Es udios de Economía, Vol.51 - Nº 1
No Va iables
Pe iodo 2014-2017
NT
= 1855;
N
= 464
Pe iodo 2014-2019
NT
= 3107;
N
= 621
D
CAL
=
1
NT
=1239;
N
=310
DCAL =
0
NT
=616;
N
=154
D
CAL
=
1
NT
= 1557;
N
=311
D
CAL
=
0
NT
= 1550;
N
=310
49 DIMB CIIUo osse
&%
_
36.93 6.93 3.62 3.63
50 DIMB CIIU o al
&%
_
363.83 36.17 45.10 54.90
51 DOCD%
476.76 23.24 55.57 44.43
52 DOCDCIIUag ipesca
&%
&
41.79 1.78 2.14 1.80
53 DOCDCIIUmine ia
&%
40.65 0.00 0.56 0.54
54 DOCDCIIUmanu ac
&%
.
467.70 51.01 65.96 55.81
55 DOCDCIIUcons com
&%
&.
416.79 13.95 21.37 17.56
56 DOCDCIIUo osse
&%
_
43.60 2.59 4.76 4.20
57 DOCDCIIU o al
&%
_
470.57 29.43 56.61 43.39
Fuen e: INEI-ENE (2023). Elabo ación p opia. Los coe icien es de co elación en e
PL
y
D
CAL de los da os pool es 0.1611*** (2014-2017) y 0.1425*** (pe iodo 2014-2019).
Los coe icien es de co elación en e
PL
y DCALDIF& de los da os pool es 0.0340 (2014-2017) y 0.0397* (pe iodo 2014-2019). Los coe icien es de co elación en e
PL
y
DCALDIFCIIU&
de los da os pool es -0.0431 (2014-2017) y -0.0498** (pe iodo 2014-2019). Los coe icien es de co elación en e
PL
y DMIL de los da os pool es 0.0371
(2014-2017) y -0.0518** (pe iodo 2014-2019). Los coe icien es de co elación en e
PL
y DMILCIIU& de los da os pool es -0.0159 (2014-2017) y -0.0288 (pe iodo 2014-
2019). Los coe icien es de co elación en e
PL
y DIMB de los da os pool es 0.0513** (2014-2017) y 0.0573*** (pe iodo 2014-2019). Los coe icien es de co elación en e
PL
y
DDIMB CIIU&
de los da os pool es 0.0309 (2014-2017) y 0.0351(pe iodo 2014-2019). Los coe icien es de co elación en e
PL
y DDOCD de los da os pool es 0.1691***
(2014-2017) y 0.1452*** (pe iodo 2014-2019). Los coe icien es de co elación en e
PL
y DDOCDCIIU& de los da os pool es 0.1244*** (2014-2017) y 0.1097*** (pe iodo
2014-2019). 2 La mues a pa a es as a iables es 1855 pa a el pe iodo 2014-2017 y la mues a es de 2048 pa a el pe iodo de 2014-2019. 3 La mues a pa a es as a iables
es 1855 pa a el pe iodo 2014-2017 y la mues a es de 2048 pa a el pe iodo de 2014-2019. 4 La mues a pa a es as a iables es 1855 pa a el pe iodo 2014-2017 y la mues a
es de 2041 pa a el pe iodo de 2014-2019. 5 La mues a pa a es as a iables es 1855 pa a el pe iodo 2014-2017 y la mues a es de 2048 pa a el pe iodo de 2014-2019.
Signi icancia al 1 % (***). al 5 % (**) y al 10 % (*).
139
Quali y managmen and labo p oduc i i y o o mal... / Ma io Tello & Daniel Tello T illo
TABLA 3
DECILES DE PRODUCTIVIDAD LABORAL POR VARIABLE DE INTERÉS E INSTRUMENTOS: POOL 2014 - 2017
Decil Rango-PL
PL
DCALi
(%)
DCALDIF
i 1
DCAL DIFCIIU i
&
.
1
DMIL
i 2
DMIL CIIUi
&2
DIMBi
3
DIMB CIIU i
&.3
DOCDgi
44
DOCDCIIU i
&.4
10.00-60151.44 28287.77 5.65 6.26 36.37 9.27 32.67 9.32 50.54 6.71 37.18
26020.08-12553.34 9263.37 6.13 6.12 39.67 7.81 35.79 9.92 56.33 6.45 44.19
3 12701.03-20922.24 16811.41 8.15 9.10 39.51 8.61 37.27 10.04 57.41 8.29 46.02
420928.67-30911.45 25562.51 10.41 10.38 41.69 9.27 38.48 9.74 59.18 10.53 50.68
530919.37-42476.28 36077.21 10.01 12.80 43.00 9.93 40.75 10.16 65.81 10.99 54.14
642501.11-55594.67 48387.62 11.78 11.10 40.17 11.13 39.66 10.04 59.62 11.06 55.19
755620.78-76037.01 65308.82 11.22 11.81 37.70 11.92 37.55 10.34 60.56 11.19 50.43
676038.55-109188.3 92506.03 11.70 11.24 41.34 10.46 41.48 9.98 66.30 11.85 57.17
9109323.8-186415.6 139011.40 11.62 10.10 46.37 11.13 41.67 10.10 67.79 11.32 56.74
10 187146.5-2144163 349019.90 13.32 11.10 45.69 10.46 41.47 10.34 67.74 11.59 55.22
Fuen e: INEI-ENE (2023). Elabo ación p opia. 1 La mues a pa a es as a iables es 1855. 2 La mues a pa a es as a iables es 1855. 3 La mues a pa a es as a iables es 1756.
4 La mues a pa a es as a iables es 1855.
140 Es udios de Economía, Vol.51 - Nº 1
TABLA 4
DECILES DE PRODUCTIVIDAD LABORAL POR VARIABLE DE INTERÉS E INSTRUMENTOS: POOL 2014 - 2019
Decil Rango-PL
PL
DCAL
i (%)
DCALDIFi
1
DCAL DIFCIIU i
&
.1
DMILi
2
DMIL CIIUi
&2
DIMBi
3
DIMB CIIU i
&
.
3
DOCDgi 4
4
DOCDCIIU i
&
.
4
10.00-6799.73 2974.91 6.55 6.64 36.66 9.07 32.37 9.46 43.23 6.95 42.96
26847.27-14956.82 10851.90 7.06 5.92 32.62 8.44 30.60 10.07 46.70 6.66 37.10
3 14966.28-23031.95 19014.98 8.35 9.42 38.03 8.06 37.27 9.68 56.22 8.84 50.97
423041.59-32491.46 27807.34 9.83 11.35 39.25 9.32 37.12 9.73 49.32 10.55 53.04
532513.95-43580.97 37872.38 10.34 12.44 41.82 9.45 38.03 10.18 52.92 10.78 55.48
643598.04-58648.09 50433.69 10.98 10.63 33.64 11.21 33.16 10.01 49.10 10.96 45.14
758650.00-78841.8 67739.35 10.34 11.23 35.20 11.96 34.08 10.34 49.05 11.08 47.70
678907.3-113119.9 94745.08 11.43 11.59 37.78 9.95 39.63 10.07 64.09 11.79 57.79
9113230.3-200295 148833.10 11.37 9.66 43.68 11.71 39.92 10.07 65.41 11.14 57.55
10 200374.9-1922246 373358.50 13.74 11.11 41.97 10.83 38.28 10.40 66.25 11.26 56.20
Fuen e: INEI-ENE (2023). Elabo ación p opia. 1 La mues a pa a es as a iables es 2048. 2 La mues a pa a es as a iables es 2048. 3 La mues a pa a es as a iables es 2041.
4 La mues a pa a es as a iables es de 2048.
147
Quali y managmen and labo p oduc i i y o o mal... / Ma io Tello & Daniel Tello T illo
in oduci una ex ensa lis a de a iables de con ol (Xi ), la in e encia causal de
la a iable de in e és aun no es posible con el mé odo TSLS. Las es imaciones
(disponibles al lec o en los Cuad os del A12 al A17) e idencian dicha posibi-
lidad. En líneas gene ales, los esul ados son menos obus os es adís icamen e
que los coe icien es del mé odo MCO. Sin emba go, pa a las a iables ins-
umen ales idóneas (
DOCDg yDOCDg CIIU&)
), los esul ados son ela i a y
es adís icamen e mejo es, pa icula men e pa a el segundo pe íodo 2014-2019.
Así, las a iables ins umen ales ienen e ec os posi i os y es adís icamen e
signi ica i os sob e la p oduc i idad labo al. De igual mane a, los coe icien es
de las a iables amaño de la emp esa, el a io capi al- abajo y la p opensión
a expo a de las emp esas son es adís icamen e signi ica i as y apa en emen e
es as a iables inciden la p oduc i idad labo al de las emp esas.
6.4 Resul ados del Mé odo DML y Al e na i os
Las de iciencias en in e encias causales que p oducen los mé odos MCO y
TSLS son educidas con el mé odo DML. Es e mé odo que in oduce mé odos
de ‘machine lea ning’ combinado con un óp imo núme o de a iables de con-
ol ( eg esiones egula izas) educen las de iciencia de los mé odos señalados
y pueden sus en a in e encias causales. Los esul ados que se p esen an aquí
alidan es a a i mación.
La idea in ui i a del mé odo DML es la siguien e, en la medida que se au-
men a el núme o de a iables de con ol Xi en las ecuaciones (2) y (3) pode-
mos educi el e ec o de las a iables con usas. De o o lado, el núme o de a-
iables de con ol Xi puede se educida a a és de eg esiones egula izadas
de Lasso.42 Cuando se aplican es as écnicas a (2) y (3), los e o es es imados
co espondien es
ˆ
Ui y ˆ
Vi se in e p e an como la p oduc i idad y el ins umen-
o de ges ión de calidad ne os de las a iables de con ol y po consiguien e la
eg esión de ˆ
Ui (
ˆ
Vi ) mide el e ec o ne o de la he amien a de ges ión de cali-
dad ( DCALi ) sob e la p oduc i idad labo al de la emp esa (PLi ).
Las es imaciones DML de los e ec os de la a iable de in e és y sus ins u-
men os sob e la p oduc i idad labo al se p esen an en los Cuad os del 5 al 7.
Las ci as señalan, po un lado, que exis e una ‘in e encia causal’ de las a ia-
bles ins umen ales idóneas (DOCDg yoDOCDgCIIU
/&
) de la a iable de
in e és
DCAL
sob e la p oduc i idad labo al de las emp esas. Es a conclusión
es es adís icamen e obus a. De o o lado, las emp esas que usan po lo menos
una he amien a de ges ión de calidad ienen una p oduc i idad labo al mayo
en el ango en e 33% y 39% que las emp esas que no usan he amien as de
42 En inglés ‘leas absolu e sh inkage and selec ion ope a o ’, ope ado de selección y de
meno educción absolu a, en cas ellano.
148 Es udios de Economía, Vol.51 - Nº 1
ges ión de calidad43 en los dos pe íodos de análisis. El mé odo PMS si e solo
de complemen o al mé odo DML. Es e mé odo e idencia la de iciencia es a-
dís ica de usa a las en as como c i e io pa a de ini amaño de la emp esa
pa a un análisis in e encial de causalidad en e la p oduc i idad labo al de las
emp esas y los ins umen os de ges ión de calidad. Los esul ados de aplica el
PMS son menos obus as con la de inición de amaño de emp esas basada en
en as (1 y 2) que los esul ados que se ob ienen con la de inición de emp esas
basada en núme o de abajado es.
43 Ci as de acue do con el mé odo PMS usando la de inición de amaño de la emp esa po
núme o de abajado es.
149
Quali y managmen and labo p oduc i i y o o mal... / Ma io Tello & Daniel Tello T illo
TABLA 5
ESTIMACIONES DML Y PMS: POOL 2014 - 2019
Va iables 2014-2017 2014-2019
K=2 K=5 K=2 K=5
DML-IV
DCAL
0.266***
(0.086)
0.272***
(0.087)
0.228***
(0.064)
0.240***
(0.064)
IV DCALDIF−
0.0273
(2.219)
-0.0309
(1.997)
-0.209
(4.881)
0.915
(3.927)
IV DCALDIFCIIU−&
-3.802*
(1.970)
-3.698*
(1.948)
-10.79
(16.01)
-8.877
(10.86)
IV DMIL−
-2.965
(2.272)
-2.800
(2.227)
-14.98
(27.63)
-13.31
(25.67)
IV DMIL CIIU−&
-12.51
(10.91)
-15.53
(15.64)
3.916
(2.479)
5.096
(3.193)
IV DIMB−
-3.488
(3.812)
-3.952
(4.411)
-7.621
(13.49)
-9.671
(21.17)
IV DIMB CIIU−&
-6.219**
(2.896)
-6.443**
(2.884)
11.59
(8.937)
13.34
(11.70)
IV DOCDg−
1.631**
(0.729)
1.981**
(0.884)
2.771***
(0.914)
2.688***
(0.936)
IV DOCDg CIIU−&
5.716***
(1.585)
6.315***
(1.806)
4.700***
(1.272)
4.928***
(1.403)
PMS (K=1)
DCAL
37629.1***
(11608.68)
37055.89***
(6689.945)
DCALDIF-3885
(8682)
10,307
(10119)
DMIL
-602.8
(12114)
-6,090
(8114)
DIMB
8,506
(11,797)
20095***
(7369)
DOCDg
21826**
(10585)
27403**
(11450)
Fuen e: INEI-ENE (2023), Cuad o A1. Elabo ación p opia. K = 1 pa a las es imaciones de PMS, Lasso
y de Lasso-IV. ND: No disponible.
150 Es udios de Economía, Vol.51 - Nº 1
TABLA 6 (VENTAS 1)
ESTIMACIONES DML Y PMS: POOL 2014- 2019
Va iables 2014-2017 2014-2019
K=2 K=5 K=2 K=5
DML-IV
DCAL
-0.0234
(0.0986)
-0.0353
(0.0993)
0.0197
(0.0608)
0.0272
(0.0603)
IV DCALDIF−
-1.502
(1.090)
-1.450
(1.187)
-4.715
(3.431)
-4.335
(3.239)
IV DCALDIFCIIU−&
-2.464***
(0.878)
-2.275***
(0.861)
-5.609**
(2.582)
-5.695**
(2.737)
IV DMIL−
-2.670
(1.899)
-2.890
(1.917)
-8.751
(10.64)
-7.404
(7.481)
IV DMIL CIIU−&
-3.989**
(1.762)
-3.656**
(1.664)
17.26
(27.70)
14.61
(20.99)
IV DIMB−
-1.833
(3.769)
-1.382
(3.399)
-4.439
(11.47)
-4.724
(11.97)
IV DIMB CIIU−&
-3.268***
(1.130)
-3.151***
(1.082)
-62.39
(238.8)
-53.97
(175.8)
IV DOCDg−
-0.398
(0.613)
-0.323
(0.589)
-0.799
(0.616)
-0.814
(0.654)
IV DOCDg CIIU−&
6.878**
(3.175)
6.440**
(2.912)
3.590***
(1.315)
3.820***
(1.431)
PMS (K=1)
DCAL
0.0168
(0.107)
0.0584
(0.0842)
DCALDIF0.00838
(0.0960)
-0.0831
(0.0964)
DMIL
0.0580
(0.0818)
0.154**
(0.0745)
DIMB
0.0105
(0.129)
0.0629
(0.129)
DOCDg
-0.130
(0.123)
-0.300**
(0.147)
Fuen e: INEI-ENE (2023), Cuad o A1. Elabo ación p opia. K = 1 pa a las es imaciones de PMS, Lasso
y de Lasso-IV. ND: No disponible.
151
Quali y managmen and labo p oduc i i y o o mal... / Ma io Tello & Daniel Tello T illo
TABLA 7 (VENTAS 2)
ESTIMACIONES DML Y PMS: POOL 2014 - 2019
Va iables 2014-2017 2014-2019
K=2 K=5 K=2 K=5
DML-IV
DCAL
-0.322***
(0.0930)
-0.339***
(0.0949)
-0.150***
(0.0577)
-0.145**
(0.0573)
IV DCALDIF
−
-5.252**
(2.344)
-5.306**
(2.539)
-10.68
(8.860)
-9.812
(7.683)
IV DCALDIFCIIU−&
-5.203***
(1.354)
-4.905***
(1.276)
-13.83*
(7.884)
-13.90*
(7.947)
IV DMIL−
-2.189
(1.431)
-2.366
(1.454)
-7.668
(7.329)
-8.442
(8.969)
IV DMIL CIIU−&
-7.293***
(2.737)
-6.595***
(2.381)
13.19
(10.80)
14.21
(12.42)
IV DIMB−
0.317
(2.213)
0.472
(2.295)
-1.219
(5.523)
-1.077
(4.841)
IV DIMB CIIU−&
-4.383***
(1.232)
-4.078***
(1.113)
71.82
(248.0)
6,486
-1957000.00
IV DOCDg−
-4.068***
(1.068)
-3.948***
(1.039)
-4.460***
(1.012)
-4.596***
(1.097)
IV DOCDg CIIU−&
6.085*
(3.412)
5.870*
(3.354)
3.027**
(1.205)
3.357**
(1.365)
PMS (K=1)
DCAL
-0.318***
(0.103)
-0.112
(0.0827)
DCALDIF
-0.257***
(0.0815)
-0.253***
(0.0818)
DMIL
0.0587
(0.0768)
0.105
(0.0708)
DIMB
-0.0791
(0.112)
0.00212
(0.111)
DOCDg
-0.285**
(0.122)
-0.471***
(0.133)
Fuen e: INEI-ENE (2023), Cuad o A1. Elabo ación p opia. K = 1 pa a las es imaciones de PMS, Lasso
y de Lasso-IV. ND: No disponible.
152 Es udios de Economía, Vol.51 - Nº 1
7. CONCLUSIONES
Basado en los en oques concep uales de la eo ía de la ges ión de calidad
o al (TQM) y de Sy e son (2011), es e abajo u iliza écnicas de ‘machine
lea ning’ pa a de e mina la in e encia causal del uso de las he amien as de
ges ión de calidad sob e las emp esas pe uanas en el pe íodo 2014-2019. La
base de da os p o iene de la Encues a Nacional de Emp esas del INEI del
pe iodo 2015-202044 (INEI-ENE 2023). La me odología aplicada puede se
ú il en los casos en que mé odos es ánda (como MCO Y TSLS) no p oduzcan
esul ados es adís icamen e con iables. Luego de una limpieza de los da os, se
usó una mues a donde ce ca del 50% de las i mas de la mues a son emp esas
g andes (que emplean de 100 más abajado es), lo cual sugie e que los esul a-
dos ienen una mayo aplicabilidad a las emp esas g andes (y en meno medida
a emp esas medianas) que a las pequeñas.
Luego de la implemen ación de una ba e ía de mé odos y p uebas es adís i-
cas, la conclusión más obus a pa a los dos pe íodos conside ados, pa icula -
men e pa a la de inición del amaño de las emp esas po el núme o de aba-
jado es, es que las he amien as de ges ión de calidad si en pa a inc emen a
la p oduc i idad labo al de las emp esas, pa icula men e pa a las emp esas
g andes y medianas y del sec o manu ac u e o las cuales ambién dominan la
mues a.
Teó icamen e exis en una se ie de mecanismos median e los cuales los ins-
umen os de ges ión de calidad pueden mejo a la p oduc i idad labo al de las
emp esas. En e los más ele an es igu an el inc emen o o es ablecimien o de
epu ación del p oduc o po los consumido es lo cual inc emen a o sos iene
las en as de la emp esa; educción de los cos os de p oducción debido a que
las he amien as de ges ión de calidad pueden p oduci p oduc os menos de-
ec uosos y con menos demo as en el p oceso de p oducción; y el hecho que la
calidad educe la eelabo ación de los p oduc os inc emen ando así la p oduc-
i idad.45 Los esul ados economé icos son consis en es con o os es udios46
del sec o manu ac u e o, los cuales ambién señalan que el a io capi al- a-
bajo y la p opensión a expo a son ac o es que in luyen en la p oduc i idad
labo al de las emp esas.
A pesa de la po enciales limi aciones del mé odo DML u ilizado47, es e
es udio a anza y con ibuye con espec o a p e ios es udios encon ados en
la li e a u a empí ica en cinco aspec os: p o ee un ma co concep ual de las
44 La cual co esponde a los años del 2014 al 2017 y 2019.
45 De alles en Ha ing on (1991), h ps://www.indeed.com/ca ee -ad ice, Lakhe & Mohann-
y (1994) y Figu a 1.
46 Po ejemplo, Tello (2021, 2020, 2017 y 2015).
47 Po ejemplo los desc i os en Wang, Sapino, Wook-Shin, El Abbadi, Dobbie, Feng, Shao,
y Yin (2023) y U amayz, Moosa iz, y Gu e ychz (2020).
153
Quali y managmen and labo p oduc i i y o o mal... / Ma io Tello & Daniel Tello T illo
elaciones en e ins umen os de calidad y la p oduc i idad labo al basado en
en as eales po abajado de las emp esas; ealiza p uebas de exogeneidad
de la a iable de in e és que si e pa a la posibilidad de ealiza in e encias
causales; iden i ica ins umen os adecuados basados en es ipos de p uebas; y
(basado en la écnica DML) abo da los p oblemas de las a iables con usas y el
uso de excesi o de a iables de con ol. De los esul ados se pe cibe ausencias
que equie en se abo dadas en u u as in es igaciones. Po un lado, se equie-
e mues as de emp esas que con engan in o mación que pe mi a medi los
impac os de los o os dos insumos de la TQM, el comp omiso de la ge encia
en la ges ión de calidad, y la e ec i idad del abajo en equipo y pa icipación
de los ge en es en dicha ges ión. Po o o lado, se equie e analiza los e ec os
sepa ados, y no en conjun o, de los ins umen os de ges ión de calidad que
ienen p opósi os dis in os y pa icula es, y el ol de la pa icipación ex anje a
en la de e minación de la p oduc i idad de las emp esas.
REFERENCIAS
Ah ens, A., C. Hansen, M. Scha e , T. Wiemann (2023). “Double/Debiased
Machine Lea ning in S a a”. IZA DP No. 15963.
Albulescu, C. T., A. D ăghici, G. M. Fis iş, and A. T uşculescu. (2016). “Does
ISO 9001 quali y ce i ica ion in luence labo p oduc i i y in EU-27?”
P ocedia-Social and Beha io al Sciences, 212, pp.78-286. h ps://doi.
o g/10.1016/j.sbsp o.2016.05.116
Ah ens, A., C. Hansen, Ma k Scha e (2019). “Lassopack: Model selec ion
and p edic ion wi h egula ized eg ession in S a a: Econ EM”.
h ps://doi.o g/10.2139/ss n.3323196
Baia di A., A. Naghi (2020). “The Value Added o Machine Lea ning o Causal
In e ence: E idence om Re isi ed S udies”. a Xi .o g blog, Co nell
Uni e si y. h ps://doi.o g/10.2139/ss n.3759867
Belloni, A., V. Che nozhuko , C. Hansen (2014a). “In e ence on T ea men
E ec s a e Selec ion amongs High-Dimensional Con ols”. Re iew o
Economic S udies, Vol. 81, No. 2, pp. 608-650.
h ps://doi.o g/10.1093/ es ud/ d 044
Belloni, A., V. Che nozhuko , C. Hansen (2014b). “High-Dimensional
Me hods and In e ence on S uc u al and T ea men E ec s”. Jou nal
o Economic Pe spec i es, Vol. 28, No 2, pp. 29-50. h ps://doi.
o g/10.1257/jep.28.2.29
Be nini, F.; Figal Ga one, L. and A. Ma ioli (2017). “Ce i icación In e nacional
de Calidad: ¿Señalizando a quién? Impac o en el desempeño de emp esas
en A gen ina”. IDB WP 770.
154 Es udios de Economía, Vol.51 - Nº 1
Be nini, F., L. Ga one, A. Ma ioli, and A, Mena. (2019). “Global alue chains:
Can quali y ce i ica ions imp o e local i ms’ in eg a ion? E idence
om La in Ame ica and he Ca ibbean”. Mimeo.
Bewoo , A. K., and M. S. Pawa . (2010). “An empi ical analysis o impac
o QMS/ISO implemen a ion on p oduc i i y/pe o mance o Indian
SMEs”. In e na ional Jou nal o Indus ial Enginee ing and Technology,
2(1), 85-109.
Cas o-Sil a, H. F., and F. Rod íguez. (2017). “Incidencia de la ce i icación
de la no ma ISO 9001 en los esul ados emp esa iales. Un caso
colombiano”. En e Ciencia e Ingenie ía, 11(22), 18-25. h ps://doi.
o g/10.31908/19098367.3545
Che nozhuko , V., D. Che e iko , M. Demi e , E. Du lo, C. Hansen, W.
Newey, J. Robins (2018). “Double/debiased machine lea ning o
ea men and s uc u al pa ame e s”. Econome ics Jou nal, olume 21,
pp. C1-C68. doi: 10.1111/ec j.12097.h ps://doi.o g/10.1111/ec j.12097
Che nozhuko , V., D. Che e iko , M. Demi e , E. Du lo, C. Hansen, W.
Newey, J. Robins (2017). “Double/Debiased/Neyman Machine Lea ning
o T ea men E ec s”. Pape s and P oceedings, Ame ican Economic
Re iew, Vol. 107, No. 5, pp 261-265.
h ps://doi.o g/10.1257/ae .p20171038
Cunningham, S. (2021). Causal In e ence: The Mix ape. Yale Uni e si y P es
New Ha en & London. h ps://doi.o g/10.12987/9780300255881
Deming, W. E. (1993). The New Economics Fo Indus y, Go e nmen &
Educa ion. Camb idge: Massachuse s Ins i u e o Technology Cen e
o Ad anced Enginee ing S udy.
Do chin, J. J. S. Oakland (1992). Theo ies and concep s in o al quali y
managemen , To al Quali y Managemen , 3:2, 133-146
Fa ima, M. (2014). “Impac o ISO 9000 on business pe o mance in Pakis an:
Implica ions o quali y in de eloping coun ies”. Quali y Managemen
Jou nal, 21(1), 16-24. h ps://doi.o g/10.1080/10686967.2014.11918373
FAO (2003). En i onmen al and Social S anda ds, Ce i ica ion and Labelling
o Cash C ops. Food & Ag icul u e O ganiza ion.
Gallego, J. M., and L. H. Gu ié ez. (2021). “Quali y ce i ica ion and i m
pe o mance. The media ion o human capi al. In e na ional” Jou nal
o P oduc i i y and Pe o mance Managemen . h ps://doi.o g/10.1108/
IJPPM-12-2020-0643
Gallego, J. M., and L. H. Gu ié ez. (2017). “Quali y managemen sys em
and i m pe o mance in an eme ging economy: The case o Colombian
manu ac u ing indus ies”. In e -Ame ican De elopmen Bank
Ins i u ions o De elopmen Sec o , Se ie No. IDB-WP-80 3, pp. 1-28,
h ps://doi.o g/10.18235/0000686
155
Quali y managmen and labo p oduc i i y o o mal... / Ma io Tello & Daniel Tello T illo
Goedhuys, M., & Sleuwaegen, L. (2013). “The Impac o In e na ional
S anda ds Ce i ica ion on he Pe o mance o Fi ms in Less De eloped
Coun ies”. Wo ld De elopmen Vol. 47, pp. 87-101. h ps://doi.
o g/10.1016/j.wo ldde .2013.02.014
Ha ing on H.J. (1991). Business P ocess Imp o emen : The B eak h ough’
S a egy o To al Quali y, P oduc i i y. Quali y P ess.
Hä e sjö, T. (2000). “The inancial e ec s o ISO 9000 egis a ion o Danish
companies”. Manage ial Audi ing Jou nal, 15(1/2), 47-52.
h ps://doi.o g/10.1108/02686900010304632
Hausman, J. A. (1978). “Speci ica ion es s in econome ics”. Econome ica
46, pp. 1251-1271. h ps://doi.o g/10.2307/1913827
He as, I., F. Ma imon, M. Casadesús (2010). “Impac o quali y imp o emen
ools on he pe o mance o i ms using di e en quali y managemen
sys ems”. Re is a Inno a . 21-42, 161-173.
He as, I., G. P. M. Dick, and M. Casadesús (2002). “ISO 9000 Regis a ion’s
Impac on Sales and P o i abili y: A Longi udinal Analysis o
Pe o mance Be o e and A e Acc edi a ion”. In e na ional Jou nal o
Quali y & Reliabili y Managemen 19 (6): 774-91.
h ps://doi.o g/10.1108/02656710210429618
Hun ing on-Klein, N. (2022). The E ec : An In oduc ion o Resea ch
Design and Causali y. Taylo & F ancis G oup. h ps://doi.
o g/10.1201/9781003226055
Ilkay, M. S., and E. Aslam. (2012). “The e ec o he ISO 9001 quali y
managemen sys em on he pe o mance o SMEs”. In e na ional
Jou nal o Quali y & Reliabili y Managemen . Vol. 29 Iss. 7 pp. 753 -
778. h ps://doi.o g/10.1108/02656711211258517
Islam, M. M., M. A. Ka im and E. M. Habes. (2015). “Rela ionship be ween
quali y ce i ica ion and inancial & non- inancial pe o mance o
o ganiza ions”. The Jou nal o De eloping A eas, 49(6), 119-132.
h ps://doi.o g/10.1353/jda.2015.0079
Jiménez-Jiménez, D., M. Ma ínez-Cos a, A. Ma ínez-Lo en e, H. Ahmed
Dine Rabeh (2015). “To al quali y managemen pe o mance in
mul ina ional companies; A lea ning pe spec i e”. The TQM Jou nal,
Vol. 27-3 pp. 328 – 340. h p://dx.doi.o g/10.1108/TQM-01-2014-0002
Ju an, J., B. God ey, R. Hoogs oel, E. Schilling (1999). Ju an’s Quali y
Handbook. McG aw-Hill.
Kiplaga , R. J. (2013). Impac o ISO 9001 ce i ica ion on inancial
pe o mance o comme cial s a e co po a ions in Kenya (Doc o al
disse a ion, Uni e si y o Nai obi).
Klosin S., M. Vilgalys (2022). “Es ima ing Con inuous T ea men E ec s in
Panel Da a using Machine Lea ning wi h an Ag icul u al Applica ion”.
MIT mimeo.
156 Es udios de Economía, Vol.51 - Nº 1
Koskela, L., Tezel, A., and Pa el, V. (2019). Theo y o Quali y Managemen :
i s O igins and His o y. P oc. 27 h Annual Con e ence o he
In e na ional. G oup o Lean Cons uc ion (IGLC), Pasqui e C. and
Hamzeh F.R. (ed.), Dublin, I eland, pp. 1381-1390 DOI: h ps://doi.
o g/10.24928/2019/0259.
Lakhe R., R. Mohan y (1994). “To al Quali y Managemen Concep s,
E olu ion and Accep abili y in De eloping Economies”. In e na ional
Jou nal o Quali y & Reliabili y Managemen , Vol. 11 No. 9, pp. 9-33.
Lee, D., J. McC a y, M. Mo ei a, J. Po e (2022). “Valid -Ra io In e ence o
IV”. Ame ican Economic e iew, 112-10, pp. 3260-3290
h ps://doi.o g/10.1257/ae .20211063
Manjon, M., J. Mañez 2016. “P oduc ion unc ion es ima ion in S a a using he
Acke be g-Ca es-F aze me hod”. The S a a Jou nal 16-4, pp. 900-916.
h ps://doi.o g/10.1177/1536867X1601600406
Mauch, P. (2010). Quali y Managemen Theo y and Applica ion. Taylo &
F ancis.
Mena, A., (2020). The impac o Quali y Ce i ica ions on i ms’ pe o mance.
A Random Fo es Di -in-Di app oach. Tesis de Maes ía Uni e sidad
San And és, A gen ina.
Nagpal, A. (2017). “L1 and L2 Regula iza ion Me hods o Machine Lea ning”.
Disponible en h ps:// owa dsda ascience.com/l1-and-l2- egula iza ion-
me hods-ce25e7 c831c
Saiza bi o ia, I. H., and G. A. Landín. (2011). “Impac o de la ce i icación
ISO 14001 en el endimien o inancie o emp esa ial: conclusiones de un
es udio empí ico”. Cuade nos de Economía y Di ección de la Emp esa,
14(2), 112-122. h ps://doi.o g/10.1016/j.cede.2011.02.002
Sánchez-Olle o, J. L., A Ga cía-Pozo and M, Ma chan e-La a. (2015).
“Measu ing he e ec s o quali y ce i ica ion on labo p oduc i i y: An
analysis o he hospi ali y sec o ”. In e na ional Jou nal o Con empo a y
Hospi ali y Managemen , Vol. 27 Issue: 6, pp.1100-1116
h ps://doi.o g/10.1108/IJCHM-02-2014-0057
Samuel, A hu (1959). “Some S udies in Machine Lea ning Using he Game
o Checke s”. IBM Jou nal o Resea ch and De elopmen . 3 (3): 210-
229. h ps://doi.o g/10.1147/ d.33.0210
S a ke, F.; R. Eunni, N. Dias Fou o, C.de Angelo. (2012). “Impac o ISO 9000
ce i ica ion on i m pe o mance: e idence om B azil”. Managemen
Resea ch Re iew 35:10, 974-997.
h ps://doi.o g/10.1108/01409171211272697
S ock, James H., and M. Yogo. (2005). “Tes ing o Weak Ins umen s in
Linea IV Reg ession”. In Iden i ica ion and In e ence in Econome ic
Models: Essays in Hono o Thomas J. Ro henbe g, edi ed by Donald
