Firm Productivity and Cities: The Case of Colombia

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dc.audiencePolicymakerseng
dc.audienceResearcherseng
dc.audienceStudentseng
dc.audienceTeacherseng
dc.contributor.gruplacGrupo de Análisis del Mercado Laboralspa
dc.coverage.sucursalMedellínspa
dc.creatorBalat, Jorgeeng
dc.creatorCasas, Camilaspa
dc.creator.firmaCamila Casasspa
dc.date.accessioned2018-01-02T08:30:10Zeng
dc.date.available2018-01-09T08:30:10Zspa
dc.date.created2018-01-02spa
dc.date.issued2018-01-02eng
dc.descriptionEn este documento estudiamos los determinantes de la productividad total de los factores de las firmas colombianas. Nos interesan particularmente los efectos de aglomeración que explican por qué la actividad económica manufacturera tiende a concentrarse en términos geográficos, y los efectos de otros factores que pueden afectar negativamente la productividad en áreas con una alta densidad de firmas. Ejemplos desafortunados de este tipo de efectos son los altos niveles de crimen y ataques terroristas. Para nuestro estudio utilizamos dos bases de datos: un panel con información operacional de las firmas manufactureras que nos permite estimar la productividad a nivel de firma, y un panel con características municipales. En nuestra estimación de la productividad utilizamos una función de control para corregir los posibles sesgos por selección y endogeneidad. Nuestros principales resultados son los siguientes. Primero, las economías de escala no parecen afectar el nivel de productividad de las firmas manufactureras. Segundo, sí encontramos evidencia de economías de ubicación; la especialización industrial tiene un efecto positivo sobre la productividad, mientras que una mayor variedad industrial reduce la productividad. Aparentemente, las firmas manufactureras se benefician de agruparse y ubicarse en ciudades con actividades manufactureras menos variadas. Además encontramos efectos significativos del desempeño fiscal, del nivel y la calidad de la educación y de los niveles de crimen y violencia de una ciudad sobre la productividad de sus firmas manufactureras.spa
dc.description.abstractIn this paper we study the determinants of firm-level productivity in Colombia. We are interested in the effects of agglomeration forces that explain why manufacturing economic activity tends concentrate geographically as well as the effect of forces that can hurt productivity in high-density areas. An unfortunate major example of the latter forces in Colombia is its high levels of crime and terrorist attacks. We carry out this study by exploiting two very rich data sources: a firm-level panel which allows us to estimate firm-level productivity and a panel of municipality characteristics. To address selection and endogeneity issues in the estimation of firm-level productivity we use a control function approach. Our main findings are the following. First, scale economies do not seem to affect firm-level productivity. Second, we do find evidence of location economies (industrial specialization has a positive effect on productivity). Industrial variety, on the other hand, lowers productivity. It seems that firms in Colombia benefit from forming clusters and locating in cities with less industrial variety. We also find non-trivial effects of city fiscal performance, education level and quality, and crime and violent attacks.eng
dc.description.notesLas ciudades concentran una alta proporción de la población mundial y de los recursos productivos. Según datos del World Population Prospects de las Naciones Unidas, el porcentaje de la población mundial que vive en zonas urbanas ha crecido de forma sostenida aumentando del 33.6% en 1960 al 54.3% en 2017. Actualmente hay 37 mega-ciudades en el mundo con más de 10 millones de habitantes, y 84 ciudades más con una población superior a los 5 millones (Demographia 2017). La formación de estas ciudades es el resultado de la interacción de dos fuerzas opuestas: las economías de aglomeración y los costos de la congestión urbana (Duranton y Puga 2004).[1] Originalmente Marshall (1890) propuso tres razones por las que pueden existir economías de aglomeración. Primero, la aglomeración facilita la difusión de conocimiento y tecnología; éstos pueden transferirse cuando los trabajadores cambian de firma llevando consigo conocimientos adquiridos, o cuando transfieren sus conocimientos a trabajadores de otras firmas con los que interactúan constantemente debido a su proximidad geográfica. Segundo, puede facilitar las interacciones del mercado laboral al disminuir los costos de emparejar firmas y empleados. Y tercero, la aglomeración facilita los encadenamientos de insumo-producto, pues las firmas productoras de bienes finales pueden aprovechar las economías de escala de productores de insumos compartidos. La literatura desarrollada a partir de Weber (1929), Hoover (1937) e Isard (1956) resalta la importancia de estos mecanismos para la concentración de la actividad económica en áreas metropolitanas. Una limitación de esta literatura es que asume que los factores determinantes de las economías de aglomeración, que a su vez afectan el desempeño de las firmas, son externos a ellas. Por el contrario, la literatura de la organización industrial asume que la productividad es un proceso interno a cada firma. El objetivo de este documento es conectar las dos ideas: al hacer explícitas tanto las economías de la aglomeración como la productividad interna, e incorporarlas simultáneamente a nuestro análisis, buscamos entender las relaciones sistemáticas que existen entre la productividad de una firma y las características de la ciudad en la que se ubica. Nuestro estudio se desarrolla en tres etapas. En primer lugar realizamos una descripción detallada de la ubicación de las firmas manufactureras en Colombia, para lo que analizamos la distribución geográfica y por sectores industriales de las firmas y de los recursos productivos. En segundo lugar estimamos la productividad total de los factores (PTF) y describimos su comportamiento entre sectores y ciudades. Por último, exploramos la relación entre la PTF y diferentes características de las ciudades. Para nuestro análisis utilizamos datos detallados de producción y utilización de insumos por firma, e información de cientos de características municipales. Al analizar la distribución geográfica de la actividad manufacturera encontramos que: (i) Bogotá concentra la mayoría de las firmas manufactureras del país (44.7% del total de firmas), y tiene la industria más diversificada de todas las ciudades principales; (ii) por el contrario, la producción industrial de Cartagena está dominada por sólo tres sectores (químicos, alimentos y productos de caucho y plástico); (iii) con excepción de Medellín, la industria de alimentos y bebidas concentra la mayor proporción de firmas en todas las ciudades principales; (iv) las firmas de la industria de confecciones se agrupan principalmente en Medellín y Bogotá, las de las industrias de químicos y productos de caucho y plástico se concentran principalmente en Bogotá y, en menor medida, en Medellín y Cali, y la manufactura de equipos de oficina y computación se realiza exclusivamente en Bogotá y Medellín. En términos de la relación entre productividad y características de las ciudades, encontramos que las economías de escala no parecen afectar el nivel de productividad de las firmas manufactureras. Es decir, el tamaño de la ciudad donde se ubica una firma no parece afectar su desempeño. Sin embargo, sí encontramos evidencia de economías de ubicación; la especialización industrial tiene un efecto positivo sobre la productividad, mientras que una mayor variedad industrial reduce la productividad. Aparentemente, las firmas manufactureras se benefician de agruparse y ubicarse en ciudades con actividades manufactureras menos variadas. Además encontramos efectos significativos del desempeño fiscal, del nivel y la calidad de la educación y de los niveles de crimen y violencia de una ciudad sobre la productividad de sus firmas manufactureras. Por ejemplo, el aumento en una desviación estándar de la tasa de hurtos, la tasa impositiva a la industria, o el puntaje en las pruebas Saber 11 de una ciudad se traduce, en promedio, en una caída de la productividad del 4—5%, una caída en la productividad del 3,3—3,9%, y un aumento en la productividad del 2—3,2 %, respectivamente. Entender el efecto sobre la productividad de estas características municipales, diferentes a la estructura industrial local considerada tradicionalmente por la economía urbana, es un primer paso necesario para informar decisiones de política económica encaminadas a mejorar el desempeño industrialspa
dc.format.extent98 páginas.spa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/6555spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/6555spa
dc.language.isoengeng
dc.publisherBanco de la República de Colombiaspa
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/be.1032spa
dc.relation.infohttps://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1032/spa
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajospa
dc.relation.ispartofseriesBorradores de Economíaspa
dc.relation.isversionofBorradores de Economía; No. 1032spa
dc.relation.numberBorrador 1032spa
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1032.htmlspa
dc.rights.accessRightsOpen Accesseng
dc.rights.ccAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0eng
dc.rights.disclaimerLas opiniones contenidas en el presente documento son responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.spa
dc.rights.disclaimerThe opinions contained in this document are the sole responsibility of the author and do not commit Banco de la República or its Board of Directors.eng
dc.rights.spaAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/eng
dc.source.bibliographicCitationAckerberg, D., L. Benkard, S. Berry, and A. Pakes (2005): “Econometric Tools for Analyzing Market Outcomes,” in Handbook of Econometrics, ed. by J. J. Heckman, and E. Leamer, vol. 6. Elseviereng
dc.source.bibliographicCitationAckerberg, D., K. Caves, and G. Frazer (2016): “Identification Properties of Recent Production Function Estimators,” forthcoming in Econometricaeng
dc.source.bibliographicCitationBalat, J., I. Brambilla, and Y. Sasaki (2016): “Heterogeneous Firms: SkilledLabor Productivity and the Destination of Exports,” working paper, Johns Hopkins Universityeng
dc.source.handleRepecRePEc:bdr:borrec:1032spa
dc.subject.jelO14 - Industrialization; Manufacturing and Service Industries; Choice of Technologyeng
dc.subject.jelL6 - Industry Studies: Manufacturingeng
dc.subject.jelC14 - Semiparametric and Nonparametric Methods: Generaleng
dc.subject.jelR12 - Size and Spatial Distributions of Regional Economic Activityeng
dc.subject.jelR00 - Urban, Rural, and Regional, Real Estate, and Transportation Economics: Generaleng
dc.subject.jelR32 - Other Spatial Production and Pricing Analysiseng
dc.subject.jelspaR12 - Distribución espacial y dimensional de la actividad económica regionalspa
dc.subject.jelspaC14 - Métodos semiparamétricos y no paramétricos: generalidadesspa
dc.subject.jelspaL6 - Estudios sectoriales: manufacturasspa
dc.subject.jelspaO14 - Industrialización; Industrias manufactureras y de servicios; Elección de tecnologíaspa
dc.subject.jelspaR00 - Economía urbana, rural, regional, inmobiliaria y del transporte: Generalidadesspa
dc.subject.jelspaR32 - Otros análisis sobre producción espacial y formación de preciosspa
dc.subject.keywordCitieseng
dc.subject.keywordColombiaeng
dc.subject.keywordProductivityeng
dc.subject.keywordTotal Factor Productivityeng
dc.subject.keywordAgglomerationeng
dc.subject.lembIndustrializationeng
dc.subject.lembRegional Economyeng
dc.subject.lembEmploymenteng
dc.titleFirm Productivity and Cities: The Case of Colombiaeng
dc.typeWorking Papereng
dc.type.hasversionPublished Versioneng
dc.type.spaDocumentos de trabajospa

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