Estimation of a function for the production of compost: the european case

SS Df MS N 371 F(9, 361) 163.18 Modelo 1317.823 9 146.425 Prob > F 0.000 Residual 323.938 361 0.897 R-cuadrado 0.8027 Adj R-cuadrado 0.7978 Total 1641.76102 370 4.43719194 Raíz MSE 0.94728 LnY Coef. Std. Err. T P>t Intervalo de confianza 95% LnK -6.977 5.337 -1.31 0.192 -17.472 3.518 LnL -3.026 1.331 -2.27 0.024 -5.644 -0.408 LnM -0.001 0.905 0.00 0.999 -1.780 1.779 Ln2K 0.896 1.090 0.82 0.412 -1.248 3.041 Ln2L -0.659 0.140 -4.72 0.000 -0.934 -0.384 Ln2M 0.029 0.040 0.73 0.463 -0.049 0.107 LnKLnL 0.552 0.269 2.05 0.041 0.024 1.081 LnKLnM 0.186 0.170 1.1 0.273 -0.148 0.520 LnLLnM 0.082 0.046 1.8 0.073 -0.008 0.172 _cons 20.668 13.912 1.49 0.138 -6.690 48.027

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Fixed-effects (within) regression N 371 Group variable: unit_id Grupos 31 Obs por grupo R-sq: within = 0.1706 minimo 5 between = 0.0014 promedio 12 overall = 0.0045 maximo 13 F(9,331) 7.56 corr(u_i, Xb) = -0.5894 Prob > F 0 LnY Coef. Std. Err. T P>t Intervalo de confianza 95% LnK 15.322 5.216 2.94 0.004 5.061 25.583 LnL 5.916 2.028 2.92 0.004 1.927 9.905 LnM -1.130 2.074 -0.54 0.586 -5.210 2.950 Ln2K -2.316 1.015 -2.28 0.023 -4.312 -0.320 Ln2L -1.324 0.317 -4.17 0.000 -1.948 -0.700 Ln2M 0.417 0.248 1.68 0.093 -0.070 0.905 LnKLnL -0.753 0.330 -2.28 0.023 -1.402 -0.104 LnKLnM -0.497 0.185 -2.68 0.008 -0.862 -0.133 LnLLnM -0.207 0.174 -1.19 0.234 -0.549 0.135 _cons -26.101 16.620 -1.57 0.117 -58.795 6.592 sigma_u 2.7293523 sigma_e 0.63125364 rho 0.94922413

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Random-effects GLS regression N 371 Group variable: unit_id Grupos 31 Obs por grupo R-sq: within = 0.0597 minimo 5 between = 0.8298 promedio 12 overall = 0.7572 maximo 13 Wald chi2(9) 211.22 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 0 LnY Coef. Std. Err. Z P>z [95% Conf. Interval] LnK 14.794 5.237 2.83 0.005 4.530 25.057 LnL 3.267 1.659 1.97 0.049 0.016 6.518 LnM 1.506 1.167 1.29 0.197 -0.782 3.794 Ln2K -2.502 1.036 -2.41 0.016 -4.533 -0.470 Ln2L -0.909 0.251 -3.63 0.000 -1.400 -0.418 Ln2M 0.170 0.091 1.86 0.062 -0.009 0.349 LnKLnL -0.499 0.293 -1.7 0.088 -1.073 0.075 LnKLnM -0.382 0.168 -2.28 0.023 -0.710 -0.054 LnLLnM -0.055 0.097 -0.57 0.567 -0.245 0.134 _cons -39.461 14.462 -2.73 0.006 -67.805 -11.117 sigma_u 0.6635301 sigma_e 0.63125364 rho 0.52491259

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Coefficients sqrt(diag(V_b-V_B)) (b) (B) (b-B) sefe Refe Difference S.E. LnK 15.322 14.794 0.529 . LnL 5.916 3.267 2.649 1.166 LnM -1.130 1.506 -2.636 1.714 Ln2K -2.316 -2.502 0.185 . Ln2L -1.324 -0.909 -0.415 0.195 Ln2M 0.417 0.170 0.247 0.230 LnKLnL -0.753 -0.499 -0.254 0.152 LnKLnM -0.497 -0.382 -0.115 0.079 LnLLnM -0.207 -0.055 -0.152 0.145 Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(9) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) 52.85 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite)

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Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects LnY[unit_id,t] = Xb + u[unit_id] + e[unit_id,t] Estimated results: Var sd=sqrt(Var) LnY 4.437192 2.106464 E 0.3984812 0.6312536 U 0.4402722 0.6635301 Test: Var(u)=0 chibar2(01)= 341.13 Prob > chibar2= 0.000

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Autor	Resumen
Grabowski (1985)	En este artículo tratan de medir la eficiencia técnica de 537 granjas en Nepal. La metodología de estimación de la función es mediante mínimos cuadrados ordinarios. Algunos resultados que destacan los autores son las diferenciaciones en términos de eficiencia (mejorías en la producción de los cultivos) entre diferentes cultivos como el arroz y el maíz cuando se abonan con el producto del compost.
Folefack (2009)	El autor de este documento analiza la posibilidad de sustitución de fertilizantes químicos por compost. Un aspecto que llama bastante la atención de este trabajo es que, para el caso camerunés, los precios del mercado de compost, están por encima de los costos de producción, por lo tanto hay posibilidades de la existencia de un mercado. Dentro de los resultados destacables, se halla que efectivamente puede existir una relación de sustitución, pero es necesario impulsar más este tipo de políticas en el país africano.
Folefack & Adamowski (2012)	El objetivo de este documento es desarrollar una metodología que permita estimar la rentabilidad de la producción de compost sujeta al criterio de transporte. El enfoque del artículo es bastante interesante en el sentido de que agrega el espacio como un factor muy importante dentro de la producción de compost a las afueras de un poblado en Camerún. La metodología utilizada en este documento es la aplicación del modelo von Thünen, relacionando la distancia de distribución y consumo con el producto marginal de la tierra. Dentro de los resultados más destacables se encuentra que la producción de este insumo es rentable siempre y cuando pueda ser transportada a no más de 79 kilómetros a la redonda de la ciudad de estudio, lo que significa que cualquier granja salida de dicho rango estaría por fuera de las denominadas “zonas de cultivo beneficiosas”.

Variable	Observaciones	Media	Desv. Estándar	Mínimo	Máximo
Y	371	1235.20	2044.90	1.00	9494.00
M	403	9146.32	12608.10	97.00	50237.00
K	403	94.96	18.53	33.33	175.61
L	403	6.70	6.49	0.95	33.96

Prueba	Estadístico	Valor crítico (5%)	Modelo
F	16.06	1.494	Ha: Efectos Fijos
Breusch-Pagan	341.13	16.91	Ha: Efectos Fijos
Hausman	52.85	3.84	Ha: Efectos Fijos

	Coeficiente	Errores estándar	P valor
LnK	15.32217	5.216093	0.004
LnL	5.915998	2.027554	0.004
LnM	-1.130277	2.074111	0.586
Ln2K	-2.316252	1.014559	0.023
Ln2L	-1.324032	0.3174048	0.000
Ln2M	0.4172337	0.2479055	0.093
LnKLnL	-0.7531397	0.3298623	0.023
LnKLnM	-0.497218	0.1852794	0.008
LnLLnM	-0.2074103	0.173841	0.234
Constante	-26.10144	16.61957	0.117
Variable dependiente: LnY

	K	L	M
Austria	-0.355	-1.299	-0.134
Bélgica	0.791	0.377	0.204
Bulgaria	-0.405	-1.723	-0.388
Croacia	-0.404	-2.270	-0.747
Chipre	0.160	-0.800	-1.139
República Checa	-0.521	-0.877	-0.365
Dinamarca	0.123	-0.466	-0.128
Estonia	0.754	-0.685	-1.144
Finlandia	-0.499	-1.192	-0.457
Francia	-1.105	-1.119	0.767
Alemania	-0.436	-0.290	1.117
Grecia	-1.468	-2.652	-0.353
Hungría	-0.445	-1.278	-0.215
Islandia	1.014	-0.731	-1.744
Irlanda	-0.554	-1.413	-0.453
Italia	-1.505	-1.472	0.627
Letonia	-0.225	-1.820	-1.159
Lituania	-0.699	-2.119	-0.891
Luxemburgo	2.192	1.010	-0.909
Malta	1.413	0.684	-1.241
Holanda	-0.748	-0.725	0.173
Noruega	0.105	-0.403	-0.387
Polonia	-1.981	-2.949	-0.045
Portugal	-0.268	-2.063	-0.143
Rumania	-2.550	-3.949	-0.417
Eslovaquia	-0.010	-0.809	-0.584
Eslovenia	-0.403	-1.846	-1.096
España	-1.425	-1.591	0.470
Suecia	-0.056	-0.278	-0.067
Turquía	-1.806	-3.546	0.441
ReinoUnido	-0.587	0.083	0.878

	K	L	M
K	-12.107	.	.
L	-0.591	0.940	.
M	-3.213	0.453	8.669

Tipo de separabilidad	Relación entre las elasticidades de sustitución	Restricciones en los parámetros de la función translogarítmica (H_o)	Estadístico F
Separabilidad completa	$σ_{k m} = σ_{k l} = σ_{l m} = 1$	$μ_{k m} = 0, μ_{k l} = 0, μ_{l m} = 0$	5.59* (Rechaza H_o)
Separabilidad LK-M	$σ_{k m} = σ_{k l} = 1$	$μ_{l m} = 0; μ_{m m} = 0$	2.02** (Aprueba H_o)
Separabilidad KM-L	$σ_{k l} = σ_{l m} = 1$	$μ_{l m} = 0; μ_{l l} = 0$	10.66** (Rechaza H_o)
Separabilidad LM-K	$σ_{k l} = σ_{m k} = 1$	$μ_{l l} + μ_{l m} = 0,$ $μ_{l m} + μ_{m m} = 0$	12.51** (Rechaza H_o)
Valor crítico a un nivel de significancia del 5%=2.63; *Valor crítico a un nivel de significancia del 5%=3.02

\begin{array}{l} L n Y = μ_{0} + μ_{1} L n K_{i t} + μ_{2} L n L_{i t} + μ_{3} L n M_{i t} + μ_{4} (\frac{1}{2} L n^{2} K_{i t}) + μ_{5} (\frac{1}{2} L n^{2} L_{i t}) + \\ μ_{6} (\frac{1}{2} L n^{2} M_{i t}) + μ_{7} L n K_{i t} L n L_{i t} + μ_{8} L n K_{i t} L n M_{i t} + μ_{9} L n L_{i t} L n M_{i t} + ε_{i t} \end{array}

[1] Fuente: Elaboración propia

Estimation of a function for the production of compost: the european case

Abstract: