Eficiencia técnica de pesquerías con heterogeneidad inobservada

Abstract

La producción pesquera está sujeta a una variabilidad significativa la cual se deriva, en parte, de la naturaleza estocástica intrínseca de las pesquerías relacionada principalmente tanto con factores ecológicos y ambientales como con factores relacionados la producción. La consideración de estos factores es necesaria para evitar sesgos en la estimación de los modelos econométricos de producción. El presente artículo aborda la variabilidad en la producción causada por la heterogeneidad observada e inobservada en el marco Análisis de Fronteras Estocásticas junto con la eficiencia técnica y la aleatoriedad. Este artículo ejemplifica la aplicación de un modelo de frontera estocástica de clase latente en el caso de la pesquería de boquerón del sureste del Mar Negro para tener en cuenta la heterogeneidad en la frontera de producción. Los resultados muestran que la eficiencia técnica media es de alrededor del 55% superiores a las obtenidas en un modelo frontera estocástica estándar. Además, los datos de la muestra ponen de manifiesto la existencia de 2 clases claramente diferenciadas y permiten proporcionar consejo científico para la mejora de la gestión de esta pesquería.Fisheries production is subject to a significant variability caused no only by the stochastic nature of fisheries due to uncontrolled environmental and biological conditions, but also by factors related to production activity. It is necessary to take into consideration all these factors to avoid biases on production model estimates. This paper aims to go through this variability in Stochastic Frontier Analysis to account for observed and unobserved heterogeneity together with technical efficiency and randomness. This paper exemplifies the application of a Latent Class Stochastic Frontier model to the anchovy fishery of Southeastern Black Sea to account for production frontier heterogeneity. Results show a mean level of technical efficiency of 55%, which is higher than those produced by the standard stochastic frontier model. Moreover, results allow identifying two latent classes in the fleet. They also provide sound scientific advice for de management of the fishery.