Este trabajo evalúa los impactos de las herramientas de gestión de calidad sobre la productividad laboral de las empresas del Perú para el periodo 2014-2019 basados en técnicas de Machine Learning (ML, en inglés) causal (MLC), las cuales reducen o eliminan tres potenciales problemas: la endogeneidad de las variables de interés, la existencia de variables confusas (confounding) y el
sobre ajuste (overfitting) por la introducción de un número grande de variables de control. Usando la Encuesta Nacional de Empresas (INEI-ENE 2023), la evaluación señala que las herramientas de control de calidad inciden en la productividad de las empresas formales, particularmente de las empresas grandes y medianas.
Tello, M., & Tello, D. (2024). Quality managment and labor productivity of formal companies in Perú: A non – experimental design and causal machine learning techniques. Estudios De Economía, 51(1). Recuperado a partir de https://enfoqueseducacionales.uchile.cl/index.php/EDE/article/view/75138
