Dinámica de productividad empresarial en México a partir de un modelo computacional

Abstract

Este documento utiliza un modelo basado en agentes para simular la evolución de la productividad en México, enfocándose en la separación de formalidad e informalidad durante el período 1998-2018. Mediante una red neuronal de Kolmogorov-Arnold entrenada con datos generados por el modelo, se identifican los factores de política pública que más influyen en la productividad de empresas informales. Los resultados revelan una divergencia sistemática entre sectores y demuestran que los costos de transición a la formalidad, la indemnización laboral y los mecanismos de auditoría tienen efectos no lineales significativos sobre la productividad. Estas relaciones complejas sugieren la necesidad de políticas calibradas que reconozcan los incentivos económicos estructurales que perpetúan la dualidad productiva en la economía mexicana.