Eficiencia técnica de la cosecha de papa en Boyacá, Colombia, usando Análisis Envolvente de Datos – DEA

This text uses the Data Envelopment Analysis, DEA, for the selection of functional forms and represent thetechnical efficiency in 2 potato harvests and the relevant productive factors in 56 municipalities in Boyacá, Colombia,in 2015. You can have three functional forms for the output variable: average tons of potatoes per hectare harvestedobtained in each municipality, another is its square, the third is the combination of the previous two. The BCC DEA Modelis used oriented to both inputs (BCCI) and outputs (BCCO), the percentage of efficient municipalities is 47% and 48%respectively. In BCCI the linear model (quadratic, combined) dominated in 23% (31%, 46%) of the municipalities. In BCCOthe linear model (quadratic, combined) dominated in 42% (61%, 9%) of the municipalities. These results can be used toestimate improvement potentials in each model and in each variable to improve agricultural performance.Este texto usa el Análisis Envolvente de Datos, DEA, para la selección de formas funcionales y representar laeficiencia técnica en 2 cosechas de papa y los factores productivos relevantes en 56 municipios en Boyacá, Colombia, en 2015. Se pueden tener tres formas funcionales para la variable de salida: promedio de toneladas de papa por hectárea cosechada obtenida en cada municipio, otra es su cuadrado, la tercera es la combinación de la dos anteriores. Se utiliza el Modelo DEA BCC orientado tanto a entradas (BCCI) y a salidas (BCCO), el porcentaje de municipios eficientes es de 47% y 48% respectivamente. En BCCI el modelo lineal (cuadrático, combinado) dominó en el 23% (31%, 46%) de los municipios. En BCCO el modelo lineal (cuadrático, combinado) dominó en el 42% (61%, 9%) de los municipios. Estos resultados se pueden usar para estimar potenciales de mejora en cada modelo y en cada variable para mejorar el desempeño agrícol

5- #1090 PLANEACION ESTRATÉGICA EN EL SERVICIO DE JUSTICIA USANDO ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS

La planeación estratégica tiene como objeto proveer el desempeño y evolución de los negocios en entornos competitivos, asociativos y cooperativos, tanto de labores públicas, privadas o de organizaciones no gubernamentales, ONGS, respecto al cumplimiento de sus propósitos (Pasupathy & Triantis, 2007). Esta acción puede ser útil para actividades presupuestales como de formulación, proposición, formulación y evaluación de políticas públicas (Medina, 2007).Este texto propone un procedimiento para apoyar el proceso de planeación estratégica basado en modelos de Análisis Envolvente de Datos (DEA) intertemporales multiplicativos (Lacko, Humy, & Razkosová, 2017), de forma tal que los resultados obtenidos permitan proponer acciones de mejora identificables para cada agrupación de unidad evaluada por enfoque basadas en el cambio de: los coeficientes de eficiencia (Khezrimotlagh, Zhu, Cook, & Toloo, 2019), los ponderadores virtuales de entradas y salidas, el cambio en los recursos y el cambio en las holguras (Khezrimotlagh, Zhu, Cook, & Toloo, 2019).De aquí se obtiene una identificación de los cambios tecnológicos, propuestas para la mejora en la prestación del servicio y elementos para el recorrido estratégico en la prestación del servicio de justicia (Harris II, 2000)

4- # 1089 SELECCIÓN DE VARIABLES Y FORMA FUNCIONAL USANDO ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS

Los modelos DEA, Data Envelopment Analysis, combinan diferentes tipos de variables para obtener una comparación relativa de la eficiencia de un objeto frente a otros (Cooper, Seiford, & Tone, 2000). Sin embargo, poco se dice acerca de los métodos y procedimientos para la selección de variables a ser incluidas o eliminadas de un modelo (Edirisingle & Zhang, 2010); tampoco se identifica la posibilidad de disponer de una forma funcional que vincule las variables de entrada y salida (Dyson, y otros, 2001).Este texto recopila y propone lineamientos para identificar la forma funcional que vincula a diferentes variables de entrada y salida (Khezrimotlagh, Zhu, Cook, & Toloo, 2019), su consistencia dimensional, así como un conjunto de criterios para la clasificación, comprensión, selección e inclusión de variables y su interpretación (Cakrr, 2017). Esto se toma sobre el modelo DEA Translogarítmico para la descripción de desempeño de un conjunto prestadores de servicios de Justicia en Cundinamarca, Colombia entre 2007 a 2016 (Lacko, Humy, & Razkosová, 2017)

3- #1087 EXPANSIÓN EMPÍRICA A LA LEY DE LITTLE: CARGA Y FLUJO LABORAL

La Ley de Little vincula tres medidas del flujo en los sistemas socio técnicos: el inventario, las tasas de entrada y salida y el tiempo de ciclo o de permanencia en el sistema (Dimyadi, Bookman, Harvey, & Amor, 2019). Desde allí se derivan diferentes modelos que fundamentan la teoría de colas desde diferentes supuestos.Dado que en tales sistemas socio técnicos fluyen diferentes factores como dinero, equipos, conocimiento, no para todos los flujos de estos factores se cumplen con los supuestos de los modelos de colas: su tasa de salida sea menor que su tasa de entrada; por ejemplo en el aspecto financiero para retener dinero y construir riqueza se requiere disponer de mayores entradas monetarias que salidas, esto en empresas industriales las cuales buscan el enriquecimiento (Ordóñez, y otros, 2016), parece que tales modelos no pueden emplearse en este tipo de aspectos y situaciones: la construcción de riqueza (Olaya, Gómez, & Navarrete, 2018).Sin embargo, los modelos e indicadores son muy comunes en la gestión industrial del sector real (Olaya C. 2010). Este trabajo presenta una aproximación empírica para adaptar el uso de la Ley de Little para sistemas que buscan el enriquecimiento financiero (Galvis, González, & Vera, 2012); también se identifican las medidas de desempeño y las de carga laboral con dos ejemplos

2- #1072 EVALUACIÓN DE LA EFICIENCIA RELATIVA EN LA PRODUCCIÓN DE CAFÉ EN HUILA, COLOMBIA, UTILIZANDO ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS

El presente trabajo utiliza Análisis Envolvente de Datos, DEA, para evaluar la eficiencia relativa de los cultivos de café en los municipios del departamento del Huila (Coll & Blasco, 2006).El café es y ha sido vital para la economía colombiana (Perdomo & Mendieta, 2007), puesto que, impacta significativamente en indicadores como empleo, exportaciones, valor de la producción y costo de oportunidad de la caficultura (Muñoz, 2014). El estudio se motiva en que, la crisis en este sector ha afectado el tamaño de los predios cafeteros (Rettberg, Leiteritz, Nasi, & Prieto, 2018), generando la fragmentación y disminución de la tierra dedicada al cultivo del grano (Guhl, 2004). Se seleccionó el departamento del Huila, dado que, este disminuyó su productividad en un 22% en el 2017 con respecto al año 2016 (FNC, 2017), y es el primer productor de café a nivel nacional y el primero en cafés diferenciados, llegando a cosechar 2.560.000 sacos en el año 2017, representando el 18% de toda la producción nacional, y de los cuales se exportó el 90% (FNC, 2017).Por tanto, primero se revisa la bibliografía asociada a la evaluación de la eficiencia de cultivos con diferentes modelos de DEA y variables utilizadas en su ejecución. Luego, se identifican los municipios a evaluar, y variables finales a emplear, y, se establecen los modelos de DEA apropiados a ejecutar (Cooper, Seiford, & Tone, 2000). Finalmente, se realiza unanálisis de los resultados obtenidos de los modelos, en donde se espera proponer mejoras potenciales a los municipios catalogados como ineficientes.Como variables de entrada se pueden incluir al estudio se encuentran la temperatura, precipitación, altura, propiedades del suelo, vías de acceso y área sembrada; y, como variables de salida área cosechada y producción (Arango, 2000)

Capital social, recursos, organización y aprendizaje organizacional del sistema educativo colombiano 1996 a 2001

Magíster en Ingeniería IndustrialMaestrí