Evidencia empírica del desarrollo sostenible: relación de causalidad entre el crecimiento económico y deterioro medio ambiental de Ecuador y América Latina y El Caribe

This article is an inductive argumentation and an empirical-analytical paradigm that evaluates the actual relationship between Gross Domestic Product (GDP) per capita and the Carbon Dioxide (CO2) in the case of Ecuador and to compare it with Latin America and the Caribbean within a period of analysis from 1960 to 2011. It was developed an Augmented Dickey-Fuller unit root (ADF), a Granger Causality Test and a Johansen Cointegration test. It was obtained a VAR model with two variables with a number of 14 lags – VAR2(14) which were tested for which were tested for causality by demonstrating a bidirectionality for Latin America and the Caribbean and a unidirectionality of GDP per capita to CO2 for the Ecuador. Keywords: economic growth, sustainable development, environmental economics. References [1]E. Urteaga, «Las teorías económicas del desarrollo sostenible,» Cuadernos de Economía, vol. 32, nº 89, pp.113-162, 2009. [2]G. Brundtland, «Our Common Future,» de Report of the World Commission on Environment and Development, 1987. [3]R. Bermejo, Del desarrollo sostenible según Brundtland a la sostenibilidad como biomimesis, Bilbao: Hegoa, 2014. [4]W. Beckerman, «Economists, scientists, and environmental catastrophe,» Oxford Economic Papers, vol. 24, nº 3, 1972. [5]G. Grossman and A. Krueger, «Economic Growth and the Environment,» The Quarterly Journal of Economics, vol. 110, nº 2, pp. 353-377, 1995. [6]J. y. A. Medina, «Ingreso y desigualdad: la Hipótesis de Kuznets en el caso boliviano,» Espacios, vol. 38, nº31, p. 23, 2017. [7]M. Ahluwalia, «Inequality, poverty and development, » Journal of Development Economics, nº 3, pp. 307-342, 1976. [8]A. y. R. D. Alesina, «Distributive politics and economic growth,» Quarterly Journal of Economics, vol. 109, nº 2, pp. 465-490, 1994. [9]R. Barro, «Inequality and growth in a panel of countries, » Journal of Economic Growth, vol. 5, nº 1, pp. 5-32, 2000. [10]M. A. Galindo, «Distribución de la renta y crecimiento económico,» de Anuario jurídico y económico escurialense, 2002, pp. 473-502. [11]A. Álvarez, «Distribución de la renta y crecimiento económico, Información Comercial Española, ICE,» Revista de economía, nº 835, pp. 95-100, 2007. [12]J. C. Núñez, «Crecimiento económico y distribución del ingreso: una perspectiva del Paraguay,» Población y Desarrollo, nº 43, pp. 54-61, 2016. [13]S. Kuznets, «Economic Growth and Income Inequality, » American Economic Review, nº 45, pp. 1-28, 1955. [14]J. A. y. C. J. Araujo, «Relación entre la desigualdad de la renta y el crecimiento económico en Brasil: 1995-2012.,» Problemas del desarrollo, vol. 46, nº 180, pp.129-150, 2015. [15]F. Correa, A. Vasco and C. Pérez, «La Curva Medioambiental de Kuznets: Evidencia Empírica para Colombia Grupo de Economía Ambiental (GEA),» Semestre Económico, vol. 8, nº 15, pp. 13-30, 2005. [16]M. Heil and T. Selden, «Carbon emissions and economic development: future trajectories based on historical experience,» Environment and Development Economics, vol. 6, nº 1, pp. 63-83, 2001. [17]D. Holtz-Eakin and T. Selden, «Stoking the fires? CO2 emissions and economic growth,» Journal of Public Economics, pp. 85-101, 1995. [18]D. STERN, «Progress on the environmental Kuznets curve?,» Environment and Development Economics, vol. 3, nº 2, pp. 173-196, 1998. [19]P. Ekins, «The Kuznets curve for the environment and economic growth: examining the evidence,» Environment and Planning, vol. 29, pp. 805-830, 1997. [20]W. Moomaw and G. Unruh, «Are Environmental Kuznets Curves Misleading us?,» de Fletcher School of Law & Diplomacy, 1997. [21]S. M. Bruyn, J. Van- Den- Bergh and J. Opschoor, «Economic growth and emissions: reconsidering the empirical basis of environmental Kuznets curves,» Ecological Economics, pp. 161-175, 1998. [22]B. Friedl and M. Getzner, «Determinants of CO2 Emissions in a small open Economy,» Ecological Economics, vol. 45, nº 1, pp. 133-148, 2003. [23]T. Sheldon, «Carbon emissions and economic growth: A replication and extension,» Energy Economics, vol. 82, pp. 85-88, 2007. [24]B. Huang, M. Hwang and C. Yang, «Causal relationship between energy consumption and GDP growth revisited: A dynamic panel data approach,» Ecological Economics, vol. 67, nº 1, pp. 41-54, 2008. [25]J. He and P. Richard, «Environmental Kuznets curve for CO2 in Canada,» Ecological Economics, vol. 69, nº5, pp. 1083-1093, 2010. [26]S. Dinda, «Environmental Kuznets Curve Hypothesis: A Survey,» Ecological Economics, vol. 49, nº 4, pp. 431-455, 2004. [27]J. M. B. and  T. T. Fosten, «Dynamic misspecification in the environmental Kuznets curve: Evidence from CO2 and SO2 emissions in the United Kingdom,» Ecological Economics, vol. 76, pp. 25-33, 2012. [28]K. Ahmed, M. Shahbaz, A. Qasing and W. Long, «The linkages between deforestation, energy and growth for environmental degradation in Pakistan,» Ecological Indicators, vol. 49, pp. 95-103, 2014. [29]J. Wooldridge, Introducción a la Econometría Un Enfoque Moderno. 4ª ed., Mexico D.F.: Cengage Learning, 2010.    El presente artículo es de carácter investigativo con razonamiento inductivo y paradigma empírico-analítico, evalúa la relación existente entre el Producto Interno Bruto Per Cápita – PIB per cápita y el dióxido de carbono – CO2 en el caso de Ecuador, y para comparar a este con América Latina y el Caribe dentro de un periodo de análisis de 1960 a 2011. Se utilizó la prueba de raíz unitaria Dickey-Fuller Aumentada – DFA, se generó un modelo de vectores autorregresivos – VAR, se realizó la prueba de causalidad de Granger y se desarrolló la prueba de cointegración de Johansen. Se obtuvo un modelo VAR de dos variables con un número de rezagos óptimo de catorce – VAR2(14) para ambos casos a los cuales se les realizaron la prueba de causalidad demostrando una bidireccionalidad para América Latina y el Caribe y una unidireccionalidad por parte del PIB per cápita al CO2 para Ecuador. Palabras clave: crecimiento económico, desarrollo sostenible, economía del medio ambiente. Referencias [1]E. Urteaga, «Las teorías económicas del desarrollo sostenible,» Cuadernos de Economía, vol. 32, nº 89, pp.113-162, 2009. [2]G. Brundtland, «Our Common Future,» de Report of the World Commission on Environment and Development, 1987. [3]R. Bermejo, Del desarrollo sostenible según Brundtland a la sostenibilidad como biomimesis, Bilbao: Hegoa, 2014. [4]W. Beckerman, «Economists, scientists, and environmental catastrophe,» Oxford Economic Papers, vol. 24, nº 3, 1972. [5]G. Grossman y A. Krueger, «Economic Growth and the Environment,» The Quarterly Journal of Economics, vol. 110, nº 2, pp. 353-377, 1995. [6]J. y. A. Medina, «Ingreso y desigualdad: la Hipótesis de Kuznets en el caso boliviano,» Espacios, vol. 38, nº31, p. 23, 2017. [7]M. Ahluwalia, «Inequality, poverty and development, » Journal of Development Economics, nº 3, pp. 307-342, 1976. [8]A. y. R. D. Alesina, «Distributive politics and economic growth,» Quarterly Journal of Economics, vol. 109, nº 2, pp. 465-490, 1994. [9]R. Barro, «Inequality and growth in a panel of countries, » Journal of Economic Growth, vol. 5, nº 1, pp. 5-32, 2000. [10]M. A. Galindo, «Distribución de la renta y crecimiento económico,» de Anuario jurídico y económico escurialense, 2002, pp. 473-502. [11]A. Álvarez, «Distribución de la renta y crecimiento económico, Información Comercial Española, ICE,» Revista de economía, nº 835, pp. 95-100, 2007. [12]J. C. Núñez, «Crecimiento económico y distribución del ingreso: una perspectiva del Paraguay,» Población y Desarrollo, nº 43, pp. 54-61, 2016. [13]S. Kuznets, «Economic Growth and Income Inequality, » American Economic Review, nº 45, pp. 1-28, 1955. [14]J. A. y. C. J. Araujo, «Relación entre la desigualdad de la renta y el crecimiento económico en Brasil: 1995-2012.,» Problemas del desarrollo, vol. 46, nº 180, pp.129-150, 2015. [15]F. Correa, A. Vasco y C. Pérez, «La Curva Medioambiental de Kuznets: Evidencia Empírica para Colombia Grupo de Economía Ambiental (GEA),» Semestre Económico, vol. 8, nº 15, pp. 13-30, 2005. [16]M. Heil y T. Selden, «Carbon emissions and economic development: future trajectories based on historical experience,» Environment and Development Economics, vol. 6, nº 1, pp. 63-83, 2001. [17]D. Holtz-Eakin y T. Selden, «Stoking the fires? CO2 emissions and economic growth,» Journal of Public Economics, pp. 85-101, 1995. [18]D. STERN, «Progress on the environmental Kuznets curve?,» Environment and Development Economics, vol. 3, nº 2, pp. 173-196, 1998. [19]P. Ekins, «The Kuznets curve for the environment and economic growth: examining the evidence,» Environment and Planning, vol. 29, pp. 805-830, 1997. [20]W. Moomaw y G. Unruh, «Are Environmental Kuznets Curves Misleading us?,» de Fletcher School of Law & Diplomacy, 1997. [21]S. M. Bruyn, J. Van- Den- Bergh y J. Opschoor, «Economic growth and emissions: reconsidering the empirical basis of environmental Kuznets curves,» Ecological Economics, pp. 161-175, 1998. [22]B. Friedl y M. Getzner, «Determinants of CO2 Emissions in a small open Economy,» Ecological Economics, vol. 45, nº 1, pp. 133-148, 2003. [23]T. Sheldon, «Carbon emissions and economic growth: A replication and extension,» Energy Economics, vol. 82, pp. 85-88, 2007. [24]B. Huang, M. Hwang y C. Yang, «Causal relationship between energy consumption and GDP growth revisited: A dynamic panel data approach,» EcologicalEconomics, vol. 67, nº 1, pp. 41-54, 2008. [25]J. He y P. Richard, «Environmental Kuznets curve for CO2 in Canada,» Ecological Economics, vol. 69, nº5, pp. 1083-1093, 2010. [26]S. Dinda, «Environmental Kuznets Curve Hypothesis: A Survey,» Ecological Economics, vol. 49, nº 4, pp. 431-455, 2004. [27]J. M. B. y. T. T. Fosten, «Dynamic misspecification in the environmental Kuznets curve: Evidence from CO2 and SO2 emissions in the United Kingdom,» Ecological Economics, vol. 76, pp. 25-33, 2012. [28]K. Ahmed, M. Shahbaz, A. Qasing y W. Long, «The linkages between deforestation, energy and growth for environmental degradation in Pakistan,» Ecological Indicators, vol. 49, pp. 95-103, 2014. [29]J. Wooldridge, Introducción a la Econometría Un Enfoque Moderno. 4ª ed., Mexico D.F.: Cengage Learning, 2010. &nbsp

Incidencia de la banca en el sector agrícola primario ecuatoriano

El presente articulo analiza la influencia que tiene el Sector Bancario Nacional, tanto publico como privado, en el desarrollo economico del sector Agricola Primario del Ecuador. Esto a traves de las asignaciones crediticias de las diferentes instituciones bancarias con que cuenta el pais y el Producto Interno Bruto Agri­cola durante el periodo 2005-2015. El analisis estudia las variables Credito Privado Agricola y Credito Publico Agri­cola la cuales muestran un desarrollo muy marcado durante el periodo estudiado evidenciando el gran interes por parte de la banca en invertir en el sector agricola primario. Tambien se estudia el comportamiento del Producto Interno Bruto Agri­cola el cual muestra un crecimiento continuo en el periodo 2005-2015. Finalmente, al aplicar el modelo de regresion multiple en un software economatrico para el analisis en cuestion, se muestra que la variable credito publico agricola y credito privado agricola en funcion del Producto Interno Bruto Agricola son variables poco significativas para explicar el comportamiento del PIB Agricola incluso se muestra una relacion inversa la banca privada

Análise da cointegração entre crescimento econômico e deterioração ambiental: uma análise empírica do desenvolvimento sustentável na América Latina e no Caribe

This article is an inductive argumentation and an empirical-analytical paradigm that evaluates the existing relationship between Gross Domestic Product (GDP) per capita and the Carbon Dioxide (CO2) in country groups of Latin America and the Caribbean considered developing economies in a period of time from 1960 to 2011. It was developed an Augmented Dickey-Fuller unit root (ADF), a Granger Causality Test and a Johansen Cointegration test. The results evidence the non-stationary of constrains in both countries. It was obtained a VAR model with two variables with a number of 14 lags - VAR2 (14) which were tested for causality by demonstrating a bidirectionality of GDP per capita to CO2 and vice versa, and it was confirmed that variables move through the time without varia- tions. It means they are stable, and that in both cases there is at most a vector or cointegration relationship.El presente artículo es de carácter investigativo con razonamiento inductivo y paradigma empírico-analítico, evalúa la relación existente entre el Producto Interno Bruto Per Cápita – PIB per cápita y el dióxido de carbono – CO2 en los grupos de países de América Latina y el Caribe considerados como en vías de desarrollo con un periodo de análisis de 1960 a 2011, se utilizó la prueba de raíz unitaria Dickey-Fuller Aumentada – DFA, se generó un modelo de vectores autorregresivos – VAR, se realizó la prueba de causalidad de Granger y se desarrolló la prueba de cointegración de Johansen. Los resultados demuestran la no estacionariedad de las variables en estudio, se obtuvo un modelo VAR de dos variables con un número de rezagos óptimo de catorce – VAR2(14) a lo cual se le realizo la prueba de causalidad demostrando una bidireccionalidad por parte del PIB per cápita al CO2 y viceversa, y se corroboró dicho resultado estableciendo que las variables se mueven conjuntamente a lo largo del tiempo y las diferencias entre ellas son estables, existiendo al menos un vector o relación de cointegración.Este artigo é de natureza investigativa com raciocínio indutivo e um paradigma empírico-analítico, avalia a relação entre o Produto Interno Bruto Per Capita - PIB per capita e dióxido de carbono - CO2 nos grupos de países da América Latina e Caribe considerados como em desenvolvimento com período de análise de 1960 a 2011, foi utilizado o teste de raiz unitária Augmented Dickey-Fuller - DFA, gerado um modelo vetorial autorregressivo - VAR, realizado o teste de causalidade de Granger e desenvolvido o teste de cointegração de Johansen. Os resultados demonstram a não estacionariedade das variáveis ​​em estudo, um modelo VAR de duas variáveis ​​foi obtido com um número ótimo de defasagens de quatorze - VAR2 (14) para o qual foi realizado o teste de causalidade, demonstrando uma bidirecionalidade por parte do PIB .per capita para CO2 e vice-versa, e esse resultado foi corroborado ao estabelecer que as variáveis ​​se movem juntas ao longo do tempo e as diferenças entre elas são estáveis, com pelo menos um vetor ou relação de cointegração

Inversión y financiamiento para el sector agrícola del Ecuador: aplicación de un modelo de regresión múltiple

El presente artículo, presenta la evaluación de la contribución generada por el gasto público, la inversión extranjera directa y el crédito bancario en el PIB agrícola, en el periodo de análisis trimestral del 2005 al 2015. Se realizó atendiendo una metodología de tipo inductiva dentro de un paradigma empírico-analítico. Para el proceso de los datos se utilizaron estimaciones de parámetros y pruebas estadísticas que validaron el modelo de regresión múltiple propuesto. Los resultados demostraron que las variables más importantes en términos de contribución con financiamiento o inversión es el crédito de la banca pública y el gasto público respectivamente; estos por cada unidad monetaria que invierten en el sector agrícola producen cerca de ocho veces más su valor para beneficio del sector productor, lo que permitió entre sus conclusiones evidenciar que las fuentes más importantes para generar una inversión o financiamiento de la agricultura son el gasto público, la inversión extranjera directa y el crédito bancario público y privado, convirtiéndose estas con sus capitales en impulso para el crecimiento de este sector histórico

Evaluación de la eficiencia técnica en la producción de Cacao Nacional en los principales cantones de la provincia del Guayas

A comparative analysis of the technical efficiency in the production of national cocoa among the main producing cantons of the province of Guayas was carried out. For this, the study was based on an analysis with inductive reasoning and empirical-analytical paradigm, through the elaboration of surveys to 361 UPA's in the cantons of: Milagro, San Jacinto de Yaguachi, El Empalme, Alfredo Baquerizo Moreno, Naranjal and Simón Bolívar; these data served as the basis for the elaboration of the Data Envelopment Analysis (DEA) model. The results show that on average, the Simón Bolívar canton is the canton with the highest technical efficiency, with 50% of the total UPAs surveyed in the range of 70% and 99% effectiveness. Finally, regarding the observed averages of allocative efficiency, it can be concluded that Jujan has the highest average with 75%. Keywords: Technical and Allocative Efficiency, National Cocoa, Enveloped Data Analysis, Non Parametric Method. References [1]M. Naranjo., «Un Puerto en busca de una Nación, Guayaquil y la idea fundacional del Ecuador como país,» de Seminario Internacional Poder, Política y Repertorios de la Movilización Social en el Ecuador Bicentenario, Quito, 2009. [2]S. C. Mogro, V. Andrade-Díaz y D. P.-. Villacís, «Posicionamiento y eficiencia del banano, cacao y flores del Ecuador en el mercado mundial,» Revista Ciencia UNEMI, vol. 9, nº 19, pp. 48-53, 2016. [3]M. Vassallo, Diferenciación y agregado de valor en la cadena ecuatoriana del cacao, Quito: Editorial IAEN, 2015. [4]M. Pigache y S. Bainville, Cacao tipo ‘Nacional’ vs. Cacao CCN51: ¿Quién ganará el partido?, Quito: Ird Editions, 2007. [5]M. Chiriboga, Jornaleros, grandes propietarios y exportación cacaotera, Quito: Universidad Andina Simón Bolívar, 2013. [6]A. Acosta., Breve Historia Económica del Ecuador, Quito: Editora Nacional, 2006. [7]M. Espinoza y Y. Arteaga., «Diagnóstico de los Procesos de Asociatividad y la Producción de Cacao en Milagro y sus sectores aledaños,» Revista Ciencia UNEMI, vol. 8, nº 14, pp. 105-112, 2015. [8]E. Romero, M. Fernández, J. Macías y K. Zúñiga, «Producción y comercialización del cacao y su incidencia en el desarrollo socioeconómico del cantón Milagro,» Revista Ciencia UNEMI, vol. 9, nº 17, pp. 56-64, 2016. [9]e. I. I. d. C. A. Ministerio de Agricultura y Ganadería, La Agroindustria en el Ecuador. Un diagnóstico integral, Quito: IICA, 2006. [10]R. Rodríguez, M. Brugiafreddo y E. Raña., «Eficiencia técnica en la agricultura familiar: Análisis envolvente de datos (DEA) versus aproximación de fronteras estocásticas (SFA),» Nova Scientia, vol. 9, nº 18, pp. 342-370, 2017. [11]A. Resti., «Evaluating the cost-efficiency of the Italian banking system: what can be learned from the joint application of parametric and non-parametric techniques,» Journal of Banking & Finance, vol. 21, nº 2, pp. 221-250, 1997. [12]T. Coelli y S. Perelman, «A Comparison Of Parametric And Non-Parametric Distance Functions: With Application To European Railways,» European Journal Of Operational Research, vol. 117, nº 2, pp. 326-339, 1999. [13]B. Iráizoz, M. Rapún y I. Zabaleta., «Assessing the technicalb efficiency of horticultural production in Navarra, Spain,» Agricultural Systems, vol. 78, nº 3, pp. 387-403, 2003. [14]K. Sharma, S. Ping y H. Zaleski., «Productive efficiency of the swine industry in Hawaii,» Research Series, vol. 77, pp. 1-24, 1996. [15]D. Tingley, S. Pascoe y L. Coglan, «Factors affecting technical efficiency in fisheries: Stochastic Production Frontier versus Data Envelopment Analysis approaches,» Fisheries Research, vol. 73, nº 3, pp. 363-376, 2005. [16]H. Johansson, «Technical, allocative and economic efficiency in Swedish dairy farms: the Data Envelopment Analysis versus the Stochastic Frontier Approach,» de Poster background paper prepared for presentation at the XIth International Congress of the European Association of Agricultural Economists (EAAE), Copenhagen, 2005. [17]F. Madau, «Technical and scale efficiency in the Italian Citrus Farming: A comparison between Stochastic Frontier Analysis (SFA) and Data Envelopment Analysis (DEA) Models,» Munich Personal RePEc Archive (MPRA), vol. 41403, nº 18, pp. 1-25, 2012. [18]E. A. S. d. Pedro, Nivel de competitividad y eficiencia de la producción ganadera, Córdoba: Tesis doctoral. Departamento de Producción Animal, 2013. [19]F. Bacon, Novum Organum, Londres, 1620. [20]Seminario Metodología de la Investigación, Bogota: Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional de Colombia, 2015.  Se realizó un análisis comparativo de la eficiencia técnica en la producción de cacao nacional entre los principales cantones productores de la provincia del Guayas. Para esto, el estudio se sustentó en un análisis con razonamiento inductivo y paradigma empírico-analítico, mediante la elaboración de encuestas a 361 UPA’s en los cantones de: Milagro, San Jacinto de Yaguachi, El Empalme, Alfredo Baquerizo Moreno, Naranjal y Simón Bolívar; dichos datos sirvieron de base para la elaboración del modelo Análisis Envolvente de Datos (DEA). Los resultados evidencian que en promedio el cantón Simón Bolívar es el cantón con mayor eficiencia técnica mostrando que posee el 50% del total de sus UPAs encuestadas en el rango de 70% y 99% de efectividad. Finalmente, en cuanto a los promedios. Palabras Clave: Eficiencia Técnica y Asignativa, Cacao Nacional, Análisis de Datos Envolventes, Método No Paramétrico. Referencias [1]M. Naranjo., «Un Puerto en busca de una Nación, Guayaquil y la idea fundacional del Ecuador como país,» de Seminario Internacional Poder, Política y Repertorios de la Movilización Social en el Ecuador Bicentenario, Quito, 2009. [2]S. C. Mogro, V. Andrade-Díaz y D. P.-. Villacís, «Posicionamiento y eficiencia del banano, cacao y flores del Ecuador en el mercado mundial,» Revista Ciencia UNEMI, vol. 9, nº 19, pp. 48-53, 2016. [3]M. Vassallo, Diferenciación y agregado de valor en la cadena ecuatoriana del cacao, Quito: Editorial IAEN, 2015. [4]M. Pigache y S. Bainville, Cacao tipo ‘Nacional’ vs. Cacao CCN51: ¿Quién ganará el partido?, Quito: Ird Editions, 2007. [5]M. Chiriboga, Jornaleros, grandes propietarios y exportación cacaotera, Quito: Universidad Andina Simón Bolívar, 2013. [6]A. Acosta., Breve Historia Económica del Ecuador, Quito: Editora Nacional, 2006. [7]M. Espinoza y Y. Arteaga., «Diagnóstico de los Procesos de Asociatividad y la Producción de Cacao en Milagro y sus sectores aledaños,» Revista Ciencia UNEMI, vol. 8, nº 14, pp. 105-112, 2015. [8]E. Romero, M. Fernández, J. Macías y K. Zúñiga, «Producción y comercialización del cacao y su incidencia en el desarrollo socioeconómico del cantón Milagro,» Revista Ciencia UNEMI, vol. 9, nº 17, pp. 56-64, 2016. [9]e. I. I. d. C. A. Ministerio de Agricultura y Ganadería, La Agroindustria en el Ecuador. Un diagnóstico integral, Quito: IICA, 2006. [10]R. Rodríguez, M. Brugiafreddo y E. Raña., «Eficiencia técnica en la agricultura familiar: Análisis envolvente de datos (DEA) versus aproximación de fronteras estocásticas (SFA),» Nova Scientia, vol. 9, nº 18, pp. 342-370, 2017. [11]A. Resti., «Evaluating the cost-efficiency of the Italian banking system: what can be learned from the joint application of parametric and non-parametric techniques,» Journal of Banking & Finance, vol. 21, nº 2, pp. 221-250, 1997. [12]T. Coelli y S. Perelman, «A Comparison Of Parametric And Non-Parametric Distance Functions: With Application To European Railways,» European Journal Of Operational Research, vol. 117, nº 2, pp. 326-339, 1999. [13]B. Iráizoz, M. Rapún y I. Zabaleta., «Assessing the technicalb efficiency of horticultural production in Navarra, Spain,» Agricultural Systems, vol. 78, nº 3, pp. 387-403, 2003. [14]K. Sharma, S. Ping y H. Zaleski., «Productive efficiency of the swine industry in Hawaii,» Research Series, vol. 77, pp. 1-24, 1996. [15]D. Tingley, S. Pascoe y L. Coglan, «Factors affecting technical efficiency in fisheries: Stochastic Production Frontier versus Data Envelopment Analysis approaches,» Fisheries Research, vol. 73, nº 3, pp. 363-376, 2005. [16]H. Johansson, «Technical, allocative and economic efficiency in Swedish dairy farms: the Data Envelopment Analysis versus the Stochastic Frontier Approach,» de Poster background paper prepared for presentation at the XIth International Congress of the European Association of Agricultural Economists (EAAE), Copenhagen, 2005. [17]F. Madau, «Technical and scale efficiency in the Italian Citrus Farming: A comparison between Stochastic Frontier Analysis (SFA) and Data Envelopment Analysis (DEA) Models,» Munich Personal RePEc Archive (MPRA), vol. 41403, nº 18, pp. 1-25, 2012. [18]E. A. S. d. Pedro, Nivel de competitividad y eficiencia de la producción ganadera, Córdoba: Tesis doctoral. Departamento de Producción Animal, 2013. [19]F. Bacon, Novum Organum, Londres, 1620. [20]Seminario Metodología de la Investigación, Bogota: Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional de Colombia, 2015. &nbsp