Vol. 2 No. 1 (2020): Memorias Institucionales UIS
III congreso Colombiano de Investigación de Operaciones

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

Ana María Castillo Pastrana
Universidad de La Salle, Colombia
Carlos Andrés Arango Londoño
niversidad de La Salle, Colombia,
Wilson Alexander Pinzón Rueda
Universidad Distrital, Colombia

Published 2019-01-01

Keywords

  • Análisis Envolvente de Datos (DEA),,
  • agroindustria,
  • café,
  • análisis de eficiencia

How to Cite

Castillo Pastrana, A. M., Arango Londoño, C. A., & Pinzón Rueda, W. A. (2019). 2- #1072 EVALUACIÓN DE LA EFICIENCIA RELATIVA EN LA PRODUCCIÓN DE CAFÉ EN HUILA, COLOMBIA, UTILIZANDO ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS. Memorias Institucionales UIS, 2(1), 17–18. Retrieved from https://revistas.uis.edu.co/index.php/memoriasuis/article/view/10371

Abstract

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 un
análisis 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).

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References

Arango, G. (2000). Estructura Económica Colombiana. Bogotá D.C.: Nomos S.A.

Coll, W., & Blasco, O. (2006). Evaluación de la Eficiencia mediante el Análisis Envolvente de Datos. Introducción a los modelos básicos. Valencia: Universidad de Valencia.

Cooper, W., Seiford, L., & Tone, K. (2000). Data Envelopment Analysis. A comprehensive text, with Models, Applications, References and DEA-Solver Software. New York: Kluwer Academic Publishes Group.

FNC. (2017). El Comportamiento de la Industria Cafetera Colombia, año 2017. Bogotá: Federación Nacional de Cafeteros.