Evaluación de la eficiencia relativa de los grupos de investigación de las facultades de ingeniería de la Universidad Industrial de Santander, mediante el análisis envolvente de datos (DEA), y su posterior clasificación
En la presente investigación se aplica la metodología Análisis Envolvente de Datos como herramienta para la medición de la eficiencia de los grupos de investigación de las Facultades de Ingeniería de la Universidad Industrial de Santander. Este método no paramétrico utiliza la programación matemátic...
- Autores:
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Acevedo Rojas, Nathalia
Pico Mendoza, Johanna
- Tipo de recurso:
- http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/38408
- Palabra clave:
- Análisis Envolvente De Datos
Data Envelopment Analysis
Dea
Eficiencia
Grupos De Investigación
Data Envelopment Analysis
Dea
Efficiency
Research Groups
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
Summary: | En la presente investigación se aplica la metodología Análisis Envolvente de Datos como herramienta para la medición de la eficiencia de los grupos de investigación de las Facultades de Ingeniería de la Universidad Industrial de Santander. Este método no paramétrico utiliza la programación matemática para calcular la eficiencia relativa de varias unidades a partir de la razón entre las entradas y las salidas de un proceso. Con el fin de identificar las entidades eficientes, es decir, aquellas que hacen un adecuado uso de los insumos que disponen, se definen en primera instancia el conjunto de variables que esquematizan la tecnología de producción de los Grupos de Investigación de la institución en cuestión. A continuación, se aplica el modelo DEA CCR (Charnes, Cooper & Rhodes), con orientación a las salidas, para el cálculo de la eficiencia. Posteriormente, se exhibe la puntuación o grado de eficiencia obtenido por cada entidad observada, identificando de este modo los grupos que no alcanzaron el índice unitario de eficiencia, así como las mejoras potenciales necesarias para que puedan lograrlo. Teniendo en cuenta que los modelos DEA no permiten identificar cuál de los eficientes es el mejor, se presenta la clasificación de las entidades según los métodos Súper Eficiencia y Eficiencia Cruzada, los cuales se basan en los resultados arrojados por el DEA. Finalmente, se hace una comparación entre la clasificación obtenida según los métodos Súper Eficiencia y Eficiencia Cruzada con la publicada por Colciencias en las convocatorias de 2015 y 2017, con el propósito de conocer si hay diferencia entre los métodos basados en el DEA y el propuesto por Colciencias. |
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