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,...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/5431
Acceso en línea:
https://revistas.uis.edu.co/index.php/memoriasuis/article/view/10371
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/5431
Palabra clave:
Análisis Envolvente de Datos (DEA),
agroindustria
café
análisis de eficiencia
Rights
openAccess
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
Description
Summary: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).