Structure Classification – Case Studies

Cuando se analiza la eficiencia del sector productivo es relativamente frecuente encontrase con factores externos que son incontrolables por el responsable de la gestión de la empresa. En el sector agrícola uno de los factores claves para la consecución de los resultados son las decisiones estratégicas tomadas a un nivel corporativo superior al del productor individual evaluado, el tipo de suelo que

presentan estas empresas, los milímetros de lluvias caídos durante un año, etc. Estos factores del entorno se representan por variables que afectan la frontera, estos, repercuten en el hecho de que existan circunstancias particulares para submuestras que provocan que la frontera no sea común a todas las unidades. La realización de un análisis sin tener a estas en cuenta daría lugar a que las empresas que no lleguen a la frontera por imperativos en su entorno fueran calificadas como ineficientes.

Es necesario destacar que en la literatura donde se trata la inclusión de variables de control generalmente se han utilizado como sinónimo los conceptos de variables no discrecionales, no controlables o ambientales9_{. No obstante, bajo estas} denominaciones quedan englobadas dos categorías de factores: los inputs no controlables y las variables ambientales, con distintas características y tratamientos en el análisis. La inclusión en una u otra categoría de variables a utilizar debe ser un paso previo a la realización de un análisis DEA.

Los inputs no controlables son aquellos que intervienen como factores de producción, pero vienen determinados de forma exógena, estando, por tanto, fuera del control del empresario. Como la cantidad no puede ser variada a discreción del gestor también se les denomina inputs fijos.

Las variables ambientales son aquellas que no intervienen directamente en el proceso productivo, pero pueden explicar en mayor o menor medida una potencial ineficiencia del productor. Estas variables se clasifican en cualitativas y cuantitativas. Las variables cualitativas son variables categóricas que dividen la muestra total en pocas submuestras correspondientes a distintos entornos de producción, dando lugar asimismo a diferentes productividades. Ejemplo de este tipo de variables pueden ser los tipos de propiedad: pública/privada; entorno geográfico (urbano/rural).

Las variables cuantitativas pueden ser continuas, por ejemplo, variables estructurales medidas en ratios o por cientos y discretas, para las cuales hay un orden de magnitud entre las categorías que se relacionan con la productividad.

Como los inputs no controlables y las variables ambientales tienen distintas naturalezas, deben ser incluidos en el análisis de distinta forma. Los inputs no controlables deben ser considerados en el proceso de determinación de los índices de eficiencia, sin embargo, las variables ambientales deben ser introducidas posteriormente en la investigación, en el análisis de la segunda etapa.

La incorporación de variables del entorno o inputs no controlables en el análisis de eficiencia será uno de los problemas a tratar en la investigación empírica, debido a que ayudaría a robustecer el resultado final de la evaluación cuando se aplica la metodología DEA, dado que se alcanza una mejor aproximación de las fronteras de producción, si se cumple el supuesto de que estas variables son relevantes para la obtención de la solución final.

Bankey y Morey (1986a) proponen una importante extensión del Análisis Envolvente de Datos, donde incorporan variables discretas ordinales a partir del modelo desarrollado por Banker, Charnes y Cooper (1984). Tomando como referencia esta investigación diversos autores proponen opciones para incorporar los inputs no controlables en el DEA. El trabajo de Muñiz (2000) hace una revisión de las distintas aportaciones que se han realizado para resolver este problema y agrupa los modelos con la inclusión de inputs no controlables en tres categorías:

a. Modelos Unietápicos: En este caso se realiza un análisis DEA en el que se tiene en cuenta directamente el carácter no discrecional de algunos inputs, que además se consideran fijos. Los inputs no controlables no participan de forma directa en el proceso de optimización del índice de eficiencia, solo restringen el conjunto de comparación para cada unidad, eso es, en el momento de identificar su potencial de reducción de inputs controlables que se compara con aquellos productores que no utilizan más cantidad de inputs no controlables correspondiente.

El modelo de Bankey y Morey (1986a) ha tenido otras extensiones en nuevos trabajos de Bankey y Morey (1986b) donde proponen un modelo DEA basado en la programación lineal en entero mixta, al declarar los inputs no controlables como

variables no categóricas. Gollany y Roll (1993), desarrollan otras variaciones al modelo básico cuyo aporte fundamental consiste en introducir en el análisis el grado de discrecionalidad de un input como porcentaje.

b. Modelos multietápicos: Proponen un análisis en varias etapas. Partiendo de considerar en el análisis DEA los outputs observados y los inputs controlables, progresivamente se va descontando al índice de eficiencia original el efecto de los inputs no controlables hasta llegar a un índice definitivo, en el que estas influencias sobre el producto final hayan sido depuradas. Diversas propuestas de análisis multietápico se recogen en los trabajos de Charnes, Cooper y Rjodes (1981), Pastor (1994), Friends y Lovell (1996), Muñiz (2001).

c. Análisis de Programas: Es un caso particular de modelos multietápicos10 _{donde se} buscan las potenciales diferencias en eficiencia entre distintos programas de producción11 _{y no entre productores individuales. Muñiz (2001) señala que “para} que su aplicación sea correcta es necesario que las diferencias entre los productores de los distintos programas queden recogidas en la mayor medida posible, en las variables categóricas estudiadas. Es decir, que una vez hallan sido separadas estas características, exista la homogeneidad suficiente dentro del conjunto total (en cuanto a inputs empleados, objetivos, etc.) para permitir la utilización de la metodología DEA.”