Identificación de los ingenios azucareros de mayor eficiencia técnica relativa en México

Autores/as

  • Fermín Sandoval-Romero Consultor/investigador independiente. Cerrada San Francisco núm. 7, San Luis Huexotla, Texcoco, Estado de México. CP. 56220. Tel. 595 1020168
  • Blanca Margarita Montiel-Batalla Instituto de Ciencias Agrícolas-Universidad Autónoma de Baja California. Carretera a Delta s/n, ejido Nuevo León, Mexicali, Baja California. Tel. 686 5230088, ext. 45936.
  • Ángeles Suhgey Garay-Jácome Programa de Doctorado-División de Ciencias Económico-Administrativas-Universidad Autónoma Chapingo. Carretera México-Los Reyes km 38.5, Chapingo, Texcoco, Estado de México. CP. 56230. Tel. 595 9521500, ext. 1668
  • Jonatan Blas-Cortes Instituto de Ciencias Agrícolas-Universidad Autónoma de Baja California. Carretera a Delta s/n, ejido Nuevo León, Mexicali, Baja California. Tel. 686 5230088, ext. 45936.

DOI:

https://doi.org/10.29312/remexca.v16i3.3611

Palabras clave:

análisis de datos envolventes, holguras, modelo de súper eficiencia, política agrícola, programación lineal

Resumen

En 2021 México ocupó el sexto lugar en el mundo en la producción de caña de azúcar con el 2.9% e internamente esta gramínea se cultiva en 16 estados. En la zafra 2021-2022 la agroindustria cañera ocupó 182 512 productores y en 2022 generó el 5% del valor de la producción agrícola. El objetivo del trabajo fue estimar la eficiencia relativa bajo retornos constantes y variables a escala de los 47 ingenios azucareros que operaron durante la zafra 2021-2022 en los 16 estados en que se produce caña de azúcar, para poder identificar los ingenios más eficientes de la agroindustria cañera. La metodología utilizada fue el modelo de súper-eficiencia basada en holguras del análisis envolvente de datos orientado al insumo. En los resultados se identificaron 29 ingenios como los más eficientes. Los cinco ingenios de mejor desempeño fueron Zapoapita, San Cristóbal, Tres Valles, Benito Juárez y Calipam y los tres de menor desempeño San Miguelito (0.937), Bellavista (0.919) y Constancia (0.905). Se concluyó que el método utilizado permitió identificar las unidades de toma de decisiones más eficientes y fundamentar el diseño de programas que fomenten las mejores prácticas productivas y gestión de aquellas unidades de menor desempeño.

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Citas

Banker, R. D.; Charnes, A. and Cooper, W. W. 1984. Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science. 30(9):1078-1092. Doi.org/10.1287/mnsc.30.9.1078.

Bogetoft, P. and Otto, L. 2024. Benchmarking with DEA and SFA. R package version 0.32. https://cran.r-project.org/web/packages/Benchmarking/citation.html. 15-18 pp.

Charnes, A.; Cooper, W. W. and Rhodes, E. L. 1978. Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research. 2(6):429-444. Doi: Doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8.

CNIAA. 2022. Cámara Nacional de las Industrias Azucarera y Alcoholera. El manual azucarero mexicano. Compañía Editorial del Manual Azucarero. 350 p.

CONADESUCA. 2024. Comité Nacional para el Desarrollo Sustentable de la Caña de Azúcar. Sistema de información de costos de producción de caña de azúcar. Estructuras de costos. https://www.siiba.conadesuca.gob.mx/sicostossustentabilidad/consultapublica/ConsultaPublica.aspx?app=costos.

CONADESUCA. 2022. Comité Nacional para el Desarrollo Sustentable de la Caña de Azúcar. Noveno informe estadístico del sector agroindustrial de la caña de azúcar zafras. https://www.siiba.conadesuca.gob.mx/siiaca/docext/9no-informe-estadistico.pdf.

Debernardi-Vequia, H.; Ortiz-Laurel, H. y Rosas-Calleja, D. 2018. Eficiencia en el uso del combustible para la producción de la caña de azúcar (Saccharum spp.) en la Región Golfo de México. Agroproductividad. 10(11):81-86. https://www.revista-agroproductividad.org/index.php/agroproductividad/article/view/60/55.

Escobedo, C. O. A. y Valdivia, A. R. 2019. Análisis de la eficiencia técnica de la agroindustria de la caña de azúcar en México con el análisis envolvente de datos. Revista Mexicana de Economía Agrícola y de los Recursos Naturales. 12(1):77-91. https://dicea.chapingo.mx/wp-content/uploads/2019/07/enero-junio-2019.pdf.

FAO. 2023. Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. FAOSTAT. Cultivos y productos de ganadería. https://www.fao.org/faostat/es/#data/QCL.

Färe, R.; Grosskopf, S.; Norris, M. and Zhang, Z. 1994. Productivity growth, technical progress, and efficiency change in industrialized countries. The American Economic Review. 84(1):66-83. Doi.org/10.2307/2117971.

Hollingsworth, B. and Smith, P. 2003. Use of ratios in data envelopment analysis. Applied Economics Letters. 10(11):733-735. Doi.org/10.1080/1350485032000133381.

Rincón, S. I. B.; Arango, B. L. J. y Torres, Y. O. J. 2016. Metodología de análisis envolvente de datos (DEA), procesos administrativos y operacionales de las políticas gubernamentales en los países latinoamericanos. Tlatemoani. 7(22):63-89. https://www.eumed.net/rev/tlatemoani/22/tlatemoani22.pdf.

Santiago-Zarate, I. M.; Martínez-Damián, M. A.; Cuevas-Alvarado, C. M; Valdivia-Alcalá, R.; García-Hernández, M. I. y Hernández-Toscano, J. 2021. Productividad y cambio tecnológico en la agroindustria de la caña de azúcar en México. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas. 12(6):1005-1017. Doi:org/10.29312/remexca.v12i6.2692.

SIAP. 2023. Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera. Anuario estadístico de la producción agrícola. Secretaria de Agricultura y Desarrollo Rural. https://nube.siap.gob.mx/cierreagricola/.

Simar, L. and Wilson, P. W. 2000. Statistical inference in nonparametric frontier models: The state of the art. Journal of Productivity Analysis. 13(1):49-78. Doi.org/10.1023/a:1007864806704.

Tone, K. X. 2002. A Slacks-based measure of super efficiency in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research. 143(1):32-41. Doi.org/10.1016/S0377-2217(01)00324-1.

UNC-CNPR. 2022. Union Nacional de Cañeros-Confederación Nacional de Propietarios Rurales. Estadisticas de la agroindustria de la caña de azúcar. Vigesima primera edición. Ciudad de México, México. 378 p.

Valdivia-Alcalá, R.; Cuevas-Alvarado, C. M.; Vázquez-Muñoz, J. S. García-Hernández, M. I.; Santiago-Zarate, I. M. y Garay-Jácome, A. S. 2022. Análisis de la eficiencia y retornos de escala de los ingenios azucareros de México. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas. 13(1):141-153. Doi.org/10.29312/remexca.v13i1.2639.

Publicado

2025-05-05

Cómo citar

Sandoval-Romero, Fermín, Blanca Margarita Montiel-Batalla, Ángeles Suhgey Garay-Jácome, y Jonatan Blas-Cortes. 2025. «Identificación De Los Ingenios Azucareros De Mayor Eficiencia técnica Relativa En México». Revista Mexicana De Ciencias Agrícolas 16 (3). México, ME:e3611. https://doi.org/10.29312/remexca.v16i3.3611.

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