Eficiencia en la producción de granos básico de México y las economías del APEC: Un Análisis Envolvente de Datos

Ignacio Gutiérrez Reyes; Odette Virginia Delfin-Ortega

doi:10.33110/inceptum.v20i39.508

Autores/as

Ignacio Gutiérrez Reyes Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo https://orcid.org/0009-0000-6756-3949
Odette Virginia Delfín Ortega Universidad Michoacana de San Nicolas de Hidalgo https://orcid.org/0000-0003-0990-6768

DOI:

https://doi.org/10.33110/inceptum.v20i39.508

Palabras clave:

Eficiencia, DEA, Agricultura

Resumen

El objetivo de este artículo es analizar la eficiencia en la producción de arroz, frijol, maíz y trigo de México dentro de la región APEC con la finalidad de hacer recomendaciones de política pública para incidir en el sector. Se realizó un modelo DEA con orientación output considerando RVE con datos de 2022, los inputs utilizados fueron el promedio de horas semanales trabajadas en el sector agrícola, la cantidad promedio de nitrógeno por hectárea y la superficie destinada a cada cultivo, el output considerado fue el rendimiento promedio por hectárea. Los resultados muestran que México es eficiente en el cultivo del arroz y trigo, y es ineficiente en la producción de maíz y frijol. Para ser eficiente en el cultivo de maíz México debería tener un nivel de rendimientos de 7.77 ton/ha, en el caso de frijol debería tener un rendimiento promedio de 2.14 ton/ha.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Abbas, A., Yousaf, K., Elahi, E., Iqbal, T., Yang, M., & Ahmad, M. (2018). Improving energy use efficiency of corn production by using data envelopment analysis (a non-parametric approach). Fresenius Environmental Bulletin, 27(7), 4725–4733.

Appendini, K. (2001). De la milpa a los tortibonos: la reestructuración de la política alimentaria en México. El colegio de México, Centro de Estudios Económicos, Instituto de Investigaciones de las Naciones Unidas para el Desarrollo Social. Segunda Edición.

Ayvar C., F. J.; Navarro O., J. C. L.; & Zamora T., A. I. (2018). El sector agropecuario mexicano en APEC: Un análisis a través de la envolvente de datos con presencia de bad outputs. Análisis Económico 33(83), 125-143.

Banker, R., Charnes, A. & Cooper, W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science, 30 (9), 1078-1092.

Becerril, O.; Rodríguez, G.; & Ramírez J. (2011). Eficiencia técnica del sector agropecuario de México: Una perspectiva de análisis envolvente de datos. Economía. 35(31), 85-110.

Berk, A., Güney, O. İ., & Sangün, L. (2022). Measurement of resource use efficiency in corn production: A two-stage data envelopment analysis approach in Turkey. Ciência Rural, 52(10), e20210022. https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20210022

Bolós V, Benítez R, & Coll-Serrano V (2025). “deaR: Conventional and fuzzy DEA models with R.” SoftwareX, 31, 102266, 1–6. doi:10.1016/j.softx.2025.102266.

Celso, A. & Cortés, F. 2010. Análisis de la eficiencia técnica relativa de la agroindustria azucarera: el caso de México. Revista Mexicana de Agronegocios. Quinta Época. 14(26).

Charnes, A., Cooper, W. & Rhodes, E. (1978). Measurement the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2, 429-444.

Chen, T., Rizwan, M., & Abbas, A. (2022). Exploring the role of agricultural services in production efficiency in Chinese agriculture: A case of the socialized agricultural service system. Land, 11(3), 347. https://doi.org/10.3390/land11030347

Coll S., V. & Blasco B., O. M. (2006). Evaluación de la eficiencia mediante el análisis envolvente de datos: introducción a los modelos básicos. Universidad de Valencia

Cooper, W., Seiford, L. & Tone, K. (2006). Introduction to Data Envelopment Analysis and its uses. New York: Springer-Verlag

Debreu, G. (1951). The coefficient of resource utilization. Econometrica, 19(3), 273-292. htt-ps://doi.org/10.2307/1906814

Dios P., R. (2004). El análisis de eficiencia en el sector público mediante métodos de frontera. Auditoria y gestión de los fondos públicos, (33), 39-48.

Elhendy, A. M. & Alkahtani, S. H. 2013. The resource use efficiency of conventional and organic date farms in Saudi Arabia: A date envelopment analysis approach. The Journal of Animal & Plant Sciences. 23(2), 596-602.

Farrell, M. J. (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society Series A, 120(3) Pp 253-290. http://www.jstor.org/stable/2343100

Farzadfar, S., Knight, J. D., & Congreves, K. A. (2021). Soil organic nitrogen: An overlooked but potentially significant contribution to crop nutrition. Plant and Soil, 462(1–2), 7–23. https://doi.org/10.1007/s11104-021-04860-w

Fox, J., & Haight, L. (2010). La política agrícola mexicana: metas múltiples e intereses en conflicto. Woodrow Wilson International Center for Scholars.

García S., F. (2016). La metodología Análisis Envolvente de Datos DEA: Una aplicación a la producción de arroz en Uruguay. Agrociencia Uruguaya, 20(num1), 99-112 . DOI: 10.31285/AGRO.20.1.13

Giraleas, D. (2013), “The Measurement and Decomposition of Eco nomyWide Productivity Growth. Assessing the Accuracy and Selecting between Different Approaches”, tesis de doctorado, Londres, Aston University.

Gonçalves Gomes, E. (2008). Uso de modelos DEA em agricultura: Revisão da literatura. ENGEVISTA, 10(1), 27-51.

Hamad, M. & Shabib, M. M. (2024). Estimating the levels of technical and economic efficiency of yellow corn crop farms in Kirkuk Governorate - Hawija district (a model) For the production season 2022 AD. Tikrit Journal for Agricultural Sciences, 24(1), 263-275. doi: 10.25130/tjas.24.1.21

Helfand, S. M. (2003). Farm size and the determinants of productive efficiency in the brazilian center-west. Agecon Search. Paper presented at the 25th International Conference of Agricultural Economists, August 16-22, Durban, South Africa

Hernández L., E. (2007). La productividad multifactorial: concepto, medición y significado Economía: Teoría y práctica, (26), 31-67 Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Iztapalapa Distrito Federal, México.

Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática INEGI (2023). Censo Agropecuario 2022. Resultados definitivos.

Jiménez R., A. H.; Delgado B., E. E. & Gaona V., G. (2001). Modelo de productividad de David Sumanth aplicado a una empresa del sector de maquinaria no eléctrica. Academia y Desarrollo, 6(2), 81-87 https://doi.org/10.14483/23448393.2707

Koopmans, T. (1951). Efficient allocation of resources. Econometrica, 19(4), 455-465. https://doi.org/10.2307/1907467

Liang, Y., Jing, X., Wang, Y., Shi, Y., & Ruan, J. (2019). Evaluating production process efficiency of provincial greenhouse vegetables in China using data envelopment analysis: A green and sustainable perspective. Processes, 7(11), 780. https://doi.org/10.3390/pr7110780

Liu, S.; Zhang, P.; He, X.; & Li, J. (2015). Efficiency change in North-East China agricultural sector: A DEA approach. Agri.Econ-Czech, 61(11), 522-532 doi: 10.17221/233/2014-AGRICECON

López S., P. (2019). Procampo a Proagro: transformaciones de la principal política pública para el campo mexicano a partir del libre comercio. Centro de estudios para el cambio en el campo mexicano CCECAM. 1-39

Mahdhi, N.; Sghaier, M. & Smida Z. (2014). Efficiency of the irrigation water user association in the Zeuss-Koutine region, south-eastern Tunisia. Tunisie. New Medid No 2. 9 p. 47-55

Mawson, Peter; Carlaw, Kenneth I. & McLellan, Nathan (2003). Productivity measurement: Alternative approaches and estimates. New Zeland Treasury Working Paper 03(12). New Zealand Gobernment.

Miao, Y. & J. Wang (2023). Application of DEA Model in Agricultural Production Efficiency Evaluation. IEEE International Conference on Electrical, Automation and Computer Engineering (ICEACE), Changchun, China, pp. 46-50, doi: 10.1109/ICEACE60673.2023.10442153.

Navarro Chávez, J. C. & Torres Hernández, Z. (2007). Eficiencia técnica y asignativa del sector eléctrico en México en su fase de distribución: Un análisis a través de los modelos de frontera DEA. Mundo siglo XXI Revista del Centro de Investigaciones Económicas, Administrativas y Sociales del Instituto Politécnico Nacional (7), 35-45.

Olmedo V., V. M.; Minjares L., J. L.; Camacho P., E.; Hernández H., M. L. & Rodríguez D., J. A. (2016). Uso del Análisis Envolvente de Datos (DEA) para evaluar la eficiencia de riego en los módulos del Distrito de Riego No. 041, Río Yaqui (Sonora, México). Revista FCA UNCUYO 49(2), 127-148.

Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura FAO (2025). FAOSTAT- DATOS [Base de datos] https://www.fao.org/faostat/es/#data

Phadnis, S. S. & Kulshrestha, M. 2012. Evaluation of irrigation efficiencies for water users' associations in a major irrigation project in India by DEA. Benchmarking: An International Journal. 19(2), 193-218.

R Core Team. (2024). R: A language and environment for statistical computing (Versión 4.4.1) [Software]. R Foundation for Statistical Computing. https://www.r- project.org/.

Rodríguez Díaz, J. A.; Camacho Poyato, E. & López Luque, R. 2004. Application of Data Envelopment Analysis to Studies of Irrigation Efficiency in Andalusia. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 130, 175-183.

Rodríguez S., R; Pía B., M. & Raña, E. (2017). Eficiencia técnica en la agricultura familiar: Análisis envolvente de datos DEA versus aproximaciones de fronteras estocásticas SFA. Nova Scientia 18(9), 342-370.

Secretaría de Agricultura y Desarrollo Rural (2019, 18 de enero). Granos básicos: alimentación, agricultura y comercio. Gobierno de México. https://www.gob.mx/agricultura/articulos/granos-basicos-alimentacion-agricultura-y-comercio

Secretaría de Agricultura y Desarrollo Rural (2022, 18 de marzo). Acuerdo por el que se dan a conocer las Reglas de Operación del Programa Producción para el Bienestar para el ejercicio fiscal 2022. Diario Oficial de la Federación. https://sidof.segob.gob.mx/notas/5646225

Secretaría de Agricultura y Desarrollo Rural (2021, 31 de diciembre). Acuerdo por el que se dan a conocer las Reglas de Operación del Programa de Fertilizantes para el ejercicio fiscal 2022. Diario Oficial de la Federación. https://www.dof.gob.mx/nota_detalle_popup.php?codigo=5639904

Secretaría de Agricultura y Desarrollo Rural SADER (2024). Sistema de Información Agro-alimentario de Consulta SIACON. [Base de datos]. https://drive.google.com/drive/folders/1x-P8KKIejWPPly2QouHUOffgOSWwPXaS

Sokol, O., & Frýd, L. (2023). DEA efficiency in agriculture: Measurement unit issues. Socio-Economic Planning Sciences, 86, 101497. https://doi.org/10.1016/j.seps.2022.101497

Taylor, M. P. H., & Helfand, S. M. (2021). *The Farm Size – Productivity Relationship in the Wake of Market Reform: An Analysis of Mexican Family Farms*. University of California, Riverside. Paper presented virtually at the 31st Triennial International Conference of Agricultural Economists (ICAE), August 17-31.

Toma, E.; Dobre, C.; Dona, I. & Cofas, E. (2015). DEA applicability in assessment of agriculture efficiency on areas with similar geographically patterns. Agriculture and Agricultural Science Procedia 6, 704-711. doi: 10.1016/j.aaspro.2015.08.127

Umanath, M. & Rajasekar, D. D. (2013). Estimation of technical, scale and economic efficiency of paddy farms: A Data Envelopment Análisis approach. Journal of Agricultural Sciencie, 5(8), 243-251. doi:10.5539/jas.v5n8p243

Wang J, Hu X. (2021) Research on corn production efficiency and influencing factors of typical farms: Based on data from 12 corn-producing countries from 2012 to 2019. PLoS ONE 16(7): e0254423. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254423

Yúnez N., A. (2010). Políticas públicas dirigidas al sector rural. El carácter de las reformas para el camnio estructural. En A. Yúnez (Coor). (Antonio Yúnez). Los grandes problemas de México. Economía Rural (Pp 23-62). El Colegio de México.