T E S I S

Determinación de la eficiencia de escala y rendimientos de escala para ingenios azucareros en México. Estudiante del programa de posgrado del Departamento de Ciencias Económico-Administrativas (DICEA) de la Universidad Autónoma Chapingo (UACh).

INTRODUCCIÓN

P LANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

Un parámetro que muestra el atraso tecnológico del equipamiento físico de los ingenios azucareros se refleja en el llamado consumo específico de vapor de la caña de azúcar. Determinar la eficiencia de escala y retorno a escala a la que operaron los ingenios agroindustriales de caña de azúcar en México en la zafra 2010/2011.

E STRUCTURA DE LA INVESTIGACIÓN

Determinar la relación que existe entre el tamaño del área cosechada de los ingenios azucareros y su productividad. Determine el alcance de la operación de las fábricas de azúcar en el período de cosecha 2010/2011, suponiendo rendimientos de escala y orientación de producto variables.

MARCO TEÓRICO

L A FUNCIÓN DE PRODUCCIÓN EN EL CORTO PLAZO

El corto plazo se define como el período en el que la empresa no puede cambiar sus insumos fijos. La producción puede variarse, en el corto plazo, reduciendo o aumentando el uso de insumos variables en proporción a la cantidad de insumos fijos.

P RODUCTO PROMEDIO , PRODUCTO MARGINAL Y PRODUCTO TOTAL

La escala de una instalación determina nuevamente el límite máximo de producto por unidad de tiempo que la empresa es capaz de producir en el corto plazo. A largo plazo, la producción puede aumentar o disminuir cambiando la escala de producción, la tecnología utilizada y el uso de todos o algunos de los insumos.

R ENDIMIENTOS A ESCALA EN LA FUNCIÓN DE PRODUCCIÓN NEOCLÁSICA

Por lo tanto, una empresa puede aumentar el uso de sus insumos hasta el punto de máxima producción; Los aumentos posteriores de los insumos pueden producir una etapa de rendimientos negativos en la que la producción en realidad disminuye. Sin embargo, si se utiliza el concepto de rendimientos de escala para permitir cambios en las capacidades técnicas de la empresa y aumentos de tamaño, las empresas pueden (y ciertamente son) capaces de aplicar todas sus herramientas y nuevas tecnologías para expandir su escala de operaciones sin tener que hacerlo. encontrar el significado de rendimiento decreciente.

E CONOMÍAS DE ESCALA Y ECONOMÍAS DE TAMAÑO

E CONOMÍAS DE TAMAÑO

En la parte inferior de la última figura se dibujan las curvas de costo promedio de largo plazo (LRAC) y costo marginal de largo plazo (LRMC). De manera similar, las deseconomías de tamaño se definen cuando la curva de costo promedio de largo plazo (LRAC) tiene pendiente positiva (a la derecha del punto Q).

E CONOMÍAS DE ESCALA

Como se ve, el mínimo del coste medio de largo plazo se encuentra en una producción de Q unidades. De esta manera, las economías de escala se definen como un costo promedio de largo plazo (LRAC) que va disminuyendo (a la izquierda del punto Q).

F UNCIONES DE PRODUCCIÓN HOMOGÉNEAS

Se dice que una función homogénea de nivel 1 tiene rendimientos de escala constantes y no tiene economías ni deseconomías de escala. Una función homogénea de grado menor que la unidad tiene rendimientos de escala decrecientes y se dice que tiene deseconomías de escala (Debertin, 2002; p. 161).

L A ESCALA DE PRODUCCIÓN

Si se supone que el período es lo suficientemente largo como para que todos los insumos sean tratados como variables e incluidos en la función de producción, entonces el exponente n, el grado de homogeneidad, se refiere a los rendimientos a escala (Nicholson, 2007). Por otro lado, una función homogénea de grado mayor que 1 es una función con rendimientos crecientes a escala o, en otras palabras, una función con economías de escala. Si bien existen varios tipos de funciones de producción, sólo ciertos tipos de funciones de producción son homogéneos.

En el punto c hay rendimientos crecientes a escala cuando la elasticidad de la producción es mayor que la unidad. Los rendimientos de escala alrededor del punto b, por otro lado, son decrecientes cuando la pendiente de la curva (MPP) en ese punto es menor que la pendiente de la línea que parte del origen (APP).

L A EFICIENCIA DE ESCALA EN EL ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS

El nivel de insumos en el que hay rendimientos constantes a escala se denomina escala más productiva (MPSS). Ahora, para medir la pérdida por no operar al tamaño de escala óptimo, se utiliza el concepto de eficiencia de escala (SE). Cuanto menor sea el valor de la eficiencia de escala, mayor será la pérdida por no tener el producto promedio más alto que se tendría en el tamaño de escala más productivo (Nicholson, 2007).

Entonces, si E(x0,y0;drs)E(x0,y0;crs), la empresa está por debajo del tamaño de escala óptimo porque aquí coinciden los rendimientos de escala decrecientes y los rendimientos de escala constantes. La idea del análisis de eficiencia de escala es atractiva porque proporciona una medida de lo que se podría ganar ajustando el tamaño de la empresa.

E L CONCEPTO DE EFICIENCIA CON LA METODOLOGÍA DEL ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS (DEA)

Esto da como resultado una comprensión revelada de cada DMU en lugar de la típica DMU promedio. En el análisis DEA, la medida de la capacidad máxima de cada DMU se calcula con respecto a todas las DMU en la población observada con el único requisito de que cada DMU se encuentre en el límite extremo o por debajo de él. Cada DMU que no está ubicada en el límite se mide contra la combinación convexa de DMU ubicadas en el límite.

Para cada DMU ineficiente (aquellas debajo de la frontera), el análisis envolvente de datos identifica las fuentes y el nivel de ineficiencia para cada uno de los productos y entradas. El cálculo de la mejora potencial para cada DMU ineficiente no corresponde necesariamente al desempeño observado de algunas DMU reales que conforman la frontera de producción por tramos, ni a una proyección determinista de una DMU ineficiente sobre la frontera eficiente.

E L MODELO C HARNES , C OOPER Y R HODES (CCR) EN FORMA DE PROGRAMACIÓN LINEAL

El segundo procedimiento para evaluar la eficiencia técnica de las unidades de decisión básicas es el llamado análisis envolvente de datos. En esta investigación, se utilizó el enfoque de análisis envolvente de datos para estimar la eficiencia técnica a nivel de planta de beneficio y la eficiencia técnica a nivel de agroindustria. Los modelos de metodología de análisis envolvente de datos varían según la forma de la frontera eficiente utilizada.

Siguiendo el trabajo del investigador, el análisis de la eficacia de las unidades básicas de decisión siguió dos caminos. Donde TEk es la eficiencia técnica de la empresa k que utiliza k insumos para producir s productos; y también.

REVISIÓN DE LITERATURA

El vector es el vector (M x 1) de salidas y es un vector (P x 1) de entradas de j. granja lechera. La medida resultante de eficiencia técnica cj suele denominarse medida general de eficiencia técnica. La eficiencia técnica general promedio de las granjas de Nueva Zelanda se estimó en 83%.

El nivel medio de ineficiencia técnica general de las explotaciones lecheras se estimó en un 17%. Los resultados de la encuesta muestran que la eficiencia técnica de las granjas de arroz de Ghana fue del 46,6%, la eficiencia técnica pura fue del 65,1% y la eficiencia de escala fue del 69,5%.

METODOLOGÍA

L OCALIZACIÓN DE LOS INGENIOS AZUCAREROS EN M ÉXICO
F UENTES DE INFORMACIÓN
V ARIABLES UTILIZADAS EN EL ESTUDIO
D EFINICIÓN DE LAS VARIABLES
F ORMACIÓN DE GRUPOS DE INGENIOS POR CUARTILES
S OTWARE UTILIZADO EN LA ESTIMACIÓN DE LOS ÍNDICES

Este documento contiene abundante información sobre la caña de azúcar tanto en el campo como en la fábrica. La otra organización que abastece a la agroindustria cañera es la Unión Nacional de Productores de Caña de Azúcar. Es el resultado de dividir el azúcar total producido de manera estándar por las hectáreas de área de caña cosechada.

Grupo de peones para cortar la caña una vez terminada la quema. Para calcular los límites de los cuartiles de la variable retorno se utilizó la función incorporada para tal efecto en MS Excel.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

R ELACIÓN TAMAÑO DE SUPERFICIE Y PRODUCTIVIDAD
A GRUPAMIENTO DE INGENIOS POR CUARTILES

Grupo 1 de ingenios

A NÁLISIS DE LOS RESULTADOS DEL ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS
E STADÍSTICAS DESCRIPTIVAS
E FICIENCIA TÉCNICA BAJO RETORNOS CONSTANTES Y RETORNOS VARIABLES A ESCALA
I NTERPRETACIÓN DE LOS ÍNDICES DE EFICIENCIA POR GRUPO

Ingenios operando en su escala óptima
Ingenios operando con ineficiencia total e ineficiencia de escala
Ingenios operando con ineficiencia pura e ineficiencia de escala

I DENTIFICACIÓN DE LA NATURALEZA DE LOS RENDIMIENTOS A ESCALA POR INGENIO
D ISCUSIÓN DE RESULTADOS

Cuando observamos la relación entre rendimiento y tamaño del área cosechada, parece haber una relación inversa entre ambas variables. Para realizar el análisis de la relación entre el tamaño del área de caña cosechada y el rendimiento de este pasto, las unidades de decisión se agruparon en cuartiles. Esta sección presenta los grupos de ingenios azucareros en función de si operan de manera óptima o sufren pérdidas debido a economías de escala o pura eficiencia.

De esta manera, se observa que la agroindustria de la caña de azúcar podría, en promedio, mejorar su eficiencia en aprox. 8,7% si ampliara su escala operativa. Medición de la eficiencia técnica en la producción de caña de azúcar mediante análisis envolvente de datos.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

C ONCLUSIONES

Actualmente, la agroindustria de la caña de azúcar en México afecta directamente a 15 estados y 267 municipios, teniendo una alta participación en el valor de la producción agrícola total (6.5%) con sólo el 3.7% del área cosechada; muy por encima, en términos relativos, de otros cultivos agroindustriales como la cereza del café o cultivos básicos como el maíz. El análisis de la relación entre el tamaño del área neta cosechada de caña y el rendimiento de este insumo muestra que existe una relación inversa entre estas dos variables ya que cuanto mayor es la escala operativa, menor es la productividad. El análisis de los resultados mediante el análisis de los datos del embalaje permitió identificar un grupo de 23 ingenios que realizan las mejores prácticas para el manejo y administración de los recursos del proceso productivo de la caña de azúcar en el campo y en la fábrica y trabajan con El tamaño óptimo de la fábrica. es decir, no hay ineficiencias de escala.

También se identificó un segundo grupo de nueve ingenios, que operan con total ineficiencia pero con pura eficiencia, de modo que su ineficiencia en escala proviene de una mala gestión de los recursos de que disponen, sino más bien del tamaño con el que operan. También se identificó un tercer grupo de 22 ingenios, cuya ineficiencia proviene del manejo o mal manejo de los recursos que tienen estas unidades de decisión, así como del tamaño con el que operan.

R ECOMENDACIONES

Disponible en https://www.gob.mx/conadesuca/articulos/informe-estadistico-del-sector-agroindustrial-de-la-cana-de-azucar-en-mexico-zafrasidiom=es. La iniciativa que reforma diversas disposiciones de la ley para el desarrollo sustentable de la caña de azúcar, encabeza por el diputado Irineo Molina Espinoza, del Grupo Parlamentario Morena. Disponible en el Sistema de Información Legislativa de la Secretaría de Gobernación: http://si1.gobernacion.gob.mx/portal.

En el proceso de molienda de la caña de azúcar, las tres fuentes de energía para generar electricidad fueron el petróleo, la energía eléctrica comprada a la Comisión Federal de Electricidad (CFE) y la quema de biomasa de bagazo. Suponiendo que todo el bagazo obtenido por el ingenio se quema para generar energía para la molienda de la caña de azúcar, la conversión a megajulios se muestra a continuación con el ejemplo del bagazo producido por la industria agrícola nacional en la cosecha 2006/07.