BIBLIOTECA VIRTUAL de Derecho, Economía y Ciencias Sociales

EL PUERTO DE LÁZARO CÁRDENAS Y SU EFICIENCIA EN LA CUENCA DEL PACÍFICO (2003-2008): UN ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS

Ariel Gutiérrez Ortiz



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3.6 DEA y desempeño de los puertos/terminales de contenedores

El Análisis Envolvente de Datos (DEA) es uno de los enfoques más importantes para medir la eficiencia. Desde su llegada en 1978, este método ha sido extensamente utilizado para analizar la eficiencia relativa, y ha cubierto una extensa área de aplicaciones y extensiones teóricas. También se han producido varias aplicaciones de DEA a la industria portuaria (Wang et al, 2002: 1-2).

Comparado con las mediciones de desempeño portuario tradicional, las funciones DEA inherentes lo hacen posible para capturar el desempeño total de una terminal de contenedores y comparar la eficiencia de diferentes terminales de contenedores. Los resultados del DEA pueden proveer un benchmark para operadores y propietarios de terminales, así los operadores ineficientes pueden aprender exactamente donde caen sus deficiencias y cómo, por lo tanto, podrían mejorar su producción. Además, los resultados derivados de un DEA pueden tener demasiadas implicaciones políticas y gerenciales.

Cuando el DEA es aplicado, es necesario tener precaución en la elección de la DMU. Es sólo razonable comparar diferentes unidades con las funciones de producción similar. En otras palabras, sería una pérdida de tiempo comparar un puerto de contenedores con una terminal petrolera.

Sólo la eficiencia o ineficiencia técnica de terminales puede ser normalmente medida por DEA, más que cualquier eficiencia o ineficiencia asignativa. Esto es por los diferentes sistemas de precios y políticas portuarias. Este argumento es altamente apoyado por el hecho de que la mayoría de los estudios previos se enfocan en la eficiencia técnica más que en la asignativa (Wang et al., 2002: 3-10).

Las variables input y output las cuales son diferentes han sido seleccionadas por diversos autores para construir sus modelos DEA. La elección de las variables input y output son de gran significancia para la aplicación del DEA porque “la identificación de los inputs y los outputs en la valoración de las DMUs son tan complicadas como cruciales” (Thanassoulis, 2001: 1-277). Combinar la teoría de la producción tradicional bajo el marco teórico de la microeconomía y las características de la producción portuaria, se argumenta que dada la condición de que los datos están siempre disponibles (lo que en realidad no es cierto), las variables que contienen información sobre recursos humanos (como cuántos estibadores y personal administrativo, etc), recursos naturales y recursos hechos por el hombre (como área de la terminal, número de grúas, número de muelles para contenedores, número de remolcadores, etc) deberían ser construidos en los modelos DEA como variables input. Las variables output deberían incluir variables de flujo de carga (como cantidad de carga utilizada por los contenedores), la calidad del servicio al cliente (como el tiempo de retraso de un buque al puerto, etc). Sin embargo, como se puede esperar, la elección de las variables de input y output también son influenciadas, en un sentido práctico, por la disponibilidad de datos (Wang et al., 2002: 15-16).

Talley (1994), citado por Wang et al (2003: 700), va más allá intentando construir un indicador de desempeño único para evaluar la eficiencia de un puerto. Esto reduce la desventaja de los indicadores múltiples. Comparado con las operaciones portuarias tradicionales, la contenerización ha mejorado de manera importante el desempeño de la producción portuaria por dos razones. Para obtener economías de escala y de alcance, compañías de líneas navieras y puertos de contenedores están, respectivamente, dispuestos a desplegar los sistemas de manejo eficiente de contenedores y buques de contenedores. Al hacerlo, la productividad portuaria ha sido altamente mejorada. Por el otro lado, muchos puertos de contenedores ya no disfrutan la libertad producida por un monopolio sobre el manejo de carga desde su Hinterland; no sólo están preocupados si ellos pueden simplemente manejar físicamente carga, sino también si pueden competir por esa carga. (Cullinane et al., 2004: 185).

3.7 Medición de la eficiencia portuaria de contenedores

La medición del desempeño juega un papel importante en el desarrollo de una compañía (o cualquier otra forma de unidad de toma de decisiones organizacional, DMU). Dayson (2000), citado por Cullinane et al. (2004: 185-186) afirma que la medición del desempeño juega un papel esencial en la evaluación de la producción porque puede definir no sólo el estado actual del sistema sino también de su futuro, como se muestra en la figura 8. La medición del desempeño ayuda a mover al sistema en la dirección deseada través del efecto ejercido por las respuestas de comportamiento hacia esas mediciones del desempeño que existen dentro del sistema.

En años recientes, DEA ha sido utilizado para analizar la producción portuaria. Comparado con los enfoques tradicionales, DEA tiene la ventaja de que el análisis puede ser dado para múltiples inputs y outputs. Esto concuerda con las características de la producción portuaria, para eso existe, por lo tanto, la capacidad de proveer una evaluación total del desempeño portuario Cullinane et al. (2004: 186).


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