Economic Efficiency of smallholder maize producers in Western Kenya: a DEA meta-frontier analysis

Mulwa, Richard; Emrouznejad, Ali; Muhammad, Lutta

doi:10.1504/ijor.2009.023284

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“…Se empleó la regresión Tobit por ser la más idónea para este tipo de análisis (Bravo et al 2007;Mulwa et al 2009;Javed et al 2010;Koc et al 2011), ya que las regresiones censuradas evitan las estimaciones asintóticamente sesgadas de mínimos cuadrados ordinarios. Esta regresión fue estimada con el software Stata (StataCorp 2009).…”

Section: Datosunclassified

“…Según Mulwa et al (2009) en las áreas de caña de azúcar al oeste de Kenia, hay presión sobre los agricultores para cultivar alimentos o explotar la caña de azúcar, que es el principal cultivo comercial. Además, debido a que se siembra en lotes pequeños de tierra, la productividad y la eficiencia son de gran importancia, tanto en cultivos comerciales como en los de subsistencia.…”

Section: Introductionunclassified

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Determinantes de la eficiencia tecnica de explotaciones de frijol ubicadas en portuguesa, venezuela

et al. 2013

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RESUMENSe evaluó la eficiencia técnica de explotaciones agrarias con producción de frijol ubicadas en el Sector La Palaciera, municipio San Genaro de Boconoíto del estado Portuguesa, Venezuela. De la muestra de 30 fincas se recabó, mediante cuestionarios, información de cinco insumos y un producto, que corresponden al cultivo sembrado en el año 2010, así como de variables de tipo socioeconómico y geoespacial. Se empleó el método Análisis Envolvente de Datos (DEA, por sus siglas en inglés), con un modelo orientado al producto. Según los resultados, en promedio, la eficiencia técnica global (ETG) fue de 81,2%, desglosada en una eficiencia técnica pura (ETP) de 86,0% y una eficiencia de escala (EE) de 95,1%. Las ineficiencias causadas por la tecnología son mayores que las generadas por un tamaño o escala de producción subóptimo. Según las metas del plan formulado para la muestra de fincas, se puede elevar la producción agregada de frijol de 234.970 kg a 289.200 kg, lo que supone un incremento de 54.230 kg (23,1%), sin aumentar la cantidad de insumos aplicados actualmente. Las variables socioeconómicas y las de tipo geoespacial no determinaron los niveles de eficiencia técnica de las fincas.

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Section: Datosunclassified

Section: Introductionunclassified

Determinantes de la eficiencia tecnica de explotaciones de frijol ubicadas en portuguesa, venezuela

et al. 2013

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“…Diversos autores han abordado tanto la eficiencia técnica como la relación de ésta con variables socioeconómicas Ajibefun, 2008;Mulwa et al, 2009;Koc et al, 2011). También se ha estudiado la distribución geoespacial de la ET a nivel de estados (Becerril-Torres et al, 2011) o a nivel de regiones, enfatizando la eco-eficiencia (Samad et al, 2008).…”

Section: Introductionunclassified

Factores determinantes en la eficiencia técnica de explotaciones de frijol

Contreras¹,

González

Gutiérrez

et al. 2018

Remexca

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Se evaluó la eficiencia técnica de 30 explotaciones de frijol ubicadas en el estado Portuguesa, Venezuela, considerando cinco insumos y un producto, que fue relacionada con variables de tipo socioeconómico y geoespacial. Se empleó el método Análisis Envolvente de Datos (DEA), por sus siglas en inglés, con un modelo orientado al producto. Según los resultados, en promedio, la eficiencia técnica global (ETG) fue 81.2%, desglosada en una eficiencia técnica pura (ETP) de 86.0% y una eficiencia de escala (EE) de 95.1%. Las ineficiencias causadas por la tecnología son mayores que las generadas por un tamaño o escala de producción subóptimo. Según las metas de planificación se puede elevar la producción agregada de frijol en 23.1%, sin aumentar la cantidad de insumos aplicados actualmente. Las variables socioeconómicas y las de tipo geoespacial no determinaron los niveles de eficiencia técnica de las fincas.

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“…Examples of DEA include the efficiency of hospitals in providing their services [17] measurement efficiency of health 3 centers [12] manufacturing efficiency [23,24] productivity of OECD countries [5, 6 ,7]. For some computational calculation of DEA methods see Emrouznejad [8] and for a recent theoretical survey and full list of applications of DEA see Cook and Seiford [4] and Emrouznejad et al [9].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Fuzzy data envelopment analysis: A discrete approach

Angiz

Emrouznejad

Mustafa

2012

Expert Systems with Applications

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Data envelopment analysis (DEA) as introduced by Charnes et al [3] is a linear programming technique that has widely been used to evaluate the relative efficiency of a set of homogenous decision making units (DMUs). In many real applications, the input-output variables cannot be precisely measured. This is particularly important in assessing efficiency of DMUs using DEA, since the efficiency score of inefficient DMUs are very sensitive to possible data errors. Hence, several approaches have been proposed to deal with imprecise data. Perhaps the most popular fuzzy DEA model is based on -cut. One drawback of the -cut approach is that it cannot include all information about uncertainty. This paper aims to introduce an alternative linear programming model that can include some uncertainty information from the intervals within the α-cut approach. We introduce the concept of "local α-level" to develop a multiobjective linear programming to measure the efficiency of DMUs under uncertainty. An example is given to illustrate the use of this method.

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Economic Efficiency of smallholder maize producers in Western Kenya: a DEA meta-frontier analysis

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Determinantes de la eficiencia tecnica de explotaciones de frijol ubicadas en portuguesa, venezuela

Determinantes de la eficiencia tecnica de explotaciones de frijol ubicadas en portuguesa, venezuela

Factores determinantes en la eficiencia técnica de explotaciones de frijol

Fuzzy data envelopment analysis: A discrete approach

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