Análisis de la eficiencia en la Tercera Misión de las Universidades Públicas Estatales en México mediante DEA y supereficiencia

10.22579/23463910.1260
Publicado 2025-12-14
Contenido - artículos de investigación

Resumen

Problemática. La eficiencia en la educación superior en México se ha evaluado mediante indicadores de calidad y la acreditación de programas educativos, con base en la Primera y Segunda Misión. No obstante, González y Vázquez (2020) analizaron la eficiencia de las Universidades Públicas Estatales con respecto a la Tercera Misión, mediante el Análisis Envolvente de Datos (DEA); sin embargo, la técnica no permitió obtener un ranking completo sobre su desarrollo. Objetivos. Identificar el nivel de eficiencia de las Universidades Públicas Estatales (UPES) en México en las actividades de la Tercera Misión, por medio del Análisis Envolvente de Datos y la técnica de supereficiencia para establecer un ranking válido entre las unidades de análisis. Materiales y métodos. Se emplearon los modelos de emprendimiento, innovación y compromiso social en las veintiún Universidades Públicas Estatales (UPES) en México, que fueron evaluadas por medio de la técnica de supereficiencia. Resultados. Los resultados muestran que el 52% de las UPES son eficientes en el modelo con todos los inputs y outputs. Al analizar por separado, el modelo de innovación destaca, mientras que emprendimiento y compromiso social presentan resultados similares. Discusión. La técnica de la supereficiencia para el refozarmiento del DEA, permite obtener un ranking de las UPES de sus actividades de la Tercera Misión; no obstante, no organiza completamente a las unidades, sino que solo las agrupa por resultados similares. Conclusiones. Aunque existe escasa información cuantitativa sobre las actividades de la Tercera Misión, las IES han mejorado sus resultados y pueden continuar incrementando su eficiencia. Esta investigación aporta evidencia a la literatura sobre la eficiencia de las UPES en México. Contribución/originalidad. Este artículo es uno de los primeros en emplear la técnica de la supereficiencia, como método de reforzamiento en la educación superior en México para medir su eficiencia.

Palabras clave

Categorías

Artículos similares

161-170 de 237

Autores/as

Referencias

Adler, N., & Yazhemsky, E. (2024). Improving discrimination in Data Envelopment Analysis: PCA-DEA versus Variable Reduction. Working Paper, Hebrew University of Jerusalem

Andersen P. y Petersen, N. (1993). A procedure for ranking efficient units in data envelopment análisis. Management Science, 39 (10), 1261-1264. https://www.jstor.org/stable/2632964?seq=1

Arana-Jiménez, M., Sánchez-Gil, M. C., Younesi, A. & Lozano-Ramírez, J. (2024). An enhanced hybrid interval slacks-based DEA model with super-efficiency. Computational and Applied Mathematics, 44. https://doi.org/10.1007/s40314-024-03007-8

Asís Diez, F. y Martín, F. D.A. (2007). Análisis de eficiencia de los departamentos universitarios. El caso de la Universidad de Sevilla. https://books.google.com.mx/booksid=Iw2As3DTjmsC&pg=PA46&lpg=PA46&dq=supereficiencia+dea&source=bl&ots=ImBFi9E-02F&sig=ACfU3U2q0fwQN3MKLWzI_wTJyZaB3abHKA&hl=es-419&sa=X&-ved=2ahUKEwjMucb3oToAhVMV6wKHbazCvAQ6AEwB3oECAkQAQ#v=onepage&q=supereficiencia%20dea&f=false

Babazadeh, E. y Pourmahmoud, J. (2018). A novel radial super-efficiency DEA model handling negative data. Journal of Industrial Engineering and Management Studies, 5 (1), 46-65. https://jiems.icms.ac.ir/article_66504_8bb6f0bb507b0876088cc529494ab9de.pdf

Bolós, V. J., Benítez, R., y Coll-Serrano, V. (2023). Continuous models combining slacks-based measures of efficiency and super-efficiency. Central European Journal of Operations Research, 31(2),363–391. https://doi.org/10.1007/s1010002200813-5

Cáceres, H. Kristjanpoller, W., & Tabilo, J. (2014). Análisis de la eficiencia técnica y su relación con los resultados de la evaluación de desempeño en una Universidad chilena. INNOVAR, Revista de Ciencias Administrativas y Sociales, 24(54),199-217. http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0121-50512014000400014&script=sci_arttext

Cadavid, D. V., Mendoza, A. M., & Rodríguez, E. C. (2016). Eficiencia en las instituciones de educación superior públicas colombianas: una aplicación del análisis envolvente de datos. Civilizar, 16(30), 105–118. https://doi.org/10.22518/16578953.537

Dalili Yazdi, H., Movahedi Sobhani, F., Hosseinzadeh Lotfi, F., & Kazemipoor, H. (2023). A novel algorithm for complete ranking of DMUs dealing with negative data using Data Envelopment Analysis and Principal Component Analysis: Pharmaceutical companies and another practical example. PLOS ONE, 18(9), e0290610. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290610

Frías, R. (2016). Ordenación de unidades operativas (DMUs) eficientes usando el Valor de Shapley. [Tesis de Ingeniería, Universidad de Sevilla]. https://biblus.us.es/bibing/proyectos/abreproy/30275/fichero/Ordenaci%C3%B3n+de+unidades+operativas+%28DMUs%2+eficientes+usando+el+Valor+de+Shapley_Final.pdf

González, C. M. y Vázquez R, M.A. (2020). Medición de la tercera misión en las universidades públicas estatales en México por medio del análisis envolvente de datos. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 11(21), e054. https://doi.org/10.23913/ride.v11i21.793

Gutiérrez, D.A.O. (2021). Análisis Envolvente de Datos para medir la eficiencia del sector hotelero de la ciudad de Cuenca en los años 2017 y 2018 [Tesis de Licenciatura, Universidad de Cuenca] http://dspace.ucuenca.edu.ec/bitstream/123456789/36271/1/Trabajo%20de%20Titulaci%C3%B3n.pdf

Hosseinzadeh, F., Jahanshahloo, F., Khodabakhshi, M., Rostamy-Malkhlifeh, M., Moghaddas, Z. y Vaez-Ghasemi (2013). A Review of Ranking Models in Data Envelopment Analysis. Journal of Applied Mathematics, 1-20. https://doi.org/10.1155/2013/492421

Iñiguez, P. A., Gallardo, J. M., Arburua, M., & Pagano, P. (2022). Multi-stage variable selection method for efficiency evaluation with DEA models and panel data. Investigación Operativa / Operations Research, 38(3).

Mancebón, M. J. (1996). La evaluación de la eficiencia en los centros educativos públicos. [Tesis Doctoral, no publicada]. Universidad de Zaragoza. Consejería de Educación y Ciencia. España.

Martínez, F., Gómez J.C., Pérez, M.C. y Gómez, J. (2012). Comparación de rankings de eficiencia mediante análisis de componentes principales y DEA. Estadística Española, 54(178),357-373. https://www.researchgate.net/profile/Maria_Perez-Carceles/publication/312219606_Compar a c i o n _ d e _ r a n k i n g s _de_eficiencia_mediante_analisis_de_componentes_principales_y_DEA/links/5877568608aebf17d3bb864c/Comparacion-de-rankings-de-eficiencia-mediante-analisis-de-componentes-principales-y-DEA.pdf

Minh, N.K. Van Khanh, P. y Tuan, P. (2012). A new approach for ranking efficient units in data envelopment analysis and application to a sample of Vietnamese agricultural bank branches. American Journal of Operations Research,2,126-136. http://dx.doi.org/10.4236/ajor.2012.21015

Plá-Ferrando, L., Casasus, T y Pérez, J.C. (2014). Preferencias entre unidades eficientes. Una aplicación de supereficiencia fuzzy basada en niveles de exigencia. Revista Electrónica y Trabajos de ASEPUMA. Recto@, 15, 25-38. http://www.revistarecta.com/articulos/Recta.Vol15.N1.03.pdf

Rescala, C., Devincenzi, G., Rohde, G., Bonaffini, M. y Pavón, M. (2012). Dos modelos para determinar la eficiencia de una empresa constructora. TRIM: revista de investigación multidisciplinar,5, 21-38. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulocodigo=4761085

Sánchez-Barrioluengo, M. & Benneworth, P. (2019). The University Third Mission: A Systematic Literature Review. European Planning Studies, 27(9), 1819–1835.

Sánchez-Gooding, S. y Rodríguez-Lozano, G. (2016). Indicadores de eficiencia relativa del proceso de gestión de crédito en un banco colombiano, mediante análisis envolvente de datos (DEA). Cuadernos de Contabilidad, 17(43). 13-41. https://doi.org/10.11144/Javeriana.cc17-43.ierp.

Solana-Ibáñez, J. (2011). Obtención de un ranking de unidades productivas a través del análisis envolvente de datos. INNOVAR. Revista de Ciencias Administrativas y Sociales. 21(39),23-38. https://www.redalyc.org/pdf/818/81819029003.pdf

Tavassoli, M., Fathi, A. y Farzipoor, R. (2021). Developing a new super-efficiency DEA model in the presence of both zero data and stochastic data: a case study in the Iranian airline industry. Benchmarking: an-International Journal, 28(1), 42-65. https://doi.org/10.1108/BIJ-01-2020-0044

Universidad Nacional Autónoma de México [UNAM] (2017). Estudio Comparativo de las Universidades Mexicanas. En Explorador de Datos UNAM. 4 de diciembre de 2018, http://www.execum.unam.mx/

Wilson, P. (1995). Protecting influential observations in Data Envelopment Analysis. Journal of Productivity Analysis, 4. 27-45. https://link.springer.com/article/10.1007/BF01073493

Xie, Q., Li, R., Zou, Y., Liu, Y., & Wang, X. (2022). A two-stage method for improving discrimination and variable selection in DEA models. IMA Journal of Management Mathematics, 33(3),511–529.

Zimková, E. (2015). Technical Efficiency and Super- Efficiency of the Insurance sector in Slovakia. Acta Universitatis Agriculturae Et Silviculturae Mendelianae Brunensis, 63, (6), 2205-2211. http://dx.doi.org/10.11118/actaun201563062205

Zomer, A. y Benneworth, P. (2011). The Rise of the University’s Third Mission. In J. Enders, H. de Boer & D. F. Westerheijden (Eds.), Reform of Higher Education in Europe (pp. 81–101). Sense Publishers

Estadísticas

Resumen
0
Accesos al PDF
0

Dimensions

PlumX

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.