Resumen
Este artículo presenta una aplicación de modelos de frontera para la evaluación de la eficiencia técnica relativa del sector regulado del transporte público en Costa Rica. Se elaboró un modelo de análisis envolvente de datos (DEA) para calcular la eficiencia técnica relativa en la prestación de servicio de una muestra de rutas interregionales a nivel nacional, a partir de una encuesta realizada sobre los operadores, por parte de la Autoridad Reguladora de Servicios Públicos (ARESEP) en el año 2009. Como variables de producto a evaluar se utilizaron los promedios mensuales de pasajeros por kilómetro recorrido y de pasajeros por bus. Como variables de insumo se consideraron los gastos devengados en diferentes aspectos clave para la prestación del servicio. A partir del modelo, se evaluó el desempeño de las 29 rutas y se determinaron los mecanismos de mejora para aquellas clasificadas como ineficientes.
Citas
Andersen, P., & Petersen, N. (1993). A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis. Management Science, 39(10), 1261-1264.
Barnum, D., Hart, J., y McNeil, S. (2007). Comparing the Efficiency of Public Transportation Subunits Using Data Envelope Analysis. Journal of Public Transportation, 10(2), 1-16. https://doi.org/10.5038/2375-0901.10.2.1
Barnum, D. T., Tandon, S., & McNeil, S. (2008). Comparing the Performance of Bus Routes after Adjusting for the Environment Using Data Envelopment Analysis. Journal of Transportation Engineering, 134(2), 77-85. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-947X(2008)134:2(77)
Bogetoft, P., y Otto, L. (2015). Benchmark and Frontier Analysis Using DEA and SFA. Viena, Austria: CRAN-Project. Recuperado de https://cran.r-project.org/web/packages/Benchmarking/Benchmarking.pdf
Bonifaz F., J. L., & Santin, D. (2000). Eficiencia relativa de las empresas distribuidoras de energía eléctrica en el Perú: una aplicación del análisis envolvente de datos (DEA). Apuntes: Revista de Ciencias Sociales, (47), 111-138. https://doi.org/10.21678/apuntes.47.499
Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444. https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8
Coelli, T., Estache, A., Perelman, S., & Trujillo, L. (2003). Una introducción a las medidas de eficiencia para reguladores de servicios públicos y de transporte. Colombia: Banco Mundial en coedición con Alfaomega Colombiana S.A.
Coelli, T., Passada, D., O'Donnell, C., & Battese, G. (2005). An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis (2° ed.). Boston: Kluwer Academic.
Daouia, A., & Laurent, T. (2015). Partial Frontier Analysis. Viena, Austria: CRAN-Project. Recuperado de https://cran.r-project.org/web/packages/frontiles/frontiles.pdf
Daraio, C., & Simar, L. (2007). Advanced Robust and Nonparametric Methods in Efficiency Analysis. Nueva York, Estados Unidos: Springer Science+Business Media, LLC.
De Borger, B., Kerstens, K., & Costa, Á. (2002). Public transit performance: What does one learn from frontier studies? Transport Reviews, 22(1), 1-38. https://doi.org/10.1080/01441640010020313
Farrell, M. J. (1957). The Measurement of Productive Efficiency. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), 120(3), 253. https://doi.org/10.2307/2343100
Garcia, I. M. (2009). Technical and Scale Efficiency in Spanish Urban Transport: Estimating with Data Envelopment Analysis. Advances in Operations Research, 2009, 1-15. https://doi.org/10.1155/2009/721279
Hidalgo, J., & Navarro, D. (2016). Análisis de la Eficiencia Técnica del Sector de Transporte Público: Costa Rica 2009. (Tesis para optar por el grado de Licenciatura), San José, Costa Rica, Universidad de Costa Rica.
Hong, Y. P., & Pan, C.-T. (1992). Rank-Revealing QR Factorizations and the Singular Value Decomposition. Mathematics of Computation, 58(197), 213-232. https://doi.org/10.2307/2153029
Karlaftis, M., Gleason, J., y Barnum, D. (2013). Bibliography of Urban Transit Data Envelopment Analysis (DEA) Publications. Recuperado de https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1350583
Komsta, L. (2015). Tests for Outliers. Viena, Austria: CRAN-Project. Recuperado de https://cran.r-project.org/web/packages/outliers/outliers.pdf
LCR Logística. (2002). Consultoría para la elaboración de una encuesta sobre los operadores del transporte reminerado de personas, modalidad autobús, en todo el país. Informe Final de la licitación restringida No. I-2001 de ARESEP [documento no publicado], San José, Costa Rica.
Lovell, C. A. K., & Rouse, A. P. B. (2003). Equivalent standard DEA models to provide super-efficiency scores. Journal of the Operational Research Society, 54(1), 101-108. https://doi.org/10.1057/palgrave.jors.2601483
Novaes, A. G. N., Silveira, S. F., & Medeiros, H. C. (2010). Efficiency and productivity analysis of the interstate bus transportation industry in Brazil. Pesquisa Operacional, 30(2), 465-485. https://doi.org/10.1590/S0101-74382010000200012
Penny, K. (1996). Appropriate Critical Values When Testing for a Single Multivariate Outlier by Using the Mahalanobis Distance. Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics), 45(1), 73–81. https://doi.org/10.2307/2986224
Sampaio, B. R., Neto, O. L., & Sampaio, Y. (2008). Efficiency analysis of public transport systems: Lessons for institutional planning. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 42(3), 445-454. https://doi.org/10.1016/j.tra.2008.01.006
Sheth, C., Triantis, K., & Teodorović, D. (2007). Performance evaluation of bus routes: A provider and passenger perspective. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 43(4), 453-478. https://doi.org/10.1016/j.tre.2005.09.010
Wilson, P. W. (2008). FEAR: A software package for frontier efficiency analysis with R. Socio-Economic Planning Sciences, 42(4), 247-254. https://doi.org/10.1016/j.seps.2007.02.001