Análisis de eficiencia de las plantas de tratamiento de aguas residuales en Mendoza durante el período 2010-2021
Autor/es: Ayende Muñoz, Marcos Fabián;
Director/a: Calderón, Mónica Iris
Co-director/a: Riera, Félix Sebastián
Tipo de tesis: Tesina de grado
Título al que opta: Licenciado/a en Economía
Carrera / Programa: Licenciatura en Economía
Unidad Académica / Dependencia: Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas
Institución otorgante: Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas
Año de realización / defensa: 2023
Cantidad de páginas: 47 p.
Idioma: Español
Resumen en Español:
El objetivo de la investigación es determinar la eficiencia de las plantas de tratamiento de Mendoza durante el período 2010-2021. Surge la necesidad de aplicar técnicas econométricas para alcanzar una estimación adecuada de eficiencia, desde modelos paramétricos hasta no paramétricos. El tipo de abordaje metodológico es cuantitativo; siendo el carácter principal de esta tesis, el explicativo. Sin embargo, no se pasa por alto el análisis descriptivo de las variables cualitativas que representan el estado actual de las plantas de tratamiento. Para el armado de la base de datos primarios se realizaron simulaciones en el software “Poseidón”, teniendo como insumo, datos secundarios provenientes de diversas fuentes, AySAM, EPRE, entre otras. Para el análisis econométrico se tomaron modelos de “Stochastic Frontier Analysis” para datos de panel, tomando en cuenta el impacto del paso del tiempo en la eficiencia, además del modelo no paramétrico “Data Envelopment Analysis”. Evaluando cada uno de estos modelos en base a criterios estadísticos. Se pone el foco en las variables dependientes, su relación con la variable endógena, sobre todo con los niveles de eficiencia. Estas variables van desde milímetros cúbicos de agua tratada al año, costos anualizados de capital hasta la cantidad de energía empleada por cada planta durante el período de análisis. Para concluir, se menciona cuál de las tecnologías utilizadas actualmente resulta ser la más eficiente y de mayor escalabilidad.
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