Assessing the efficiency of science, technology and innovation using Data Envelopment Analysis (DEA): The case of Colombia

Daniel Aristizábal Torres; Mónica Yuleni Castro Peña; Paola Andrea Echeverri Gutiérrez; Jesús David Valencia Salazar

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Assessing the efficiency of science, technology and innovation using Data Envelopment Analysis (DEA): The case of Colombia

Daniel Aristizábal-Torres ^[2] ; Mónica Yuleni Castro-Peña ^[1] ; Paola Andrea Echeverri-Gutiérrez ^[3] ; Jesús David Valencia-Salazar ^[3]
1. [1] Universidad Católica de Pereira
  
  Universidad Católica de Pereira
  
  Colombia
2. [2] Centro de Investigaciones, Universidad Libre Seccional Pereira, Pereira, Colombia
3. [3] Facultad de Ingeniería, Universidad Libre Seccional Pereira, Pereira, Colombia
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Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 84, Nº. 202, 2017, págs. 215-220
Idioma: inglés
Títulos paralelos:
- Evaluación de la eficiencia de ciencia, tecnología e innovación mediante Data Envelopment Analysis (DEA): Caso Colombia
Enlaces
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Resumen
- español
  Se plantea una aproximación de medición de la eficiencia de la producción científica mediante el Data Envelopment Analysis (DEA): modelos CCR y Assurance Region (AR) con base en los indicadores de ciencia, tecnología e innovación (CTI) en los departamentos y en el Distrito Capital (D.C.) de Colombia. Se concluyó que ambos modelos calculan la eficiencia de las unidades de análisis, siendo AR susceptible a jerarquizaciones generadas en las variables de acuerdo a los objetivos país en temas de CTI.
- English
  This paper provides insights into how to approach the assessment of scientific production efficiency using Data Envelopment Analysis (DEA). The methods employed in this paper take into account both the CCR and Assurance Region (AR) models, which are based on science, technology and innovation (STI) indicators. The sample focuses on the departments in Colombia as well as the CapitalDistrict (C.D.). The research concludes that both models calculate the efficiency of the units of analysis. Furthermore, according to the country’s STI targets,ARis susceptible to hierarchies generated within the variables.