Eficiencia técnica. Su medición

El término eficiencia ha sido muy utilizado a lo largo de la historia de la humanidad, teniendo varias definiciones según sus diversos autores, en este trabajo se resumen los principales conceptos asociados a este término encontrados en la literatura consultada. Se explican los principales métodos de medición de la eficiencia técnica, especificando los métodos fronteras y especialmente el Análisis Envolvente de Datos.

La eficiencia técnica. Definiciones conceptuales

La eficiencia es un concepto que posee diversas interpretaciones, de ahí que son numerosos los autores los que han tratado una o varias de sus dimensiones. Esta investigación se centra en la dimensión básica de este concepto: la eficiencia técnica.

La eficiencia técnica y la productiva son conceptos que habitualmente se emplean como sinónimos, sin embargo existen diferencias, de ahí la necesidad de explicar algunas de las definiciones dadas por diversos autores para delimitar la acepción objeto de estudio.

Koopmans (1951) fue quien dio por primera vez una definición de eficiencia productiva. Centrándose en la eficiencia técnica, afirmó que una combinación factible de recursos y productos es técnicamente eficiente, si es tecnológicamente imposible aumentar algún producto o reducir algún recurso sin reducir simultáneamente al menos otro producto o aumentar al menos otro recurso.

A su vez Farell (1957) fue el primero en dividir el concepto de eficiencia productiva en dos componentes: técnica y asignativa, además de desarrollar un método para el cálculo empírico con el objetivo de medir la eficiencia relativa de un conjunto de empresas. Este trabajo tuvo como antecedentes las investigaciones realizadas por Koopmans (1951) y Debreu (1951). La eficiencia asignativa consiste para Farell en elegir, entre las combinaciones de recursos y productos técnicamente eficientes, aquellas que, considerando los precios de los recursos, resulten más baratas.

Bishop y Toussaint (1966) consideran que la eficiencia es la medida de control que permite evaluar las selecciones, se refiere a la proporción entre el valor del producto y el valor del insumo. Para estos autores el método de producción es más eficiente que otro cuando rinde un valor mayor de producto por unidad de valor de insumo.

Desde otro punto de vista Banker, Charnes y Cooper (1984) plantean que la eficiencia técnica está compuesta por la "eficiencia técnica pura" y la "eficiencia técnica de escala". La primera hace referencia a la utilización óptima de factores productivos, mientras que la segunda mide el grado en que una unidad productiva opera en la dimensión óptima, es decir, considera el tamaño de la planta y está asociada a la existencia de rendimientos variables a escala.

González y Miranda (1989) tratan la eficiencia como sinónimo de efectividad planteando, por ejemplo, que la agricultura es una rama económicamente efectiva si garantiza el máximo de producción necesaria a la sociedad por unidad de superficie, por unidad de todos los recursos (laborales, materiales y financieros) y por unidad de gastos.

Sherman et al. (1997) definen la eficiencia técnica como la capacidad de producir bienes o servicios con el mínimo nivel de recursos posible.

Los conceptos referidos anteriormente presentan similitudes que permiten afirmar que la eficiencia técnica es la relación entre la producción y los insumos empleados para obtenerla y que es mayor eficiente aquel, que haciendo un óptimo uso de los recursos, logra mayor producción por unidad de insumo teniendo en cuenta la particularidad y capacidad de su empresa .O sea es la maximización de la producción con un mínimo de recursos o igual la minimización de los mismos dado un nivel de producción a alcanzar.

Para Coll y Blasco (2006) la eficiencia económica (o global) puede ser descompuesta en eficiencia técnica y asignativa, lo que demuestra que se emplean indistintamente los conceptos eficiencia económica y eficiencia productiva; ambos conceptos engloban al de eficiencia técnica.

Por lo tanto, la eficiencia técnica se refiere a la habilidad de obtener el máximo producto posible dados una canasta de factores de producción y un nivel de tecnología determinados. Específicamente, un productor utiliza las mejores prácticas posibles que le significarán el máximo nivel de producción alcanzable, que es superior que el de un productor que no hace lo mismo, dado un conjunto de factores de producción y tecnología relativamente homogéneos. En otros términos, la eficiencia técnica alude a la habilidad de producir en la frontera de posibilidades de producción.

Medición de la eficiencia

Unos de los cuerpos teóricos que integran la microeconomía es la teoría del productor. Entre los objetos de estudio de esta disciplina ocupan un lugar bien importante la búsqueda de una adecuada descripción formal de la tecnología y las posibles medidas de eficiencia(o ineficiencia) del proceso productivo ha sido la principal motivación para formalizar la relación insumo-producto. En el intento de cuantificar la eficiencia se trata de buscar una referencia sobre lo que debe producir una firma, dados determinados insumos a su disposición. Dicha referencia puede entonces ser comparada con el resultado real del proceso productivo, y esta relación nos daría una medida de cuán eficiente es el proceso, más estrictamente una medida de eficiencia técnica (García, 2002).

La necesidad de cuantificar la eficiencia de cualquier organización implica seleccionar algún método de estimación que permita conocer su comportamiento. De ahí que existan desde los métodos que tradicionalmente se han empleado en la medición de la eficiencia en el uso de los recursos productivos hasta los métodos más avanzados basados en una representación formal de la tecnología, es decir, en una función de producción.

Los métodos tradicionales se destacan como bases analíticas para medir la eficiencia técnica el cálculo de la productividad parcial (PP) y de la productividad total de los factores (PTF). La productividad parcial se refiere al cálculo donde se relaciona la producción con un solo factor y el segundo relaciona los bienes producidos y los precios a los que se vende, con los bienes adquiridos y el precio al que se compra.

Sin embargo, los indicadores de productividad parcial presentan la limitación de que pueden obtenerse dos indicadores iguales con niveles de input y output totalmente diferentes o clasificar a unidades eficientes en peor posición que otras que no aprovechan todas las posibilidades de producción.

De igual forma, se puede obtener una aproximación a la productividad global de la empresa o productividad total de los factores estableciendo diversas ponderaciones sobre los diferentes recursos y productos. Con esas ponderaciones se construye un indicador que permite determinar el cociente entre la suma ponderada de las producciones dividido por una suma ponderada de recursos. En este caso las principales limitaciones se concentran en la forma arbitraria que habitualmente se utiliza para elegir esas ponderaciones o precios, además de la comparación de unidades con producciones heterogéneas.

Una vez determinadas las ponderaciones, sirven de precio fijo de cada recurso o producción, por lo que debería reunirse un grupo de unidades cuyas prioridades respecto a la producción o la importancia de cada uno de sus recursos tuviesen su reflejo en esos precios. La posibilidad de usar los costos por unidad producida como medida alternativa de eficiencia puede criticarse también porque el escenario de precios relativos puede cambiar con los años, lo que impide establecer comparaciones intertemporales sobre la misma base de ponderaciones para los recursos.

Estas son las principales razones que han contribuido al desarrollo de los llamados métodos fronteras que consisten en buscar un óptimo para comparar la producción de la empresa con la que resulte similar a ella.

En cuanto a los metodos de estimacion de frontera, el basamento teórico que los sustentan se debe a la teoría desarrollada por Farell (1957). Este autor supuso una empresa que empleara dos factores para generar un output bajo rendimientos constantes a escala y total conocimiento de la función de producción (ver figura 1.1).

Eficiencia técnica y asignativa propuesta por Farrell

En el gráfico anterior la curva I´ es la isocuanta unitaria, de modo que representaría las combinaciones mínimas de recursos X1 y X2 necesarias para generar una unidad de producto. Es decir, cualquier combinación de recursos de esta isocuanta será eficiente para producir una unidad de producto.

De este modo, R sería una asignación eficiente mientras que Q no pues emplea más insumos para lograr el mismo producto. En este sentido, la eficiencia técnica de Q vendría dada por OR/OQ.

Sin embargo, en el anterior razonamiento no se han considerado en ningún momento los precios de los factores. Este autor los introdujo en su trabajo al considerar la eficiencia precio. Desde este punto de vista, la recta BB´reflejaría la relación existente entre los precios de los recursos mediante su pendiente. En este sentido, R´ y no R sería la asignación eficiente puesto que tal vez ambas fuesen eficientes técnicamente pero sólo R´ puede ser adquirida a los precios preestablecidos con el mínimo costo posible (puesto que el punto de equilibrio del productor se deriva de la tangencia de la recta de restricción presupuestaria con la isocuanta).

En este sentido, la medición de la eficiencia precio o asignativa de la asignación R vendría dada por OS/OR. Es decir, si se deseara cambiar las proporciones de recursos hasta el mismo tipo que la reflejada por R´ y mantener la eficiencia técnica constante, los costos deberían ser disminuidos en una proporción OS/OR.

En esta teoría se basan los métodos de estimación fronteras, los cuales se agrupan básicamente en dos bloques: los modelos que utilizan las aproximaciones paramétricas y los que emplean aproximaciones no paramétricas.

Las aproximaciones paramétricas (determinísticas y estocásticas) requieren formas funcionales que especifiquen la relación entre los insumos y los productos. Se estiman los parámetros a partir de las observaciones de la realidad.

El enfoque de aproximación paramétrico permite el cálculo de los parámetros mediante programación matemática o técnicas econométricas. Los modelos econométricos han sido los más empleados, en particular el Método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), pero la función media de producción no refleja la frontera de posibilidades de la unidad objeto de estudio.

El desarrollo de otros métodos econométricos que sintetiza Álvarez (2001) tales como la Programación Matemática, Mínimos Cuadrados Ordinarios Corregidos y Máxima Verosimilitud, contribuyen a la determinación de fronteras estocásticas que facilitan una medición más objetiva de la eficiencia productiva al garantizar que todas las observaciones estén sobre o por debajo de la frontera de producción.

El análisis de fronteras estocásticas, como Lovell (2001) afirma, permite incorporar los efectos del ruido estadístico que impregna a todo dato económico y la realización rigurosa, a través de la inferencia estadística, de contrastes de hipótesis relacionadas con la estructura de la tecnología y significación estadística de los índices de ineficiencia. Una de las ventajas de las fronteras paramétricas frente a las no paramétricas radica en la posibilidad de realizar inferencias estadísticas.

En las aproximaciones no paramétricas no se precisa establecer una tecnología de parámetros que determine a priori las relaciones entre los recursos y los productos, solo hay que definir ciertas prioridades que deben satisfacer los puntos del conjunto de producción, de esta forma los datos son envueltos, determinándose si los puntos pueden pertenecer o no a la frontera bajo esas prioridades.

Los modelos de naturaleza no paramétrica utilizan técnicas de programación matemática para medir y evaluar la eficiencia de las unidades de decisión. Se destacan fundamentalmente dos técnicas: el Free Disposal Hull (FDH)[1] y el Análisis Envolvente de Datos (AED). Ambos son métodos no paramétricos los cuales no exigen la existencia de una función probabilística para su aplicación.

La diferencia entre ambos radica en los supuestos que establecen para la construcción de la tecnología productiva de referencia. El FDH no incluye la condición de convexidad, ya que más bien considera el concepto de dominio, que se refiere a la capacidad de producir más producto con la utilización de menos recursos. Por tanto, una unidad se considera eficiente cuando no es dominada por ninguna otra. El FDH tiene como inconveniente su extrema sensibilidad al número de dimensiones consideradas en el análisis. Al aumentar el número de factores o productos, se reduce la posibilidad de que una unidad sea dominada por otras, por lo que aumenta la probabilidad de ser declarada eficiente, por lo que este método pierde su poder discriminatorio entre unidades productivas[2]Por tanto, las unidades consideradas ineficientes por este método lo serán también con el AED, de ahí que a menudo se considera el FDH un caso especial de este.

En la figura 2 se representan las fronteras de producción por los dos métodos anteriormente mencionados. La diferencia esencial de la frontera FHD con la estimada en el AED es la formación de escalera que asume la misma.

En esta investigación el instrumento analítico seleccionado para la medición de la eficiencia técnica es el Análisis Envolvente de Datos.

Representación gráfica de los métodos fronteras determinísticos

Análisis Envolvente de Datos

La metodología Análisis Envolvente de Datos es un modelo de programación matemática que, aplicado a los datos observados, proporciona una nueva vía de obtener estimaciones empíricas de relaciones extremas, como pueden ser las funciones de producción y/o los conjuntos de posibilidades de producción eficientes, que son la piedra angular de la economía moderna.

Para emplear el AED solo hay que definir las propiedades que debe satisfacer el conjunto de posibilidades de producción. La flexibilidad de este método en cuanto a la tecnología productiva ha favorecido su uso intensivo en relativamente poco tiempo, principalmente en estudios relacionados con la medición de la eficiencia de procesos productivos, cuya modelación, a través de una forma funcional conocida, causa grandes dificultades.

Charnes, Cooper y Rhodes (1979), acuñaron por primera vez el término de análisis de envoltura de datos. Con esta denominación se engloba el uso de técnicas de programación matemática para seleccionar, de entre una muestra, aquellas empresas que son eficientes, y a partir de ellas construir una envolvente de las observaciones. También se obtiene una medida de eficiencia para cada empresa, comparándola con dicha envolvente. Con ellas es posible analizar el caso más general de múltiples inputs y outputs.

La metodología AED ofrece una información muy completa e individualizada de las unidades de decisión analizadas, mediante una única puntuación de eficiencia relativa, permitiendo conocer aspectos de interés tanto de los centros eficientes como de los ineficientes, esto es, proporciona explorar los orígenes de la ineficiencia a través de los multiplicadores obtenidos o simplemente mediante comparación con el conjunto de empresas eficientes tomadas como referencia. A través de estos análisis es posible extraer conclusiones sobre la utilización de los recursos, incluso, cuantificar la ganancia potencial que la eliminación de estas ineficiencias supondría. La mayor ventaja es su flexibilidad, en el sentido de que impone condiciones menos restrictivas sobre la tecnología de referencia y también en cuanto a que se adapta a contextos multiproducto, e, incluso, de ausencia de precios, con relativa sencillez. Otra ventaja del AED es que permite relacionar simultáneamente todos los recursos con los productos, pudiendo identificarse cuales recursos están siendo infrautilizados y no se necesita que las variables estén expresadas en una misma unidad de medida.

A pesar de las ventajas referidas, el carácter no paramétrico y determinístico de la metodología AED, genera una serie de inconvenientes que se deben tener en cuenta cuando se utiliza este método para la medición y evaluación de la eficiencia. Pedraja et al. (2001) destacan entre los defectos potenciales, la especial relevancia que tiene la sensibilidad de los resultados obtenidos a la especificación del modelo y a la utilización de datos inapropiados, así como el hecho de que se obtienen estimaciones puntuales

Los modelos de programación matemática en que se sustenta el AED han evolucionado en la medida que la teoría ha sido tratada por diferentes autores con el objetivo de hacerla más flexible. Charnes, Cooper y Rhodes (1978) fueron los primeros en proponer un modelo fraccional el cual se le conoce por modelo AED-CCR para medir la eficiencia de las unidades productivas con orientación a los recursos, este se aplicó al programa de educación Follow – Through de las escuelas públicas de los Estados Unidos.

Este modelo básico (CCR) consideraba la medida de eficiencia como el cociente entre la suma ponderada de outputs con la de inputs de cada unidad productiva. La formulación matemática es la siguiente:

La función objetivo e0 es el ratio de eficiencia de la unidad comparada y la maximización de la misma está sujeta a que ningún ratio de eficiencia supere la unidad. La resolución de este modelo permite obtener un conjunto óptimo de ponderaciones (pesos o multiplicadores) que maximicen la eficiencia relativa e0, de las unidades de decisión objeto de evaluación, sujeto a la restricción (1.1) lo que significa que ninguna Unidad de Decisión puede tener una puntuación de eficiencia mayor que la unidad usando estas mismas ponderaciones. La principal desventaja es que el programa puede asignar una ponderación nula o muy escasa a un determinado factor que, desde el punto de vista teórico, tenga una gran importancia en la eficiencia de las unidades decisoras.

Estos autores consideraron además una versión a este modelo que permite el cálculo de la medida de ineficiencia. En este caso se minimiza el ratio a obtener entre la suma ponderada de los inputs y los outputs, cambiando de igual forma la condición a que está sujeta el valor de la función objetivo.

Los modelos orientados a la producción y los recursos asumen que todas las entidades se encuentran operando en escala óptima con rendimientos constantes, no se considera la influencia que pudiera tener la existencia de economías de escala en la evaluación del ratio de eficiencia de las entidades. Para contemplar la posibilidad de existencia de ineficiencias debidas a las diferencias entre escalas operativas Banker, Charnes y Cooper (1984) propusieron añadir una restricción a las variables del modelo anterior. Dicha restricción es:

Para diferenciarlo de los anteriores modelos que presentan esta condición se les llamó modelos de rendimientos variables a escala.

La imposición de esta restricción para el modelo de rendimientos variables a escala implica que el conjunto de referencia para la entidad considerada está más cerca. De este modo se asegura que un agente sea comparado con otros de tamaño similar. Una característica del modelo de rendimientos variables a escala es que los puntajes encontrados son iguales o superiores a los del modelo de rendimientos constantes a escala, debido a que la entidad se está comparando con agentes eficientes aun cuando no lo sean en términos de escala. De este modo, una entidad podría ser comparada con otras que no necesariamente son eficientes a escala pero con tamaños similares, lo que resultaría un puntaje mayor.

Otro aspecto importante de este tipo de modelos es que permite la descomposición del índice de eficiencia técnica en eficiencia técnica pura y eficiencia de escala (EE). Para que una entidad pueda ser considerada eficiente en el modelo de rendimientos constante a escala debe tener eficiencia técnica y eficiencia de escala.

Para que una entidad sea considerada eficiente en el modelo de rendimientos variables a escala solo debe contar con eficiencia técnica. De este modo la relación entre la eficiencia técnica de escala y la eficiencia técnica pura se define como:

Donde: CRS – Rendimientos constantes de escalaVRS – Rendimientos variables de escalaSi una entidad es eficiente en el sentido de rendimientos constante a escala entonces será eficiente tanto a escala como técnicamente, por lo que su ?EE será igual a uno.En caso de que se quiera conocer si la ineficiencia de una entidad es debido a que está operando en el área de rendimientos decrecientes a escala o en el área de rendimientos crecientes a escala, debe sustituirse la restricción por:

(1.3)

Esta nueva condición incorpora la imposición de no permitir rendimientos crecientes a escala. De esta manera si el nuevo valor obtenido al ejecutar esta formulación da lugar a rendimientos variables a escala significa que la entidad está operando en el tramo de la curva de rendimientos decrecientes a escala.

El AED es una técnica avanzada para estudios de referencia; conocer que una unidad productiva es ineficiente es el punto de partida para identificar qué se está haciendo mal y cómo puede hacerse bien. "Una forma de abordar el problema es que, una vez que la empresa sabe que es ineficiente, el empresario visite algunas de la empresas eficientes para aprender cómo se hacen las cosas bien (lo que se conoce como benchmarking" (Álvarez, 2002).

El AED se considera una técnica cuantitativa avanzada para realizar estudios de referencia o benchmarking, debido a que brinda la posibilidad para toda unidad productiva ineficiente, de fijar un punto de proyección sobre la frontera eficiente, que indique la dirección de mejora de la misma. Este punto de proyección puede estar representado por una unidad productiva eficiente real o ficticia, es decir, puede suceder que el punto de referencia para la mejora sea una unidad, cuyos datos fueron observados, es decir, una unidad real. En caso contrario hay que crear una unidad virtual, a partir de la combinación lineal de puntos observados.

La unidad o unidades eficientes implicadas, constituyen el conjunto de referencia de una unidad evaluada y calificada de ineficiente.

En la figura 1.3 se presenta la frontera eficiente para un conjunto de unidades productivas. Las unidades A, B y D son eficientes técnicamente. La unidad C ineficiente

Las expresiones (1.4) y (1.5) determinan los valores objetivo inputs y outputs respectivamente, para la unidad ineficiente C, es decir, los niveles de inputs y outputs que la convertirían en eficiente, en caso de alcanzarlos.

La comparación entre los valores observados y los valores objetivo fijados, para la unidad ineficiente, permite establecer la cuantía, en términos absolutos y relativos (mejora potencial), del incremento de productos y/o reducción de recursos que esta debería tratar de alcanzar para convertirse en eficiente.

La metodología AED permite llevar a cabo un estudio de referencia (Benchmarking) de la eficiencia relativa de una unidad productiva con respecto a las demás en un contexto en el cual dicha eficiencia no puede ser fácilmente expresada como el cociente de un único producto sobre un único insumo. También considera que una unidad productiva es eficiente, y por tanto pertenece a la frontera de producción, cuando produce más de algún producto sin generar menos del resto y sin consumir más recursos, o bien cuando utilizamos menos de algún recurso, y no más del resto, genere los mismos productos. La idea es comparar cada unidad no eficiente con aquella que lo sea, y a la vez tenga una técnica de producción similar, es decir, que utilice insumos en proporciones similares para obtener productos parecidos.

Aplicación de métodos fronteras para estimar eficiencia técnica

En el mundo actualmente se utilizan los métodos de estimación frontera para medir la eficiencia técnica en diversos sectores de la economía, aunque en Cuba son escasos los trabajos relacionados con la medición de eficiencia técnica a partir de la estimación de fronteras de producción, la experiencia internacional en cuanto a la aplicación del AED es amplia y variada. Los análisis empíricos han tenido como escenario de investigación tanto empresas productoras de bienes como de servicios.

La primera aplicación del AED fue en el sector educacional y se debe a Rhodes (1978), el cual evaluó la eficiencia del programa de educación Follow- Through de las escuelas públicas de los Estados Unidos. Otros estudios empíricos que se destacan en este campo son los desarrollados por Bessent (1982), Thanassoulis (1994), Goldstein (1996), Cooper (1997), Mancebón (1998), Barrow (1991), Silva-Portela (2001), Fuentes (2002), Muñiz (2002), entre otros. La medición de la eficiencia en los servicios hospitalarios también ha sido objeto de estudio en diversas investigaciones. La estimación de la eficiencia hospitalaria mediante métodos frontera es tratada por Grosskopf y Valdmanis (1987), Burgess y Wilson (1993), Ozkan y Luke (1993), Zuckerman et al. (1994), Magnusesen (1996), entre otros.

También existen aplicaciones en el sector agropecuario, como Vicario et al. (2000) miden la eficiencia técnica en explotaciones multicultivo de la provincia de Córdoba mediante métodos paramétricos y no paramétricos estimando las unidades con mejores resultados productivos. En este estudio se consideraron una serie de variables socioeconómicas tales como el tamaño de las explotaciones, la edad de los agricultores y su nivel de estudio.

Pardo et al (2001) aplican el AED para medir la eficiencia técnica de la producción de leche en Córdoba. Hacen un estudio considerando 38 explotaciones lecheras utilizando como principales factores productivos el pienso y el forraje. Orientan su trabajo a la minimización de los inputs debido a que el objetivo principal del mismo es identificar aquellas explotaciones lecheras con más posibilidades de perdurar frente al mercado competitivo.

También existen aplicaciones dirigidas a determinar la eficiencia de las explotaciones lecheras, destacándose los trabajos de González et al. (1996) Ferrier y Porter (1991), Jarofullah y Whiteman (1999), Sing et al. (2000), Satbir et al. (2000), Arzubi y Berbel (2001) y Pardo et al. (2001). El análisis temporal es también empleado por Damas y Romero (1997) en el estudio de la eficiencia de las cooperativas almazareras de Jaén.

En el sector del transporte también se ha aplicado este método, Termes (1996) estudia la eficiencia técnica del trasporte urbano en 16 regiones de Cataluña, los principales indicadores considerados son: número de kilómetros útiles, número de viajeros, litros de combustibles consumido por recorrer 100 kilómetros y costos de explotación del transporte. Correira et al. (2007) realizan un estudio de eficiencia en la empresa aérea Varing y Tam, encargadas de garantizar las principales rutas nacionales en Brasil. Monteforte (2006) en la investigación realizada sobre la regulación económica y rentabilidad de la industria del gas natural de México, incluye en una de sus etapas el empleo del método AED para estimar la trayectoria de eficiencia esperada en las empresas de dicha industria. Leiton (2007) evalúa los diversos modelos que pueden contribuir al análisis económico del transporte ferroviario de carga y pasajero en Bolivia en el período comprendido entre 1998 y el 2002.

Además se está desarrollando todo un campo de aplicación que tiene en consideración el aspecto medioambiental, dando esta nueva metodología lugar a la estimación de la eficiencia medioambiental conjuntamente con la eficiencia técnica.

Autor:

Ana Iris Romeu Yanes

Enviado por:

Javier Cabrera

UNIVERSIDAD CENTRAL "MARTA ABREU" DE LAS VILLAS

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS

DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA

Santa Clara

Septiembre 2011

[1] No se encontró en la literatura consultada la traducción del nombre de este método al idioma español.

[2] Pedraja et al., 2001 y Muñiz, 2001