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El presente estudio analiza las diferencias tecnológicas entre dos grupos de productores de leche, familiares (PF) y con manejo empresarial (PME). Para obtener estimaciones de efi ciencia técnica comparables entre los dos grupos se utiliza la metodología de meta-fronteras. Aunque los PME son técnicamente más efi cientes que los PF (0.702 y 0.487, respectivamente) ambos grupos podrían obtener un mayor nivel de productividad mejorando su efi ciencia técnica. Además, cada no de los grupos opera bajo diferentes condiciones tecnológicas. El valor promedio del meta-ratio es 0.911 para los PME y 0.807 para los PF. Por lo tanto, los PME deberían invertir en nuevas tecnologías para reducir la brecha tecnológica, mientras que los PF podrían implementar las prácticas y tecnologías prevalecientes que están siendo usadas por los PME.

[EN] Rangeland cattle production is the largest agricultural sector of Uruguay. Ranches produce up to three products (beef, sheep-meat, and wool) usually combined into an equivalent meat (EM) index. The objective is to compare the empirical results from the estimation of a single output stochastic production frontier (SPF) and a multi-output stochastic ray frontier (SRF) to provide insights on the useof the EM index to evaluate ranches performance. Results show similar efficiency scores. The average level of TE is 0.769 for the SPF and 0.779 for the SRF. We cannot discard EM index as a simple measure of combined production., [ES] La producción ganadera es el principal sector económico del Uruguay. Los establecimientos producen hasta tres productos (carne vacuna, ovina y lana) usualmente reportados en un indicador de carne equivalente. El objetivo es comparar resultados empíricos de una estimación con frontera estocástica de producción (SPF) y una frontera estocástica de rayo multiproducto (SRF) para aportar información en el uso del indicador para evaluar el desempeño de los establecimientos. Las estimaciones de ET son muy similares, 0,769 (SPF) y 0,779 (SRF), indicando que no hay evidencia suficiente para no usar el indicadorde carne equivalente para evaluar el desempeño de la ganadería., The authors want to thank the Instituto Plan Agropecuario for making the data available for research purposes. García-Suárez and Pérez-Quesada share senior authorship.

El objetivo de este trabajo es comprender cuáles son las prácticas que llevan a una chacra a estar en la frontera de producción de arroz e identificar las fuentes de ineficiencia productiva.La frontera se determinó utilizando la metodología «Análisis Envolvente de Datos» (DEA, por su sigla en inglés).Se determinaron cuatro tipos de eficiencia: técnica, de escala, de asignación y económica. En un segundo paso se estimó el efecto de las variables de manejo y ambientales sobre los resultados de eficiencia. La estimación se realizó mediante una regresión truncada debido a la naturaleza del proceso generador de datos. Los datos corresponden a 573 chacras de arroz de 26 productores diferentes y corresponden a las zafras entre 2004/05 y 2008/09. Son 10 las que chacras definen la frontera de producción considerando rendimientos constantes a escala (eficientes) y que el promedio de eficiencia técnica es de 0,6. Con rendimientos variables a escala el número de chacras eficientes aumenta a 25 y el promedio de eficiencia técnica aumenta a 0,74. Al considerar los precios de insumos y productos el número de chacras económicamente eficientes es tres y el promedio de eficiencia es 0,53. Los resultados de la regresión truncada sobre los distintos indicadores de eficiencia indican que los determinantes más importantes son la elección de variedades y el tipo de suelo. Tipo de siembra, tipo de laboreo y época de laboreo también tienen efectos significativos sobre algunos tipos de eficiencia. The objective of this work is to understand which practices lead a rice-field to be on the production frontier, and to identify the sources of productive inefficiency. A production frontier was defined using the Data Envelopment Analysis (DEA) methodology. Four different types of efficiency were estimated: technical, scale, allocative, and economic. In a second stage, the effect of management and environmental variables on the results of efficiency was estimated.The estimation was performed using a truncated regression, due to the nature of the data generating process. Data set comprises 573 rice fields from 26 growers over the period 2004/05 to 2008/09. Ten fields defined the production frontier considering constant returns to scale (efficient) with an average efficiency of 0.6. Under variable returns to scale the number of efficient fields increased to 25 and the average technical efficiency increased to 0.74. When considering the prices of inputs and output the number of economically efficient farms is three, and the average efficiency is 0.53. The results of the truncated regression on various efficiency indicators show that the most important determinants are the choice of varieties and soil type. Seeding characteristics, type of soil tillage, and time of tilling also have significant effects on some types of efficiency.