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dc.contributor.advisorTapia García, Jesús Alberto es
dc.contributor.authorMoreno Gómez, Brenda Virginia
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Facultad de Ciencias es
dc.date.accessioned2025-09-18T14:35:31Z
dc.date.available2025-09-18T14:35:31Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.urihttps://uvadoc.uva.es/handle/10324/77912
dc.description.abstractEste Trabajo de Fin de Grado evalúa la eficiencia de las bibliotecas públicas de Castilla y León durante el año 2020 mediante la metodología DEA (Análisis Envolvente de Datos). Se ha seleccionado dicho año por su carácter excepcional debido a la pandemia de COVID-19, lo que permite analizar el desempeño de las bibliotecas en un contexto de fuertes restricciones. Los datos utilizados provienen del Anuario Estadístico de Castilla y León. Tras un análisis exploratorio, se optó por un modelo con dos inputs (gastos corrientes y número de bibliotecas) y un output (número de visitantes). Aunque inicialmente se consideró incluir más variables, la limitada muestra de nueve provincias restringió las posibilidades del modelo. Se aplicaron los modelos CCR y BCC para distinguir entre eficiencia técnica pura y eficiencia de escala. Los resultados revelan notables diferencias entre provincias. Solo Burgos y Soria alcanzan una eficiencia plena (1.00), mientras que Segovia presenta la menor eficiencia (0.39), lo que indica que podría reducir sus recursos en un 61% sin afectar el número de visitantes. Seis provincias muestran rendimientos crecientes a escala, lo que sugiere que podrían beneficiarse de una expansión. Por el contrario, Valladolid presenta rendimientos decrecientes, posiblemente debido a un tamaño excesivo. Burgos se posiciona como referente para todas las provincias ineficientes. Las recomendaciones principales son: fomentar la expansión en provincias con rendimientos crecientes siguiendo el modelo de Burgos, reconsiderar la escala operativa de Valladolid, y realizar una revisión profunda de la gestión en Segovia.es
dc.description.abstractThis Final Degree evaluates the efficiency of public libraries in Castilla y León during the year 2020 using the DEA (Data Envelopment Analysis) methodology. The year was chosen due to its exceptional nature caused by the COVID-19 pandemic, offering a unique opportunity to assess library performance under significant restrictions. The data used comes from the Statistical Yearbook of Castilla y León. Following an exploratory analysis, a model was selected with two inputs (current expenditures and number of libraries) and one output (number of visitors). Although more variables were initially considered, the limited sample of nine provinces constrained the model’s complexity. Both CCR and BCC models were applied to distinguish between pure technical efficiency and scale efficiency. The results reveal significant differences among provinces. Only Burgos and Soria achieved full efficiency (1.00), while Segovia showed the lowest efficiency (0.39), suggesting it could reduce its resources by 61% without affecting visitor numbers. Six provinces exhibit increasing returns to scale, indicating potential benefits from expansion. In contrast, Valladolid shows decreasing returns, possibly due to excessive size. Burgos serves as a benchmark for all inefficient provinces. The main recommendations are: provinces with increasing returns should consider expanding following Burgos’s model; Valladolid should reassess its operational scale; and Segovia requires a thorough review of its management practices.es
dc.description.sponsorshipDepartamento de Estadística e Investigación Operativaes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.classificationAnálisis envolvente de datoses
dc.subject.classificationBenchmarkes
dc.subject.classificationCargas factorialeses
dc.titleAnálisis de eficiencia de bibliotecas públicas mediante análisis envolvente de datos (DEA): un estudio en Castilla y Leónes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.description.degreeGrado en Estadísticaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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