Andrés Schuschny es Oficial de Asuntos Económicos de la División de Estadística y Proyecciones Económicas de la CEPAL. La realización de este estudio se concibió en el marco de los Talleres de Competitividad realizados en la CEPAL, entre los meses de abril y agosto del 2006. Las opiniones expresadas en este documento, que no ha sido sometido a revisión editorial, son de exclusiva responsabilidad del autor y pueden no coincidir con las de la Organización. Resumen El objetivo de este documento es presentar el método análisis envolvente de datos (Data Envelopment Analysis - DEA);. Se trata de una herramienta de análisis económico cuantitativo válida para estudiar el desempeño de unidades productivas, sectores y países que procura constituirse en un instrumento superador del tradicional enfoque basado en el simple cálculo de indicadores de productividad parcial ya que posee la ventaja de facilitar un tratamiento multidimensional, tanto del lado desde el espacio de los insumos o factores como del de los productos con que se trabaje, sin que ello implique la necesidad de sistematizar y procesar múltiples indicadores entrecruzados. El análisis envolvente de datos nos brinda una perspectiva sistémica e integrada para estudiar, en forma comparada, el desempeño de las unidades de producción bajo análisis. Con el fin de complementar la exposición teórica de la metodología se presenta un ejemplo de aplicación en el que se analiza el desempeño energético de 37 países de la región de América Latina y el Caribe. La investigación empírica se basa en el uso de cuatro indicadores que dan cuenta por un lado de la actividad económica, la intensidad de las emisiones de dióxido de carbono (CO2); y el consumo de energía basado en el uso de fuentes fósiles o limpias y alternativas. La meta del análisis envolvente de datos consiste en la utilización de toda la información disponible para categorizar el desempeño de las unidades productivas (en el ejemplo empírico, países); que participan del estudio, mediante la identificación de unidades pares (eficientes); a partir de las cuales se construyen otras unidades (virtuales); que resultan comparables y, gracias a las cuales,se calculan los indicadores de eficiencia y sus cambios a lo largo del tiempo. De esta forma, el análisis nos permite identificar aquellos países que mejor desempeño han tenido en términos de su eficiencia y capacidad de sustituir el consumo de energías no renovables por otras, a partir de la información contenida en toda la muestra. El estudio realizado nos muestra que son varios los países que han hecho esfuerzos por lograr incrementos en el nivel de actividad de la economía procurando, a su vez, sustituir el consumo energético hacia tecnologías limpias. En la primer parte del documento se realiza una presentación detallada de la metodología partiendo desde sus orígenes. Se especifican las definiciones elementales de productividad y eficiencia, luego se presenta con cierto detalle la metodología del análisis envolvente de datos (DEA); y el cálculo de indicadores que se derivan de ella. Así mismo, se comentan las principales ventajas y limitaciones de esta herramienta de análisis cuantitativo. Posteriormente se realiza una breve presentación de los índices de productividad de Malmquist que nos permiten estimar los cambios de la productividad a lo largo del tiempo y discriminar si dichos cambios se deben a variaciones en la eficiencia técnica o el cambio tecnológico propiamente dicho. Como se detalla luego, estos índices pueden ser calculados mediante el empleo del análisis envolvente de datos, presentado en las secciones anteriores. Luego se comentan algunos paquetes informáticos que facilitan el cálculo de los índices y la aplicación de la metodología. Finalmente, y a modo de ejemplo, se aplican las herramientas presentadas en las secciones anteriores para estudiar la eficiencia en el consumo energético y la sustitución entre energías no renovables como el petróleo, el gas y el carbón por energías de fuentes renovables.