¿Cómo medir la eficiencia de las universidades federales brasileñas?

Investigadora responsable: Viviane Pires Ribeiro

Título del artículo: UNIVERSIDADES FEDERALES DE BRASIL: EVALUACIÓN DE EFICIENCIA RELATIVA Y ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS

Autores del artículo: Alexandre Marinho, Marcelo Resende y Luís Otávio Façanha

Lugar de intervención: Brasil

Tamaño de la muestra: 52 instituciones federales de educación superior

Sector: Educación

Tipo de intervención: Medir la eficiencia relativa de las universidades federales brasileñas

Variable de principal interés: Eficiencia relativa

Método de evaluación: Otros - Análisis envolvente de datos

Contexto de evaluación

El estudio de las organizaciones multiproducto sin fines de lucro es objeto de un interés creciente en la literatura empírica. La principal dificultad asociada a la evaluación de estas entidades está relacionada con una caracterización precisa de sus tecnologías. Las universidades y las jerarquías profesionales son un buen ejemplo de este tipo de organizaciones, ya que sus tecnologías se caracterizan por múltiples factores de producción y productos y la maximización de ganancias no es la conducta principal de la organización. Además, sus operaciones están guiadas por varias misiones y objetivos generales. En consecuencia, la eficiencia no puede definirse simplemente y la cuestión de medirla se convierte en un desafío central de investigación y gestión.

Detalles de la intervención

Marino et al. (1997) consideran el enfoque de medición de la eficiencia proporcionado por el Análisis Envolvente de Datos (DEA) en el contexto del sector público. La solicitud abarcó las principales universidades federales brasileñas para el año 1994, totalizando 52 Instituciones Federales de Educación Superior (IFES) y cada IFES fue tratada como una unidad de producción individual (DMU).

Algunas de las variables de insumos de producción utilizadas en el análisis fueron: área de construcción; área hospitalaria; área de laboratorio; número total de estudiantes; profesores con doctorado; profesores con maestría; personal administrativo con título universitario o educación superior; presupuesto de gastos corrientes; estudiantes que iniciaron su carrera de pregrado. Algunas de las variables de producción fueron: número de carreras de pregrado; número de cursos de posgrado – nivel de maestría y nivel de doctorado; certificados emitidos – título de graduación; número de tesis de maestría aprobadas; número de tesis doctorales aprobadas; promedio ponderado o evaluación MEC de cursos de maestría y doctorado.

La mayoría de los datos fueron obtenidos por el Ministerio de Educación (MEC) y la Asociación Nacional de Directores de Instituciones Federales de Educación Superior (ANDIFES). También se consideró información de gastos corrientes, obtenida de un informe público difundido por ANDIFES. Así, dada la gran cantidad de factores y productos de producción, los autores plantearon la posibilidad de utilizar el análisis factorial para explorar dimensiones comunes en el conjunto de datos.

Detalles de la metodología

La metodología adoptada por Marinho et al. (1997) es el Análisis Envolvente de Datos, una técnica empírica flexible para medir la eficiencia comparativa y un método no paramétrico que utiliza programación matemática para construir fronteras de producción de unidades productivas, empleando procesos tecnológicos similares para transformar múltiples insumos en múltiples productos. La DEA evalúa la eficiencia de las organizaciones sin fines de lucro, siendo las universidades buenos ejemplos de problemas complejos de gestión. La eficiencia se mide en relación con las mejores prácticas observadas. Además, la metodología también aborda las dificultades que surgen de la falta de disponibilidad de datos sobre precios de mercado, factores de producción y productos.

Los modelos DEA admiten dos orientaciones: aumento de la producción (orientación output) o conservación de los insumos de producción (orientación input). En el primer caso, la eficiencia se refiere a obtener el máximo nivel de producción, dado un uso fijo de insumos. En el segundo caso, la eficiencia se refiere al uso mínimo de insumos, dado un nivel de producción. Cuando hay rendimientos constantes a escala, el hiperplano de la frontera de eficiencia es lineal y pasa por el origen; en este caso, ambas orientaciones producen los mismos resultados de eficiencia. Cuando hay rendimientos variables a escala, este ya no es el caso. Sin embargo, la práctica empírica parece mostrar que la mejor opción es la elección de los insumos y productos que se utilizarán en el análisis, más que la elección de la orientación.

Resultados

 Marino et al. (1997) desarrollaron una aplicación de análisis envolvente de datos, utilizando información sobre universidades federales brasileñas. Los autores llevaron a cabo un experimento utilizando la DEA de la Universidad Federal de Río de Janeiro, como parte de sus actividades de evaluación presupuestaria e institucional, teniendo motivaciones tanto desafiantes como positivas. El ranking de unidades de producción se generó según el puntaje de eficiencia y sugirió la importancia de las actividades de gestión de las universidades. Además, un resultado notable es que la mayoría de IFES reconocidas en la academia fueron evaluadas como unidades de producción eficientes.

Las unidades de producción que presentaron resultados 100% eficientes constituyeron la "frontera eficiente". Los autores enfatizan que la exploración de dimensiones comunes en el conjunto de datos, a través del análisis factorial, fue fundamental para permitir una discriminación adecuada de las DMU.

Según los autores, el objetivo de motivar la aplicación sistemática del análisis envolvente de datos como instrumento político subsidiario no se ha cumplido plenamente. Por lo tanto, la nueva información e inventarios ciertamente mejorarán los resultados de las aplicaciones de DEA.

Lecciones de políticas públicas

¿Cómo medir la eficiencia relativa de las universidades federales brasileñas? Dado que el análisis envolvente de datos evalúa la eficiencia de las organizaciones sin fines de lucro, esta técnica alternativa se puede utilizar para estudiar la eficiencia de las instituciones superiores. En Marinho et al. (1997), los autores enfatizan que la DEA proporciona metas para cada factor de producción y producto, en este sentido, el menú puede servir como soporte informativo para la planificación y seguimiento de las actividades de las unidades de producción. Por lo tanto, este tipo de análisis puede ser especialmente útil para medir la eficiencia comparativa y, por tanto, puede constituir una importante herramienta de gestión en el ámbito de sistemas organizativos complejos, caracterizados por múltiples entradas y múltiples productos (incluso en los casos en los que la tecnología no es bien conocida) y donde el apoyo presupuestario y financiero necesita instrumentos de coordinación y seguimiento más sólidos.

Referencia

MARINHO, A., RESENDE, M., FAÇANHA, LO Universidades Federales Brasileñas: Evaluación de Eficiencia Relativa y Análisis Envolvente de Datos. Revista Brasileña de Economía . v. 51, n. 4, pág. 489-508, 1997.