¿Cómo medir la eficiencia de las universidades federales brasileñas?

Investigadora responsable: Viviane Pires Ribeiro

Título del artículo: universidades federales brasileñas: evaluación de eficiencia relativa y análisis de envoltura de datos

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

Lugar de intervención: Brasil

Tamaño de la muestra: 52 Instituciones Federales de Educación Superior

Sector: Educación

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

Variable de interés principal: eficiencia relativa

Método de evaluación: Otro - Análisis de envoltura de datos

Contexto de evaluación

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

Detalles de la intervención

Marinho et al. (1997) consideran el enfoque de medición de eficiencia proporcionado por el análisis de datos involucrado (DEA) en el contexto del sector público. La aplicación cubrió las principales universidades federales brasileñas para el año 1994, totalizando 52 Instituciones Federales de Educación Superior (IFES) y cada IFES fue tratado como una unidad productiva individual (DMU).

Algunas de las variables de entrada de producción utilizadas en el análisis fueron: área de edificios; área de hospitales; Área de laboratorios; número total de estudiantes; Maestros con doctorado; Maestros con una maestría; Personal administrativo con graduación o educación superior; Presupuesto para los gastos actuales; Estudiantes que comenzaron el curso de pregrado. Algunas de las variables de producción fueron: número de cursos de pregrado; número de cursos de posgrado y nivel de doctorado; Certificados emitidos - Grado de graduación; número de disertaciones de maestría aprobadas; número de tesis doctorales aprobadas; Promedio ponderado o evaluación de la MEC de los cursos de maestría y doctorado.

La mayoría de los datos fueron obtenidos por el Ministerio de Educación (MEC) y la Asociación Nacional de Líderes de Instituciones Federales de Educación Superior (Andifes). La información sobre los gastos actuales también se consideró a partir de un informe público publicado por Andifes. Por lo tanto, dada la gran cantidad de factores y productos de producción, los autores lanzaron la posibilidad de usar 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 de envío de datos, una técnica empírica flexible de medición de eficiencia comparativa y un método no paramétrico que emplea una programación matemática para construir límites de producción de unidades de producción, empleando procesos tecnológicos similares para transformar múltiples entradas en múltiples productos. DEA evalúa la eficiencia de las organizaciones sin fines de lucro, con las universidades buenos ejemplos de problemas de gestión complejos. La eficiencia se mide en relación con la práctica mejor observada. Además, la metodología también trata las dificultades que surgen de la falta de disponibilidad de los precios del mercado, los factores de producción y los productos.

Los modelos DEA admiten dos pautas: aumento del producto (orientación del producto) o la conservación de las entradas de producción (orientación de entrada). En el primer caso, la eficiencia se refiere al nivel de producción máximo, dado un uso fijo de entradas. En el segundo caso, la eficiencia se refiere al uso mínimo de entradas, dado un nivel de producción. Cuando la escala constante regresa, el hiperplano del borde de eficiencia es lineal y pasa a través del origen; En este caso, las dos pautas producen los mismos resultados de eficiencia. Cuando hay retornos variables de escala, este ya no es el caso. Sin embargo, la práctica empírica parece mostrar que la elección de entradas y productos que se utilizarán en el análisis es la mejor opción en lugar de la elección de la orientación.

Resultados

 Marinho et al. (1997) desarrollaron una aplicación de análisis de envoltura de datos, utilizando información sobre universidades federales brasileñas. Los autores tomaron un experimento utilizando la DEA de la Universidad Federal de Río de Janeiro, como parte de sus actividades de presupuesto e evaluación institucional, teniendo motivaciones desafiantes y positivas. La clasificación de las unidades de producción se generó de acuerdo con el puntaje de eficiencia y sugirió la importancia de las actividades de gestión universitaria. Además, un resultado notable es que la mayoría de los IFE reconocidos académicos fueron evaluados como unidades de producción eficientes.

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

Según los autores, el objetivo de motivar la aplicación sistemática del análisis de envoltura de datos como instrumento de política subsidiaria no fue completamente atendido. Por lo tanto, la nueva información e inventarios seguramente mejorarán los resultados de las aplicaciones DEA.

Lecciones de políticas públicas

¿Cómo medir la eficiencia relativa de las universidades federales brasileñas? Dado que el análisis de envoltura de datos evalúa la eficiencia de las organizaciones sin fines de lucro, esta técnica alternativa se puede utilizar en el estudio de eficiencia de las instituciones superiores. En Marinho et al. (1997), los autores señalan que la DEA proporciona objetivos para cada factor de producción y producto, en este sentido, el menú puede servir como soporte de información para la planificación y monitoreo 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 lo tanto, puede ser una herramienta de gestión importante en el campo de los sistemas organizacionales complejos, caracterizados por múltiples entradas y múltiples productos (incluso en los casos en que la tecnología no es bien conocida) y donde el presupuesto y el apoyo financiero necesitan una coordinación más fuerte y instrumentos de monitoreo.

Referencia

Marinho, A., Reende, M., Fachanha, Lo brasileño: evaluación de eficiencia relativa y análisis de envoltura de datos. Revista brasileña de economía . v. 51, n. 4, p. 489-508, 1997.