El ambiente de operación y el nivel de eficiencia. Un estudio de segunda etapa en el área de salud de gestión pública

Autores/as

  • Patricia Iñiguez Facultad de Ciencias Económicas-Universidad Nacional de Río Cuarto-Río Cuarto-Argentina
  • Juan M. Gallardo Facultad de Ciencias Económicas-Universidad Nacional de Río Cuarto-Río Cuarto-Argentina
  •  Mariana Arburua Facultad de Ciencias Económicas-Universidad Nacional de Río Cuarto-Río Cuarto-Argentina
  • Pablo Pagano Facultad de Ciencias Económicas-Universidad Nacional de Río Cuarto-Río Cuarto-Argentina
  • Agustín M. Arzú Facultad de Ciencias Económicas-Universidad Nacional de Río Cuarto-Río Cuarto-Argentina

Palabras clave:

evaluación de eficiencia, DEA, variables ambientales, análisis de segunda etapa

Resumen

El análisis de segunda etapa en un estudio de eficiencia considerando variables ambientales, se basa en la idea de que el ambiente en el que opera una DMU influye sobre los resultados de ésta, aunque no sea controlable por ésta. Este tipo de estudio pretende que el índice de eficiencia que finalmente se asigne se refiera a los resultados del proceso productivo de la que la DMU pueda ser responsable. En este caso, se evalúa -considerando dos modelos empíricos diferentes- la eficiencia de 22 hospitales de gestión pública de la provincia de Córdoba. Las variables ambientales observadas se sintetizan en dos componentes principales que resumen las características socio-económicas fundamentales de la población potencial beneficiaria. Los resultados de los métodos no paramétricos aplicados revelan que la productividad, respecto al insumo cama, es inferior en relación al insumo personal; que la mayor parte de la ineficiencia promedio puede atribuirse a la gestión de la DMU y que; de los dos métodos aplicados, uno aparece como más ecuánime, permitiéndole alcanzar la frontera a las unidades que operan en verdaderos entornos desfavorables, aunque eleva el nivel de eficiencia de todas las DMU del subconjunto ineficiente.

ARK CAICYT: http://id.caicyt.gov.ar/ark:/s18539777/cxjoaldra

 

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Arzú, A. (2019). Informe Final Beca de Investigación. Secretaría de Ciencia y Técnica. Universidad Nacional de Río Cuarto.

Chowdhury, H. y Zelenyuk, V. (2016). Performance of hospital services in Ontario: DEA with truncated regression approach. Omega, 63, 111-122. https://doi.org/10.1016/j.omega.2015.10.007

Fried, H. O. y Lovell, C. A. K. (1996). Searching for the Zeds. Ponencia Presentada en el II Georgia Productivity Workshop.

Gholami, R., Higón, D. A. y Emrouznejad, A. (2015). Hospital performance: Efficiency or quality? Can we have both with IT?. Expert systems with applications, 42(12), 5390-5400. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.12.019

Hollingsworth, B. (2003). Non-parametric and parametric applications measuring efficiency in health care. Health care management science, 6(4), 203-218. https://doi.org/10.1023/A:1026255523228

Hollingsworth, B. y Smith, P. (2003). Use of ratios in data envelopment analysis. Applied economics letters,10(11), 733-735. https://doi.org/10.1080/1350485032000133381

İlgün, G., Sönmez, S., Konca, M. y Yetim, B. (2022). Measuring the efficiency of Turkish maternal and child health hospitals: A two-stage data envelopment analysis. Evaluation and Program Planning, 91, 102023. https://doi.org/10.1016/j.evalprogplan.2021.102023

Iñiguez, P. A., Gallardo, J. M., Arburua, M., y Pagano, P. (2022). Multi-stage variable selection method for efficiency evaluation with DEA models and panel data. Boletín de Estadística e Investigación Operativa BEIO, 38(3), 163-175. https://www.seio.es/wp-content/uploads/2022/12/2022_3_completo.pdf

Lee, C. Y. y Cai, J. Y. (2020). LASSO variable selection in data envelopment analysis with small datasets. Omega, 91, 102019. https://doi.org/10.1016/j.omega.2018.12.008

Mamani Paredes, R. P. y Luque, E. C. (2017). Medición de la eficiencia técnica de los hospitales en la región de Puno: una aplicación del análisis envolvente de datos (DEA). Semestre Económico, 6(2), 7-29. http://dx.doi.org/10.26867/se.2017.2.66

Matranga, D., Bono, F., Casuccio, A., Firenze, A., Marsala, L., Giaimo, R., Sapienza, F. y Vitale, F. (2014). Evaluating the effect of organization and context on technical efficiency: a second-stage DEA analysis of Italian hospitals. Epidemiology Biostatistics and Public Health, 11(1), 1-11. http://dx.doi.org/10.2427/8785

Medarević, A. y Vuković, D. (2021). Efficiency and Productivity of Public Hospitals in Serbia Using DEA-Malmquist Model and Tobit Regression Model, 2015–2019. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(23), 12475. https://doi.org/10.3390/ijerph182312475

Muñiz Pérez, M. A. (2001). Introducción de Variables de Control en Modelos DEA, en Alvarez Pinilla, A. (Coordinador), La Medición de la Eficiencia y la Productividad (pp 197-217). Ediciones Pirámide.

Muñiz, M. A. (2002). Separating Managerial Inefficiency and External Conditions in Data Envelopment Analysis. European Journal of Operational Research, 143, 625–643. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(01)00344-7

Pérez-Romero, C., Ortega-Díaz, M. I., Ocaña-Riola, R. y Martín-Martín, J. J. (2017). Análisis de la eficiencia técnica en los hospitales del Sistema Nacional de Salud español. Gaceta Sanitaria, 31, 108-115. https://dx.doi.org/10.1016/j.gaceta.2016.10.007

Peyrache, A., Rose, C. y Sicilia, G. (2020). Variable selection in Data Envelopment Analysis. European Journal of Operational Research, 282(2), 644-659. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2019.09.028

Worthington, A. C. (2004). Frontier efficiency measurement in health care: a review of empirical techniques and selected applications. Medical care research and review, 61(2), 135-170. https://doi.org/10.1177/1077558704263796

Zhang, T., Lu, W. y Tao, H. (2020). Efficiency of health resource utilisation in primary-level maternal and child health hospitals in Shanxi Province, China: a bootstrapping data envelopment analysis and truncated regression approach. BMC health services research, 20(1), 1-9. https://doi.org/10.1186/s12913-020-5032-y

Zheng, W., Sun, H., Zhang, P., Zhou, G., Jin, Q. y Lu, X. (2018). A four-stage DEA-based efficiency evaluation of public hospitals in China after the implementation of new medical reforms. PloS one, 13(10), e0203780. https://doi.org/10.1371%2Fjournal.pone.0203780

Descargas

Publicado

2023-05-31

Cómo citar

Iñiguez, P., Gallardo, J. M., Arburua, Mariana, Pagano, P., & Arzú, A. M. (2023). El ambiente de operación y el nivel de eficiencia. Un estudio de segunda etapa en el área de salud de gestión pública. Revista De La Escuela De Perfeccionamiento En Investigación Operativa, 31(53). Recuperado a partir de https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio/article/view/41266

Número

Sección

Artículos Científicos