Nuevas alternativas de medición de la eficiencia: evaluación mediante datos simulados y aplicaciones en el sector público

Abstract

La presente tesis doctoral evalúa diferentes metodologías para la estimación de la eficiencia técnica que han sido recientemente desarrolladas en la literatura y, posteriormente, las aplica en varios estudios empíricos. El análisis tiene en cuenta la incorporación de variables exógenas que escapan al control de los productores, pero que pueden afectar al desempeño. Para examinar cuál de las opciones metodológicas consideradas ofrece una medida más precisa de los niveles de eficiencia, se desarrollan experimentos de Monte Carlo empleando un proceso generador de datos simulados con diferentes especificaciones de la función de producción. Los resultados obtenidos muestran que, de entre las diferentes opciones consideradas, el modelo no paramétrico condicional propuesto por Daraio y Simar (2005, 2007) es la mejor alternativa cuando se pretende incorporar directamente el efecto de las variables exógenas a la estimación de índices de eficiencia, de tal modo que puedan ser interpretados como objetivos de producción para las unidades evaluadas. A continuación, esta técnica se aplica para medir la eficiencia global de una muestra de municipios españoles de tamaño medio y, en un capítulo posterior, también para analizar una amplia muestra de centros educativos de educación secundaria pertenecientes a diferentes sistemas educativos de todo el mundo. Como aportación adicional, se utilizan diferentes extensiones del modelo condicional original, como son la adaptación a un contexto dinámico en el que el periodo temporal de estudio juega un papel fundamental sobre la eficiencia y el cálculo de la “eficiencia pura”, entendida como la eficiencia “limpia” del efecto de las variables contextuales.

The current doctoral thesis assesses different methodologies to measure technical efficiency that have been recently developed in the literature and subsequently, applies them on several empirical studies. The assessment takes into account the incorporation of exogenous variables which are not under the producer’s control but which could affect the performance levels. First of all, with the aim to examine which methodological option considered offers a more accuracy measure of the efficiency levels, Monte Carlo experiments are developed using a simulated data generation process with different specifications for the production function. The results obtained evidence that, among the different approaches, the conditional nonparametric model proposed by Daraio and Simar (2005, 2007) is the best option when is expected to directly include the effect of the exogenous variables to the estimation of the efficiency scores, in such a way that they could be interpreted as production targets for the assessed firms. Additionally, this technique is applied to measure the global efficiency of medium size Spanish municipalities sample and, in a following chapter, it is used to assess a wide sample of educative centres of secondary education owned to different worldwide educational systems around the world. On these empirical studies, different extensions of the original conditional model are used like adapting a dynamic model in which the time plays a fundamental role over the efficiency as well as the estimation of the “pure efficiency”, understood as the efficiency “cleaned” of the effect of the exogenous variables.