Análisis de eficiencia relativa del gasto público en primera infancia en Colombia aplicando el Análisis Envolvente de Datos (DEA)
ilustraciones, diagramas, mapas
- Autores:
-
Corredor Russi, Sara Esther
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/86255
- Palabra clave:
- 330 - Economía::336 - Finanzas públicas
370 - Educación::379 - Asuntos de política pública en educación
H53 Government Expenditures and Welfare Programs
Desarrollo infantil
Eficiencia relativa
Gasto público
Inversión social
Desarrollo económico
Data Envelopment Analysis (DEA)
Early childhood
Child development
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Economic development
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Por ello, la presente investigación medirá la eficiencia relativa del gasto público en primera infancia en Colombia para el período 2019 al 2021, aplicando la metodología de Análisis Envolvente de Datos, denominado DEA por sus siglas en inglés (Data Envelopment Analysis). El modelo incluye 2 variables de entrada (inputs) y 9 variables de salida (outputs) obtenidas de bases de datos oficiales para 32 departamentos y Bogotá D. C., es decir, se evaluó en total 33 DMUs. La homogeneidad del conjunto de datos seleccionados, probada por la alta y significativa correlación entre las variables de salida, permitió estimar un modelo DEA básico CCR con rendimientos constantes a escala (CRS) orientado a las salidas. En 2019 y 2020 el 39% de los departamentos se ubicaron sobre la frontera de eficiencia y en 2021 incrementaron al 51%. El análisis de resultados del modelo DEA básico se realizó con base a la información de targets y references estimados con el paquete deaR en el entorno programado de R. Finalmente, las puntuaciones obtenidas del DEA se correlacionaron con el PIB de las DMUs evaluadas. El estudio demuestra que la dependencia comúnmente aceptada entre el potencial del capital humano y el crecimiento económico no se refleja en la correlación entre el PIB y la eficiencia de la inversión pública. (Texto tomado de la fuente).Public investment in early childhood has been considered a key factor in economic development, and it has been proven that the social return is higher than in other life cycles. Therefore, this research aims to measure the relative efficiency of public spending on early childhood in Colombia for the period 2019 to 2021, applying the Data Envelopment Analysis (DEA) methodology. The model includes 2 input variables and 9 output variables obtained from official databases for 32 departments and Bogotá D.C., evaluating a total of 33 Decision-Making Units (DMUs). The homogeneity of the selected dataset, confirmed by the high and significant correlation between the output variables, allowed estimating a basic DEA model Constant Returns to Scale (CRS) oriented to outputs. In 2019 and 2020, 39% of departments were located above the efficiency frontier, increasing to 51% in 2021. The analysis of basic DEA model results was conducted based on information from targets and references estimated using the deaR package in the R programming environment. Finally, the obtained DEA scores were correlated with the GDP of the evaluated DMUs. The study demonstrates that the commonly accepted dependence between the potential of human capital and economic growth is not reflected in the correlation between GDP and the efficiency of public investment.MaestríaMagíster en Ciencias EconómicasLa presente investigación aplica la metodología DEA, como herramienta analítica para estimar la eficiencia relativa del gasto público en primera infancia en Colombia. Se utilizan variables no discretas para medir el gasto público nacional y territorial y variables discretas para medir los resultados de la inversión en número de niñas y niños beneficiarios. La estrategia fundamental es la investigación documental y el tratamiento de datos de fuentes oficiales disponibles. Los datos son de corte longitudinal, lo que permite, que la información obtenida de las diferentes variables sea comparable en el tiempo. Teniendo en cuenta que el análisis de eficiencia propuesto para el presente trabajo de investigación es de alcance nacional, las unidades de análisis o DMUs seleccionadas son los 32 departamentos y Bogotá D. C. (total DMUs: 33), de los cuales se dispone de información del gasto público nacional (regionalizado) y territorial (en el nivel departamental y municipal), así como de los datos relacionados con las atenciones priorizadas en primera infancia y cobertura efectivamente atendida. La información anterior está disponible para los años 2019, 2020 y 2021. Se cumple con el supuesto de que las unidades de análisis registran información para todas las variables seleccionadas, es decir, cada DMU evaluada utiliza los mismos insumos y los mismos productos, en todos los períodos de estudio. Para la selección de las variables del modelo DEA aplicado, se tuvo en cuenta en primer lugar, el objeto de análisis de la investigación, el cual consiste en medir la eficiencia relativa del gasto público en primera infancia. En tal sentido, las variables de entrada seleccionadas se relacionan con el gasto público en primera infancia y las variables de salida con los resultados del programa medidos con el número de niñas y niños beneficiarios de las 9 atenciones priorizadas de la Ruta Integral de Atenciones. Los criterios de selección aplicados fueron: i) disponibilidad de información en las bases de datos oficiales del programa de atención; ii) uso de variables cuantitativas compatibles con el modelo DEA; iii) relevancia de la inclusión de la variable en el modelo; iv) contribución a la interpretación del sistema; v) disponibilidad de información de todas las variables para todas las DMUs en todos los períodos; y vi) no inclusión de datos atípicos y datos extremos. Las correlaciones de Pearson entre las variables de entrada y las variables de salida, permitirán predecir el comportamiento de las variables en su conjunto. Al encontrarse que la correlación entre ellas es alta y significativa, se infiere que el sistema es homogéneo. Para estimar la eficiencia relativa del gasto público en primera infancia, se aplicará un modelo CCR (con rendimientos constantes a escala), con aproximación u orientación hacia las salidas. El modelo CCR se escoge teniendo en cuenta la homogeneidad entre las variables de entrada y salida, dada la alta correlación entre ellas. En un contexto de eficiencia donde las variables de salida representan productos, la alta correlación entre ellas indican que las unidades están produciendo conjuntamente esos productos de manera eficiente.Eficiencia relativaGerencia y gestión empresarialxii, 108 páginas + 1 anexoapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ciencias Económicas - Maestría en Ciencias EconómicasFacultad de Ciencias EconómicasBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá330 - Economía::336 - Finanzas públicas370 - Educación::379 - Asuntos de política pública en educaciónH53 Government Expenditures and Welfare ProgramsDesarrollo infantilEficiencia relativaGasto públicoInversión socialDesarrollo económicoData Envelopment Analysis (DEA)Early childhoodChild developmentRelative efficiencyPublic spendingSocial investmentEconomic developmentAnálisis de datosPolítica gubernamentalBienestar de la infanciaData analysisGovernment policyChild welfareAnálisis de eficiencia relativa del gasto público en primera infancia en Colombia aplicando el Análisis Envolvente de Datos (DEA)Analysis of relative efficiency of public spending on early childhood in Colombia aplying Data Envolpment Analysis (DEA)Trabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMColombiahttp://vocab.getty.edu/page/tgn/1000050Afonso, A., Romero, A., and Monsalve, E. 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Thumbnailimage/jpeg5257https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/86255/9/Declaraci%c3%b3n%20de%20obra%20original.pdf.jpgc9240873fbf4ff2712dfe521e52bbc12MD59unal/86255oai:repositorio.unal.edu.co:unal/862552024-06-18 23:04:45.472Repositorio Institucional Universidad Nacional de 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