Metodología de aplicación del DEA

1.- Introducción

Llegados a este punto sabemos de la existencia de dos caminos para realizar mediciones de la eficiencia, la vía paramétrica y la no paramétrica, conocidas también en la literatura como la vía estadística y la vía determinista respectivamente. Cada uno de estos caminos comporta una serie de técnicas, las cuales han ido evolucionando en su búsqueda hacia el mejor cálculo de la eficiencia.

Al comparar las técnicas paramétricas y no paramétricas se han observado una serie de ventajas e inconvenientes en ambas técnicas. También se ha puesto de manifiesto que en términos absolutos ninguna de los dos caminos es muy superior al otro, y que las diferencias se alcanzan, caso a caso, en función de las características del estudio a realizar y la adecuación de la técnica usada. Es decir, las mediciones de la eficiencia obtenidas en un estudio empírico dependerán del modelo utilizado, el cual vendrá definido por las características de la investigación llevada a cabo.

Hemos visto como el DEA es una técnica que ha sido utilizada en múltiples estudios tanto en el sector público como privado. Partiendo de este punto, debemos hacer referencia a Coelli et al. (1998), quienes tras comparar el modelo SFA con el modelo DEA, recomiendan la utilización de este último enfoque para la realización de estudios de la eficiencia en los sectores públicos. Coelli et al., consideran, entre otros aspectos, que en el sector público los efectos aleatorios no suelen tener mucha importancia, que además en este sector se producen múltiples outputs y resulta enormemente complicado definir un sistema de precios, y por último que los comportamientos optimizadores, postulados por la teórica económica (maximización de beneficios o minimización de precios), resultan difíciles de justificar en el sector público, lo que imposibilita el desarrollo de las teorías económicas clásicas. Estos postulados marcados por Coelli et al. no hacen más que corroborar, entre otros, los estudios de Bowlin et al. (1985), Thanassoulis (1993), o Mortimer (2002), mencionados anteriormente.

Centrando la atención en la aplicación del modelo DEA, surgen ciertas discusiones en relación a la excesiva rapidez con que se aplica esta técnica en las investigaciones, así como en la necesidad de un mejor conocimiento del modelo que garantice la fiabilidad de los resultados alcanzados.

En este sentido, Murias (2004), comenta como en numerosas aplicaciones del DEA, los investigadores se centran en la ejecución del correspondiente modelo, obviando otros aspectos de vital importancia que pueden afectar igualmente a los resultados y a la fiabilidad de estos, como son por ejemplo el disponer de un número correcto de unidades y variables. Hoy en día la gran cantidad de programas informáticos especializado en técnicas de eficiencia, especialmente en la técnica del DEA, nos lleva a dedicar poco tiempo a completar un conocimiento adecuado del modelo DEA, centrándonos solamente en su parte práctica, en su ejecución, un hecho que viene a originar problemas sobre todo de especificación de los modelos o de concreción de las variables de que forman parte. De igual modo, Charnes et al. (1994), Boussofiane et al. (1991) o Dyson et al. (2001), ponen de manifiesto la necesidad de un mayor rigor para la aplicación de esta técnica, insistiendo en la importancia que tiene el buen conocimiento de la misma, que a la postre va a posibilitar la consecución de de elecciones adecuadas de las variables, así como de la observancia de sus interrelaciones, la propuesta de las hipótesis explícitas e implícitas, y la realizació...

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