Introducción
⌅La
educación es un factor prioritario y estratégico, así como un elemento
esencial para la conformación de sociedades autónomas, democráticas y
con altos niveles de desarrollo humano. En ese sentido es deber del
Estado establecer las condiciones necesarias para que los individuos
accedan a este derecho universal. De esta forma, de la política y
programas educativos dependen las posibilidades que tiene una economía
de concebir el progreso y el bienestar social (
DNP, 2005
[22] Departamento Nacional de Planeación (DNP). (2005). Metas y estrategias de Colombia para el logro de los Objetivos de Desarrollo del Milenio. CONPES Social 91.
https://www.dnp.gov.co/programas/desarrollo-social/políticas-sociales-transversales/Paginas/objetivos-de-desarrollo-del-milenio.aspx
). El sistema educativo colombiano ha
experimentado en los últimos once años profundas transformaciones, sin
embargo, aún persisten retos que hacen del bienestar educativo una
asignatura pendiente (
DNP, 2005
[22] Departamento Nacional de Planeación (DNP). (2005). Metas y estrategias de Colombia para el logro de los Objetivos de Desarrollo del Milenio. CONPES Social 91.
https://www.dnp.gov.co/programas/desarrollo-social/políticas-sociales-transversales/Paginas/objetivos-de-desarrollo-del-milenio.aspx
;
MEN, 2013
[43] Ministerio de Educación Nacional (MEN). (2013). Hacia
la creación y consolidación de un plan de incentivos para docentes y
directivos docentes del sector oficial, con miras al mejoramiento de la
calidad de la educación en Colombia.
https://www.mineducacion.gov.co/1759/articles-345822_ANEXO_301.pdf
;
PNUD, 2015
[53] Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD). (2015). Human Development Report.
https://www.undp.org/content/undp/es/home/librarypage/hdr/2015-human-development-report.html
,
2016
[54] PNUD. (2016). Informe Regional sobre Desarrollo Humano para América Latina y el Caribe.
https://www.latinamerica.undp.org/content/rblac/es/home/library/human_development/informe-regional-sobre-desarrollo-humano-para-america-latina-y-e.html
,
2020
[55] PNUD. (2020). Human Development Report 2020.
http://hdr.undp.org/sites/default/files/hdr2020.pdf
;
UNESCO, 2017
[50] Organización de las Naciones Unidas para la Educación la Ciencia y la Cultura (UNESCO). (2017). Rendir cuentas en el ámbito de la educación: cumplir nuestros compromisos. United Nations.
https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000261016
).
La
UNESCO (2017)
[50] Organización de las Naciones Unidas para la Educación la Ciencia y la Cultura (UNESCO). (2017). Rendir cuentas en el ámbito de la educación: cumplir nuestros compromisos. United Nations.
https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000261016
señala que Colombia no ha dado cumplimiento a los
objetivos del milenio; al respecto, el Departamento Administrativo
Nacional de Estadística (DANE) (
2021a
[20] Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). (2021a). Educación formal histórico 2007-2018. Histórico Educación.
https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/educacion/poblacion-escolarizada/educacion-formal/historico-educacion
-
b
[21] DANE. (2021b). PIB por departamento. Cuentas Nacionales.
https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/cuentas-nacionales/cuentas-nacionales-departamentales
) y el Departamento Nacional de Planeación (DNP) (
2021
[23] DNP. (2021). Información solicitada vía correo electrónico y enviada por:
centrodeservicios@dnp.gov.co
) argumentan que el gran problema radica en el
alto porcentaje de población analfabeta, la baja cantidad de estudiantes
matriculados y la inequidad urbano-rural que prevalece en el país. Es
debido a ello que la presente investigación analiza la eficiencia de 24
departamentos colombianos en el uso de sus recursos -docentes y sedes
educativas- para cumplir con los objetivos de los programas educativos
del país: alfabetización, matriculación y equidad rural, durante el
período 2007-2018.
Para este fin se parte del término de bienestar
social, ya que a partir de su medición se aprecia que la educación
tiene una incidencia positiva y directa sobre el Índice de Desarrollo
Humano (IDH) (
Duarte y Jiménez, 2007
[25] Duarte, T. y Jiménez, R. E. (2007). “Aproximación a la teoría del bienestar”. Scientia et Technica, 13(37), 305-310.
;
Zarzosa y Somarriba, 2013
[70]
Zarzosa, P., y Somarriba, N. (2013). “An assessment of social welfare
in Spain: Territorial analysis using a synthetic welfare indicator”. Social Indicators Research, 111(1), 1-23.
). Por su parte, de acuerdo con
Navarro (2005)
[48] Navarro, J. (2005). La eficiencia del sector eléctrico en México. México: ININEE-UMSNH.
,
la eficiencia ha sido abordada mediante métodos paramétricos y no
paramétricos. Entre estos últimos destaca el Análisis de la Envolvente
de Datos (DEA, por sus siglas en inglés), que es un modelo de frontera
no paramétrico determinístico que empleando inputs y outputs establece, con base en el estudio comparativo, las mejores prácticas de
un conjunto de unidades de análisis. A su vez, con el propósito de
determinar el comportamiento temporal de la eficiencia se han
desarrollado diferentes técnicas, sobresaliendo el Índice Malmquist (IM)
(
Brown y Domínguez, 2004
[7]
Brown, F. y Domínguez, L. (2004). “Evolución de la productividad en la
industria mexicana: Una aplicación con el método de Malmquist”. Investigación Económica, LXIII (249), 75-100.
).
La hipótesis de la presente investigación es que un pequeño número de departamentos colombianos fueron eficientes en el uso de sus recursos para cumplir los objetivos de los programas educativos del país, durante el período 2007-2018. Con el fin de corroborar esta hipótesis se establecieron tres modelos DEA con orientación output y estructurados bajo supuestos de rendimientos variables a escala. El primero se enfocó al estudio del Programa de Alfabetización; el segundo se orientó al Programa Matricúlate Más; y el tercero se encaminó al análisis del Programa de Equidad Rural. Adicionalmente, se calculó el IM para conocer la evolución, en el período de estudio, de la eficiencia en cada uno de los programas educativos.
El documento se encuentra dividido en tres apartados, el primero aborda los elementos contextuales del sector educativo en Colombia. En el segundo se analizan los aspectos teóricos de la eficiencia y se establecen los rasgos metodológicos de los tres modelos DEA. En el tercer apartado, se revisan y discuten los resultados obtenidos. Finalmente, se presentan las conclusiones, donde se enfatizan los principales elementos del trabajo.
1. Análisis de los indicadores educativos en Colombia
⌅El presente apartado tiene por objetivo plantear el diagnóstico del sistema educativo colombiano. Es así como a continuación se esboza la evolución del IDH y sus dimensiones, y el comportamiento de los indicadores educativos en Colombia.
1.1. Dinámica del desarrollo humano y sus dimensiones
⌅En 2019, el
PNUD (2021a)
[56] PNUD. (2021a). Human Development Data Center. Human Development Reports.
http://hdr.undp.org/en/data
ubicó a Colombia en la posición 83 del ranking mundial con un IDH de 0.767, es decir, se encuentra clasificado como un
país de desarrollo humano alto. El índice de salud (0.881) fue la
dimensión que más aporte tuvo en el IDH, seguida del índice de ingreso
(0.749) y el índice de educación (0.682) (ver
tabla 1
).
IDH | IS | II | IE | |
---|---|---|---|---|
2007 | 0.704 | 0.812 | 0.695 | 0.618 |
2008 | 0.710 | 0.815 | 0.698 | 0.630 |
2009 | 0.715 | 0.818 | 0.699 | 0.639 |
2010 | 0.719 | 0.820 | 0.703 | 0.644 |
2011 | 0.725 | 0.823 | 0.710 | 0.652 |
2012 | 0.725 | 0.826 | 0.715 | 0.647 |
2013 | 0.735 | 0.828 | 0.721 | 0.664 |
2014 | 0.738 | 0.831 | 0.727 | 0.666 |
2015 | 0.742 | 0.834 | 0.733 | 0.669 |
2016 | 0.747 | 0.837 | 0.736 | 0.676 |
2017 | 0.763 | 0.876 | 0.747 | 0.678 |
2018 | 0.764 | 0.879 | 0.747 | 0.678 |
2019 | 0.767 | 0.881 | 0.749 | 0.682 |
Nota:
IDH: Índice de Desarrollo Humano, IS: Índice de Salud, II: Índice de
Ingreso, e IE: Índice de Educación.
Fuente: Elaboración propia con base
en los datos del PNUD (
2021a
[56] PNUD. (2021a). Human Development Data Center. Human Development Reports.
http://hdr.undp.org/en/data
-
b
[57] PNUD. (2021b). Latest Human Development Index Ranking. Human Development Reports.
http://hdr.undp.org/en/content/latest-human-development-index-ranking
).
El desempeño creciente del IDH, y
diferenciado en el caso de sus dimensiones, tiene como trasfondo el
comportamiento de indicadores como la esperanza de vida al nacer, el
Producto Interno Bruto (PIB) per cápita, el promedio de años
estudiados, la cantidad de personas que saben leer y escribir, y el
número de individuos matriculados en los cuatro niveles de educación
1
Los
cuatro niveles de educación formal en Colombia a los que se hace
referencia son educación preescolar, educación básica primaria,
educación básica secundaria y educación media (
DANE, 2021a
-
b
). (
PNUD, 2021b
[57] PNUD. (2021b). Latest Human Development Index Ranking. Human Development Reports.
http://hdr.undp.org/en/content/latest-human-development-index-ranking
).
1.2. Diagnóstico de los indicadores educativos
⌅El Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) (
2021a
[20] Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). (2021a). Educación formal histórico 2007-2018. Histórico Educación.
https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/educacion/poblacion-escolarizada/educacion-formal/historico-educacion
-
b
[21] DANE. (2021b). PIB por departamento. Cuentas Nacionales.
https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/cuentas-nacionales/cuentas-nacionales-departamentales
) y el Departamento Nacional de Planeación (DNP) (
2021
[23] DNP. (2021). Información solicitada vía correo electrónico y enviada por:
centrodeservicios@dnp.gov.co
) señalan que el número de personas alfabetas en
Colombia ha aumentado de manera importante, al pasar de 35 millones en
2007 a 39.8 millones en 2018. Lo que implica que para el 2018, el 81.7%
de la población en el país sabía leer y escribir. A nivel de
departamentos, Bogotá, Antioquia y Valle del Cauca tenían la mayor
cantidad de personas alfabetas (15.8 millones en total). Mientras que
Chocó, Caquetá y Quindío son los que menor volumen de personas alfabetas
(1.1 millones en total) tuvieron en el período 2007-2018. Por otro
lado, la matriculación en los cuatro niveles educativos, durante el
período de estudio, mostró un decrecimiento del 16.2%. Siendo Bogotá,
Antioquia y Valle del Cauca los departamentos que tuvieron el mayor
número de matriculados (2.9 millones de alumnos en total); situación
opuesta a la expuesta por Caquetá, Chocó y Quindío (305 mil alumnos en
total) (véase la
tabla 1A
del
anexo
).
Este comportamiento se relaciona con el gasto público en educación, la
disponibilidad de docentes, el establecimiento de escuelas en los
distintos niveles y la inestabilidad social generada por grupos armados
en ciertos departamentos del país (
Junca, 2018
[35] Junca, G. (2018). “La persistencia de la inequidad y la desigualdad en la educación en Colombia”. PAPELES, 10(19), 26-39.
;
MEN, 2017
[44] MEN. (2017). Plan Nacional Decenal de Educación 2016-2026. El camino hacia la calidad y la equidad.
https://siteal.iiep.unesco.org/bdnp/190/plan-nacional-decenal-educacion-2016-2026-camino-hacia-calidad-equidad
;
Sarmiento, 2010
[62] Sarmiento, A. (2010). Situación
de la educación en Colombia preescolar, básica, media y superior: Una
apuesta al cumplimiento del derecho a la educación para niños, niñas y
jóvenes. Colombia: Educación Compromiso de Todos.
).
La
cantidad de docentes en Colombia permaneció estable de 2007 a 2013, sin
embargo, en 2014 reportó una baja de 17.2%; ello se debió al nuevo
sistema de admisión de maestros y al cierre de escuelas por no cumplir
con los estándares de calidad (
Aguilar-Barreto et al., 2017
[1]
Aguilar-Barreto, A., Velandia-Riaño, Y., Aguilar-Barreto, C. y Rincón,
G. (2017). “Gestión educativa: Tendencias de las políticas públicas
educativas implementadas en Colombia”. Revista Perspectivas, 2(2), 84-94.
;
MEN, 2017
[44] MEN. (2017). Plan Nacional Decenal de Educación 2016-2026. El camino hacia la calidad y la equidad.
https://siteal.iiep.unesco.org/bdnp/190/plan-nacional-decenal-educacion-2016-2026-camino-hacia-calidad-equidad
). En términos departamentales sobresalieron
Bogotá, Antioquia y Valle del Cauca por contar con el mayor número de
docentes (165 mil en total); y Caquetá, Chocó y Quindío por tener la
menor cantidad de ellos (16 mil en total). En términos de sedes
educativas, durante el período 2007-2018, estas oscilaron entre 117,352 y
55,485; la variación se debió a la orientación del gasto público
destinado a la educación, los docentes disponibles y la demanda por el
servicio (ver
tabla 2A
del
anexo
).
El gasto público en educación, de acuerdo con el DNP (2021a-b), aumentó de forma significativa de 2007 a 2018 (véase
tabla 3A
del
anexo
).
Sin embargo, las cifras de población alfabeta, matriculación, número de
docentes y sedes educativas evidencian que el Estado como proveedor de
bienestar educativo no ha brindado los recursos necesarios para que la
población de todos los departamentos de Colombia, de manera equitativa,
tengan acceso a una educación adecuada (ver
tablas 4A
,
5A
y
6A
del
anexo
).
Situación que incide en el nivel de desarrollo y bienestar social, como
se demostró en el índice de educación del desarrollo humano y en el
propio IDH (
PNUD, 2021a
[56] PNUD. (2021a). Human Development Data Center. Human Development Reports.
http://hdr.undp.org/en/data
-
b
[57] PNUD. (2021b). Latest Human Development Index Ranking. Human Development Reports.
http://hdr.undp.org/en/content/latest-human-development-index-ranking
).
2. Marco teórico y rasgos metodológicos de los modelos DEA
⌅A continuación, se analizan los aspectos teóricos de la eficiencia y se establecen los rasgos metodológicos de los modelos DEA. Ello con la finalidad de sustentar teórica-metodológicamente el instrumento de investigación.
2.1. Nexo teórico entre bienestar social, política educativa y eficiencia
⌅
Duarte y Jiménez (2007)
[25] Duarte, T. y Jiménez, R. E. (2007). “Aproximación a la teoría del bienestar”. Scientia et Technica, 13(37), 305-310.
señalan que el bienestar social está relacionado con la saciedad que
experimentan los integrantes de una comunidad al ver cubiertas todas sus
necesidades. Por otro lado,
Pena-Trapero (2009)
[52] Pena-Trapero, B. (2009). “La medición del bienestar social: Una revisión crítica”. Estudios de Economía Aplicada, 27(2), 299-324.
sostiene que el bienestar social contiene aspectos objetivos y
subjetivos que tradicionalmente se miden a partir del enfoque económico,
de las funciones de utilidad y de indicadores sociales sintéticos. La
medición sustentada en indicadores sociales sintéticos es considerada
como la más adecuada, dado que adopta en un solo valor varios
componentes que expresan el bienestar de los individuos. Destacando, en
esta lógica, el Índice de Desarrollo Humano (IDH) que toma en
consideración los factores educación, salud e ingreso, y establece una
valoración aproximada del nivel de desarrollo y bienestar de la sociedad
(
Harttgen y Klasen, 2012
[34] Harttgen, K. y Klasen, S. (2012). “A household-based human development index”. World Development, 40(5), 878-899.
).
La
educación se ha definido como un bien público y, por lo tanto, su
provisión depende del Estado. La política educativa es la acción
gubernamental que a través de programas educativos busca atender este
derecho universal, a favor del bienestar social (
Cassani, 1982
[9] Cassani, J. E. (1982). Fundamentos y alcances de la política educacional. Argentina: Librería del Colegio.
;
DNP, 2005
[22] Departamento Nacional de Planeación (DNP). (2005). Metas y estrategias de Colombia para el logro de los Objetivos de Desarrollo del Milenio. CONPES Social 91.
https://www.dnp.gov.co/programas/desarrollo-social/políticas-sociales-transversales/Paginas/objetivos-de-desarrollo-del-milenio.aspx
;
Reimers, 1995
[58] Reimers, F. (1995). “Participación ciudadana en reformas de políticas educativas”. Pensamiento Educativo, 17(2), 115-131.
).
En este orden de ideas, la educación es un elemento clave para el
desarrollo y bienestar social de un país, motivo por el cual el Gobierno
mediante su política educativa genera las condiciones para que los
individuos amplíen sus capacidades y contribuyan al crecimiento
económico, teniendo en mente los ideales de paz, libertad y justicia
social (
Constitución Política de Colombia, 1991
[15] Constitución Política de Colombia (1991). Congreso de la República de Colombia.
http://www.secretariasenado.gov.co/index.php/constitucion-politica
;
Delgado, 2017
[18] Delgado, W. (2017). “Análisis de la política educativa colombiana desde la teoría del constructivismo estructuralista”. Revista Boletín Redipe, 6(2). 67-80.
;
Delors, 1996
[19] Delors, J. (1996). La educación encierra un tesoro. Francia: UNESCO.
;
Ortegón, 2008
[51] Ortegón, E. (2008). Guía sobre diseño y gestión de la política pública.
http://repositorio.minciencias.gov.co/handle/11146/182
).
La eficiencia se concibe como la relación entre los resultados obtenidos (outputs) y los recursos utilizados (inputs) (
Coll y Blasco, 2006
[14] Coll, V., y Blasco, O. (2006). Evaluación de la eficiencia técnica mediante el Análisis Envolvente de Datos. España: Universidad de Valencia.
).
Farrell (1957)
[28] Farrell, M. (1957). “The measurement of productive efficiency”. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), 120(3), 253-290.
propuso cuantificarla a partir del estudio comparativo de unidades de
análisis (DMUs, por sus siglas en inglés). Las alternativas
metodológicas para hacerlo tienen sus raíces en los métodos de
no-frontera y los de frontera. Estos últimos se subdividen en métodos de
fronteras no paramétricas determinísticas, fronteras paramétricas
determinísticas, fronteras estadísticas determinísticas y fronteras
estocásticas. El Análisis de la Envolvente de Datos (DEA, por sus siglas
en inglés) se suscribe como un modelo de frontera no paramétrico
determinístico (
Navarro, 2005
[48] Navarro, J. (2005). La eficiencia del sector eléctrico en México. México: ININEE-UMSNH.
).
El DEA tiene sus raíces en la tesis doctoral de
Rhodes (1978)
[59] Rhodes, E. (1978). Data
envelopment analysis and related approaches for measuring the
efficiency of decision-making units with an application to program
follow-through in U.S. education. Estados Unidos: Carnegie-Mellon University.
y se establece como la extensión del trabajo de
Farrell (1957)
[28] Farrell, M. (1957). “The measurement of productive efficiency”. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), 120(3), 253-290.
.
DEA es una técnica de programación matemática que permite la
construcción de una superficie envolvente, frontera eficiente o función
de producción empírica, con base en los datos disponibles de un conjunto
de DMUs eficientes, siendo ineficientes aquellas que no se posicionan
sobre la misma (
Coll y Blasco, 2006
[14] Coll, V., y Blasco, O. (2006). Evaluación de la eficiencia técnica mediante el Análisis Envolvente de Datos. España: Universidad de Valencia.
). En ese sentido, determina la eficiencia con fundamento en el benchmarking, la dotación de inputs y la generación de outputs. Una DMU es eficiente cuando genera más de algún output sin producir menos del resto y sin consumir más inputs, o bien, cuando utilizando menos de algún input, y no más del resto, gesta los mismos outputs (
Cooper et al., 2007
[16] Cooper, W., Seiford, L. y Tone, K. (2007). Data Envelopment Analysis. A comprehensive text with models, applications, references and DEA-Solver Software. Holanda: Springer Science & Business Media.
).
Los principales modelos DEA son el aditivo, el multiplicativo, el de
Rendimientos Constantes a Escala (CCR, por sus siglas en inglés) y el de
Rendimientos Variables a Escala (VRS, por sus siglas en inglés). Por
otro lado, el análisis slacks de las variables en los modelos DEA
establece la dirección en la cual habrán de mejorarse adicionalmente
los niveles de eficiencia de las DMUs. Es así que un valor output slack representa el nivel adicional de outputs requeridos para convertir una DMU ineficiente en una eficiente; y un valor input slack simboliza las reducciones adicionales de los correspondientes inputs para que una DMU sea eficiente (
Coelli et al., 2002
[13]
Coelli, T., Rahman, S. y Thirtle, C. (2002). “Technical, allocative,
cost and scale efficiencies in Bangladesh rice cultivation: A
non-parametric approach”. Journal of Agricultural Economics, 53(3), 607-626.
;
Coll y Blasco, 2006
[14] Coll, V., y Blasco, O. (2006). Evaluación de la eficiencia técnica mediante el Análisis Envolvente de Datos. España: Universidad de Valencia.
).
El estudio dinámico de la eficiencia, de acuerdo con
Giménez (2000)
[30] Giménez, V. (2000). Eficiencia en costes y calidad en la universidad. Una aplicación a los departamentos de la UAB (tesis doctoral). Universidad Autónoma de Barcelona, Barcelona, España.
, se ha abordado a partir de las fronteras contemporáneas, fronteras secuenciales, fronteras intertemporales, el windows analysis,
el índice de productividad Malmquist y el índice de productividad
Malmquist-Luenberger. El índice de productividad Malmquist o Índice
Malmquist (IM) fue presentado por
Caves et al. (1982)
[11]
Caves, D., Christensen, L. y Diewert, W. (1982). The economic theory of
index numbers and the measurement of input, output, and productivity. Econometrica, 50(6), 1393-1414.
a partir del trabajo de
Sten Malmquist (1953)
[39] Malmquist, S. (1953). “Index numbers and indifference surfaces”. Trabajos de Estadística, 4(2), 209-242.
.
Calculado mediante el DEA, permite medir los cambios en la
productividad, como producto de modificaciones en la eficiencia relativa
(catch up) y en la tecnología (technological change) (
Färe et al., 1994
[27]
Färe, R., Grosskopf, S., Norris, M. y Zhang, Z. (1994). “Productivity
growth, technical progress, and efficiency change in industrialized
countries”. The American Economic Review, 84(1), 66-83.
).
La
relación que existe entre la política educativa y el análisis de
eficiencia radica en que las acciones gubernamentales, a fin de que
cumplan sus objetivos, deben de ser evaluadas. Esta valoración se
realiza a partir de la determinación de la eficacia y eficiencia de la
política pública (
Mariñez y Garza, 2009
[40] Mariñez, F. y Garza, V. (2009). Política Pública y democracia en América Latina. Del análisis a la implementación. México: Miguel Ángel Porrúa.
;
Venetoklis, 2002
[67] Venetoklis, T. (2002). Public policy evaluation: Introduction to quantitative methodologies. VAAT Research Reports Helsinki (No. 90; VATT-TUKIMUKSIA).
https://www.doria.fi/bitstream/handle/10024/148541/t90.pdf?sequence=1&isAllowed=y
). Si bien de manera tradicional el DEA se orienta
al estudio de unidades de producción tradicionales, en años recientes
se ha aplicado al estudio del desarrollo, bienestar, calidad de vida,
salud, educación, etc. (
Arcelus et al., 2005
[3] Arcelus, F., Sharma, B. y Srinivasan, G. (2005). “The human development index adjusted for efficient resource utilization”. Research Paper, UNU-WIDER (2005/08; Inequality, Poverty and Well-Being). Palgrave Macmillan UK.
;
Ayaviri y Quispe, 2011
[4]
Ayaviri, D. y Quispe, G. (2011). “Medición de la eficiencia asignativa
mediante el análisis envolvente de datos en los municipios de Bolivia:
Caso municipios de Potosí”. Revista Perspectiva, 14(28), 137-169.
;
Despotis, 2005
[24] Despotis, D. (2005). “Measuring human development via data envelopment analysis: The case of Asia and the Pacific”. Omega, 33, 385-390.
b;
Gómez, 2001
[32] Gómez, J. (2001). “La evaluación de la eficiencia en las universidades públicas españolas”. X Jornadas de la Asociación de Economía de la Educación, 411-434.
http://www.economicsofeducation.com/wp-content/uploads/murcia2001/E01.pdf
;
Goñi, 1998
[33]
Goñi, S. (1998). “El análisis envolvente de datos como sistema de
evaluación de la eficiencia técnica de las organizaciones del sector
público: aplicación en los equipos de atención primaria”. Revista Española de Financiación y Contabilidad, 27(97), 979-1004.
;
Liu et al., 2013
[37] Liu, J., Lu, L., Lu, W. y Lin, B. (2013). “A survey of DEA applications”. Omega, 41(5), 893-902.
;
Martín, 2008
[41] Martín, R. (2008). “La medición de la eficiencia universitaria: Una Aplicación del Análisis Envolvente de Datos”. Formación Universitaria, 1(2), 17-26.
;
Miranda y Araya, 2003
[45]
Miranda, J. y Araya, L. (2003). “Eficiencia económica en las escuelas
del MECE/Rural desde la perspectiva del Análisis Envolvente de Datos
(DEA)”. Estudios Pedagógicos, 29, 27-37.
;
Murias et al., 2010
[47]
Murias, P., Martínez, F. y Novello, S. (2010). “Bienestar económico
regional: Un enfoque comparativo entre regiones Españolas e Italianas”. Investigaciones Regionales, 18, 5-36.
).
Convirtiéndose en una técnica adecuada para evaluar la eficiencia de
las políticas y programas específicos que aplica el Estado a favor de la
educación y el bienestar de la sociedad.
2.2. Rasgos metodológicos de los modelos DEA
⌅Se
consideraron 24 departamentos de Colombia como DMUs debido a que a lo
largo del período 2007-2018 fueron receptores de los apoyos de los
programas educativos nacionales orientados a la alfabetización,
matriculación y equidad urbano-rural. La determinación de los outputs se basó en la representatividad teórica y el acceso a los datos. De esta forma, se estableció que el output para el Programa de Alfabetización fuera la población alfabeta, para el
Programa Matricúlate Más el número de alumnos inscritos en los cuatro
niveles educativos, y para el Programa de Equidad Rural la cantidad de
individuos matriculados en la zona rural y urbana (
Ayaviri y Zamora, 2016
[5] Ayaviri, V. y Zamora, G. (2016). “Medición de la eficiencia en las Universidades. Una propuesta metodológica”. Revista Perspectivas, 37, 7-22.
; DANE, 2021;
DNP, 2021
[23] DNP. (2021). Información solicitada vía correo electrónico y enviada por:
centrodeservicios@dnp.gov.co
;
Garzón et al., 2011
[29]
Garzón, H., Flores, S. y Flores, J. (2011). “Eficiencia técnica de
instituciones públicas de educación secundaria del estado Barinas,
Venezuela”. Revista Venezolana de Análisis de Coyuntura, 17(2), 149-165.
;
Gómez et al., 2003
[31]
Gómez, J., Buendía, F., Solana, J. y García, J. (2003). “Estudio de la
eficiencia de los centros de enseñanza secundaria de la ciudad de Murcia
a través del Análisis Envolvente de Datos”. Revista de Investigación Educativa, 21(1), 113-133.
;
López-Torres y Prior, 2020
[38]
López-Torres, L. y Prior, D. (2020). “Long-term efficiency of public
service provision in a context of budget restrictions. An application to
the education sector”. Socio-Economic Planning Sciences, 100946.
;
Navas et al., 2020
[49]
Navas, L., Montes, F., Abolghasem, S., Salas, R., Toloo, M. y Zarama,
R. (2020). “Colombian higher education institutions evaluation”. Socio-Economic Planning Sciences, 71, 100801.
;
Thanassoulis et al., 2011
[65]
Thanassoulis, E., Kortelainen, M., Johnes, G. y Johnes, J. (2011).
“Costs and efficiency of higher education institutions in England: A DEA
analysis”. Journal of the Operational Research Society, 62(7), 1282-1297.
;
Torres-Samuel et al., 2020
[66]
Torres-Samuel, M., Vásquez, C., Luna, M., Bucci, N., Viloria, A.,
Crissien, T. y Manosalva, J. (2020). “Performance of Education and
Research in Latin American Countries through Data Envelopment Analysis
(DEA)”. Procedia Computer Science, 170, 1023-1028.
).
La selección de los inputs,
para cada uno de los programas educativos (Alfabetización, Matricúlate
Más y Equidad Rural), se fundó en el sustento teórico de los
indicadores, la disponibilidad de estadísticas y el análisis factorial.
Los inputs más utilizados en la literatura son cantidad de
docentes, aulas disponibles, número de sedes educativas, cantidad de
personal administrativo, gasto público en educación, gasto per cápita por estudiante, número de créditos impartidos y el entorno familiar (
Aparicio et al., 2019
[2]
Aparicio, J., Cordero, J. y Ortiz, L. (2019). “Measuring efficiency in
education: The influence of imprecision and variability in data on DEA
estimates”. Socio-Economic Planning Sciences, 68, 100698.
;
Ayaviri y Zamora, 2016
[5] Ayaviri, V. y Zamora, G. (2016). “Medición de la eficiencia en las Universidades. Una propuesta metodológica”. Revista Perspectivas, 37, 7-22.
;
Azar, 2016
[6] Azar, P. (2016). “The efficiency of public education spending in Latin America: A comparison to high income countries”. International Journal of Educational Development, 49, 188-203.
;
Chediak y Rodríguez, 2011
[12]
Chediak, F. y Rodríguez, Y. (2011). “La eficiencia relativa en
cobertura educativa de los municipios del Tolima, aplicando el análisis
envolvente de datos DEA”. Scientia et Technica, 17(47), 44-48.
;
Garzón et al., 2011
[29]
Garzón, H., Flores, S. y Flores, J. (2011). “Eficiencia técnica de
instituciones públicas de educación secundaria del estado Barinas,
Venezuela”. Revista Venezolana de Análisis de Coyuntura, 17(2), 149-165.
;
Gómez et al., 2003
[31]
Gómez, J., Buendía, F., Solana, J. y García, J. (2003). “Estudio de la
eficiencia de los centros de enseñanza secundaria de la ciudad de Murcia
a través del Análisis Envolvente de Datos”. Revista de Investigación Educativa, 21(1), 113-133.
;
Lagravinese et al., 2020
[36]
Lagravinese, R., Liberati, P. y Resce, G. (2020). “The impact of
economic, social and cultural conditions on educational attainments”. Journal of Policy Modeling, 42(1), 112-132.
;
López-Torres y Prior, 2020
[38]
López-Torres, L. y Prior, D. (2020). “Long-term efficiency of public
service provision in a context of budget restrictions. An application to
the education sector”. Socio-Economic Planning Sciences, 100946.
;
Melo-Becerra et al., 2020
[42]
Melo-Becerra, L., Hahn-De-Castro, L., Ariza, D. y Carmona, C. (2020).
“Efficiency of local public education in a decentralized context”. International Journal of Educational Development, 76, 102194.
;
Moreno, 2008
[46] Moreno, L. (2008). “Evaluación de la eficiencia del gasto gubernamental en México. El caso de la educación primaria”. Región y Sociedad, 20(41), 7-32.
;
Navas et al., 2020
[49]
Navas, L., Montes, F., Abolghasem, S., Salas, R., Toloo, M. y Zarama,
R. (2020). “Colombian higher education institutions evaluation”. Socio-Economic Planning Sciences, 71, 100801.
;
Seijas, 2005
[64] Seijas, A. (2005). “Análisis de la eficiencia técnica en la educación secundaria”. Estudios de Economía Aplicada, 23(2), 299-322.
;
Thanassoulis et al., 2011
[65]
Thanassoulis, E., Kortelainen, M., Johnes, G. y Johnes, J. (2011).
“Costs and efficiency of higher education institutions in England: A DEA
analysis”. Journal of the Operational Research Society, 62(7), 1282-1297.
;
Torres-Samuel et al., 2020
[66]
Torres-Samuel, M., Vásquez, C., Luna, M., Bucci, N., Viloria, A.,
Crissien, T. y Manosalva, J. (2020). “Performance of Education and
Research in Latin American Countries through Data Envelopment Analysis
(DEA)”. Procedia Computer Science, 170, 1023-1028.
;
Wolszczak-Derlacz, 2017
[68]
Wolszczak-Derlacz, J. (2017). “An evaluation and explanation of
(in)efficiency in higher education institutions in Europe and the U.S.
with the application of two-stage semi-parametric DEA”. Research Policy, 46(9), 1595-1605.
).
1. Programa de Alfabetización | ||
Output | Alfabetización. | Número de personas alfabetas mayor o igual a 5 años. |
Input | Docentes. | Número de profesores en los cuatro niveles educativos. |
Input | Sedes educativas. | Cantidad de sedes en los cuatro niveles educativos. |
2. Programa Matricúlate Más | ||
Output | Matriculación. | Número de alumnos en los cuatro niveles educativos. |
Input | Docentes. | Número de profesores en los cuatro niveles educativos. |
Input | Sedes educativas. | Cantidad de sedes en los cuatro niveles educativos. |
3. Programa Equidad Rural | ||
Output | Matriculación en zona rural y urbana. | Número de alumnos en los cuatro niveles educativos (Zona Rural-Urbana). |
Input | Docentes en zona rural y urbana. | Número de profesores en los cuatro niveles educativos (Zona Rural-Urbana). |
Input | Sedes educativas en zona rural y urbana. | Cantidad de sedes en los cuatro niveles educativos (Zona Rural-Urbana). |
Con base en la disposición de información estadística en el
DANE (2021a
[20] Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). (2021a). Educación formal histórico 2007-2018. Histórico Educación.
https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/educacion/poblacion-escolarizada/educacion-formal/historico-educacion
-
b)
[21] DANE. (2021b). PIB por departamento. Cuentas Nacionales.
https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/cuentas-nacionales/cuentas-nacionales-departamentales
y el
DNP (2021)
[23] DNP. (2021). Información solicitada vía correo electrónico y enviada por:
centrodeservicios@dnp.gov.co
, el número de variables se redujo a la cantidad
total de docentes en los cuatro niveles educativos, el número de
docentes en la zona rural y urbana, la cantidad total de sedes
educativas en los cuatro niveles educativos, el número de sedes
educativas en la zona rural y urbana, el PIB per cápita, la población total y el gasto público en educación. Con estos indicadores se procedió a realizar el análisis factorial
2
El
análisis factorial es una técnica de reducción de datos utilizada para
encontrar grupos homogéneos de variables a partir de un gran conjunto de
variables. El método empleado para llevar a cabo los ensayos
factoriales, en este estudio, fue el de componentes principales,
aplicando las pruebas de Kaiser-Meyer-Olkin y de esfericidad de
Bartlett. La matriz de componentes obtenida permitió identificar por
programa educativo los inputs más representativos (
Espejel et al., 2004
;
Zamora et al. 2010
;
Castañeda et al., 2010
). para cada programa educativo (véase
tablas 7A
,
8A
,
9A
y
10A
). Los resultados de los ensayos factoriales mostraron que los inputs más adecuados eran los establecidos en la
tabla 2
.
Dada la especificación de los outputs e inputs se estableció que los tres modelos DEA estarían orientados al output y se calcularían bajo supuestos de VRS. Debido a que permitiría determinar a las DMUs que con menos inputs generan la mayor cantidad de output, efectuando el benchmarking exclusivamente entre unidades de similar tamaño y no con todas aquellas
presentes en el problema. La expresión matemática de los modelos es la
siguiente (
Navarro, 2005
[48] Navarro, J. (2005). La eficiencia del sector eléctrico en México. México: ININEE-UMSNH.
):
En la ecuación 1 se considera la presencia de n DMUs, cada DMU puede utilizar m inputs para generar s outputs. El vector Xij representa la cantidad de input i empleado por la DMU j, en tanto que el vector Yrj constituye la cantidad de output r producido por la DMU j. La variable (λj) indica el peso de la DMUz en la configuración de la unidad virtual de referencia de la DMU j, que se obtiene por la combinación lineal del resto de DMUs. Si la unidad virtual no puede ser establecida, la DMUz se considerará eficiente. El escalar (φ) simboliza la máxima expansión radial de los outputs producidos por la unidad que se evalúa. El valor de φ oscila entre 0 y 1, tomará un valor de 1 cuando la DMU sea eficiente y valores inferiores a la unidad cuando sea ineficiente.
Con el fin de determinar la
evolución en el tiempo de la eficiencia de los programas educativos
nacionales, se calculó el Índice Malmquist (IM), el cual tiene origen en
los trabajos de
Caves et al. (1982)
[11]
Caves, D., Christensen, L. y Diewert, W. (1982). The economic theory of
index numbers and the measurement of input, output, and productivity. Econometrica, 50(6), 1393-1414.
.
El IM se basa en funciones de frontera y en separar la Productividad
Total de los Factores (PTF), empleando una ecuación que mide la
distancia entre una economía y su función de producción. Es así como el
índice establece que tan cerca se encuentra un nivel de producción del
nivel de eficiencia técnica, dado el conjunto de factores de producción (
Brown y Domínguez, 2004
[7]
Brown, F. y Domínguez, L. (2004). “Evolución de la productividad en la
industria mexicana: Una aplicación con el método de Malmquist”. Investigación Económica, LXIII (249), 75-100.
). La representación matemática del IM es la siguiente:
donde el cociente entre corchetes es la media geométrica de dos cocientes que reflejan movimientos de la frontera tecnológica entre los dos períodos t y t+1, revelando cambio tecnológico; si este adopta un valor >1 demuestra que ha habido progreso tecnológico, si es <1 que hay regresión tecnológica y si es =1 la tecnología se ha mantenido.
Por otro
lado, el cociente fuera de los corchetes representa el cambio en la
eficiencia relativa, medida como cociente entre las eficiencias de los
períodos que se consideran; si el cociente es >1 revela una mejora en
la eficiencia relativa en el periodo t a t+1, si es <1
la eficiencia relativa ha empeorado y si es =1 la eficiencia relativa
se ha mantenido. Así, la multiplicación entre estos dos cocientes da
como resultado el IM, que si es >1 representa cambio en la
productividad, si es =1 la productividad no cambio y si es <1 se
presentaron retrocesos en la productividad (
Brown y Domínguez 2004
[7]
Brown, F. y Domínguez, L. (2004). “Evolución de la productividad en la
industria mexicana: Una aplicación con el método de Malmquist”. Investigación Económica, LXIII (249), 75-100.
).
3. Análisis y discusión de la eficiencia de los programas educativos en Colombia
⌅En el apartado se muestran los resultados de eficiencia de los programas nacionales de alfabetización, Matricúlate Más y Equidad Rural en Colombia; asimismo, se expone la evolución en el tiempo de la eficiencia en cada uno de ellos a partir del IM.
3.1. Programa de Alfabetización
⌅La tabla 11A del anexo muestra la eficiencia de 24 departamentos colombianos en la utilización de los docentes y sedes educativas para incrementar la alfabetización de la población. En ese sentido, se aprecia que Bogotá D.C., Quindío y Antioquia fueron eficientes durante el período 2007-2018. Por otro lado, se identificó que Sucre, Chocó y Magdalena fueron los más ineficientes durante el período en cuestión. Situación que permite señalar que 21 departamentos requieren aprovechar de mejor manera sus recursos educativos para acrecentar el número de personas alfabetas.
En términos del IM, en la
tabla 12A
del
anexo
se observa que, a lo largo del período de estudio, 22 departamentos
arrojaron resultados positivos en términos de productividad, como
consecuencia de un cambio tecnológico. Sin embargo, la eficiencia
relativa empeoró, salvo en el caso de Bogotá D.C., Quindío, Antioquia,
Atlántico, Nariño y Valle del Cauca. Los resultados que muestran las
tablas 11A
y
12A
del
anexo
dan cuenta de que el programa nacional de alfabetización no ha
alcanzado su objetivo, ya que en la mayoría de los departamentos
estudiados es necesario incrementar la población alfabeta. Lo cual, de
acuerdo con
Schultz (1959)
[63] Schultz, T. (1959). “Investment in man: An economist’s view”. Social Service Review, 33(2), 110-117.
,
Moreno (2008)
[46] Moreno, L. (2008). “Evaluación de la eficiencia del gasto gubernamental en México. El caso de la educación primaria”. Región y Sociedad, 20(41), 7-32.
,
Sarmiento, (2010)
[62] Sarmiento, A. (2010). Situación
de la educación en Colombia preescolar, básica, media y superior: Una
apuesta al cumplimiento del derecho a la educación para niños, niñas y
jóvenes. Colombia: Educación Compromiso de Todos.
,
Carnoy (2012)
[8] Carnoy, M. (2012). Economía de la educación, España: Universitat Oberta de Catalunya (UOC).
,
MEN (2017)
[44] MEN. (2017). Plan Nacional Decenal de Educación 2016-2026. El camino hacia la calidad y la equidad.
https://siteal.iiep.unesco.org/bdnp/190/plan-nacional-decenal-educacion-2016-2026-camino-hacia-calidad-equidad
,
Aguilar-Barreto et al. (2017)
[1]
Aguilar-Barreto, A., Velandia-Riaño, Y., Aguilar-Barreto, C. y Rincón,
G. (2017). “Gestión educativa: Tendencias de las políticas públicas
educativas implementadas en Colombia”. Revista Perspectivas, 2(2), 84-94.
y
Junca (2018)
[35] Junca, G. (2018). “La persistencia de la inequidad y la desigualdad en la educación en Colombia”. PAPELES, 10(19), 26-39.
,
se podría lograr eficientizando el uso de los recursos y ampliando las
campañas de educación a lo largo del territorio nacional.
3.2. Programa Matricúlate Más
⌅Al efectuar el cálculo de la eficiencia en el caso del Programa Matricúlate Más, se observa que Antioquia, Bogotá D.C. y Quindío fueron eficientes en la utilización de los docentes y sedes educativas para aumentar la matrícula (ver la tabla 13A del anexo ). Mientras que Cauca, Boyacá y Chocó presentaron los valores más altos de ineficiencia. Ello representa que en 21 departamentos de Colombia el programa no alcanzó el objetivo y en la mayoría de los casos se requiere aumentar en 14% el número de estudiantes matriculados.
En la
tabla 14A
del
anexo
se observa que, durante el período 2007-2018, los departamentos
Atlántico, Bogotá D.C., Bolívar, César, Magdalena y Risaralda
presentaron un IM superior a la unidad, es decir, que tuvieron mejoras
en la productividad a consecuencia de modificaciones en la eficiencia
relativa y al cambio tecnológico. Destaca también que 18 departamentos
tuvieron retrocesos en la productividad, como consecuencia de la
ineficiencia relativa en el uso de los recursos. Con base en los
resultados que se muestran en las
tablas 13A
y
14A
y tomando en cuenta lo estipulado por
Schultz (1959)
[63] Schultz, T. (1959). “Investment in man: An economist’s view”. Social Service Review, 33(2), 110-117.
,
Seijas (2005)
[64] Seijas, A. (2005). “Análisis de la eficiencia técnica en la educación secundaria”. Estudios de Economía Aplicada, 23(2), 299-322.
,
Martín (2008)
[41] Martín, R. (2008). “La medición de la eficiencia universitaria: Una Aplicación del Análisis Envolvente de Datos”. Formación Universitaria, 1(2), 17-26.
,
Moreno (2008)
[46] Moreno, L. (2008). “Evaluación de la eficiencia del gasto gubernamental en México. El caso de la educación primaria”. Región y Sociedad, 20(41), 7-32.
,
Rojas (2010)
[60] Rojas, C. (2010). Filosofía de la educación. De los griegos a la tardomodernidad, Colombia: Editorial Universidad de Antioquia.
,
Sarmiento (2010)
[62] Sarmiento, A. (2010). Situación
de la educación en Colombia preescolar, básica, media y superior: Una
apuesta al cumplimiento del derecho a la educación para niños, niñas y
jóvenes. Colombia: Educación Compromiso de Todos.
,
Garzón et al. (2011)
[29]
Garzón, H., Flores, S. y Flores, J. (2011). “Eficiencia técnica de
instituciones públicas de educación secundaria del estado Barinas,
Venezuela”. Revista Venezolana de Análisis de Coyuntura, 17(2), 149-165.
,
Carnoy (2012)
[8] Carnoy, M. (2012). Economía de la educación, España: Universitat Oberta de Catalunya (UOC).
,
MEN (2017)
[44] MEN. (2017). Plan Nacional Decenal de Educación 2016-2026. El camino hacia la calidad y la equidad.
https://siteal.iiep.unesco.org/bdnp/190/plan-nacional-decenal-educacion-2016-2026-camino-hacia-calidad-equidad
,
UNESCO (2017)
[50] Organización de las Naciones Unidas para la Educación la Ciencia y la Cultura (UNESCO). (2017). Rendir cuentas en el ámbito de la educación: cumplir nuestros compromisos. United Nations.
https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000261016
,
Aguilar-Barreto et al. (2017)
[1]
Aguilar-Barreto, A., Velandia-Riaño, Y., Aguilar-Barreto, C. y Rincón,
G. (2017). “Gestión educativa: Tendencias de las políticas públicas
educativas implementadas en Colombia”. Revista Perspectivas, 2(2), 84-94.
,
Delgado (2017)
[18] Delgado, W. (2017). “Análisis de la política educativa colombiana desde la teoría del constructivismo estructuralista”. Revista Boletín Redipe, 6(2). 67-80.
y
Melo-Becerra et al. (2020)
[42]
Melo-Becerra, L., Hahn-De-Castro, L., Ariza, D. y Carmona, C. (2020).
“Efficiency of local public education in a decentralized context”. International Journal of Educational Development, 76, 102194.
,
se deberán efectuar esfuerzos para lograr un adecuado aprovechamiento
de los docentes y sedes educativas, fomentar la aplicación de mecanismos
de control y rendición de cuentas e impulsar con mayor fuerza las
campañas de matriculación en todos los departamentos.
3.3. Programa Equidad Rural
⌅Los departamentos de la zona rural considerados como eficientes, durante el período 2007-2018, en el manejo de sus recursos educativos para favorecer la equidad urbano-rural fueron Bogotá D.C. y Quindío. A su vez, los más ineficientes fueron Boyacá, Caldas, Caquetá, Norte de Santander, Risaralda y Santander. En términos generales, los 22 departamentos considerados como ineficientes deberán incrementar la matriculación en 35% con los recursos que poseen (ver tabla 15A del anexo ). En el caso de las zonas urbanas, se observó que los departamentos de Antioquia, Bogotá D.C. y Chocó fueron eficientes durante el período de estudio. Mientras que Boyacá, Cauca, Risaralda, Santander y Tolima fueron los más ineficientes. Los resultados en este caso establecen que los 21 departamentos ineficientes tendrán que aumentar la cantidad de alumnos matriculados en un 12.8% con sus insumos actuales (véase tabla 15A del anexo ).
Mediante el análisis del IM fue posible visualizar que los departamentos eficientes, tanto en la zona rural como urbana, tuvieron mejoras en la productividad en el período 2007-2018, como consecuencia de los cambios tecnológicos y las mejoras en la eficiencia relativa. Por otro lado, al llevar a cabo el comparativo entre las áreas de estudio se apreció que la zona urbana fue más eficiente que la zona rural y que los departamentos urbanos ostentaron mejoras en su eficiencia y productividad a lo largo del período analizado, mientras que los de corte rural mostraron decrementos importantes en ambos términos (ver tabla 16A del anexo ).
Con
el propósito de corroborar e identificar qué tanto se acercan o alejan
en el tiempo las zonas rural y urbana, en términos del manejo eficiente
de los recursos, se llevó a cabo un análisis de convergencia sigma (
).
Entendida esta como la convergencia que busca probar que la dispersión
de la variable de estudio tiende a disminuir en el tiempo. La
convergencia
se cuantifica mediante la desviación estándar o el coeficiente de
variación del logaritmo del indicador estadístico en cuestión, en este
caso, la eficiencia (
Cuervo, 2004
[17] Cuervo, L. (2004). “Estudios de convergencia y divergencia regional en América Latina: balance y perspectivas”. Investigaciones Regionales, 5, 29-65.
).
Como se muestra en la
figura 1
,
las zonas rural y urbana tuvieron un comportamiento divergente. Es
decir, en el período 2007-2018 la eficiencia de las zonas urbanas tendió
a diferenciarse o alejarse de la eficiencia de las zonas rurales. Los
resultados que se muestran en las
tablas 15A
,
16A
y la
figura 1
evidencian la brecha de inequidad educativa que actualmente existe
entre los departamentos y entre las áreas urbanas y rurales de Colombia;
por esta razón, el Ministerio de Educación Nacional de Colombia, en
conjunto con otros agentes sociales, deberá de emprender acciones que
favorezcan un desarrollo educativo más equitativo en el país (
Schultz, 1959
[63] Schultz, T. (1959). “Investment in man: An economist’s view”. Social Service Review, 33(2), 110-117.
;
DNP, 2005
[22] Departamento Nacional de Planeación (DNP). (2005). Metas y estrategias de Colombia para el logro de los Objetivos de Desarrollo del Milenio. CONPES Social 91.
https://www.dnp.gov.co/programas/desarrollo-social/políticas-sociales-transversales/Paginas/objetivos-de-desarrollo-del-milenio.aspx
;
Moreno, 2008
[46] Moreno, L. (2008). “Evaluación de la eficiencia del gasto gubernamental en México. El caso de la educación primaria”. Región y Sociedad, 20(41), 7-32.
;
Rojas, 2010
[60] Rojas, C. (2010). Filosofía de la educación. De los griegos a la tardomodernidad, Colombia: Editorial Universidad de Antioquia.
;
Carnoy, 2012
[8] Carnoy, M. (2012). Economía de la educación, España: Universitat Oberta de Catalunya (UOC).
;
Delgado, 2017
[18] Delgado, W. (2017). “Análisis de la política educativa colombiana desde la teoría del constructivismo estructuralista”. Revista Boletín Redipe, 6(2). 67-80.
;
MEN, 2013
[43] Ministerio de Educación Nacional (MEN). (2013). Hacia
la creación y consolidación de un plan de incentivos para docentes y
directivos docentes del sector oficial, con miras al mejoramiento de la
calidad de la educación en Colombia.
https://www.mineducacion.gov.co/1759/articles-345822_ANEXO_301.pdf
,
2017
[44] MEN. (2017). Plan Nacional Decenal de Educación 2016-2026. El camino hacia la calidad y la equidad.
https://siteal.iiep.unesco.org/bdnp/190/plan-nacional-decenal-educacion-2016-2026-camino-hacia-calidad-equidad
;
Junca, 2018
[35] Junca, G. (2018). “La persistencia de la inequidad y la desigualdad en la educación en Colombia”. PAPELES, 10(19), 26-39.
;
Melo-Becerra et al., 2020
[42]
Melo-Becerra, L., Hahn-De-Castro, L., Ariza, D. y Carmona, C. (2020).
“Efficiency of local public education in a decentralized context”. International Journal of Educational Development, 76, 102194.
;
Navas et al., 2020
[49]
Navas, L., Montes, F., Abolghasem, S., Salas, R., Toloo, M. y Zarama,
R. (2020). “Colombian higher education institutions evaluation”. Socio-Economic Planning Sciences, 71, 100801.
;
Torres-Samuel et al., 2020
[66]
Torres-Samuel, M., Vásquez, C., Luna, M., Bucci, N., Viloria, A.,
Crissien, T. y Manosalva, J. (2020). “Performance of Education and
Research in Latin American Countries through Data Envelopment Analysis
(DEA)”. Procedia Computer Science, 170, 1023-1028.
).
Los
resultados obtenidos en materia de eficiencia de la política educativa
nacional a nivel departamental permitieron apreciar la evolución del
desarrollo educativo en Colombia. En ese sentido, se identificó que el
uso eficiente de los recursos contribuye a mayores niveles de educación.
Sin embargo, es una asignatura pendiente el aumentar el alfabetismo, la
matriculación y la equidad urbano-rural. Por ende, el Estado deberá
superar estas carencias educativas a través de acciones que aumenten la
cantidad de recursos, fomenten la transparencia, consoliden el uso
eficiente de los recursos y mejoren la calidad de vida de toda la
población de Colombia (
Aparicio et al., 2019
[2]
Aparicio, J., Cordero, J. y Ortiz, L. (2019). “Measuring efficiency in
education: The influence of imprecision and variability in data on DEA
estimates”. Socio-Economic Planning Sciences, 68, 100698.
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Conclusiones
⌅El Índice de Desarrollo Humano de Colombia muestra que la economía del país tiene un alto nivel de desarrollo humano, sin embargo, sustenta su bienestar en la dinámica de dos dimensiones (salud e ingreso). Lo que implica que es una tarea pendiente del Estado colombiano incrementar el bienestar educativo de su población. Al respecto, si bien en los últimos años el país ha implementado una serie de políticas y programas educativos en busca de mayores niveles de alfabetismo, matriculación y equidad urbano-rural, los indicadores estadísticos denotan que queda mucho por mejorar. De manera específica, se aprecia en los informes del DANE y el DNP, así como en la evidencia empírica, que existe un incremento del analfabetismo, una disminución de la matriculación, y una elevada concentración de los recursos educativos en áreas de tipo urbano; aunado a una inestabilidad social que afecta la eficacia y eficiencia de las acciones públicas.
Tomando en consideración este contexto y el vínculo teórico entre bienestar social, política educativa y eficiencia, se establecieron tres modelos, haciendo uso del DEA, para determinar qué tan eficientes fueron veinticuatro departamentos de Colombia en el uso de sus recursos -docentes y sedes educativas- para alcanzar los objetivos de los programas educativos nacionales de alfabetización, matriculación y equidad rural, durante el período 2007-2018. Los tres modelos DEA se orientaron al output y se calcularon bajo supuestos de VRS; además, se determinó la evolución de la eficiencia y la productividad a partir del índice Malmquist. Los outputs e inputs de los modelos de eficiencia quedaron establecidos, de la siguiente forma: a) Programa de Alfabetización: el output fue la población alfabeta y los inputs los docentes y sedes educativas; b) Programa Matricúlate Más: el output fue el número de alumnos matriculados en los cuatro niveles educativos y los inputs los docentes y sedes educativas; y c) Programa Equidad Rural: el output fue la matriculación en zona rural y urbana, y los inputs los docentes y sedes educativas en zona rural y urbana.
De los resultados obtenidos en los tres modelos, se observa que los departamentos de Bogotá D.C., Antioquia y Quindío emplearon de manera eficiente su personal docente y sedes educativas para incrementar el alfabetismo, la matriculación y la equidad rural. Mientras que el índice Malmquist, en estos casos, reflejó que los tres departamentos documentaron mejoras en la productividad en los tres programas, como consecuencia del adecuado uso de los recursos y el cambio tecnológico presente durante el período 2007-2018. Asimismo, los resultados de los tres programas educativos nacionales dan cuenta de que, en 21 departamentos de Colombia, los programas de alfabetización, matriculación y equidad rural no han alcanzado su objetivo. Por lo que será labor del Estado implementar las adecuaciones y acciones para que los departamentos utilicen de manera eficiente sus recursos e incremente de forma homogénea el bienestar y desarrollo educativo.
Por último, dentro de las líneas de investigación a explorar en el futuro, orientadas a atender las limitaciones del presente estudio, se encuentran: a) identificar la incidencia de variables contextuales en el uso eficiente de los recursos educativos, b) explorar el impacto de los factores espaciales en el uso eficiente de los recursos para generar bienestar educativo, c) investigar el vínculo que existe entre el desempeño eficiente de la política educativa con la política de salud y la política económica, y d) contrastar los resultados de calidad educativa y sus determinantes con el uso eficiente de los recursos.