Análisis de eficiencia relativa del gasto público en primera infancia en Colombia aplicando el Análisis Envolvente de Datos (DEA)

Abstract

La inversión pública en edades tempranas se ha considerado un factor clave del desarrollo económico y se ha probado que el retorno social es más alto que en los demás ciclos de vida. 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.