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Podium

versión On-line ISSN 2588-0969versión impresa ISSN 1390-5473

Podium  no.39 Samborondón dic./may. 2021  Epub 28-Jun-2021

https://doi.org/10.31095/podium.2021.39.6 

Articles

Eficiencia hospitalaria en regiones colombianas con percepción de corrupción, mediante técnica DEA

Hospital efficiency in Colombian regions where corruption is evident by means of DEA technique

Yeick Exneider Arias Galindo1 
http://orcid.org/0000-0003-1995-5184

Agustín Ramírez Urraya2 
http://orcid.org/0000-0002-0220-554X

1 Estudiante de la Maestría en Ciencias Económicas y de Gestión, Pontificia Universidad Javeriana Cali. E-mail: yeariasg@javerianacali.edu.co.

2 Maestría en Ciencias Económicas y de Gestión, Pontificia Universidad Javeriana Cali. Investigador, Pontificia Universidad Javeriana Cali - Colombia. E-mail: agustinru@javerianacali.edu.co.


Resumen

La eficiencia es un tema importante a la hora de analizar el sector público, y de mayor interés cuando se mira hacia el sector salud. El objetivo de este estudio es identificar la eficiencia de los hospitales públicos de nivel I en los departamentos de Córdoba, Sucre y Valle del Cauca, dada su alta percepción de corrupción y, con ello, ubicarlos en cuartiles. Se obtuvo una base de datos con 612 registros de hospitales públicos de nivel I de los 32 departamentos de la República de Colombia, de los cuales se filtraron los mismos bajo criterios de percepción de corrupción. Se realizó un estudio empírico mediante análisis envolvente de datos -DEA-. Como resultado, los hospitales más eficientes pertenecen al departamento de Córdoba y los más ineficientes son los del departamento del Valle del Cauca.

Palabras claves: Colombia; eficiencia hospitalaria; análisis envolvente de datos; sector salud; hospital público; percepción de corrupción

Abstract

Efficiency is an important issue when analyzing the public sector, and of greater interest in the health sector. This study purports to identify level I public hospitals´ efficiency in the Córdoba, Sucre and Valle del Cauca departments, given their high corruption perception and thereby locate them in quartiles. A database was obtained with 612 records from level I public hospitals in the 32 Republic of Colombia departments; they were filtered under corruption perception criteria. An empirical study was carried out using data envelopment analysis -DEA-. As a result, the most efficient hospitals are in the Córdoba department and the least efficient are in the Valle del Cauca department.

Keywords: Colombia; hospital efficiency; data enveloping analysis; health sector; public hospital; corruption perception

Introducción

En las últimas décadas, el sector de la salud en Colombia ha confrontado algunos cambios de gran importancia -como la reforma a la salud, supeditada al carácter institucional y al ejercicio de la no transparencia en sus procesos administrativos y financieros-, que como consecuencia han tenido grandes efectos y repercusiones sobre la prestación de servicios, la variación de las finanzas del sistema de salud tendientes a ser negativa, y la estructura financiera de los hospitales públicos subsanados por el Estado ante su insolvencia (Suárez-Rozo, Puerto-García, Rodríguez-Moreno, y Ramírez-Moreno, 2017).

En los hospitales y el sistema de salud en general, estudios sobre producción, y en particular los que abarcan la eficiencia y productividad, exponen retos de especial horizonte para cualquier interesado. Retos constituidos en la complejidad de los sistemas de producción y la diferencia dada a partir de los productos e insumos para el sector salud con respecto de otros, cuestiones éstas que atribuyen restricciones para el análisis de la temática (Nupia y Sánchez, 2001). La eficiencia y la productividad de este tipo de organizaciones son aspectos de sumo valor para ser analizados, persiguiéndose con ello el hecho de que dicho sector económico pueda lograr competitividad.

Así, surge la necesidad de analizar la eficiencia de los hospitales públicos teniendo presente el uso de sus insumos y la oferta de servicios que estos brindan a la ciudadanía, representando ello la unidad estructural de costos e ingresos, pudiendo resultar de dicho análisis aportes de interés para la construcción e implementación de estrategias para el sector salud.

El presente trabajo se asienta en marcos teórico-conceptuales de la denominada eficiencia como enfoque de medida relativa, que busca describir la relación dada entre los insumos con los productos, y ello con respecto de los valores máximos posibles del proceso de obtención de las determinadas condiciones tecnológicas (Biltrán y Valor-Sabatier, 1987; Farrell, Grosskopf, Lindgren, y Roos, 1995) y, por otro lado, el DEA como un enfoque que basado en la programación lineal, busca medir la eficiencia relativa de las Unidades de Toma de Decisión -DMU- escogidas a analizar (Charnes, Cooper, y Rhodes, 1978). El análisis de eficiencia hospitalaria se ha desarrollado en algunos estudios desde la década de los 80 mediante la técnica conocida como Data Envelopment Analysis -DEA- (Hollingsworth, 2008).

Entrando en materia, la intención de este estudio es analizar las eficiencias de los hospitales públicos de nivel I de los departamentos de Cordoba, Sucre y Valle del Cauca (Colombia), dada su condición de alta percepción de corrupción, ubicándoles en cuartiles representativos. Y, a partir de ello, comprender los apartados que apoyen la toma de decisiones con el objeto de lograr mayor eficiencia en el sector económico de la salud.

El artículo se compone de cinco apartados, la introducción siendo la primera. Posteriormente se aborda una breve revisión de literatura, abordando la relación entre la eficiencia hospitalaria y la corrupción en el sector salud. En el tercer apartado se expone la metodología, donde se presenta la técnica utilizada, las variables seleccionadas -con su data-, y el modelo matemático. El cuarto apartado, refleja los resultados descriptivos. Por último, se dan a conocer unas breves conclusiones, limitaciones y líneas nacientes de investigación.

Revisión de literatura

Eficiencia hospitalaria y corrupción en la salud: Una breve reseña de su relación.

En el mundo la salud es un servicio esencial y de vital importancia, instituido para la contribución de la mejoría en la calidad de vida de las personas (Castro y Tapia, 2021; San-José, Retolaza y Bernal, 2021), siendo así también en Colombia. Dado ello, es necesario generar estudios que giren sobre la estructura económica abarcando las variables relacionadas con sus insumos y productos, permitiéndose analizar la situación de los mismos y que, como respuesta, fundamente decisiones que favorezcan la optimización de los recursos de estas entidades (Navarro, Maza y Viana, 2012).

El análisis de eficiencia es una de las herramientas más usadas por diseñadores de políticas en los sistemas de salud (Santelices et al., 2013). Los gastos en salud como proporción relativa de la producción van en incremento, originando nuevos desafíos para los países en vía de desarrollo (Castro y Tapia, 2021). Es de tener en cuenta que una importante parte de dichos recursos públicos para la salud son consumidos por hospitales, y como resultado, un gran número de investigadores generan interés en su análisis, concentrando esfuerzos de estudio a ese nivel (Lee, Langdo, Hwang, Marques, y Hwang, 2021).

Ejemplificando, un hospital convendría tener capacidad de solventar problemas específicos del ámbito de la salud -aun requiriendo tecnologías y personal especializado-, y contar con recurso sin importar que los requerimientos se den en escasos casos, dicha noción de ser contraria podría vérsele como una ineficiencia (Puig-Junoy, 2000). Así, la eficiencia es entonces relativa entre los distintos hospitales, por lo cual para este estudio se asumirá que un hospital tiende a ser menos eficiente si éste necesita grandes cantidades de insumos para producir la misma cantidad de bienes y servicios que otro hospital que ejecuta menos recursos (Mora y Morales, 1997).

Para el caso colombiano, la eficiencia demostrada en hospitales es bastante criticada. Llinás (2010) halló que el modelo colombiano es observa do como poco satisfactorio frente a otros países, y advierte que la eficiencia del sistema de salud falla cuando ésta ha emanado en administraciones improductivas, en demoras en los flujos financieros y en el uso clandestino de los recursos, que han dado lugar a resultados desalentadores del carácter que arraigan resultados nefastos. Según Navarro y Hernández (2002) el éxito y superación de las políticas públicas del sector salud dirigidas hacia mejores prácticas, deben pasar en primera medida por la iden tificación de forma oportuna de todos aquellos servicios que son eficientes diferenciándolos de los ineficientes.

Por otro lado, la literatura abordada en temáticas sobre la no transparencia en los procesos y su incidencia en la economía de la salud demuestra que la corrupción conlleva a una alta reducción de la eficiencia institucional de muchas de estas entidades, afectando así a importantes variables de su medición -como la inversión- y propiamente al crecimiento y desarrollo económico tanto de las regiones como de las entidades mismas (Tanzi y Davoodi, 1997; Kaufmann, 1998; Bigio y Ramírez, 2006; Akcay, 2006).

Los gobiernos municipales de Colombia inspeccionan y conceden subsidios, además de contribuir con la mejoría de la cobertura de la salud, enfocados a las ciudadanías de escasos recursos. Dicho dispositivo de estipendio y concesión de recursos públicos aumenta los intereses de los privados, captando el interés público de la búsqueda por el aumento de provisión en salud. Esto afecta la eficiencia sin importar la cantidad de hospitales y, por ende, las conexiones en red de proveedores de salud (Giménez, Prieto, Prior y Tortosa-Ausina, 2019).

Giménez et al. (2019) expresan que las políticas públicas orientadas a proteger y fomentar la cobertura, pueden estar aumentando la tentación de captura de las instituciones gubernamentales locales de la salud por parte de personas privadas, impulsando con ello el mal uso de los gastos de los hospitales públicos, debiéndose esto a la corrupción observada en la gestión de los recursos públicos para expresos niveles de resultados administrativos y financieros.

En el contexto internacional, han sido demostrados los vastos efectos inscritos como malignos donde la corrupción incidió, inyectándose en las esferas estructurales de la política, la economía y lo social (Sommersguter-Reichmann y Stepan, 2015). Ante ello, Ortiz (2012) afirma que Colombia es uno de los países latinoamericanos ejemplo de una de las más altas aceptaciones acerca de los efectos perjudiciales y desfavorables de la corrupción, además de la necesidad de enfrentarla.

La noción de la corrupción ha sido un problema persistente en la historia con amplios efectos nocivos, señalándosele como uno de las principales limitantes de la economía y del bajo desarrollo de las regiones. Estudios exponen la dimensión de las causas y consecuencias del fenómeno, donde Colombia se potencializa con problemáticas varias, que van desde narcotráfico, ineficiencia del sistema estatal, ilegalidad y delitos públicos, indebidos procesos, y otras más (Ortiz, 2012).

Lo anterior pone de manifiesto la relevancia de este estudio dado el carácter de estigma de la percepción de corrupción en regiones colombianas. El desarrollo de la presente investigación es procedido teniendo como base datos de los hospitales públicos del nivel I de las municipalidades de tres departamentos que, al periodo 2016-2018, son catalogados como los de más alta percepción de corrupción en el país. Se aclara que la noción de la corrupción no es tomada como variable en sí, pero apoya la fundamentación de la selección de las regiones de donde se analizan los datos.

Metodología

Aspectos metodológicos para la medición de la eficiencia hospitalaria.

La eficiencia según García (2002) tiene bastantes perspec tivas que tienden a ser diferentes entre sí, identificándose el considerar distintas alternativas y posibili dades para su cálculo dentro de un grupo de entidades. Ligarda y Ñaccha (2006) exponen que el uso eficiente de los recursos es determinante, y más cuando se trata de servicios de salud que tienen incidencia en el bienestar de los individuos. Como complemento, Chilingerian (1995) define la eficiencia como toda aquella capacidad de producir bienes y servicios con el mínimo nivel de recursos posible.

En sumatoria, la técnica DEA permite analizar niveles de eficiencia y, desde modelaciones, tomar decisiones que busquen optimizar el uso de recursos. Pinillos (2003) plantea que el DEA es importante cuando los niveles de productividad dependen de diferentes compromisos, tales como el personal administrativo y operativo, el liderazgo, las decisiones, entre otros; y más aún cuando se trata de la prestación de servicios en entidades de salud.

Es significativo entonces precisar que los niveles de eficiencia obedecerán a las variables de medición seleccionadas, es decir, dependen de las entradas y salidas a evaluarse. Otra noción de lo anterior es la propuesta por Gedion y Morales (1999) donde estipulan que la eficiencia de una entidad de salud depende de dos aspectos principales: del uso que se brinde a sus insumos y de su costo. El primero frecuentemente es conocido como eficiencia técnica (García, 2002), relaciona los insumos utilizados en razón de los productos y servicios que se generan.

Por otro lado, al evaluarse la eficiencia se debe considerar también los costos de los factores asociados con las condiciones de presta ción del bien, así como los escenarios requeridos para la dismi nución de sus costos. Esta idea ha sido abarcada por autores en sus estudios, entendiéndola como eficiencia econó mica o eficiencia asignativa (Sánchez, Nupia y Urdinola, 2000; García, 2002). Para la aplicación de lo anterior se cuenta con métodos sofisticados, como la estimación de fronteras y de la eficiencia, que además difieren de otros mé todos que solo miden y comparan comúnmente los comportamientos observados.

Una entidad del sector servicios para ser efi ciente debe, además de potenciar el rendimiento de su capital humano y tecnológico, propiciar el aumento de los niveles de su productividad tanto como de su efi cacia, relacionadas éstas con los insumos o entradas para la prestación del servicio, de tal manera que dicha entidad pueda compe tir y ajustarse a las condiciones impuestas por las nuevas circunstancias de la economía (Martínez et al., 2002).

A pesar de lo anterior, un hecho que genera atención es el que se da cuando en dos estudios, aunque tienen originalmente el mismo ámbito de acción, sus resultados tienen diferencias respecto de las causas de la ineficiencia. Cuestión esta que permite orientar la enunciación de que las causas de un uso no óptimo de los recursos pueden estar dadas por los factores externos a la entidad, así como también por los mismos entes (influencia política, corrupción, procesos indebidos, etc.) hasta por las decisiones internas que son ineficientes. Pese a lo anterior, otro hecho que suma atención aquí es el de la calidad, que no tiene porqué chocar con la búsqueda de la reducción de costos. Este aspecto de calidad es raramente evaluado en los diferentes enfoques de estudios de la economía de la salud, efecto debido a notorios limites frente a la obtención de datos para dicha variable.

El DEA en la medición de la eficiencia hospitalaria.

Los modelos DEA han sido una de las técnicas más recurrentes, especialmente para la medición de la eficiencia en el sector salud por una gran variedad de autores, entre los que cabe mencionar a Banker, Conrad y Strauss (1986), Grosskopf y Valdmanis (1987), Byrnes y Valdmanis (1995), Chilingerian (1995), Farell et al. (1995), Sodani y Madnani (2008).

El DEA permite construir, con base en la información real de los insumos utilizados por cada hospital y sus productos, los niveles de la eficiencia para cada una de las entidades estudiadas. El resultado de estos ejercicios permite identificar a los hospitales eficientes e ineficientes; estos últimos siendo aquellos que, dada su utilización de insumos otorgados, se hallan ubicados por debajo del nivel de producción que potencialmente podrían estar ejecutando.

Es de resaltar que al estudiarse temas de analisis de eficiencia pueden ser consideradas dos opciones. La primera es la orientación hacía insumos (input-orientation), la cual expone como supuesto el hecho de que una empresa conservando un nivel de producción constante, debería responderse a sí misma cuál es el nivel óptimo de insumos por contratar para ser eficiente. Y la segunda opción es la orientación hacía el producto (output-orientation), cuestión que pretende dar respuesta a cuál es el nivel de producción óptimo que hace que una empresa sea eficiente frente a otras defendiendo su nivel actual de consumo de insumos.

También es importante destacar la existencia de dos supuestos respecto a los retornos que ostentan las unidades productivas. El primero de que las empresas operan a escala óptima y que, por ende, atribuye la objetividad de rendimientos constantes a escala (RCE). Y, en contraparte, el segundo supone que las fallas de mercado -competencia imperfecta, restricciones financieras, etc- causan que no todas las empresas operen a óptima escala, y frente a ello, los rendimientos a escala varían entre empresas, conocido esto como rendimientos variables a escala (RVE).

Se plantea entonces el supuesto de que cada uno de los n hospitales de los departamentos de Cordoba, Sucre y Valle del Cauca utilizan una cierta cantidad de K insumos determinados para producir una cantidad dada de M productos explícitos para un período de tiempo específico. Lo que alude al hecho de que en el i-ésimo hospital, una cierta cantidad de insumos contratados y de unidades producidas son representadas por los vectores xi (Kx 1 ) y yi (Mx 1 ), respectivamente. De dicha forma, la matriz Kx n de insumos (X), y la matriz Mx n de productos (Y), representan todos los datos dados para el total de los hospitales.

Así, aplicándose un enfoque de orientación de insumos y de rendimientos constantes a escala (RCE), se busca hallar para cada hospital la combinación de insumos que maximice la relación producto por factor. Lo anterior se expresaría como un problema de optimización de la siguiente forma (Modelo 1):

(1)

Donde ( es el vector (Mx 1 ) de combinación óptima de productos, y el vector (Kx 1 ) que representa la combinación óptima de factores a ser halladas sería (. Con esto se busca hallar, los valores dados para ( y (, tales que orienten la medida de la eficiencia del i-ésimo hospital hacia el ser maximizada, sujeta a que esta medida deba ser menor o igual a uno (1). Dicha implicación está supeditada a la primera y la segunda restricción, por lo que el ejercicio se puede proyectar como Maxμ, υ (μ´y i, υ´x i) sujeto a que μ´y i / υ´x i ≤ 1 y μ, υ ≥ 0. No obstante, para evitar casos de obtener soluciones infinitas se atribuye que υ´x i = 1.

De igual forma, la eficiencia puede también ser subdividida en dos importantes bloques: la eficiencia técnica y la eficiencia asignativa. La primera representa todas las habilidades que tiene una empresa para lograr un nivel máximo de producción radicado a sus combinaciones de insumos. El segundo refleja la habilidad dada por una empresa para lograr la utilización recomendable de insumos como proporción óptima dados sus precios referidos. Se debe tener en cuenta que, para medir esta última eficiencia, el modelo debe introducir los precios de los factores. El planteamiento de dicho modelo, con RVE, puede plantearse de la siguiente forma (Modelo 2):

(2)

Donde wi representa al vector que determina el precio de los insumos para el i-ésimo hospital y xi* es el vector que determina los insumos que minimizan los costos ceñido a los precios de los factores integrados y el nivel de producción yi. Estas medidas pueden reflejarse de una forma más clara en la Figura 1.

Figura 1 Fuente: Nupia y Sánchez, 2001Modelo de maximización de insumos por costos. 

Observando la Figura 1, suponga que se tiene una empresa que utiliza una combinación de insumos dados, definida por el punto A, que proceden para la producción de una unidad de producto. Dicha empresa podría producir la misma cantidad de producto con algunas combinaciones de menos factores. El punto B es el punto de eficiencia técnica para esta empresa -vista sobre la curva isocuanta SS´-, por lo que su ineficiencia técnica se halla dada por la diferencia entre la distancia existente en los puntos A y B. Pese a ello, en el punto observado B, se podría deducir que la empresa está produciendo con una combinación de factores de cáracter asignativa inadecuado. Lo anterior se debe a que en el punto B, la productividad marginal del factor X2 representa una disminución frente a su costo marginal (observar la isocosto constituida por la línea que une los puntos ZZ´). Es posible diferenciarse las dos medidas adicionales. La primera diferencia está dada por la ineficiencia puramente asignativa que se observa en la distancia entre los puntos B y C, representando así una reducción en los costos debiendo ocurrir ésta para que la empresa llegue al punto de producción B´. Y, por último, se tiene la ineficiencia económica total -o reducción de costos-, que permite incluir tanto a la ineficiencia técnica como la asignativa, esta ineficiencia se puede medir por la diferencia dada en la distancia entre los puntos A y C.

Material de trabajo: Data y variables.

El tercer informe de la Corporación Transparencia por Colombia (2019) afirma que cerca del 56% del total de los hechos de corrupción analizados entre 2016-2018, afectaron el sector de educación (16%), infraestructura y transporte (15%), de la Salud (13%) y de la Función Pública (12%). Esta situación coincide con los sectores que mayormente son afectados y que se exponen en el informe sobre los hechos proyectados en Corrupción en Territorios de Paz (2010-2016). Lo anterior permite ostentar la idea de que donde están los recursos económicos, allí estarán los intereses de los corruptos.

Ahora bien, cifras de los últimos años de los presupuestos generales de la nación permiten evidenciar que los sectores salud y educación son los que obtienen una mayor inversión de los recursos estatales. En salud, por ejemplo, el presupuesto en promedio destinado es del 25% del presupuesto general de la nación (Corporación Transparencia por Colombia, 2019). Con todo ello, da pie para hacerse a imaginarios de asignación no transparentes que además han sido reflejados en algunas estadísticas reportadas.

Asimismo, frente a la percepción de corrupción para el sector salud son los departamentos de Sucre (14%), Córdoba (14%) y Valle del Cauca (11%) donde se reportan la mayoría de los hechos. Es importante hacer mención a casos como el cartel del sida (2018), el de los enfermos mentales (2012), el de la hemofilia (2013) y hasta el cartel de las cirugías (2013). Los anteriores casos son los vistos como los más criticos de la salud ocurridos en Sucre y Córdoba (Corporación Transparencia por Colombia, 2019). Cuestión ésta que brinda soporte para querer realizar estudio enfocado en estos tres departamentos colombianos.

Las premisas antes mencionadas permiten ubicar el contexto respecto de la selección de los departamentos a los que pertenecen las entidades hospitalarias públicas de nivel I (también conocidas como DMUs en los estudios de eficiencia) a ser analizadas. Las estimaciones se realizan utilizando la información de dichos hospitales públicos nivel I para el año 2013, los datos son provenientes del Sistema de Información Hospitalaria (SIHO) del Ministerio de Salud y de la Protección Social de Colombia.

Variables de ingreso (Inputs).

Maldonado y Tamayo (2007) explican que si bien para incorporar las variables de trabajo laboral se hace uso de forma frecuente el número de personal, representado en los médicos, las enfermeras y el personal administrativo, en ocasiones es dificultoso realizar segregación de ellos debido a la deficiencia de información correspondiente al personal externo contratado (servicios indirectos) donde solo se reporta el valor total de dichas contrataciones, debiéndose tener en cuenta que el gasto en servicios indirectos supera -en promedio- a los gastos del personal de planta. Ante dicha limitación, se trabaja entonces con los gastos de nómina.

Así, las variables seleccionadas como insumos/inputs son aquellas que se suelen utilizar para demostrar la producción de servicios en salud. Se entiende por insumos en salud a aquellos donde se cuenta con la intervención de personal necesario para brindar la atención pertinente y oportuna al paciente que demanda el servicio, además de los utensilios necesarios para suplir dicha demanda, incluyendo los medicamentos.

Por lo cual, son cuatro (4) las variables aquí: compras de bienes y servicios (que incluye el material mobiliario y de oficina, material para uso documental, software, entre otros), compras de medicamentos, gastos de personal administrativo y los gastos de personal operativo -en esta última categoría ingresan los profesionales de la medicina y personal de enfermería-. Diferentes autores han usado estas variables para medir la eficiencia hospitalaria (Banker et al., 1986; Biltrán y Valor-Sabatier, 1987; Prior y Solà, 2000; Solà y Prior, 2001; Biorn, Hagen, Iversen, y Magnussen., 2003; Pinzón, 2003; Peñaloza, 2003; Fontalvo y Dela Hoz, 2016).

Variables de salida (Outputs).

Las entidades hospitalarias nivel I -también denominados como de baja complejidad-, suelen ser el primer contacto de los ciudadanos con los servicios de salud. Estas entidades requieren de baja tecnología, simple de usar, para la atención de problemas de la salud de escasa gravedad, pero que son de impacto en los resultados tanto como en los costos. En estas entidades se cuenta con un factor humano de tipo profesional y técnico general. Además, se atienden principalmente a casos ambulatorios y hospitalizaciones no graves (Pinzón, 2003).

Pinzón (2003) expone que, frecuentemente se ha denotado que el principal objetivo de toda organización con fin de prestación de servicios de salud es proporcionar productos como egresos de resultado preciso. En esos casos, los egresos son entendidos como la cantidad de tratamientos ofrecidos a pacientes que han ingresado al hospital con alguna patología. La Tabla 1 expone cada una de las variables seleccionadas para el presente estudio, además presenta una breve definición para las mismas.

Así, la variable utilizada como producto es la representada como el objeto esencial de los servicios de las instituciones de baja complejidad. Para todas las instituciones de la muestra se tiene el número de casos tratados ponderados por complejidad que es expresado como la producción. Pinzón (2003) indica que los casos tratados como producto de un hospital están asociados a los servicios hospitalarios, mediante el cual los pacientes permanecen por un mínimo periodo de tiempo mientras es tratado por el personal de la salud (diagnóstico, terapia, cirugía ambulatoria en casos, medicamentos, etc.) y luego se retira. Esta variable es la mayoritariamente usada por varios autores para el análisis de eficiencia (Borden, 1990; Ozcan, Luke, y Haksever, 1992; Prior y Solà, 2000; Solà y Prior, 2001; Biorn et al., 2003; Wang, Zhao, y Mahmood, 2006).

Tabla 1 Función de producción de hospitales nivel I - 2013 (Descripción de variables seleccionadas). Fuente: Elaboración propia 

Tipo Variables Definición
Producto (Output) Producción Casos tratados ponderados por complejidad del caso (No casos)
Insumos (Inputs) Compras_ByS Compras de bienes y servicios (COP)
Medicamentos Compras de medicamentos (COP)
Gasto_Admón Gasto personal administrativo (COP)
Gastos_Asistencial Gasto personal asistencia -médicos y enfermeras- (COP)

Resultados

Aquí se evidencian las estadísticas descriptivas de las variables analizadas para proceder con un breve acercamiento sobre los hospitales públicos de nivel I pertenecientes a los municipios de los departamentos con mayor porcentaje de percepción de corrupción en Colombia. En general, los presentes resultados permiten ubicar a los hospitales de dichos municipios categorizándolos en cuartiles según es su eficiencia hospitalaria dada por sus inputs y outputs (ver Anexos 1 y 2).

A partir del modelo DEA, se logró obtener los cálculos de las eficiencias para los hospitales de nivel I en los tres (3) departamentos con mayor porcentaje de percepción de corrupción en el país, y posteriormente se logra reseñar las unidades más eficientes que son referencia con respecto de las no eficientes. En las estadísticas se demuestra que existe una vasta dispersión en la magnitud de los datos, denotando esto que las medidas obtenidas para el coeficiente de variación tienen una tendencia de máximos y una gran diferencia entre el grupo mismo, donde se puede observar la distancia entre la medida obtenida para la variable Compras_ByS y Producción determinándose que, previo a los análisis matemáticos sofisticados, existe una mala gestión de los recursos.

Por otro lado, se observa en la Tabla 2 que los rubros de mayor relevancia para los hospitales de nivel I son los relacionados con las compras de bienes y servicios y las de medicamentos, con el 51.97% y el 45.19% respectivamente; en tanto, el rubro de importancia menor es el gasto asistencial con el 1.37%. En promedio, para los hospitales pertenecientes a los departamentos estudiados, se registra un valor de inversión por caso tratado de 6143.84 COP.

Tabla 2 Estadísticas descriptivas de variables consideradas en el estudio. Fuente: Elaboración propia. 

Variables Media Mediana Desv. Estándar Coef. Varianza
Compras_ByS 783982133.7 448351078.8 1047769463.4 1097820848483620000.0
Medicamentos 681810187.2 303416775.7 1036584676.2 1074507790990930000.0
Gto_Admón 22193047.0 15348789.0 26957237.6 726692660622622.0
Gto_Asistencial 20674129.7 17643530.0 13879698.4 192646027958303.0
Producción 245556.3 157467.2 262649.9 68984945693.6

Se agruparon los municipios de hospitales públicos nivel I por cuartiles según criterio de medición de la eficiencia siendo Q1 los hospitales ubicados en los municipios donde se observa la existencia de mayor nivel de eficiencia. Se resaltan los primeros cinco (5) hospitales más eficientes que, a saber, pertenecen a los municipios de Montería, Planeta Rica, Pueblo Nuevo, Tierralta y Valencia, es de recalcar de nuevo que los municipios estudiados pertenecen a los tres departamentos con mayor percepción de corrupción según la Corporación Transparencia por Colombia (2019). Mientras tanto, los cinco (5) municipios con hospitales de resultados de menor eficiencia son Buenaventura, Dagua, San Marcos, Sucre y La Unión.

Tabla 3 Distribución por cuartiles según eficiencia de los hospitales nivel I -municipios-. Fuente: Elaboración propia. 

Cuartil Municipios
Q1 (0,751-1,00) Montería, Planeta Rica, Pueblo Nuevo, Tierralta, Valencia, Sincelejo, Jaimito, Colorado, El Roble, San Benito de Abad, San Juan de Vetulia, San Pedro (S.), Cali, Alcalá, Argelia, El Cerrito, Jamundí, San Pedro (V.), Puerto Escondido, Vijes, Toro, Buenavista, Tuluá, Palmito, Galeras, Restrepo, Cartago, Yumbo.
Q2 (0,51-0,750) La Victoria, El Cairo, Ciénaga de Oro, San Luis de Sincé, Yotocó, La Cumbre, Guacarí, Bolívar, El Águila, Pradera, Santiago de Tolú, Guadalajara de Buga, Andalucía, Canalete, Florida, Trujillo, Ginebra, Palmira, Sampués, San Onofre, Montelíbano, Caicedonia, Ansermanuevo, Tolú Viejo, Candelaria, El Dovio, Majagual.
Q3 (0,251-0,50) Calima, La Unión, Sucre, San Marcos, Dagua, Buenaventura.
Q4 (0,00-0,250) N. A.

La tabla 3 evidencia la agrupación dada a los hospitales de nivel I ubicados en los municipios de los departamentos con más alta percepción de corrupción. Para ello, el Anexo 1 permite realizar la asignación en cuartiles, donde la columna Eficiencia apoya el ejercicio de asignar los mismos. Entendido, todos aquellos valores entre 0,751-1,00 se asumen como hospitales con alta eficiencia, asimismo, se entiende por hospitales con eficiencia moderadamente alta a aquellos con valores entre 0,51-0,750. De igual manera, valores entre 0,251-0,50 son tenidos en cuenta como hospitales con eficiencia moderadamente baja, y los hospitales con eficiencia baja son los que se ubican entre los valores 0,00-0,250.

Por último, es importante mencionar que las demás columnas en el Anexo 1 reflejan los valores en término de exponer cuánto son eficientes cada hospital de nivel I con cada uno de sus inputs, y cuánto son eficientes en su output a partir de la combinación de todos sus inputs. También se presenta el Anexo 2 que brinda la información utilizada -base de datos discriminada por variable- para cada uno de los inputs y el output de los hospitales nivel I de los municipios de departamentos con la más alta percepción de corrupción del país.

Conclusiones

Cumpliendo con el objetivo del presente estudio, el cual es identificar la eficiencia de los hospitales públicos de nivel I de los municipios de los departamentos de Córdoba, Sucre y Valle del Cauca, dada su alta percepción de corrupción, y ubicarlos en cuartiles (de Q1 a Q4), se concluye entonces a partir de los resultados obtenidos que los hospitales del departamento de Córdoba son los más eficientes de entre los tres departamentos estudiados, para su administración durante el año 2013, aun cuando se ha dicho que éste es uno de los departamentos pertenecientes a los elegidos por el criterio de mayor percepción de corrupción en el país.

Igualmente, es de resaltarse que las tres ciudades capitales de dichos departamentos arrojaron resultados positivamente satisfactorios frente a sus valores de eficiencia. Los hospitales de nivel I pertenecientes al departamento de Sucre obtuvieron resultados moderados en sus niveles de eficiencia. La mayoría de los hospitales correspondientes al departamento del Valle del Cauca son los que podría catalogárseles como los de menores niveles de eficiencia. Es de recordar que para la presente investigación por eficiencia se entiende que una empresa, conservando sus niveles de producción constante, usa sus insumos al nivel más óptimo posible buscando hallar la combinación de insumos que maximice la relación producto por factor.

Por otro lado, la mayor limitación presentada en este estudio fue la falta de algunas variables importantes en la base de datos obtenida -percepción de corrupción por municipio, percepción de calidad en producto y servicio, entre otras de interés-, cuestión que amarra la investigación a los datos mismos. Se recomienda entonces como horizontes de investigación realizar estudios que abarquen análisis transversales donde éste permita observar la relación del crecimiento de la eficiencia a través del tiempo, además expandir las investigaciones a otras esferas geográficas donde se tenga también en cuenta el criterio de selección territorial con respecto de la percepción de la corrupción, realizando comparaciones.

Para finalizar, una interesante línea de más sería realizar estudios longitudinales donde se puedan obtener resultados con datos más actualizados para las mismas variables, e incorporar otras que permitan obtener mayor rigurosidad en la profundidad de los análisis. Además, es importante realizar estudios donde se incorporen variables de calidad para dichos territorios catalogados como de mayores procesos de corrupción en la salud frente a territorios con baja percepción de procesos de corrupción, y hasta quizá extender dichos análisis al ámbito de lo internacional. También sería bien estudiar la integración de diferentes variables de entorno que permitan obtener datos respecto de la corrupción como una variable moderadora del proceso de eficiencia en un hospital. Sumado, realizar análisis para hospitales de diferentes niveles de complejidad en su oferta de servicios.

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ANEXOS

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Anexo 1 Eficiencia y medidas de eficiencia de cada variable para el total de las DMUs. 

Municipios DMU_list Eficiencia Compras_ByS Medicamentos Gto_Admón Gto_Asistencial Producción
MONTERÍA Branch_1 1 0 8.35E-11 2.57E-08 0 8.69E-07
CANALETE Branch_2 0.643201579 9.26E-10 0 0 7.13E-08 2.76E-06
CIÉNAGA DE ORO Branch_3 0.726066119 5.03E-10 0 2.69E-08 2.34E-08 1.72E-06
MONTELÍBANO Branch_4 0.57673627 1.33E-10 7.43E-11 3.11E-08 9.47E-09 1.21E-06
PLANETA RICA Branch_5 1 9.07E-10 2.03E-11 0 1.36E-08 2.04E-06
PUEBLO NUEVO Branch_6 1 2.29E-09 5.76E-11 3.61E-08 0 5.11E-06
PUERTO ESCONDIDO Branch_7 0.986811631 0 1.82E-10 1.91E-07 0 0
TIERRALTA Branch_8 1 2.68E-10 9.51E-14 0 7.54E-09 7.26E-07
VALENCIA Branch_9 1 2.88E-10 1.80E-10 5.66E-08 0 2.50E-06
SINCELEJO Branch_10 1 1.03E-10 1.82E-10 1.23E-08 0 1.66E-06
BUENAVISTA Branch_11 0.870912004 1.28E-09 2.77E-11 6.26E-08 1.00E-08 0
CAIMITO Branch_12 1 1.14E-09 4.69E-09 0 2.51E-08 3.44E-06
COROZAL Branch_13 1 6.98E-10 5.69E-11 0 3.48E-08 2.27E-06
EL ROBLE Branch_14 1 2.49E-09 2.27E-09 4.69E-08 0 0
GALERAS Branch_15 0.82295476 1.84E-09 5.33E-09 0 0 3.89E-06
MAJAGUAL Branch_16 0.510530685 0 3.20E-10 6.82E-08 0 1.75E-06
MORROA Branch_17 1 1.92E-09 1.59E-11 7.82E-08 0 0
PALMITO Branch_18 0.829550022 2.04E-09 1.99E-10 4.54E-08 1.31E-09 2.91E-06
SAMPUÉS Branch_19 0.599002472 4.71E-10 6.91E-10 2.91E-08 0 1.64E-06
SAN BENITO ABAD Branch_20 1 1.56E-09 3.51E-11 0 2.35E-08 3.52E-06
SAN JUAN DE BETULIA Branch_21 1 1.46E-09 3.18E-11 7.19E-08 1.15E-08 0
SAN MARCOS Branch_22 0.416184136 3.76E-10 5.52E-10 2.33E-08 0 1.31E-06
SAN ONOFRE Branch_23 0.592701533 0 3.29E-10 7.01E-08 0 1.80E-06
SAN PEDRO Branch_24 1 1.99E-09 1.30E-10 2.77E-08 2.61E-09 4.64E-06
SAN LUIS DE SINCÉ Branch_25 0.724324663 6.09E-10 4.75E-09 5.94E-09 0 2.39E-06
SUCRE Branch_26 0.421342854 0 5.31E-09 5.80E-09 0 1.28E-06
SANTIAGO DE TOLÚ Branch_27 0.653222294 7.00E-10 1.03E-09 4.33E-08 0 2.44E-06
TOLÚ VIEJO Branch_28 0.539213212 2.13E-09 1.29E-09 1.28E-08 0 3.60E-06
CALI Branch_29 1 6.68E-10 1.72E-10 0 7.59E-10 1.54E-06
ALCALÁ Branch_30 1 2.22E-09 3.38E-11 2.64E-08 1.65E-08 3.89E-06
ANDALUCÍA Branch_31 0.646744973 1.66E-09 1.07E-09 8.74E-09 0 2.88E-06
ANSERMANUEVO Branch_32 0.556884382 7.75E-10 1.08E-10 2.50E-08 1.09E-08 1.34E-06
ARGELIA Branch_33 1 1.92E-09 1.59E-11 7.82E-08 0 0
BOLÍVAR Branch_34 0.694728569 1.10E-09 0 0 8.46E-08 3.28E-06
BUENAVENTURA Branch_35 0.361874801 4.74E-10 6.00E-11 3.23E-08 0 0
GUADALAJARA DE BUGA Branch_36 0.652712186 5.23E-10 6.98E-11 0 2.36E-08 1.57E-06
CAICEDONIA Branch_37 0.572696052 9.45E-10 8.64E-11 2.98E-09 1.02E-08 2.00E-06
CALIMA Branch_38 0.495363889 1.27E-09 1.19E-10 2.82E-08 0 1.75E-06
CANDELARIA Branch_39 0.537099507 2.17E-10 1.96E-10 3.55E-08 0 1.28E-06
CARTAGO Branch_40 0.814576135 9.03E-10 0 0 1.50E-08 2.11E-06
DAGUA Branch_41 0.412190435 5.65E-10 7.55E-11 0 2.55E-08 1.70E-06
EL ÁGUILA Branch_42 0.688541718 1.01E-09 2.19E-11 4.95E-08 7.94E-09 0
EL CAIRO Branch_43 0.743761759 1.14E-09 3.15E-09 0 2.77E-08 0
EL CERRITO Branch_44 1 1.43E-09 1.26E-10 6.66E-10 1.48E-08 2.96E-06
EL DOVIO Branch_45 0.532382532 1.31E-09 1.28E-10 2.93E-08 8.44E-10 1.88E-06
FLORIDA Branch_46 0.631511266 4.12E-10 1.18E-10 2.69E-08 1.10E-08 1.61E-06
GINEBRA Branch_47 0.617850222 1.36E-09 1.33E-10 3.04E-08 8.76E-10 1.95E-06
GUACARÍ Branch_48 0.702581198 1.36E-09 7.91E-10 1.35E-08 4.94E-09 2.76E-06
JAMUNDÍ Branch_49 1 8.26E-10 1.85E-11 0 1.24E-08 1.86E-06
LA CUMBRE Branch_50 0.70275644 1.97E-09 1.84E-10 4.37E-08 0 2.72E-06
LA UNIÓN Branch_51 0.474671867 5.67E-10 5.15E-10 1.09E-08 1.04E-08 1.54E-06
LA VICTORIA Branch_52 0.745108709 1.01E-09 2.56E-10 1.89E-08 3.36E-08 2.92E-06
PALMIRA Branch_53 0.608003072 3.18E-10 1.04E-10 1.25E-09 0 1.64E-06
PRADERA Branch_54 0.668104439 5.64E-10 7.13E-10 1.65E-08 0 1.70E-06
RESTREPO Branch_55 0.822662597 1.20E-09 0 2.99E-08 3.48E-08 2.40E-06
SAN PEDRO Branch_56 1 1.67E-09 1.80E-10 4.82E-08 3.09E-08 3.18E-06
TORO Branch_57 0.871172166 1.19E-09 7.66E-11 0 8.92E-08 3.93E-06
TRUJILLO Branch_58 0.626697857 1.43E-09 5.80E-10 1.92E-08 5.27E-09 2.60E-06
TULUÁ Branch_59 0.849352055 5.60E-10 0 0 9.77E-09 1.53E-06
VIJES Branch_60 0.951217159 1.46E-09 4.03E-09 0 3.55E-08 0
YOTOCO Branch_61 0.704609995 1.09E-09 9.93E-10 2.09E-08 2.00E-08 2.97E-06
YUMBO Branch_62 0.765692275 1.07E-09 2.58E-10 0 0 2.22E-06

Anexo 2 Data-base discriminada por variable para las DMUs (miles de millones de pesos). 

Municipios DMU_list Compras_ByS Medicamentos Gto_Admón Gto_Asistencial Producción
MONTERÍA Branch_1 7265205555 2279613612 31543605 50423265 1187457.2
CANALETE Branch_2 565415631.4 399387209.2 12176407 6677438 96635.08
CIÉNAGA DE ORO Branch_3 777117028.6 1646396364 12319436 11856192 259213.13
MONTELÍBANO Branch_4 1694174503 1614767262 15486178 18344492 350938.09
PLANETA RICA Branch_5 825223308.6 398885895.1 19101890 17871282 490263.93
PUEBLO NUEVO Branch_6 344686386.8 1088664877 4125888 14223391 195849.9
PUERTO ESCONDIDO Branch_7 399225638.3 575242955.1 4682228 20114340 99164.32
TIERRALTA Branch_8 3277845984 6834089843 23182869 16089931 1377904.24
VALENCIA Branch_9 1177130297 1064887371 8289480 13053416 384079.72
SINCELEJO Branch_10 3166760140 1043063022 39486620 45393374 856626.11
BUENAVISTA Branch_11 223423468.1 112386060.8 9502667 11659335 54991.92
CAIMITO Branch_12 362005703.9 45026500.95 32060298 14957292 124065.75
COROZAL Branch_13 932679140.9 130970520.7 12908269 9818966 393177.17
EL ROBLE Branch_14 127840307.5 84002149.21 10454414 15644012 35257.95
GALERAS Branch_15 275569567.6 92444258.87 15341988 31349920 102606.36
MAJAGUAL Branch_16 1510977183 358902332.3 12985443 23592873 157781.72
MORROA Branch_17 173736018.1 73506806.11 8522335 11333704 74003.05
PALMITO Branch_18 159596293.3 285258773.2 13224867 12783023 94041.17
SAMPUÉS Branch_19 672946746.6 342062554.1 15355590 22321184 206877.53
SAN BENITO ABAD Branch_20 452495465.2 779663338.5 10314088 11290557 284387.66
SAN JUAN DE BETULIA Branch_21 408171137.6 62882309.05 5099655 2918839 76045.92
SAN MARCOS Branch_22 830914711 320973578 21958897 28056667 159453.25
SAN ONOFRE Branch_23 1425853015 260670011.9 13045244 12574838 195531.09
SAN PEDRO Branch_24 335451081.7 260413209.9 9465135 13258742 215572.01
SAN LUIS DE SINCÉ Branch_25 444206692.5 127482361.8 20899564 26668814 165780.38
SUCRE Branch_26 1179261169 165366447.6 21066912 21781582 121244.68
SANTIAGO DE TOLÚ Branch_27 417039786.1 123540290 13429093 16627086 109711.12
TOLÚ VIEJO Branch_28 188511514.6 254492997.4 21001579 30611906 64197.55
CALI Branch_29 1176695701 856019207.3 204456934 88940925 728532.49
ALCALÁ Branch_30 175518282 261330824 12888685 15786644 158154.29
ANDALUCÍA Branch_31 328420763.3 247284213.9 21600230 25040159 144951.27
ANSERMANUEVO Branch_32 468118628.4 461931393.4 14581798 20306785 131239.74
ARGELIA Branch_33 24905377.79 162162588.3 12151931 7372263 30648.35
BOLÍVAR Branch_34 327882031.3 430430908.7 14436958 7555618 75699.51
BUENAVENTURA Branch_35 1077868048 635333238.8 13969874 16237274 36977.69
GUADALAJARA DE BUGA Branch_36 987983284.7 818088538.2 30917519 18054250 344869.17
CAICEDONIA Branch_37 695740437.9 680122726.5 22442629 21249509 250334.11
CALIMA Branch_38 330099040.9 362562623.5 19099059 28848081 88879.2
CANDELARIA Branch_39 1073164066 446004369.2 19139000 27616000 276047.4
CARTAGO Branch_40 757732577.4 2019735981 25331233 21117212 396651.63
DAGUA Branch_41 669221962.4 658389013.4 90222391 22417829 172274.19
EL ÁGUILA Branch_42 282302413.3 266441169.4 12016442 14462469 50254.38
EL CAIRO Branch_43 253311947.3 118984951.8 13589540 12139856 44504.8
EL CERRITO Branch_44 495375708.1 141000261.4 19745659 17608060 318467.12
EL DOVIO Branch_45 302422126.9 273572489.4 18769649 21853404 93073.13
FLORIDA Branch_46 773884853.8 911525050.4 13377000 19470000 254318.57
GINEBRA Branch_47 303943598.4 376262212.6 17077813 19280195 126601.04
GUACARÍ Branch_48 344013508.5 241057520.2 19143964 16582550 159792.28
JAMUNDÍ Branch_49 578718931.7 1691084092 36756961 39483481 538060.34
LA CUMBRE Branch_50 170942474.4 270321398.2 14067615 16800584 65023.91
LA UNIÓN Branch_51 821555962 303873108.8 17869000 17679000 157152.7
LA VICTORIA Branch_52 340886439.4 238006341.9 14034250 9804297 118084.27
PALMIRA Branch_53 2073788496 2737875835 43702880 40801288 660864.23
PRADERA Branch_54 777693830.8 260110476.9 22796100 39549879 296403.27
RESTREPO Branch_55 304419770.9 302960442.6 12072770 7819430 108037.77
SAN PEDRO Branch_56 91620152.48 148037794.6 12746996 6689684 67219.8
TORO Branch_57 255134419.8 297245734.4 16078083 7539713 106279.5
TRUJILLO Branch_58 272189994.5 296554973.7 17917695 17890330 117070.98
TULUÁ Branch_59 1202729285 3310146417 44309657 33359400 629106.91
VIJES Branch_60 273183346.1 78827706.17 7960631 8022962 51156.46
YOTOCO Branch_61 278577399.3 180213504.8 14696796 10481903 86538.96
YUMBO Branch_62 703383954.7 963691589.6 48970530 52638544 408360.56

Recibido: 05 de Abril de 2021; Aprobado: 09 de Junio de 2021

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