ISSN 0798 1015

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Vol. 38 (Nº 45) Año 2017. Pág. 3

Medición de la Eficiencia Técnica en las Universidades Autónomas del Sistema Universitario Boliviano: Aplicación del Análisis Envolvente de Datos (DEA)

Measurement of Technical Efficiency in the Autonomous Universities of the Bolivian University System: Enforcement of Enveloping Data Analysis (DEA)

Gabith Miriam QUISPE FERNÁNDEZ 1; Wendy Roxana JORDÁN MINAYA 2

Recibido: 29/04/2017 • Aprobado: 12/05/2017


Contenido

1. Introducción

2. Metodología

3. Resultados

4. Discusión

5. Conclusiones

Referencias bibliográficas

Anexo 1

Anexo 2


RESUMEN:

El artículo presenta la aplicación del método Análisis Envolvente de Datos (DEA) como una herramienta de análisis de la eficiencia técnica en las Universidades Públicas Autónomas del Estado Plurinacional de Bolivia. El objetivo es realizar un análisis comparativo del grado de eficiencia técnica universitaria entre los años 2014 y 2015 e identificar que variables son las causas. La investigación se constituye en el primer trabajo de análisis de eficiencia universitaria. Es de tipo aplicado- empírico y causal. La población constituyen el total de universidades autónomas pertenecientes al Sistema de Universidades Bolivianas (11 universidades), 123 facultades y 307 carreras a nivel licenciatura. Se aplica el modelo DEA por Carreras relacionadas a un área del conocimiento para encontrar los índices de eficiencia técnica y la Regresión lineal para identificar sus causas. Los resultados muestran que la eficiencia universitaria está relacionada con el perfil o especialización de las universidades autónomas; en promedio existe un incremento de la eficiencia técnica entre el año 2014 con relación al 2015 y; las causas para las eficiencias están explicadas significativamente por el número de docentes, cantidad de titulados, estudiantes, matriculados y administrativos.
Palabras claves: Rendimientos crecientes, Rendimientos variables, Educación, Plan Estratégico

ABSTRACT:

The paper presents the application of the Data Envelopment Analysis (DEA) method as a tool for the analysis of technical efficiency in the Autonomous Public Universities of the Plurinational State of Bolivia. The objective is to make a comparative analysis of the degree of university technical efficiency between the years 2014 and 2015 and to identify which variables are the causes. The research constitutes the first work of analysis of university efficiency. It is applied-empirical and causal. The population constitutes the total of autonomous universities belonging to the System of Bolivian Universities (11 universities), 123 faculties and 307 Races at the undergraduate degreel. The DEA model is applied by Careers related to an area of knowledge to find the indexes of technical efficiency and Linear Regression to identify its causes. The results show that university efficiency is related to the profile or specialization of autonomous universities; On average there is an increase in technical efficiency between 2014 and 2015; The causes for the efficiencies are explained significantly by the number of teachers, number of graduates, students, enrolled and administrative.
Key words: Increasing returns, Variable returns, Education, Strategic Plan

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1. Introducción

En América Latina, las instituciones de educación superior se constituyen en un “factor clave para aumentar la competitividad internacional de su estructura  productiva y acceder a un nivel de alta expansión económica de largo plazo (…); asimismo, las universidades públicas son las que mantienen el avance de la ciencia y la tecnología; sin este conocimiento sería altamente improbable que la región alcanzara el desarrollo económico (…) además del impacto directo de la educación en el desarrollo económico de cada nación, también el avance de la ciencia y la tecnología tiene un efecto directo de incremento en el ingreso personal: en general, los más altos niveles de educación alcanzados se asocian a remuneraciones e ingresos más altos. La educación también tiene un impacto potencial directo en la igualdad económica de la sociedad” (Moreno & Ruiz, 2010, pág. 172-176) ya que “la educación de la población es un factor condicionante del desarrollo económico” (Neira, 2010, pág. 1). De esta manera las universidades públicas en  países de  América Latina son “las instituciones en las que se forman las personas y se realiza la mayor parte de la investigación y el desarrollo científico y tecnológico de cada país” (Moreno, 2009, pág. 12) donde “la educación es una estrategia viable para asegurar un desarrollo sostenible ya que genera capital humano y social, y en consecuencia desarrollo humano, lo cual mejora la productividad, la convivencia social, avances en la investigación científica y tecnológica, entre otros recursos” (García & Talancón, 2008, pág. 7).

Así, el Estado Plurinacional de Bolivia (EPB) cuenta con una educación superior que está regulada por leyes y reglamentos, como: 1) la Constitución Política del Estado Plurinacional de Bolivia (CEPB) promulgado el 09 de febrero del 2009 en la ciudad de El Alto;  donde en su artículo 92; menciona que: “Las universidades públicas constituirán, en ejercicio de su autonomía, la Universidad Boliviana, que coordinará y programará sus fines y funciones mediante un organismo central, de acuerdo con un plan de desarrollo universitario”; 2) El Estatuto Orgánico de la Universidad Boliviana aprobado por Resolución N° 026/2013 del XII Congreso Nacional de Universidades, en su artículo primero menciona que: “La Universidad Pública Boliviana conforma el Sistema de la Universidad Boliviana constituido por las Universidades Públicas Autónomas iguales en jerarquías y su organismo central, es el Comité Ejecutivo de la Universidad Boliviana (CEUB)”.  En este contexto el CEUB, según el Título IV  y Art. 28 inciso h, del Estatuto Orgánico; menciona que “es el organismo encargado de  elaborar el Plan de Desarrollo Institucional y participar en el proceso global de planificación”; 3) Reglamento del Sistema Nacional de Planificación del Sistema de la Universidad Boliviana; aprobado por Resolución Nro. 029/2014en el XII Congreso Nacional de Universidades; y  4) Plan Nacional de Desarrollo Universitario (PNDU) 2014 – 2018 aprobado en la  II Conferencia Nacional Ordinaria de Universidades, según Resolución N° 03/2014, donde se establece que el órgano ejecutor  es el CEUB y en ella se establecen las proyecciones estratégicas del Sistema de la Universidad Boliviana constituyéndose en un instrumento de gestión de resultados.  Así, desde el punto de vista normativo la educación superior estatal del EPB a diferencia de otros países, como Perú, Ecuador, Chile, Brasil y Argentina (ver Cuadro N° 1) no viene regulada por la Ley de Educación; sino por el "Estatuto Orgánico de la Universidad Boliviana"  y como órgano ejecutor el CEUB, mientras que las universidades privadas bolivianas son  reguladas por el Reglamento General de Universidades Privadas (RGUP), aprobado por Decreto Supremo N° 1433 del 2012,  y como órgano ejecutor por el Ministerio de Educación, ya que  la apertura de programas académicos en las universidades privadas y su desarrollo institucional es regulado por el Ministerio de Educación (Ministerio de Educación, 2012, pág. 2).  Con relación al financiamiento de las Universidades estatales bolivianas, estas se encuentran reguladas bajo la Ley N° 1178 de Administración y Control Gubernamental; donde se regula ocho sistemas implementados en las universidades como son: el Sistema de Programación de Operaciones, Sistema de Organización Administrativa, Sistema de Presupuesto; Sistema de Administración de Personal, Sistema de Administración de Bienes y Servicios, Sistema de Tesorería y Crédito Público; Sistema de Contabilidad Integrada y el Sistema de Control Gubernamental.

Cuadro 1. Órganos reguladores de la Educación Superior Estatal en países de América Latina

Países

Instituciones reguladoras

Norma reguladora

Bolivia

Comité Ejecutivo de la Universidad Boliviana

Estatuto Orgánico de la Universidad Boliviana

Perú

Ministerio de Educación

Ley Universitaria, N° 30220, de julio de 2014

Ecuador

Ministerio de Educación y Cultura

(Ley Orgánica de Educación Superior N° 298, del 12 de octubre de 2010)

(Reglamento General a la Ley Orgánica de Eduacación Superior del 1 de septiembre, 2011)

Chile

Ministerio de Educación Pública

(Ley Orgánica Constitucional de Enseñanza (LOCE) Nº 18962, del 10 de marzo, 1990)

(Estatuto de la Universidad de Chile, Ley Nº3, del 10 de marzo, 2006)

Brasil

Ministerio de Educación

(Ley de Directrices y Bases Nº 9396, de 20 de diciembre, 1996)

Argentina

Ministerio de Educación

(Ley Nacional de Educación Nº26.206 del 27 de diciembre, 2006)

(Ley de Educación Superior Nº24521, del 7 de agosto , 1995)

Fuente: Elaboración propia con base en la normativa de países
como Bolivia, Perú, Ecuador, Chile, Argentina y Brasil (2016).

Desde el punto de vistade calidad educativa  la educación superior se constituye en un factor importante para el desarrollo, uno de los aspectos más importantes es lograr una educación de calidad. El Estatuto Orgánico de la Universidad Boliviana que responde al Plan Nacional de Desarrollo Estratégico (Plan Nacional de Desarrollo Universitario 2014 - 2018, pág. 74) muestra que la calidad universitaria es un objetivo fundamental para lograr el desarrollo. En este contexto, la calidad universitaria se basa en dos premisas: “la de cero defectos, y la de hacer las cosas bien” Peters y Waterman (1982) en  (González, 2008, pág. 250), lo que significa que la universidad debe optar por la excelencia. Sin embargo, es importante reflexionar sobre la calidad; como menciona el Centro Interuniversitario de Desarrollo (CINDA) que postula que “el concepto de calidad en la educación superior no existe como tal, sino como un término de referencia de carácter comparativo en el cual algo puede ser mejor o peor que otro, dentro de un conjunto de elementos homologables, o en comparación con cierto patrón de referencia –real o utópico– previamente determinado” (González & Ayarza, 1990); en cambio, González (2008, págs. 252 - 253) menciona sólo se puede establecer que una institución es mejor que otra cuando son homólogas en sus fines, concordantes en su misión y se encuentran en un contexto similar. En este sentido la calidad universitaria está esencialmente “ligada a la pertinencia social, así como a la preparación y compromiso de los profesores e investigadores” (Miranda, 2001, pág. 13).  Además. “es una meta que se alcanza mediante un proceso en el que participan activamente los docentes y estudiantes… este proceso implica también el máximo nivel de competencia académica en todas las disciplinas que se estudien” (Miranda, 2001, pág. 16) ; por lo que debe existir una completa integración de la investigación, la docencia y la acción social; garantizando “la excelencia académica universitaria a través de una constante actualización, creatividad, participación investigativa e innovación permanente; hecho que contribuye positivamente al desarrollo de la sociedad; entonces se infiere que la calidad académica, no depende solo de valoraciones cuantitativas, sino de la acción de factores cualitativos” (Miranda, 2001, págs. 10-11). La medición de la calidad pasa por la integración de factores que integran el concepto de calidad en la educación universitaria, se consideran tres componentes: “expectativas y necesidades sociales (A), metas y objetivos de la educación universitaria (B), y productos de la Universidad (C).  Por lo que en primer lugar la coherencia entre  inputs de procesos, productos y metas y, por otro lado, expectativas y necesidades sociales definen la calidad de la educación universitaria como funcionalidad o pertinencia. En segundo lugar; se establece que la coherencia del producto con las metas y objetivos define la calidad de la educación universitaria como eficacia o efectividad. Y por último la coherencia entre input y procesos con los productos, define la calidad de la educación universitaria como eficiencia” (De la Orden  et.al , 2007, pág. 8). Así, los indicadores de medición de la calidad están relacionados por los “criterios y predictores de funcionalidad, eficacia y eficiencia, susceptibles, en muchos casos, de cuantificación” ( De la Orden Hoz, et.al , 2007, pág. 8). Asimismo, en la mayoría de los “estudios se han utilizado casi exclusivamente indicadores de eficiencia y eficacia bajo el nombre genérico de indicadores de rendimiento, sin una referencia clara a una teoría o modelo de calidad universitaria. La aportación, del modelo teórico, consiste en destacar  a los indicadores de funcionalidad, de importancia capital, superando las diversas concepciones parciales de calidad universitaria” (Mora, 1991, Harvey y Green, 1993) citado en ( De la Orden Hoz et.al., 2007). En consecuencia desde esta perspectiva, el Sistema Universitario Boliviano viene enmarcado en el Modelo Académico del  Sistema de la Universidad Boliviana (Resolución Nº 10/2011). Por tanto, se constituye importante la medición de la eficiencia educativa en las universidades bolivianas. Así, tras un recorrido bibliográfico sobre estudios relacionados con la medición de la eficiencia educativa universitaria se puede identificar estudios realizados a: 1) Universidades Estatales por Larrán y García (2015); Escorcial & Agudelo (2014); Larrán &García (2015); Amariles & Soto-Mejía (2015); Cáceres, Kristjanpoller & Tabilo (2013); Ramírez & Alfaro (2013); Coria (2011); Vásquez (2011); García & Larrán (2008); 2) Instituciones Educativas: Escorcia, Visbal & Agudelo (2014); estudios de eficiencia en departamentos Martín (2008) y a 3) Profesores por Visbal,  Mendoza & García (2015), estos con distintos objetivos, como se puede observar en el Cuadro 2.

Cuadro 2.  Estudios realizados sobre la eficiencia educativa en la
Educación Superior en países de Europa y América Latina

AUTOR

ESTUDIO

OBJETIVO

APLICADO EN:

CLASIFICACIÓN INSTITUCIONAL

Visibal, Delimero &  Mendoza, Adel (2015)

Evaluación del desempeño docente mediante un análisis envolvente de datos un estudio de caso.

Evaluar el desempeño de los docentes universitarios (en cada uno de los cursos

Profesores y sus asignaturas (405 Unidades profesor/asignatura)

Pública

Amariles, Juan & Soto,  José (2015)

Análisis de Sensibilidad de los resultados del modelo de gestión SUE (Sistema Universitario Estatal) basado en el análisis envolvente de datos.

Propuesta de un modelo alternativo basado en el Análisis Envolvente de Datos, que permite calcular el desempeño de las Universidades del SUE

32 Universidades Estatales del (2012 - 2014)

Pública

Cáceres, Hernán; Kristjanpoller Werner & Tabilo Jorge (2014)

Análisis de la Eficiencia Técnica y su relación con los resultados de la evaluación de desempeño en Universidad Chilena.

Medir la eficiencia técnica de las Universidades Académicas de la Universidad Chilena utilizando el método del DEA

15 Universidades Chilenas

Pública

Martín, Raquel (2008)

La Medición de la Eficiencia Universitaria: Una aplicación del Análisis Envolvente de Datos

Analizar la Eficiencia Técnica en los departamentos de la Universidad de La Laguna

62 Carreras de la Universidad de La Laguna

Pública

Ramirez, Patricio & Alfaro, Jorge (2013)

Evaluación de la Eficiencia de las Universidades pertenecientes al Consejo de Rectores de las Universidades Chilenas : Resultados de un Análisis Envolvente de Datos

Estimar la eficiencia de las Universidades pertenecientes al Consejo de Rectores de las Universidades Chilenas

25 Universidades pertenecientes al Consejo de Rectores de las Universidades Chilenas

Pública

Coria, María (2011)

Eficiencia Técnica de las Universidades Argentinas de gestión estatal

Medir la eficiencia técnica de las Universidades Argentinas de gestión estatal

38 Universidades Argentinas de gestión estatal

Pública

Vásquez,  Angélica (2011)

Eficiencia Técnica y cambio de productividad en la Educación Superior Pública. Un estudio aplicado al Caso Español (2000 - 2009)

Evaluar la eficiencia productiva de las universidades se enfrenta a ciertas adversidades muchas de las cuales comúnmente están presentes en la producción de servicios; así como otras muy concretas del ámbito educativo.

47 Universidades Públicas Presenciales españolas

Pública

Correas, Angel &l Larrán, Manuel (2008)

Financiación y Eficiencia de las Universidades Públicas Españolas: Un Estudio Empírico

Estudiar la eficiencia de las universidades públicas españolas bajo las dimensiones separadas de docencia, investigación y transferencia del conocimiento; así como relacionar la misma con los niveles de financiación  que recibe cada Universidad

48 Universidades Públicas Españolas (2006 - 2007)

Pública

Fuente: Elaboración propia en base a estudios de Larrán y García, 2015; Escorcia , Visbal & Agudelo, 2014; Larrán y García, 2015; Amariles y Soto-Mejía, 2015; Cáceres, Kristjanpoller & Tabilo, 2013; Ramírez & Alfaro, 2013; Coria, 2011; Vásquez, 2011; García & Larrán, 2008; Escorcia, Visbal y Agudelo, 2014; Martín, 2008; Visbal,  Mendoza & García, 2015.

De esta forma  a través de la medición de la eficiencia a las universidades permite conocer  ¿Cuál es la situación  de las universidades del SUB con relación a su eficiencia? para que en función a los resultados obtenidos; se formulen medidas correctivas plasmadas en políticas que respondan a los problemas detectados.

La teoría y los distintos estudios muestran que  para conocer  el grado de eficiencia existen dos formas, las de índole de frontera paramétrico y las no paramétricos. Así, desde este punto de vista tras revisar otros estudios realizados en países de América Latina y Europa se identifica que existen dos tipos de análisis de eficiencia: 1) el análisis de costo – beneficio y;  2) el análisis de la eficiencia en términos de outputs e inputs. Como resultado de ello uno de los enfoque más utilizados; es el análisis de frontera; que estudia la eficiencia de unidad respecto del mejor comportamiento mostrando por algunas de las unidades de la muestra que formarán parte de la frontera, donde las ineficiencias se encuentran por debajo de la frontera de producción o por encima de la frontera de coste; este análisis permite considerar varios inputs y outputs.  Siendo un paso previo a la determinación de la función de producción. De la misma manera el análisis de frontera adopta dos tipos de análisis, una paramétrica y otra no paramétrica. El análisis de la frontera paramétrica, se refiere a una forma funcional específica para la función de costo o beneficio de las entidades; en cuanto a la estimación siempre y cuando se conozca a priori la función que relaciona las variables pertinentes.  La ventaja de este método, es que está basado en procedimientos estadísticos, que toman en cuenta la presencia de ruido aleatorio, generado por errores de medición. Por consiguiente se presentan tres métodos paramétricos, que son: 1) la Frontera Estocástica (FE) o frontera econométrica, que consiste en la estimación de una frontera del entorno; 2) la Distribution Free Approach (DFA), este método no requiere suponer una distribución de probabilidad específica para la ineficiencia; por lo que se puede encontrar el promedio del término de error para cada entidad a través del tiempo  utilizando datos de panel; y 3) el método de la Frontera Gruesa (FG), que es el asignar a los individuos de la muestra en dos grupos, siendo el primero, el que se consideran más eficientes y el segundo grupo el que se consideran más ineficientes, estimándose posteriormente dos fronteras, una para cada grupo, por último se comparan las diferencias entre ambos. El análisis de frontera no paramétrica se basa en un procedimiento básico, fundamentado en técnicas de optimización lineal, que consiste en el cálculo de envoltura convexa alrededor de los puntos que representan a cada firma en el espacio de producción, insumos y costos.  Donde la envoltura se asimila a la frontera eficiente.  Entre los métodos más conocidos son el Análisis Envolvente de Datos (DEA) y el  Free Disposal Hull (FDH).

Por las características propias de las universidades y los antecedentes de estudios realizados y  los métodos utilizados en estudios de eficiencia universitaria se considera el modelo no paramétrico Análisis Envolvente de Datos (DEA), como mejor método como menciona Ayaviri & Zamora (2016, pág. 18) donde plantean variables para la medición de la eficiencia universitaria en las universidades del Sistema Universitario Boliviano, como input: el número de docentes y como output: el número de graduados, número de investigaciones, número de participación en eventos científicos y producción científica que pueden ser aplicadas en la medición de la eficiencia universitaria,  al margen de esa propuesta no se puede encontrar  otros estudios al respecto.

En ese contexto la investigación tiene el objetivo de identificar  cuáles son las causas de los niveles de eficiencia técnica universitaria del Sistema de Universidades Bolivianas, para ello se plante como objetivos específicos: determinar el grado de eficiencia técnica  entre los años 2014 a 2015; realizar un análisis comparativo del grado de eficiencia técnica universitaria entre los años 2014 y 2015 y su relación con el número de estudiantes y especialidad. Como hipótesis de la investigación se plantea que el número de matriculados y titulados, docentes y administrativos son los elementos causales para la eficiencia técnica universitaria, siendo las hipótesis de trabajo, H1. Existen diferencias significativas entre la eficiencia técnica del año 2014 y 2015; H2. En promedio existe un incremento de la eficiencia técnica entre el año 2014 con relación al 2015; H3.  Que las universidades con mayor cantidad de universitarios matriculados son más eficientes; en relación a las universidades de menor cantidad de matriculados. H4. La eficiencia universitaria está relacionada con el perfil o especialización de las universidades autónomass.

2. Metodología

La investigación es de tipo descriptivo empírico,  considera la aplicación del modelo DEA, sobre la base de datos del SUB centralizada por el CEUB. Así mismo comprende la determinación de la eficiencia, correspondiente a las gestiones  2014 - 2015.  El Modelo DEA, comprende el análisis de la eficiencia técnica (ET) “que es la capacidad de una unidad económica para producir el máximo posible, dado en un conjunto de inputs y/o la habilidad de una organización de obtener el máximo nivel de producción con unos recursos dados”, (Farrell, 1957, págs. 254-255), y considera con rendimientos de escala constantes (CCR) cuyo autor es Charnes, Cooper y Rhodes (1978 y el de rendimientos variables conocido como  (BCC) que tuvo su origen en el artículo de Banker, Charnes y Cooper (1984), representado matemáticamente en el cuadro 3.

Cuadro 3. Modelo CCR Y BCC

Fuente: (Rescala, Devincenzi, Rohde, & et.al., 2012, pág. 5)

La función de producción considera como inputs y outputs los propuesto por Ayaviri & Zamora (2016) quien menciona que “la elección del más conveniente dependerá de su adaptación a las características de nuestro objeto de análisis” (Ayaviri-Nina & Zamora Echenique, 2016, pág. 15) como también de autores, como: Visbal-Cadavid, Mendoza-Mendoza, & Corredor-Carrascal, 2015); (Larrán-Jorge & García-Correas, 2014); (Rolando, Delimiro, & José Mario, 2015); (Amariles & Soto-Mejía, 2015); (Cáceres V., Kristjanpoller R., & Tabilo A., 2014); (Martín, 2008); (Ramírez & Alfaro, 2013); (Coria, 2011); (Vásquez-Rojas, 2011) y (García-Correas & Larrán-Jorge) que  identifican  distintas variables (ver anexo 1).  Por tanto,  la investigación en función a las variables utilizadas en distintos estudios  y la normativa del Sistema Universitario considera como variables de la función de producción universitaria  las siguientes (ver cuadro 4):

Cuadro 4. Identificación de Inputs y Outputs

Inputs

Outputs

Número  Total de docente (NTD)

Número Total  de Matriculados (NTM)

Docentes Tiempo Completo y Docentes Tiempo Horario  (Hombres, Mujeres y Total)

Hombres, Mujeres y Total

Número Total  de trabajadores administrativos (NTA)

Número  Total de Titulados (NTT)

Permanentes y eventuales (Hombres, Mujeres y Total)

Hombres, Mujeres y Total

Número  Total de Matrícula Nueva (NTMN)

Hombres, Mujeres y Total

Fuente: Elaboración propia, en base a datos del CEUB 2014 - 2015

Cada una de las variables significa:

NTD = Número total de Docentes; considera tanto tiempo completo como tiempo horario; los cuales están dedicados a dar el valor agregado en la academia; transmisor de conocimientos a los universitarios.

NTA= Número total de Trabajadores Administrativos; tanto permanentes como eventuales; es el personal dedicado a la gestión institucional al interior de una universidad; responsable de los procesos administrativos.

NTM = Número total de matriculados; universitarios que se registraron para proseguir estudios universitarios de continuidad; incluye a los nuevos universitarios; así como los que están en carrera.

NTT = Número total de titulados; universitarios que lograron graduarse de una determinada carrera.

NTMN = Número total de matrícula nueva; registro de universitarios nuevos; los que ingresaron por primera vez a la universidad

Siendo la función de producción universitaria:

Max NTD, NTA  (E) = f(NTM, NTT, NTMN) (i)

E = f(i)

Asimismo, se tomó en cuenta el grado de homogeneidad que deben tener los objetos de estudio para la aplicación del DEA, una de las características es: la pertenencia a un área específica o un área del conocimiento de la ciencia, siendo según la CEUB,  1) Ciencias Agrarias y Veterinarias; 2) Ciencias Económicas y Empresariales; 3) Ciencias de Derecho, Ciencias políticas y Sociales; 4) Humanidades y Ciencias de la Educación; 5) Ciencias de la Medicina, Bioquímica, Enfermería y Odontología; 6) Ciencias de la Ingeniería; 7) Ciencias de la Arquitectura y Urbanismo, en ella se considera como elemento de homogeneidad la especialidad o carrera existente en cada universidad;  y el grado de titulación - licenciatura, descartando los niveles técnicos superiores y medios que puedan tener las carreras y facultades en cada una de las universidades. 

La población constituyen 307 carreras a nivel licenciatura en 123 facultades en el total de universidades autónomas (11 universidades) pertenecientes al Sistema de Universidades Bolivianas (ver tabla 1).

Tabla 1. Población en función al grado de hhomogeneidad  universitaria del Sistema Universitario Boliviano

Universidades

Facultades

Carreras (Licenciatura)

1

 Universidad Mayor, Real y Pontificia  San Francisco Xavier UMSFX

15

29

2

 Universidad Mayor de San Andrés UMSA

13

50

3

 Universidad Mayor de San Simón UMSS

16

31

4

 Universidad Autónoma Gabriel René Moreno UAGRM

23

46

5

 Universidad Autónoma Tomás Frías UATF

13

31

6

 Universidad Técnica de Oruro UTO

7

19

7

 Universidad Autónoma Juan Misael Saracho UAJMS

11

22

8

 Universidad Autónoma del Beni José Ballivián UABJB

8

16

9

 Universidad Nacional de Siglo XX UNSXX

3

15

10

 Universidad Amazónica de Pando UAP

11

16

11

 Universidad Pública de El Alto UPEA

3

32

 

 TOTAL

123

307

Fuente: Elaboración propia, en base a datos del CEUB 2014 - 2015

Como fuentes de información se utilizó bases de datos del CEUB  correspondiente a las gestiones académicas año 2014  y 2015 (CEUB, Boletín Estadístico, 2015) de las 11 Universidades Autónomas del SUB.

3. Resultados

3.1. Posición de las Universidades Bolivianas según indicadores de calidad internacional

De acuerdo a los criterios del Rankin Web de las Universidades las universidades autónomas del SUB; con mayor número de estudiantes matriculados para el año 2015, ocupan posiciones relativamente aceptables, tal el caso de la UMSS, UMSA y la UAGRM; considerando los criterios de presencia, impacto, apertura y excelencia; mientras que las universidades con menor cantidad de universitarios matriculados ocupan posiciones inferiores tal el caso de la UTO, UAJMS, UMSFX y UATF.  Para el año 2017 las posiciones se mantiene (ver tabla 2.) apareciendo otras universidades del SUB. Sin embargo, si se analizan las posiciones que las universidades  autónomas del SUB; ocupan a nivel internacional, estas posiciones no son ventajosas; esto debido a una incipiente productividad y calidad científica, aunque, la medición de la productividad académica posee complejidades, como por ejemplo la definición de los indicadores a medir, ponderaciones, características propias de cada disciplina, valorización de las características de los académicos, forma de incluir la calidad de la producción académica generada, entre otras, lo que significa que uno de los factores para ello puede ser la falta de eficiencia.  

Tabla 2. Ranking Internacional de las Universidades Bolivianas (2017)

RANKING NACIONAL

RANKING MUNDIAL

2017

RANKING MUNDIAL 2015

UNIVERSIDAD

PRESENCIA

IMPACTO

APERTURA

EXCELENCIA

Nº ALUMNOS

2015

1

2.994

2.570

Universidad Mayor de  San Simón

591

4.767

5.409

3.255

68.983

2

3.308

2.570

Universidad Mayor de San Andrés

17.067

5.686

5.044

2.556

78.219

3

5.410

5.784

Universidad Autónoma Gabriel René Moreno

1.895

10.648

8.514

3.721

79.782

4

10.320

11.586

Universidad Autónoma Tomás Frías

6.624

14.669

8.635

4.482

21.180

5

9.927

8.950

Universidad Técnica de Oruro

6.834

12.128

8.635

5.228

24.377

6

11.405

9.927

Universidad Autónoma Juan Misael Saracho

2.429

11.750

8.635

5.778

23.054

7

12.216

 

Universidad Autónoma del Beni José Ballivián

9.743

17.787

8.635

4.244

 

8

17.061

 

Universidad Pública de El Alto

3.159

19.356

8.635

5.778

 

9

17.212

 

Universidad Amazónica de Pando

14.913

20.575

8.635

4.916

 

10

18.404

9.927

Universidad Mayor, Real y Pontificia San Francisco Xavier

5.837

20.400

8.635

5.778

 

Fuente: Elaboración propia con  base en http://www.webometrics.info/es/Latin_America_es/Bolivia,  2017 

Lo que significa que las universidades bolivianas vienen sufriendo cambios relacionados con lo académico, dando prioridad a aspectos relacionados con la investigación, como se menciona también en el Plan Estratégico del CEUB.

3.2. Sistema de organización de las universidades bolivianas

El Sistema de la Universidad Boliviana viene organizada a través de la categorización de las universidades, siendo ellas: 1) Universidades Autónomas; que son once (UMSFX, UMSA, UMSS, UAGRM, UATF, UTO, UAJMS, USBJB, UNSXX, UAP y UPEA); perciben sus ingresos de parte de las siguientes fuentes: recursos del Tesoro General de la Nación (TGN); Coparticipación Tributaria (CT), Impuesto Directo a los Hidrocarburos (IDH) y recursos propios (RP); 2) Universidades de Régimen Especial; que son tres; Universidad Católica Boliviana, Escuela Militar de Ingeniería y la Universidad Policial; y 3) Universidades de Régimen Especial de Postgrado; en la que se encuentra la  Universidad Andina Simón Bolívar (CEUB, Modelo Académico del Sistema de la Universidad Boliviana, 2014, pág 18).

3.3. Desarrollo Académico de la Universidad Boliviana  

(…) la Autonomía Universitaria se ratifica en la nueva Constitución Política del Estado, artículo 92: Las Universidades Públicas son autónomas e iguales en jerarquía.  La autonomía consiste en la libre administración de sus recursos; el nombramiento a sus autoridades, su personal docente y administrativo (…) (CPE, 2008). El Modelo Académico es una representación ideal de referencia que se concreta en una estructura sistemática de funcionamiento que emana de los principios, fines y objetivos que ordena, regula e integra las funciones sustantivas del Sistema de la Universidad Boliviana para la formación integral de profesionales en cumplimiento del encargo social, para contribuir al desarrollo del Estado Plurinacional (Modelo Académico, CEUB, 2014, pág. 22). Los oobjetivos institucionales de la universidad Boliviana regulada por la CEUB, viene plasmada en  el Plan Nacional de  Desarrollo Universitario 2014 – 2018  articulado con el Modelo Académico del Sistema de la Universidad Boliviana 2015 – 2019.

a. Número de estudiantes, docentes y administrativos matriculados en las universidades

Los datos universitarios muestran (ver tabla 3) que existe un crecimiento vegetativo del número de alumnos matriculados con relación al año 2014 que fue de un total de 403.198 estudiantes  y  en 2015  un total de 417.220 estudiantes con un incremento  en 14.022 estudiantes.  Según la Secretaría Nacional de Desarrollo Institucional (2016, pág. 1), el crecimiento de la matrícula total alcanza a un 71,67% en 12 años y del año 2004 al 2015 con una tasa de crecimiento anual promedio del 5,97%.

Tabla 3. Universitarios Matriculados, Docentes y Administrativos (2014 - 2015)

 Universidades

 UNIVER. MATRICULADOS

 DOCENTES

 ADMINISTRATIVOS

2.014

2.015

%

2.014

2.015

%

2.014

2.015

%

1

 UMSFX

48.859

50.052

8,51

1.299

1.357

9,09

1.296

1.378

15,77

2

 UMSA

77.457

78.219

5,43

2.158

2.257

15,52

1.349

1.384

6,73

3

 UMSS

68.582

68.983

2,86

1.727

1.703

-3,76

1.120

1.130

1,92

4

 UAGRM

78.941

79.782

6,00

1.728

1.750

3,45

1.670

1.809

26,73

5

 UATF

20.596

21.180

4,16

675

667

-1,25

441

451

1,92

6

 UTO

23.523

24.377

6,09

732

783

7,99

645

663

3,46

7

 UAJMS

21.961

23.054

7,79

883

899

2,51

753

749

-0,77

8

 UABJB

18.318

19.092

5,52

986

1.038

8,15

1.081

1.118

7,12

9

 UNSXX

7.764

7.904

1,00

352

367

2,35

159

178

3,65

10

 UAP

5.095

5.884

5,63

317

410

14,58

210

228

3,46

11

 UPEA

32.102

38.693

47,00

2.369

2.633

41,38

440

596

30,00

 

 TOTAL

403.198

417.220

100

13.226

13.864

100

9.164

9.684

100

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Boletín Nº5 de la Secretaría Nacional de Desarrollo Institucional, del CEUB, 2016)

Se observa que  la Universidad Pública de El Alto, es la de mayor crecimiento poblacional estudiantil alcanzando un 47% con relación al total de estudiantes del Sistema Universitario de Bolivia, seguido por la Universidad Mayor Real y Pontifícia San Francisco Xavier de Chuquisaca con un 8,51%, la Universidad Autónoma Juan Misael Saracho con un 7.79%, Universidad Técnica de Oruro con un 6.09%, Universidad Autónoma Gabriel René Moreno con un 6%, Universidad Amazónica de Pando con un 5,63%, Universidad Autónoma del Beni José Ballivián con un 5.52%, Universidad Mayor de San Andrés con 5.43%, Universidad Autónoma Tomás Frías con un 4,16%, Universidad Mayor San Simón con un 2,66% y Universidad Nacional de Siglo XX con un 1%. Asimismo, se puede identificar  que durante los años 2012, 2013, 2014 y 2015 del total de estudiantes 203.304 son varones y 214.919 mujeres lo que significa que existe mayor número de matrícula del género femenino y mayor accesibilidad con relación a las décadas pasadas en términos totales y de género.  Sim embargo, también se puede observar que existe una tasa de abandono estudiantil por diferentes causas que pueden ser desde los social, económicos y de otro orden, siendo en la gestión 2002 un  4.62%, llegando al año 2015 a un 8.92%.

Con relación al ingreso de nuevos estudiantes a las universidades, se puede observar un crecimiento entre el año 2004 al 2015  de  48.634 a 73.956 estudiantes de ambos géneros;  siendo el porcentaje de crecimiento vegetativo en matricula nueva en un promedio anual de 4,27%, observándose un crecimiento en la cantidad de bachilleres que desean ingresar a las universidades.  Se observa un crecimiento de Titulados universitarios incrementado de 14.675 del año 2004 a 22.887 para el año 2015; en las distintas carreras. El crecimiento promedio anual de titulados es de 4,35% entre el 2004 y el 2015. (Secretaría Nacional de Desarrollo Institucional, 2016, pág. 1).  En un periodo de doce años; se tiene a 238.168 nuevos profesionales; de los cuales 107.988 son varones y 130.180 son mujeres, representando un 55%. (Secretaría Nacional de Desarrollo Institucional, 2016, pág. 1). Para la gestión 2015 en relación a la gestión 2014, existe un incremento significativo de titulación del 13.69%, determinándose que de cada 100 estudiantes  que ingresa a la universidad 35 logran concluir sus estudios en el tiempo establecido del plan de estudios. (Secretaría Nacional de Desarrollo Institucional, 2016, pág. 12). Asimismo, con relación al número de Docentes; se observa un incremento de 7.168 en  el año 2004 a 13.864 para el año 2015; docentes con distintas modalidades de relación laboral con sus instituciones, en diferentes niveles del escalafón docente y con distinto tiempo de dedicación. El crecimiento promedio anual en cuanto al plantel docente es del 6,39% entre el 2004 y el 2015. (Secretaría Nacional de Desarrollo Institucional, 2016, pág. 1). Se evidencia que en la gestión 2014 y 2015; existe mayor cantidad de docentes varones en relación a mujeres, tal el caso de 9.809 docentes varones a 4.055 docentes mujeres. (Secretaría Nacional de Desarrollo Institucional, 2016, pág. 10). Situación similar se ha presentado en cuanto a la cantidad de trabajadores administrativos universitarios. La mayor oferta académica de formación profesional y el crecimiento de la matrícula universitaria, han requerido que las universidades aumenten la cantidad de trabajadores administrativos en el Sistema de la Universidad Boliviana, se incrementó de 4.951 el año 2004 a 9.684 el 2015 (ver tabla 6), esto significa un incremento promedio anual de 6.5%. Así también se evidencia que la mayoría de los trabajadores administrativos, son varones por lo que para la gestión 2015 se contaba con 6.013 varones y sólo 3.671 mujeres.

b) Oferta académica en el Sistema Universitario

La oferta académica de carreras, programas, menciones y titulaciones intermedias se ha incrementado a 1.200 en el año 2015, lo destacable de esta expansión de la oferta académica es que 422 se ofertan en las sedes desconcentradas, que abarcan a la mayoría de los municipios en el área de influencia de las universidades. (Secretaría Nacional de Desarrollo Institucional, 2016, pág. 2), las carreras están relacionadas a áreas de conocimiento como: Ciencias Agrarias y Veterinarias, Ciencias Económicas y Empresariales, Derecho, Ciencias Políticas y Sociales, Humanidades y Ciencias de la Educación, Medicina, Bioquímica, Enfermería y Odontología, Ingeniería Arquitectura y Urbanismo.

3.4. La eficiencia universitaria de las universidades del SUB – Aplicación del Modelo Envolvente de Datos (DEA)

La aplicación del modelo DEA a las Universidades Bolivianas pertenecientes al Sistema Público por area de conocimiento y carreras muestra indices que permiten responder  a  preguntas como: ¿Qué facultades  son las más eficientes  y carreras son las más eficientes ?. Cabe aclarar que los resultados muestran el resumen de cada una de las areas de conocimiento, como se pude observa en la tabla 4.

3.4.1. Eficiencia Técnica Universitaria Global

Siendo la eficiencia tecnica una medida que permite conocer la situación en la cual se encuentra una unidad de estudio ( Hernandes Laos, 1981 en Navarro Chavez, 2006, pág. 13), los resultados de los indices de eficiencia con rendimiento constantes (BCC), con rendimientos varaibles (CCR) y la eficiencia de  escala (EE) permite comprobar las Hipótesis: H1. Existen diferencias significativas entre la eficiencia técnica del año 2014 y 2015 (ver tabla 4).

Tabla 4. Indices de eficiencia por area de conocimiento en las universidades del SUB (Año 2014 -2015)

Áreas de conocimiento

CCR 2014

CCR 2015

BCC 2014

BCC 2015

EE 2014

EE 2015

Ciencias Agrarias y Veterinarias (AGRONOMIA)

25,13

35,80

57,66

56,43

39,56

63,09

Ciencias Económicas y Empresariales (ECONOMIA)

35,50

42,11

48,52

50,99

76,9

83,6

Derecho, Ciencias Políticas y Sociales (SOCIALES)

22,34

24,91

50,94

47,99

43,82

49,27

Humanidades y Ciencias de la Educación (EDUCACION)

47,64

47,28

66,80

62,53

72,18

75,21

Medicina, Bioquímica, Enfermería y Odontología (MEDICINA)

32,03

35,63

65,81

67,44

49,12

52,3

Ingeniería (INGENIERIA)

32,37

31,75

51,15

48,95

66,19

62,28

Arquitectura y Urbanismo (ARQUITECTURA)

47,62

44,51

82,94

84,31

56,93

52,25

Media

34,66

37,43

60,55

59,80

57,81

62,57

Fuente: Elaboración propia con base en  resultados de eficiencia por area de conocimiento (ver anexo 1)

Dónde:

BCC: Eficiencia técnica para el modelo DEA de rendimientos constantes a escala.

CCR: Eficiencia técnica para el modelo de rendimientos variables a escala. Eficiencia técnica pura.

EE: eficiencia debido a la escala en el modelo CCR.

Los indices de eficiencia muestran que las carreras del area de conocimiento de Humanidades y Ciencias de la Educación son las mas eficientes tecnicamente (CCR) o las menos ineficientes (47,64 año 2014 y 47,28 para el año 2015), donde según los indices del (BCC) 66,80 (2014) y 62,53 (2015)esta ineficienica viene causada por una operación de tipo administrativo (ineficiencia) y ademas por las condiciones desventajosas manifestadas por la eficiencia de escala (EE) 72,18 (2014 y 75,21 (2015), lo que significa que ambas infeciencias afectan significativamente a la ineficiencia. La misma situación se puede observa para las carreras de los otras areas de conocimiento en el conjunto de universidades. Asimismo, se puede identificar que existe un incremento de las ineficiencias en las carreras de las áreas de conocimiento de Ciencias Agrarias y Veterinarias; Ciencias Económicas y Empresariales; Derecho, Ciencias políticas y Sociales; Medicina, Bioquímica y Enfermería, en cambio en las áreas de Ingeniería y Arquitectura se reduce las ineficiencias técnicas (CCR) en cambio las ineficiencias del BCC y  EE se incrementan entre el año 2014 y 2015, verificándose de manera que H2. en promedio existe un incremento de la eficiencia técnica entre el año 2014 con relación al 2015 de 34,66 a 37,43 y el BCC sufre una reducción de 60,55 a 59,80 y un incremento de la eficiencia de escala de 57,81 a 62,57 como se puede observar en la tabla 4.

3.4.2. Eficiencia técnica y su relación con la cantidad de matriculados

Los resultados permiten verificar que  la H3.  Que las universidades con mayor cantidad de universitarios matriculados son más eficientes; en relación a las universidades de menor cantidad de matriculados. La tabla 5, muestra que la eficiencia global  promedio para el año 2014  alcanza el 34,66% y el año 2015 un  37,43 %  con relación al modelo CCR y con el modelo BCC alcanza para el año 2014 una eficienica global de  53 % y para el año 2015 57,81%, donde la eficiencia de escala alcanza para el año 2014 el 65,4% y para el año 2015 el 64,74% (ver tabla 5).  El incremento de la eficiencia técnica global de 2015 respecto a 2014 no puede atribuirse a la eficiencia de escala  (65,40  % respecto a 64,74%) ya que no se observa un incremento; por lo que la facultades pasaron a producir por debajo de la escala óptima.  

Tabla 5. Indices de eficiencia y su relación con el nùmero de estudiantes

FACULTADES

Media CCR

Media BCC

Total  Estudiantes 2014

Total  Estudiantes 2015

Nº de Facultades eficientes

Total Facultades

Nº de Facultades ineficientes

Ciencias Agrarias y Veterinarias

30,47

48,00

20.330

21.010

2

49

47

Ciencias Económicas y Empresariales

38,80

63,95

89.507

92.978

3

69

66

Derecho, Ciencias Políticas y Sociales

23,63

45,91

68.294

71.588

2

50

48

Humanidades y Ciencias de la Educación

47,46

67,36

19.632

19.606

3

31

28

Medicina, Bioquímica, Enfermería y Odontología

33,83

58,28

57.814

59.366

5

62

57

Ingeniería

32,06

57,57

84.727

87.988

4

106

102

Arquitectura y Urbanismo

46,07

70,62

13.243

13.592

1

12

11

Media

36,04

58,81

50.506,71

52.304,00

2,86

54,14

51,29

Desviación estándar

7,97

8,65

30.034

31.388,30

1,2

27,6

26,8

Nº de Facultades eficientes

20

359

% de Facultades eficientes

5,27

94,72

Fuente: Elaboración propia

Por tanto, del total de 379 carreras en 11 Universidades; sólo el 5%  de las mismas son eficientes y el 94,72% son ineficientes tecnicamente. Asimimo se identifica que las facultades  más eficientes son las facultades relacionadas con las Ciencias de la Humanidades y Ciencias de la Educación que alcanza a un 47,28% (CCR- 2014/2015)  y 67,36% (BBC- 2014/2015), seguido por las facultades de Arquitectura de 46,07% ( CCR – 20143/2015) y un 70,62% (BCC-2014/2015), las facultades de Ciencias Económicas y Empresariales con el 38,80% (CCR – 2014/2015) y 45,91% (CCR- 2014/2015), lo que significa que las facultades y universidades relacionadas con las áreas sociales son las que tienen mayor indice de eficiencia, sin embargo haciendo un análisis de forma global se puede mencionar que no existe eficiencia sino mayor ineficiencia.(ver tablas 8 a la 14).  Por tanto, los resultados muestran que las universidades con mayor número de alumnos no necesariamente son las más eficientes sino que depende de otros factores. Las universidades con mayor cantidad de universitarios matriculados son más eficientes; en relación a las universidades de menor cantidad de matriculados. Asi se demuestra que H4. La eficiencia universitaria está relacionada con el perfil o especialización de las universidades autónomas.

4. Discusión

Los resultados de la investigación permite poner en discusión si el  número de matriculados y titulados, docentes y administrativos son los elementos causales para la eficiencia técnica universitaria. Conforme los analisis realizados anteriormente, a traves de la aplicación de la regresión lineal y de correlación se puede identificar la causalidad de la ineficiencia tecnica existentente en las carreras de las universidades bolivianas. Las variables consideradas como factores de explicación de la eficiencia técnica son las que se presenta en el cuadro 5.

 

Cuadro 5. Factores explicativos de la eficienica técnica

MODELO

VARIABLES INDEPENDIENTES

VARIABLES INDEPENDIENTES (MOMENCLATURA EN LA BASE DE DATOS)

VARIABLE DEPENDIENTE

(INDICE DE  EFICIENCIA E N LOS DOS MODELOS)

Modelo 1.

2014 Y 2015

Número Total de Titulados, Número Total de Estudiantes Matriculados Número Total con Matricula Nueva, Número Total de Docentes, El Número Total de Administrativos que trabajan

a. Predictores: (Constante), Administrativos Total 2014, Titulados Total 2014, Matricula Total  Año 2014, Docentes Total 2014, Matricula Nueva Total 2014.

b. Variable dependiente: CCR2014, CCR2015

BCC2014, BCC2015

EE2014, EE2015

Modelo 2. 2014 Y 2015

Número Total de Titulados, Número Total de Estudiantes Matriculados Número Total con Matricula Nueva,

a. Predictores: (Constante), Titulados Total 2014, Matricula Total  Año 2014, Matricula Nueva Total 2014.                                  

b. Variable dependiente: CCR2014,  CCR2015

BCC2014, BCC2015

EE2014, EE2015  

Modelo3. 2014 Y 2015

Número Total de Docentes, El Número Total de Administrativos que trabajan

a. Predictores: (Constante), Administrativos Total 2014, Docentes Total 2014.                                                                                 

b. Variable dependiente: CCR2014, , CCR2015

BCC2014, BCC2015

EE2014, EE2015

Fuente: Elaboración propia con base de datos CEUB, 2014 -2015. CCR
(Eficiecia con rendimientos Crecientes), BCC ( eficiencia con redimientos
constantes, EE(Eficiencia de escala)

Los resultados de la regresión lineal permite idendentificar que los factores causales para la eficiencia técnica universitaria  tanto para el año 2014 y 2015 vienen explicadas por aquellos factores,como:  El Número Total de Administrativos que trabajan , Número Total de Titulados, Número Total de Estudiantes Matriculados, Número Total de Docentes, Número Total con Matricula Nueva (MODELO1) (ver tabla 6) , puesto que los p_valor se encuentran por debajo de 0,05 con excepción del area de conocimiento de Arquitectura y urbanismo (p= 0,112 y 0,115), lo que signfica que se rechaza la hipotesis nula aceptandose que existe una relación lineal significativa entre las variables X y Y, por tanto se puede considera validos el modelo de regresión. En cambio las variables que explican en los modelos 2 y 3 al ser el p valor mayores a 0,05 se considera que no existe significancia con las variables explictivas, por tanto la relación entre X y Y es baja, como se puede observar en Anexo 2.

Tabla 6. Resultados de la Regresión lineal bajo el modelo 1

Fuente: Elaboración propia

Los valores de R Cuadrado muestra que  la ineficiencia tecnica en el año 2014 y 2015 viene explicada por las variables del modelo 1; asi en el area  de las Ciencias de la Arquitectura y Urbanismo explican en un 70% (2014) y 70,6% (2015); en las Ciencias de las Humanidades y Ciencias de la Educación en un 55,8% (2014) y 50,9% (2015) ; en las Ciencias Agrarias y Veterinarias en un 37,6% (2014) y 49,8% (2015); en las Ciencias de Medicina, Bioquímica, Enfermeria y Odontologia en un 34,7% (2014) y 41,8% (2015);  en las Ciencias de la Ingenieria en un 33,8% (2014) y 36,4% (2015); en las Ciencias Económicas y Empresariales  en un 28,2% (2014) y 43,9% (2014); en las Ciencias de Derecho, Ciencias Políticas y Sociales en un 24,8% (2014) y 32,3% (2015), lo que significa que existe un incremento en la explicación de las variables, por tanto se puede señalar que las universidades necesitan mejorar las variables explicativas de las eficiencias e ineficiencias, ya que cualquier variabilidad de uno de los factores (variables) puede incidir de forma signficativa (valors de R cuadrado mayores a 30%); sin embargo, si se mantienen constantes (BCC), las variables explicativas el comportamiento de las variables se mantiene tendiendo a reducir cuando la eficienica es a Escala (EE).

Tabla 7. Correlación de variables  Xy Y en las areas de conocimiento

Fuente: Elaboración propia

Asimismo, se observa  en la tabla 7. que  los valores de R (coefienciente de correlación) en los indices de eficienica tecnica (CCR) en su mayoria se aproximan a 1, lo que significa existe una alta correlación entre las variables X y Y, es decir que explican de forma signficativa la relación que existe entre las varaibles dependiente e independiente, por ejemplo: en las Ciencias de Arquitectura y Urbanismo las variables predictoras en el modelo 1 explican la eficiencia tecnica promedio de 30,47 en un 84,10%; en las Ciencias en las Ciencias de las Humanidades y Ciencias de la Educación en 73%; en las Ciencias Agrarias y Veterinarias en un  65,9%; en las Ciencias de Medicina, Bioquímica, Enfermeria y Odontologia en un  61,8%;  en las Ciencias de la Ingenieria en un 59,2%; en las Ciencias Económicas y Empresariales  en un 59,7%; en las Ciencias de Derecho, Ciencias Políticas y Sociales en un 53,3.

Es importante mencionar que los modelos 2 y 3 contribuyen en la explicación de la causalidad de la eficiencia técnica al modelo 1, como: en las Ciencias de Arquitectura y Urbanismo  en promedio de los años 2014 y 2015 al modelo 1 (84%) el modelo 2 en un 62,4% y el modelo 3 en un 63,4%; en las Ciencias en las Ciencias de las Humanidades y Ciencias de la Educación contribuyen el modelo 2(49,1%) y el modelo 3(38,9%) al modelo 1 (73%), como se observa en la tabla 7. Lo que significa que los modelos 2 y 3 contribuyen al modelo 1, sin embargo las variables consideradas para explicar las eficiencias no tienen la significancia del modelo 1. Asimismo, la variable que contribuye con mayor grado a la explicación de la eficiencia es el Número de docentes (mayores al 50% de correlación) según el índice de correlaciones de coeficiencia. Lo que significa, que la hipótesis de la investigación H0 que el número de matriculados y titulados, docentes y administrativos son los elementos causales para la eficiencia técnica universitaria, siendo las hipótesis de trabajo; se comprueba estadísticamente a través del modelo de regresión lineal identificándose que la variable que contribuye con mayor significancia son los docente, es decir que la eficiencia en las carreras de las distintas áreas de conocimiento en las Universidades de Bolivia depende de principalmente de la cantidad de docentes, seguido de la cantidad de titulados que logre promocionar, de la cantidad de matriculados, y de la cantidad de administrativos que tenga la Universidad y la Carrera.

5. Conclusiones

La investigación se constituye en aporte de  información  y conocimiento muy importante sobre un área no estudiada en el Sistema de Educación Superior del Estado Plurinacional de Bolivia, donde los resultados permitieron conocer los índices de eficiencia técnica global con que están produciendo, las universidades.

Los índices de eficiencia muestran que  un  5% de las carreras de las Universidades Bolivianas son eficientes técnicamente y el resto de las carreras son ineficientes.

Se demuestra que la eficiencia de una carrera no depende del número de estudiantes que tenga sino de otros factores.

Se demuestra que la eficiencia técnica depende  factores como  el número de  docentes, cantidad de titulados que logre promocionar, cantidad de matriculados,  y el número de administrativos principalmente.

Se demuestra que la eficiencia puede estar relacionada con la especialidad ya que la similitud de procesos de enseñanza y contenidos influyen en la eficiencia.

Existe una gran diferencia entre las universidades sociales- económicas con las de ingeniería con relación a la eficiencia, se identifica que existe menor ineficiencia en las carreras relacionadas con las ciencias económicas y de educación principalmente.

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Anexo 1

Índice de eficiencia productiva de las Carreras relacionadas con las Ciencias Agrarias y Veterinarias

Índice de eficiencia productiva de las Carreras con las Ciencias  Económicas y Empresariales

Índice de eficiencia productiva de las Carreras relacionadas con las Ciencias  de Derecho, Ciencias Políticas y Sociales

Índice de eficiencia productiva de las Carreras relacionadas con Humanidades y Ciencias de la Educación

Índice de eficiencia productiva de las Carreras relacionadas con las Ciencias  de la Medicina, Bioquímica, Enfermería y Odontología

Índice de eficiencia productiva de las Carreras relacionadas con las Ciencias  de la Ingeniería

Índice de eficiencia productiva de las Carreras  relacionadas con las Ciencias  de la Arquitectura y Urbanismo

ANEXO 2

Anexo 2.1. VALORES DE FACTORES EXPLICATIVOS DE EFICIENCIA E INEFICIENCIA  EFICIENCIA TECNICA CCR 

Anexo 2.2. VALORES DE FACTORES EXPLICATIVOS DE EFICIENCIA E INEFICIENCIA  EFICIENCIA BCC

Anexo 2.3. VALORES DE FACTORES EXPLICATIVOS DE EFICIENCIA E INEFICIENCIA  EFICIENCIA ESCALA (EE)


1. Es Doctora en Integración y Desarrollo Económico por la Universidad Autónoma de Madrid, Profesora Investigadora en la Facultad de Ciencias Políticas y Administrativas de la Universidad Nacional de Chimborazo, Ecuador. E-mail: gabithmiriam@gmail.com

2. Magister en Gerencia y Gestión Empresarial, Licenciatura en Auditoría Financiera, Docente de la Universidad Técnica de Oruro, Coordinadora de la Dirección de Planificación y Desarrollo Institucional de la UTO).  E-mail: wendyroxanajordanm@gmail.com


Revista ESPACIOS. ISSN 0798 1015
Vol. 38 (Nº 45) Año 2017
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