Abstract
O trabalho avalia a eficiência relativa das Unidades Federativas na gestão da Política Nacional de Procedimentos Cirúrgicos Eletivos de Média Complexidade por meio da utilização de Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis [DEA]), para o ano de 2006. A modelagem DEA foi desenvolvida para determinar a eficiência de unidades tomadoras de decisão (Decision Making Units [DMUs]), em situações nas quais não seja relevante ou não se deseje considerar somente o aspecto financeiro. Foram selecionados dados e indicadores relativos às despesas totais de política, leitos cirúrgicos, médicos cirurgiões (inputs), população (uncontrolled input) e produção hospitalar de cirurgias eletivas (como output). O artigo apresenta os valores observados e esperados para as variáveis propostas, e sugere o nível de esforço necessário para que a UF se desloque para a fronteira de eficiência relativa. A utilização da metodologia ilustra as potencialidades da Análise Envoltória de Dados como técnica alternativa aos modelos econométricos para avaliação de políticas públicas, contratualização de metas e priorização de ações corretivas, na medida em que identifica, por variável de interesse, as folgas ou níveis de esforços necessários para o alcance de patamares mais eficientes de gestão.
Highlights
O propósito desse artigo(1) é apresentar os resultados de uma avaliação que faz uso de uma técnica simples, a qual demanda uma quantidade relativamente pequena de dados
Um programa governamental consiste em todas as atividades concebidas para implementar uma política pública
A Figura 1 representa o esquema gráfico básico da DEA: as DMUs ineficientes (a) estão delimitadas por um conjunto de referência de unidades eficientes ou benchmarks; (b) o modelo é baseado na resolução de um problema de programação fracionária, no qual a medida de eficiência é obtida através da razão da soma ponderada dos produtos pela soma ponderada dos insumos
Summary
As ideias básicas sobre Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis [DEA]) foram desenvolvidas pelo artigo de Farrell (1957), que almejava corrigir as limitações encontradas nos índices de produtividade até então utilizados e substituí-los pela noção de eficiência relativa, baseada na análise de atividade de Debreu (1951). A Figura 1 representa o esquema gráfico básico da DEA: as DMUs ineficientes (a) estão delimitadas por um conjunto de referência (fronteira do envelope ou envoltória) de unidades eficientes ou benchmarks; (b) o modelo é baseado na resolução de um problema de programação fracionária, no qual a medida de eficiência é obtida através da razão da soma ponderada dos produtos pela soma ponderada dos insumos. A operacionalização da metodologia DEA segue três etapas principais (Lins & Meza, 2000): (a) definição e seleção das DMUs; (b) escolha do modelo DEA apropriado (retornos constantes de escala ou retornos variáveis de escala); e (c) seleção das variáveis (inputs e outputs) que são relevantes para estabelecer a eficiência relativa entre as DMUs selecionadas. Antes da aplicação da metodologia é necessário realizar uma análise exploratória de dados, com o intuito de avaliar DMUs discrepantes (Lins & Meza, 2000)
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