INEFICIENCIA TECNICA Y ASIGNATIVA EN LOS HOSPITALESDE CASTILLA Y LEON

Carmen GARCIA PRIETODepartamento de Fundamentos del Anlisis Econmico.Universidad de Valladolid.

En este trabajo se realiza un estudio de la ineficiencia que presentan loshospitales pblicos de Castilla y Len, gestionados directamente por el INSALUD, a laespera de obtener la cesin de las competencias en materia de sanidad.

El objetivo consiste en analizar en qu medida los centros hospitalarios incurrenen cada uno de los componentes de la ineficiencia econmica: tcnico y asignativo. Esteltimo aspecto constituye la novedad del presente anlisis, ya que la ineficienciaasignativa no ha sido previamente estudiada en los hospitales de Castilla y Len.

Se va a emplear la metodologa frontera, que est basada en la comparacin delos centros entre s para identificar a aquellos que presentan la mejor prctica, ydeterminar entonces, el coste innecesario en que incurre el resto. Para ello se estima pormxima verosimilitud un sistema compuesto por una funcin de costes estocstica y lasecuaciones de participacin de los factores.

1.- INTRODUCCIN

El gasto en sanidad experimenta en las economas occidentales una tendenciacreciente, que se ha explicado basndose en factores como el envejecimiento progresivode la poblacin, la extensin de la cobertura sanitaria hacia el total de la poblacin, y lacreciente tecnificacin de los procesos sanitarios.

Esto ha hecho que los gobiernos se propongan como objetivo la contencin delgasto sanitario, ya que las cifras denuncian que la salud s tiene precio, y que ste puedeser especialmente alto debido a comportamientos ineficientes que se producen dentro delos sistemas sanitarios, y que han sido puestos de manifiesto a travs de diferentesestudios realizados por expertos en cada uno de los pases.

Por lo que se refiere a Espaa, el gasto sanitario es mayoritariamente pblico, yen torno a un 60% de ste tiene su origen en el mbito hospitalario. Esto ha hecho que laadministracin haya convertido a este sector en objetivo para controlar el gasto, sobretodo teniendo en cuenta los continuos desbordamientos de presupuesto que se venanexperimentando, y que estaban siendo financiados con crditos extraordinarios.

El establecimiento de los contratos-programa ha supuesto segn los trabajos deGonzlez y Barber (1996) y Ventura y Gonzlez (1999), una mejora significativa del nivelde eficiencia en los hospitales gestionados directamente por el INSALUD. Precisamente,este ltimo trabajo es probablemente el nico estudio conocido que analiza la eficienciadel sector hospitalario en Castilla y Len. Sin embargo, se centra nicamente en uno delos dos componentes de la ineficiencia econmica, la ineficiencia tcnica, mientras que elotro componente, la ineficiencia asignativa, an no ha sido objeto de estudio en loshospitales de la regin castellano y leonesa.

Efectivamente, el componente asignativo de la ineficiencia hospitalaria no harecibido mucha atencin en la literatura. Esto se debe en gran parte a los problemas deinformacin existentes en lo que se refiere a los precios de los factores. Aun as, existenalgunas referencias relevantes como Eakin and Knieser (1988), y Eakin (1991); estostrabajos emplean la estimacin de una funcin de costes para analizar la eficienciaasignativa de una muestra de 133 hospitales en EEUU, aunque no contemplan la posibleexistencia de ineficiencia tcnica. Por otro lado, Morey, Fine and Lorey (1990), y Byrnesand Valdmanis (1994), entre otros, cuantifican la ineficiencia asignativa de un conjunto dehospitales, empleando la tcnica de Anlisis de Envolvimiento de Datos (AED).

En Espaa, slo se conocen tres estudios que analicen la ineficiencia asignativade los hospitales. Por un lado, Garca Prieto (1999), a travs de la estimacin de unsistema compuesto por la funcin de costes, junto con las ecuaciones de participacin delos factores, cuantifica por separado los componentes tcnico y asignativo de laineficiencia de los hospitales gestionadospor el INSALUD. Por otro lado, Puig-Junoy(2000) cuantifica ambos componentes para el caso de un conjunto de hospitales de gestintanto pblica como privada de Catalua, empleando el AED. Por ltimo, Rodrguez(2000), centra su anlisis en la ineficiencia asignativa de los hospitales del INSALUD,estimando una funcin distancia.

El propsito de este trabajo es precisamente cuantificar en qu medida los costesde los hospitales de la regin castellano y leonesa pueden ser reducidos mediante unamejor gestin de los recursos (eficiencia tcnica) o a travs de la combinacin de losfactores en unas proporciones ms adecuadas (eficiencia asignativa).

2.- EL MODELO

El estudio de la eficiencia econmica se viene abordando mayoritariamente atravs de la metodologa frontera, desde que Farrel (1957) sentara los principios a partir

de los que esta tcnica ha ido evolucionando1. Bsicamente, consiste en considerar que lasempresas se aparta de un comportamiento ptimo (maximizacin de los beneficios)debido a ineficiencias en la gestin del proceso productivo.

En el caso de una frontera de costes, las empresas pueden fallar en el objetivo deminimizacin de los mismos por dos razones distintas: en primer lugar, es posible que noconsigan emplear la menor cantidad posible de factores para el nivel de produccinobtenido, incurriendo en ineficiencia tcnica; en segundo lugar, puede ocurrir que lacombinacin de factores productivos empleada no sea la ms barata, dados los precios delos mismos, lo que generara ineficiencia asignativa. Ambos comportamientos quedanrecogidos para el caso de dos factores en la Error!No se encuentra el origen de lareferencia..

Grfica 1: Ineficiencia tcnica y asignativa

Una empresa que opere en B presentara los dos tipos de ineficiencia: asignativa,porque est utilizando una combinacin de factores que no es ptima (OR en lugar deOR), y tcnica, porque los dos factores estn siendo utilizados en una medida superior a larequerida por la cantidad de produccin yo, cuando se elige el proceso productivoOR(elige B en lugar de D).

1 Forsund, Lovell and Schmidt (1980), Bauer (1993) y Coelli, Rao and Battese (1998) constituyen

buenas panormicas sobre esta tcnica.

OR

yoC*

X2

X1

*

CB

B

A

CD

OR

D

Eligiendo el punto D, la empresa no incurrira en ineficiencia tcnica, por ellopodemos medir el nivel de ineficiencia asignativa de B como el ratio IAB = C

D/C*, siendoCD el coste en el punto D, y C* el coste mnimo, que solo se alcanzara cuando noexistiera ni eficiencia tcnica ni asignativa (en A). Por otro lado, la eficiencia tcnica de Bpuede medirse a travs del ratio ITB = C

B/CD, donde CB es el coste en B. El producto deambas medidas (ITB.IAB = C

B/C*) permite cuantificar la ineficiencia total, mostrando enqu proporcin el coste actual es superior al coste mnimo.

De la misma forma, podemos considerar al ratio inverso, C*/CB como unamedida del grado de eficiencia de la empresa B, midiendo en este caso, la proporcin querepresenta el coste mnimo respecto al coste actual. De la misma forma, este ratio es elresultado a su vez, del producto de otras dos medidas, de la eficiencia tcnica y de laeficiencia asignativa:

C*/CB = 1/ (ITB . IAB) = (1/ITB) . (1/IAB) = ETB . EAB

Siguiendo a Aigner, Lovell and Schmidt (1977), el coste en que incurre unaempresa puede no coincidir con el coste mnimo debido a ineficiencia econmica (ya seatcnica o asignativa) o a elementos puramente aleatorios, hablando entonces de unafrontera estocstica. Esto es lo que muestra la siguiente expresin:

C = C* (y, w, b ) . e n . IT . IA [1]

Donde C es el coste que presenta la empresa, C*(y, w, b ) es la funcin de costesmnimos, que depende de la produccin, y, los precios de los factores, w, y de unconjunto de parmetros, b, que han de ser estimados; el trmino en representa laperturbacin aleatoria y el producto IT.IA mide la ineficiencia econmica, de la formaexplicada anteriormente. En trminos logartmicos:

ln C = ln C* (y, w, b ) + ln IA + ln IT + n [2]

Mientras que la perturbacin aleatoria puede hacer que el coste aumente odisminuya (v puede ser tanto positivo como negativo), la ineficiencia siempre aumenta elcoste, de tal forma que tanto ln IA como ln IT son no negativos.

La expresin [2] podra estimarse directamente. Para ello solo necesitaramosplantear una forma funcional para la frontera de costes, y una distribucin adecuada paracada uno de los trminos de error (n, ln IT, lnIA). Sin embargo, debido a que el trminoque recoge la ineficiencia asignativa (lnIA) est correlacionado con los precios de losfactores, los estimadores que se obtendran no seran consistentes.

Para evitar este problema, podemos estimar [2] conjuntamente con las ecuacionesde participacin de los factores, tomando en consideracin a la hora de plantear stas, el

hecho de que puede existir ineficiencia asignativa. Este es el procedimiento que se va autilizar en este trabajo.

La participacin efectiva en el coste total del factor j-simo, Sj, viene medida porla siguiente expresin:

Sj = xj wj / C [3]

Donde xj representa la cantidad del factor j-simo utilizada por la empresa, y wjes su precio. Teniendo en cuenta que C=Sj xjwj, entonces C / wj = xj, por lo tanto,resulta que:

Cwx

lnwlnC jj

j=

[4]

De esta forma, la participacin efectiva del factor j-simo ser:

lnwjlnCSj

= [5]

y teniendo en cuenta la expresin [2], resulta:

jj

*

j lnwlnIA

lnw)w,(y,lnCS

+

= [6]

ya que ni lnIT ni n dependen de los precios de los factores.

Aplicando el lema de Shephard, podemos identificar lnC*(y, w, b) /lnwj con laparticipacin ptima del factor j-simo, Sj*(y, w, b), y en definitiva, resultara:

Sj = Sj* (y, w, b) + e j [7]

donde el trmino de error, e j, incluye los efectos de la ineficiencia asignativa as como unelemento puramente aleatorio, xj , es decir:

e j = lnIA/ lnwj + xj [8]

e j puede tomar valores tanto positivos como negativos, revelando sobre o infrautilizacindel factor j-simo respecto al nivel ptimo.

En definitiva, estimaremos el siguiente sistema:

ln C = ln C* (y, w, b) + ln IA + ln IT + n

Sj = Sj*(y, w, b) + e j j=1...n-1 [9]

del que se ha eliminado una de las ecuaciones de participacin, debido a que la suma detodas ellas es uno.

La relacin entre los errores de las ecuaciones de participacin y el trmino lnIAen la funcin de costes se aproxima normalmente mediante una expresin cuadrtica2.Esto es debido a que las desviaciones tanto positivas como negativas de la participacinptima, aumentan el coste. Sin embargo, dado que las desviaciones son en valor absolutomenores que la unidad, la suma de sus cuadrados resulta siempre cercana a cero; paraevitar esta tendencia sistemtica, Bauer (1990) sugiri ponderar dicha suma mediante unparmetro que fuera objeto de estimacin. Esta ser la especificacin empleada en elpresente trabajo, de tal forma que:

=

=n

jjcIA

1

2eln [10]

Para llevar a cabo la estimacin del sistema [9] podemos establecer una serie desupuestos acerca de las distribuciones que siguen las perturbaciones: lnIT, n, y ej,considerando que son independientes3 unas de otras. Supondremos que n se distribuyeidntica e independientemente a travs de las empresas N (0, 2ns ), mientras que lasdesviaciones en las participaciones, son idntica e independientemente distribuidas segnuna normal multivariante N (m, S). El hecho de que la media de los errores en lasecuaciones de participacin pueda ser distinta de cero, como sugieren Schmidt and Lovell

2 La relacin exacta para la restrictiva funcin Cobb-Douglas ha sido propuesta por Schmidt and

Lovell (1979). Tambin ha sido obtenida para la funcin translog -Kumbhakar (1997)-, aunquedada su complejidad, todava no ha sido empleada en ningn trabajo emprico.

3 No parece que exista problema en considerar que la perturbacin aleatoria de la funcin de costesresulte independiente tanto de la ineficiencia tcnica como de las desviaciones en las ecuacionesde participacin. Sin embargo, la independencia entre estas ltimas y el trmino lnIT ha sido enocasiones cuestionada, argumentando que si la tecnologa no es homottica, la ineficiencia tcnicapuede llevar a la empresa a obtener una produccin menor, para la cual, la combinacin defactores ptima sea otra distinta, y los errores en las participaciones resulten entonces unaconsecuencia simplemente de la ineficiencia tcnica -Schmidt (1984)-. A pesar de ello, hay queconsiderar que en la especificacin de la frontera de costes, la ineficiencia tcnica se mide como elexceso de inputs empleados en la obtencin de una determinada produccin, que se convierte enexgena, y por lo tanto el argumento anterior no procede.

(1979), puede ser interpretado como evidencia de errores sistemticos en la eleccin de lacombinacin de factores. En el caso en que fuera igual a cero, las desviaciones seranmeramente aleatorias.

Por lo que se refiere a la ineficiencia tcnica, debemos plantear una distribucin4

sobre valores positivos. En este caso, hemos elegido una distribucin exponencial deparmetro a, aunque los resultados muestran una gran correlacin con los obtenidoscuando la distribucin empleada era la seminormal5.

Una vez que los errores de las ecuaciones de participacin son estimados, lnIApuede ser obtenido a travs de la expresin [10]. Por lo tanto, la funcin de verosimilituddel sistema [9] resulta el producto de las funciones de densidad del error compuestolnIT+n , y de los errores de las ecuaciones de participacin, de la siguiente forma:

f [(lnIT + lnIA + n), e] = g (lnIT + n) h (e) [11]

siendo e = (e1...en)'.

Empleando el procedimiento de mxima verosimilitud, podemos obtenerestimadores consistentes y asintticamente eficientes de los parmetros de la frontera decostes, as como de la ineficiencia asignativa de cada empresa. A partir de los residuos dela frontera de costes, se puede calcular la eficiencia tcnica media estimada, y empleandoel procedimiento sugerido por Jondrow et al. (1982), se obtiene una prediccin insesgadaaunque no consistente del nivel individual de eficiencia tcnica de cada empresa.

3.- DEFINICIN DE VARIABLES Y ESPECIFICACIN FUNCIONAL

Los datos empleados en la estimacin han sido obtenidos de la Estadstica deEstablecimientos Sanitarios con Rgimen de Internado (EESRI), complementados con lasmemorias provinciales del INSALUD de la regin, as como las memorias de gestinelaboradas por los distintos hospitales castellano y leoneses objeto de anlisis. Todos losdatos se refieren a 1994.

La muestra elegida corresponde a hospitales pblicos gestionados directamentepor el INSALUD. Los ms pequeos (menos de 80 camas) y los ms grandes (ms de1000 camas) han sido excluidos, debido a la diferencia que pueden presentar entre si en lo

4 En la literatura se han empleado preferentemente las distribuciones seminormal, normal truncada

para valores positivos, y exponencial. Para ms detalles sobre este aspecto, se puede examinarGreene (1993).

5 En el caso de la distribucin normal truncada, la media no result significativamente diferente decero.

que se refiere a tipologa de casos atendidos, as como nivel de equipamiento tcnico. Estopodra interferir en las estimacin, ya que el mayor empleo de recursos podra serinterpretado como ineficiencia cuando en realidad, pudiera simplemente responder a laatencin ms intensiva de los casos muy complejos. En total se han estudiado 67hospitales.

Por tratarse de un anlisis de corte transversal, se ha especificado una funcin decostes de corto plazo, que depende del nivel de produccin, los precios de los factores, yadems, de la cantidad empleada de factor fijo, capital. La forma funcional elegida ha sidouna translog debido, por un lado, a su flexibilidad, al no imponer apenas restricciones departida sobre las caractersticas de la tecnologa, y por otro lado, debido a la posibilidad deincorporar ms de una produccin, adecundose as al carcter multiproducto de laactividad hospitalaria.

En lo que se refiere a la produccin, se han incluido dos medidas de producto:CASOS, que refleja el nmero de pacientes dados de alta, ponderados a partir de loscoeficientes definidos en la UPA 6, y AMBU que mide las consultas y emergenciasatendidas en rgimen ambulatorio.

Se han considerado dos factores, trabajo y materiales, cuyos precios sonrecogidos por la variables siguientes: SAL, que mide el salario medio de los empleados decada hospital, obtenido a partir de la publicacin en el B.O.E; y PMAT, que es el gastomedio por estancia que realiza cada hospital en una categora amplia de productos que vandesde utillaje sanitario hasta calefaccin o limpieza.

Por ltimo, CAMAS mide el capital empleado por cada hospital, que se aproximaa travs del nmero de camas instaladas.

Estas variables no estn exentas de problemas, que pueden influir en el resultadofinal de la estimacin. Por un lado, CASOS y AMBU recogen la produccin ponderandosomeramente por el casemix; es posible que una parte de la ineficiencia estimada sea elresultado de diferencias en la complejidad de los casos, o en la calidad de la prestacin, notenidas en cuenta. Por otro lado, PMAT es el precio de un factor residual, que incluyeelementos muy variados; aunque el empleo de la mayora de ellos no depende del casemix(ropa, limpieza, calefaccin...), es cierto que una parte de la variabilidad entre hospitalesde este precio, vendr determinada por diferencias en la complejidad de los casos (utillajemdico, medicinas...). Por ltimo, para que la proxy CAMAS pueda ser empleadaapropiadamente, es necesario contar con una muestra homognea de centros; por ello elanlisis ha tenido en cuenta los hospitales generales7, descartando los grandes centros

6 Unidad ponderada asistencial.7 Los hospitales especializados en una determinada prestacin sanitaria no han sido contemplados,

ya que podran diferir del resto por requerir mucha o poca inversin de capital.

donde se sita la tecnologa vanguardista, y por lo tanto ms costosa, y los pequeos,menos equipados. Esto hace que podamos considerar que los centros de la muestra poseenun capital instalado por cama similar, y por lo tanto, resulte adecuado emplear la variableCAMAS como una aproximacin adecuada al mismo.

La Tabla 1 muestra el valor que adoptan las variables empleadas para cada unode los hospitales analizados de la comunidad autnoma.

Tabla 1: Resumen de los datos empleadosCAMAS CASOS AMBU SAL(1) PMAT (2)

Nuestra Sra. Sonsoles

Santos Reyes

General Yage

Santiago Apostol

Complejo Len

Hospital del Bierzo

Ro Carrin

General de Segovia

General de Soria

Clnico de Valladolid

Ro Hortega

Medina del Campo

Virgen de la Concha

373

123

650

126

823

368

394

379

285

777

589

111

382

26.013,7

8.157,1

50.261,8

10.079,5

58.580,1

19.969,8

30.789,6

25.222,5

16.977,4

54.354,6

40.352,5

8.320,6

27.946,6

115.790,6

58.605,2

267.382,9

57.656,2

365.773,1

115.971,0

136.485,4

99.509,7

76.393,4

313.677,7

209.624,2

52.497,6

114.967,5

3.450,7

3.397,2

3.375,5

3.224,5

3.358,7

3.445,9

3.388,9

3.359,8

3.379,6

3.448,4

3.200,9

3.433.1

3.371,9

17,8

15,0

16,2

15,6

16,6

16,5

13,7

17,2

18,3

20,2

16,8

16,6

13,5Espaa 360,5 23.576,0 119.038,9 3.347,1 19,9

(1) en mllones de pesetas (2) en miles de pesetas

El sistema que se ha estimado, entonces, es el siguiente:

ln (Cte) = a0 + a1 ln (CASOS) + a2 ln (AMBU) + b1 ln (Sal) + d11 ln (CASOS)2 + d22 ln (AMBU)2 + d12 ln (CASOS) ln (AMBU) + g11 ln (Sal)2 + r11 ln (CASOS) ln (Sal) + r21 ln (AMBU) ln (Sal) +h11 ln (CAMAS) + ln IA + ln IT + nS1 = b1 + g11 ln (Sal) + r11 ln (CASOS) + r21 ln (AMBU) + e1 [12]

en el que solamente se ha incluido la ecuacin de participacin8 del trabajo, y al que se lehan impuesto las habituales restricciones de simetra y homogeneidad de grado uno de lafuncin de costes respecto de los precios de los factores. Esto ltimo se ha realizadodividiendo los costes y los precios de los inputs por el precio del segundo factor(PMAT),de tal forma que:

Cte = CTE / PMAT y Sal = SAL / PMAT

4.- ESTIMACION Y RESULTADOS

La estimacin por mxima verosimilitud ha sido realizada en desviacionesrespecto de la media, por lo cual, los parmetros de los trminos de primer orden resultanrepresentativos de las respectivas elasticidades de la funcin de costes, para el hospitalmedio. Todos ellos son positivos y, excepto en el caso de la variable AMBU,significativos al 1%, como puede verse en la Tabla 2 que resume los resultados obtenidos.

En general los parmetros son altamente significativos, excepto los asociados a lavariable AMBU y sus productos cruzados, que resultan no significativos como resultadode la fuerte correlacin que presenta sta con la variable que mide el otro producto,CASOS. La multicolinealidad existente no afecta, sin embargo, a la precisin de losparmetros relevantes para la ineficiencia, por lo que las conclusiones sobre sta sepueden mantener.

Que el parmetro de la distribucin exponencial (a) resulte significativo,confirma la existencia de ineficiencia tcnica, que explica un 60% de la variabilidad totaldel error compuesto de la funcin de costes.

8 La otra no aporta ninguna informacin ya que la suma de las dos es uno.

Tabla 2: Resultados de la estimacinVARIABLE COEFICIENTE DESV. TIPICAconstante

ln (CASOS)

ln (AMBU)

ln (CASOS)2

ln (AMBU)2

ln (Sal)

ln (Sal)2

ln (CAMAS)

ln (CASOS) ln (AMBU)

ln (Sal) ln (CASOS)

ln (Sal) ln (AMBU)

c

a

sn

m1

se

Log likelihood

Akaike info criterion

0.214891

0.596417

0.052727

-0.166184

-0.189554

0.549951

0.090459

0.361394

0.143169

-0.034781

0.008727

3.002640

12.97428

0.063042

0.168106

0.022380

***

***

*

***

***

***

***

**

***

***

**

***

0.07496

0.11039

0.06816

0.14222

0.12799

0.07594

0.01210

0.07057

0.13046

0.00737

0.00840

1.74996

4.59385

0.01652

0.07587

0.00246

222.7361

-6.171227

*** significativo al 1% ** significativo al 5% *significativo al 10%.

Por lo que respecta a la participacin del trabajo, la media del error, m1, essignificativamente distinta de cero, indicando la existencia de una sobreutilizacinsistemtica de este factor. El valor estimado de m1 indica que los hospitales, como media,destinan al trabajo, 16,8 puntos porcentuales por encima de lo que exigira laminimizacin del coste. La sobreutilizacin del trabajo implica infrautilizacin del otrofactor, los materiales, y por ello podemos decir que se est empleando una combinacin

de factores errnea; esto es indicativo de la existencia de ineficiencia asignativa, cuyarepercusin en los costes puede ser calculada empleando la expresin [10].

Los ndices de eficiencia que se obtienen a partir de estos resultados muestranque, para el conjunto de hospitales gestionados directamente por el INSALUD, el nivel deeficiencia tcnica media alcanzada es considerablemente superior al de eficienciaasignativa. La descripcin estadstica se recoge en la Tabla 3.

Tabla 3: Eficiencia econmica, tcnica y asignativa estimada.Ef. Econmica Ef.Tcnica Ef. Asignativa

Media

Desv. Tpica

Mn.

Mx.

78,1

5,8

55,4

90,3

92,7

5,3

70,9

98,0

84,2

3,7

77,4

94,0

La interpretacin de estos ndices es la siguiente: si los hospitales gestionados porel INSALUD fuesen todos ellos eficientes como el mejor, sus costes representaran, demedia, un 78,12% de los actuales. Si combinaran los factores en la proporcin correcta,sus coste sera un 84.2% del que presentan actualmente, y si emplearan la menor cantidadde recursos posible, sera un 92,7% del actual.

Por lo que se refiere a los hospitales de Castilla y Len, los ndices obtenidosquedan reflejados en la Tabla 4. El comportamiento explicado anteriormente para elconjunto del territorio INSALUD, se mantiene tambin en el caso de nuestra regin, ytodos los hospitales castellano y leoneses presentan un grado de eficiencia asignativamenor que tcnica. El grado medio de eficiencia regional es superior al nivel nacionaltanto en el caso de la eficiencia econmica, como en el caso de sus dos componentes; tanslo tres hospitales presentan un nivel de eficiencia inferior a la media nacional, dndosela circunstancia adems, de que el hospital ms eficiente de la muestra pertenece a laregin de Castilla y Len.

Tabla 4: ndices de eficiencia de los hospitales de Castilla y LenCentro Ef. Econmica Ef. Tcnica Ef. Asignativa1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

90,3

87,0

86,5

85,3

84,4

83,2

81,7

81,4

80,1

79,6

78,0

74,8

74,6

96,1

96,7

96,1

97,0

94,8

97,2

93,5

96,0

94,7

96,2

96,5

96,6

95,1

93,9

90,0

90,0

87,9

89,0

85,6

87,4

84,8

84,6

82,7

80,8

77,4

78,4Castilla y Len 82,1 95,9 85,6Espaa 78,1 92,7 84,2

El incremento en el coste que se produce por la ineficiencia, se recoge en laTabla 5. Como se corresponde con los resultados anteriores, este incremento es menor enel caso de la mayora de los hospitales castellano y leoneses que la media nacional(28,2%). En Castilla y Len, la ineficiencia provoca en los hospitales un incrementomedio de los costes del 22,2%; casi un 75% de ese incremento, se debe a la ineficienciaasignativa. Por lo tanto, parece que el mejor camino para reducir costes en la comunidadautnoma, pasa por una reorientacin de los recursos, encaminada a emplear un ratiomateriales/trabajo superior. Esto permitira reducir los coste hospitalarios regionales en un17,2%.

Tabla 5: Incremento del coste que ocasiona la ineficiencia.Centro Ef. Econmica Ef. Tcnica Ef. Asignativa1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

10,7

14,9

15,7

17,2

18,4

20,1

22,3

22,8

24,9

25,6

28,2

33,8

34,0

4,0

3,4

4,1

3,0

5,4

2,9

7,0

4,1

5,6

4,0

3,6

3,5

5,1

6,4

11,1

11,1

13,7

12,4

16,7

14,3

17,9

18,2

20,9

23,8

29,2

27,5Castilla y Len 22,2 4,3 17,2Espaa 28,8 8,2 18,96

5.- CONCLUSIONES

El nimo de este trabajo ha sido cuantificar por separado la ineficiencia tcnica yasignativa de los hospitales de Castilla y Len, que todava gestiona el INSALUD, hastaque se produzca el traspaso de las competencias. Ello se debe a que, aunque la eficienciatcnica ha sido estudiada en alguna ocasin, no se conocen estudios que analicen laimportancia de la ineficiencia asignativa en los hospitales de nuestra regin.

Para llevar a cabo el estudio, se ha estimado un sistema compuesto por unafrontera de costes estocstica junto con las ecuaciones de participacin de los factores. Laeficiencia media obtenida para los hospitales castellano y leoneses ha resultadoligeramente superior a la media nacional (82,1 frente a 78,1), siendo la principalresponsable del incremento del coste que se produce en los hospitales, la ineficienciaasignativa. Alrededor de un 17% de los costes hospitalarios regionales podra reducirsecombinando los factores en unas proporciones ms idneas, que permitieran reducir elpeso en el gasto del trabajo, frente a los materiales.

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