Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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Autorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.author.Anaya Montes, MisaelTemasearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.subject.Política de salud--América Latina

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    Eficiencia relativa en la producción de salud: América Latina 1996-2010.
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-06-19) Anaya Montes, Misael; Beteta Obreros, Edmundo Pablo
    Utilizando la metodología del Modelo Generalizado de Efectos Aleatorios Verdaderos propuesto por Fillipini y Greene (2014) con tratamiento Mundlak se encuentra que la eficiencia en la producción de salud estimada para 154 países durante los años 1996 al 2010 tiene la forma de U invertida, quedando al final del periodo aproximadamente en el mismo nivel. América Latina tiene el mismo patrón, la eficiencia relativa estimada mejora desde el año 1996 al 2003 y luego disminuye para, en el año 2010, ubicarse a un nivel inferior al año 1996. El primer trabajo que analiza la eficiencia en la producción de salud entre países es realizado por Evans Tandon, Murray y Lauer (2000), posteriormente Greene (2004) encuentra que los países son heterogéneos y propone utilizar el modelo Normal-Truncado y el de Battese y Coelli, entre otros. El presente trabajo considera seis modelos con resultados de eficiencia invariantes en el tiempo (dentro de los cuales se incluye los desarrollados por Evans y por Greene) cinco modelos con resultados de eficiencia variable en el tiempo, y dos modelos que diferencian eficiencia persistente y transitoria, todos ellos por aproximación paramétrica. Por el lado de la aproximación no paramétrica se consideran tres especificaciones de Data Evelopment Analysis (DEA) y adicionalmente el Índice de Malmquist. Se encuentra que los modelos con resultados invariantes en el tiempo, incluyendo los modelos DEA, no estiman adecuadamente la eficiencia persistente al no tomar en cuenta la heterogeneidad, mientras que los modelos que estiman eficiencia variable son consistentes. Por otra parte se evalúa los efectos de variables estructurales como el ingreso, el crecimiento económico y el índice de Gini, y variables de política como anemia, tuberculosis, VIH y malaria en la eficiencia estimada.