Este trabajo intenta evaluar la performance de las Universidades Públicas en Argentina. Se utilizan y comparan resultados de tres tipos de metodologías: un modelo no paramétrico (DEA[1]), el método TOPSIS[2] de Decisión Multicriterio Discreta y un método basado en Lógica Difusa Compensatoria.
DEA es una herramienta de programación matemática, que permite comparar la eficiencia relativa de unidades que utilizan el mismo tipo de inputs para producir un mismo grupo de outputs. Los modelos DEA miden la eficiencia de cada unidad respecto a una frontera empírica, como el cociente de distancias entre la unidad y otra potencialmente eficiente. En este trabajo se utilizará el modelo Cross Efficiency (Doyle y Green, 1994), mediante el cual se obtendrá un ordenamiento completo de las universidades evaluadas y de esta manera comparar los resultados con los obtenidos en las otras metodologías.
Los Métodos de Apoyo Multicriterio (MC) son técnicas relativamente recientes caracterizadas por insertarse en contextos muy diversos para la toma de decisiones. En el contexto del problema bajo análisis se trabaja con el método TOPSIS (Hwang y Yoon, 1995), basado en el concepto que es deseable que una alternativa determinada se ubique a la distancia más corta respecto de una solución ideal positiva y a la mayor distancia respecto a una solución ideal negativa. TOPSIS define un índice llamado similaridad respecto a la solución ideal positiva combinando la proximidad a la solución ideal positiva y la lejanía respecto a la solución ideal negativa. Se selecciona aquella alternativa que se ubica lo más cerca posible a la máxima similaridad respecto a la solución ideal positiva.
La Lógica Difusa Compensatoria (LCD) es una lógica multivalente que renuncia a varios axiomas clásicos para lograr un sistema multivalente idempotente y ‘sensible’ que asimila virtudes de las escuelas descriptiva y normativa de la Toma de decisiones, permite la compensación de los atributos como predicados básicos, y si son violados ciertos umbrales se produce un veto que impide la compensación. Las propiedades que satisface, hacen posible de manera natural el trabajo de traducción del lenguaje natural al de la Lógica y consecuentemente facilitan la labor de modelación de las situaciones de decisión y la evaluación de la veracidad de una proposición en base a datos. Para usarla en la evaluación de la eficiencia se define esta como la veracidad de un predicado que es evaluado en base a los datos. Otros predicados utilizados permiten recomendar ajustes ‘convenientes’ en las variables de entrada.
De la aplicación de estos métodos se concluye que: a) la ordenación de eficiencia de las universidades analizadas presenta relativamente alta correlación. entre los métodos; b) que las diferencias registradas obedecen a los supuestos de cada uno de ellos, en particular DEA impone restricciones más severas que el método MC y LCD c) se proponen ulteriores líneas de investigación para la comprensión del uso de recursos en educación superior, con el empleo de los métodos comparados.
