análisis de eficiencia en el sector de las artes escénicas: el caso del circuit teatral valencià

ANÁLISIS DE EFICIENCIA EN EL SECTOR DE LAS ARTES ESCÉNICAS:

El Caso del ‘Circuït Teatral Valencià’ (1995-1999).

Francisco Marco Serrano

Economista

�� [email protected]

© 2002, Francisco Marco Serrano.

Trabajo publicado bajo la licencia “GNU Free Documentation License”, cuyo texto puede ser

consultado en la dirección http://www.gnu.org/copyleft/fdl.es.html.

Finalizado en Enero del 2002.

5

ÍNDICE

PRÓLOGO...................................................................................................................7

INTRODUCCIÓN.....................................................................................................11

EFICIENCIA.............................................................................................................15

•••• PRODUCTIVIDAD Y EFICIENCIA. .................................................................................................. 16

•••• EL CONCEPTO DE EFICIENCIA Y SUS PERSPECTIVAS. ................................................................. 18

•••• MEDICIÓN DE LA EFICIENCIA: EL ENFOQUE FRONTERA. .......................................................... 25

ARTES ESCÉNICAS Y EFICIENCIA...................................................................27

•••• EL SECTOR DE LAS ARTES ESCÉNICAS Y EL ANÁLISIS DE SU EFICIENCIA. ................................ 29

•••• EL “CIRCUIT TEATRAL VALENCIÀ”............................................................................................ 36

CONCLUSIONES.....................................................................................................55

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS....................................................................57

7

PRÓLOGO

Ciencia Económica, Drogas, y Rock & Roll.

Este ejemplar que permanece en vuestras manos y cuyo contenido

la luz refleja sobre vuestras dilatadas pupilas es la versión no

académica (preferiría mejor, “extendida”) de uno de los trámites

por los que debe pasar un titulado universitario que desea obtener

una cualificación extendida (y como no, desde la reforma de los

estudios de tercer ciclo, un título de postgrado): el trabajo de

investigación.

El motivo de la difusión de esta versión oficiosa es el hecho

de no permitir que la información que tuve que consumir, digerir,

y de la que me nutrí para la consecución de éste se pierda entre

los escasos megabytes de mi máquina de ordenar. Si bien es cierto

que los dos primeros capítulos no aportan excesivamente nada nuevo

a la ciencia económica, sí constituyen de algún modo una

representativa muestra del estado de la cuestión en términos del

componente metodológico y conceptual que nos ocupa, así como del

marco en el que se enclaustra este trabajo. Por otro lado, espero

cumpla correctamente su función didáctica, satisfaciendo además

mis ansias (¿o eran filias?) divulgativas. Más aun, esta versión

se beneficia de los consejos y propuestas del tribunal que me

evaluó.

--<>--

Cuando uno se plantea la redacción de su primera gran (en

extensión) obra científica queda entre la línea divisoria del bien

y el mal, permanece durante un corto periodo de su existencia en

ese alegórico lugar llamado purgatorio. ¿Qué voy a redactar?,

¿sobre qué voy a escribir?, ¿será del agrado de algún doctor del

departamento que acceda a tutelar mi trabajo de investigación?,

¿será del agrado de alguien mi trayectoria académica?, y muchas

más dudas existenciales que no vale la pena reflejar en estas

líneas.

Cuando uno se plantea la redacción de su primera gran obra

científica queda entre la línea del bien y el mal, permanece

durante un corto periodo de su existencia en ese alegórico lugar

8

llamado purgatorio. Minimalista, ¿no?. Pero en el purgatorio hay

tiempo para pensar, tramar, urdir..., y cuando por fin ves muchos

de tus problemas resueltos respiras, renaces, vuelves al mundo de

la ciencia del que habías estado a punto de ser desterrado. Tal

vez no incluya este prólogo en la versión académica del escrito, o

tal vez sí, si así es, tal vez reviente cual Don Quijote

batallador de molinos de viento. Aunque, puede que estas líneas no

sean más que una simple apología de la venganza literaria... .

Un buen comienzo para este trabajo sería, y debería ser, un

Deo Gratias politeísta. Pero preferiría primero, en un acto de

pura egolatría, explicar qué hago aquí y porqué.

Fue un día gris y lluvioso de invierno, podría empezar por

ahí, pero aunque muy literario, poco creíble, porque fue en

primavera. En el año 1.376, año de gracia de 1.998, tuve la suerte

de coincidir con un profesor que no cedió ni trató de amedrentar

al alumno más pedante de su clase, yo. Tal fue mi suerte que,

posteriormente, colaboré con él en diversas ocasiones. De tal

modo, aquel alumno que en ningún momento se había planteado la

investigación como algo con futuro, dentro de su futuro al menos,

pasó de ser un escéptico a matricularse en uno de los muchos

programas de doctorado que ofertaba por aquel entonces, curso 99-

00, la ya remodelada y recién renombrada Facultat d’Economia de la

Universitat de València. Y aquí estoy ahora, año 2.002, redactando

el prólogo de mi terminado trabajo de investigación para el

Diploma de Estudios Avanzados en Economía, del programa de

doctorado interdepartamental (Departament d’Anàlisi Econòmica y el

Instituto de Economía Internacional).

Por tanto, no puedo más que lanzar hacia el número uno de mi

lista de agradecimientos al doctor del Departament d’Economia

Aplicada que se convirtió en mi mentor, con premeditación y

alevosía (menos mal), en este oscuro mundo de la investigación

académica. Gracias a Pau Rausell Köster, quien fue primero

profesor mío en la Llicenciatura de Economia, luego tutor en

sendas becas de colaboración (una del Ministerio de Educación y

Cultura y otra de la Universitat de València Estudi General), más

tarde profesor de tercer ciclo en la asignatura de doctorado

“Economía de la Cultura y la Comunicación”, y durante este largo

9

proceso de más de tres años un amigo, que podemos tener entre

nuestras manos este trabajo de investigación.

Aunque, si algo tengo que agradecer, es a mi otra mitad del

alma, Elisabet Costa Bernat, el haberme apoyado en todo momento,

desde el inicio de esta maratón académica. Elisabet se convertiría

así, y Pau vendrá a colegir conmigo, en nuestra más fiel aliada,

mereciendo ocupar junto a Pau el primer escalón. Sí, gracias al

tándem Elisabet-Pau he llegado hasta estos lares. Sin embargo, no

termina aquí nuestra lista de agradecimientos.

Aunque suelo vanagloriar mi sentido del orden y el odio por el

caos, tengo que advertir que la siguiente enumeración no implica

necesariamente ordenación, sino que a medida que mi mente vaya

desbordando imágenes iré enunciando.

Queda en algún olvidado rincón de nuestro cerebro la

admiración por alguno de quienes fueron nuestros profesores. En mi

caso, aunque intente recordar esta propiedad en alguno más sólo

puedo fijarme en uno: José Galán, profesor que tuve la suerte de

tener en los módulos de “Introducción a la Economía” y

“Microeconomía I”. De él me cautivó su admiración por la economía,

y su entusiasmo manifiesto, tratando de inocularnos el veneno que

supone la ciencia económica.

Por otra parte, y por otros motivos, también me siento en el

deber de agradecer al profesor que mencionó en sus clases de

“Economía del Sector Público II” lo que sería, sin él ser

consciente, la génesis de mi interés por el estudio de la

eficiencia (las técnicas no paramétricas): Miguel Roig.

Posteriormente, en tercer ciclo, todo cambia, las relaciones

entre profesores y alumnos son (o al menos deberían ser) más

estrechas, el número de condiscípulos se reduce, los conocimientos

adquiridos te son más cercanos...; todo ello te permite establecer

más aun tus prioridades y la formación de tus preferencias. De

esta etapa de mi vida académica quisiera recordar a mis profesores

José Ramón Ruiz Tamarit, con el cual además mantuve interesantes

charlas metodológicas (no siempre con ideas compartidas), y

algunas no tan académicas; Rafael Doménech, Antonio Zabalza, y

10

Francisco García; y me gustaría recordar, además, a mis compañeros

de doctorado: Antonio, Marco, Jorge, Manuel, Loli y Pablo.

También me debo a quienes me apoyaron en todo momento

ofreciéndome su amistad y ayuda, y congratulándose de mis pequeños

logros, como Juan Carlos Estrelles.

Luego, toda una serie de personas que han estado ahí cuando

deberían estar y que me han ofrecido conversaciones interesantes

de toda índole, como Salvador Carrasco, junto al que además he

participado en diversas ocasiones, Miguel Pérez, Enrique Fatás, y

otros muchos. Finalmente, desearía agradecerle por haber tutelado

este trabajo a José Manuel Pastor Monsálvez, así como a los

miembros del tribunal que me calificó: Pedro Cantos y Joaquín

Maudos.

Por supuesto, no es una lista de compartimentos estancos,

muchos de los que nombro merecerían estar en más párrafos de los

que han sido elegidos para su colocación; seáis quienes seáis,

vosotros ya sabéis a qué me refiero. Por otro lado, de sobra

conocido es que es mejor un lápiz corto (¿un teclado estropeado?)

que una memoria (ni RAM ni ROM) amplia, y no estarán todos los que

son. Por ello, espero que aquellos que sepan que deberían estar en

estas líneas se sientan igualmente agradecidos, pues quedó

reservado en su momento un lugar para ellos en mi caja de los

agradecimientos.

Gracias y desgracias, venturas y desventuras, junto a todo ese

capital humano, más humano que capital, espero, han permitido que

mi historial académico se convierta en lo que, según la máxima de

los setenta y ochenta, vendríamos a denominar una historia de

“ciencia económica, drogas y rock & roll”(sin drogas..., pero con

mucho rock & roll).

Francisco Marco Serrano

11

INTRODUCCIÓN

Exposición de Motivos.

La economía, según su definición de manual, se ocupa de la asignación de recursos escasos a

múltiples aplicaciones (ver por ejemplo, Frank (1993)). De esta obsesión por lo limitado de nuestras

posibilidades como agentes económicos se desprende la necesidad del estudio de la eficiencia de los

procesos productivos, dado que asumimos un comportamiento optimizador.

Esto es, nos enfrentamos al problema de la elección, y no de una elección cualquiera, sino de

una elección eficiente.

El concepto de “eficiencia” ha estado en la mente de los economistas desde los tiempos de

Adam Smith; ya en su obra La Riqueza de las Naciones, Smith enunciaba que la división del trabajo

repercutía en “un incremento proporcional en la capacidad productiva del trabajo”. Ahora bien, no

estaba refiriéndose estrictamente a la eficiencia, sino a la productividad, más exactamente la

productividad del trabajo; de todos modos, aunque eficiencia y productividad no sean el mismo

concepto, sí existe cierta conexión entre ellos, y esta relación será explicada con más detenimiento

con posterioridad.

Debemos tener en mente la teoría de la producción, así como el problema económico de la

elección y el coste de oportunidad; a partir de aquí podemos pasar a lo que denominamos “frontera

de posibilidades de producción”, que nos muestra ni más ni menos que la producción potencial. Por

otro lado, desde la teoría económica se nos indica que ésta debería ser el objetivo de todo agente

(microeconómico) y, por extensión, de una economía1, y que no estar sobre ella implica un

desaprovechamiento de recursos.

Y es aquí donde el economista pasa a desarrollar su labor de asignador (eficiente) de recursos,

con la finalidad de aproximarse a, si no situarse sobre, la frontera. En estos términos veremos como

desde, con mayor profusión, mediados del siglo XX la profesión económica ha impulsado este

desplazamiento hacia el nivel eficiente de asignación de recursos, a la vez que, por obvia necesidad,

desarrollaba diferentes metodologías de medición de la situación en la que se encontraba la unidad

económica a optimizar2. De este modo, desde la economía regional (por ejemplo, Lynde y

Richmond (1999), o Maudos et al. (2000)), la economía bancaria y financiera (Charnes et al.

1 “Moreover, macro performance depends on micro performance” (Lovell (1993)). 2 Cabe aquí apuntar que, sin embargo, tal como afirman Färe et al. (1994), “We are not alone”, en referencia a que no sólo los economistas han estado interesados en el análisis de fronteras y de la eficiencia. Desde la Investigación Operativa-Ciencia de la Administración (Operations Research-Management Science, OR/MS) se ha incidido también en el análisis de la eficiencia, aunque mayoritariamente desde una perspectiva de programación lineal.

12

(1990), Pastor et al. (1997), o Siems y Barr (1998)), la economía agraria (Thompson et al. (1994),

Battese y Broca (1996), o Chambers et al.(1998), entre otros), la economía de la salud (Valdmanis

(1992), Eakin (1993), o Puig-Junoy (2000), p.e.), y otros múltiples ámbitos de estudio económico,

se han ido empleando y desarrollando distintas técnicas y posibilidades de estimación y cálculo de

la eficiencia.

Por otra parte, es la economía de la cultura una de las ramas de la ciencia económica más

jóvenes, y este trabajo queda enmarcado dentro de ésta.

En el estudio del sector cultural desde la perspectiva económica, no cabe duda que son las

artes escénicas las que mayor número de trabajos teóricos y empíricos acaparan. Ya incluso con el

nacimiento de esta rama de la ciencia económica fueron éstas las que atrajeran el punto de mira de

los estudiosos de la economía. De hecho, fue ya en este trabajo (Baumol y Bowen (1965, 1966)3) en

donde se hizo notar la importancia que debía otorgársele a la intervención del Estado en la cultura;

¿con que fin?: tratar de subsanar en parte este imparable proceso de caída en la productividad.

Desde entonces, podemos encontrar una serie de trabajos que analizan la función de producción de

diversos sectores culturales, y con mayor profusión las artes escénicas4. Una vez desentrañado el

proceso que transforma los inputs culturales en productos terminados, nosotros los economistas,

como analistas, no podemos más que tratar de analizar y evaluar la eficiencia del proceso.

En este trabajo nos ocuparemos del análisis de uno de los sectores culturales más estudiados:

el sector de las artes escénicas. Para ello, en el segundo apartado expondremos brevemente el

concepto de eficiencia así como la metodología general escogida (el análisis de frontera); en el

siguiente epígrafe estableceremos un modelo general de su particular sistema de producción y

costes (apartado tercero). Posteriormente, revisaremos la literatura concerniente al análisis de la

eficiencia de este sector. A continuación, en el cuarto apartado, centrándonos exclusivamente en el

proceso de la exhibición, realizaremos el análisis empírico de la eficiencia de una red regional

cofinanciada con fondos públicos: el “Circuit Teatral Valencià” (CTV)5, con el objetivo de buscar

cierta estructura de indicadores de eficiencia, útiles a los diferentes agentes integrantes (desde quien

aporte los fondos, hasta el programador o gerente de la entidad de artes escénicas) para la

monitorización de ésta.

3 La referencia de 1965 constituye una versión preliminar, a modo de anticipo, que fue presentada en el annual meeting de la American Economic Association. 4 Ver Throsby (1994). 5 El “Circuit Teatral Valencià” es una red de distribución y exhibición teatral en municipios de tamaño mediano y pequeño cofinanciada por la Generalitat Valenciana a través del organismo Teatres de la Generalitat.

13

Tomando estas consideraciones tratamos de legitimar el estudio de la eficiencia del subsector

de las artes escénicas. Nuestra propuesta recoge, pues, una aproximación teórica a la relación de

transformación en tal sector, constituyendo la parte empírica el análisis de la eficiencia del CTV,

incorporando un análisis de sensibilidad con el fin de determinar si los resultados alcanzados

presentan cierta robustez.

De este modo, dado el impacto e implicaciones en la gestión y en el ámbito político que

puedan tener los resultados, podremos asegurar hasta qué punto el análisis representa la situación

real del objeto estudiado y, en caso afirmativo, si la monitorización de la eficiencia queda

posibilitada mediante algún indicador simple fácilmente calculable por los consumidores últimos de

esta información. Estos son los objetivos últimos del presente trabajo.

15

EFICIENCIA

Una revisión conceptual y metodológica.

Como bien nos indica Lovell (1993), cuando nos referimos al rendimiento de un productor

siempre utilizamos los conceptos de “productividad” y “eficiencia” del proceso productivo. Sin

embargo, a pesar de que suelen utilizarse indistintamente como si del mismo concepto se tratase, sin

serlo, sí existe cierta relación entre ellos.

Pero antes de pasar a definir ambos y aclarar la conexión que existe entre ellos procedamos a

definir el proceso productivo al que van referidos. De este modo, definiremos un proceso

productivo como un proceso de transformación tecnológica6 de inputs variables (x) en outputs

variables (y),...

Inputs ≡ x = (x1...xN) ∈ ℜN+ = {x: x ∈ ℜ

N+, x ≥ 0} [1]

Outputs ≡ y = (y1...yM) ∈ ℜM+ = {y: y ∈ ℜ

M+, y ≥ 0} [2]

...el cual puede ser representado mediante una correspondencia de los inputs o una

correspondencia de los outputs,...

Input Correspondence ≡ L: ℜM+ → 2

ℜ+N

[3]

Output Correspondence ≡ P: ℜN+ → 2

ℜ+M

[4]

...de las cuales obtenemos el conjunto de inputs (colección de todos los vectores de inputs x ∈

ℜN+ que como mínimo permiten producir el vector de outputs y ∈ ℜ

M+) y el conjunto de outputs

(colección de todos los vectores de outputs y ∈ ℜM+ que pueden obtenerse a partir del vector de

inputs x ∈ ℜN+)...

Input Set ≡ L(y) = {x: (x, y) es factible} [5]

Output Set ≡ P(x) = {y: (x, y) es factible} [6]

6 En la teoría microeconómica de la producción se parte del concepto de función de producción como una relación de transformación inputs-outputs (Varian (1992)), constituyéndose ésta como una frontera para el conjunto de posibilidades de producción (Ali y Seiford (1993)). Esto es, se trata de una mera relación ingenieril con un flujo de entrada (inputs) y uno de salida (outputs): una tecnología de producción.

16

Ambas expresiones son equivalentes, por lo que el vector (x, y) es factible si y ∈ P(x) o, de

otro modo, si x ∈ L(y).

Otro modo de representar esta tecnología es mediante la gráfica de la tecnología (colección de

todos los vectores input-output (x, y) que son factibles)...

Graph ≡ GR = {(x, y) ∈ ℜ++N M : x ∈ L(y), y ∈ ℜM

+}

= {(x, y) ∈ ℜ++N M : y ∈ P(x), x ∈ ℜN

+}

= {(x, y): x puede producir y} [7]

Tal y como nos indican Färe et al. (1994), estas tres representaciones posibles son

equivalentes (x ∈ L(y) ⇔ y ∈ P(x) ⇔ (x, y) ∈ GR). Ahora bien, cada una de estas tres

relaciones de la tecnología de producción inciden sobre un aspecto diferente; de este modo, el Input

Set y Output Set apuntan hacia la sustitución de inputs y sustitución de outputs, respectivamente,

mientras que el Graph analiza ambos tipos de sustitución, a la vez que modeliza la transformación

de inputs en outputs.

•••• Productividad y Eficiencia.

Una vez considerado el proceso productivo podemos proceder a explicar los conceptos en

liza. Entendemos “productividad” como el ratio del output sobre el input (Y X ), esto es, la

cantidad de output obtenida por unidad de input empleada en el proceso de producción. El cálculo

de ésta es simple cuando el proceso productivo es consistente en la obtención de un único output a

partir de la transformación de un único input. El problema radica en su cálculo en procesos

productivos multi-ouput / multi-input; en estos casos previamente al cálculo debe procederse, de un

modo razonable desde la perspectiva económica, a la agregación en un único input y output.

Figura 1. Productividad en producción multi-input/multi-ouput.

Fuente: Elaboración propia.

x1...xN y1...yM

X Y Productividad ≡ Y/X

17

La productividad de un proceso de producción está determinada por una serie de factores,

entre los que tenemos: (1) la tecnología de producción empleada, (2) el entorno en el cual se

desarrolla el proceso productivo, y (3) la eficiencia de dicho proceso.

La “eficiencia” es considerada como una medida de comparación entre los inputs empleados y

outputs obtenidos, y los valores óptimos de estos. De este modo, se establecen comparaciones entre

la cantidad de inputs consumidos en el proceso productivo y la cantidad mínima necesaria, o bien,

el output obtenido y el máximo output alcanzable, o considerando ambos. Si nos detenemos aquí

sólo estaríamos considerando lo que denominamos “eficiencia técnica”7; si además incorporamos

para la obtención de los valores óptimos un objetivo en términos de comportamiento del productor

(minimización de costes, maximización de ingresos, maximización de beneficios...), incluyendo las

respectivas restricciones de cantidades y precios, estaríamos considerando la “eficiencia

económica” (en costes, en ingresos, en beneficios...).

Siguiendo a Grosskopf (1993), tenemos además que el crecimiento en la productividad vendrá

determinado por “the net change in output due to change in efficiency and technical change”, esto

es, la lejanía/cercanía a la frontera de producción potencial y los desplazamientos de ésta.

Tarea nuestra es, por lo tanto, evaluar a qué determinante atribuir, y qué valor asignar, en el

análisis de la productividad. En este trabajo, de hecho, sólo nos ocuparemos, en principio, de la

eficiencia, abstrayéndonos, excepto en contados párrafos, del progreso técnico y del entorno. De

este modo, a su vez, estaremos en la línea que proponía Farrell en su artículo seminal de 1957 sobre

la medición de la eficiencia: la importancia que tiene saber “how far a given industry can be

expected to increase its output by simply increasing its efficiency” (Farrell (1957). Citado en Seiford

y Thrall (1990)).

Por otro lado, como hemos visto, la doble perspectiva de optimización (técnica y económica)

a la que se enfrenta el productor nos conduce a no sólo tener que cuantificar el factor “eficiencia”,

sino que además deberemos separarlo en sus diferentes componentes, con el doble fin de conocer si

se halla situado en los límites y, en caso contrario, si el problema es ingenieril8 o económico.

7 “...it is assumed that producers optimize from a technical or engineering perspective by not wasting resources” (Färe et al. (1994)). 8 Véase Nota 2.

18

•••• El Concepto de Eficiencia y sus Perspectivas.

La eficiencia de un proceso productivo (eficiencia total o económica) tiene dos componentes,

relacionados cada uno con uno de los procesos de decisión antes mencionados; luego, tendremos

que podemos descomponer la eficiencia productiva en eficiencia técnica (technical efficiency) y

eficiencia asignativa (allocative efficiency)9.

El primer componente hace referencia a la habilidad del decisor para producir tanto output

como se lo permitan los inputs disponibles (output orientation) o, alternativamente, la utilización de

la menor cantidad de inputs necesarios para la producción de un determinado nivel de output (input

orientation). El segundo término haría referencia a la habilidad para escoger las combinaciones

factorial y de producción adecuadas (de forma óptima) atendiendo a los precios de inputs y outputs.

La primera definición de eficiencia técnica fue dada por Koopmans (1951), considerando ésta

cuando, dado un vector de inputs-outputs factible (recordemos, (x, y) ∈ GR), una reducción

(aumento) en cualquier input (output) requiere un incremento (decremento) en al menos otro input

(output). A partir de esta definición, afín a la definición conceptual de Pareto10, Debreu (1951)

elaboró la primera medida de eficiencia (el “coeficiente de utilización de recursos”); ésta era una

medida radial de eficiencia técnica, esto es, estaba basada en la máxima reducción (expansión)

proporcional de todos los inputs (outputs) factible.

Posteriormente, Farrell (1957), a partir de los desarrollos de Koopmans y Debreu, elaboró la

primera medida de eficiencia total, lo cual significaría el comienzo de la medición moderna de la

eficiencia (según Coelli (1996)).

El índice de Farrell, o de Debreu-Farrell dependiendo de autores, está definido como la unidad

menos la máxima reducción proporcional de todos los inputs que permite mantener constante la

producción de unos outputs dados. En estos términos, de orientación hacia el input, un índice igual

a la unidad implica eficiencia técnica, mientras que un índice menor a uno indica ineficiencia

técnica. Si consideramos una output orientation el índice será igual a la unidad más el máximo

incremento proporcional de todos los outputs que permite mantener constante el uso de unos inputs

dados; éste será también igual a la unidad cuando exista eficiencia técnica, y mayor a la unidad

cuando existan ineficiencias de este carácter.

9 El debate podría establecerse, llegados a este punto, en si tendría o no sentido hablar de eficiencia asignativa cuando ni siquiera se fuera eficiente desde un punto de vista técnico. ¿Dónde termina la ingeniería y empieza la economía?. 10 “This [Koopmans’] definition is closely related to the Pareto efficiency concept...” (Briec (2000)).

19

De este modo, para cada nivel de producción (y ∈ ℜM+) del Input Set o cada input (x ∈ ℜ

N+)

del Output Set (ver ecuaciones 8 y 9) tendremos una isocuanta,...

IsoqL(y) = {x: x ∈ L(y), λx ∉ L(y), λ ∈ [0, 1)} [8]

IsoqP(x) = {y: y ∈ P(x), θy ∉ P(x), θ ∈ (1, +∝)} [9]

...y un subconjunto eficiente (Efficient Subset),...

EffL(y) = {x: x ∈ L(y), x’ ∉ L(y), x’ ≤ x} [10]

EffP(x) = {y: y ∈ P(x), y’ ∉ L(y), y’ ≥ y} [11]

...que forma parte de una de las isocuantas del conjunto (inputs u outputs) correspondiente

(EffL(y) ⊆ IsoqL(y); EffP(x) ⊆ IsoqP(x)).

Por tanto, dada la definición de índice de eficiencia de Farrell, tendremos que éste será igual

a...

Input-oriented ≡ DFI (y, x) = min {λ: λx ∈ L(y)} ≤ 1 [12]

Output-oriented ≡ DFO (x, y) = max {θ: (y/θ) ∈ P(x)} ≥ 1 [13]

Previamente al desarrollo de Farrell, Shephard introdujo y desarrolló el concepto de “función

distancia”, que permitía establecer representaciones funcionales para procesos de producción con

múltiples outputs (función distancia de los inputs; Shephard (1953)) y, posteriormente, para

procesos con múltiples inputs (función distancia de los outputs; Shephard (1970)). La función de

distancia de los inputs considera como dados los outputs y contrae los inputs tanto como sea posible

tecnológicamente (el nuevo vector de inputs debe ser factible), mientras que la de los outputs hace

lo propio con los inputs.

Input Distance Function ≡ DI (y, x) = max {λ: (x/λ) ∈ L(y)} ≥ 1 [14]

Output Distance Function ≡ DO (x, y) = min {θ: (y/θ) ∈ P(x)} ≤ 1 [15]

20

Como podemos apreciar, cuando la “función distancia” toma el valor 1 tenemos que la

definición de isocuanta (eqs. 16 y 17) puede reinterpretarse como...

IsoqL(y) = {x: DI (y, x) = 1} [16]

IsoqP(x) = {y: DO (x, y) = 1} [17]

Tal y como apuntan Färe et al.(1994), de entre las propiedades de la función distancia de los

inputs, la que más nos interesa es que sea la inversa del índice DFI de eficiencia técnica. De modo

que “provides a complete characterization of the structure of multi-input, multi-output efficient

production technology, and it provides a reciprocal measure of the distance from each producer to

that efficient technology”, al igual que la función distancia de los outputs con respecto al índice

DFO.

Input-oriented ≡ DFI (y, x) = [DI (y, x)] -1 [18]

Output-oriented ≡ DFO (x, y) = [DO (y, x)] -1 [19]

Este hecho, el ser una medida que es el recíproco de una función distancia, le confiere una

serie de buenas propiedades, tales como la homogeneidad de grado -1 en inputs para DFI y en

outputs para DFO; que la primera sea débilmente monótona decreciente en inputs, y en outputs la

segunda; o que ambas sean invariantes a las unidades de medida.

Sin embargo, por contra, esta condición nos lleva a que un valor unitario del índice de

Debreu-Farrell sea sólo condición necesaria y no suficiente para que exista eficiencia técnica en el

sentido de Koopmans11. Este inconveniente ya fue apuntado por Färe y Lovell (1978), como

consecuencia de la presencia, si no en todos sí en algunos inputs y/o outputs, de holguras (slacks)

aun habiendo alcanzado el índice DF un valor unitario. No sólo anotaron la existencia de este

problema, sino que propusieron una medida alternativa, no radial, que cumplía una serie de

propiedades, las cuales servían para determinar la deseabilidad de las medidas de eficiencia técnica.

Desde entonces hasta ahora se ha elaborado una vasta literatura con el fin de desarrollar una

medida de eficiencia que sólo otorgue el status de eficiente técnicamente a un vector sí y sólo sí

sigue la definición de Koopmans. El desarrollo de estos aspectos, sin embargo, exceden del objetivo

(y extensión) de este trabajo. Para una exposición breve sobre el tema puede verse Lovell (1993,

pp.13-14); Färe y Lovell (1978), Russell (1985), Färe et al.(1994), y Ruggiero y Bretschneider

(1998) para una discusión más en profundidad; Färe y Grosskopf (1997), Chambers et al.(1998a), y

11 Esto se debe a que la unidad de producción evaluada puede estar situada sobre la isocuanta que define la frontera de posibilidades de producción sin que ésta pertenezca al subconjunto eficiente (Isoq ⊄ Eff).

21

Färe y Grosskopf (2000) para el desarrollo de una de las soluciones propuestas en la literatura: la

“función distancia direccional”12, que no es más que una generalización de la “función distancia”

(Shephard (1953, 1970)); y para conocer en detalle aproximaciones actuales al tema puede verse,

por ejemplo, Briec (2000), y Ruggiero (2000).

Por otro lado, la función distancia hiperbólica (basada en el graph; Färe et al. (1994)), que

tampoco es una medida radial, considera el ajuste equiproporcional en inputs (reducción) y outputs

(expansión), siempre dentro de las posibilidades tecnológicas (factibilidad).

Hyperbolic Distance Function ≡ DH (y, x) =

= min {θ ≤ 1: (xθ, y/θ) ∈ T(x, y)}

= max {θ ≥ 1: (x/θ, yθ) ∈ T(x, y)}-1 [20]

Esta medida presenta ciertas ventajas frente a las funciones distancia, como es el hecho de no

resultar una senda radial (aunque persiste el problema de la posibilidad de holguras en unidades

catalogadas como eficientes); además, por contraposición a las medidas parciales (con orientación

hacia el input o el output), permite alterar tanto los inputs como los outputs simultáneamente13.

Para poder medir la eficiencia económica es necesario, primero, fijar un objetivo económico,

a la vez que debemos ser conocedores de los precios de mercado (tanto de los inputs, w = (w1 ...

wN) ℜN++, como de los outputs, p = (p1 ... pM) ℜ

M++). De este modo, si nuestro objetivo es, por

ejemplo, minimizar costes, la medida de eficiencia que obtendremos será una medida de eficiencia

en costes. Con este fin definimos la “función de costes (mínimos)”...

C (y, w; β) = minx {wTx: DI(y, x; β) ≥ 1} [21]

12 Para su aplicación empírica puede verse el análisis de eficiencia implementado sobre la industria cerámica correspondiente a dos comunicaciones presentadas en el III Encuentro de Economía Aplicada (Hernández et al. (2000) y López y Hernández (2000)). 13 Las medidas parciales presumen exogeneidad bien en los inputs o los outputs. Existirán casos en los que este tipo de medidas se verán justificadas, mientras que la medida hiperbólica presume endogeneidad tanto en los factores como en los productos. Puede verse una aplicación reciente, y presumiblemente pionera, de este tipo de medidas en Martínez y Zofío (2000).

22

De igual modo, podríamos definir una “función de ingresos (máximos)”,...

I (x, p; β) = ma xy {pTy: DO(x, y; β) ≤ 1} [22]

...así como también podríamos obtener una “función de beneficios (máximos)”14...

Π (w, p) = ma xx, y

{pTy - wTx: (x, y) ∈ GR} [23]

Si retomamos el trabajo de Farrell (1957), podemos ver cómo la eficiencia económica (OE ≡

Overall Efficiency; en terminología de Farrell) puede ser descompuesta en eficiencia técnica (TE ≡

Technical Efficiency) y eficiencia asignativa (AE ≡ Allocative Efficiency; o Price Efficiency, de

nuevo en la terminología empleada en su trabajo seminal de 1957). Según éste, ambos componentes

tenían una estructura multiplicativa, de modo que...

OE = TE x AE [24]

En la Figura 2 podemos observar el caso orientado hacia el input, en donde se muestra la

isocuanta (para una producción unitaria15) correspondiente al subconjunto eficiente (EffL(y)) y la

isocoste que minimiza el coste total. La combinación factorial a evaluar es la C.

14 Färe y Grosskopf (2000), a partir del trabajo de Chambers et al.(1998a), demuestran que, al igual que la función distancia del input es el “dual” de la función de costes y la función distancia del output es el “dual” de la función de ingresos, la función de beneficios es “dual” a la función distancia direccional. Este tipo de función distancia permite el ajuste simultáneo de inputs y outputs, un factor favorable para el análisis de la eficiencia en beneficios, dado que las funciones de beneficios poseen una estructura aditiva (en contraposición a la multiplicativa de las de costes e ingresos). Sin embargo, la estructura seleccionada para presentar la función de beneficios no sigue la escogida para las funciones de costes e ingresos (mediante el recurso a la función “dual”) por no tener que desarrollar para las funciones distancia direccionales el mismo esquema analítico empleado con las funciones distancia, dado que, como ya habíamos enunciado antes, excedía del objetivo de este trabajo. 15 En el trabajo de Farrell (1957) se asumían rendimientos constantes a escala, lo cual permite representar la tecnología mediante una isocuanta unitaria (Coelli (1996)).

23

Figura 2. Descomposición de la Eficiencia (orientación hacia el input).

x1

x2

O

A

A'

B

C

L(y)

IsoqL(y)


Todos los puntos dentro de la isocuanta (eficiente) representada son combinaciones

técnicamente eficientes, mientras que sólo la combinación A’ es eficiente económicamente. Luego,

TEC=OB/OC. Por otro lado, la eficiencia asignativa se corresponderá con AEC=OA/OB; si de la

combinación B (técnicamente eficiente) pasamos a la combinación A’ (igual producción pero

asignativamente y técnicamente eficiente), la distancia radial AB nos indicará la reducción en

costes. La eficiencia económica será calculada mediante el ratio OEC=OA/OC. Como podemos

comprobar, (OA/OC)=(OB/OC)x(OA/OB).

Para poder apreciar la relación existente entre el gráfico y los conceptos expuestos

anteriormente, tenemos que el coste en la combinación A, con un nivel de producción y’ < y, es

C(y’, wT; β) = wT xA, que coincide con el coste en la combinación A’, para una producción y, C(y,

wT; β) = wT xA’ = wT xA. Por otra parte, podemos expresar xB como la reducción proporcional (λ)

de xC, xB = λ xC, luego wT xB = w

T (λ xC).

Entonces, podemos medir la eficiencia técnica mediante la medida de Farrell (ecuación 25),

de dónde obtenemos que...

TEC = DFI (y, x) = w ( x

w x

TC

TC

λλ

)= ∈[0, 1] [25]

La eficiencia económica la podemos obtener considerando como medida de eficiencia en

costes el ratio del mínimo coste respecto al coste observado...

OEC = C(y, w; )

w x

w x

w xTC

TA'

TC

β= ∈[0, 1] [26]

24

La eficiencia asignativa puede obtenerse residualmente del ratio entre la eficiencia en costes y

la eficiencia técnica...

AEC = OE

TE

w x w x

w ( x w x

w x

w ( xC

C

TA'

TC

TC

TC

TA'

TC

= =λ λ) )

∈[0, 1] [27]

Una unidad será eficiente cuando lo sea tanto técnica como asignativamente, y el índice de

medida será igual a la unidad. En la medida en la que se aleje del valor unitario, nos indicará el

grado de ineficiencia, técnica y/o asignativa (dependiendo de los valores que tomen los respectivos

índices).

Si considerásemos el espacio de outputs el análisis sería similar, aunque utilizando la función

de ingresos (ver Figura 3). En este caso tendríamos líneas de isoingreso, utilizaríamos la definición

de subconjunto eficiente correspondiente a EffP(x), y la medida de eficiencia económica sería un

indicador de eficiencia en ingresos.

Figura 3. Descomposición de la Eficiencia (orientación hacia el output).

y1

y2

O

C

A'

A

B

P(x)

IsoqP(x)


Antes de proseguir, deberíamos incidir en una serie de aspectos referentes a los conceptos

analizados de eficiencia.

En cuanto a la ineficiencia técnica, por una parte podríamos pensar que existirán factores

externos a la unidad de producción que la causen (por ejemplo, Lovell (1993) cita entre otras causas

el entorno legislativo), pero también existirán causas internas, atribuibles a una mala gestión del

proceso productivo, llegando a una situación en la que no se obtenga la máxima producción posible

25

con una combinación dada de factores; esta situación es lo que Leibenstein (1966) denominaba

“Ineficiencia-X”16.

Este tipo de ineficiencia también puede presentarse en forma de ineficiencia asignativa, de

hecho, “una organización que no actúa enérgicamente para frenar los costes muestra [también] el

fenómeno de la ineficiencia-X” (Frank (1993)).

Esto es, la ineficiencia-X se muestra como una situación de aletargamiento gerencial y

organizativo tanto a nivel tecnológico como asignativo. Sin embargo, según Leibenstein (1966), la

mejora que podemos obtener al aumentar la eficiencia asignativa (elección del óptimo sobre la

frontera eficiente) es trivial en comparación con la que obtendríamos si redujésemos la ineficiencia-

X (desplazándonos hacia la frontera eficiente). Parece, de este modo, que esta conjetura nos induzca

a establecer como más importante objetivo la eliminación de posibles ineficiencias tecnológicas.

En Lovell (1993) se enuncian otros factores, distintos a éste, que pueden provocar ineficiencia

asignativa: divergencia entre precios esperados y efectivos, discriminación, nepotismo... .

•••• Medición de la Eficiencia: El Enfoque Frontera.

Como hemos visto, medimos la eficiencia considerando la distancia a la que se encuentra la

unidad evaluada de una hipotética frontera (de producción, costes, ingresos, beneficios...). Sin

embargo, en la práctica sólo disponemos de datos, por lo que debe ser construida una frontera

empírica; para ello, este análisis utiliza como referentes a los mejores17 (los agentes más eficientes,

situados en la frontera; “best-practitioners”).

Por otro lado, este tipo de análisis se muestra superior a otros métodos (p.e.análisis de ratios,

análisis coste-beneficio, etc.); podemos referirnos al documento de trabajo de Bauer et al. (1997), en

el cual se afirma que “the main advantage of frontier efficiency over other indicators of performance

is that it is an objectively determined quantitative measure that removes the effects of market prices

and other exogenous factors that influence observed performance”18.

El análisis de frontera se bifurca en dos grandes áreas o técnicas de estimación: las técnicas de

frontera paramétrica (o aproximación econométrica)19, y las no paramétricas (o aproximación de

programación matemática)20. Entre las primeras encontramos la técnica “Stochastic Frontier

Approach (SFA)”, “Thick Frontier Approach (TFA)”, o los Mínimos Cuadrados Ordinarios

16 También podemos encontrar, indistintamente, el término “ineficiencia de frontera” (frontier inefficiency). 17 Existen numerosos trabajos, sin embargo, en donde la técnica empleada para la estimación de la eficiencia es una técnica que busca “comportamientos medios”. A este respecto, el artículo de Aigner et al.(1977) supone un cambio en el paradigma de este tipo de estimaciones al aproximar el modelo econométrico al modelo económico de frontera. 18 Otra de las razones a destacar sería la consistencia conceptual de ésta con el enfoque económico en la teoría de la producción (Bauer (1990)). 19 Pueden verse, al respecto, los trabajos de Aigner et al.(1977), Bauer (1990), y Greene (1993). 20 Remitimos para este paradigma metodológico a los trabajos de Charnes et al. (1978), Seiford y Thrall (1990), Ali y Seiford (1993), y el survey de Seiford (1996).

26

Corregidos (“Corrected Ordinary Least Squares, COLS”), entre otras, siendo la técnica no

paramétrica más utilizada el “Data Envelopment Analysis (DEA)”.

Las diferencias entre éstas son los supuestos en cuanto a la forma de la frontera, la existencia

de un término de perturbación y, en su caso, las distribuciones aleatorias de éste y de los términos

de ineficiencia21.

Como ventaja más importante de la aproximación econométrica se cita su carácter estocástico,

mientras que el hecho de que se trate de una técnica paramétrica dificulta el aislamiento del

componente de ineficiencia al introducir la posibilidad de errores de especificación, tanto en la

forma funcional de la tecnología como del término de ineficiencia. La aproximación no paramétrica

no adolece de este problema, al no tener que especificar una forma funcional específica; sin

embargo, su carácter determinista le priva de propiedades estadístico-inferenciales.

En palabras de Lovell (1993), “it would be desirable to make the programming approach

stochastic22, and to make the econometric approach more flexible in its parametric structure”.

La elección de una u otra técnica no está exenta de problemas, estos métodos tienen una série

de ventajas y desventajas y, por otro lado, no siempre llegaremos a las mismas conclusiones

utilizando una u otra técnica. Del mismo modo, el objetivo del trabajo y la información disponible

serán también un claro determinante en la elección de la técnica a emplear. Por ello, no podremos

más que tratar de establecer a priori qué técnicas (y especificaciones) tienen mayor grado de

implementabilidad, y determinar a posteriori, y una vez realizado el análisis de eficiencia con

diversos supuestos y técnicas (recordemos: “methodology cross-checking”), cual de ellas resultará

“más adecuada” para el caso analizado.

21 Para una discusión más extensa y precisa sobre el tema puede verse Lovell (1993) desde una perspectiva teórica, y Bauer et al. (1997, 1998) y Pastor (1995, 1996) para una aplicación empírica al caso bancario. 22 Existen avances importantes al respecto con los trabajos de Banker (1993), Simar (1996), Kneip et al.(1998), y Simar y Wilson (2000). Véanse también los surveys de Grosskopf (1996), y Simar y Wilson (1999).

27

ARTES ESCÉNICAS Y EFICIENCIA

Aplicación al ‘Circuit Teatral Valencià’ (1995-1999).

Desde la finalización de la II Guerra Mundial, el Estado ha ido introduciendose en el ámbito

económico y social configurándose como un activo tercer agente. La consolidación del llamado

Estado del Bienestar ha repercutido en el aumento tendencial del gasto público; proceso éste que en

Europa se desarrolló con mayor prontitud (hacia 1960 el porcentaje de gasto público respecto a la

renta nacional en Francia y Gran Bretaña ya superaba el 30%, porcentaje que rondaba Italia)23. En

España llegó tardíamente con el inicio de la democracia, aunque es innegable que, aunque tardío,

fue acelerado (a mediados de 1990 ya alcanzaba aproximadamente el nivel medio de los países

europeos: el 50%)24.

Este incremento generalizado de la actuación económica estatal sobre el mercado no deja de

afectar tampoco al sector cultural (el porcentaje de gasto público dedicado por el estado británico a

cultura era del 0,14% del PIB en 1987, del 0,21% en la R.F.A., y del 0,24% en Suecia, (Throsby

(1994); por otra parte, en Frey y Pommerehne (1991) se aportan datos sobre la dependencia de los

teatros públicos alemanes respecto a los subsidios: en la temporada 1911/12 un porcentaje del

27,2% del total de los ingresos procedía de la financiación pública, pasando a un 54,7% en 1949/50,

siendo éste del 84,3% en la temporada 1985/86). En este caso, la actuación del Estado sobre la

cultura ha sido legitimada por la generación de efectos externos positivos, por su condición de bien

público (Frey (2000)), así como por el discurso que le ha otorgado la etiqueta de bien preferente

(Rausell y Carrasco (1998)25).

Sin embargo, este proceso general de avance del Estado del Bienestar se vio truncado con la

crisis de los setenta, viéndose obligados los Estados a fuertes restricciones presupuestarias; de este

proceso de retroceso salió afectado el sector cultural. De hecho, podemos encontrar este proceso de

restricción presupuestaria hacia el sector, y los interrogantes que planteó, como uno de los factores

que favoreció el nacimiento de la “economía de la cultura” (Dupuis (1993), citado en Rausell

(1999)).

El trabajo considerado como la génesis del área de la ciencia económica, economía de la

cultura, “Performing Arts. The Economic Dilemma”, de Baumol y Bowen (1966), aunque centrado

en el problema de los costes de producción, quedaba enmarcado en la discusión sobre la

intervención estatal en la provisión y producción cultural.

23 García y Jiménez (1999). 24 Op.cit. 25 Puede verse en Rausell (1999) la desmitificación de este discurso.

28

De este modo, un pronunciamiento a favor suponía una expansión de los fondos públicos

destinados a la cultura (más relacionado con el modelo continental, dado que las premisas del

modelo anglosajón se acercan más a la promoción pública mediante, por ejemplo, exenciones

fiscales a las donaciones privadas26); de hecho, este estudio fue encargado por una fundación

(Twentieth Century Fund), cuya función era la provisión de fondos a las artes y la cultura);

considerando un contexto de restricción en los presupuestos públicos, y que en el caso español la

mayoría de instituciones culturales no es que dependan de los subsidios del Sector Público sino que

constituyen parte de éste (Rausell (1999)), el sector cultural no puede sobrevivir acudiendo a

continuos aumentos de presupuesto, sino que debe buscar alternativas. Una de ellas, el aumento de

la productividad; y como enunciamos en la primera parte de este trabajo, una de las fuentes de

mejora de la productividad: incrementos en la eficiencia.

En este trabajo nos ocuparemos del análisis de uno de los sectores culturales más estudiados:

el sector de las artes escénicas. Para ello, estableceremos un modelo general de su particular sistema

de producción y costes. Posteriormente, revisaremos la literatura concerniente al análisis de la

eficiencia de este sector. A continuación, centrándonos exclusivamente en el proceso de la

exhibición, realizaremos el análisis empírico de la eficiencia de una red regional cofinanciada con

fondos públicos: el “Circuit Teatral Valencià”, con el objetivo de buscar cierta estructura de

indicadores de eficiencia, útiles a los diferentes agentes integrantes (desde quien aporte los fondos,

hasta el programador o performing arts firm manager) para la monitorización de ésta.

26 “The relatively low level of expenditure in the United States is explained in part by the smaller extent of direct provision (state ownership) of arts facilities in America compared with the European countries, and in part by the fact

that the U.S. places by far the greatest reliance on voluntary support to the arts through charitable giving” (Throsby (1994)). La elección de este modelo de promoción pública de las artes sitúa a Estados Unidos como uno de los países dearrollados con menor nivel de subvenciones públicas de apoyo a las artes. Scitovsky (1972) asevera que estas diferencias en ambos modelos no reflejan más que diferencias en los gustos de ambas sociedades.

29

•••• El Sector de las Artes Escénicas27 y el Análisis de su Eficiencia.

No cabe duda entre los expertos que, de entre todos los sectores culturales, es el sector de las

artes escénicas el más estudiado28 y singular. De hecho, “se trata de una actividad que combina la

irrepetibilidad [... (con)] un elevado grado de complejidad en la producción” (Rausell (1999)); por

otra parte, como ya anotaran Baumol y Bowen (1965, 1966), existen pocas posibilidades de mejora

en la productividad de esta actividad.

En efecto, el proceso de producción es harto complicado, constando de muy diversos

procesos, en los cuales participan diferentes agentes. Sin embargo, a pesar de toda esta complejidad

y multiplicidad de procesos, podemos partir de una aproximación tecnológica, esto es, podemos

considerar el proceso de la creación-producción-exhibición teatral desde el enfoque tecnológico.

Mediante este punto de vista, cada unidad evaluada es vista como un transformador de inputs en

outputs, dada una tecnología.

En este marco, las unidades creadoras (autor-creador; fase de creación teatral) utilizarían su

formación, sus experiencias vividas, su imaginación..., como recursos para la consecución de un

producto acabado: la obra de teatro. Ésta se convierte, junto a todo lo necesario para su puesta en

escena (sets, atrezzo, actores, personal no artístico...), en la principal materia prima del proceso de

producción teatral, que concluirá en la fase de exhibición con la representación/es de la obra29.

Figura 4. Cadena de Elaboración en las Artes Escénicas.

Fuente: Elaboración Propia.

27 Cabe anotar previamente que el término anglosajón “performing arts”, del cual tomamos como traducción “artes escénicas”, comprende más allá de las representaciones teatrales, de este modo, incluiríamos también la danza, la música en vivo, y toda aquella manifestación cultural representada en vivo (mimo, variedades, marionetas...). Es por ello que una traducción más ajustada al fenómeno estudiado sea la de “artes representativas”. [Me permito tomar este comentario de entre los propios del profesor Rausell]. Sin embargo, aun considerando lo dicho, utilizaremos indistintamente los términos “artes escénicas”, “artes teatrales”, y “teatro”. 28 No es para menos que el trabajo pionero de Baumol y Bowen (1966), el cual versaba sobre este tipo de artes, sea el más citado en la literatura de la economía de la cultura (Rausell (1999)). 29 Adelantándonos a la linea expositiva, podemos avanzar que en la parte empírica de este trabajo nos centraremos única y exclusivamente en la última fase del proceso: la exhibición.

Recursos Creativos

Obra Teatral

CREACIÓN

Obra Teatral, Otros

Producción Teatral

PRODUCCION

Producción Teatral, Otros

Representación/es Teatral/es

EXHIBICIÓN

30

Por supuesto, podremos encontrar procesos de integración vertical, de modo que, en

ocasiones, las fases de creación y producción serán realizadas por una misma unidad (compañía

teatral), incluso incorporándose la de exhibición30.

La idea central consiste en tratar la unidades participantes en el sector de las artes escénicas

como el resto de unidades productivas. Por tanto, dispondremos de una tecnología dada que nos

proporcionará una relación de transformación de unos recursos determinados, digamos trabajo y

capital, en un producto terminado que luego explicitaremos.

En Throsby (1994) podemos encontrar un modelo simple de este proceso productivo

propuesto...

y y y L K m qj i ji

j js

js

j j≡ =∑ ( , , , ) [28]

m m L Kj j jr

jr= ( , ) [29]

...dónde yij es el output obtenido del pase i de la obra j (i = 1...mj, j = 1...n), Ls y Ks son el

trabajo y el capital necesarios para llevar a cabo una producción teatral (“fijos”), mientras que Lr y

Kr son la cantidad de estos factores necesarios por actuación (“operativos”); mj es el número de

representaciones de la obra j, siendo qj un indicador de la calidad de ésta.

Esta estructura biecuacional divide el proceso de producción (expuesto por la ecuación 28),

del de exhibición (ver ecuación 29), y en el que, como ya tratábamos de avanzar, el output mj en 29.

es visto como un producto intermedio utlizado como input en 2831.

Sin embargo, no podemos desprendernos del entorno estudiado; tal y como afirman Mossetto

et al. (1993), el tipo de instituciones estudiado32 “have to face a qualitative dilemma”, dado que en

su proceso de elección deben plantearse un doble objetivo: el económico y el artístico. Por lo

general, encontraremos que el objetivo artístico primará sobre el económico33, lo cual no resultará

condición suficiente (aunque tal vez sí necesaria) para obtener resultados económicos satisfactorios.

Más aún, podemos deducir que la orientación más hacia el beneficio (económico), más hacia el

30 Éste sería el caso de, por ejemplo, la compañía que representa una obra escrita por uno de sus miembros, en la sala que regenta. 31 En realidad, la causación es a la inversa, dado que el proceso no va desde el número de representaciones hacia la producción de una obra, sino a la inversa. 32 En general, aquellas que operan en el show bussiness y, en el caso del análisis relizado por estos autores, teatros de ópera. 33 De hecho, la propia experiencia en el campo y ámbito estudiados nos indica que es poco probable no encontrar un gestor (cultural) cuya formación de base sea de raiz artística.

31

goce estético (del gerente, del público, de otros agentes...) será más acusada atendiento a la forma

institucional en que se articule la unidad teatral34 evaluada, dado que el método productivo escogido

dependerá de si se trata de, por ejemplo, una cooperativa, una empresa de tipo capitalista, o una

organización sin ánimo de lucro (Frey y Pommerehne (1991), Throsby (1994)). Por lo tanto,

deberemos prestar atención a la forma jurídica en que se articula cada unidad evaluada,

considerando esta propensión de las instituciones artísticas hacia objetivos que puede esten bastante

alejados de la maximización de beneficios (Mossetto et al. (1993)). En este caso, el problema

radicará en la fijación del objetivo, tal como nos indica Throsby (1994): “If the major argument of

utility function of such a firm [(nonprofit performing arts firms)] or its manager is not profit, what

it is?”.

Otro aspecto a considerar dentro de la singularidad del proceso es la elección del output. Éste

podría ser, como primera aproximación, el número de representaciones ofrecidas35; sin embargo, de

este modo, además de ignorar los aspectos internos de una representación (manufacture of a

production vs. the permormance), estaríamos obviando el hecho de que el propósito de una

representación es ofrecer una “experiencia cultural” al público (el “valor de educación” al que alude

Frey (2000); también podríamos incluir a éste el de “prestigio”). De este modo, la representación

sería vista como un producto intermedio, que entraría en un proceso de transformación virtual, cuyo

producto final sería la audiencia en sí misma. Luego, podríamos considerar como output teatral el

número de asistentes a una obra de teatro36.

Por otra parte, Throsby (1994) nos advierte de la necesidad de distinguir entre output

producido (número de butacas disponibles) y output vendido (número de entradas vendidas)37.

Para la estimación de esta función de producción pueden utilizarse datos cross-section con

varias compañías para la estimación de ésta a corto plazo, o datos de panel para la estimación de la

relación a largo plazo. En este último caso dos especificaciones alternativas podrían ser :

y y L K L K q vt t ts

ts

tr

tr

t t= ( , , , , , ) [30]

34 Nótese como estamos refiriendonos contiuamente a las fases de producción y exhibición. 35 “The basic output of a performing arts group is the individual live performance” (Globerman y Book (1974)). Luego, trabajos como éste y otros, como los de Lange et al.(1985) y Fazzoli y Filippini (1997), emplean la misma variable: “the number of performances”. 36 “The reason for this is that artistic experiences provided to theatre goers, rather than the number of re-runs, reflect the output of theatres” (Taalas (1997)). Esta misma variable, número de asistentes, ha sido empleada también en los trabajos de Throsby (1977) y Mossetto et al.(1993). 37 Más aún, en el trabajo de Mossetto et al.(1993) se explicita la variable output como “paying attendance”, dado que, según cálculos de los autores, sólo uno de cada tres espectadores paga su entrada íntegramente, revelando la clara existencia de free-ridering. En nuestra opinión, sin embargo, consideramos que, dadas las características del sector

32

y...

y y n m q vt t t t t t= ( , , , ) [31]

...dónde vt es el tamaño de la sala38, nt es el número de producciones, y mt el número medio

de actuaciones por producción.

A partir de estas relaciones, deberíamos estar en condiciones de calcular, mediante las

diversas técnicas expuestas en la primera parte de este trabajo, la eficiencia técnica del proceso de

producción. Para ello, sería recomendable para ser consistente con la teoría microeconómica de la

producción, y con la intuición de la existencia de ineficiencias en la producción de servicios

culturales (Taalas (1997)) y que fueron evidenciadas por primera vez en los trabajos de Baumol y

Bowen (1965, 1966), el uso de una metodología de frontera en lugar de una metodología de

comportamientos medios, como ya se anotó.

De este modo, la eficiencia técnica estimada para cualquier unidad evaluada sería la diferencia

entre la máxima cantidad de público que puede asistir a las representaciones teatrales, y la cantidad

efectiva de asistentes, considerando los recursos productivos disponibles.

Sin embargo, tal como apunta Taalas (1997), existe en diversos sectores económicos una

escasez de información sobre aspectos de la producción, lo cual es particularmente cierto en los

sectores culturales, mientras que los datos sobre aspectos económicos de ésta (p.e. precios de los

factores) son fácilmente obtenibles. Es por ello que suele utilizarse una perspectiva de función de

costes. Éstas pueden derivarse, según la teoría de la dualidad de Shephard (1970), de las funciones

de producción, y viceversa, siempre y cuando asumamos inexistencia de ineficiencias técnicas

(Charnes et al.(1988)). Ello nos remite aún con mayor fuerza al uso de las metodologías de frontera.

Si atendemos a la evaluación del sector cultural expuesto por Rausell (1999), podemos dividir

la estructura de costes (e ingresos) de la producción teatral en cuatro fases. “En la primera fase se

concentran la mayoría de los gastos, mientras no genera ingresos, a partir del estreno en sala [(inicio

de la fase de explotación)] lo más previsible es que exista una primera fase de ingresos por taquilla

mencionadas antes, y dada la naturaleza del output, resulta más adecuada la utilización del total de la asistencia como variable output. 38 Podemos observar como aquello que establecíamos como un output a corto plazo (butacas disponibles), es utilizado a largo plazo en un input. Por otro lado, podemos anotar que éste se toma como definición de capital. Más aún, a corto plazo el producto de la actividad teatral (butacas ocupadas) queda restringido por la capacidad del teatro, pudiendo

33

elevados y a medida que se va agotando el espectáculo descienden. Los costes medios también van

descendiendo a medida que se incrementa el número de representaciones, pues se van amortizando

los costes fijos iniciales”. La tercera y cuarta fases corresponden, respectivamente, a las giras, en

donde surgen nuevos costes variables (alquiler de salas, dietas, promoción...) aunque por

contraposición son generados nuevos ingresos por la asistencia de nuevo público a la obra, y a la

reposición, en su caso.

Los costes, fundamentalmente, corresponderán a las infraestructuras, montaje de escenarios,

luz y sonido... (capital), dirección, personal técnico-administrativo, salarios de los artistas...

(trabajo), y otros (p.e. derechos de autor). Mientras que los ingresos procederán del taquillaje,

subvenciones públicas, y del patrocinio (Cabañes, 1999).

Partiendo de esta perspectiva, y considerando el análisis de la eficiencia, aún a pesar que

existe una abundante literatura en estos términos39, y una abundancia de escritos sobre el sector

teatral, el background habido conjuntamente para los tópicos “artes escénicas” y “eficiencia” es

escaso (“Empirical evidence on the production and cost relationships of firms in the performing

arts is sparse”, Throsby (1994)), dedicándose en su mayoría a la eficiencia en costes; se desconoce

la existencia de trabajos que versen sobre eficiencia en ingresos o en beneficios.

Dentro de esta escasez de trabajos, podemos encontrar el trabajo de Throsby (1977), donde

analiza la producción en el sector teatral australiano mediante la estimación de diferentes funciones

de producción, basadas en el modelo anteriormente propuesto. Para datos británicos y

estadounidenses, Gapinski (1980, 1984) estimó funciones Cobb-Douglas y transcendental

production functions. Ambos trabajos llegaban a la misma conclusión, la existencia de claras

economías de escala, lo cual incide en la necesidad de aumentar el nivel de recursos aplicados a la

producción-exhibición teatral ante la posibilidad de aumentar en mayor proporción el índice de

impacto de ésta.

Iguales resultados obtienen, aunque desde el punto de vista de los costes de producción

(incorpora contenido económico), los trabajos de Globerman y Book (1974) para orquestas

sinfónicas de USA y grupos teatrales canadienses, Lange et al.(1985), para orquestas sinfónicas,

Fazzioli y Filippini (1997) con teatros públicos de la región italiana de Emilia Romagna, así como

Taalas (1997) con teatros finlandeses; todo y ello aun considerando que no todos utilizan la misma

escapar a ésta mediante la programación de diversas sesiones. A largo plazo, además, podrá ampliarse la capacidad instalando un mayor número de butacas o, incluso, buscando salas con una mayor capacidad. 39 Por nombrar algunos ejemplos, Seiford (1996) cita más de cuatrocientas referencias de trabajos dedicados al análisis de la eficiencia sólo mediante técnicas no paramétricas, mientras que Berger y Humphrey (1997) recopilan más de un centenar de artículos dedicados al análisis de la eficiencia de instituciones financieras mediante técnicas frontera.

34

definición de output40. El trabajo de Fazioli y Filippini (1997) detecta, a su vez, la presencia de

economías de alcance, incorporando una función de costes multiproducto.

Los trabajos de Fazioli y Filippini (1997) y Taalas (1997) comparten el uso de una función de

costes translogarítmica, aunque el primero se ocupa sólo de los costes variables41, mientras que el

segundo considera también los costes fijos (por otra parte, el panel empleado es más extenso). Otra

característica que diferencia ambos trabajos es el análisis de la eficiencia asignativa, realizado sólo

en el segundo trabajo, llegando a la conclusión que el sector teatral finlandés, y por extensión el

sector teatral, no asignan de un modo económico los recursos.

Este último resultado conecta con la inadecuación de la metodología escogida por los trabajos

de Globerman y Book (1974), Throsby (1977), y Gapinski (1980, 1984), dado que todos emplean

técnicas de estimación que asumen eficiencia técnica y asignativa, mientras que, además, en los dos

primeros las definiciones de las funciones de costes no están basadas en la teoría de la dualidad de

la producción, lo cual desvirtuaría la relación subyacente entre producción y costes (Taalas (1997)).

Por tanto, no podemos más que remitirnos como trabajos más adecuados y consistentes con la

teoría económica a los de Fazioli y Filippini (1977) y Taalas (1997). Más aún, el trabajo de Taalas

(1997) parte de la hipótesis de que los teatros toman sus decisiones en base a precios sombra de los

inputs más que sobre precios objetivos, lo cual queda más próximo al marco económico de las

unidades teatrales presentado en este apartado. Sin embargo, adolece del hecho de realizar el

análisis para un único output42 y, ambos trabajos, de evaluar la eficiencia sólo mediante una técnica

paramétrica43.

Ninguno de los trabajos presentados evalua la eficiencia en ingresos o beneficios, ni trata de

evaluar los determinantes de la eficiencia.

El trabajo de Mossetto et al.(1993) plantea otros objetivos, utilizando la misma función de

producción propuesta por Gapinski (1980), se llega a la conclusión que los inputs primarios (capital

y personal artístico) presentan mayor significatividad que los secundarios (personal técnico y

administrativo) en las opera houses italianas, tal y como era de esperar.

Como curiosidad, por último, cabe mencionar el trabajo de Rausell y Carrasco (1999), en el

cual, partiendo de una perspectiva de economía política, a partir de una definición de eficiencia que

lleva implícita la eficiencia política y empleando un modelo no paramétrico, se evalua la red de

40 Ver notas 13 y 14. 41 En Globerman y Book (1974) se enuncia el hecho que los costes fijos serán significativos sólo para grandes grupos teatrales, mientras que en el resto predominarán los costes de tipo variable. 42 Esta misma autora emplea en un análisis posterior aplicado al análisis de la eficiencia de los museos, Taalas (1998), un modelo con múltiples productos (entre ellos, por observar la analogía entre ambos sectores, el de las artes escénicas y artes plásticas, el número de visitantes). 43 Pueden verse las implicaciones de este comportamiento en el primer apartado del trabajo.

35

teatros del CTV para 1997, considerando una hipotética relación de transformación (realizada por el

gestor cultural) del gasto público en teatro por habitante, como único input, en la tasa de ocupación

de los teatros y el número de espectadores por habitante. Posteriormente, se regresan los indicadores

de eficiencia sobre una serie de variables que se consideran determinantes de ésta.

Tabla 1. Trabajos Recientes en la Literatura sobre

Producción en las Artes Escénicas.

Trabajos Objeto de Estudio

Objetivo Función Inputs Outputs Metodología Conclusiones

Mossetto et al.

(1993)

Teatros de Opera Italianos

Análisis de la

Estructura de Oferta y Demanda

Y

(1) Personal Artístico Permanente (2) Personal Artístico

Independiente (3) Personal Administrativo (4) Personal Técnico

(5) Costes de Capital

Nº de Espectadores que pagan la entrada

Translog.

Menor significatividad de los inputs primarios sobre los secundarios.

Mayor significatividad del personal artístico

permantente sobre el eventual.

Fazioli y Filippini (1997)

Teatros Públicos Italianos de la Región de Emilia Romagna

Análisis de la

Estructura de Costes

Costes (CV)

(1) Personal Técnico y

Administrativo (2) Personal Artístico

(1) Nº de Representaciones dentro del propio

teatro (2) Nº de

Representaciones fuera de éste

Translog.

Economías de Escala

Economías de Alcance

Taalas (1997)

Teatros Públicos Finlandeses

Eficiencia de Escala y Asignativa

Costes (CV+CF)

(1) Personal a Tiempo Parcial (2) Personal a Tiempo Completo

(3) Nº Asientos

(1) Nº de Espectadores

Translog.

Economías de Escala

Ineficiencia Asignativa

Rausell y Carrasco (1999)

Teatros de la

Comunidad Valenciana adscritos al CTV

Eficiencia del Impacto de la Política Cultural

Y Gasto por Habitante

(1) Tasa de Ocupación

(2) Espectadores por Habitante

DEA (CCR)

Incidencia en la eficiencia técnica de la Calidad (+),

Formación (+), y Otras

Actividades Culturales (+).


De nuevo, en Taalas (1998), la autora emplea una técnica no paramétrica de evaluación de la eficiencia, aunque sólo realiza comparaciones entre modelos no paramétricos.

36

•••• El “Circuit Teatral Valencià”.

El modelo expuesto anteriormente es, obviamente, flexible y modificable. Esto es, lo expuesto

en el apartado precedente se trata de un modelo ideado para un esquema bien de producción

(compañías teatrales que parten de una obra teatral y ofrecen sus servicios a los directores de los

teatros para representarla), bien de exhibición (el director de un teatro que contrata los servicios de

compañías teatrales para que representen en su sala sus obras), bien, como habíamos avanzado,

ambos procesos. Donde queremos llegar es a la manifestación de precisar una modificación

necesaria para adaptar el esquema analítico a nuestro problema empírico.

a. Una Experiencia Regional de Red Teatral en Municipios de Pequeño y Medio Tamaño:

El proceso de descentralización habido en la España de las Autonomías también llegó a los

sectores culturales; de este modo, al igual que en otros países, gran parte del apoyo a las artes

escénicas en España ha provenido, crecientemente desde finales de los ochenta, de los gobiernos

locales y autonómicos44.

Dentro de este proceso, la Comunidad Valenciana asistió a diversas actuaciones, tendentes a

incentivar el consumo de cultura, y motivar su producción y exhibición. Entre ellas, la Generalitat

Valenciana, a través del organismo Teatres de la Generalitat como coordinador, “trató de implicar

a las corporaciones locales de ciudades de tamaño medio para la extensión de una red de

distribución y exhibición teatral que consolidara programaciones estables de teatro y danza”

(Rausell, 1999).

Esta red de exhibición, el “Circuit Teatral Valencià”, busca actuar como una central de

compras hacia las compañías teatrales, potenciar la actividad de las compañías valencianas (el

derecho a la subvención implica que un mínimo del 60% de compañías programadas sea

valenciana), a la vez que pretende generar efectos de arrastre en el gasto en teatro (al tratarse de

municipios pequeños y medianos, en donde la iniciativa privada no encontraría posibilidades de

obtener beneficios45, la aparición de efectos expulsión puede ser considerada marginal).

44 Netzer (1992) considera que este proceso descentralizador es deseable, tanto desde el punto de vista de la teoría del federalismo fiscal, como de la teoría del apoyo público a la cultura, mientras que DiMaggio (1991) expone claros beneficios para los agentes dependientes de estos fondos, por la coexistencia de subvenciones del estado central y autonómico (citado en Throsby (1994)). Por otra parte, el propio Keynes (1945) abogó por la “descentralización y dispersión” en la programación cultural pública en el Reino Unido. 45 Frey y Pommerehne (1991) nos hacen notar que tendremos teatro privado cuando los costes fijos sean poco importantes, exista posibilidad de ejercer la discriminación de precios y, más importante en nuestros términos, el público sea numeroso y quepa la posibilidad de obtener otro tipo de ingresos alternativos a la recaudación (p.e. derechos de emisión). Obviamente, en nuestro marco, pocas posibilidades existirán de que se den estas dos últimas condiciones.

37

Para tal fin, cuenta con un reglamento, con obligaciones y derechos, entre ellos de contenido

económico (subvenciones)46. En los Gráficos 1. y 2. puede observarse la evolución de las variables

más significativas.

Gráfico 1. Número de Municipios Participantes, y Espectadores por Función en el CTV (1988-1999).

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999

Municipios

0

50

100

150

200

250

300

350

400

Espectadores por F

unción

Municipios Espectadores por Función

Fuente: Informe de les Activitats del CTV durant l’Any 1999 y Elaboración Propia.

Gráfico 2. Porcentaje de Gasto según Procedencia

en el CTV (1988-1999).

% Gto.

Ayuntamiento

% Gto.

Conselleria

% Gto. Otros

0%

20%

40%

60%

80%

100%

1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999

Fuente: Informe de les Activitats del CTV durant l’Any 1999 y Elaboración Propia.

46 Ver Rausell (1999).

38

b. Los Datos:

Para el análisis de la eficiencia del Circuit Teatral Valencià, formado por un determinado

número de municipios (48 en 1.999) y cada uno de ellos con un programador teatral y al menos una

sala en donde realizar la programación, consideraremos que la red de exhibición es como una única

empresa con diferentes unidades de producción.

Para ello disponemos de los datos de los Informes de Actividades de los años 1.995 a 1.999,

facilitados por la propia coordinación del CTV. Sin embargo, dado que los datos que aparecen en

estas memorias anuales no reflejan la totalidad de la información disponible, se nos ha

proporcionado la base de datos de la cual se extrae la información presentada en éstas, para el

mismo intervalo de tiempo.

La base de datos de que se dispone contiene información, para cada municipio integrante y

año, sobre el “tipo de programación” (general o especial), “lugar de representación” (recinto

escénico: sala o calle)47, en su caso del “nombre de la sala”, “aforo” (capacidad de ésta, o

estimación de la capacidad del recinto al aire libre), “fecha del evento”, “título de la obra” y

“compañía que la representa”, así como el “idioma” y si la producción es o no valenciana; también

nos muestra el “segmento” (teatro comercial, teatro infantil, teatro amateur, y danza), “número de

funciones”, “espectadores” del evento, “precio de la entrada”, “caché”48 y si la compañía cobra en

función de la recaudación de taquilla o no. El campo “otros gastos” recoge los gastos ajenos al

personal artístico; a partir de 1.998 este campo queda desglosado en “gastos de infraestructura” (p.e.

alquiler de la sala, equipos de luz y sonido...), “gastos de SGAE” (derechos de autor), “gastos de

personal” (personal técnico-administrativo no fijo) y “otros gastos”. Tenemos también el

presupuesto total, desglosado en lo que ha sido “pagado por Ayuntamiento”, “pagado por

Conselleria”, y “pagado por otros” (p.e. Diputación, CAM...). Por último, disponemos de los datos

de “recaudación”.

La recogida de datos es realizada por cada programador local en un formulario en el cual se

anotan los datos de cada espectáculo a lo largo del año, y que es remitido una vez finalizado éste a

la coordinación del CTV, quien los introduce en su base de datos.

Existe registro en formato magnético desde 1995, primer año del que disponemos de datos.

En la Tabla 2 puede verse el total de registros computados para cada municipio y año.

47 Según la SGAE (1999), definimos “recinto escénico” como el “conjunto de espacios de todo tipo, locales, salones de actos, teatros, solares, vías públicas, etc., donde se realicen representaciones escénicas”. 48 Según Cabañes (1999), “palabra francesa que significa literalmente ‘salario de artista’. Se utiliza en este mismo sentido, o como sinónimo de los honorarios que cobra una compañía por cada actuación”.

39

Tabla 2. Registros por municipio y año en el CTV (1995-1999).

MUNICIPIO 1995 1996 1997 1998 1999 TOTAL Alboraia 0 0 0 29 19 48 Alcoi 63 46 50 49 45 253 Aldaia 39 37 37 40 40 193 Almoradí 24 31 18 11 21 105 Almussafes 16 17 17 26 27 103 Altea 16 3 11 28 25 83 Alzira 0 28 31 47 27 133 Banyeres de Mariola 12 12 15 21 17 77 Bellreguard 18 17 18 15 14 82 Benicarló 0 0 20 13 13 46 Benicàssim 32 35 37 41 44 189 Buñol 0 1 4 11 14 30 Carcaixent 5 16 12 22 32 87 Castellar 29 35 14 13 14 105 Chiva 0 0 6 10 16 32 Cullera 9 10 13 10 8 50 Dènia 27 32 28 28 19 134 El Campello 0 0 19 38 38 95 Elda 28 38 32 33 26 157 Elx 0 0 0 0 1 1 Gandia 58 17 34 76 67 252 Godella 30 21 13 15 15 94 Guardamar del Segura 9 19 8 7 8 51 Ibi 22 19 20 30 21 112 l'Alcúdia 9 16 12 13 16 66 l'Alfàs del Pi 26 32 31 22 9 120 Mancomunitat de la Safor 0 0 0 26 32 58 Manises 29 24 30 34 35 152 Massamagrell 0 0 0 11 6 17 Oliva 12 16 20 20 19 87 Ontinyent 70 27 16 18 17 148 Orihuela 0 0 6 0 0 6 Pego 10 15 11 7 11 54 Petrer 21 26 23 18 17 105 Picanya 0 22 22 28 19 91 Puçol 20 13 10 18 17 78 Quart de Poblet 0 0 0 25 30 55 Requena 18 30 23 28 34 133 Riba-roja de Túria 11 17 19 28 32 107 Sagunt 0 0 0 33 23 56 Santa Pola 45 33 44 42 31 195 Silla 4 24 19 22 20 89 Tavernes de la Valldigna 10 13 15 17 19 74 Torrent 0 0 0 13 29 42 Vila-real 9 5 0 0 0 14 Villena 24 31 36 23 37 151 Vinaròs 0 0 13 31 24 68 Xàtiva 14 17 21 27 38 117 Xirivella 54 23 27 34 24 162

TOTAL 823 818 855 1.151 1.110 4.757

Total de Municipios 34 37 41 46 47

Fuente: Elaboración Propia a partir de la base de datos cedida por la Coordinación del CTV.

Los datos que emplearemos para el análisis serán los correspondientes a las variables

cuantitativas agregadas para cada municipio. Su definición puede verse en la Tabla 3, así como los

estadísticos básicos para cada año en la Tabla 4.

40

Tabla 3. Variables CTV.

VARIABLE DESCRIPCIÓN

OBRAS Número total de obras representadas. FUNCION Número total de representaciones. AFORO Capacidad total ofertada (butacas en salas, o capacidad estimada al aire libre). ESPECT Número total de espectadores que han asistido a las obras. PRECIO Precio medio. CACHÉ Total pagado a las compañías teatrales. ALTDESP Otros gastos ajenos al personal artístico. PAGAJU Total pagado por el Ayuntamiento. PAGCON Total pagado por Conselleria (TGV). PAGALT Total pagado por otros. RECAUDA Recaudación total.

Tabla 4. Variables CTV: Sumatorio, Media y Desviación Típica.

VARIABLE (Σ / µ / σ)

1995 N = 34

1996 N = 37

1997 N = 41

1998 N = 46

1999 N = 47

823 818 855 1.151 1.110

OBRAS 24,21 22,11 20,85 25,02 23,62 16,61 10,17 10,53 12,99 12,02 879 1.042 1.148 1.458 1.439

FUNCION 25,85 28,16 28,00 31,70 30,62 18,62 26,40 30,35 28,93 29,80 339.150 409.615 440.711 575.827 606.885

AFORO 9.975,00 11.070,68 10.749,05 12.517,98 12.912,45 7.169,49 7.362,84 8.492,36 9.425,95 9.239,56 268.564 280.463 283.087 173.560 394.237

ESPECT 7.898,94 7.580,08 6.904,56 3.773,04 8.388,02 6.822,30 4.955,24 5.729,43 3.523,53 10.006,15 - - - - -

PRECIO 258,34 327,57 322,18 337,68 392,41 103,61 142,08 140,99 172,05 218,27 207.406.545 231.883.183 248.757.514 312.861.672 388.454.448

CACHÉ 6.100.192,50 6.267.113,05 6.067.256,44 6.801.340,70 8.264.988,26 4.674.509,45 3.169.825,13 2.882.565,13 17.889.250,86 4.389.965,87 22.265.052 20.168.327 23.955.062 9.733.147 58.797.678

ALTDESP 666.325,06 545.089,92 584.269,80 211.590,15 1.251.014,43 1.308.721,32 660.447,42 730.865,35 478.367,82 1.665.217,78 119.786.558 146.023.884 147.975.522 227.798.427 249.543.704

PAGAJU 3.523.134,06 3.946.591,46 3.609.159,07 4.952.139,72 5.309.440,51 2.322.941,74 2.579.400,95 2.326.913,83 3.435.818,26 3.753.099,50 63.822.430 61.467.604 73.134.970 82.381.187 93.737.774

PAGCON 1.877.130,29 1.661.286,59 1.783.779,76 1.790.895,37 1.994.420,72 1.105.625,76 510.449,80 509.229,68 597.740,44 789.760,84 20.013.915 20.390.782 20.535.090 36.159.703 46.422.590

PAGALT 588.644,56 551.102,22 500.855,85 786.080,50 987.714,68 823.365,98 670.649,18 517.771,12 837.887,95 1.104.448,50 29.182.087 46.028.392 54.237.800 63.444.443 60.239.301

RECAUDA 858.296,68 1.244.010,59 1.322.873,17 1.379.227,02 1.281.687,26 763.560,98 1.193.025,23 1.397.329,52 1.349.392,52 1.547.470,76

Fuente: Elaboración Propia a partir de la base de datos cedida por la Coordinación del CTV.

41

La base de datos se trata de una agenda que permite recopilar la información necesaria para

conocer la labor programadora de cada municipio (funciones, obras, compañías, etc.), a la vez que

cumple una función de control, dado que se recopilan datos del tipo y lugar de programación, así

como datos económicos. Sin embargo, dada la caracterización de ésta más como instrumento de

control artístico y sólo muy superficialmente presupuestario, no existen datos que nos permitieran

realizar un análisis más exhaustivo (p.e. no existen datos sobre gastos de personal administrativo).

Ahora bien, en estos términos, en los registros tomados para 1998 y 1999 se observa un avance,

desglosándose los gastos no artísticos (otros gastos) en gastos de infraestructura, gastos de personal,

gastos por derechos de autor, y otros gastos.

c. Objetivos y Metodología:

La técnica escogida para realizar el cálculo de la eficiencia, dadas las especiales características

de nuestras unidades de decisión, es el Análisis Envolvente de Datos (DEA). En ésta subyace la

evaluación de cada unidad considerando una estructura multi-input/multi-output, sin establecer

forma funcional alguna para la relación de transformación, que se utiliza para comparar la unidad

analizada con el resto de unidades; para tal fin, mediante técnicas de programación matemática, se

compara cada unidad con las unidades más eficientes, y/o combinaciones lineales de éstas. Es por

estas razones que DEA es considerada como una técnica no paramétrica y de frontera, en

contrastación con las técnicas de comportamientos medios.

DEA no es, sin embargo, una única técnica, sino más bien una familia de éstas. Desde que

Charnes et al. (1978) construyeran el primer modelo con rendimientos constantes a escala (DEA-

CCR) múltiples aplicaciones y nuevos modelos han sido propuestos. Entre ellos, el modelo de

Banker et al. (1984) con rendimientos variables a escala (DEA-BCC).

Esta distinción entre modelos con rendimientos constantes y rendimientos variables nos es

útil, por otra parte, para descomponer la eficiencia total (ET) en dos de sus componentes: la

eficiencia técnica “pura” 49 (ETP) y la eficiencia de escala (ES). De este modo, tenemos que,

ET = ETP x ES [32]

ES = ET

ETP [33]

42

ET se corresponde con el valor obtenido de un programa DEA-CCR, mientras que la ETP es

la solución a un programa DEA-BCC. Cabe decir además que esas medidas serán mayores a la

unidad si la orientación escogida es hacia el output, indicando el incremento potencial en el output

que es posible realizar sin necesidad de incrementar los inputs.

Debe señalarse, por otra parte, que dado el marco institucional de la red teatral, las unidades

de decisión (todas municipios de tamaño pequeño y mediano) son relativamente homogéneas y

tienen un proceso de transformación de inputs en outputs similar. Esto redunda favorablemente en

la aplicación de la técnica DEA, puesto que entre las condiciones que precisa su aplicación se

encuentra la necesidad de que las unidades evaluadas presenten cierta homogeneidad en su función

de producción.

A pesar que la técnica se muestra muy potente en términos de ahorro de medios (la no

necesidad de preestablecer una relación funcional, la configuración de los inputs y outputs

independientemente de su unidad de medida, no precisar de una estructura de precios, etc.), nos

encontramos con que también presenta alguna debilidades; entre éstas debemos destacar la gran

sensibilidad de los resultados a la presencia de valores atípicos, a los errores de medida, y a las

diferentes combinaciones de inputs-outputs escogidas. Respecto al primer problema anotado no

podemos más que confiar en que la depuración previa de la base de datos y que la revisión de ésta

haya eliminado tales problemas, mientras que para la solución del segundo podríamos recurrir a

trabajos en la línea de los de Charnes et al. (1985), Banker (1993), Thompson et al. (1994), Schell y

Scholtes (1998), o Simar y Wilson (2000); en estos trabajos se estudian desde las condiciones de

estabilidad desde un punto de vista binario (con el fin de establecer intervalos en los datos que

mantengan la clasificación de las unidades de decisión), pasando por las propiedades estadísticas de

los estimadores DEA, hasta análisis de sensibilidad de los valores de eficiencia. Sin embargo, no es

esta la solución que vamos a tomar, sino más bien ignoraremos el problema (al menos a priori),

considerando que el proceso de recogida de datos y tabulación sigue un proceso libre de error.

En cuanto al tercer problema, es el que ocupa el núcleo de este trabajo. Más exactamente,

podemos considerar que un modelo es robusto si, ante diferentes especificaciones y grupos

alternativos de variables, pequeños cambios en la lista de variables seleccionada no altera

significativamente las conclusiones alcanzadas mediante los resultados del modelo DEA. De este

modo, se puede evaluar si los resultados de eficiencia obtenidos mediante el uso de un modelo

49 Su interpretación es bastante directa, es la medida de eficiencia técnica independiente de los efectos de escala.

43

determinado son variable-específicos (Nunamaker, 1985). A partir de estas consideraciones,

estudiaremos si los resultados a los que lleguemos pueden ser considerados robustos50.

Este es, ciertamente, un problema efectivo en nuestro objeto de estudio, dado que, a pesar de

que existe cierta convergencia en cuanto a la elección de los inputs representantes del trabajo y del

capital, la elección del output teatral parece carecer de consenso, tal como puede verse en la

siguiente tabla.

Tabla 5. Elección del Output en la Literatura sobre la Función de Producción de las Artes Escénicas.

Output

Trabajos Representaciones Espectadores

Espectadores /

Hab.

Globerman y Book (1974) X Throsby (1977) X Gapinski (1980, 1984) X Lange et al. (1985) X Mossetto et al. (1993) X Fazioli y Filippini (1997) X Taalas (1997) X Rausell y Carrasco (1999) X

TOTAL 3 4 1


Existe una clara divergencia entre los defensores de la utilización del número de

representaciones como producto final del proceso de producción teatral, y aquellos que apoyan el

uso del número de asistentes, defendiendo así la concepción del proceso de producción teatral desde

el punto de vista educacional y de formación. Por otro lado, en el trabajo de Rausell y Carrasco

(1999) se nos propone la utilización de este último, aunque ponderándolo por el número de

habitantes del municipio al que está adscrito el teatro (espectadores por habitante, HESPECT51), de

modo que homogeneicemos aún más nuestras unidades de decisión por la vertiente del producto. De

este modo, procederemos a evaluar la eficiencia técnica del CTV considerando estos tres outputs.

La función de producción subyacente que vamos a asumir tendrá, por tanto, tres

especificaciones diferentes, quedando recogidas en la siguiente tabla.

50 Por otra parte, Valdmanis (1992) propone que los errores de medida en una variable pueden ser detectados si resulta que en aquellos modelos en los que se incluye dicha variable son no consistentes con el resto, en los que no se incluye ésta. 51 Los datos de población para 1998 y 1999 proceden de las estimaciones del INE realizadas a partir del padrón de 1996.

44

Tabla 6. Especificación de los Modelos de Producción *.

Modelo Variables

1 2 3

AFORO I I I

OBRAS I I I

CACHE I I I

FUNCION O - -

ESPECT - O -

HESPECT - - O

* I: Input, O: Output.

La orientación escogida, por otro lado, es hacia el output, dado que asumimos un

comportamiento maximizador de los resultados obtenidos por la relación de transformación teatral,

esto es, la maximización de las exhibiciones (output funciones), del valor cultural y educacional del

municipio (output espectadores), o del impacto de la programación teatral (output espectadores por

habitante).

Además, no hemos de olvidar que el objeto estudiado queda enmarcado dentro del sector

público, lo cual introduce tendencias crecientes en el uso de los inputs. Por todo ello, la naturaleza

del objetivo del programador teatral y la inercia en el uso de los inputs, consideramos más

apropiado un punto de vista de maximización del output, dados unos factores.

Por tanto, habiendo tomado en cuenta estas consideraciones, estaremos en condiciones de

calcular las eficiencias relativas de las unidades teatrales de decisión.

El modelo DEA-CCRO puede representarse mediante un programa matemático,

0 s , s ,

X s X

0s Y Y :s.a.

s 1 s 1 z max

o

o

o

, , ,

≥

=+

=+−

++=

−+

−

+

−+

−+

λ

λ

λφ

εεφ

λφ

rr

ss

[34]

45

Para transformar el modelo anterior de rendimientos constantes a escala en otro de

rendimientos variables (DEA-BCCO), simplemente deberemos añadir la restricción

1 1 =λr

[35]

De este modo, del programa 34. obtendremos la eficiencia técnica (ET = zo-CCR), y la

eficiencia técnica pura (ETP = zo-BCC), del programa 34. con la restricción 35. Lo cual, a su vez, nos

permitirá calcular la eficiencia de escala (ES).

El valor que tomen estas eficiencias relativas nos permitirá afirmar si la unidad evaluada es

eficiente (valor unitario), o si por el contrario podría aumentar su producción en un determinado

porcentaje (zo – 1)%, pudiendo además evaluar si la unidad de decisión está operando a una escala

eficiente.

Se procede a la evaluación de los Modelos 1 y 2 para todo el periodo considerado (1995 a

1999), mientras que con el Modelo 3 sólo se evalúan los dos últimos años (dada la homogeneidad

metodológica en la estimación de la población para estos años).

A partir de estos datos analizaremos si la variable output empleada afecta a las conclusiones

finales a las que nos conducirían los resultados obtenidos.

d. Resultados:

Para el cálculo de los niveles de eficiencia se ha empleado el software EMS v.1.3 (Efficiency

Measurement System), de libre distribución para uso académico, elaborado por Holger Scheel

(Universität de Dortmund).

Habiendo procedido al cálculo de las eficiencias relativas para los diferentes años estudiados

(1995 a 1999, para los cinco años comprendidos, y para el panel completo) con las tres

especificaciones alternativas, se presentan los estadísticos descriptivos (media ponderada y

coeficiente de variación) en la Tabla 7.

46

Tabla 7. Media Ponderada y Coeficiente de Variación

de las Medidas de Eficiencia (1995-1999).

Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Año

Media CV Media CV Media CV

Eficiencia Técnica

1995 1,1579 0,1139 2,3028 0,4200 - -

1996 1,7452 0,3688 2,1910 0,6259 - -

1997 1,6259 0,4378 1,5142 0,3378 - -

1998 1,7541 0,4260 1,6830 0,7484 2,4026 0,8075

1999 2,1646 0,3537 2,5658 0,3678 3,6664 0,7803

95-99 1,7353 0,4359 2,1163 0,5222 3,7608 0,8007

Panel 2,0535 0,4005 3,0908 0,7090 4,4515 0,8716

Eficiencia Técnica Pura

1995 1,1042 0,1112 1,7033 0,4768 - -

1996 1,6912 0,3784 1,8144 0,3982 - -

1997 1,4805 0,3926 1,4007 0,3298 - -

1998 1,6261 0,3817 1,5639 0,8577 2,0434 0,9096

1999 2,0529 0,3582 2,5161 0,3705 2,4227 0,7295

95-99 1,6319 0,4149 1,8730 0,5678 2,6831 0,8855

Panel 2,0105 0,3979 2,9039 0,7379 3,1229 0,8914

Eficiencia de Escala

1995 1,0509 0,0509 1,4490 0,3041 - -

1996 1,0335 0,3947 1,2264 0,8242 - -

1997 1,1097 0,5120 1,0835 0,3109 - -

1998 1,0759 0,2660 1,0990 0,4044 1,2000 0,6467

1999 1,0546 0,4278 1,0194 0,0605 1,6230 1,5035

95-99 1,0662 0,3891 1,1669 0,4942 1,5088 1,2364

Panel 1,0230 0,3263 1,0700 0,6359 1,4934 1,3174

47

En los Gráficos 3 y 4 podemos ver la evolución de la eficiencia media durante los cinco años

evaluados, según los dos primeros modelos propuestos.

Gráfico 3. Evolución de la Eficiencia Media según el Modelo 1.

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

1995 1996 1997 1998 1999

ET ETP ES

Gráfico 4. Evolución de la Eficiencia Media según el Modelo 2.

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

1995 1996 1997 1998 1999

ET ETP ES

Antes de proceder a comentar estos resultados deberíamos advertir que, dado que el CTV ha

ido incorporando nuevos municipios integrantes en su seno, las comparaciones interanuales

resultarían erróneas, por el hecho que las fronteras, así como los índices de eficiencia, estimadas

para cada periodo serán diferentes. Esto implica que todo ejercicio que consista en confrontar los

niveles de eficiencia de una unidad a lo largo del eje temporal evaluado podrá llevar a conclusiones

poco acertadas. Esto es debido a que para cada año los índices de eficiencia serán calculados

respecto a un conjunto de comparación diferente. Esto se añade al hecho que el análisis DEA

convencional sea un análisis de tipo estático. Sin embargo, ello no representa un obstáculo para que

empleemos los valores medios con el fin de observar si la eficiencia global del CTV ha aumentado

48

o disminuido durante el periodo. Por otra parte, se han estimado también los niveles de eficiencia

tomando el panel completo, por lo que se considera una única frontera para todo el periodo

considerado.

Tal y como podemos apreciar en los gráficos anteriores, la eficiencia técnica ha empeorado

(los índices de eficiencia calculados se alejan de la unidad), esto es, dados los recursos totales con

los que han contado los diferentes gestores culturales, el output potencial ha ido desmarcándose

paulatinamente del output efectivo alcanzado por éstos.

Los índices de eficiencia calculados mediante el modelo 1 aumentan periodo a periodo,

llegando a situarse su nivel medio en 2,16 (el número de espectáculos debería más que doblarse

para considerar un nivel eficiente en media). En cuanto al modelo 2, aunque en un principio

presenta un patrón de mejora en la eficiencia media (descienden en media los índices de eficiencia)

hasta 1997, año en el que se sitúa cerca de un 150%, termina en un nivel superior al inicial (de 2,30

en el 95 se pasa a un 2,57 en 1999).

En principio, este aumento en los índices medios de ineficiencia indicaría que con la sucesiva

incorporación de diferentes municipios al CTV los recursos han ido utilizándose de modo menos

eficiente para la consecución de mayor número de obras y/o espectadores.

A nivel municipal los resultados son bastante heterogéneos, como nos indican los elevados

valores de los coeficientes de variación, en la mayoría de los casos superan el 35%, llegando a

tomar valores superiores al 50%.

El decremento en la ineficiencia, sin embargo, no sólo puede ser provocado por la simple

incorporación de municipios al CTV que le acerquen a un punto de saturación, sino también por el

hecho de que los nuevos municipios, por diversas razones, tengan un comportamiento más

ineficiente que la media de los pre-integrantes, de modo que a pesar de no afectar la eficiencia

relativa de éstos (al no formar parte de su conjunto de referencia52) sí produzca un descenso en el

nivel medio de eficiencia, así como una mayor dispersión relativa.

El caso opuesto, la incorporación de unidades más eficientes, sí provocaría un cambio

individual en las unidades de las que pasara a formar parte de su conjunto de referencia, reduciendo

la eficiencia media (aumentando los índices), pero con un efecto indeterminado sobre la dispersión

de las eficiencias individuales.

Si observamos los índices de eficiencia media calculados a partir del panel completo (frontera

común) podemos apreciar como su valor se mantiene siempre por encima de los valores medios

anuales, excepto en el último año; éste, 1999, es el peor año en términos de ineficiencia. Esto

52 Unidades eficientes con las que se compara cada DMU. A partir de éstas se calcula el índice de eficiencia.

49

implicaría que se concentra en este año la mayor fuente de ineficiencia, los municipios integrantes

del CTV en este año tienen un comportamiento menos eficiente.

De la descomposición de la eficiencia técnica en sus dos componentes (ETP y ES) podemos

extraer que este empeoramiento en la eficiencia de la relación de transformación cultural estudiada

deriva mayoritariamente de la eficiencia técnica pura, dicho de otro modo, la eficiencia de escala se

mantiene estable. Más aún, el hecho que en el primer modelo tome un valor siempre cercano a la

unidad nos indica que, en media, los componentes del CTV operan en una escala de producción

adecuada (tomando como unidad de output la representación teatral); un valor unitario implicaría la

inexistencia de ineficiencias de escala, esto es, rendimientos constantes. Ahora bien, trabajos

anteriores (ver sección anterior) han identificado economías de escala en el sector teatral en

diferentes países y regiones por lo que, aún tomando valores cercanos a uno, no podemos negar

totalmente la existencia de este tipo de economías en la producción53.

De hecho, en la segunda especificación considerada podemos apreciar el acercamiento

progresivo de este índice a un valor unitario, indicando que, tomando en consideración el número

de espectadores como ouput teatral, el CTV ha ido aproximándose a una escala de producción en la

que no existen (des)economías de escala; por tanto, en este caso el empeoramiento final en la

eficiencia es prácticamente totalmente achacable a la eficiencia técnica pura, a la labor del gestor u

órgano de gestión cultural. En la Tabla 8. podemos ver la distribución de los municipios atendiendo

a su incorporación a la red y su eficiencia técnica pura

Tabla 8. Distribución de los Municipios según Incorporación y Eficiencia Técnica (Pura).

Modelo 1 Modelo 2 Puntuación Nuevo

1995 1996 1997 1998 1999 1995 1996 1997 1998 1999 Sí 1 2 1 1 1 2 0 1

z = 1 No

11 4 8 10 1

5 4 6 13 1

Sí 1 2 1 0 1 0 1 0 1 < z ≤ 2

No 23

17 19 18 20 12

12 28 17 5 Sí 1 1 1 0 1 1 5 0

z > 2 No

0 13 9 13 23

17 18 3 8 38

Total 34 37 41 44 45 34 37 40 44 45

Retomando, pues, el porqué de la diferencia positiva en el índice de ineficiencia entre 1999 y

el año inicial, al tener en cuenta los resultados expuestos en la Tabla 8 podemos afirmar que se dan

53 Para testar esta hipótesis deberíamos calcular los índices de eficiencia para un modelo BCC con rendimientos no

crecientes a escala (sustituyendo la restricción 4.4. por 1 1 ≤λr

). De este modo, si el índice de eficiencia obtenido en

50

ambos procesos expuestos anteriormente. Por una parte, año tras año van incorporándose

municipios eficientes al CTV, alterando la estructura de la frontera y reduciendo así el nivel de

eficiencia media. Por otro lado, también van incorporándose municipios ineficientes, muy

ineficientes en algunos casos, provocando un aumento de la ineficiencia media por sí mismos (sin

afectar directamente a la eficiencia del resto de municipios).

Además, un efecto que refuerza este proceso de empeoramiento de la eficiencia en la relación

de transformación cultural que ha sido observado es el hecho que en 1999 el número de municipios

eficientes (z = 1) se reduce drásticamente, a la vez que aumenta el de muy ineficientes (z > 2). Este

es un proceso generalizado que debería analizarse con más detenimiento, dado que implica que los

dos únicos municipios eficientes se desmarcan (excesivamente?) del resto.

En cuanto al tercer modelo, omitido expresamente en los párrafos anteriores, refleja unos

niveles medios de ineficiencia superiores a los dos primeros modelos, llegando casi a doblarlos.

Este resultado es debido a la polarización provocada por la existencia de un pequeño grupo de

municipios con una muy buena tasa de espectadores por habitante (p.e. Bellreguard y Benicàssim)

respecto a los recursos empleados, por lo que los resultados del resto de municipios son

comparativamente mucho más ineficientes; la muestra se polariza de tal modo que se obtienen los

resultados expuestos. Este hecho queda ratificado en los altos coeficientes de variación, mayores

aun que en los otros dos modelos.

Un rasgo común a los tres modelos, aunque en menor medida en el primero de ellos, es el

elevado nivel medio de ineficiencia. Valores que sobrepasan, en determinados momentos, un índice

igual a 2 (indicaría que para ser eficiente debería de ser capaz de, con los mismos recursos, doblar la

producción obtenida) impedirían en un entorno competitivo la pervivencia de la empresa analizada.

Sin embargo, no hemos de olvidar el contexto en el que nos movemos; en primer lugar, se trata de

una red teatral subvencionada cuyas unidades son entidades públicas de ámbito local. Por otra parte

los gestores tenderán a tratar de satisfacer sus preferencias artísticas, a la vez que se verán

condicionados por el marco sociopolítico municipal. De este triangulo, CTV-Gestor-Político, no

exento de sus divergencias, surgirán fuentes de ineficiencia. Más aún, tal como apuntan Rausell y

Carrasco (1999), otro factor que afectará a la eficiencia serán las características de la demanda;

tratándose de municipios pequeños y medianos, nos encontraremos con una estructura demográfica,

de formación cultural y, en definitiva, de preferencias que repercutirá sobre la relación de

transformación teatral.

ambos casos (con rendimientos variables y rendimientos no crecientes) coincide, indicaría la existencia de rendimientos decrecientes a escala.

51

La conjunción de todos estos factores, y el análisis en mayor profundidad de cómo afecta a

cada entidad local, podría ayudarnos a entender el porqué de tan elevados niveles de ineficiencia,

provocados por la existencia de una serie de municipios que, como ya anotábamos anteriormente,

destacaban ampliamente del resto54.

La tendencia que nos muestran a nivel global los resultados queda claramente definida

independientemente de la variable output escogida. Ahora bien, si queremos evaluar dicha

semejanza para con los comportamientos individualizados deberemos atender al análisis de robustez

propuesto inicialmente.

Como habíamos dejado entrever, el objetivo perseguido por la entidad municipal definirá

implícitamente el producto a obtener en la relación de transformación cultural (teatral).

De este modo, definíamos tres modelos diferentes afectos a tres objetivos de la política teatral

municipal: maximizar el número de obras representadas (modelo 1), el número de asistentes a éstas

(modelo 2), o el impacto de la política teatral en términos de espectadores por habitante (modelo 3).

Si nuestro objetivo consistía en analizar la robustez de los índices de eficiencia obtenidos, los

coeficientes de correlación son nuestro instrumento de análisis.

A continuación, con el fin de analizar la estabilidad de las diferentes especificaciones se

muestran las correlaciones de Pearson de las medidas de eficiencia, así como el coeficiente de

correlación de Spearman para los rankings (se indica con un asterisco los coeficientes significativos

al 5%, con dos los significativos al 1%).

Tabla 9. Coeficientes de Correlación de las Medidas de Eficiencia de los distintos modelos para 1995.

Modelo 1-2 Medida

Índice Orden Eficiencia Técnica 0,127 0,251

Eficiencia Técnica Pura 0,259 0,401* Eficiencia de Escala 0,367* 0,075

54 Dadas las características del Análisis Envolvente de Datos, en el caso de que exista un amplio margen entre el conjunto de referencia y el conjunto referenciado los niveles de ineficiencia de las unidades por debajo de la frontera serán elevados.

52

Tabla 10. Coeficientes de Correlación de las

Medidas de Eficiencia de los distintos modelos para 1996.

Modelo 1-2 Medida

Índice Orden Eficiencia Técnica 0,519* 0,469**

Eficiencia Técnica Pura 0,401* 0,538** Eficiencia de Escala 0,978* -0,354*

Tabla 11. Coeficientes de Correlación de las

Medidas de Eficiencia de los distintos modelos para 1997.

Modelo 1-2 Medida

Índice Orden Eficiencia Técnica 0,462* 0,485**

Eficiencia Técnica Pura 0,405* 0,499** Eficiencia de Escala 0,908* 0,742**


Modelo 1-2 Modelo 2-3 Modelo 1-3 Medida

Índice Orden Índice Orden Índice Orden Eficiencia Técnica 0,113 0,096 0,607* 0,515** -0,958 -0,074

Eficiencia Técnica Pura 0,288 0,433** 0,675* 0,766* 0,172 0,301* Eficiencia de Escala 0,249 0,407** 0,939* 0,427** 0,198 0,164


Modelo 1-2 Modelo 2-3 Modelo 1-3 Medida

Índice Orden Índice Orden Índice Orden Eficiencia Técnica -0,630 -0,046 0,074 0,202 0,196 0,016

Eficiencia Técnica Pura 0,130 0,130 0,519* 0,491** 0,037 -0,007 Eficiencia de Escala 0,536* 0,749** 0,377* -0,517** 0,957* -0,612**

Para admitir la robustez de los indicadores de eficiencia deberíamos observar que existe una

relación estable entre los resultados obtenidos en cada uno de los modelos, estabilidad que vendría

explicitada por elevados valores de los coeficientes de correlación entre las diferentes series de

resultados de las puntuaciones de eficiencia, acompañados de unos niveles de significatividad

estadística razonables; otra medida de robustez que podríamos definir sería la correlación (de

Spearman) entre la ordenación que se deriva de los resultados de eficiencia.

Tras la observación de estos coeficientes difícilmente podría mantenerse la hipótesis de

robustez. En general, para todos los años estudiados no existen fuertes correlaciones ni a nivel de

índice ni de ordenación, con algunas excepciones. Para los años 1996 y 1997 existe una correlación

entre los índices de eficiencia de escala de los modelos 1 y 2 que ronda el 0,50 y que es significativa

al 5%; este hecho se repite para 1998 entre los modelos 2 y 3, y para la ETP en 1999. Los resultados

53

en cuanto a la ordenación son, en todo caso, contradictorios. De las correlaciones entre los

resultados del año 1998 podemos extraer que existe cierta relación entre el modelo 2 y 3, en

cualquiera de las medidas de eficiencia calculadas. Ahora bien, de un modo global, podemos

afirmar que los resultados a los que se llega tras la aplicación de los distintos modelos difieren tanto

en valor como en ordenación.

55

CONCLUSIONES

La productividad de toda actividad viene determinada por una serie de factores tales como el

estado de la tecnología, la eficiencia en el uso de ésta y el entorno en el que se desenvuelve el hecho

productivo.

Un entorno favorable redundará, por tanto, en incrementos de productividad, a la vez que el

progreso técnico favorecerá también estos aumentos. De este modo, en nuestro caso de estudio, el

CTV actuará como verdadero catalizador al canalizar esfuerzos hacia la mejora del entorno. Éste,

junto a otros actores en este triangulo tratará de mejorar la relación de transformación cultural (p.e.

formación gerencial), lo cual tendrá efectos globales a medio y largo plazo. Ahora bien, en cuanto al

segundo componente, éste dependerá única y exclusivamente de la capacidad y habilidad del gestor

municipal.

El gestor cultural municipal tratará de optimizar sus recursos disponibles con el fin de

alcanzar los objetivos municipales (sea quien sea quien los fije) en materia teatral. Toda desviación

respecto al objetivo máximo alcanzable será considerado, de hecho, un comportamiento ineficiente

desde el punto de vista técnico. Por lo tanto, una buena información para el gestor será conocer en

todo momento su situación en relación con las mejores prácticas (de eficiencia/ineficiencia).

A nivel de CTV hemos hallado tendencias crecientes en la ineficiencia técnica (pura),

provocadas por la progresiva incorporación de municipios a la red, bien por la existencia de un

punto de saturación, bien porque estas incorporaciones afectan drásticamente a la estructura de la

frontera de producción cultural. Estas consideraciones no dejan de ser, sin embargo, meras

especulaciones basadas en datos descriptivos, y cuya contrastación se relegaría a futuras

investigaciones. Se ha excluido también todo análisis individual.

Para evaluar la eficiencia debe tenerse en cuenta, por otra parte, que el objetivo a alcanzar

marcará la especificación de nuestro proceso productivo, por lo que deberemos conocer si el modelo

de eficiencia será sensible a la elección de la variable output, representativa del objetivo

seleccionado.

En este sentido, los análisis realizados apuntan a una clara divergencia en los resultados

obtenidos mediante uno u otro modelo, asociados estos a cada uno de los objetivos. Ello nos indica

que el modelo de eficiencia variará con respecto a la elección del output. Esto es, no deberíamos

realizar comparaciones entre los índices de eficiencia de municipios con objetivos diferentes, es

56

más, la segmentación debería producirse ya en el cálculo de estos índices, dado que estaríamos ante

diferentes fronteras de transformación cultural.

Por tanto, futuros análisis deberían ir encaminados hacia la búsqueda del objetivo (aparente)

perseguido por cada municipio, de modo que pudiéramos ser capaces de diagnosticar el estado

técnico (de la eficiencia) en la relación de transformación cultural asociada a su objetivo en relación

al resto de municipios con igual objetivo. Una vez lograda esta meta, estaríamos por fin en

disposición de buscar ese indicador simple que nos informase periódicamente de los avances del

gestor municipal en la consecución de su objetivo.

��

57

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