Resumen de Measuring the performance of local administrative public services
- español
La literatura académica proporciona excelentes metodologías para identificar las mejores prácticas y calcular las ineficiencias mediante el análisis de frontera estocástica. Sin embargo, estas metodologías son consideradas como una caja negra por los responsables políticos y los administradores y, por lo tanto, los resultados son difíciles de aceptar. Este artículo propone una clase alternativa de estimadores de frontera estocástica, basada en la noción de que algunas observaciones contienen más información que otras sobre la frontera verdadera. Si es probable que una observación contenga mucha información, se le asigna un gran peso en el análisis de regresión. Para establecer los pesos, proponemos un procedimiento iterativo. Las ventajas de este enfoque más intuitivo son su transparencia y su fácil aplicación. El método se aplica a los servicios administrativos locales holandeses (LAS) en los municipios. El método converge rápidamente y produce estimaciones fiables. Aproximadamente el 25% de los LAS se consideran eficientes. El puntaje de eficiencia promedio es del 93%. Para el LAS de tamaño medio no existen economías de escala.
- English
The academic literature provides excellent methodologies to identify best practices and to calculate inefficiencies by stochastic frontier analysis. However, these methodologies are regarded as a black box by policy makers and managers and therefore results are hard to accept. This paper proposes an alternative class of stochastic frontier estimators, based on the notion that some observations contain more information than others about the true frontier.
If an observation is likely to contain much information, it is assigned a large weight in the regression analysis. In order to establish the weights, we propose an iterative procedure. The advantages of this more intuitive approach are its transparency and its easy application. The method is applied to Dutch local administrative services (LAS) in municipalities. The method converges quickly and produces reliable estimates. About 25% of the LAS are designated as efficient. The average efficiency score is 93%. For the average sized LAS no economies of scale exist.
