ABSTRACT
Resumen Objetivo: Analizar el comportamiento que han tenido los indicadores de productividad y rentabilidad financieros en las empresas prestadoras de salud del Régimen Contributivo en Colombia entre 2008 y 2010. Materiales y métodos: Investigación aplicada, cuantitativa e inductiva con utilización de Análisis Discriminante (ADM), que permitió analizar el comportamiento de los indicadores seleccionados. Resultados: Se pudo evidenciar y demostrar en el trabajo de investigación que el análisis de las medias del indicador Utilidad Operacional / Valor agregado (IP2) este presentó diferencias significativas. Para el análisis de la función discriminante mejoraron los indicadores Utilidad Bruta / Ingresos Operacionales (MB) y Utilidad Operacional / Valor agregado (IP2) durante los periodos 2008 y 2010 en las entidades de salud del Régimen Contributivo. Conclusiones: A través de método utilizado se pudo analizar el comportamiento relacionado con los indicadores analizados en los años estudiados y concluir que estos presentaron diferencias relevantes. Así mismo, se puede predecir el análisis de la población con un 61,1 % de probabilidad.
Abstract Objective: To analyze the behavior that profitability and productivity financial indicators have had in Health Provider Companies from the contributory scheme in Colombia, between 2008 and 2010. Materials and Methods: Applied, quantitative and inductive research using discriminant Analysis (ADM), which allowed to analyze the behavior of the selected indicators. Results: It was evident and demonstrated in the research work that the analysis of the Operating Income/Value Added Tax (IP2) indicator presented significant differences. For the analysis of the discriminant function, indicators Gross Profit/Operating Revenues (MB) and Operating Income/Value Added Tax (IP2) improved during the periods 2008 and 2010 on the Health Entities from the Contributory Scheme. Conclusions: Through the method used, it was able to analyze the behavior related to the analyzed indicators in the years studied and conclude that these had significant differences. Likewise one can predict the analysis of population with 61.1 % probability.