Revista Ciencias Holguín

Ciencias Holguín / Revista trimestral / Volumen 23, No.4,  septiembre-diciembre,   2017

Indicadores tangibles e intangibles para la gestión de la participación ciudadana / Set of tangible and intangible indicators for the management of citizen participation

Yudith Salvador-Hernández(1); Mariluz Llanes-Font2)

Contactos de las Autoras

Correo: ysalvadorh@uho.edu.cu(1); mlfon@uho.edu.cu(2)

Instituciones: Universidad de Holguín

País:Cuba


RESUMEN
Este artículo tiene como finalidad proponer un conjunto de e indicadores tangibles e intangibles para medir la gestión de los procesos de participación ciudadana. Se muestran los procesos de participación ciudadana clasificados según su naturaleza, de los que derivan los indicadores tangibles. Como indicador intangible se plantea el índice compuesto de participación ciudadana a través de una fórmula matemática; todos ellos caracterizan la gestión de la participación ciudadana. Se incluye un análisis de correlación entre estos indicadores lo que permite predecir el comportamiento de un indicador conociendo el otro, sin que necesariamente exista una dependencia directa. Los métodos empleados van desde el análisis-síntesis, la inducción-deducción, la revisión documental, hasta la encuesta y entrevistas a expertos. Finalmente se constata la importancia de medir el estado de la gestión de los procesos de participación ciudadana y la necesidad de continuar gestionándolos.
PALABRAS CLAVE: GESTION POR PROCESOS; PROCESOS DE PARTICIPACION CIUDADANA; INDICADORES TANGIBLES E INTANGIBLES; ANÁLISIS DE CORRELACION.

ABSTRACT
This article aims to propose a set of tangible and intangible indicators to measure the management of citizen participation processes. Citizen participation processes are classified according to their nature, from which the tangible indicators are derived. As an intangible indicator, the composite index of citizen participation is proposed through a mathematical formula; all of them characterize the management of citizen participation. It includes a correlation analysis between these indicators which allows predicting the behavior of one indicator by knowing the other, without necessarily having a direct dependence. The methods used range from analysis-synthesis, induction-deduction, document review, to survey and interviews to experts. Finally, the importance of measuring the state of the management of citizen participation processes and the need to continue to manage them is confirmed.
KEY WORDS: PROCESS MANAGEMENT; CITIZEN PARTICIPATION PROCESSES; TANGIBLE AND INTANGIBLE INDICATORS; CORRELATION ANALYSIS.

INTRODUCCION
La participación ciudadana ha sido objeto de estudio y análisis de diferentes investigadores a lo largo de evolución de la sociedad, transitando por diferentes etapas, desde su reconocimiento en las constituciones de cada país hasta convertirse en un medio complejo para lograr que la ciudadanía sea capaz de asumir un rol protagónico dentro de los gobiernos locales de la administración pública. 

La necesidad de gestión de los procesos de participación ciudadana ha quedo constatada en varios escenarios internacionales y nacionales, numerosos son los ejemplos que lo afirman (Rodríguez, 2008; IESA, 2009; Meza y Gillezeau, 2014); en los acuerdos del VII Congreso del PCC se recoge la ineludible necesidad de contribución al proceso de perfeccionamiento de los Órganos Locales del Poder Popular, propiciando mecanismos de control y participación ciudadana que promuevan la mayor democracia en la sociedad, teniendo en cuenta el aporte de las diferentes generaciones de cubanos en las principales decisiones.

Cualquiera sea la forma de interpretar la gestión de los procesos de participación ciudadana, no cabe dudas de que este tema no tiene marcha atrás en su tendencia y que los gobiernos y la administración pública están ejecutando de manera continua cambios medulares para darle espacio e importancia a la participación ciudadana.

El interés de este trabajo es profundizar en la gestión de los procesos de participación ciudadana, a través de la propuesta de un conjunto de indicadores tangibles e intangibles para medir y constatar la evolución de dicha gestión. Se muestran los procesos de participación ciudadana clasificados según su naturaleza, los indicadores tangibles, así como el indicador intangible (índice compuesto de participación ciudadana), a través de una fórmula matemática, que integra cuatro índices: informativo, consultivo, colaborativo y toma de decisiones que aportan una valoración del estado de estos mecanismos; todos ellos a su vez caracterizan la gestión de la participación ciudadana. Se incluye un análisis estadístico de correlación entre estos indicadores lo que permite predecir el comportamiento de uno conociendo el otro, sin que necesariamente exista una dependencia directa entre ellos.

MATERIALES Y MÉTODOS
Para el desarrollo de la investigación se utilizaron métodos empíricos y teóricos. Dentro de los empíricos: la observación científica, que permite apreciar y evaluar aspectos relevantes para la fundamentación de los indicadores, del proceso de gestión de participación ciudadana; la entrevista, la encuesta, la consulta a expertos para valorar los criterios a evaluar en materia de gestión por procesos en la participación ciudadana. Dentro de los teóricos: El análisis y la síntesis para el examen de los resultados de cada indicador y el impacto de sus interrelaciones y por último la inducción – deducción, para el análisis de las correlaciones entre los indicadores tangibles e intangible evaluados.

RESULTADOS
Variadas son las herramientas utilizadas para la gestión de la participación ciudadana, la mayor parte de ellas se han trasladado desde el sector empresarial al público y con sus adecuaciones e implementación han logrado sustanciales beneficios. La gestión por procesos se destaca, con una mayor frecuencia de utilización apoyada por varios autores (Hernández, 2010; Comas, 2013 y Llanes, 2015) por las facilidades que brinda: más flexibilidad, rapidez, transparencia e innovación, satisfacción de las necesidades; siendo uno de los caminos más certeros para gestionar la participación ciudadana.

Según la Carta Iberoamericana de Calidad en la Gestión Pública, CLAD (2008), la adopción de una gestión por procesos permite la mejora de las actividades de la administración pública orientada al servicio público y para resultados. La gestión por procesos en la administración pública debe tener en cuenta que el ciudadano es el eje fundamental de la intervención pública, lo cual requiere adoptar enfoques y diseñar los procesos de prestación del servicio desde la perspectiva del ciudadano, usuario o beneficiario, y no desde la perspectiva interna de los administradores públicos. La gestión por procesos implica la identificación de los requerimientos, necesidades y expectativas, de los diferentes destinatarios de las prestaciones y servicios públicos, así como de otras partes interesadas y la representación secuencial detallada de las actividades que componen el proceso, en función del cumplimiento de los requisitos determinados.
En la tabla 1 se muestran los procesos de participación ciudadana clasificados por su naturaleza en estratégicos, claves y de apoyo.

Tabla 1.  Procesos de participación ciudadana según su clasificación


Clasificación

Procesos de participación ciudadana

Estratégicos

Gestión de las expectativas

Políticas públicas

Control

Claves

Elecciones

Rendición de cuenta

Atención a la población

Referendo

Control y fiscalización del Consejo Popular

Grupo Comunitario

Apoyo

Formación directivos y funcionarios

Gestión de la Información

Gestión económica financiera

Provisión integral de recursos

Fuente: elaboración propia

En concordancia con (Cuesta Santos y Valencia Rodríguez, 2014; Medina León, Ricardo Alonso, Piloto Fleitas, 2014) se propone como parte de la gestión por procesos la utilización de indicadores tangibles e intangibles para medir la gestión de la participación ciudadana. Los tangibles corresponden a indicadores asociados a cada proceso y como intangible se propone el índice compuesto de participación ciudadana (ICPC) para evaluar el estado de la participación ciudadana, incluye cuatro dimensiones (las 4M), que analizan el estado de los mecanismos informativos, consultivos, colaborativos y toma de decisiones (figura 1).

1

Figura 1. Dimensiones del indicador intangible: Las “4M”
Fuente: elaboración propia

La expresión de cálculo (1) muestra la suma de cada uno de las dimensiones, condicionada por un coeficiente (k) de peso para cada índice según la importancia conferida por los expertos. 
ICPC= k* II+ k* IC1+k* IC2+k* ID                           (1)
donde:
II: Índice informativo
IC1: Índice consultivo
IC2: Índice colaborativo
ID: Índice de toma de decisiones

El índice informativo posibilita conocer si se utilizan los mecanismos informativos establecidos, con su respectiva retroalimentación de la información en el proceso de comunicación con los ciudadanos. Así mismo el índice consultivo aporta información sobre cómo se lleva a cabo la consulta ciudadana y la profundidad con que se realizan. El índice colaborativo posibilita conocer sobre los mecanismos de colaboración existentes, donde los ciudadanos con sus ideas aportan soluciones a sus propios problemas o los de la comunidad, se utilizan atributos en función de las formas basadas en la reciprocidad y asociación entre gobierno y ciudadanía, para llegar a las contribuciones. Por último, el índice de toma de decisiones se asocia a la participación activa de la ciudadanía a la hora de establecer la agenda política y tomar decisiones de carácter sociales, aunque la responsabilidad de las decisiones siga siendo del gobierno.
Derivada de la experimentación realizada en el marco de esta investigación y del criterio de expertos (7 académicos y 18 funcionarios del gobierno seleccionados según el método Delphi) con amplia experiencia en la materia, se determinó el coeficiente de peso de cada índice para el cálculo del ICPC con la utilización del método de concordancia de Kendall el que fue escogido entre la variedad de métodos expuestos en la literatura, tales como: el triángulo de Füller, la ordenación simple, la tasación simple, las comparaciones sucesivas, la asignación directa por ratios; precisamente por las facilidades que brinda a la hora de la recolección de la información. Donde concordaron los expertos que por la importancia que revisten cada uno de los índices se asumiera el mismo valor de peso (1/4). Así mismo se establecieron los rangos como una propuesta inicial para el desarrollo de la investigación (tabla 2).

Tabla 2.  Rangos y evaluación cualitativa del ICPC


Rangos

Evaluación cualitativa

ICPC≥4.5 y ≤5

 Muy Alto

ICPC≥4 y <4.5

Alto

ICPC ≥3.5 y <4

Medio

ICPC ≥3 y <3.5

Bajo

ICPC <3

Muy Bajo

Fuente: elaboración propia

Cada uno de los índices que forman parte del ICPC, se calculan de manera independiente por la expresión algebraica (2) utilizando métodos de expertos para la definición de los atributos a incluir en cada caso.
2                                     (2)
La valoración se obtiene a través de la aplicación de un cuestionario a los ciudadanos (escala de Likert de 5 puntos, Anexo 1) y el peso que se le confiere a cada uno de los atributos se obtiene a través de la aplicación de un cuestionario (Anexo 2) procesados a través del método de concordancia de Kendall.

El análisis de correlaciones representa un estudio importante pues mide el grado de relación que existe entre los indicadores tangibles y el intangible, denominados a partir de este momento, variables. Para definir con que estadígrafo se realiza el estudio de la correlación (haciendo uso del SPSS Statistics v 19.0 para Windows) entre las variables, es necesario primeramente comprobar si existe o no normalidad univariante (si siguen una distribución normal). Existen distintas formas: revisar el gráfico de histograma, la significación estadística de la prueba K-S y el cálculo del Z de simetría y Z de curtosis.

Para valores superiores a 0.05 de la prueba K-S corresponde normalidad univariante (válido para muestras de entre 50 y 1000). Para histogramas que muestren un valor central que acumula a la mayor cantidad de respuestas (moda), y valores extremos con muy pocos casos; sigue entonces la muestra una distribución bastante cercana a la normal. Es decir, el análisis gráfico dirá que las variables si siguen una distribución normal. Una vez que se compruebe la normalidad univariante se concluye que el uso del coeficiente de correlación de Pearson es el estadígrafo apropiado para medir asociación entre las variables.

Los valores de la correlación de Pearson van desde -1 hasta 1, siendo los valores extremos los que indican mayor correlación entre variables, y siendo el 0 el punto que indica la no existencia de correlación. El signo positivo o negativo del coeficiente indica si la relación es directa (positivo) o inversa (negativo). La correlación no implica causalidad o dependencia.

En caso que se compruebe que las variables no siguen una distribución normal y no sea posible aplicar el coeficiente de Pearson se calcula el coeficiente de correlación de Spearman. Ambos tienen la misma interpretación de los resultados: si el coeficiente de correlación es mayor que 0 y menor igual 0,2, entonces la correlación es mínima; mayor que 0,2 y menor igual que 0,4, es una correlación baja; mayor que 0,4 y menor igual que 0,6, entonces es una correlación moderada, mayor que 0,6 y menor igual que 0,8 es una correlación buena; finalmente, mayor que 0,8 y menor igual que 1, es una correlación muy buena. Teniendo en cuenta un error alfa que es equivalente al nivel de significación del 5% (igual a 0,05).

La utilidad de la correlación es saber y predecir cómo se puede comportar una variable, conociendo el comportamiento de otras variables relacionadas. Correlaciones positivas significan que altos valores en una variable tenderán a mostrar altos valores en la otra variable y correlaciones negativas indican que las variables son inversamente proporcionales (ver figura 3).


1
Figura 3. Procedimiento específico para el análisis de las correlaciones
Fuente: elaboración propia

Como ejemplo para la aplicación de los indicadores se seleccionó el proceso clave rendición de cuenta del delegado a sus electores, por su importancia para los ciudadanos y por interés de los Órganos Locales del Poder Popular del territorio holguinero. Los indicadores tangibles propuestos y sus resultados obtenidos tras la aplicación en varias circunscripciones se muestran en la tabla 3.

Tabla 3.  Resultados de los indicadores tangibles del proceso de rendición de cuenta del delegado a sus electores.


Indicadores tangibles

Evaluación

Nivel de preparación de delegado (1 a 5 puntos)

3.25

Evaluación de la calidad de los debates sobre las problemáticas de las circunscripciones (1 a 5 puntos)

2.5

Nivel de estimulación a los ciudadanos y entidades que más aportan a la comunidad (1 a 5 puntos)

2.75

Porciento de solución a los planteamientos logrado antes del inicio de cada proceso

62.8%

Porciento de solución a los planteamientos que se incluyen en los planes de la economía

37%

Porciento de reuniones donde se ofreció información actualizada y de interés sobre los resultados del municipio y la comunidad

72.5%

 Fuente: elaboración propia

Así mismo los resultados del indicador intangible ICPC se muestran en la tabla 4, valor clasificado cualitativamente de muy bajo según la escala, donde se aprecia que las dimensiones consultiva y colaborativa son las de más bajo valor; incidiendo negativamente las insuficientes consultas ciudadanas sobre los proyectos o programas sociales a ejecutarse en el caso de la dimensión consultiva y en la colaborativa las insuficiencias giran alrededor de la poca creación de grupos comunitarios encargados de dar solución a las problemáticas acaecidas en la comunidad, denotándose poca motivación de los ciudadanos en este sentido. 

Tabla 4. Estado del indicador intangible ICPC


Dimensiones

Atributo

Peso

Valoración

Índice

Intensidad de los mecanismos informativos

1

0,32

3

3,68

2

0,34

4

3

0,34

4

Intensidad de los mecanismos Consultivos

1

0,33

1

2,02

2

0,33

1

3

0,34

4

Intensidad de los mecanismos toma de decisiones

1

0,34

4

3,34

2

0,33

3

3

0,33

3

Intensidad de los mecanismos colaborativos

1

0,33

1

2,07

2

0,35

3

3

0,33

2

ICPC

2.76

Fuente: elaboración propia

Posteriormente en el análisis realizado sobre la existencia de correlación entre los indicadores, se precisó si las variables siguen una distribución normal, para poder seleccionar el estadígrafo adecuado que medirá el grado de correlación entre ellas.  Una vez analizadas las Prueba de KS (tabla 5) para las variables y comprobado que siguen una distribución normal (valores superiores a 0.05), se concluye que el uso del coeficiente de correlación de Pearson es el estadígrafo apropiado para medir asociación entre las variables.

Tabla 5.  Prueba de Kolmogorov-Smirnov

 

Estimulación

Calidad debates

Incluidos Plan economía

Información actualizada

Nivel de Preparación

Solución planteamiento

ICPC

 N

6

6

6

6

6

6

6

Parámetros
normales

Media

2,5333

41,6667

72,1667

2,7000

69,6667

2,9200

2,9200

Desviación típica

,61101

10,01665

1,61967

,52915

15,27525

,67750

,67750

Diferencias más extremas

Absoluta

,253

,310

,363

,314

,253

,300

,300

Positiva

,253

,310

,262

,314

,196

,300

,300

Negativa

-,196

-,222

-,363

-,225

-,253

-,227

-,227

Z de Kolmogorov-Smirnov

,538

,538

,536

,629

,544

,538

,600

Sig. asintót. (bilateral)

,991

,991

,936

,824

,929

,991

,864

a. La distribución de contraste es la Normal.
b. Se han calculado a partir de los datos.

 

 

 

 

 

Fuente: Resumen de las salidas del paquete estadístico SPSS (Versión 22.0) 

El análisis realizado permitió constatar la existencia de una correlación positiva entre todas las variables tangibles con respecto a la intangible a través del coeficiente de correlación de Pearson (tabla 6). Atendiendo a su clasificación se denota que existe una correlación moderada entre las variables tangibles: solución de planteamientos y calidad en los debates. Entre información actualizada y el ICPC una correlación buena; entre estimulación a los ciudadanos y entidades que más aportan a la comunidad, planteamientos incluidos en el plan de la economía, nivel de preparación del delegado y el ICPC una correlación muy buena. Con estos elementos se puede predecir el comportamiento de la variable ICPC con respecto al conocimiento del comportamiento de las otras variables relacionadas.

Tabla 6.   Análisis de correlaciones entre las variables

 

ICPC

Estimulación

Correlación de Pearson

,891*

Sig. (bilateral)

,300

N

3

Incluidos Plan economía

Correlación de Pearson

,823*

 

Sig. (bilateral)

,384

 

N

3

Información actualizada

Correlación de Pearson

,737*

 

Sig. (bilateral)

,473

 

N

3

Nivel Preparación

Correlación de Pearson

,999*

 

Sig. (bilateral)

,033

 

N

3

Solución planteamiento

Correlación de Pearson

,577*

 

Sig. (bilateral)

,609

 

N

3

Calidad debates

Correlación de Pearson

,419*

 

Sig. (bilateral)

,725

 

N

3

*. La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral).

Fuente: Resumen de las salidas del paquete estadístico SPSS (Versión 22.0) 

CONCLUSIONES
La gestión de la participación ciudadana través del enfoque por procesos, es sin dudas algo nuevo para la administración pública cubana, así mismo la creación y utilización de indicadores tangibles e intangibles permite controlar el estado de la gestión de los procesos y orientar las acciones de mejora.
Con la aplicación de los indicadores propuestos en el territorio holguinero se logra conocer el estado de cada uno de ellos y las de las dimensiones del indicador intangible, índice compuesto de participación ciudadana, elemento de gran pertinencia e impacto en el perfeccionamiento de los órganos locales del poder popular que constituye una valiosa herramienta para la toma de decisiones, facilitando el control sistemático y la evolución de las dimensiones. 
 
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
CLAD (2008). Carta Iberoamericana de Calidad en la Gestión Pública. Documento aprobado en X Conferencia Iberoamericana de Ministros de Administración Pública y Reforma del Estado, San Salvador, El Salvador.
Comas, R. (2013). Integración de herramientas de control de gestión para el alineamiento estratégico en el sistema de empresarial cubano. Aplicación en empresas de Sancti Spiritus. Tesis de Doctorado. Universidad Camilo Cienfuegos, Matanzas.
Cuesta, A. y Valencia, M. (2014). Indicadores de Gestión del Capital Humano y del Conocimiento en la empresa. La Habana: Editorial Academia.
Hernández, A. (2010). Contribución a la gestión y mejora de procesos en instalaciones hospitalarias del territorio matancero. Tesis de Doctorado. Universidad Camilo Cienfuegos, Matanzas.
IESA. (2009). Modelos de participación ciudadana en la provincia de Cordova. Instituto de estudios sociales avanzados. Disponible en: www.iesa.csic.es  [consultado 14/3/2017].
Llanes, M. (2015) Tecnología para la gestión integrada por procesos de los conjunto desnormalizados. Aplicación en organizaciones del turismo en Gaviota Holguín. Tesis de Doctorado. Universidad Oscar Locero Moya, Holguín.
Llanes, M., y Moreno, M.  (2011).  Desarrollo histórico lógico de la gestión por procesos. Revista Ingeniare de la Universidad Libre de Barranquilla, 10.
Medina, A.; Ricardo, A.; Piloto, N. (2014). Índices integrales para el control de gestión: consideraciones y fundamentación teórica. Ingeniería Industrial, 35(3).
Meza, A. y Gillezeau, P. (2014). La participación ciudadana como estrategia de control de gestión en la administración pública regional. Cuadernos Latinoamericanos, 2, 53-67.
Rodríguez, M. (2008). Modelos de participación ciudadana como solución a las crisis institucionales motivadas por una oposición social. Análisis, 1(37).

Síntesis curricular de las autoras

MSc.
Yudith Salvador-Hernández ysalvadorh@uho.edu.cu  
Ingeniera industrial, Máster en Ingeniería Industrial, Profesora Asistente, Universidad de Holguín. Línea de Investigación: Administración pública. Ha participado en varios eventos de carácter nacional e internacional y publicado artículo en revistas internacionales de impacto. Doctorante en Ciencias Técnicas en la especialidad Ingeniería Industrial.

DrC. Mariluz Llanes-Font mlfon@uho.edu.cu
Ingeniera Industrial, Master Ingeniería Industrial, Doctora en Ciencias Técnicas. Profesora Asistente Universidad de Holguín. Línea de investigación: Administración pública. Coordina el grupo de investigación de Administración Pública del Centro de Estudio Gestión Organizacional. Ha participado en varios eventos de carácter nacional e internacional, publicado artículos y contribuciones científicas como autora / coautora en revistas nacionales e internacionales de impacto.

 

Institución de las autoras
Universidad de Holguín

 

 

 

Fecha de Recepción: 13 de octubre 2016
Fecha de Aprobación: 10 de septiembre 2017
Fecha de Publicación: 31 de octubre 2017

Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.