Modelos de desarrollo y sistemas de gestión pública: el SNIP peruano, 2000-2014

Esta Tesis tiene dos partes. La Primera Parte es Teórica y Metodológica y trata de la actual crisis de paradigma en las Ciencias Sociales, y de cómo se puede remontar con la Teoría del Pensamiento Complejo, siempre que sus propuestas se centren en modelos empíricos de Análisis de Redes Sociales debidamente matematizados y estadísticamente refrendados. La propuesta del tesista propone enriquecer el actual homo economicus, incorporando la importancia de las relaciones con el grupo (coactivas, coercitivas o motivacionales), a través de un nuevo objeto de estudio: los Proyectos. Es mediante los Proyectos, donde los individuos y los grupos en los que interactúan, transan y organizan sus esfuerzos. El problema reside en que, no existe hasta la fecha, una sistematización y modelización de los Proyectos como objeto de estudio en las Ciencias Sociales. Sin embargo, hay una amplia experiencia de análisis y sistematización de Proyectos tanto en la Economía de la Empresa (Management, Business Administration), como en la Economía Pública. En esta Tesis se estudia todo lo publicado recientemente sobre los Proyectos de Inversión Pública (PIPs) y su eficiencia en Latinoamérica. En la Segunda Parte, centrada en un Trabajo Empírico y su modelización, el tesista crea una Base de Datos (BdD) primaria, a partir del Banco de Proyectos (BdP) del Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) del Perú (2001-2014), que recoge todos los Proyectos de Inversión Pública (PIP), cerca de 400.000 PIPs Iniciales, los tabula en 48 categorías y posteriormente, “deja hablar a los datos” jugando a relacionar, correlacionar, inducir hipótesis y verificarlas mediante un sistema que se centra en la operativa tipo “Big Data”. A esto le denomina “triangular” porque mezcla en el esfuerzo, herramientas de Estadística Descriptiva, Estadística Inferencial y Econometría para poder refrendar el conocimiento inducido, que siempre en ciencia, es una mera certeza probabilística. El tesista concluye que en el caso del Sistema Nacional de Inversión Pública del Perú (SNIP) y más específicamente, de los procesos administrativos que emplea -denominados “Ciclo PIP”-, queda claro que se está trabajando con “fenómenos emergentes” cuyo comportamiento no se adapta a una Distribución Normal. Y que dicho comportamiento errático se debe a que la Inversión Pública es cíclica (Ecuación Evolutiva de Price) y a que el “Ciclo PIP” opera a todo nivel (GN, GR, GL) en función de las relaciones entre los miembros que componen su red. Ergo, es un tema a Analizar con Social Network Analysis (Análisis Social de Redes, ARS). El tesista concluye que las redes de “Ciclo PIP” en el Perú fallan principalmente por problemas de escasez de personal técnico multisectorial debidamente cualificado. A manera de conclusión, propone la creación de una Plataforma Web 3.0 (metadatos), que utilice un Sistema de Razonamiento Basado en Casos (SRBC) para aprovechar el conocimiento que dimana de los éxitos y fracasos de los propios PIPs, con el fin de facilitar las gestiones de los miembros de la red que formulan, evalúan y ejecutan los PIPs en el Perú, tanto a nivel Municipal (GP) como Regional (GR) y Nacional (GN).

GesInv: portal de ayuda a la gestión de la investigación

En la actualidad, la gestión de proyectos de investigación en la Universidad Complutense de Madrid se encuentra parcialmente automatizada o soportada mediante el uso de aplicaciones informáticas. No obstante, los procesos de justificación más habituales en la gestión económica de los proyectos de investigación (gestión de pagos / compras, gestión y justificación de viajes y gestión de material inventariable) se lleva a cabo en papel y manualmente. GesInv nace con objeto de facilitar y agilizar estos procesos que suponen una gran carga de trabajo a los investigadores y al personal administrativo debido a la gran cantidad de trámites que se gestionan en la UCM. GesInv proporciona un portal web que integra a todos los actores que están involucrados en los mencionados procedimientos, permitiendo la tramitación electrónica que disminuye los tiempos de tramitación y disminuye los errores cometidos al trasladar la información del papel a digital (como en la actualidad se lleva a cabo).

Modelo de gestión del conocimiento para el impacto económico. Aplicación al sector defensa

En el escenario actual macro económico la toma de decisiones en materia económica de cualquier entidad pública debe de estar sustentada por una adecuada inteligencia económica. Es prioritario disponer de modelos, procesos, técnicas y herramientas que permitan garantizar un control adecuado de todas sus inversiones. En la presente tesis exponemos un modelo de gestión del conocimiento basado en el marco Input-Output (IO), que nos permite conocer el impacto económico de los programas públicos. Este modelo está soportado por un sistema de información que coadyuvará a los analistas económicos para la toma de decisiones en el campo de las inversiones públicas. El principal objetivo de la tesis es la creación y desarrollo de este modelo denominado MOCIE (Modelo del Conocimiento para el Impacto Económico). No obstante, en la tesis además de profundizar sobre este modelo y la gestión del conocimiento en materia económica de los grandes programas públicos, se ha realizado un estudio que ha abarcado diferentes líneas de investigación complementarias como el análisis IO, la ingeniería y la arquitectura de sistemas de la información, la economía de la Defensa o la computación genética. El modelo propuesto en esta tesis se ha puesto en práctica en un sector económico muy específico dentro de la economía nacional: el sector de la defensa. Por tanto, ha sido también necesario realizar un estudio en profundidad del propio sector y de la gestión de los programas públicos en el ámbito de la Defensa. MOCIE se estructura a través de tres capas de gestión del conocimiento que nos permiten, por un lado, la percepción de los componentes existentes en el entorno de las inversiones públicas y la comprensión de su significado en términos de impacto económico y su relación con el resto de variables macroeconómicas nacionales y, por otro, la proyección y monitorización de su estado a lo largo de todo el ciclo de vida de los programas públicos...