El capital social en las Organizaciones de la Sociedad Civil: el caso del Programa de Coinversión Social del INDESOL

El capital social en las Organizaciones de la Sociedad Civil: el caso del Programa de Coinversión Social del INDESOL Patricia Lopez-Rodriguez1, Rubén Hernández Cid2, Isidro Soloaga3 y Rodolfo De la Torre García4

Resumen

Español Este estudio analiza el capital social que producen las Organizaciones de la Sociedad Civil (OSCs) al participar en el Programa de Coinversión Social (PCS). El PCS fortalece a las OSCs a través de la coinversión financiera para la instrumentación y desarrollo de proyectos que apoyan a grupos vulnerables. El fin del PCS consiste en desarrollar el capital social a través del fortalecimiento de las OSCs. Se utilizaron componentes principales (ACP) y variables latentes para estimar los aspectos no observables y multidimensionales del capital social y el fortalecimiento institucional. Se estimaron dos Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM, por sus siglas en inglés) para captar la influencia entre los indicadores de ambos conceptos y su relación. Los resultados del ACP y el SEM muestran que el PCS fortalece los proyectos de las OSCs y su capital social se obtiene de esta forma. El conocimiento de los elementos del fortalecimiento institucional y el capital social podría contribuir a focalizar los apoyos del PCS para el logro de sus objetivos. Inglés This study analyzes the social capital produced by Non-governmental organizations (NGOs) when they participate in the Joint Social Investment Program (PCS). The PCS strengthens NGOs through financial joint venture for the implementation and development of projects that support vulnerable groups. The aim of the PCS is to contribute to social capital development through strengthening NGOs. We used principal components (PCA) and latent variables to estimate unobservable and multidimensional aspects of social capital and institutional strengthening. Two Structural Equation Models (SEM) were estimated to capture the influence between indicators of both concepts and their relationship. The results of the PCA and SEM estimates show that the PCS strengthens NGOs projects and its capital is obtained in this way. The knowledge of the elements of institutional strengthening and social capital could help target the PCS resources to achieve their goals. Palabras clave: Capital social, fortalecimiento institucional, colaboración Gobierno-Organizaciones de la Sociedad Civil, Programa de Coinversión Social. Keywords: social capital, capacity building, partnership Government-NGO, Joint Social Investment Program. 1

UIA, 2 ITAM, 3 UIA, 4 CIDE

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1. Introducción Los grupos vulnerables a menudo no son incluidos en la toma de decisiones en la gestión pública sobre sus propios asuntos (Banco Mundial, 1998). Los hogares pobres, en algunos casos, reciben recursos en especie o en efectivo en lugar de participar en los proyectos que los beneficien tanto en la superación de sus condiciones como en su empoderamiento. Los procesos de participación comprenden la interdependencia de estos grupos con los demás, con las instituciones, y con la fuente de recursos de la cual dependen. La naturaleza de dicha interdependencia ha sido central en los programas que buscan incidir en el capital social. El capital social describe las características de las redes, las relaciones de confianza y la reciprocidad e intercambio basados en reglas y normas. Las acciones de los programas que buscan incidir en el capital social consideran los patrones diferenciales de la interacción social para la distribución de recursos, así como el tipo de redes y la conexión con las instituciones, le otorgan un papel preponderante a la sociedad civil organizada y a la acción colectiva, tanto por razones instrumentales como por razones democráticas. La participación de la sociedad civil organizada se enmarca en un proceso de creciente descentralización de competencias y de fortalecimiento de instancias de decisión regional y local. Su participación es fortalecida en la elaboración y debate de estrategias, planes y programas de desarrollo, en la gestación de iniciativas de proyectos públicos y en la aprobación de acciones de mejoramiento de las condiciones de vida. El objetivo del estudio consiste en analizar el capital social que producen las organizaciones de la sociedad civil (OSCs) al participar en un programa del gobierno federal llamado Programa de Coinversión Social (PCS). El objetivo del PCS es contribuir al desarrollo del capital social mediante el fortalecimiento de los Actores Sociales para atender las necesidades de los grupos sociales en situación de pobreza, exclusión, marginación, desigualdad por género o vulnerabilidad social. Las OSCs realizan diversas acciones sociales de beneficio comunitario, con el valor agregado de contar con una metodología específica que permite acercar a los beneficiarios con su fuente de recursos. Los proyectos que llevan a cabo las OSCs con la coinversión del programa son diversos, entre ellos se encuentran: la creación de una página web para concientizar a la población sobre la violencia; la creación de obras de teatro para contrarrestar el bulling; sembrar árboles para mejorar el medio ambiente; atender mujeres violentadas y niños de la calle con resguardos de confidencialidad; instalar canchas de básquetbol públicas; crear huertos, letrinas secas, estufas ahorradoras de leña; atender a las personas de la tercera edad, entre otros. Quizá la característica común entre ellos es que se impacta a una población vulnerable. Este estudio se deriva de la evaluación del PCS del Instituto Nacional de Desarrollo Social (INDESOL). Para conocer el capital social que despliega el programa a través de las OSCs se evaluó al PCS

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en relación a sus dos objetivos: fortalecimiento institucional y capital social. Las OSCs son llamadas Actores Sociales que se convierten en Agentes Responsables de la Ejecución de los Proyectos (AREPs), cuando ejecutan los proyectos apoyados por el PCS. Los AREPs realizan una aportación que oscila entre el 20 por ciento y 80 por ciento del costo total del proyecto, de esta forma, los AREPs coinvierten con el gobierno federal. El PCS fortalece a los AREPs a través de la coinversión de recursos financieros; con dichos recursos los AREPs pueden instrumentar y desarrollar sus proyectos en beneficio de la población vulnerable. El PCS también fortalece institucionalmente a los AREPs a través de sistemas de orientación y capacitación que mejoran su capacidad interna para la ejecución de sus proyectos. Los AREPs reciben retroalimentación de otros AREPs en las reuniones periódicas que realiza el PCS; también reciben retroalimentación del PCS a través de su sistema de evaluación y monitoreo. Estos mecanismos de retroalimentación también contribuyen al fortalecimiento de los AREPs. El fortalecimiento institucional de los AREPs genera capital social y por ende el PCS tiene un efecto indirecto en dicho capital social. Este proceso se produce en la instrumentación y desarrollo de los proyectos de los AREPs. Al ser fortalecidos, los AREPs pueden llevar a cabo sus proyectos, que generan acción colectiva, involucran la participación de diversos agentes, así como el uso de redes y relaciones de confianza, el establecimiento de normas y la generación de acciones de reciprocidad. Todos estos elementos que forman parte de la estructura social constituyen un capital para diversos agentes de la sociedad. El concepto de capital social, al ser multidimensional, carece de una definición y forma de estimación consensuada. Algo similar ocurre con la idea de fortalecimiento institucional en el ámbito del PCS, la cual todavía está en discusión. Dado lo anterior, se construyeron definiciones operativas del capital social y el fortalecimiento institucional. El capital social1 en esta evaluación se refiere a los recursos sociales de una organización que aumentan el bienestar de sus integrantes y población objetivo2. El fortalecimiento institucional se refiere al aumento de la capacidad humana, física y financiera de una organización para el desarrollo de sus objetivos. En el concepto de fortalecimiento institucional están implícitos los recursos físicos y humanos con los que cuenta una organización o institución y que pueden contribuir al desarrollo de sus objetivos. Por flexible nos referimos al grado de libertad que tiene una organización para desarrollar sus objetivos.

Esta definición se derivó de diferentes conceptos citados en la literatura del apartado 2 de este estudio. La definición de fortalecimiento institucional se obtuvo de las diferentes acepciones del concepto recogidas de los funcionarios del PCS. Por flexible nos referimos a la libertad que tiene una OSC para desarrollar sus objetivos. 2 Se utiliza beneficiarios y población objetivo de forma indistinta en este estudio, aunque se privilegia el término población objetivo porque así la definen las OSCs que participan en el PCS. 1

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La parte empírica de este estudio se realizó mediante la recolección de información cualitativa y cuantitativa. Las unidades de observación fueron los AREPs y su población objetivo3. La parte cualitativa sirvió exclusivamente para captar información exploratoria de los AREPs y aportar elementos para la selección de la muestra y el diseño del instrumento cuantitativo. La parte cuantitativa, que fue la base de este estudio, consistió en el diseño y aplicación de una encuesta con dos cuestionarios: uno dirigido a los AREPs y el otro a la población objetivo de los AREPs. En el análisis cuantitativo se utilizaron dos metodologías: Análisis de Componentes Principales (ACP) y de variables latentes para estimar los aspectos no observables y multidimensionales de los conceptos de capital social y fortalecimiento institucional. Se estimaron dos Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM, por sus siglas en inglés4) para analizar la relación de los indicadores con los conceptos. Ambos métodos (ACP y SEM) arrojaron resultados similares. En términos generales, se infiere que el PCS tiene efectos en el fortalecimiento institucional de los AREPs, lo cual permite el desarrollo de proyectos en beneficio de su población objetivo. El capital social de los AREPs se obtiene de su fortalecimiento. Los AREPs cuentan con capital social entre sus miembros y su población objetivo, crean redes con otros Actores Sociales con los que se identifican e intercambian información y apoyo, y fomentan la cohesión social. Los resultados de este estudio permitieron identificar los elementos que determinan el fortalecimiento institucional y el capital social de los AREPs, el conocimiento de estos elementos puede generar insumos al PCS para seleccionar los AREPs con avances y/o carencia en alguno de los aspectos identificados y, en consecuencia, focalizar los apoyos para el logro de los objetivos del programa. Otro de los resultados obtenidos consiste en la identificación de los elementos que prevalecen en el vínculo entre el AREP y la población objetivo, así como los de aquellos que inciden en el capital social de la población objetivo. También se observó que el capital social tiene efectos en el fortalecimiento institucional de los AREPs, por lo que esta podría ser un área de focalización de los recursos.

2. Revisión de la literatura

La relación entre el gobierno y las OSCs es cada vez más estrecha; se produce porque las OSCs contribuyen a la prestación de servicios en áreas geográficas de difícil acceso (físico y cultural), y para otorgar servicios a los grupos vulnerables con la suficiencia y oportunidad adecuadas (Evans, 1996). Esta 3 4

Se refiere a la población objetivo de los AREPs que recibe apoyo del PCS. Structural Equations Models.

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relación entre gobierno y OSCs permite el desarrollo de proyectos que implican procesos de autogestión y acciones que propician la generación de capacidades de organización comunitaria, liderazgo social y empoderamiento para la solución de problemas concretos. La relación entre el gobierno y las OSCs permite la permanencia de proyectos y una mejor atención y servicio a los grupos sociales en situación de vulnerabilidad. Los principales objetivos de la relación entre el gobierno y las OSCs consisten en lograr una mayor eficiencia en la distribución de servicios, reducir su duplicidad, lograr economías de escala, fomentar el compromiso cívico y la participación de la comunidad para resolver sus problemas, así como fortalecer la capacidad institucional (Lasker, et al., 2001). En la relación gobierno y OSCs se presentan diferentes formas de colaboración que consisten en acuerdos formales e informales para intercambiar información, conocimientos técnicos y alianzas en las que cada parte aporta recursos y asume ciertas responsabilidades. En la literatura se presentan controversias sobre las ventajas y desventajas de la relación entre el gobierno y las OSCs. Los acuerdos entre el gobierno y las OSCs no solo dependen de la buena voluntad de las partes interesadas para producir algo en común, sino también en su capacidad para manejar la interacción entre las partes (Reich, 2002). Nowland-Foreman (1998) sostiene que los principales problemas de la colaboración en Nueva Zelanda fueron que las OSCs perdieron su autonomía, además de la reducción de la confianza y de la sinergia de la relación. Por otro lado, describen un aumento de la calidad y la eficiencia de la labor de algunas OSCs y mencionan que aumentó su prestación de servicios sociales. Según el Banco Mundial (1998), en los países en desarrollo la mayoría de las OSCs son pequeñas y trabajan en comunidades donde la capacidad de intervención del gobierno es limitada o inexistente. La literatura muestra estudios sobre acuerdos entre gobierno y OSCs para la prestación de atención primaria en salud en Costa Rica, Colombia, Guatemala, Perú y República Dominicana; en un estudio se muestra que los factores que generaron la colaboración entre gobierno y OSCs consistieron en aumentar la cobertura y mejorar la calidad de la atención en este servicio (Abramson, 1999). Para las OSCs, esta colaboración hizo posible su sostenibilidad financiera y la ejecución de su misión social, sin embargo, también reconocen el riesgo de perder su independencia y su identidad. Basándose en la experiencia de estos cinco países, Abramson (1999) hace hincapié en cuatro aspectos que se deben tener en cuenta para la colaboración: el deseo de ambas partes de establecer relaciones contractuales; el escenario político y el marco legal; el nivel de desarrollo organizacional e institucional en ambas partes; y el nivel de riesgo que implica para las partes.

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En el caso de México, la relación entre gobierno y OSCs ha hecho posible la aprobación de la Ley Federal de Fomento a las Actividades Realizadas por Organizaciones de la Sociedad Civil (LFFAROSC), reformada recientemente (2011). En algunos casos las diferencias ideológicas y la competencia institucional alimentan la desconfianza entre estos actores (Torres, 1998). Según Herrera (2000), debe existir un equilibrio en lo que cada actor contribuye, por ejemplo, en el acceso a la información, los recursos y el proceso de toma de decisiones. La autonomía de cada parte debe ser respetada y los mecanismos formales de rendición de cuentas empleados para garantizar la sostenibilidad del acuerdo. Las restricciones financieras, las asimetrías en el poder y la falta de rendición de cuentas son los tres problemas más comunes que surgen en la relación entre las OSCs y el gobierno (Williams, 2000). En cuanto a la rendición de cuentas, la literatura indica la importancia de establecer relaciones contractuales formales, basadas en normas acordadas y procedimientos claros (Mitchell y Shortell, 2000) que constituyen una base de respeto mutuo e igualdad, lo que respalda la sostenibilidad de la relación (Powell, 1999). El desafío consiste en asegurar la rendición de cuentas, sin sacrificar la autonomía de las OSCs (Brock, 2001). Aun cuando se despliegan las bases para la relación equitativa entre gobierno y OSCs, también debe existir claridad sobre el papel que juega cada uno de los actores. Según Zafar et al. (2004), el gobierno es responsable de proveer un mayor bienestar a sus ciudadanos, debe tomar la iniciativa en el desarrollo de políticas de apoyo para la participación de las OSCs en los programas relacionados con el bienestar. El papel de las OSCs consiste en contribuir al desarrollo de las capacidades de los individuos, las comunidades y el gobierno, así como facilitar y apoyar la acción comunitaria. La relación entre la sociedad civil y el Estado establece los precedentes en la relación entre las OSCs y el gobierno. Algunos sostienen que la sociedad civil es un contrapeso para el poder del gobierno y otros la ven como un apoyo para el gobierno. La sociedad civil ha sido vista como independiente del gobierno y también como dependiente financieramente de él (Rosenblum y Post, 2002). Skocpol (1996), afirma que es un error sostener que las empresas y comunidades florecen en la medida en que los gobiernos pierden protagonismo; y que la sociedad civil crece y se fortalece en la medida en que el Estado la alienta de manera activa. Evans (1996), sostiene que la sinergia entre el gobierno y la acción ciudadana se basa en la complementariedad y el embeddedness5. La complementariedad permite las relaciones de apoyo mutuo y el embeddedness, los lazos que unen a ciudadanos y funcionarios públicos. Una de las versiones más The Oxford Dictionary traduce “embeddedness” como “arraigo” o como “involucramiento”. Una propuesta es traducir “embeddedness” como “imbricación”, tal como lo hace de la Garza Toledo (2006). En el sentido sociológico de que los individuos son parte integral de las redes sociales siendo consistente con Granovetter (1985): “embeddedness involves the overlap between social economic ties within and between organizations”. 5

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citadas sobre el peso de la sociedad civil en la eficacia de los gobiernos es la de Putnam, et al. (1993). En su libro Making Democracy Work, atribuye la eficacia de los gobiernos regionales del norte de Italia a las densas "redes de compromiso cívico" promovido por "asociaciones civiles" de todo tipo; menciona que entre más densas sean las redes de este tipo en una comunidad, mayor es la probabilidad de que sus ciudadanos sean capaces de cooperar para beneficio mutuo; y que el capital social que se recoge en las redes horizontales de compromiso cívico refuerza el desempeño de la política y la economía, y no al revés. La literatura enfatiza que el capital social es visto como relaciones que se producen en la estructura social donde confluyen diversos agentes para el logro de objetivos comunes, en esta estructura tienen cabida la sociedad civil organizada y las instituciones donde gobierno y OSCs buscan fortalecer a los beneficiarios de sus proyectos en la búsqueda de su desarrollo. Haciendo referencia al concepto de capital social, Bourdieu (1983), menciona que es “el agregado de los recursos actuales o potenciales ligados a la posesión de una red durable de relaciones más o menos institucionalizadas de conocimiento y reconocimiento mutuo”. El autor analizó el proceso detrás del acceso desigual a los recursos, las diferencias en el poder y la formación de clases y de las élites. Para Bourdieu (1983), la posesión de capital social no necesariamente era igual a la del capital económico, pero consideraba que era un atributo de las élites, un medio por el que las personas mantenían el poder y sus ventajas, mostró que el capital social en general sirve para ocultar los fines de lucro de sus poseedores, y por lo tanto es hostil con la sociedad en general. El capital social, para Bourdieu (1983), permite a las personas mantener su posición privilegiada mediante sus conexiones con otras personas privilegiadas. Coleman (1988), por su parte define al capital social de acuerdo a su función: “no es solo una entidad independiente, sino una variedad de entidades independientes, teniendo dos características en común: todas consideran algún aspecto de la estructura social y facilitan ciertas acciones de los individuos que se encuentran dentro de la estructura social”. Basándose en la teoría de la elección racional, Coleman (1994) concibió al capital social como un elemento de la estructura social, donde existen normas y sanciones que permiten a los individuos cooperar para beneficio mutuo. Las exploraciones de Coleman (1994) sirvieron para enfatizar el hecho de que algunas instituciones y estructuras sociales son más adecuadas que otras para el desarrollo de la reciprocidad, la confianza y la acción individual. Putnam (2000), en su alusión al término, mencionó que “el capital físico se refiere a los objetos físicos, el capital humano a las propiedades de los individuos y el capital social a las conexiones entre individuos –redes sociales y normas de reciprocidad y confianza”. En este sentido, señaló que el capital social está estrechamente relacionado con lo que se conoce como virtudes cívicas. La diferencia es que el capital social enfatiza el hecho de que las virtudes cívicas son más poderosas cuando se encuentran

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involucradas en redes donde prevalecen relaciones sociales recíprocas: “una sociedad con muchos virtuosos pero compuesta de individuos aislados no es necesariamente rica en capital social”. Putnam (1993), analizó las instituciones italianas y observó que la calidad de la vida cívica tiene efectos en la sociedad democrática, menciona que el norte de Italia está más desarrollado que el sur porque los ciudadanos participan más en asociaciones -entre otros factores- y lo hacen con mayor grado de responsabilidad. Posteriormente analizó el capital social en los Estados Unidos en su estudio Bowling alone (1995), reforzando dichos hallazgos. Estas tres definiciones, generalmente aceptadas por la literatura, incluyen recursos que provienen del uso de las relaciones, facilitan acciones en la estructura social y usan las virtudes cívicas involucradas en redes. En este sentido el capital social considera instituciones, relaciones y normas que establecen la calidad y cantidad de las interacciones sociales de una sociedad. Desde esta perspectiva, el capital social no es solo la suma de las instituciones que delimitan a la sociedad –es el pegamento que las mantiene juntas (Banco Mundial, 1998). Desde el enfoque de Burt (2000), el capital social se refiere a los recursos como la información, ideas y apoyo que las personas pueden procurarse a través de las relaciones que mantienen con otras personas. La parte social de estos recursos considerados como capital se refiere a la forma en la que es obtenido, a través de las relaciones interpersonales, a diferencia de otro tipo de capitales como el físico (herramientas, tecnología) o humano (educación, habilidades) que son esencialmente propiedad de las personas y que no dependen de otros. Aunque el capital social comparte atributos con otras formas de capital, es diferente en al menos un aspecto: su creación requiere interacción entre por lo menos dos personas y usualmente entre un grupo más grande. La literatura muestra que la creación de capital social es un proceso complejo influido por algunos factores sociales, políticos y culturales diferentes a otro tipo de capitales. Generalmente, el capital social se asocia con los recursos disponibles que se incrementan a través de las redes y que puede ser usado para una variedad de actividades productivas (Coleman, 1988). En términos generales, el concepto de capital social ha sido asociado con las redes, la confianza, las normas, el asociacionismo, la acción colectiva, la cohesión social, la solidaridad entre otros. La falta de consenso para encontrar una definición única ha extendido también esta dificultad a la medición del término, se reconoce que el capital social es multidimensional y por lo tanto considerar un solo indicador para su estimación podría no terminar captándolo. A continuación, se presentan diversos indicadores que se han usado para medir el capital social. Los estudios recientes que han intentado cuantificar el capital social enfrentan la dificultad de tener una medida única del concepto, como en el caso de la inflación, la producción o el capital físico. Esto se debe a que la definición del capital social es multidimensional, pues incorpora diferentes niveles y unidades de análisis. Cada dimensión del capital social

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contribuye a su significado, aunque cada una por sí sola no es capaz de captar plenamente el concepto en su totalidad (Hean et al. 2003). Algunos autores muestran como principales dimensiones del capital social las siguientes: 

El nivel de confianza (Coleman, 1988; Collier, 1998; Cox, 1997; Kawachi et al., 1999; Kilpatrick, 1999; Leana y Van Buren III, 1999; Lemmel, 2001; Putnam et al., 1993; Snijders, 1999; Welsh y Pringle, 2001)



Las reglas y normas que gobiernan la acción social (Coleman, 1988; Collier, 1998; Fukuyama, 2001; Portes y Sensenbrenner, 1993)



Los tipos de interacción social (Collier, 1998; Snijders, 1999)

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Los recursos que se obtienen de las redes (ABS, 2002; Kilpatrick, 1999; Snijders, 1999)



Otras características de redes (Burt, 1997; Hawe and Shielle, 2000; Kilpatrick, 1999; Putnam, 1995; Hean et al., 2003).

Otros autores han identificado otros grupos de dimensiones, por ejemplo Liu y Besser (2003) identificaron cuatro dimensiones del capital social: lazos sociales informales, lazos sociales formales, confianza, y normas producidas a través de la acción colectiva. Narayan y Cassidy (2001) también identificaron diferentes dimensiones, se muestran en la Figura 1. Figura1 Dimensiones e indicadores del capital social, Narayan y Cassidy (2001)

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Características del grupo

Normas generalizadas

Cercanía Sociabilidad diaria

Dimensiones del capital Social (indicadores)

Conexiones vecinales Voluntariado

Confianza

•Número de membresías •Contribuciones en dinero •Frecuencia de la participación •Participación en la toma de decisiones •Heterogeneidad de la membresía •Fuente de financiamiento del grupo •Ayuda a las personas •Honradez de las personas •Imparcialidad y justicia de las personas •Qué tan bien se sienten las personas solas •Cercanía de las personas

•Sociabilidad diaria •Pedir ayuda a un vecino para el cuidado de un niño enfermo •Pedir ayuda para uno mismo en caso de enfermedad •Si ha sido voluntario •Expectativas del voluntariado •Críticas por no ser voluntario •Contribución de manera equitativa con los vecinos •Si ha ayudado a alguien •Confianza en la familia •Confianza en los vecinos •Confianza en personas con otras características •Confianza hacia los dueños de negocios •Confianza hacia los oficiales de gobierno •Confianza hacia los jueces/policía •Confianza hacia los proveedores de servicios del gobierno •Confianza hacia el gobierno local

Fuente: Narayan y Cassidy, 2001: 59-102.

El análisis de Onyx y Bullen (2001) sugiere que existen ocho distintas dimensiones de capital social, la mayoría se encuentran relacionadas entre sí. Por su parte Grootaert y Bastelaer (2002) sugieren las siguientes dimensiones de acuerdo a su característica estructural, cognitivo u operacional, aparecen en la Figura 2.

Figura2 Dimensiones e indicadores del capital social, Grootaert y Bastelaer (2002)

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•Densidad de la membresía •Diversidad de la membresía •Participación en la toma de decisiones •Extensión de las redes •Reciprocidad en la red •Diversidad de las redes •Sociabilidad

Estructural Membresía Redes sociales

•Confianza generalizada •Confianza interpersonal •Expectativas sobre la reciprocidad •Solidaridad •Reglas y normas

Cognitivo Dimensiones del capital social (indicadores)

Confianza Normas

•Cohesión social e inclusión •Cooperación y colaboración •Empoderamiento y acción política •Conciencia ciudadana •Legalidad •Responsabilidad •Interés público

Operacional Cohesión social Acción colectiva Valores ciudadanos

Fuente: Grootaert y Bastelaer (2002).

Uslaner (2001), resume esta discusión al señalar que es claro que los componentes del capital social necesitan ser tratados como multidimensionales más que en una sola dimensión y ser analizados como interrelacionados entre sí. Estos conjuntos de indicadores proporcionan un marco útil para el diseño de los instrumentos de medición de este estudio. Los indicadores que se consideran incluyen la naturaleza y extensión de la participación de los miembros de diversos tipos de organizaciones, así como las contribuciones que reciben de ellas y las contribuciones que les otorgan. Un enfoque clásico de evaluación de política pública analiza insumos y procesos de una intervención, así como sus resultados. La evaluación de procesos de modelos económicos considera al objeto de la evaluación –el programa–y relaciona sus resultados (ya sea en forma de rendimiento de la producción, efectos o beneficios) con los insumos (entradas, instrumentos) (Hansen, 2005). En este sentido, algunos de los indicadores mencionados sobre capital social se consideran de insumos porque las organizaciones podrían ser mecanismos a través de los cuales el capital social puede ser acumulado, y otros de resultados porque generan el resultado de las estructuras sociales de las organizaciones. Tomando en cuenta las dimensiones del capital social y su conveniencia en el ámbito del PCS, se seleccionaron variables a utilizar para estimar al fortalecimiento institucional. Para su definición, se captó información de los funcionarios del INDESOL y la SEDESOL que operan el programa, quienes han recopilado información de los diferentes foros en los que se ha discutido el concepto de fortalecimiento 11

institucional. En las diferentes discusiones sobre el término se ha observado que fortalecimiento institucional podría estar relacionado con la sustentabilidad financiera que presentan las AREPs sobre sus proyectos; el tamaño del AREP, en cuanto a los recursos humanos que maneja; la flexibilidad que tienen los AREPs para manejar sus recursos; el efecto de sus recursos en sus beneficios y beneficiarios; la estabilidad y satisfacción del personal en el AREP; la independencia que tiene el AREP del PCS para llevar a cabo sus proyectos y la cobertura que alcanza el AREP con dichos recursos. En este estudio se considera que el PCS busca incidir en el capital social de las OSCs a través de su fortalecimiento institucional. El argumento subyacente del vínculo entre las OSCs, el capital social y un programa de gobierno como el PCS es que una mayor densidad asociativa genera mayor capital social disponible en una comunidad con efectos en el bienestar de la misma. En este sentido, el PCS busca contribuir al desarrollo del capital social a través del fortalecimiento de los Actores Sociales u OSCs; trata de fortalecer las capacidades, conocimientos y modelos de intervención social de los Actores Sociales. El PCS busca promover el desarrollo del capital social propiciando la interacción social entre instituciones, Actores Sociales y beneficiarios, busca la inclusión de los Actores Sociales en la toma de decisiones y fomenta la participación de OSCs e instituciones de educación superior y centros de investigación. El PCS promueve proyectos de coinversión a fin de aprovechar, transparentar y hacer más eficiente el uso de los recursos públicos. Los recursos que otorga el PCS son catalogados como subsidios, por lo que los Actores Sociales se encuentran sujetos a la normatividad correspondiente. El criterio de selección de los proyectos es mediante un proceso de dictaminación que considera su viabilidad técnica, metodológica, financiera, así como su contribución para generar capital social. Los proyectos que apoya son para el desarrollo humano y social de los beneficiarios de los Actores Sociales. El PCS busca el fortalecimiento y profesionalización de los Actores Sociales a través de la difusión de conocimiento, metodologías, instrumentos, diagnósticos, evaluaciones, propuestas y recomendaciones para su mejor desempeño. El monto máximo de recursos que el PCS otorga por proyecto, se establece en función de las características y objetivos de cada proyecto con un monto no mayor de un millón de pesos. El porcentaje de coinversión de los Actores Sociales es de por lo menos el 20 por ciento del costo total del proyecto y puede ser en términos monetarios y no monetarios. Cada Actor Social puede presentar hasta dos proyectos diferentes en un mismo ejercicio fiscal, el PCS destina hasta el 1 por ciento del total del presupuesto autorizado para apoyar al fortalecimiento y desarrollo organizacional de los Actores Sociales. A continuación se presenta la información estadística que respalda este estudio.

3. Datos

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La información de este estudio se derivó del diseño de una encuesta y la aplicación de dos instrumentos: un cuestionario dirigido a los responsables del proyecto del AREP, y otro a sus beneficiarios. Para el diseño de la muestra se tomó como universo los 1,532 proyectos apoyados por el PCS en la fecha de corte del 31 de agosto del 20106. Se aplicaron dos instrumentos porque se capta diferente información en cada caso y las unidades de observación son diferentes, el cuestionario dirigido a los AREPs representa la información de la organización, mientras que y el cuestionario dirigido a los beneficiarios representa información de la población objetivo, se refiere más a impresiones del entrevistado. En un primer acercamiento al PCS, se consideró contar con listas de beneficiarios que pudieran generar estimaciones poblacionales. Desafortunadamente, por las características de los proyectos que apoya el PCS no se pudo contar con un marco muestral de la población objetivo7, por lo que cualquier inferencia sobre los beneficiarios es de carácter exploratorio y no inferencial. Los instrumentos de campo estuvieron sujetos a una prueba piloto de la cual derivaron ajustes que fueron integrados en la versión final de los cuestionarios. La prueba piloto se realizó con AREPs que no fueron seleccionadas en la muestra con la finalidad de no “contaminar” el estudio. La selección de las unidades de estudio (AREPs) para el levantamiento se realizó mediante un muestreo estratificado (21 estratos), de conglomerados, y con probabilidad proporcional al tamaño de la población objetivo con un margen de error de +/- 10 por ciento relativo para medias y proporciones, al 95 por ciento de confianza y con una tasa de no respuesta del 10 por ciento. Se consideraron los 1,532 AREPs como unidades primarias de muestreo para el marco muestral, y 984,553 beneficiarios de los AREPs como unidades secundarias de muestreo. Se seleccionó una sobremuestra de 161 proyectos de los AREPs que permitiera hacer ajustes sin alterar las características de la muestra, de estos proyectos se determinaron los 120 que se analizarían. Se realizaron 1,032 entrevistas a beneficiarios de estos últimos; cabe mencionar que la selección de beneficiarios a entrevistar no contó con un marco muestral porque no se tuvo un padrón, por la complejidad de las características de las unidades de observación. El instrumento dirigido a los beneficiarios se aplicó a

Cada mes varía el número de proyectos apoyados por el PCS Se tomó esa fecha de corte porque es el periodo en el que el PCS reporta la resolutiva anual del proceso de dictaminación, el cual incluye la mayor cantidad de proyectos a apoyar en el año fiscal. 7 Por ejemplo en el caso del proyecto apoyado por el PCS cuyo fin es diseñar una webpage para crear conciencia sobre violencia escolar no fue posible conocer a los usuarios de la webpage. Otro proyecto apoyado cuyo fin es construir una cancha de básquet bol para la comunidad, en este caso tampoco fue posible conocer a los usuarios totales, solo algunos de los usuarios asiduos. En otras situaciones tampoco es posible contar con información de los beneficiarios de los proyectos, tal es el caso de mujeres violentadas, que por motivos de confidencialidad no se puede acceder a su información; o aquellos beneficiarios con problemas de discapacidad mental.. 6

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los 1,032 beneficiarios de los 120 proyectos8. Mediante los ponderadores se compensaron las posibilidades de selección de las unidades. En general, la muestra es representativa para las organizaciones que participan en el PCS. Con base en la literatura e información del PCS se generaron los instrumentos para construir los indicadores relacionados con el fortalecimiento institucional y el capital social de los AREPs (Cuadro 1 del Anexo). La unidad de análisis en este caso fueron los AREPs. Con la batería de preguntas del cuestionario aplicado a los AREPs se crearon los siguientes índices para estimar al fortalecimiento institucional: capacidad financiera, escala, flexibilidad, efectividad de los recursos, estabilidad, importancia, independencia y cobertura; también se crearon los siguientes índices para estimar al capital social: confianza, diversidad, extensión, sociabilidad, densidad, colaboración, cooperación, acción política, empoderamiento e inclusión, sus estadísticos se presentan en el Cuadro 2 del Anexo. Los indicadores relacionados con el vínculo del AREP con su población objetivo y los que se refieren al capital social de la población objetivo provienen de la base de datos de la población objetivo; y la unidad de análisis es la población objetivo. Con la batería de preguntas del cuestionario aplicado a la población objetivo se obtuvieron los siguientes índices para estimar la relación de la población objetivo con el AREP: información sobre el AREP, atención del AREP, dependencia del AREP, involucramiento con el AREP, influencia del AREP, bienes y servicios del AREP y satisfacción del entrevistado con el AREP. Los índices para estimar el capital social de la población objetivos fueron: redes, participación, colaboración, cohesión social, empoderamiento, acción colectiva, cooperación, solidaridad y confianza. Sus estadísticos se presentan en el Cuadro 3 del Anexo. A partir de dichos indicadores, se crearon los índices que formaron las variables de estudio. Cada índice se generó con el promedio simple de sus indicadores correspondientes. Se normalizaron, se llevaron a una escala entre [0,1] para evitar problemas de discontinuidad y no diferenciación, y con el fin de facilitar su interpretación. Los índices e indicadores se elaboraron tomando en cuenta la literatura de capital social descrita en la Sección 2 de este documento. Cada uno de estos índices integra como máximo tres preguntas y provienen de variables binarias o categóricas, se hicieron pruebas de correlaciones para observar la aportación de cada indicador al índice. El planteamiento de cada pregunta y selección de las que integraría cada índice se realizó con base en la revisión de la literatura.

Los beneficiarios a entrevistar fueron seleccionados de la siguiente forma: a cada una de las 120 OSCs seleccionadas se le pidió una lista de beneficiarios, en algunos casos fue posible utilizar un sistema aleatorio para la selección de sus beneficiarios, en otros casos (12 OSCs) se utilizó la técnica de bola de nieve para la identificación y localización de los beneficiarios a entrevistar. 8

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Dado que no existe una definición establecida en las reglas de operación del PCS sobre fortalecimiento institucional, y para tener una mayor claridad sobre lo que define al fortalecimiento institucional, se consultó a los funcionarios del PCS. Ellos propusieron buscar aproximaciones asociadas con la estructura interna de los AREPs, y con la estabilidad y otras variables que pudieran afectar el desempeño del AREP en el desarrollo de sus objetivos con la población objetivo. Así, los índices e indicadores sobre fortalecimiento institucional se pudieron esbozar a partir de la información cualitativa y de la proporcionada por el PCS. Se construyó la variable PCS que se refiere a la proporción de recursos que recibe el AREP para llevar a cabo sus proyectos respecto al costo total del proyecto reportado al PCS, y también se normalizó. Se utilizó esta variable monetaria (en porcentajes) como mecanismo de vínculo de los AREPs con el PCS. En las estadísticas del programa, esta es la variable observable disponible que reporta variabilidad en el vínculo del PCS con los AREPs. Sin embargo, podrían existir otros canales y mecanismos a través de los cuales se puede observar el vínculo del PCS con los AREPs y que afectan el fortalecimiento institucional. Por ejemplo, el fortalecimiento institucional de los AREPs se puede incrementar a consecuencia de la relación no monetaria con el PCS a través del proceso de monitoreo y de evaluación que sigue el PCS. En la Gráfica 1 se muestra la distribución de densidad de la variable monetaria (en porcentajes). Gráfica 1 Distribución de los recursos monetarios del PCS asignados a los AREPs

Fuente: Base de datos proporcionada por el PCS.

Para construir esta variable se observó el comportamiento de los recursos presupuestales del programa otorgados a los AREPs, y encontramos que el PCS se distribuye como una función normal; como se observa en la gráfica de Kernel (Gráfica 1), la mayor parte de los recursos se concentran alrededor de $200,000.00. Si se utilizara esta variable en términos monetarios absolutos, no se consideraría la ayuda relativa del programa dado el costo del proyecto, es decir proyectos muy costosos que reciben una cantidad pequeña del PCS podrían tener poca ayuda del programa, y proyectos que reciben una cantidad pequeña del

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PCS pero que cuestan poco estarían recibiendo mucha ayuda del PCS. Dado que con la variable monetaria ambos proyectos estarían teniendo el mismo tratamiento, se decidió utilizar la variable en términos relativos al costo total de los proyectos. Gráfica 2 Distribución del porcentaje de los recursos monetarios del PCS asignados al AREP como proporción del costo total del proyecto

Fuente: Base de datos proporcionada por el PCS del día 31 de agosto del 2010.

En la Gráfica 2 se están considerando los recursos que otorga el PCS al AREP como proporción del costo total del proyecto. Se observa que estos fondos se distribuyen de forma diferente: la distribución está sesgada hacia la izquierda y con media cercana al 80 por ciento. Podemos inferir que los recursos presupuestales del programa, como proporción del costo total de los proyectos, se pueden normalizar re-escalando la variable. En un primer acercamiento exploratorio se observa el comportamiento de las variables de estudio (fortalecimiento institucional y capital social), se describen en las Gráficas 3 y 4. Gráfica 3 Distribución del fortalecimiento institucional en deciles del porcentaje de recursos presupuestales asignados del PCS a los AREP 0.88

Fortalecimiento institucional

0.86 0.84

0.88 0.86 0.84 0.82 0.8 0.78 0.76 0.74 0.72 0.7 0.68

0.82 0.8 0.78 0.76 0.74 0.72 0.7 0.68 1

2

3

4

5

6

7

8

9

1

10

2

3

4

5

6

7

8

9

10

La variable fortalecimiento institucional se construyó con el método ACP, descrito en la siguiente sección. Se utilizó ACP para estimar los aspectos no observables y reducir la dimensionalidad del conjunto de indicadores que representan tanto al índice de fortalecimiento institucional como al índice de capital 16

social. La variable fortalecimiento institucional se distribuyó en grupos de deciles con los recursos del PCS asignados al AREP como proporción del costo total del proyecto. En las gráficas superiores se observa una posible relación entre el índice de fortalecimiento institucional y la distribución de recursos del programa en el promedio. De esta relación se infiere (de forma exploratoria) que los deciles con mayores recursos presupuestales recibidos del PCS son los que tienen mayor fortalecimiento institucional. Gráfica 4 Distribución del capital social en deciles del porcentaje de recursos presupuestales asignados del PCS a los AREP 0.9

Capital social

0.88

0.9 0.88 0.86 0.84 0.82 0.8 0.78 0.76 0.74 0.72 0.7

0.86 0.84 0.82 0.8 0.78 0.76 0.74 0.72 0.7

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

También la variable capital social se construyó con el método de ACP. La variable capital social se distribuyó en grupos de deciles con los recursos del PCS asignados al AREP como proporción del costo total del proyecto. En estas gráficas no se observa una posible relación entre el índice de capital social y la distribución de recursos del programa en el promedio, hipótesis que se analiza más adelante mediante las dos metodologías a utilizar. Por lo pronto, y de manera exploratoria, se podría inferir que no existe una relación directa entre el PCS y el capital social de los AREPs. 4. Metodología y resultados En este estudio se utilizaron ACP, variables latentes y dos modelos de ecuaciones estructurales. Las variables latentes a estimar fueron FI, KS, RA, KSB. En diversas áreas del conocimiento no es posible medir directamente las variables de interés; por ejemplo, los conceptos de inteligencia y de clase social. En estos casos, es necesario recoger medidas indirectas que estén relacionadas con los conceptos que interesan. Las variables de interés reciben el nombre de variables latentes y la metodología que las relaciona con las variables observadas recibe el nombre de análisis factorial. Se refiere a un modelo de regresión múltiple que relaciona variables latentes con variables observadas; el ACP es una expresión del análisis factorial. Una característica de la variable latente es su no observancia, como en psicología la variable latente es la inteligencia, la cual no se puede observar, sino sus manifestaciones. Al no poder acceder directamente al registro de variables latentes, se busca un camino indirecto a través de la estimación de variables observadas.

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Otra característica de la variable latente es su autonomía con respecto de sus variables observadas. Las variables latentes causan la ocurrencia o concentración de las variables observadas en un solo fenómeno; por ejemplo, el capital social genera la ocurrencia de las variables llamadas redes y niveles de confianza. De esta forma, las variables latentes pueden ser observables a través de las relaciones de las variables observadas que confluyen en torno a un fenómeno llamado variable latente. Las hipótesis de trabajo analizadas fueron las siguientes: H1: el PCS afecta el capital social de los AREPs, es decir, entre más financiamiento en términos relativos9 reciben los AREPs del PCS más capital social podrían tener; H2: el PCS afecta el fortalecimiento institucional de los AREPs, es decir, entre más financiamiento en términos relativos reciben los AREPs del PCS, más fortalecidos podrían estar; H3: el fortalecimiento institucional de los AREPs afecta el capital social de los AREP, es decir, entre más fortalecidos estén los AREPs más capital social podrían tener; H4: los AREPs contribuyen a generar capital social en su población objetivo o beneficiarios; H5: el capital social es generado en la interacción de los beneficiarios con los AREPs y entre los AREPs. Estas hipótesis se probarán haciendo uso de los índices obtenidos de la base de datos de los AREPs. Con los índices, obtenidos de la base de datos de la población objetivo, se analizará si los vínculos de los AREPs con su población objetivo afectan el capital social de su población objetivo, y si el fortalecimiento institucional de los AREPs afecta el capital social de la población objetivo y el vínculo del AREP con sus beneficiarios. Los resultados que se obtengan de este análisis no son inferenciales, únicamente exploratorios. Dado que no conocemos el conjunto de variables que determinan al capital social y el fortalecimiento institucional de los AREPs, se utilizó ACP. La idea es reducir la gran cantidad de datos que disponemos y encontrar grupos homogéneos de variables relacionadas con el capital social y el fortalecimiento de los AREPs a partir del conjunto de indicadores creados con la encuesta. Dichos grupos homogéneos se forman con las variables más correlacionadas entre sí y procurando que unos grupos sean independientes de otros. El objetivo consiste en identificar los factores que pueden ser considerados más importantes dentro del análisis. Para ello utilizamos el ACP, ya que esta técnica multivariante permite el tratamiento conjunto de las variables observadas reduciendo así el número de datos, y consiguiendo identificar un grupo de nuevas variables latentes creadas a partir de la combinación de las anteriores variables observadas y, de esta forma, poder sintetizar los datos y relacionarlos entre sí. En el Cuadro 1 se describen las variables observadas a utilizar que estimarán a las variables latentes. En el Cuadro 1 del Anexo aparecen los indicadores y algoritmos utilizados para crear las variables observadas. 9

Se refiere a la medida relativa del financiamiento otorgado, explicada en las Gráficas 1 y 2.

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Cuadro 1 Variables latentes y observadas Variable latente

Fortalecimiento Institucional (FI)

Capital Social (KS)

Vínculos con el AREP (RA)

Capital Social de la población objetivo (KSB)

Variables observadas Capacidad financiera (fin1): Sustentabilidad financiera del AREP y de sus proyectos. Escala (fin2): Tamaño del AREP en recursos humanos. Flexibilidad (fin3): Libertad para ejercer los recursos de los programas del AREP y realizar los trámites con el INDESOL. Efectividad (fin4): Población objetivo y bienes y servicios cubiertos con los recursos recibidos del AREP. Estabilidad (fin5): Permanencia del personal en el AREP y la satisfacción del personal con el AREP. Importancia (fin6): Importancia de los proyectos o programas apoyados por el PCS en el AREP. Independencia (fin7): Relación del AREP con el PCS adicional al financiamiento; ejecución del proyecto sin recursos del PCS; tiempo de obtención de recursos por parte del PCS (por años). Cobertura (fin8): De población objetivo con recursos del PCS y de municipios con recursos del PCS. Confianza (cs1): Confianza interna en el AREP y al PCS. Participación (cs2): Toma de decisiones democráticas y homogeneidad de la población objetivo. Extensión (cs3): Número y frecuencia de colaboraciones y contactos. Sociabilidad (cs4): Participación en reuniones regionales y procesos de dictaminación. Densidad (cs5): Grado de participación de la población objetivo con el AREP. Colaboración (cs6): Colaboración con otros AREPs y entre la población objetivo. Cooperación (cs7): Aportaciones en especie y mediante el trabajo voluntario. Acción política (cs8): Iniciativas para formar el AREP, apoyos de la comunidad hacia el AREP, influencia del AREP en las autoridades. Empoderamiento (cs9): Fortalecimiento del AREP y de la población objetivo para resolver sus propios problemas y lograr beneficios. Inclusión (cs10): Sentido de pertenencia del AREP al PCS. Información sobre el AREP (ba1): Conocimiento del entrevistado del AREP y el PCS. Atención del AREP (ba2): Orientación recibida y amabilidad en el trato del AREP. Dependencia del AREP (ba3): Logro de beneficios con el apoyo del AREP, tiempo de recibir dichos apoyos. Involucramiento con el AREP (ba4): Involucramiento en las tareas del AREP . Influencia del AREP (ba5): Influencia del AREP en los beneficios del entrevistado. Bienes y Servicios del AREP (ba6): Recepción de apoyos y beneficios del entrevistado del AREP. Satisfacción del beneficiario con el AREP (ba7): Percepción de la satisfacción de la población objetivo con el AREP. Redes (csb1): Frecuencia, densidad y extensión en el uso de redes. Participación (csb2): Toma de decisiones democráticas y participación en reuniones o asambleas del AREP y homogeneidad de la población objetivo. Colaboración (csb3): Ayuda de otros AREPs, organización y colaboración con otra población objetivo. Cohesión social (csb4): Percepción sobre la pertenencia al AREP e inclusión del beneficiario al AREP. Empoderamiento (csb5): Fortalecimiento del beneficiario a través de los beneficios obtenidos. Acción colectiva (csb6): Beneficios y resolución de problemas de la localidad/colonia. Cooperación (csb7): Aportaciones para ayudar al AREP y a la colonia/localidad. Solidaridad (csb8): Disposición de ayuda hacia los demás. Confianza (csb9): Confianza al personal del AREP y a otra población objetivo.

Desde el punto de vista teórico, se propone que cada una de las cuatro variables latentes de análisis (fortalecimiento institucional, capital social de los AREPs, vínculos de los AREPs con su población objetivo y capital social de la población objetivo) está relacionada con su respectivo grupo de variables observadas, por esta razón se eligió el ACP para especificar tal hecho. Esta técnica estadística permite representar una estructura lineal con la relación entre un conjunto de variables observables y un atributo no medible directamente. En el Cuadro 1 se presentan los grupos más compactos de variables observables que explican de mejor manera la varianza observada en cada caso.

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Las variables latentes se estimaron a través de sus variables observadas que provienen de los índices obtenidos con la información de la encuesta. Inicialmente, se incluyeron todas las variables observadas para analizar la correlación que presentaban entre ellas en cada uno de sus grupos. Posteriormente se excluyeron del análisis las variables: importancia de los proyectos en el PCS, nivel de independencia del AREP del PCS, cobertura de población objetivo e incidencia en municipios, porque presentaban una baja correlación entre sí en su grupo. Los criterios de exclusión están basados en el método de factorización de ejes principales (PFA); se extrajeron las variables observadas con una correlación menor a 0.5 de acuerdo a Hair et al. (1999)10. Por la misma razón, tampoco se incluyó la variable independencia del análisis de la variable latente vínculos con el AREP. Todas las estimaciones se encuentran ponderadas, incluyendo las matrices de correlaciones, con la finalidad de reflejar las proporciones muestrales en la población de los AREPs11. Las siguientes son una serie de pruebas estadísticas que ayudan a elegir el número de factores a extraer. En cada subconjunto de variables se ha rechazado la hipótesis de esfericidad de acuerdo a la prueba de Bartlett. La prueba de Bartlett contrasta si la matriz de correlaciones es una matriz identidad como hipótesis nula, es decir, que las variables están no correlacionadas; en caso de aceptarse esta hipótesis indicaría que el modelo factorial es inadecuado, en este caso se rechazó la hipótesis nula, por tanto los datos poseen las características apropiadas para la realización del análisis factorial. Analizando los datos correspondientes al estudio de la adecuación de la muestra al modelo, se comprobó que la adecuación muestral a este análisis presenta una buena adecuación a los datos, ya que el estadístico de KMO12 presenta valores arriba de 0.60013 Kaiser (1970), lo que indica buena adecuación de los datos al modelo de análisis factorial. Con la prueba KMO contrastamos que las correlaciones parciales son pequeñas14. Se puede constatar que la significancia es, en cada caso, apropiada, con valores de 0.000, 0.123, por lo que se puede rechazar dicha hipótesis nula de esfericidad de Bartlett, tomando en cuenta el ajuste de las variables mediante el análisis factorial. El Criterio de Kaiser (1970) indica que hay que conservar los componentes principales cuyos valores propios son mayores que la unidad. Otro criterio es observar el porcentaje de la varianza total explicada por cada componente o factor (Cuadro 2), y cuando este llega a un porcentaje acumulado considerado alto, 10

Principal Axis Factoring (PAF), también llamado Principal Factor Analysis (PFA), es un método de extracción de factores, busca reducir los factores (variables observadas) al menor número basado en la correlación de los factores y que generen información sobre la varianza común del conjunto de variables, extrae de la matriz de correlaciones los elementos no redundantes. Hair et al. (1999) proponen que las variables con una correlación menor a 0.5 carecen de una explicación suficiente y no deberían ser consideradas en la interpretación final del análisis. 11 Las estimaciones del ACP se realizaron mediante los programas SPSS y Minitab. 12 Que indica la proporción de la varianza que tienen en común las variables analizadas. 13 A partir de 0.5 se considera que es buena la adecuación muestral para un análisis factorial (Kaiser 1970). 14 Si el estadístico KMO es grande el procedimiento es adecuado, si es pequeño sería inadecuado, este estadístico oscila entre 0 y 1 (Kaiser, 1970).

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dependiendo del contexto, puede esperarse que sea de al menos el sesenta por ciento, lo que significa que el número de factores es suficiente. En otros casos se usan argumentos descriptivos y gráficos. Los componentes que se obtienen tras el proceso de cálculo de raíces y vectores característicos de una matriz simétrica tienen como objetivo contener la mayoría de la varianza observada, con lo que se evita conseguir información redundante. Para que esto suceda las variables han de ser no correlacionadas entre sí y se han de poder expresar como combinación lineal de las variables que realmente han sido observadas. A mayor varianza incorporada en cada una de estas componentes, implica que la misma contiene una mayor cantidad de información. A continuación se muestra el Cuadro 2, con la matriz de varianzas. Cuadro 2 Varianza total explicada

Componente

Índice de Fortalecimiento Institucional (FI)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Índice de Capital Social de las AREPs (KSAREPS)

Índice de vínculos con las AREPs (RA)

Índice de Capital Social de la población objetivo (KSBPobObj)

Autovalores iniciales Total

1.486 .943 .921 .899 .752

Porcentaje de la varian za 29.712 18.860 18.414 17.973 15.040

Porcentaje acumu lado

Total

29.712 48.573 66.987 84.960 100.000

2.379 1.207 1.172 1.114 .978 .847 .724 .631 .482 .465

Porcentaje de la varian za 23.793 12.067 11.718 11.144 9.784 8.474 7.237 6.314 4.819 4.650

Porcentaje acumu lado

Total

23.793 35.861 47.579 58.722 68.506 76.980 84.217 90.531 95.350 100.000

2.329 1.092 .766 .737 .643 .433

Porcentaje de la varian za 38.820 18.193 12.772 12.290 10.712 7.213

Porcentaje acumu lado

Total

38.820 57.014 69.785 82.075 92.787 100.000

3.761 1.391 1.070 .945 .678 .440 .321 .275 .120

Porcentaje de la varian za 41.788 15.452 11.886 10.505 7.531 4.885 3.562 3.053 1.339

Porcentaje acumu lado 41.788 57.240 69.125 79.630 87.161 92.046 95.608 98.661 100.000

El porcentaje de la varianza explicada acumulada en el índice de fortalecimiento institucional es de 48.57 por ciento, en el índice de capital social de las AREPs es de 35.86 por ciento, en el índice de vínculos con las AREPs es de 57.01 por ciento, en el índice de capital social de la población objetivo 57.24 por ciento, por lo que consideramos que este puede ser un valor suficiente para estimar que dos es un número de factores adecuado. De esta manera se decidió considerar dos componentes para el análisis. Gráfica 5 Gráficas de sedimentación de los cuatro índices FI, KS, RA, y KSB

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En la Gráfica 5 se presentan las gráficas de sedimentación de las componentes; estas suelen ser utilizadas también como contraste gráfico para conocer el número de componentes a retener. Según este criterio se retienen todas las componentes que están situadas previamente a la zona de sedimentación, entendiendo por esta la parte del gráfico en la que los componentes empiezan a no presentar pendientes fuertes, que para estos datos puede ser a partir de la componente dos. Cuadro 3 Matriz de componentes Índice de Fortalecimiento Institucional (FI) Cap_financiera Escala Flexibilidad Efectividad Estabilidad

PC1 .499 .574 .505 .468 .658

PC2 .454 -.200 -.349 .661 -.372

Índice de Capital Social de las AREPs (KSAREPS) PC1 PC2 Confianza .502 -.681 Participación .104 -.042 Extensión .424 .185 Sociabilidad .177 -.030 Densidad .472 .599 Colaboración .607 .254 Cooperación .402 .028 Acc_política .632 .112 Empoderam .626 .096 Inclusión .601 -.510

Índice de vínculos con las AREPs (RA) Información Atención Involucra-miento Influencia Bienes y Servicios Satisfacción

PC1 .150 .755 .539 .676 .610 .786

PC2 .896 -.178 .441 -.185 -.168 -.013

Índice de Capital Social de la población objetivo (KSBPobObj) PC1 PC2 Redes .827 -.230 Participación .484 .010 Colaboración .814 -.194 Cohesión Social .454 .664 Empodera-miento .534 .590 Acción colectiva .774 -.096 Cooperación .605 -.163 Solidaridad .186 .637 Confianza .830 -.264

Método de extracción: Análisis de componentes principales; 2 componentes extraídos por índice.

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Considerando los resultados de las pruebas anteriores optamos por extraer dos componentes por cada medida, obteniendo la matriz que se presenta en el Cuadro 3. El objetivo es observar el comportamiento de las variables observadas que se incluyen en las dos componentes y que explican a las variables latentes FI, KS, RA, y KSB. En el Cuadro 3 se observa que las variables que explican principalmente a FI en la componente uno son: estabilidad (0.658) y escala (0.574); esta componente explica por sí sola 29.712 por ciento de la varianza total. La capacidad financiera (0.454) y efectividad (0.661) son las variables con mayor correlación positiva en la componente dos, esta componente explica 18.860 por ciento de la varianza total. De igual forma las variables que sobresalen para explicar KS en la componente uno son: colaboración (0.607), acción política (0.632) y empoderamiento (0.626); esta componente explica el 23.793 por ciento de la varianza total. La variable con mayor correlación positiva en la componente dos es densidad (0.599), esta componente explica 12.07 por ciento de la varianza total (Cuadro 3). Se observa que las variables que sobresalen para explicar RA en la componente uno son: atención (0.755) y satisfacción (0.786); esta componente explica 38.820 por ciento de la varianza total (Cuadro 3). En la componente dos la variable que sobresale es la información (0.896); esta componente explica el 18.193 por ciento de la varianza total (Cuadro 3). En el caso de KSB la variable con mayor correlación positiva con la componente uno es la confianza (0.830); esta componente explica 41.788 por ciento de la varianza total (Cuadro 3). En el caso de la componente dos la mayor correlación positiva es con la cohesión social (0.664), esta componente explica 15.452 por ciento de la varianza total (Cuadro 3). Una vez que se han obtenido las componentes obtenemos las puntuaciones factoriales mediante una estimación para cada AREP en cada factor extraído, esto con el fin de valorar la situación de los AREPs frente a estas nuevas variables latentes construidas (FI, KS, RA, y KSB) a partir de la reducción de las variables iniciales introducidas en el análisis. Se obtiene finalmente la matriz de coeficientes para el cálculo de las puntuaciones factoriales presentada en el Cuadro 4. Este contiene las ponderaciones para cada variable, lo que permite calcular las puntuaciones factoriales. Dichos coeficientes representan el peso con el que cada variable observada contribuye en cada componente principal. Mediante estos coeficientes estimados se puede construir una ecuación lineal con base en las variables y las puntuaciones factoriales. A partir de estas ecuaciones se elaboraron las variables de fortalecimiento institucional y capital social utilizadas en las Gráficas 3 y 4. Estos coeficientes explican el sentido (positivo o negativo) y la intensidad de la relación entre las variables observadas y las variables latentes según su componente. Estos coeficientes permiten observar el peso y sentido de las variables

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observadas para explicar a las variables latentes. Los pesos representan las correlaciones entre los factores y las variables observadas. Cuadro 4 Matriz de coeficientes para el cálculo de las puntuaciones factoriales Índice de Fortalecimiento Institucional (FI)

Índice de Capital Social de las AREPs (KSAREPS)

Cap_financiera Escala Flexibilidad

PC1 .336 .387 .340

PC2 .481 -.212 -.370

Confianza Participación Extensión

PC1 .211 .044 .178

PC2 -.565 -.035 .153

Efectividad Estabilidad

.315 .443

.701 -.394

Sociabilidad Densidad

.075 .198

-.025 .496

Colaboración

.255

.210

Cooperación Acc_política Empoderam Inclusión

.169 .266 .263 .252

.023 .093 .080 -.422

Índice de vínculos con las AREPs (RA)

Información Atención Involucramiento Influencia Bienes y Servicios Satisfacción

Índice de Capital Social de la población objetivo (KSBPobObj)

PC1 .064 .324 .231

PC2 .821 -.163 .404

Redes Participación Colaboración

PC1 .220 .129 .216

PC2 -.165 .007 -.140

.290 .262

-.169 -.154

Cohesión Social Empoderamiento

.121 .142

.477 .424

.337

-.012

Acción colectiva

.206

-.069

Cooperación Solidaridad Confianza

.161 .049 .221

-.117 .458 -.190

El siguiente conjunto de gráficas muestra la representación conjunta de variables y las componentes simultáneamente. Gráfica 6 Biplot de cada conjunto de variables y componentes principales

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Este conjunto de gráficas (6) muestra: los ángulos entre los vectores observados (variables observadas) y las direcciones asociadas a los componentes. Los ángulos son más pequeños cuanto más grandes las correlaciones entre dichos vectores15. En términos generales, se observa una alta correlación entre las variables y una orientación hacia el primer cuadrante donde se ubican los niveles más altos de ambas componentes. El objetivo es observar la contribución de las variables observadas para explicar las variables latentes; según lo que se muestra en la Gráfica 6 algunos indicadores podrían no reflejar una relación positiva con las componentes que explican a las variables latentes. La matriz de coeficientes del Cuadro 7 muestra variables observadas cuya contribución a las variables latentes es muy pequeña, lo cual sugiere aumentar el umbral de decisión o rotar los outputs. Se rotaron los outputs con el fin de obtener un patrón pesos donde los elementos de los pesos se concentraran principalmente en un factor y de forma más débil en los otros factores, las rotaciones fueron ortogonales permitiendo a los factores correlacionarse. Al rotar los outputs las variables observadas se encontraron en grupos mutuamente excluyentes, de modo que los pesos fueron altos en unos pocos factores y bajos en el resto. El hecho de rotar los factores siempre es controvertido ya que se pueden elegir los ejes que resulten de mayor conveniencia. Sin embargo, se puede considerar que una rotación es solo un medio para conseguir unos ejes que permitan describir los puntos de la muestra de la manera más simple posible. Los resultados no variaron significativamente y se presentaron pesos positivos y negativos; se consideraron los outputs de la Gráfica 6 con la finalidad de inferir posibles variables latentes de primer y segundo orden. El índice de FI, en la componente 1, muestra que todas las variables observadas explican a FI en la misma dirección e intensidad, pero el resto de indicadores sugiere índices que están revelando la existencia de variables latentes de primer orden y que KS,

15

Un ángulo recto sugiere no relación lineal de la variable con la componente, mientras que un ángulo de 180° implica una relación lineal perfecta y negativa de la variable con la componente.

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RA y KSB podrían ser variables latentes de segundo orden, lo cual respalda el planteamiento de nuestros modelos estimados posteriormente a través del SEM. Tomando en cuenta las variables obtenidas por ACP, se observó el porcentaje de AREPs con el más alto fortalecimiento institucional y capital social. La Gráfica 7 muestra el porcentaje de AREPs que se encuentran en los cuadrantes determinados por la componente 1 y la componente 2 del fortalecimiento institucional. Se observa que el 25.8 por ciento de los AREPs presenta alto fortalecimiento institucional (cuadrante I); el 51.7 por ciento de los AREPs presenta alto fortalecimiento institucional (cuadrante I + cuadrante II); el 52.5 por ciento de los AREPs presenta alto fortalecimiento institucional (cuadrante I + cuadrante IV); el 78.3 por ciento de los AREPs presenta alto fortalecimiento institucional (cuadrante I + cuadrante II + cuadrante IV); y el 21.7 por ciento de los AREPs presenta bajo fortalecimiento institucional (cuadrante III). Gráfica 7 Componentes del fortalecimiento institucional

La Gráfica 8 muestra el porcentaje de AREPs que se encuentran en los cuadrantes determinados por la componente 1 y la componente 2 del capital social de los AREPs (KS). En la Gráfica 8 se observa que 30.8 por ciento de los AREPs presenta alto capital social (cuadrante I); 51.7 por ciento de los AREPs presenta alto capital social (cuadrante I + cuadrante IV); 51.7 por ciento de los AREPs presenta alto capital social (cuadrante I + cuadrante II); 72.5 por ciento de los AREPs presenta alto capital social (cuadrante I + cuadrante II + cuadrante IV); y el 27.5 por ciento de los AREPs presenta bajo capital social (cuadrante III). Gráfica 8 Componentes del capital social de los AREPs

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El método de componentes principales sugiere considerar las dos componentes con sus respectivos pesos para representar las variables latentes FI, KS, RA, y KSB. En este análisis no se observa una relación entre los recursos que asigna el programa para llevar a cabo los proyectos de los AREPs y los componentes encontrados de las variables latentes. En el siguiente análisis, se buscará probar esta relación mediante el método variables latentes en dos modelos de ecuaciones estructurales. Los modelos de ecuaciones estructurales han sido ampliamente usados en el área de psicometría (Bollen, 1989; Muthén, 1984; Skrondal y Rabe-Hesketh, 2004), y más recientemente en econometría (Di Tommaso, 2007; Di Tommaso, Raiser y Weeks, 2007; Krishnakumar, 2007). En este análisis se estiman modelos de ecuaciones estructurales16 y variables latentes (Wright, 1921; Haavelmo, 1943; Pearl, 2000). Se estimaron los SEM para captar la influencia mutua entre los indicadores de ambos conceptos y la relación entre las variables. Se utilizaron variables latentes para estimar los aspectos no observables y multidimensionales de los conceptos de capital social y fortalecimiento institucional. Dado que muchos de los aspectos del capital social y el fortalecimiento institucional son no observables, el SEM: (1) asume que el capital social y el fortalecimiento institucional pueden ser observables a través de características observables inferidas mediante respuestas subjetivas; (2) toma en cuenta la naturaleza interdependiente de las dimensiones del capital social y las del fortalecimiento institucional a la vez que la presencia de influencias externas; (3) cualquier indicador puede ser solo una

El objetivo de los modelos Structural Equation Model (SEM) es generar una matriz de covarianzas muestral a partir de los datos obtenidos en la encuesta y compararla con la matriz de covarianzas poblacional del modelo propuesto. 16

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medida parcial del capital social o el fortalecimiento institucional. Se utiliza SEM17 para observar la relación entre el capital social, fortalecimiento institucional y PCS y la interdependencia entre las diferentes dimensiones de estos conceptos y sus causas exógenas; es decir la simultaneidad entre las variables observadas que estiman a las variables latentes, considerando que los aspectos observables de estas variables influyen unos en otros para determinar por un lado, el capital social y, por otro, el fortalecimiento institucional. La finalidad de estos dos modelos consiste en probar: a) si el conjunto de variables observadas estiman los constructos o variables latentes; y b) probar las hipótesis de trabajo. Se plantean dos modelos, el primero estima las relaciones entre el capital social, el fortalecimiento institucional y los recursos presupuestales del programa; el segundo explora la relación entre el fortalecimiento institucional, los vínculos del AREP con la población objetivo y el capital social de la población objetivo. El primer modelo SEM es un modelo estructural cuyo propósito es obtener información para probar si un conjunto de relaciones observadas ajusta a ciertas relaciones teóricas. El primer modelo analiza el comportamiento únicamente de los AREPs y explora las hipótesis de trabajo: H1, H2, H3. El segundo modelo SEM, es de medición, analiza el comportamiento de los AREPs y su población objetivo y explora las hipótesis de trabajo H4, H5. Los resultados que se reportan en el modelo dos (Diagrama 2 del Anexo) son exclusivamente de carácter exploratorio y no inferencial18. En nuestro primer modelo consideramos: (1) que el capital social (KS*) y fortalecimiento institucional (FI*) son latentes, no observables e interdependientes y son las variables endógenas claves de nuestro modelo; (2) los indicadores observados del capital social y el fortalecimiento institucional (fin1, fin2, fin3, fin4, fin5, fin6, fin7, fin8 y cs1, cs2,cs3, cs4,cs5,cs6,cs7,cs8, cs9, cs10) son medibles y están ligados a KS* y FI*; (3) el capital social y el fortalecimiento institucional están influidos por una serie de factores observables que representan las causas externas o variables exógenas (factores institucionales), en este modelo este factor está representado por los recursos que aporta el programa para realizar sus objetivos (PCS). El Cuadro 5 y los Diagramas 1 y 2 formalizan este marco de análisis. Todas las variables están expresadas en vectores, las variables observadas (PCS, fin y cs) están encerradas en cuadros, y las no

Los modelos SEM pueden ser útiles en este tipo de casos por sus aportes a la determinación simultánea, su dependencia en causas externas y su imposibilidad en la medición directa. 18 Las descripciones reportadas en el modelo de la población objetivo corresponden a las observaciones obtenidas en el levantamiento y no representan al universo de la población objetivo de las AREPs, dadas las características del PCS que impiden tener el universo de la población objetivo. 17

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observadas en círculos, las flechas representan relaciones entre las variables, la flecha no significa causalidad19. Cuadro 5 Notaciones del marco teórico general Símbolo Variables KS* FI* cs1,…, cs10 fin1,…, fin8 PCS Coeficientes τ Λa Λb D

Dimensión

Definición

mX1 nX1 pX1 qX1 rX1

Vector de indicadores de capital social latentes/no observables endógenos (KS) Vector de indicadores de fortalecimiento institucional latentes/no observables endógenos (FI) Vector de indicadores observados del capital social Vector de indicadores observados del fortalecimiento institucional Vector de factores institucionales exógenos de y*, recursos que aporta el programa para cubrir sus objetivos (PCS)

(C-1) X 1 pXm qXn pXr qXr mXm

Vector Threshold (C-1 thresholds para las categorías C) Matriz de medición de las pendientes o pesos, en la relación de cs con KS* y de fin con FI*

Γa Γb Matrices de covarianzas Φa pXp Φb qXq Ψ mXm Υ rXr

Matriz de coeficientes del factor institucional exógeno (PCS) Matriz de coeficientes de las variables latentes endógenas (capital social y fortalecimiento institucional) Matrix de covarianzas de los residuales en las ecuaciones de medición (e2,…,e9) Matrix de covarianzas de los residuales en las ecuaciones de las variables latentes (z1, z2) Matrix de covarianzas de los residuales en las ecuaciones de los factores institucionales (e1)

El modelo de ecuaciones estructurales generalizado consiste en una parte estructural que muestra la influencia de las variables latentes en otras y la influencia de variables exógenas en ellas y en un aspecto de medición que especifica la relación entre las variables observadas (cs1,…,cs10 y fin1,…fin8) y las variables latentes (KS* y FI*). Siguiendo a Bollen (1989) y Muthén (1984), nuestro marco es formalizado por el siguiente conjunto de ecuaciones. Las ecuaciones 1a y 1b representan el modelo de la variable latente o el modelo estructural y la ecuación 2 forma el modelo de estimación. ΓaKSi*+Ɛia=0

(1a)

ΓbFIi*+Ɛib=0

(1b)

PCSi=h(KSi*, FIi*)+ζi

(2)

Donde i denota el proyecto de la AREP en el PCS. Las ecuaciones [1a] y [1b] denotan el vector de indicadores de capital social y fortalecimiento institucional endógenos, respectivamente, con sus correspondientes matrices de coeficientes y el vector de términos de error del modelo. Como el vector de indicadores observados (cs1,…,cs10 y fin1,…,fin8) incluye diferentes tipos de indicadores continuos y 19

En el caso de las variables que estiman a los constructos o variables latentes la flecha es al revés porque la influencia simultánea de las variables determina la variable latente que representa a cada una de sus observadas.

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ordenados categóricamente especificamos una relación no lineal para la estimación de las variables latentes. Si todos los indicadores observados en cs1,…,cs10 y fin1,…,fin8 fueran continuos, entonces la relación (2) podría ser escrita como: PCSi= ΛaKSi*+ ΛbFIi*+ζi

(3)

En la presencia de indicadores cualitativos, la naturaleza de la función h(.) depende del tipo de indicador (dicotómico o categórico). Por simplicidad de notación consideramos jth el indicador número th. En este caso las variable csij y finij están relacionadas con el indicador de la siguiente forma para indicadores dicotómicos: csij o finij =

1 si csj o finj≥0 0 si csj o finj