Reseña

En el mundo empresarial e industrial, el diseño e implementación de proyectos normalmente toma en cuenta el impacto económico, financiero y hasta el político o ambiental en la introducción de innovaciones. Sin embargo, en los primeros veinte años del siglo XXI, han sucedido diversos acontecimientos que han demostrado que la evaluación de impacto social en la generación de bienestar, es de vital importancia.
De hecho, en los tiempos de la nueva normalidad que se avizora como la era PosCOVID-19, esto toma particular relevancia dado que todas las políticas y acciones que emitan empresas y gobiernos, deberán contar con el aval necesario de una evaluación de impacto social a la introducción de innovaciones.
Es por esta razón, que la presente obra está orientada a describir tanto a propios como ajenos al tema, lo qué es el impacto social, sus características, condiciones e implicaciones, los principales métodos utilizados para calcularla así como las oportunidades que se vislumbran en la era PosCOVID-19, que demanda que los recursos y acciones de innovación a diseñar e implementar, reflejen altos estándares de impacto social que fomenten el bien- estar, particularmente en los países emergentes.
Para logralo, esta obra presenta los siguientes contenidos:
Capítulo 1. Conceptos básicos. Este capítulo está orientado a explicar qué son los impactos sociales, las razones de por qué evaluar, la diferenciación entre monitoreo vs. evaluación, los indicadores de ambos, lo que implica un monitoreo basado en resultados y su configuración. Esto permite definir mejor la idea sobre lo que son las evaluaciones de impacto, su relación como estudios de eficacia y efectividad, las implicaciones sobre la evaluación operativa así como sus características de impacto cualitativo y cuantitativo además del punto de referencia en el que se requiera la evaluación de impacto ya sea con prospectiva o con retrospectiva. Realizar cualquier evaluación de impacto social para la introducción de innovaciones, requiere reconocer al grupo de tratamiento y al de control, lo que necesita resolver el problema de cómo determinar al grupo contrafactuales; con y sin comparaciones así como su relación con el sesgo. Se aporta una descripción de caso, explicando el sesgo de selección, en un escenario ex post y explicando a su vez las características que le acompañan como evaluaciones de procesos y de evaluación de proyectos, la importancia del análisis de costo-beneficio y costo-efectividad así como la ética en la evaluación de impacto social en la introducción de innovaciones.
Capítulo 2. Preparación, inferencia causal y contrafactuales.
Dada la preparación de los grupos de tratamiento y de control, este capítulo está diseñado para considerar los pasos que sirvan a la construcción de escenarios contrafactuales que posibiliten a los grupos, explicar la construcción de una teoría del cambio, explicar los eslabones de una cadena de resultados, las técnicas que facilitan especificación de las preguntas de la evaluación, la selección de indicadores de resultados y desempeño, realizar una lista de verificación basada en los datos para los indicadores. De esta manera, se equipa al investigador para realizar inferencia causal, la descripción y estimación de los contrafactualuales, a través de dos casos de estudio con los que se cierra el capítulo.
Capítulo 3. Aleatorización. Es a partir de este capítulo hasta el 7, donde se inicia con las diferentes técnicas basadas en el software de STATA 14, por lo que se recomienda, si no está familiarizado con el software, iniciar con el Anexo: Introducción a STATA. Esto le permitirá comprender las reglas de operación así como de acceder a los archivos del caso de ejemplo que se estará tratando y que se encuentran alojados en el enlace: https://amidi.mx/en publicaciones/archivo de soporte e-libros. Así, el capítulo 3 le permitirá al lector conocer las características de la asignación aleatoria, ventajas y desventajas de su uso, las condiciones recomendables para su aplicación, las implicaciones éticas, los diferentes métodos de aleatorización que existen, listas de verificación para llevarlo a cabo así como un ejemplo con STATA para su comprensión.
Capítulo 4. Propensión de coincidencia de puntaje (PSM Propensity Score Matching). Explica al lector más asiduo, qué es y qué hace esta técnica, los supuestos y reglas que deben reunirse para su aplicación, pasos para lograrlo así como uso de técnicas complementarias. Se debaten sus ventajas y desventajas de uso y se completa con un ejemplo de STATA para comprobar su comprensión de uso.
Capítulo 5. Doble Diferencia (DD Double-Difference). El capítulo está diseñado para explicar el método qué es, cómo se usa, lo que sucede en el mismo a través del uso de panel de efectos fijos, cómo implementarlo, ventajas y desventajas, su utilidad, tendencias, modelos alternativos, la posibilidad de combinarlo con el PSM, ajustes, limitaciones, concluyendo con un ejemplo de STATA para comprobar su comprensión de uso.