Evaluación de Impacto Social en Proyectos de Innovación Vía STATA, Métodos: Estimación por Variable Instrumental, Regresión Discontinua, Elección de método a usar

Authors

Juan Mejía-Trejo
Profesor Investigador Titular B CUCEA-Universidad de Guadalajara
https://orcid.org/0000-0003-0558-1943

Keywords:

Impacto social, Stata, Variable instrumental, Regresión discontínua

Synopsis

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 obra: EVALUACIÓN DE IMPACTO SOCIAL EN PROYECTOS DE INNOVACIÓN VÍA STATA. Métodos: Estimación por Variable Instrumental, Regresión Discontinua, Elección de método a usar TOMO II, 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 oportuni- dades que se vislumbran en la era PosCOVID-19, que demanda que los recursos y acciones de innovación a diseñar e implementar, relfejen altos estándares de impacto social que fomenten el bienestar, particularmente en los países emergentes.

Para logralo, esta obra está dividida en una colección de dos tomos, correspondiendo al Tomo II:

Capítulo 6. Estimación por Variable Instrumental (VI. Instru- mental Variable). En este capítulo reporta al lector los tipos de estima- ciones, el enfoque de mínimos cuadrados de dos etapas, lo que implica el cumplimiento imperfecto y los instrumentos débiles en los estimados, lo que significa el efecto de tratamiento marginal y lo que significa la promo

ción aleatoria en la técnica, lista de verificación. Cierra el capítulo con los alcances y limitaciones, así como con un ejemplo de aplicación en STATA. Capítulo 7. Regresión Discontínua (RD. Regression Discontinuity). El capítulo está diseñado para presentar la teoría de la regresión de discon- tinuidad, tanto nítida como difusa, los pasos que conllevan a su aplicación, posibles variaciones, la verificación de la validez del diseño, ventajas y desventajas de la técnica, comparaciones con otras (pipeline), limitaciones y alcances de la técnica, lista de verificación. Se incluye un ejemplo utili-

zando STATA.
Capítulo 8. Elección del método a utilizar. Dada la variedad de técnicas

a utilizar y con el fin de ayudar al lector a identificar la más adecuada, este capítulo está diseñado para explicar la importancia de determinar los grupos de comparación, la implicación de lo que es la prospectiva y cómo crear un grupo de comparación, la identificación de los beneficiarios y su priorización. Lo cual, sirve para dar base a cómo comparar y respaldar a los métodos de evaluación de impacto, lo que significa determinar la unidad de intervención mínima, cómo lograrlo y evitar sus dificultades de imple- mentación. Dada la intervención humana, se percibe cómo interviene la conducta y sus efectos no intencionados, la imperfección del cumplimiento, los efectos indirectos o de derrame (spillover) y el desgaste en la muestra. Se aportan sugerencias de diseño así como el tomar en cuenta los efectos y su persistencia en el tiempo. Asimismo, se explica la posibilidad de combinar diversas opciones de tratamiento en la evaluación de impacto en diferentes niveles de tratamiento así como la adaptación de evaluación de intervenciones múltiples.

Capítulo 9. Elección de la muestra y diseño de recolección de datos.

Con el fin de apoyar a un prospecto de proyecto, se dan aquí los elementos para determinar la muestra a partir de los métodos de muestreo más cono- cidos, lo que implica el cálculo de potencia de muestra así como los grupos de tratamiento vs comparación. Se citan los errores potenciales que se deben evitar, se define qué es y cómo calcular la potencia estadística, el significado de los clúster relacionado a la asignación aleatoria, recomenda- ciones para recopilar datos y cómo hacerlos indicadores que midan.

Capítulo 10. Lineamientos de gestión de proyectos de evaluación de impacto. En este capítulo, se resalta la importancia de los proyectos de innovación en el impacto social, cómo la sociedad se involucra y hace más participativa en las etapas de proyectos de innovación, se especifica a la empresa y su compromiso social, se plantean en general, objetivos de desa- rrollo sostenible de la ONU y el capital comunitario. Con esto de referencia, se especifican los componentes del equipo de gestión de la evaluación de impacto, sugiriendo cómo establecer colaboraciones y determinando tanto un cronograma como un presupuesto a un proyecto de gestión de proyectos de evaluación de impacto.

Capítulo 11. Evaluación de impacto social en la era PosCOVID-19.

Finalmente, se cierra la obra con la descripción general del fenómeno COVID-19 a nivel mundial así como su impacto económico, comercio internacional e internet. Para América Latina y el Caribe, se describen las oportunidades de la evaluación de impacto social en la introducción de innovaciones en los sistemas de salud, educación, empleo y pobreza, en la mipyme. Se concluye con un reporte sobre futuro mundial posCOVID-19, el impacto social del COVID-19 en México así como la estructura opera- tiva estrategias ante COVID-19, que son las bases para la introducción de evaluación de impacto social en la introducción de innovaciones en la era PosCOVID-19.

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Author Biography

Juan Mejía-Trejo, Profesor Investigador Titular B CUCEA-Universidad de Guadalajara

Dr. Juan Mejía Trejo
He is born in 1964 in CDMX, México.
As professional experience:
1986-1987. Quality Department Control in KOKAI Electrónica S.A.
1987-2008. Former Internal Plant Exploitation Manager at Teléfonos de México S.A.B. Western Division.
As academic experience :
1987. He earned his degree in Communications and Electronics Engineering from the Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, Instituto Politécnico Nacional (ESIME at the IPN)
2004. He earned his master’s in Telecommunications Business Administration from INTTELMEX and France Telecom.
2010. He earned his doctorate in Administrative Sciences from the Escuela Superior de Comercio y Administración (ESCA at the IPN)
2011.He is a member of the Sistema Nacional de Investigadores (SNI) Level I of the Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) , México.
2010 to the present, he is Titular Research Professor B at the Department of Marketing and International Business at the Universidad de Guadalajara, México.
2018-2020. He earned his master’s in Valuing Business in the Centro de Valores S.C. México.
2019.He earned Level II of the SNI/CONACYT
2015-2022.He earned the Coordination of the Doctorate in Management Sciences at the Universidad de Guadalajara.

Currently, he is the founder of the AMIDI (Academia Mexicana de Investigacion y Docencia en Innovación SC) (https://amidi.mx/) as well as founder and editor-in-chief of the scientific journal Scientia et PRAXIS (https://scientiaetpraxis .amidi.mx/index.php/sp)
https://orcid.org/0000-0003-0558-1943

His line of research is Innovation Management, publishing articles and books that can be found on the Internet.
Email: jmejia@cucea.udg.mx

Dr. Juan Mejía Trejo
Nacido en la CDMX (1964).México.
Con experiencia profesional:
1986-1987. Departamento de Control de Calidad KOKAI Electrónica S.A.
1987-2008.Gerente de Explotación de Planta Interna en Teléfonos de México S.A.B. División Occidente.
Con experiencia académica:
1987 obtiene su licenciatura en Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica de la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica del Instituto Politécnico Nacional (ESIME del IPN)
2004 egresa como Maestro en Administración Empresas de Telecomunicaciones por el INTTELMEX y France Telecom.
2010 obtiene su grado como Dr. en Ciencias Administrativas de la Escuela Superior de Comercio y Administración (ESCA del IPN)
2011 Ingresa al Sistema Nacional de investigadores Nivel I del CONACYT
2010 a la actualidad es Profesor Investigador Titular B en el Departamento de Mercadotecnia y Negocios Internacionales, de la Universidad de Guadalajara, México.
2018-2020 egresa como Maestro en Valuación de Negocios en Marcha por el Centro de Valores , S.C. México.
2019 Actualización en el Sistema Nacional de Investigadores como Nivel II
2015 a 2022 Coordinador del Doctorado de Ciencias de la Administración de CUCEA de la Universidad de Guadalajara.

2019 a la fecha, es fundador de la AMIDI (Academia Mexicana de Investigación y Docencia en Innovación SC) (https://amidi.mx/) así como fundador y editor responsable de la revista científica Scientia et PRAXIS (https://scientiaetpraxis.amidi.mx/index.php/sp)

Línea de Investigación la Administración de la Innovación, realizando publicaciones de artículos y libros localizables en Internet.

ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0558-1943
email: jmejia@cucea.udg.mx

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Published

December 30, 2021

Details about this monograph

ISBN-13 (15)

978-607-571-167-6

doi

10.55965/abib.9786075711676.2021b