El día 1 de Diciembre de 2021, ADN@+ publicó su IV Sondeo de Convergencia (2016-2021) entre los Líderes del Diálogo Hexagonal (Hispano-Parlante a nivel global):
"SONDEO DE POLÍTICAS, IDEOLOGÍAS Y
BUENAS PRÁCTICAS CORPORATIVAS DE COHESION SOCIAL":
Aquí se pueden descargar los documentos de sondeos previos (desde hace 5 años):
La consulta se hace a un grupo de voluntarios de entre 50 a 100 miembros del diálogo en torno a lo siguiente:
PREGUNTA GENERAL DE INVESTIGACIÓN:
¿Es deseable una convergencia de políticas alternativas para crear escenarios de futuro positivo?
El estudio comenzó a ejecutarse siempre antes del inicio del verano (Julio) en Quito, Ecuador. su objeto era y sigue siendo tener expectativas políticas para lo económico, de modo de procesarlas durante las vacaciones largas en Quito, Ecuador y los países del Norte de América.
Este Reporte 4 es el primero que se hace antes del inicio del Verano Austral (Diciembre), con el fin de tener expectativas para lo que vendrá en el año 2022 al 2025.
Aquí el reporte, con los datos obtenidos a inicios de semana, con 100 respuestas:
A continuación se analizan cinco variables creadas a partir de los datos crudos reportados en el documento descargable bruto, anterior:
FIFO: Fecha de Inicio (FI) a Fecha de Cierre (F0); FI=1; 0<F0<1;
C: Convergencia {C}={Nula=0, Mala=0.2, Regular=0.4, Buena=0.6, Muy Buena=0.8, Excelente=1}; C=0 <=> ns/nc;
I: Izquierda; Si E[C]=0 ^ I=1 (ante una expectativa nula de convergencia, prefiere un gobierno de Izquierda para gestionar la crisis actual);
C+: Centro; Convergencia no Nula; {C+}={C}-{C=0};
D: Derecha; Si E[C]=0 ^ D=1 (ante una expectativa nula de convergencia, prefiere un gobierno de Derecha para gestionar la crisis actual).
Nota: Ci+Di=1, para todo voluntario individual (i); en la media, igualmente: E[I]+E[D]=1
Estadísticos
Se reportan estadísticos descriptivos para dichas variables y categorías sin agrupación: suma, número de casos, media, mediana, error estándar de la media, mínimo, máximo, rango, desviación estándar, varianza, curtosis, asimetría.
El orden en el que se definen dichos estadísticos a continuación no necesariamente es el orden en el que se mostrarán los resultados:
Media. Una medida de tendencia central. La media aritmética, la suma dividida por el número de casos.
Mediana. El valor por encima y por debajo del cual caen la mitad de los casos, el percentil 50. Si hay un número par de casos, la mediana es el promedio de los dos casos medios cuando se clasifican en orden ascendente o descendente. La mediana es una medida de tendencia central no sensible a los valores periféricos (a diferencia de la media, que puede verse afectada por unos pocos valores extremadamente altos o bajos).
Moda. El valor que más se observa en un vector.
Desviación estándar. Una medida de dispersión en torno a la media. En una distribución normal, el 68% de los casos corresponden a una desviación estándar de la media y el 95% de los casos corresponden a dos desviaciones estándar. Por ejemplo, si la edad media es de 45 años, con una desviación estándar de 10, el 95% de los casos estarían entre 25 y 65 en una distribución normal.
Varianza. Medida de dispersión en torno a la media, igual a la suma de las desviaciones cuadradas de la media dividida por uno menos que el número de casos. La varianza se mide en unidades que son el cuadrado de las de la propia variable.
Kurtosis. Una medida de la medida en que hay valores atípicos. Para una distribución normal, el valor de la estadística de kurtosis es cero. La curtosis positiva indica que los datos presentan valores atípicos más extremos que una distribución normal. La curtosis negativa indica que los datos presentan valores atípicos menos extremos que una distribución normal.
Sesgo. Una medida de la asimetría de una distribución. La distribución normal es simétrica y tiene un valor de desvío de 0. Una distribución con un sesgo positivo significativo tiene una larga cola derecha. Una distribución con un sesgo negativo significativo tiene una larga cola izquierda. Como directriz, se toma un valor de madeja más del doble de su error estándar para indicar una salida de la simetría.
Rango. La diferencia entre los valores más grandes y más pequeños de una variable numérica, el máximo menos el mínimo.
Mínimo. El valor más pequeño de una variable numérica.
Máximo. El valor más grande de una variable numérica.
Suma. La suma o total de los valores, en todos los casos con valores no perdidos.
N. Número de casos (observaciones o registros dentro de un vector).
Estadísticas Descriptivas: FIFO, C, I, C+ ^ D:
Al momento, la probabilidad de que un votante sea FIFO está en 88%. Su rango todavía no llega a ser igual o menor a 50% (condición de cierre del tiempo de vida del estudio). Hasta el momento, se ha llegado a un conteo de 97 observaciones válidas en todas las variables. El error con un nivel de confianza al 95% por dejar correr el estudio sigue bajo lo diseñado originalmente par el sondeo: 3% (en cuanto a tiempo); el error estándar en lo temporal (variable contínua de referencia) es de 1%. La mediana de FIFO es cercana a 1 (96%).
Por lo anotado, no amerita preparar un reporte diferente al repote entregado bajo Pareto (con 60 observaciones de 300 esperadas), disponible al inicio de este artículo, bajo el nombre "Piloto 60". Dicho reporte simple puede compararse con el reporte simple denominado "Piloto 100.
Los estadísticos que se analizan a continuación son los referentes al "PIloto 100". El lector podrá comparar el estudio previo, que incluye un anexo econométrico sencillo, con MCO adoptado como MELI.
Al no existir variaciones mayores, complementamos dicho reporte aquí con un análisis de dos variables clave, en lo estadístico descriptivo: 1) Convergencia, vs 2) Política (Izquierda, Centro, Derecha).
CONVERGENCIA, AL LLEGAR CERCA DEL UMBRAL DE 100 OBSERVACIONES
Independientemente de la Política, la Convergencia tiene una media de 67%, con errores estándar de 3% y muestral de 7%.
Dichos errores no llegan al límite de tolerancia de 10% establecido en el estudio (con nivel de confianza de 95%).
La mediana es 80% (La mitad de los votantes califican a la búsqueda de la convergencia como una acción "muy buena").
La moda es 100% (lo que más se observa en el Grupo de Diálogo Hexagonal activo) que corresponde a una calificación de "Excelente" que alienta a dicha búsqueda.
La desviación estándar es, sin embargo, de 33%, lo cual muestra que 1 de cada 3 votantes podría cambiar de opinión con respecto a la convergencia (en positivo o negativo).
Los otros dos momentos principales de la distribución (kurtosis y sesgo) muestran una variable normal, al estar dentro del rango [-2,2].
POLÍTICA, EN CASO DE NO CONVERGENCIA
Una sociedad se desarrolla si logra grandes acuerdos de convergencia.
Aquello se puede concluir tras leer el "survey" de teorías cuantificadas que entrega Cristian Rabanal, del Departamento de Matemática y Estadística de la Universidad Nacional de Río Cuarto (UNRC), como miembro del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) de Argentina.
Su trabajo realiza una diferenciación de las hipótesis alternativas que habitualmente se realizan sobre la convergencia, a partir de una revisión de los principales procedimientos metodológicos propuestos para tal fin.
Rabanal (2016) revisa la evidencia teórica y empírica que soporta a las teorías de convergencia. Si bien actualmente todas las metodologías continúan siendo ampliamente utilizadas, se observa un marcado interés por parte de los investigadores del Cono Sur en el estudio de las técnicas espaciales que permitan incluir en las estrategias de convergencia, fenómenos derivados de políticas públicas con dependencia espacial, tales como efectos umbrales y externalidades que, al parecer, serán los que definan la elección en Chile en los próximos meses.
La convergencia es la búsqueda del centro político en ciencias políticas. Por ejemplo, la Teoría de los Lugares Centrales permite comprender por qué es importante converger hacia el centro, de modo de crear razones como la inversión, el trabajo y la producción: actividades que en función de la convergencia o polarización se desarrollan en un lugar en particular y no en otro.
El trabajo que estamos citando menciona que, "aunque el tema de la localización y la influencia ejercida en las actividades económicas ya había sido abordado por Von Thünen en el siglo XIX, la Teoría de los Lugares Centrales es frecuentemente estudiada de manera independiente (Posada, 1978). Los principales precursores fueron Christaller (1933) y Lösch (1940). Christaller (1933) comienza su análisis estableciendo jerarquías para los diferentes lugares centrales. Para ello, les asigna una importancia relativa ordinal, según las funciones económicas que mantengan con su región complementaria – la que podría ser entendida como zona de influencia-. El resultado final de su modelo es un ordenamiento hexagonal del espacio".
El modelo Hexagonal es producto de dos principios presentes en Europa, Estados Unidos y más recientemente en Asia: 1) maximización de la distribución de bienes y servicios sujeto a la minimización del número de lugares centrales, y 2) optimización en la distribución de lugares centrales, que sólo puede tener lugar cuando los mismos se encuentran sobre rutas diagramadas con el criterio de menor costo y que comunican centros de mayor orden.
Frente al desorden, queda solamente como expectativa la política. El análisis de Lösch (1940), para ello, deriva en un equilibrio de ubicaciones geográficas, descentralizadas, puesto que a diferencia de Christaller (1933) comienza sus análisis por centros de menor orden donde no existen necesariamente una progresión jerárquica de lugares centrales (Posada, 1978).
La revisión de los mapas de votación en Chile, Perú y Ecuador, y su comparación con el mapa de votación de Estados Unidos, en los momentos de convergencia, nos muestran la relevancia de optar por abandonar los extremos y acercarse al centro, y a los centros: "la relación entre el espacio y el crecimiento es abordada generalmente desde dos marcos teóricos: la Nueva Geografía Económica (Krugman, 1991) y la Nueva Teoría del Crecimiento". (op cit)
Desde el primer enfoque se señala a la concentración geográfica como una fuente de ventajas competitivas. Esto da lugar a la formación de aglomerados espaciales, más allá de que en un instante inicial de estudio existan o no. Es decir, aun partiendo de que la convergencia y el voto son variables distribuidas aleatoriamente en el espacio, siempre existirá un mecanismo capaz de generar aglomeraciones frente a un shock, como puede ser la pandemia en los años 2020 a 2021.
En EEUU la victoria se la aseguraron los Demócratas por sobre los Republicanos. En Ecuador, el voto lo recogió una Derecha Moderada y triunfó sobre una Izquierda poderosa que tuvo 10 años en el poder recientemente. En Perú, la izquierda nueva, unida a un proceso de identidades le ganó a la derecha. En Chile, el resultado se conocerá en estas semanas, dependiendo de si la izquierda o la derecha realizan de mejor forma el trabajo en territorio, en lo programático.
La estrategia central es apuntar al consenso y la convergencia, de modo que la distribución espacial final de las actividades económicas no resulte azarosa.
"La segunda perspectiva ha centrado la atención en la dimensión espacial del crecimiento económico. Los métodos de la econometría espacial “han permitido analizar las implicancias de estas nuevas aproximaciones teóricas” (Braüninger y Niebuhr, 2005: p. 1). En particular, estudios como los de Flingeton (2003) y Funke y Niebuhr (2005) examinan el impacto de dependencia espacial sobre las disparidades en el crecimiento. Asimismo, el desarrollo de programas de computación capaces de procesar información geoestadística, le ha dado un gran impulso a esta corriente. Este avance en las formulaciones teóricas del crecimiento económico, junto a las técnicas de la econometría espacial, han hecho más evidente la necesidad de incorporar las relaciones de dependencia espacial en el análisis, para evitar estimaciones sesgadas por omisión de variables relevantes (Rey y Montouri, 1999; Corrado y Fingleton, 2010). En consecuencia, es el modelo β-convergencia incondicional con reconocimiento de efectos espaciales el que resultaría más adecuado para representar al fenómeno de estudio". (op cit)
"A pesar de esto, las aplicaciones empíricas que consideran efectos espaciales a nivel de países son escasas. En este sentido, las investigaciones tienden a realizar el análisis en el marco regional. La relevancia de las mismas, están relacionadas con el estudio del efecto aglomeración (Ciccone, 2002; Braüninger y Niebuhr, 2005) y las implicancias de los procesos de integración (Kosfeld et. al., 2002). Para el caso de países, Rabanal (2012), estudia un grupo de 101 países, encuentra convergencia a la Barro para el grupo de países de mayor renta, y observa que el reconocimiento de efectos espaciales con dependencia espacial residual, que, al ser adicionados al análisis clásico de convergencia, redundan en una mejora de la bondad del ajuste, coeficientes beta más significativos y mayor velocidad de convergencia. La presencia de un componente espacial puede manifestarse básicamente de dos maneras. La primera de ellas es a partir de la inestabilidad estructural. Es este caso, una correcta especificación debería considerar parámetros cuyos valores se vean afectados según la localización. Algunos autores como Funke y Niebuhr (2005) consideran a la heterogeneidad espacial como indicativa de efectos umbrales (threshold externalities) que podrían ser capaces de generar equilibrios múltiples en la dinámica de crecimiento".
Acorde con los mapas presentados, la teoría mostraría el fundamento atrás de las decisiones recientemente observadas y explicaría en buena parte las diferencias presentadas en el reporte de ADN@+ basado en el piloto Paretiano presentado tras el sondeo.
En términos analíticos, "el análisis espacial puede sintetizarse mediante una matriz de contactos W, que recoge los pesos específicos". Allí radica la importancia de seguir desarrollando sondeos y seguir generando hipótesis de trabajo que luego puedan incorporarse a las herramientas y espacios de diálogo, mediante algoritmos convenientes.
Para ello, la inclusión se da básicamente de dos formas diferentes en la ecuación de convergencia, según la estructura de dependencia espacial existente.
¿CONVERGENCIA POR LA IZQUIERDA O CONVERGENCIA POR LA DERECHA?
LA IZQUIERDA
Tras el trabajo con la base de contactos de ADN@+, la opción preferencial por la Izquierda, en caso de no convergencia tiene 35% de los votos en promedio, con un error estándar y general de 5 y 10% respectivamente. La mediana es cero, con lo cual, el votante mediano del Diálogo Hexagonal no optaría por la Izquierda.
Lo mismo, la moda en el grupo es no optar por la izquierda en situación de crisis, en ausencia de convergencia.
La desviación estándar es de 48%, por lo cual casi la mitad de las personas del diálogo podrían cambiar de opinión, corriéndose hacia la izquierda o hacia la derecha, en otras circunstancias.
El sesgo y la curtosis igualmente muestran normalidad en torno al centro de la distribución y en torno a colas de distribución normales.
El nivel de error de esta auto-caracterización llega al nivel de tolerancia máximo de 10% con nivel de confianza al 95%, por lo que se deberá manejar la situación, como siempre, con otras variables auxiliares, según se ha analizado en el reporte piloto basado en el Pareto de respuestas obtenidas.
EL CENTRO
En el Centro de Convergencia Positivo, 89% de las personas piensan en promedio que la opción sería excelente.
Las respuestas válidas, medidas por este indicador, muestran un nivel cercano al 90%, que es el hito a cumplir en procesos de sostenibilidad, medición y mediación con grupos de interés carentes de externalidades (y por lo tanto certificables, en lo micro-empresarial, o en lo macro-político).
En dicho sentido, es relevante anotar que en el centro, el error estandarizado es mínimo, con 3%, que es el nivel deseado en el estudio.
En lo genérico, y con un nivel de confianza de 95%, el error no llega a ser el 3% observado en FIFO (como benchmark), sino que llega a duplicarlo, con 6%: un valor inferior todavía al umbral de tolerancia, pero que muestra la necesidad de seguir investigando para construir paneles no balanceados con los datos ya obtenidos en los cuatro ejercicios pasados (2016 a 2021) y los sondeos que a futuro se requerirá seguir desarrollando como Diálogo Hexagonal.
La búsqueda del centro no está libre de error, y ello muestra que el estudio debe continuar, de modo de llegar a tener más respuestas válidas en torno a la convergencia.
Esto se refuerza al observar una desviación estándar de 32%, que indicaría que 1 de cada 3 votantes podría optar por una respuesta diferente en términos de la calificación de mala a a excelente (válida) en la convergencia.
A la fecha, entre los miembros del Diálogo Hexagonal, y siempre dentro del ámbito territorial, y el contexto de la pregunta general formulada (arriba), la esperanza de una "convergencia de mínimos" ("hacia consensos de fuerzas progresistas de izquierda y fuerzas conservadoras de derecha") es de 67% .
TABLA I: EXPECTATIVAS DE CONVERGENCIA ENTRE IZQUIERDA, CENTRO Y DERECHA
Elaboración: ADN@+
Entre las soluciones polares, los primeros en responder son quienes se identifican con la Derecha, y ocurre lo contrario en la Izquierda. Si los votantes del centro consideran que la Derecha es su opción mejor, sería probable que el día de las elecciones de Chile se pueda tener una ratificación de la victoria de Kast.
Por ahora, las encuestas muestran que los Convergentes Positivos parecen estar inclinándose hacia la Izquierda, pero todavía existe un alto nivel de indecisión en Chile. El hecho de que 13% de los afines al Centro haya votado rápidamente en encuestas no quiere decir, dados los errores observados en las estadísticas descriptivas de los votantes, que dicho resultado vaya a prevalecer necesariamente. Todavía puede mantenerse, fortalecerse, o revertirse.
El Análisis de Correlación muestra a continuación, fila por fila (1 a 4) los parámetros de las columnas correspondientes de la tabla I:
El llegar rápido no tiene que ver con la expectativa de convergencia real. La correlación entre FIFO y C es nula.
72% es la expectativa de convergencia entre quienes optarían por el centro (personas que tienen alguna esperanza positiva de convergencia hacia un consenso de mínimos).
39% es la expectativa de convergencia real entre quienes optarían por la derecha en caso de polarización (ausencia de convergencia)
-39% (negativo) es la expectativa de alcanzar una convergencia entre quienes optarían por la izquierda en caso de polarización.
-49% (más negativa aún) es la expectativa de alcanzar una convergencia positiva (no nula) entre quienes optarían por la izquierda en caso de polarización.
Quienes llegan primero a votar son quienes tienen una expectativa de 13% positivo a la hora de crear una convergencia no nula, positiva.
La derecha muestra una expectativa aún más positiva, de 49%, en terminos de llegar a producir una convergencia positiva, no nula, ni tampoco negativa.
Los datos muestran expectativas basadas en estadística.
La mitad de quienes se dicen de derecha al optar en caso de polarización, crearían una convergencia positiva. La mitad de quienes se dicen de izquierda, crearían una polarización.
Comments