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INTRODUCCIÓN
Las sociedades contemporáneas se encuentran expuestas a fenómenos complejos como la globalización y el acelerado avance de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC). El tránsito de una sociedad industrial a una sociedad de la información ha generado cambios relevantes en las pautas de comportamiento de los actores individuales y colectivos, que han comenzado a relacionarse y desarrollarse en torno a la generación, procesamiento y transmisión de la información (Castells, 2001). Esto ha influido en la sociedad, tanto en la población como en los diferentes tipos de organizaciones, ya sean públicas o privadas. A raíz de lo anterior, se advierte un cambio en los flujos de información, lo que ha repercutido en la relación entre instituciones, medios, audiencias y ciudadanos, generando que ésta adquiera un carácter bidireccional y horizontal (Arriagada y Navia, 2013; González-Bustamante, 2014, 2015; Hermida et al., 2012).
Si bien las TIC han repercutido en las sociedades modernas, existe una brecha digital entre los actores individuales y colectivos que tienen acceso y usan las nuevas tecnologías y aquellos que no (Serrano y Martínez, 2003).1 En lo que respecta a los actores colectivos específicamente, la implementación de las tic en la gestión pública y privada ha permitido obtener beneficios tangibles e intangibles que han afectado directamente en la eficiencia, calidad y transparencia organizacional (Gatautis et al., 2015; Zimmermann y Finger, 2005). La incorporación de tecnologías en la gestión se tiende a materializar en herramientas como intranets, mejoramiento en la gestión de correos, utilización de mensajería instantánea de diverso tipo, automatización de procesos y flujos de trabajo (workflows), aumento en la capacidad para la gestión de información y documentos, y el incremento en la capacidad para analizar grandes volúmenes de datos de manera automatizada o semiautomatizada a través de minería de datos (datamining) (Pérez y Dressler, 2007; Zack, 1999). Sumado a lo anterior, las TIC también se han usado para fomentar iniciativas de gobierno electrónico con el fin de divulgar información pública y proporcionar servicios y bienes públicos a la ciudadanía (Pollitt, 2011).
El concepto gobierno electrónico se comenzó a utilizar a fines de la década de 1990, vinculándose sobre todo con la promoción de una administración más transparente y eficiente a través de las TIC (Barría et al., 2017; Concha y Naser, 2012). Una definición operacional del concepto se refiere específicamente al potencial de las TIC para mejorar la actividad gubernamental y la relación entre ciudadanos e instituciones públicas (Criado y Gil-García, 2017). Otro de los rasgos distintivos del gobierno electrónico tiene relación con la promoción de los valores democráticos y el incremento de la cantidad y calidad de interacciones entre la ciudadanía y el gobierno (Salleh et al., 2006). En efecto, el gobierno electrónico suele minimizar los costos de información de los ciudadanos, permitiendo el surgimiento de nuevos mecanismos de responsabilidad vertical y horizontal (Altman y Luna, 2009). Además, en general, la literatura suele distinguir dos grandes áreas dentro del gobierno electrónico: el suministro de servicios digitales para la ciudadanía y la democracia electrónica en el marco de procesos de participación (Barría et al., 2017; Criado, 2004; Prieto-Martín, 2012).
Este trabajo se centra específicamente en la dimensión ligada al suministro de servicios digitales. La pregunta principal de esta investigación es: ¿qué factores determinan el desarrollo del gobierno electrónico en las municipalidades chilenas? En este sentido, este artículo analiza el desarrollo del gobierno electrónico y sus determinantes en las municipalidades de las cinco regiones más pobladas de Chile (i.e. Región Metropolitana de Santiago, de Coquimbo, de Valparaíso, del Bío Bío y de la Araucanía). Para esto se calcula, describe y georreferencia un índice e-valor 2016 para cada municipio de las regiones estudiadas. Este índice permite evaluar el suministro de servicios digitales y el desarrollo del gobierno electrónico a escala municipal. Después, con regresiones, se analizan los factores que determinan el desarrollo del gobierno electrónico municipal.
La relevancia de estudiar el gobierno electrónico municipal radica en que si bien Chile tiene, junto con Argentina y Uruguay, las tasas más altas de penetración de Internet, uso de banda ancha y telefonía móvil de América Latina (González-Bustamante, 2018; Helsper y Godoy-Etcheverry, 2011), además de elevados niveles de desarrollo de gobierno electrónico a nivel central, en el ámbito subnacional existe una realidad más heterogénea, marcada por relevantes diferencias de madurez tecnológica entre los gobiernos locales (Somma et al., 2016).
Para facilitar la exposición de esta investigación el artículo se divide en cuatro apartados. En el primero se realiza una reflexión teórica sobre gobierno electrónico, su desarrollo a nivel municipal y las dimensiones de implementación de estrategias e iniciativas exitosas en la materia. El segundo apartado es metodológico; se presentan las hipótesis de trabajo, se especifican las técnicas de análisis, se ofrecen detalles de los datos utilizados y especificaciones sobre la medición y operacionalización de variables. Luego, en el tercer apartado, se presentan los resultados en tres subapartados. Primero, se presenta un análisis descriptivo y una georreferenciación del desarrollo del gobierno electrónico en las comunas analizadas; luego, en el segundo y tercer subapartados, se presentan los modelos econométricos y se discuten los predictores del gobierno electrónico. Por último, el cuarto apartado corresponde a las conclusiones, donde se retoma la pregunta inicial y las hipótesis en consideración del recorrido teórico y analítico realizado a lo largo del artículo.
GOBIERNO ELECTRÓNICO: DE LOS E-SERVICIOS A LA E-DEMOCRACIA
TIC y gobierno electrónico
Los diversos cambios asociados con el avance de las TIC en general han implicado una reducción en los costos de diversas actividades (González-Bustamante y Barría, 2018; Rheingold, 2000). Al respecto, la investigación distingue entre dos posturas. La primera, el ciberoptimismo, se asocia al entusiasmo sobre las potencialidades de las TIC para disminuir diversas brechas que existen en las sociedades contemporáneas y aumentar la participación de distinto tipo (Walgrave et al., 2011). La segunda postura, el ciberpesimismo, considera que las nuevas tecnologías generan un desplazamiento de procesos de socialización importantes, lo que impide la cristalización de un compromiso real, pudiendo generar fragmentación social (González-Bustamante y Henríquez, 2013; Ludes, 2008; Nie, 2001; Shapiro, 1999). En este contexto, más allá de ambas perspectivas, el gobierno electrónico se encuentra asociado a la minimización de costos de información y participación en los sistemas democráticos, lo que permite mejorar los mecanismos de responsabilidad (Altman y Luna, 2009). Esto potencia la confianza entre el gobierno y los ciudadanos, pues las TIC promueven un gobierno más abierto y transparente (Luna, 2017).
El gobierno electrónico se relaciona directamente con el potencial de las TIC para mejorar la actividad gubernamental y la relación entre las administraciones públicas y los ciudadanos, lo que sitúa el concepto no sólo en un plano vinculado con la gestión, sino más bien como un objeto que refleja dinámicas de poder, conflicto y cooperación en el ámbito gubernamental (Criado y Gil-García, 2017; Fountain, 2001; Gil-García y Aldama-Nalda, 2013). El estudio del gobierno electrónico ha crecido de forma exponencial en los últimos años, y se ha consolidado en diversas conferencias anuales, revistas especializadas y la publicación de libros enfocados en el tema (Gil-García y Catarrivas, 2017). Este crecimiento, que implica cierto pluralismo teórico, condiciona el concepto y lo vuelve volátil.2 De esta forma, es posible encontrar diferentes conceptualizaciones sobre gobierno electrónico, sin embargo, la bibliografía especializada suele destacar cuatro elementos comunes para su definición: a) el uso de tic, b) la presencia de acciones gubernamentales, tales como la provisión de información, bienes y servicios públicos, c) la mejora de la relación entre el gobierno y los ciudadanos y d) la existencia de estrategias para crear valor entre los participantes (Gil-García, 2012; Gil-García y Catarrivas, 2017).
Este amplio desarrollo teórico reciente suele distinguir entre el suministro de servicios digitales y la democracia electrónica (Barría et al., 2017; Criado, 2004; Prieto-Martín, 2012). El suministro de servicios digitales o e-servicios se puede definir como servicios informacionales provistos y consumidos a través de Internet o cualquier otro canal electrónico, donde se genera un proceso de cocreación entre los ciudadanos y la administración pública, dando origen, de esta forma, al valor público (Boyer et al., 2002; Gatautis et al., 2015). La e-democracia o democracia electrónica, por otro lado, se entiende como la incorporación de las TIC para apoyar procesos democráticos de toma de decisiones, generando una ampliación de éstos con base en las nuevas tecnologías (Barría et al., 2017; Saebø et al., 2008; Vicente y Novo, 2014).
En este contexto, junto con la consolidación de Internet y el aumento sostenido de sus tasas de penetración, se asentaron los portales gubernamentales como canales de e-servicios y sitios que proveen información, aplicaciones tecnológicas y una variedad de recursos puestos a disposición de los ciudadanos (Gant y Gant, 2002; Luna, 2017). Existen diversos modelos para evaluar los portales gubernamentales. Fath-Allah et al. (2017; véase también Luna, 2017) evalúan 25 modelos recientes propuestos por la literatura especializada e identifican cuatro fases de madurez digital: a) presencia, cuando los organismos gubernamentales se limitan a presentar información en Internet, b) interacción, etapa en la cual los ciudadanos tienen la posibilidad de interactuar con la administración pública, c) transacción, etapa en la que los ciudadanos pueden completar transacciones e intercambios a través de los portales y d) integración, cuando los diferentes organismos gubernamentales comparten información, lo que incluye aplicaciones de redes sociales y mecanismos de e-participación.
En una línea similar se encuentra el enfoque evolutivo, el cual reconoce que los portales de gobierno electrónico maduran y adquieren nuevas funcionalidades conforme la tecnología avanza. Este enfoque identifica cinco componentes: información, interacción, transacción, integración y participación (Luna, 2017; Sandoval-Almazán y Gil-García, 2008).
Gobierno electrónico municipal: E-servicios y factores de éxito
En el marco de la evolución del gobierno electrónico, Criado y Gil-García (2013) identificaron el gobierno electrónico local como una de las áreas que debería ser relevante para los decisores públicos y académicos, específicamente en consideración de las singularidades subnacionales como, por ejemplo, la capacidad organizacional y la autonomía financiera. A pesar de esto, la mayoría de los estudios se han centrado en gobiernos nacionales y en países anglosajones (Lara et al., 2013).
En línea con aquellas singularidades locales y en sintonía con las etapas identificadas por Fath-Allah et al. (2017) y los componentes del modelo evolutivo (véase Luna, 2017), Esteves (2005) elaboró un modelo que aplicó a los gobiernos locales españoles con 16 servicios digitales o e-servicios agrupados en cinco dimensiones. Este modelo ha sido adaptado para estudiar los municipios venezolanos y argentinos (Bayona y Morales, 2017; Gómez, 2007). Las cinco dimensiones representan diferentes fases de madurez digital del ciclo de desarrollo del gobierno electrónico local: a) presencia, fase en la cual los servicios tienen la capacidad de proveer información sobre su acción al ciudadano, es decir, existe información en línea y la incorporación de esquemas de búsqueda básica, b) información urbana, donde se provee información como el mapa comunal y el transporte urbano, c) interacción, fase que considera comunicaciones simples entre el municipio y el ciudadano, donde el contacto se suele realizar por diferentes vías,3d) transacción, que incluye interacción electrónica bidireccional para, por ejemplo, realizar pagos y procesar formularios complejos, entre otras actividades y e) e-democracia, fase que incluye servicios de participación ciudadana como, por ejemplo, foros de conversación sobre temas de interés local.
En la quinta dimensión, relacionada con la e-democracia, es posible encontrar iniciativas como el voto electrónico e instancias de discusión virtual y de colaboración de diverso tipo (Macintosh, 2004). Si bien este tipo de instancias representan el nivel más alto de funcionamiento de los portales en gobiernos locales, es muy raro que se alcance. En general las interacciones entre ciudadanos y gobiernos se mantienen en un plano informativo ( Sandoval-Almazán y Gil-García, 2012; Panagiotopoulos et al., 2014).
Con respecto a los factores que están asociados al éxito del gobierno electrónico municipal se pueden identificar la infraestructura, factores políticos, organizacionales y variables relacionadas con las características de la población. Por ejemplo, en relación con la infraestructura, si bien en México los gobiernos locales han avanzado en temas de gobierno electrónico, los municipios rurales constatan una alta dependencia de las compañías de telecomunicaciones para el desarrollo de políticas de conectividad, con la condición de que exista la demanda suficiente, cuestión que representa un problema de coordinación para los municipios (Chávez-Ángeles y Sánchez-Medina, 2013).
Por otro lado, los factores políticos como la competitividad electoral pueden explicar niveles de transparencia y la implementación de proyectos tecnológicos (Grimmelikhuijsen y Welch, 2012; Sičáková-Beblavá et al., 2016). En las municipalidades donde las autoridades no alcanzan una clara mayoría electoral, existen incentivos para utilizar de mejor forma las tic, en consecuencia, a mayor competencia política debería existir un ambiente más favorable para introducir reformas tecnológicas (Alcaide-Muñoz et al., 2014; Rodríguez et al., 2011; Tolbert et al., 2008).
En tercer lugar, los factores organizacionales se relacionan con barreras para implementar iniciativas de gobierno electrónico. Norris y Moon (2005) identificaron, durante la década de 2000, la falta de recursos financieros y el escaso personal especializado como barreras en los municipios estadounidenses. Wohlers (2009), por ejemplo, identifica la existencia de una administración profesionalizada como un determinante de los gobiernos electrónicos locales en Estados Unidos y Alemania. En una línea similar, Manoharan (2013) muestra que generalmente factores organizacionales del municipio, como su número de funciones, se relacionan con el desempeño en materia de gobierno electrónico, mientras que otros elementos importantes, como el presupuesto, no siempre son significativos.
Por último, los factores relacionados con las características de la población suelen permitir comprender los motivos por los cuales los municipios implementan iniciativas de gobierno electrónico. Moon (2002) señala que el número de habitantes suele ser una variable relevante en los municipios estadounidenses. De forma similar, Pina et al. (2010) también identificaron el tamaño de la población como una variable para entender el nivel de desarrollo de los sitios web y portales municipales en la Unión Europea.4
Dimensiones para la implementación de estrategias de gobierno electrónico
Desde mediados de la década de 1990 se han desarrollado diversas experiencias de gobierno electrónico en los países de América Latina y el mundo (Diéguez et al., 2014). Junto con estas experiencias, existen numerosas investigaciones e iniciativas que buscan identificar los factores críticos que inciden en la implementación exitosa de iniciativas de gobierno electrónico (Ziemba et al., 2016). En este contexto, la International Telecommunication Union (ITU), en su e-Government Implementation Toolkit (ITU, 2009) enumeró cuatro dimensiones necesarias para la implementación de estrategias de gobierno electrónico: infraestructura, voluntad política, gobernanza y alcance.
La primera dimensión se refiere a la infraestructura y es la más tangible de todas, pues resulta necesaria para movilizar información y servicios mediante el uso de las TIC. La disponibilidad de infraestructura condiciona que los e-servicios sean accesibles para la ciudadanía. En este sentido, Lowatcharin y Menifield (2015), por ejemplo, muestran que la tasa de acceso a Internet es una variable significativa para el éxito de las iniciativas de gobierno electrónico y transparencia en Estados Unidos. En sintonía con lo anterior, existen investigaciones que señalan que el nivel de acceso a Internet se relaciona directamente con el desarrollo del gobierno electrónico (véase Alcaide-Muñoz et al., 2014; Gandía y Archidona, 2008; van Dijk et al., 2008). Esto puede darse con más fuerza a nivel local ya que, como se dijo antes, el desarrollo de políticas de conectividad en zonas rurales y aisladas tiende a depender de la existencia de una demanda que justifique el costo de inversión (Chávez-Ángeles y Sánchez-Medina, 2013).
La segunda dimensión se refiere al apoyo político y a la arquitectura institucional (e.g. leyes, políticas regulatorias, entre otras). El apoyo político, por una parte, suele ser una variable significativa para el éxito de las estrategias de gobierno electrónico, pues permite articular y promover una visión que facilita el desarrollo de los e-servicios y su mantenimiento en el tiempo (Red GEALC, 2008). Por otra parte, la arquitectura institucional constriñe o facilita la implementación de estrategias de gobierno electrónico. Esta dimensión depende del apoyo político y se relaciona directamente con los factores vinculados al éxito del gobierno electrónico municipal detallados en el apartado anterior.
La dimensión relacionada con la gobernanza se vincula con los aspectos organizacionales que ocurren en el back office de la administración, en el marco de la digitalización y reestructuración de los procesos de gestión. En este sentido, una buena aplicación de las TIC en la administración pública requiere la transformación de procesos y rediseños organizacionales, que además suelen exigir nuevas habilidades de los funcionarios y realineamiento de funciones (Esteves, 2005; Red GEALC, 2008; Rivera, 2006). Esta dimensión se relaciona con los factores organizacionales vinculados al éxito de los gobiernos electrónicos municipales.
Por último, el alcance, como cuarta dimensión, se relaciona principalmente con el suministro de información y servicios a los usuarios finales, es decir, a la ciudadanía. Las características de la población tienden a determinar el éxito de las iniciativas de gobierno electrónico (Alcaide-Muñoz et al., 2014). Por ejemplo, la evidencia empírica indica que poblaciones más jóvenes están más abiertas a utilizar servicios electrónicos (Dimitrova y Chen, 2006; van Dijk et al., 2008). Por otra parte, el número de habitantes también suele ser un factor significativo para el éxito de iniciativas de gobierno electrónico. Esta dimensión se vincula directamente con los factores relacionados con las características de la población abordados en la sección de gobierno electrónico municipal. En este sentido, se puede indicar que en general el nivel cultural y educacional, que suelen relacionarse con los ingresos de la población, son predictores significativos del uso de Internet y, por lo tanto, se tienden a vincular con el éxito de las iniciativas de gobierno electrónico a nivel nacional y subnacional (véanse Alcaide-Muñoz et al., 2014; Chaudhuri et al., 2005; Gong et al., 2007; Tolbert et al., 2008).
MÉTODO
Hipótesis y técnicas de análisis
El objetivo de este artículo es analizar los factores que determinan el desarrollo del gobierno electrónico en las municipalidades de las cinco regiones más pobladas de Chile: Metropolitana de Santiago, de Coquimbo, de Valparaíso, del Bío Bío y de la Araucanía. En primer lugar, se calcula, describe y georreferencia un índice e-valor municipal 2016. Posteriormente, con análisis de regresiones, se analizan los predictores para un alto desarrollo del gobierno electrónico local.
Las variables independientes que se evalúan tienen relación con las dimensiones teóricamente necesarias para la implementación de estrategias de gobierno electrónico abordadas antes. Las variables relacionadas con las características de la población asociadas a la dimensión alcance, como el nivel de pobreza comunal (X 8), la dependencia demográfica (X 9) y la población comunal (X 10), se utilizan como variables de control estadístico y no para la comprobación de hipótesis, con el fin de evitar errores de argumentación, ya que se trata de estadísticas agregadas de la población. En consecuencia, se trabaja con tres hipótesis:
H 1. La infraestructura, específicamente una gran cantidad de conexiones de Internet por habitantes (X 1), aumenta las probabilidades de que una municipalidad tenga un índice e-valor alto (Y).
H 2. La voluntad política, específicamente un bajo margen de victoria del alcalde electo (X 2) y la existencia de una estrategia digital (X 3) aumentan las probabilidades de que una municipalidad tenga un índice e-valor alto (Y).
H 3. El back office, específicamente elevados ingresos permanentes de la municipalidad (X 4), una baja dependencia financiera (X 5), un alto nivel de profesionalización del personal municipal (X 6) y un elevado gasto en capacitación del personal (X 7), aumentan las probabilidades de que una municipalidad tenga un índice e-valor alto (Y).
El análisis descriptivo se realiza con estadística univariada y georreferenciación del índice e-valor con información cartográfica del Sistema de Información Territorial de la Biblioteca del Congreso Nacional de Chile (en adelante SIIT-BCN). Con esta información también se mide la asociación espacial del gobierno electrónico a nivel territorial con índices de autocorrelación espacial. Se utiliza el Índice de Moran (en adelante Moran-I), análogo al coeficiente de correlación de Pearson, pero aplicable a unidades espaciales (Goodchild, 2008). Específicamente se utilizan dos variantes de Moran-I: bajo aleatorización y con una simulación Monte Carlo. Moran-I bajo aleatorización implica una permutación al azar de las unidades espaciales para obtener distintos valores de autocorrelación que se comparan y se aplican pruebas de significación estadística (Celemín, 2009; Sánchez, 2004). Por otra parte, se utiliza una simulación Monte Carlo con cadenas de Markov (en adelante MCMC). Los algoritmos MCMC permiten conocer cualquier variable aleatoria obteniendo una muestra de su distribución de probabilidad (Jackman, 2004; Márquez y Aparicio, 2010). En este caso, se realizan 10 000 simulaciones en cada análisis para obtener la simulación Monte Carlo de Moran-I. Para el cálculo de ambos índices se trabaja con una matriz de contigüidad basada en el modelo Queen, el cual asume que al menos un punto en el límite de una unidad espacial está dentro de la distancia de al menos un punto de su vecino, siendo análogo a los movimientos de la reina en un tablero de ajedrez (Bivand et al., 2013; Celemín, 2009; Waller y Gotway, 2004).
El análisis con regresiones, por otra parte, busca identificar predictores para el desempeño del gobierno electrónico en las municipalidades chilenas. Para esto se usan tres regresiones lineales (Ordinary Least Square, en adelante OLS) que evalúan el impacto de variables que subyacen en las dimensiones teóricamente necesarias para la implementación exitosa de estrategias de gobierno electrónico y que también están asociadas teóricamente al éxito del gobierno electrónico municipal. Para todos los modelos se realizan pruebas de multicolinealidad, se evalúa la homocedasticidad y el cumplimiento de todos los supuestos de aplicación de las regresiones lineales (Weisberg, 2013; véanse también Draper y Smith, 1998; Wooldridge, 2013).
El modelo I excluye las variables profesionalización del personal municipal (X 6) y gasto en capacitación (X 7), ya que el uso de estos factores implica la exclusión de tres casos de la muestra que presentan valores perdidos. Por otra parte, el modelo II incorpora aquellas variables. Por último, el modelo III se construye con variables que fueron estadísticamente significativas con al menos 90 por ciento de confianza en alguno de los dos modelos previos. Los tres modelos fueron ajustados con el estimador Huber/White/sandwich para obtener regresiones y errores estándar robustos, pues la distribución de residuos en sus versiones previas no fue completamente normal (véase White, 1980, 1982).
Precisión de los datos y medición de la variable dependiente
En este trabajo se adapta el modelo de e-servicios desarrollado por Esteves (2005) para los municipios españoles, el cual también se ha adaptado para estudiar el gobierno electrónico municipal en Venezuela y Argentina (Bayona y Morales, 2017; Gómez, 2007). La propuesta original tiene 16 ítems agrupados en cinco dimensiones o fases que se asimilan a las etapas para evaluar portales gubernamentales (véase Fath-Allah et al., 2017) y a los componentes del modelo evolutivo (véanse Luna, 2017; Sandoval-Almazán y Gil-García, 2008). La adaptación propuesta en esta investigación no mide dos ítems del modelo de Esteves (2005): certificado digital y personalización. El ítem certificado digital no se evalúa ya que es información centralizada por la Subsecretaría de Desarrollo Regional y Administrativo (Subdere), y no se tuvo acceso a esos datos. Por otra parte, el ítem personalización se excluye porque no registra varianza: al revisarlo, registra cero casos.
Sin embargo, se considera un nuevo ítem: redes sociales. La incorporación de este ítem es porque actualmente son plataformas por las cuales también se genera interacción entre administraciones públicas y ciudadanos en el marco de lo que la investigación define como administración pública 2.0 (véase Barría et al., 2017; Criado, 2017; Criado y Rojas-Martín, 2015; Criado et al., 2013; Mergel, 2013).
CUADRO 1 Modelo de e-servicios municipales
| Categorías o servicios | |||||
| Fase | Ítem | Original | Adaptación | Análisis | |
| f1 | Presencia | Impresos | ● | ● | ● |
| Boletín municipal | ● | ● | ● | ||
| Buscador | ● | ● | □ | ||
| Mapa web | ● | ● | ● | ||
| f2 | Información urbana | Mapa urbano | ● | ● | ● |
| Transportes | ● | ● | ● | ||
| f3 | Interacción | Redes sociales del municipio | □ | ● | ● |
| E-mail municipal | ● | ● | □ | ||
| Teléfono del municipio | ● | ● | ● | ||
| Móvil | ● | ● | ● | ||
| f4 | Transacción | Tramite online | ● | ● | ● |
| Seguimiento | ● | ● | ● | ||
| Certificado digital | ● | □ | □ | ||
| Registro del vecino | ● | ● | ● | ||
| Pagos por red | ● | ● | ● | ||
| Personalización | ● | □ | □ | ||
| f5 | E-democracia | Participación ciudadana | ● | ● | ● |
| Cronbach´s Alpha | - | 0.551 | 0.605 | ||
Fuente: Elaboración propia con base en Esteves (2005) y Bayona y Morales (2017). Puntos negros [●] indican la presencia del ítem. Cuadrados blancos [□] indican su ausencia.
Por último, para efectos del análisis, también se excluyen los ítems e-mail municipal y buscador, pues de esta forma es posible lograr un nivel de validez estadística aceptable al agregar el índice.
La medición de cada ítem es dicotómica, por lo que se trabaja con variables binarias que representan cada e-servicio. Para agregar el índice e-valor se suman los ítems de cada fase y el resultado se pondera por un valor teórico que representa el nivel de sofisticación de la fase respectiva. Al final, se suman los valores de las cinco fases para obtener el índice. De esta forma se calcula del índice e-valor con las ponderaciones originales de Esteves (2005):
Y = e-valor = f 1 * (0.25) + f 2 * (0.50) + f 3 * (0.75) + f 4 * (1,00) + f 5 * (1.25) (1)
Se recoge información para conformar una muestra no probabilística compuesta por las páginas web de las municipalidades de las cinco regiones más pobladas de Chile. La muestra se compone por 191 municipalidades cuya población, según las proyecciones de población estimada calculada a junio de 2016 por el Instituto Nacional de Estadísticas (INE), asciende a 13 148 599 habitantes. Esto corresponde a 72.28 por ciento de la población nacional distribuida en todas las comunas del país.5
El levantamiento de información se realizó entre el 22 y el 24 de agosto de 2016. No fue posible recoger datos de tres comunas, las cuales fueron codificadas como casos perdidos: San Felipe, San Fabián y Pitrufquén.6 Por lo anterior, la muestra definitiva corresponde a 188 municipalidades cuya población, según estimaciones del INE a junio de 2016, es 13 045 398 habitantes, es decir, 71.71 por ciento de la población estimada total de Chile.7
Operacionalización de las variables independientes
Para el análisis con regresiones se utilizan variables independientes relacionadas con: a) infraestructura, específicamente las conexiones de Internet por cien mil habitantes (véase Alcaide-Muñoz et al., 2014; Gandía y Archidona, 2008; Lowatcharin y Menifield, 2015; van Dijk et al., 2008); b) voluntad política, en particular el margen de victoria del alcalde (véase Alcaide-Muñoz et al., 2014; Grimme-likhuijsen y Welch, 2012; Rodríguez et al., 2011; Sičáková-Beblavá et al., 2016; Tolbert et al., 2008) y la delimitación de una estrategia digital en el Plan de Desarrollo Comunal (Pladeco), lo que implica la existencia de una visión institucionalizada que promueve el gobierno electrónico y los avances tecnológicos (Red GEALC, 2008), c) back office, relacionado con variables asociadas a los recursos financieros (Norris y Moon, 2005), como los ingresos permanentes del municipio y la dependencia del Fondo Común Municipal (FCM),8 y, por otra parte, variables que dan cuenta de la especialización de los funcionarios (véase Esteves, 2005; Rivera, 2006), tales como el nivel de profesionalización y la inversión en capacitación y d) alcance, es decir características de la población, como su estructura socioeconómica (Alcaide-Muñoz et al., 2014; Chaudhuri et al., 2005; Gong et al., 2007; Tolbert et al., 2008) reflejada en la tasa de pobreza comunal,9 su estructura etaria (Dimitrova y Chen, 2006; van Dijk et al., 2008) reflejada en el Índice de Dependencia Demográfica (IDD), y el tamaño de la población (Moon, 2002; Pina et al., 2010; Sičáková-Beblavá et al., 2016).
Las variables independientes se operacionalizan con datos e información de las siguientes instituciones: a) INE, b) Observatorio Social del MDS, c) Subsecretaría de Telecomunicaciones, (Subtel), d) Servicio Electoral (Servel) y e) Sistema de Información Municipal (Sinim), dependiente de la Subdere. También se utiliza información proveniente de documentos de los municipios, como el Pladeco. Las variables se tipifican usando logaritmos y tasas para una interpretación adecuada de los modelos econométricos.
CUADRO 2 Medición de variables independientes
| Variables | Año | Medición | Fuente | |
| Infraestructura | ||||
| X 1 | Conexiones de Internet por 100000 habitantes | 2016 | Número de conexiones de Internet por cada 100000 habitantes con población comunal estimada | Subtel e INE |
| Voluntad política | ||||
| X 2 | Margen de victoria electoral del alcalde | 2012 | Diferencia porcentual entre el candidato ganador y el que obtuvo el segundo lugar en la última elección de alcaldes | Servel |
| X 3 | - | Variable binaria calculada con la revisión del último plan | Municipios | |
| Back office | ||||
| X 4 | Log ingresos permanentes | 2016 | Logaritmo de ingresos permanentes del municipio | SINIM |
| X 5 | Dependencia del FCM | 2016 | Aporte del FCM sobre la suma de los ingresos permanentes y el aporte por 100 | SINIM |
| X 6 | Profesionalización del personal municipal | 2016 | Número de funcionarios municipales profesionales sobre el total de funcionarios por 100 | SINIM |
| X 7 | Gasto en capacitación del personal municipal | 2016 | Gasto en capacitación en el municipio sobre gasto total en personal por 100 | SINIM |
| Alcance | ||||
| X 8 | Pobreza comunal | 2013 | SAE | Observatorio social MDS |
| X 9 | IDD | 2016 | Número de personas menores de 15 y de 60 años o más, por cada 100 de población activa (15 a 59 años), calculado con población comunal estimada | INE |
| X 10 | Log población comunal | 2016 | Logaritmo de población comunal estimada | INE |
Fuente: Elaboración propia.
RESULTADOS
Estadísticos descriptivos y georreferenciación del e-valor municipal
El puntaje máximo alcanzado por los municipios evaluados corresponde a Las Condes, perteneciente a la Región Metropolitana de Santiago, con 7.75 puntos, de un total posible de 8.50 puntos con el modelo adaptado. Luego siguen Lo Barnechea y Providencia, ambos también pertenecientes a la Región Metropolitana, con 7.25 puntos cada uno. Con respecto a las tasas de cumplimiento, en general las más altas las presenta f 1 (presencia) y luego f 3 (interacción). Resulta llamativo que en todas las regiones f 3 (interacción) y f 4 (transacción) superen a f 2 (información urbana). El alto desarrollo de f 4 se puede explicar tentativamente por el auge de trámites en línea durante la última década, entre ellos, el pago de patentes de circulación vehicular y cobros por aseo y limpieza urbana.
CUADRO 3 Tasa de cumplimiento de e-servicios e índice e-valor 2016 promedio
| Tasa de cumplimiento | M | |||||
| f1 | f2 | f3 | f4 | f5 | e-valor | |
| Región de Coquimbo | 1.000 | 0.400 | 0.867 | 1.000 | 0.000 | 3.767 |
| Región de Valparaíso | 0.892 | 0.351 | 0.946 | 0.730 | 0.000 | 3.351 |
| Región Metropolitana | 1.000 | 0.577 | 1.000 | 0.885 | 0.135 | 4.577 |
| Región del Bío Bío | 0.887 | 0.415 | 0.981 | 0.811 | 0.000 | 3.472 |
| Región de la Araucanía | 0.968 | 0.387 | 1.000 | 0.774 | 0.000 | 3.379 |
| Muestra | 0.942 | 0.442 | 0.973 | 0.825 | 0.037 | 3.762 |
Fuente: Elaboración propia.
La fase con menos desarrollo es democracia electrónica, lo que es consistente con lo indicado por Sandoval-Almazán y Gil-García (2012) y Panagiotopoulos et al. (2014) en relación con que las interacciones entre ciudadanos y gobiernos se mantienen en un plano más bien informativo.
Por otra parte, la Región Metropolitana es la que presenta el e-valor promedio más alto, seguida por la Región de Coquimbo. En la Región Metropolitana, específicamente, es posible apreciar cómo los municipios con índice e-valor más alto son aquellos que se ubican en la zona nororiente, los que corresponden a comunas con bajas tasas de pobreza y un alto nivel de desarrollo humano.
El índice e-valor en las regiones de Coquimbo, de Valparaíso, del Bío Bío y de la Araucanía se distribuye sin patrones claramente identificables con una inspección visual. Al calcular Moran-I bajo aleatorización y con simulaciones MCMC, sólo la Región Metropolitana tiene un patrón de configuración espacial estadísticamente significativo con un nivel de confianza de 95 por ciento (p = 0.037; p = 0.044). Se verifica una autocorrelación espacial positiva en la zona nororiente, sobre todo en comunas con alto nivel de ingresos, donde se identifica un pequeño clúster de municipios con elevado índice e-valor (Moran-I = 0.123; MCMC = 0.123). Por otra parte, con 90 por ciento de confianza, en la Región de Valparaíso (p = 0.061; p = 0.067) y del Bío Bío (p = 0.084; p = 0.091) no se logran identificar patrones estadísticamente significativos, aunque se aprecia una leve tendencia de asociación y agrupación entre valores elevados del índice e-valor con capitales regionales y ciudades de mayor nivel de urbanización y densidad demográfica.
Fuente: Elaboración propia con base en información cartográfica del SIIT-BCN. La Región Metropolitana según estimaciones de población del INE en 2016 corresponde al 40.67 por ciento de la población nacional.
MAPA 1 Mapa choropleth de la Región Metropolitana con índice e-valor 2016
En las regiones de Coquimbo (p = 0.232; p = 0.228) y de la Araucanía (p = 0.766; p = 0.753) las pruebas estadísticas no son significativas bajo aleatorización ni con simulaciones Monte Carlo, por lo cual se puede asumir que el índice se distribuye espacialmente de forma aleatoria.
Fuente: Elaboración propia con base en información cartográfica del SIIT-BCN. Estas regiones según estimaciones de población del INE en 2016 corresponden a los siguientes porcentajes de la población nacional respectivamente: 4.30, 10.13, 11.70 y 5.48 por ciento.
MAPA 2B Mapas choropleth de las regiones del Bío Bío y de la Araucanía con índice e-valor 2016
Predictores de e-valor municipal
A continuación se presentan los tres modelos econométricos que se elaboraron. Se privilegia la interpretación y discusión del modelo III, ya que recoge las variables estadísticamente significativas con al menos 90 por ciento de confianza en los modelos I y II. Además, como los coeficientes beta están estandarizados es posible realizar una comparación para evaluar qué predictor tiene más impacto en el e-valor municipal.
CUADRO 4 Modelos OLS para índice e-valor municipal 2016
| Variables | Modelo I | Modelo II | Modelo III |
| Infraestructura | |||
| X1. Conexiones de Internet por 100.000 habs. 2016 | 1.010* | 0.996+ | 1.043** |
| (0.461) | (0.548) | (0.391) | |
| Voluntad política | |||
| X2. Margen de victoria del alcalde elección 2012 | 1.197 * | 1.331** | 1.257 ** |
| (0.472) | (0.494) | (0.464) | |
| X3. Estrategia digital en Pladeco | -0.143 | -0.163 | - |
| (0.189) | (0.190) | ||
| Back office | |||
| X4. Log ingresos permanentes 2016 | 0.166** | 0.232 | 0.174*** |
| (0.054) | (0.341) | (0.031) | |
| X5. Dependencia del FCM 2016 | -152.058** | -154.186* | -170.147*** |
| (52.547) | (60.789) | (37.177) | |
| X6. Profesionalización del personal municipal 2016 | - | 0.542 | - |
| (1.029) | |||
| X7. Gasto en capacitación del personal municipal 2016 | - | -17.826 | - |
| (22.098) | |||
| Alcance | |||
| X8. Pobreza comunal 2013 | -0.749 | -0.673 | - |
| (1.232) | (1.216) | ||
| X9. IDD 2016 | 334.986+ | 325.491 | 316.616* |
| (194.117) | (197.847) | (159.451) | |
| X10. Log población comunal 2016 | 0.021 | -0.032 | - |
| (0.151) | (0.232) | ||
| Constante | -0.230 | -0.755 | -0.161 |
| (1.703) | (4.115) | (0.959) | |
| Casos | 188 | 185 | 188 |
| M (Variance Inflation Factor) | 2.340 | 3.560 | 1.500 |
| R2 | 0.293 | 0.289 | 0.289 |
Fuente: Elaboración propia con base en datos de Subtel, Servel, sinim, Observatorio Social del MDS e INE. Se reportan los coeficientes beta estandarizados y entre paréntesis los errores estándar robustos. Símbolos de significancia: +Significativo p ≤ 0.1; *Significativo p ≤ 0.05; **Significativo p ≤ 0.01; ***Significativo p ≤ 0.001.
En el modelo III resultan estadísticamente significativas al 95 por ciento, con coeficiente beta positivo, las conexiones de Internet por cien mil habitantes (X 1), el margen de victoria del alcalde en la elección pasada (X 2), los ingresos permanentes del municipio (X 4) y el IDD (X 9). Esto quiere decir que estas variables aumentan la probabilidad de tener un índice e-valor alto. Por otra parte, resulta significativa, con un coeficiente beta negativo, la dependencia del FCM (X 5), es decir, a mayor dependencia, disminuyen las probabilidades de tener un índice e-valor elevado.
Discusión sobre los predictores de e-valor municipal
La importancia de las conexiones a Internet por habitantes (X 1) resulta consistente y se alinea con lo que señala la literatura (véase Alcaide-Muñoz et al., 2014; Gandía y Archidona, 2008; Lowatcharin y Menifield, 2015; van Dijk et al., 2008).
El margen de victoria del alcalde (X 2), por otro lado, se comporta de forma inversa a lo que indica la literatura, pues se supone que en los municipios con autoridades que no poseen una clara mayoría electoral hay incentivos para mejorar el uso de las tecnologías (Alcaide-Muñoz et al., 2014; Rodríguez et al., 2011; Tolbert et al., 2008). Por otra parte, la existencia de una estrategia digital (X 3) no resulta ser una variable significativa en ningún modelo. Esta evidencia sugiere una diferencia sustancial entre voluntad política y capital político. Por una parte, la voluntad política, asociada a las estrategias de gobierno electrónico, se refleja en una elección competitiva que genera incentivos para mejorar el uso de las tecnologías y en la existencia de una intención explícita como una estrategia digital institucional. El capital político, por otra parte, relacionado con ganar con holgura la elección y, en consecuencia, asociado a una baja competitividad, aumenta las probabilidades de un índice e-valor alto, lo que da cuenta de iniciativas de gobierno electrónico municipal exitosas.
Por otra parte, el efecto positivo de los ingresos permanentes del municipio (X 4) resulta teóricamente consistente, pues se alinea con una alta gobernanza organizacional y un back office robusto, lo que afecta el desarrollo del gobierno electrónico, ya que una buena aplicación de las TIC en la administración pública requiere una alta flexibilidad organizacional y disponibilidad de recursos financieros (Esteves, 2005; Norris y Moon, 2005; Red GEALC, 2008; Rivera, 2006).
Por otro lado, si bien variables como la tasa de pobreza comunal (X 8) y la población comunal (X 10) no son significativas, la dependencia demográfica (X 9) sí se consolida como tal. Esto se alinea con buena parte de la literatura que indica que la edad, reflejada en este caso en la dependencia demográfica (Dimitrova y Chen, 2006; van Dijk et al., 2008), es un factor significativo. Ahora bien, que el tamaño de la población y la pobreza no sean relevantes no se alinea con buena parte de la literatura que reconoce el número de habitantes (Guillamón et al., 2016; Moon, 2002; Pina et al., 2010) y los ingresos (Alcaide-Muñoz et al., 2014) como factores importantes para el gobierno electrónico.
Por último, la dependencia del FCM (X 5), como variable que impacta negativamente en el desarrollo del gobierno electrónico, también resulta teóricamente consistente y se alinea con la importancia de los ingresos permanentes. Una alta dependencia implica una gobernanza organizacional y un back office comparativamente más febles.
Respecto al nivel de ajuste econométrico, como los modelos corresponden a OLS robustas con distribución gaussiana, los cuales tienden a verificar una bondad de ajuste comparativamente más baja que las modelaciones logísticas o probabilísticas con distribución Bernoulli, es posible indicar que la capacidad predictiva de las regresiones resulta adecuada, ya que se acerca a 30 por ciento.
CONCLUSIONES
La primera hipótesis (H 1), relacionada con que la infraestructura aumenta las probabilidades de que una municipalidad tenga un índice e-valor alto, se acepta. Las conexiones de Internet son una variable significativa para el desarrollo del gobierno electrónico en los municipios. Esto se alinea con lo que señalan autores como Alcaide-Muñoz et al. (2014), Gandía y Archidona (2008), Lowatcharin y Menifield (2015), entre otros.
La segunda hipótesis (H 2), vinculada al apoyo político, se rechaza. El margen de victoria del alcalde en la elección de 2012 es una variable estadísticamente significativa que aumenta las probabilidades de que la municipalidad tenga un alto desarrollo en el gobierno electrónico. Esto es contradictorio con lo que señala la investigación respecto a que, en las municipalidades con autoridades sin clara mayoría electoral, existen incentivos para mejorar el uso de las TIC (Alcaide-Muñoz et al., 2014; Rodríguez et al., 2011; Tolbert et al., 2008). Por otra parte, la existencia de una estrategia digital delimitada no emerge como variable estadísticamente significativa en ningún modelo. Este hallazgo es muy interesante ya que da cuenta de una diferencia entre el apoyo y el capital político y en cómo ambos afectan el gobierno electrónico municipal. La evidencia sugiere que mientras más capital político posee la autoridad, reflejado en un amplio margen de victoria, más probabilidades de desarrollar iniciativas de gobierno electrónico.
La tercera hipótesis (H 3), relacionada con el back office, se acepta parcialmente. Esto resulta consistente con la literatura sobre gobernanza organizacional (véase Esteves, 2005; Norris y Moon, 2005; Red GEALC, 2008; Rivera, 2006). Resultan significativos los ingresos permanentes del municipio: a mayor nivel de ingresos, mayor índice e-valor. Por otra parte, el coeficiente negativo en la dependencia del FCM permite aceptar la hipótesis: una baja dependencia del FCM aumenta las probabilidades de que una municipalidad tenga un índice e-valor alto. Sin embargo, el nivel de profesionalización del personal y el gasto en capacitación no emergen como variables estadísticamente significativas.
Por otro lado, el análisis descriptivo y la georreferenciación permiten identificar ciertos patrones interesantes sobre el nivel de cumplimiento en las fases de madurez digital y el desarrollo específico de los e-servicios en los municipios analizados. La fase que presenta menos desarrollo, como se advierte en los resultados descriptivos, es la vinculada con la democracia electrónica, situación que resulta consistente con lo indicado por la bibliografía respecto a que generalmente las interacciones entre la ciudadanía y los gobiernos se suelen mantener en un plano meramente informativo ( Sandoval-Almazán y Gil-García, 2012; Panagiotopoulos et al., 2014). Por otra parte, los índices de autocorrelación espacial permiten identificar un pequeño clúster de municipios, compuesto por comunas de altos ingresos, con un elevado índice e-valor en la zona nororiente de la Región Metropolitana. En las regiones de Valparaíso y del Bío Bío se identifican patrones similares en torno a capitales regionales y zonas de alta urbanización, pero sólo con un nivel de confianza de 90 por ciento. En las regiones de Coquimbo y de la Araucanía el índice se distribuye espacialmente de forma aleatoria.
Ahora bien, los resultados obtenidos no se pueden extrapolar a todas las municipalidades chilenas porque la muestra utilizada no es probabilística. Esto constituye un límite de esta investigación, pues si bien se trabaja con un número importante de comunas, en las cuales vive poco más de 71 por ciento de la población total del país, en investigaciones posteriores sería adecuado evaluar todos los municipios chilenos. Un segundo límite es el uso de la dependencia demográfica como variable que refleja la estructura etaria de la población, ya que tiende a agrupar a jóvenes y adultos mayores. En este sentido, para una medición más exacta en futuras investigaciones debería utilizarse sólo la población inactiva joven. Por último, es necesario evaluar con mayor precisión el efecto del capital político y su relación con fenómenos como la incumbencia de los alcaldes y la intermediación política (brokerage) a nivel local.
En resumen, esta investigación se ha centrado en los factores que determinan el desarrollo del gobierno electrónico en las municipalidades chilenas de las cinco regiones con mayor población del país. Los hallazgos tienen una relevancia teórica y metodológica y consecuencias de política pública. La relevancia teórica está vinculada a la evidencia que respalda la existencia de una realidad heterogénea a nivel subnacional que contrasta con el desarrollo digital gubernamental a nivel central. Tras esta evidencia subyacen aportes metodológicos que pueden ser replicados en futuras investigaciones a nivel local. Por otra parte, en términos de implicancia de política pública, la evidencia empírica muestra áreas que deberían mejorarse y ofrece indicios sobre factores que podrían influir positivamente en el fortalecimiento de las iniciativas y estrategias de gobierno electrónico municipal.
