Gestión de riesgos en contratos de
construcción. Propuesta para reducir plazos y costos, año 2019
Risk management in construction
contracts. Proposal to reduce deadlines and costs, year 2019
Gestão de risco em contratos de
construção. Proposta de redução de prazos e custos, ano 2019
Gómez Sánchez Soto Ruben
Universidad
Nacional de Barranca, Perú
rgomezsanchez@ist-sac.com
RESUMEN
Es de interés nacional la
solución del problema público que surge como resultados de las brechas en
infraestructura existente en el país; por lo que, es natural se hace necesario
la formulación de proyectos de inversión pública para viabilizar, diseñar y
ejecutar obras orientadas a la solución de tan importante problema. Pero como
se detallado en la presente investigación la ejecución de tales obras públicas,
están sujetas a los efectos de riesgos típicos que se traducen en mayores
plazos y costos, incrementando el desconcierto de la población afectada por tan
importante problema público.
La investigación desarrollada
permite comprobar que “La aplicación de la gestión de riesgos en contratos de
construcción en el marco de las políticas públicas impacta directamente en
reducir las malas prácticas de plazos y costos en la ejecución de obras en el
sector construcción en el Perú, año 2019”. Basado en esta comprobación se
pueden definir varias acciones en los diferentes sectores involucrados y además
prever otras investigaciones sobre la formación de los profesionales relacionados
con la formulación, diseño y ejecución de las obras publicas.
Palabras
clave: Problema público, riesgos, mayores plazos y costos, política
pública, malas prácticas.
ABSTRACT
It is in the national interest to solve the public
problem that arises as a result of the gaps in existing infrastructure in the
country; Therefore, it is natural that the formulation of public investment
projects is necessary to make viable, design and execute works aimed at solving
such an important problem. But as detailed in the present investigation, the
execution of such public works is subject to the effects of typical risks that
translate into longer terms and costs, increasing the confusion of the
population affected by such an important public problem.
The research carried out allows us to verify that “The
application of risk management in construction contracts within the framework
of public policies has a direct impact on reducing bad practices in terms of
deadlines and costs in the execution of works in the construction sector in
Peru, year 2019”. Based on this verification, several actions can be defined in
the different sectors involved and also foresee other investigations on the
training of professionals related to the formulation, design and execution of
public works.
Keywords: public problem, risks, longer
deadlines and costs, public policy, bad practices.
RESUMO
É de interesse nacional
solucionar o problema público que surge em decorrência das lacunas na
infraestrutura existente no país; Portanto, é natural que seja necessário
formular projetos de investimento público para viabilizar, projetar e executar
obras que visem solucionar um problema tão importante. Mas, conforme detalhado
na presente investigação, a execução de tais obras públicas está sujeita aos
efeitos de riscos típicos que se traduzem em prazos e custos mais longos,
aumentando a confusão da população afetada por tão importante problema público.
A pesquisa desenvolvida permite
verificar que “A aplicação da gestão de risco em contratos de construção no
âmbito das políticas públicas tem um impacto direto na redução de más práticas
de prazos e custos na execução de obras no setor de construção no Peru, ano
2019” . A partir dessa constatação, diversas ações podem ser definidas nos
diferentes setores envolvidos e também podem ser previstas pesquisas sobre a
formação de profissionais relacionadas à formulação, projeto e execução de
obras públicas.
Palavras-chave: problema público, riscos, prazos e
custos mais longos, políticas públicas, más práticas.
Las brechas en infraestructura
son tratadas como problema público. De acuerdo con (Santander, 2013) el
problema público, se da cuando existen carencias en la sociedad y un actor de
poder dentro o fuera del Estado lo identifica como tal. Para poder delimitar el
problema público, se requiere, según (Santander, 2013) la definición de un
problema consiste en determinar la naturaleza, las causas, la duración, la
dinámica, los afectados y las consecuencias posibles del problema.
Para solucionar el problema se
requieren implementar políticas públicas referidas a proyectos de inversión en
infraestructura, según (Santander, 2013) las políticas públicas son: …el
resultado de una acción colectiva que se desenvuelve en el ámbito público y es
una secuencia de conversaciones e intercambios, en donde el gobierno ya no
tiene como único objetivo el solucionar el problema público, sino también
garantizar la coordinación y la cooperación de los actores clave para poder
lograr la validación de la política pública. El Plan Nacional de
Infraestructura para la Competitividad es una política pública nacional (MEF,
2019).
Al decidir por la ejecución e
implementación de los proyectos de inversión pública, surge el problema, motivo
de investigación: “Mayores plazos y costos de las obras publicas”.
Según (McKinsey, 2015) Nuestra
investigación estima que el 98 por ciento de los megaproyectos sufren
sobrecostos de más del 30 por ciento; El 77 por ciento tiene al menos un 40 por
ciento de retraso.
Según (Rafiq Muhammad Choudhry,
2012) Los sobrecostos y el tiempo son problemas importantes que enfrentan tanto
el mundo desarrollado como el subdesarrollado, sin embargo, sus dinámicas son
bastante diferentes en ambos.
De igual forma, (Abdulelah
Aljohani, 2017) según: Las industrias de la construcción tienen una mala
reputación en términos de terminar proyectos dentro del presupuesto. Nueve de
cada diez proyectos normalmente experimentan sobrecostos. Se han identificado
diferentes causas de sobrecostos.
Según (Productividad,
2020)….mayores costos y retrasos ocurren de manera heterogénea entre países.
Chile presenta una recurrencia importante de proyectos con sobrecostos e
importantes retrasos, por lo que corresponde analizar en detalle los distintos
componentes del proceso de diseño de obras públicas.
Según (Infraestructura
Institucionalidad y Gestión, 2020) Con estudios de factibilidad poco profundos,
la desviación de costos respecto al monto de adjudicación del concurso puede
ser cuantiosa al ejecutar el proyecto con el estudio definitivo de ingeniería.
De manera similar, según
(Siemiatycki, 2015) Los sobrecostos y los retrasos en los megaproyectos de
infraestructura son una noticia común en los medios de comunicación, en Canadá
y en todo el mundo. Millones de dólares aquí, meses de retraso allá.
Similarmente (Siemiatycki, 2015)
señala: La evidencia internacional sugiere que cuanto más grande sea el
proyecto, es más probable que se exceda del presupuesto y no cumpla con los
plazos. Los resultados incluyen déficits presupuestarios del gobierno y una pérdida
de confianza pública…
En resumen, las obras son una
muestra de una serie de incumplimientos de los costos y tiempos; por lo que, se
espera analizar la propuesta en busca que el estado sea un eficiente ejecutor
de obras públicas en el sector construcción en el Perú.
Se pretende establecer diversos
mecanismos para cumplir con las particularidades de inversión. Según (Gómez
Sánchez, 2020) La aplicación de la gestión de riesgos en la ejecución de
obras…, como política, busca recuperar la esperanza para que la población se
beneficie con los productos en plazo y costos planeados, y se deje de afectar
al Tesoro Público.
METODOLOGÍA
Tipo de investigación
De acuerdo con (Gómez Sánchez,
2020) la naturaleza del estudio de la investigación, esta reunió por su nivel
las características de un estudio descriptivo, explicativo en razón que se
explicó por qué es importante evaluar la gestión de riesgos como políticas
públicas en un período determinado.
El diseño corresponde a un
estudio no experimental transversal, porque se recolectarán datos en un solo
momento, en un tiempo único. Su propósito es describir variables y analizar su
incidencia e interrelación en un momento dado. Es como “tomar una fotografía”
de algo que sucede (Hernández S., 2014).
Población y muestra
Población
La población estuvo constituida
por 1,200 personas de todas las empresas, calificadas para contratar con el
Estado. Especialistas, jefes y supervisores de las obras que contratan con el
Estado.
Muestra
Según (Hernández S., 2014) la
muestra es un subgrupo de la población. Es un subconjunto de elementos que
pertenecen a ese conjunto definido en sus características al que se le llama
población. Se utilizó la fórmula del muestreo aleatorio simple para estimar
proporciones, cuya fórmula a continuación se detalla:
Según (Bolaños Rodríguez, 2012)
Donde:
N = Población
Z = Nivel de confianza
p = Probabilidad positiva
q = Probabilidad negativa
d = Error permisible
reemplazando valores:
n=?
N= 1,200
Z= 95%=1.96
p= 0.80 (80%)
q= 0.20 (20%)
d= 0.05 (5%)
Cálculo de la Muestra:
Entonces, a un nivel de
significancia de 95% y 5% como margen de error n fue:
Por tanto, la unidad de estudio
representativa fue de 204 personas que fueron encuestadas entre los
especialistas, jefes y supervisores de las obras que contratan las empresas
calificadas para contratar con el Estado.
Operacionalización de
variables
En la tabla 2 se presenta los detalles:
•
Variable independiente: Gestión de riesgos en contrato de construcción.
•
Variable dependiente: Malas Prácticas de los plazos y costos de
ejecución de las obras públicas.
Instrumentos
Se empleó como instrumento el
Cuestionario. Según (Hernández S., 2014) esta herramienta debe contener una
serie de preguntas o ítems respecto a una o más variables a medir; refiere que
básicamente se consideran dos tipos de preguntas: cerradas y abiertas.
Dirigidas para el cuestionario a empresarios, autoridades, jefes y Supervisores
de obras.
De acuerdo (Gómez Sánchez, 2020)
Para establecer la escala de medida de los instrumentos se utilizó la escala de
Likert a fin de valorar las alternativas de respuesta de los cuestionarios que
se empleará. Frente a cada pregunta del cuestionario, el entrevistado respondió
las alternativas que le permitió evaluar en la escala de 1 a 5. (Totalmente en
desacuerdo =1, En desacuerdo =2, Ni de acuerdo ni en desacuerdo=3, De acuerdo
=4 y Totalmente de acuerdo =5).
Se utilizó el coeficiente de Alfa
de Cronbach que sirvió para medir la fiabilidad de los cuestionarios aplicados
a las muestras de la población en estudio lo cual permitirá la validación de
los instrumentos a utilizar.
Se estableció como parámetro el
margen de error del trabajo es decir el nivel de significancia=5.00% (0.05).
Para el procesamiento de datos se
utilizó la Estadística Descriptiva, mediante la formulación de tablas de
frecuencias para cada pregunta, que arrojará porcentajes para los resultados,
permitiendo establecer las interpretaciones de dichos resultados y presentar
los mismos mediante gráficos para su mejor comprensión y entendimiento.
Para las pruebas de las
hipótesis, se empleó la Estadística Inferencial, mediante el coeficiente de
correlación de Pearson (r), para proceder al análisis de correlación de las
variables, previo a la estimación de las estadísticas descriptivas
correspondientes considerados en los dos niveles de tratamiento de cada uno.
Análisis de datos
Las técnicas para el procesamiento
y análisis de la información se consideraron las siguientes fases:
1)
Revisión de datos. Se determinó en forma crítica cada uno de los
cuestionarios utilizados a fin de hacer las correcciones necesarias.
2)
Codificación de los datos. Se transformaron los datos de respuestas en
códigos numéricos de acuerdo con la respuesta esperada de cada variable en el
cuestionario.
3)
Recodificación de los datos. Se realizó para todas las preguntas a fin
de utilizar la escala de Likert con los puntajes asignado de 1 a 5 para las
alternativas de respuesta de cada cuestionario.
El Procesamiento de los datos,
comprendió los siguientes pasos:
-
Selección del Programa informático más conveniente (SPSS Versión
24) y elaboración del libro de códigos (code book) en donde se registran las
siguientes columnas: N° variable, nombre y descripción de las variables,
etiqueta del valor, valores perdidos, medida según escala (escala nominal,
ordinal) dígitos que ocupa y las columnas inicial y final, observaciones.
-
Captura de datos para integrar una base de datos.
-
Identificación de códigos fuera de valor y reconocimiento de
valores perdidos.
-
Recodificación y creación de variables, y salida de datos para
efectuar el análisis estadístico necesario conforme al puntaje sumado por cada
pregunta.
Recuento-Plan de Tabulación de
datos.
El plan de tabulación permitió
plantear la creación de tablas de frecuencia y de contingencia para facilitar
el recuento de los datos, de acuerdo con los objetivos e hipótesis específicas
del proyecto de investigación. Para la presente investigación se tabularon los
datos por cada muestra.
Presentación de los datos. En
base al plan de tabulación se pudo plantear el número de tablas que requiere la
investigación, las cuales sirvieron para confeccionar las tablas descriptivas y
los gráficos respectivos para la presentación de los datos del estudio.
RESULTADOS
Para el proceso de la
contrastación de hipótesis, se ha determinado si se va a realizar con el
análisis paramétrico o no paramétrico, mediante la Prueba de Normalidad, a fin
de establecer la técnica o prueba estadística. Prueba de normalidad de los
datos (Planteamiento de las hipótesis):
•
H0: Los datos tienen una distribución normal
•
Ha: Los datos no tienen una distribución normal
Nivel de significancia:
Confianza (95% = 1.96)
Significancia (alfa) (5% = 0,05)
La distribución normal se
desarrolló con la Prueba de Normalidad, a través del método de Kolmogorov
Smirnov Lilliefors, en vista, que se aplica (> 50 datos). La prueba de
normalidad seleccionada se aplica únicamente a variables, ordinales, continuas
y calcula la distancia máxima entre la función de distribución empírica de la
muestra seleccionada y la teórica, en este caso la normal
En consecuencia, se puede
observar el contraste realizado a las variables de estudios:
Prueba estadística:
Tabla 3
Pruebas de
normalidad.
|
|
Kolmogorov-Smirnova
|
|
Estadístico
|
gl
|
Sig.
|
|
Gestión de
riesgos en contratos de construcción
|
,158
|
204
|
,000
|
|
Malas
prácticas de los plazos y costos de ejecución de las obras públicas
|
,146
|
204
|
,000
|
La. Corrección de significación
de Lilliefors
Regla o criterios de decisión:
•
Si P-valor < 0,05 entonces se rechaza la Ho y se acepta la Ha (Es
decir los datos no tienen una distribución normal, por lo tanto, se aplicaría
estadística No Paramétrica)
•
Si p > = 0,05 se rechaza la Ha y se acepta la Ho (Los datos tienen
una distribución normal, por lo tanto, se aplicaría estadística Paramétrica).
Conclusión:
Para ambas variables de estudio:
Los datos no tienen una distribución normal, donde el P-valor p= 0,000 <
0,05 (ver tabla 3), por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula de normalidad y
se acepta la hipótesis alternativa, las pruebas estadísticas a usarse, para
determinar la relación entre variables, deberá ser No Paramétrica. Rho de
Spearman, cuya tabla de valoración Análisis de correlación es la siguiente:
Tabla 4
Índice de
correlación.
|
Coeficiente
|
Tipo de Correlación
|
|
-1
|
Correlación negativa
perfecta (“A mayor X, menor Y”, de manera proporcional.)
|
|
-0.9
|
Correlación negativa muy
fuerte
|
|
-0.75
|
Correlación negativa
considerable
|
|
-0.5
|
Correlación negativa media
|
|
-0.25
|
Correlación negativa débil
|
|
-0.1
|
Correlación negativa muy
débil
|
|
0
|
No existe correlación
alguna entre las variables
|
|
0.1
|
Correlación positiva muy
débil
|
|
0.25
|
Correlación positiva débil
|
|
0.5
|
Correlación positiva media
|
|
0.75
|
Correlación positiva
considerable
|
|
0.9
|
Correlación positiva muy
fuerte
|
|
1
|
Correlación positiva
perfecta (A mayor X, mayor Y” o “a menor X, menor Y”, de manera proporcional.
Cada vez que X aumenta, Y aumenta siempre una cantidad constante, igual
cuando X disminuye).
|
Fuente:
(Hernández, 2018)
Antes de aplicar la correlación
de Rho de Spearman:
•
Ho (hipótesis nula) representa la afirmación de que no existe asociación
o influencia entre las dos variables estudiadas.
•
Ha (hipótesis alternativa) afirma que hay algún grado de asociación o
influencia entre las dos variables.
Según (Hernández, 2018) los
coeficientes rho de Spearman, simbolizado como rs, son medidas de correlación o
influencia para variables en un nivel de medición ordinal (ambas), de tal modo
que los individuos, casos o unidades de análisis de la muestra pueden ordenarse
por rangos (jerarquías). Son coeficientes utilizados para relacionar
estadísticamente escalas tipo Likert.
a)
Hipótesis general
La aplicación de la gestión de
riesgos en contratos de construcción en el marco de las políticas públicas
impacta directamente en reducir las malas prácticas de plazos y costos en la
ejecución de obras en el sector construcción en el Perú, año 2019.
Hipótesis estadísticas:
•
Hipótesis nula (rsxy = 0), La aplicación de la gestión de riesgos en
contratos de construcción en el marco de las políticas públicas no impacta
directamente en reducir las malas prácticas de plazos y costos en la ejecución
de obras en el sector construcción en el Perú, año 2019.
•
Hipótesis alterna: (rsxy ≠ 0), La aplicación de la gestión de
riesgos en contratos de construcción en el marco de las políticas públicas
impacta directamente en reducir las malas prácticas de plazos y costos en la
ejecución de obras en el sector construcción en el Perú, año 2019.
Nivel de Significancia 5% (0,05)
Estadístico de prueba:
Correlación de Spearman.
rs = Coeficiente de correlación
de rangos de Spearman
d=Diferencia entre los rangos (X
menos Y)
n= Numero de datos
Regla de Decisión
rs=0; no existe relación entre
variables.
rs ≠ 0; existe relación
entre las variables.
“Regla Teórica para Toma de
Decisiones: Se utilizó la Regla de Decisión, comparando el Valor p calculado
por la data con el Valor p teórico de tabla = 0.05. Si el Valor p calculado
≥ 0.05, se Aceptará Ho. Pero, si el Valor p calculado < 0.05, se
Aceptará Ha”.
En la tabla 5, se tiene:
•
A: Gestión de riesgos en contratos de construcción
•
B: Malas prácticas de los plazos y costos de ejecución de las obras
publicas
Tabla 5
Correlaciones
entre los riesgos de riesgos políticos y las malas prácticas de plazos y costos
en la ejecución de obras.
|
|
A
|
B
|
|
Rho de Spearman
|
A
|
Coeficiente de correlación
|
1,000
|
0,861**
|
|
Sig. (bilateral)
|
-
|
,000
|
|
N
|
204
|
204
|
|
B
|
Coeficiente de correlación
|
,861
|
1,000
|
|
Sig. (bilateral)
|
,000
|
--
|
|
N
|
204
|
204
|
** La correlación es significativa en el nivel 0,01
(bilateral)
Interpretación:
Se observa los
resultados obtenidos para comprobar la hipótesis general, el coeficiente de
correlación de Rho Spearman rs=0,861 (rs ≠ 0) y un P-valor (Sig.
bilateral), p = 0.000 < 0.05, a un 5% de nivel de confianza entre estas
variables de estudio, se ha determinado que existe una correlación positiva
considerable, por lo tanto, rechazamos la hipótesis nula (Ho) y aceptamos la
alterna (Ha), donde se permite afirmar que la hipótesis alterna; por lo que, se
cumple que: “La aplicación de la gestión de riesgos en contratos de
construcción en el marco de las políticas públicas impacta directamente en
reducir las malas prácticas de plazos y costos en la ejecución de obras en el
sector construcción en el Perú, año 2019”.
DISCUSIÓN
Discusión de resultados
El contraste de la hipótesis
general dio como resultado que, el coeficiente de Rho de Spearman, que tiene el
valor de 0.861, una significancia de 0.000 que es menor al parámetro teórico
que es 0.05 lo que permite afirmar, que la aplicación de la gestión de riesgos
en contratos de construcción en el marco de las políticas públicas impacta
directamente en reducir las malas prácticas de plazos y costos en la ejecución
de obras en el sector construcción en el Perú, año 2019, representando una
correlación positiva considerable.
CONCLUSIONES
Según (Gómez Sánchez, 2020) A
través de esta investigación se ha llegado a establecer las siguientes
conclusiones:
1)
La aplicación de la gestión de riesgos en contratos de construcción en
el marco de las políticas públicas impacta directamente en reducir las malas
prácticas de plazos y costos en la ejecución de obras en el sector construcción
en el Perú, año 2019.
2)
La gestión efectiva de los riesgos de construcción índice directamente
en reducir las malas prácticas de plazos y costos en la ejecución de obras en
el sector construcción en el Perú, esto debido a que se obtuvo un coeficiente
de Rho de Spearman, que tiene el valor de 0.749, una significancia de 0.000 que
es menor al parámetro teórico que es 0.05.
3)
El análisis documentario para gestionar los riesgos de operación incide
directamente en reducir las malas prácticas de plazos y costos en la ejecución
de obras en el sector construcción en el Perú, esto debido a que se obtuvo un
coeficiente de Rho de Spearman, que tiene el valor de 0.646, una significancia
de 0.000 que es menor al parámetro teórico que es 0.05.
4)
La propuesta de una política pública en gestionar los riesgos políticos
incide directamente para reducir las malas prácticas de plazos y costos en la
ejecución de obras en el sector construcción en el Perú, esto debido a que se
obtuvo un coeficiente de Rho de Spearman, que tiene el valor de 0.528, una
significancia de 0.000 que es menor al parámetro teórico que es 0.05.
5)
Fortalecer en gestionar los riesgos en contratos de construcción en el
marco de las políticas públicas, para supervisión y control en la reducción de
las malas prácticas de plazos y costos en la ejecución de obras en el sector
construcción en el Perú, integrando la metodología de la gestión de riesgos del
PMBOK, desarrollando procesos estandarizados para disminuir impactos de riesgos
negativos en los proyectos de los indicadores de costo y tiempo de las obras, a
fin de facilitar a todas las empresas calificadas para contratar con el Estado.
6)
Mejorar las condiciones de la gestión de riesgos de construcción para
reducir las malas prácticas de mayores costos y/o mayores plazos durante el
periodo de construcción en la ejecución de obras en el sector construcción en
el Perú, teniendo en consideración la regulación de la ejecución de aspectos
técnicos en las obras de servicios públicos autorizadas por los gobiernos
regionales y locales en base a su plan anual de obras en el que detallan las
obras que se ejecutarán en las áreas de dominio público durante el ciclo del
proyecto.
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