An Evidence-Based Risk Governance Framework for Public-Private Partnerships in Saudi Arabia: An Uncertainty-Aware Prioritization Framework

Resumen Técnico: Un Marco de Gobernanza de Riesgos Basado en la Evidencia para las Asociaciones Público-Privadas en Arabia Saudita

Planteamiento del Problema
Las Asociaciones Público-Privadas (APP) en Arabia Saudita enfrentan una "brecha compuesta entre la evidencia y la gobernanza". La literatura existente suele agregar factores de riesgo sin distinguir las unidades de análisis, lo que conduce a una heterogeneidad terminológica y a una falta de comparabilidad entre estudios. Además, los métodos tradicionales de priorización de riesgos dependen frecuentemente de estimaciones puntuales o productos de medias, lo que oscurece las dependencias a nivel de encuestado y la incertidumbre de la clasificación. Crucialmente, existe una falta de un marco unificado que traduzca los inventarios de riesgos derivados de la literatura en prioridades localmente fundamentadas y conscientes de la incertidposición, así como en registros de gobernanza operativa. Los estudios actuales en Arabia Saudita proporcionan evidencia específica por sector, pero no logran ofrecer una vía unificada y trazable desde la síntesis de la evidencia hasta la rendición de cuentas, los controles y los disparadores de monitoreo específicos de cada etapa.

Metodología
El estudio emplea un diseño secuencial de múltiples etapas, predominantemente cuantitativo con una vertiente cualitativa integrada, estructurado en siete fases:

1. Arquitectura y Normalización de la Evidencia: Se auditó un corpus de 43 fuentes de texto completo (2010–2025). A partir de un archivo de nivel de ítem de 15 fuentes, que contenía 519 declaraciones textuales, 495 fueron adjudicadas como riesgos a nivel de factor. Un proceso estricto de normalización identificó 14 fuentes "elegibles para recurrencia" para calcular la frecuencia a nivel de estudio ($F_i$) y la prevalencia en la literatura ($LP_i$), resultando en un registro de 41 factores.
2. Diseño y Selección de Cuestionarios: Se construyó un cuestionario cerrado con 15 factores de riesgo conceptualmente distintos y relevantes para Arabia Saudita, seleccionados según la recurrencia en la literatura, la relevancia y la ausencia de solapamiento.
3. Recolección de Datos: Una muestra no probabilística intencional de 205 partes interesadas de las APP en Arabia Saudita completó el instrumento. El cribado de datos excluyó valores faltantes o fuera de rango, pero mantuvo a los "respondientes uniformes" (respuestas constantes) en el análisis primario, utilizándolos únicamente para pruebas de sensibilidad.
4. Priorización Consciente de la Incertidumbre:
   • Puntuación de Criticidad: Se calculó un Índice de Criticidad ($CI_{ij}$) a nivel de encuestado como el producto de la probabilidad ($P$) y el impacto ($I$) normalizado por 25, preservando el emparejamiento de las calificaciones para cada participante.
   • Inferencia Estadística: Se utilizaron pruebas de Friedman y pruebas de rango con signo de Wilcoxon con ajuste de Holm para la inferencia de medidas repetidas.
   • Remuestreo Bootstrap: Se utilizó el bootstrapping de vectores de participantes ($B=5,000$) para estimar la incertidumbre de la clasificación, las medianas de los rangos y las probabilidades de dominancia ($D_{ab}$).
   • Construcción de Niveles (Tiers): Los niveles de prioridad se generaron mediante frentes no dominados iterativos, evitando cortes arbitrarios. Un riesgo se asigna a un nivel solo si no es dominado por otros basándose en criterios estrictos ($D_{ab} \ge 0.95$, valor p significativo ajustado por Holm y consistencia direccional).
5. Alineación de la Evidencia: Se compararon la recurrencia en la literatura ($F_i$) y la criticidad del mercado ($CI_i$) utilizando la correlación de rangos de Spearman y pruebas de permutación para clasificar los riesgos en cuatro clases de evidencia (Núcleo, Emergente en Arabia Saudita, Establecido/Moderado por el contexto, Secundario).
6. Análisis de Subgrupos y Robustez: Las pruebas de Mann-Whitney U y Kruskal-Wallis (con corrección FDR de Benjamini-Hochberg) evaluaron las diferencias entre grupos de experiencia. La robustez se probó frente a seis escenarios, incluyendo la exclusión de respondientes uniformes y el uso de estimadores de puntuación alternativos.
7. Integración Cualitativa: Las respuestas abiertas se codificaron inductivamente en temas. Estos se mapearon con los riesgos cuantitativos o se identificaron como "candidatos emergentes" para informar los controles de gobernanza sin alterar los rangos cuantitativos.

Resultados Clave

• Priorización de Riesgos: El riesgo mejor clasificado es la Inestabilidad política y de seguridad ($CI = 0.5243$; IC de bootstrap al 95%: 0.4835–0.5647), seguido de la Escalada de costos y sobrecostos ($CI = 0.5173$) y la Falla de coordinación y comunicación ($CI = 0.5151$).
• Niveles de Prioridad: El análisis de dominancia asignó 14 de los 15 riesgos al Nivel 1 (conjunto no dominado), con solo la Incertidumbre regulatoria y legal ($CI = 0.4459$) asignada al Nivel 2. Esto indica que, si bien existen diferencias estadísticas, la evidencia no respalda una jerarquía de orden estricto para la mayoría de los pares; el gran conjunto del Nivel 1 refleja una limitada separación estadística más que una criticidad igualitaria.
• Alineación de la Evidencia: La correlación entre la recurrencia en la literatura y la criticidad del mercado fue positiva pero no estadísticamente significativa ($\rho_s = 0.400$; $p = 0.1403$). Notablemente, la Inestabilidad política y de seguridad fue un "riesgo emergente en Arabia Saudita" (alta criticidad de mercado, menor recurrencia en la literatura), mientras que la Incertidumbre regulatoria y legal fue un riesgo "Establecido pero moderado por el contexto" (alta recurrencia en la literatura, menor criticidad de mercado).
• Sensibilidad de Subgrupos: Los interesados con experiencia directa en las APP calificaron seis riesgos significativamente más alto que aquellos sin ella. Sin embargo, el orden de clasificación principal se mantuvo altamente estable en todos los escenarios de sensibilidad (Spearman $\rho \ge 0.858$), y el "Top 3 Ejecutivo" se preservó en todos excepto en el grupo más pequeño de "alta confianza".
• Hallazgos Cualitativos: Las respuestas abiertas destacaron temas como la autoridad del liderazgo, la continuidad institucional y la liquidez. Se identificaron tres candidatos emergentes (aseguramiento de calidad/seguridad, tecnología/ciberseguridad y memoria institucional) para el monitoreo futuro, pero no se insertaron en la clasificación cuantitativa.

Contribuciones Clave

1. Vía de Evidencia-a-Gobernanza Auditable: El estudio establece un flujo de trabajo trazable que separa el corpus de evidencia, el archivo de nivel de ítem, el denominador de recurrencia y la lista corta del cuestionario, evitando la inflación de las frecuencias de riesgo mediante múltiples declaraciones dentro de una misma fuente.
2. Priorización Consciente de la Incertidumbre: Al preservar el emparejamiento $P \times I$ a nivel de encuestado y utilizar el remuestreo bootstrap, el estudio cuantifica la incertidumbre de la clasificación y las probabilidades de dominancia, yendo más allá de las clasificaciones deterministas hacia una comprensión probabilística de la relevancia del riesgo.
3. Jerarquización Basada en Dominancia: En lugar de imponer cortes numéricos arbitrarios, el estudio utiliza un algoritmo de frente no dominado para construir niveles de prioridad, proporcionando una base científicamente rigurosa para distinguir entre los riesgos de "Atención Ejecutiva" y el conjunto de "Monitoreo Mejorado".
4. Marco de Gobernanza Operativa: El documento traduce los resultados analíticos en un Marco de Gobernanza de Riesgos de las APP en Arabia Saudita Propuesto Basado en la Evidencia. Este marco vincula cada riesgo con las etapas del ciclo de vida, los propietarios responsables, la asignación contractual, controles de respuesta de tres capas (prevención, mitigación, contingencia), Indicadores Clave de Riesgo (KRI), umbrales de activación y reglas de escalamiento.

Significancia y Reivindicaciones
El artículo afirma cerrar la brecha entre la identificación de riesgos académicos y la gobernanza operativa en el contexto de Arabia Saudita. Argumenta que un sistema creíble de prioridades debe separar la recurrencia en la literatura de la criticidad evaluada en el campo y traducir estos hallazgos en la responsabilidad y los controles específicos de cada etapa. El estudio no pretende proporcionar un modelo prescriptivo universal, sino una estructura transparente y adaptable para conectar la evidencia empírica de riesgo con la acción práctica de gobernanza.

Los autores enfatizan que el marco es "propuesto" y requiere una calibración de umbrales y propiedad específica de cada proyecto. La significancia radica en proporcionar a los tomadores de decisiones una lógica trazable que vincule las capas de evidencia (literatura, evaluación de partes interesadas, análisis de incertidumbre) con los campos de gobernanza (propiedad, controles, monitoreo) sin duplicar la evidencia ni oscurecer la incertidumbre. El estudio concluye que, si bien la Inestabilidad política y de seguridad, la Escalada de costos y la Falla de coordinación forman el "Top 3 Ejecutivo", la mayoría de los riesgos ameritan un monitoreo de Nivel 1 debido a la falta de una separación estadística robusta, lo que requiere un enfoque de gobernanza que mantenga la supervisión sobre un registro de riesgos amplio en lugar de centrarse exclusivamente en una lista estrecha de los tres principales.