Nobel de Economía: cómo se investigan las posibles soluciones a la pobreza
La directora de la Maestría en Políticas Públicas y el coordinador del Data Lab, ambos investigadores asociados al CEPE, escribieron acerca de la metodología aplicada por Abhijit Banerjee, Esther Duflo y Michael Kremer para medir la pobreza; lo que los llevó a recibir el Premio Nobel de Economía. "La innovación que propusieron consiste en descomponer las grandes preguntas en otras más pequeñas que pueden ser contrastadas empíricamente", explicaron.
La pobreza extrema es un tema que nos convoca y nos conmueve a todos. Actualmente, 700 millones de personas viven en situación de extrema pobreza en el mundo y 500.000, en nuestro país. Muchas veces, los análisis económicos se limitan a tratar este problema como el subproducto de un sistema con fallas o como la obvia consecuencia de una serie de inconsistencias intertemporales, y no se concentran en entender cómo reducirla. El trío ganador del premio Nobel de Economía de este año -el indio Abhijit Banerjee, la francesa Esther Duflo y el estadounidense Michael Kremer- propuso un nuevo enfoque y, desde hace dos décadas, trabaja para cambiar la forma en la que estudiamos la economía del desarrollo, introduciendo la evidencia y las evaluaciones rigurosas como herramientas centrales.
La innovación que propusieron consiste en descomponer las grandes preguntas en otras más pequeñas que pueden ser contrastadas empíricamente. Por ejemplo, en lugar de preguntarse cómo logramos luchar contra la pobreza extrema prevalente entre los chicos, los tres economistas plantearon preguntas más concretas: ¿qué políticas o iniciativas funcionan o ayudan para que los chicos aprendan más y mejor en la escuela? O bien, ¿cuál es la forma más costo efectiva de mejorar la salud de los más pequeños?
Al desarmar de esta manera los complejos mecanismos que explican la pobreza en componentes más pequeños, que se pueden estudiar, medir y comprender, los investigadores consiguieron generar recomendaciones sobre el diseño, la implementación y la mejora de políticas públicas en áreas como la educación, la salud y la inserción laboral, especialmente de las personas de menores ingresos y en situación vulnerable.
La metodología experimental usualmente usada en estas investigaciones supone dividir al azar la población observada en al menos dos grupos: en el primero nada cambia y se lo conoce como grupo de control, y en el segundo, al que se lo llama grupo de tratamiento, solo cambia aquello cuyo impacto queremos medir.
Por ejemplo: elegimos al azar algunos cursos de escuelas y les entregamos de manera gratuita una computadora personal a cada alumno. Luego, comparamos las notas promedio entre los cursos que recibieron las computadoras y los que no, y observamos los efectos que la intervención tuvo. Los aprendizajes obtenidos en esta etapa piloto pueden permitir expandir el programa para llegar a una población más amplia.
Aunque esta forma de investigar supone un gran avance, hay que comprender que los efectos obtenidos son, en principio, solo válidos en el contexto específico en el que se hizo el experimento. Es previsible que el efecto no sea igual en un país con acceso generalizado a internet que en uno donde esa conectividad no existe o es limitada. Por eso, las políticas públicas siempre deberían evaluarse rigurosamente, aun si están basadas en las mejores prácticas.
La pobreza no es un problema nuevo ni para para los políticos argentinos ni para nosotros, como ciudadanos. Pero podemos decir con certeza que nuestras políticas públicas siguen sin estar a la altura del desafío.
En primer lugar, no siempre está claro qué se busca. Tomemos por ejemplo una política pública que fue muy exitosa en garantizar el acceso a un bien hoy necesario y que, por lo tanto, provocó un gran apoyo popular y político: Conectar Igualdad. Nos concentramos solo en contar cuántas computadoras se entregaron y olvidamos preguntarnos si nuestro objetivo era mejorar los resultados académicos de los alumnos, sus perspectivas laborales, o modificar sus vínculos sociales. En segundo lugar, no sabemos qué funciona porque, incluso si está clara la pregunta que hay que hacerse, no solemos darnos el lugar para responderla. Las evaluaciones demandan tiempo y dinero, dos recursos no fácil de conseguir en la política argentina. Y, por último, aun si conseguimos intuir qué funciona -y, sobre todo, qué no funciona-, suele ser muy complejo modificar las políticas vigentes.
Pese a las dificultades y a las limitaciones que posee este enfoque metodológico, estamos convencidos de que el trabajo de Banerjee, Duflo y Kremer es un gran aporte para las investigaciones sobre políticas públicas en el mundo. El reconocimiento debería servirnos para esforzarnos aun más en cambiar la forma en la que pensamos, diseñamos e implementamos las políticas públicas: ni ajenos a la evidencia ni como meros "consumidores" de evaluaciones de otros países.
Es necesario construir una cultura política que incentive e incorpore las evaluaciones de los efectos de políticas públicas implementadas o por implementarse, para que la generación y el análisis de evidencia dejen de ser la excepción y se conviertan en la regla. Esto no solo serviría para diseñar mejores planes de salud, educación y empleo; también alimentaría un debate más informado y responsable, no solo entre los políticos, sino también en toda la sociedad.
Directora de evaluación de impacto y coordinador del Data Lab, además de investigador asociado, en ambos casos del Centro para la Evaluación de Políticas basadas en la Evidencia (CEPE) de la Universidad Torcuato Di Tella
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