Economía

El método para combatir la pobreza que ganó el Nobel y se aplica en Chile

Claudia Martínez, investigadora de J-PAL, explica la metodología experimental que utilizan para evaluar distintas políticas públicas.

La ganadora del Nobel, Esther Duflo, en J-PAL Chile.

J-PAL.

Por Rosario Zanetta B.

Martes 15 de octubre de 2019

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Aunque no hubo un brindis propiamente tal, en J-PAL Chile recibieron con alegría y sorpresa la mañana del lunes 14 de octubre, la entrega del premio Nobel de Economía a Abhijit Banerjee, Esther Duflo y Michael Kremer. Esto porque precisamente los dos primeros fueron quienes crearon el Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab, que es una red de académicos preocupados por la investigación de la pobreza, que actualmente agrupa a 180 investigadores en todo el mundo, y que tiene su representación en Chile, conocida al igual que en otros países como J-PAL. 

En conversación con PAUTA Bloomberg, Claudia Martínez, directora del Magíster en Economía Aplicada de la Universidad Católica e investigadora de J-PAL explica que la idea de la metodología que empujaron Banerjee, Duflo y Kremer y que asentaron en J-PAL, es ir testeando cosas. "Es muy importante la pregunta, como la metodología", comenta Martínez. "La pregunta tiene que ser algo concreto, cerrado, ojalá anclado en la teoría, cosa que uno vaya aprendiendo un poquito más allá de que si un programa funciona o no funciona y uno pueda aprender por qué", asegura la académica.

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"La metodología que usamos es una metodología experimental. Todo lo que hacemos en J-PAL son evaluaciones experimentales y eso implica que tratamos de identificar súper bien cuál es el efecto causal de las políticas", comenta Martínez. "Por ejemplo, yo hago clases en la universidad y le digo a los alumnos: uno no puede decir que un subsidio que está focalizado en las personas en situación de pobreza genera bajos ingresos, simplemente porque si yo correlaciono quién tiene el subsidio y el nivel de ingresos voy a encontrar una correlación de que la gente que tiene el subsidio es gente más pobre, pero eso es por la focalización", planeta la economista. "Ese es un ejemplo de que correlación no significa causalidad", agrega.     

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Aleatorizar la política

"Entonces lo que nosotros hacemos es aleatorizar la política, el instrumento, la iniciativa, de manera tal de que un grupo recibe la intervención, el otro grupo no recibe la intervención y como aleatorizamos ex ante, los grupos son iguales. Por lo tanto, después a uno le damos la política, al otro no y comparamos ex post y podemos atribuir todo el efecto que encontremos o no encontremos a la política que se entregó", explica Martínez. "Esa es como la clave de la metodología". 

Para traducirlo en un ejemplo la economista comenta que junto a otra investigadora debieron evaluar el Programa 4 a 7 del Ministerio de la Mujer, el cual busca cuidar a los niños entre esas horas para que las mamás pudiesen incorporarse al mundo del trabajo. Ahí se dieron cuenta de que había más familias interesadas que cupos disponibles, para lo cual decidieron no darle los cupos a los primeros que llegaron –ya que normalmente, dice Martínez, los más vulnerables no llegan primero porque están más desinformados–, sino que repartirlos de forma aleatoria. Así luego pudieron comparar a aquellos cuidadores a los que se les ofreció el cupo y a los que no, llegando por ejemplo al resultado de que efectivamente aumentaba la participación laboral femenina. 

Vea la conversación completa en PAUTA Bloomberg acá:

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