Sergio Daga Mérida
¿Qué política pública es la que tiene mayor impacto para que se incremente la formalidad empresarial?: Será, ¿disminuir el número y el costo de los trámites burocráticos?, ¿modernizar/digitalizar dichos trámites?, ¿endurecer las penas a la par que se incrementa la fiscalización en contra de los informales? O, quizás, ¿eliminar el régimen simplificado?
¿Qué política pública es la que tiene mayor impacto para que se incremente la asistencia de niños a las escuelas?: Será, ¿construir más escuelas?, ¿incrementar el número de ítems para maestros?, ¿entregar bonos públicos?, ¿darles desayuno? O, quizás, ¿otorgarles uniformes?
Sin duda que todas estas opciones de políticas públicas tienen su grado de incidencia sobre la formalidad empresarial o la asistencia de niños a las escuelas, sin embargo, lo cierto es que estas preguntas no pueden ser respondidas con exactitud, si no se aplica alguna metodología de evaluación de impacto que arroje evidencia acerca de cuál sería el efecto de la implementación de las opciones de políticas públicas planteadas, o de cualquier otra.
Debido a esa búsqueda incesante de distinguir entre correlación (o asociación) y causalidad, los científicos sociales, y especialmente los economistas, han tomado prestado de las ciencias experimentales técnicas que logren alcanzar el tan ansiado céteris páribus (todo lo demás constante), y así, obtener evidencia de cuál es el impacto puro que tiene una política pública determinada, asumiendo que podemos controlar todo lo demás.
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De manera notoria, aunque no exclusiva, las Pruebas Controladas Aleatorizadas o Randomized Controlled Trials – RCT, ha sido la técnica que más se ha venido usando en el último tiempo para ayudar a la toma de decisiones de políticas públicas basadas en la evidencia.
En su forma más simple, un RCT se trata de, dada una muestra representativa de la población bajo estudio, la misma se divide aleatoriamente en dos grupos, el primero se llamará grupo de tratamiento porque recibirá la política pública, y el segundo se llamará grupo de control, ya que no recibirá la política, este grupo vendría a ser el contrafactual del primero. Se realiza un seguimiento del comportamiento promedio de la variable objetivo en ambos grupos, y si existe diferencia, se puede hablar de impacto de la política pública, que puede ser positivo o negativo.
Una condición para que esta técnica sea útil, es que, en promedio, y antes de la aplicación de la política pública, ambos grupos deben ser similares en sus características observables (ej., edad promedio, nivel de ingresos, educación, etc.); así también que, durante el tiempo que dura el experimento, las unidades de observación permanezcan en los grupos asignados, sobre todo, en muestras pequeñas. Su principal desventaja es su validación externa a otros contextos fuera del ambiente del experimento.
Gracias a la aplicación de técnicas de evaluación de impacto como esta, y otras, se ha podido conocer que, por ejemplo, en Belo Horizonte, Brasil, no todas las empresas informales se formalizaron luego de una reducción drástica del número y el costo de los trámites, aquellas que no lo hicieron fue porque intrínsecamente su capacidad productiva era tan baja que no era rentable formalizarse.
De igual manera, en Kenya, los niños no aumentaron su asistencia a la escuela porque se construyeron escuelas más cercanas a sus viviendas, sino porque se aplicaron programas de desparasitación. En Chile, el incremento de la participación en el mercado laboral de mujeres de estrato socioeconómico bajo, no se ha dado tanto por el mayor acceso a la educación profesional, que lo hubo, sino más por la construcción de guarderías. En una municipalidad en Argentina se incrementó la recaudación impositiva no por la mayor fiscalización, sino porque en el aviso de cobro se mostraba una fotografía y una breve historia de algunos de los niños que asistían a las escuelas municipales.
En síntesis, hacer políticas públicas basadas en evidencia a través de técnicas de evaluación de impacto centra el debate no en lo que se cree que pueda funcionar, sino en cómo ejecutar lo que se ha comprobado que efectivamente funciona.
Sergio Daga Mérida es Vicerrector de la UPSA – Docente e investigador