ENTENDER EL DESARROLLO Y EL ALIVIO DE LA POBREZA

Hoy les voy a compartir una traducción literal que realicé del Laureado Estudio Premio Nobel de Economía 2019 titulado «Entender el desarrollo y el alivio de la pobreza», donde se explica que a pesar del progreso masivo en las últimas décadas, la pobreza global, en todas sus diferentes dimensiones, sigue siendo un problema amplio y arraigado. Entonces, ¿cómo identificar mejor las estrategias para ayudar a los menos acomodados? El Premio de Ciencias Económicas de este año premia el enfoque experimental que ha transformado la economía del desarrollo, un campo que estudia las causas de la pobreza global y la mejor manera de combatirla. Me tomó un tiempo traducirlo, lo hice para mi, pero al final creo que vale la pena compartirla a todos ustedes en nuestro idioma. Disfrutala y saca tus conclusiones.

Antecedentes científicos del Premio Sveriges Riksbank en Ciencias Económicas en memoria de Alfred Nobel 2019

ENTENDER EL DESARROLLO Y EL ALIVIO DE LA POBREZA

El Comité para el Premio de Ciencias Económicas en Memoria de Alfred Nobel

October 14, 2019

(UNA TRADUCCIÓN PROPUESTA POR FERNANDO DE WWW.PYMERIZOS.COM PARA QUE TODOS LOS LATINOS CONOZCAMOS CÓMO PODEMOS CONTRIBUIR DESDE NUESTRAS REGIONES A ENTENDER EL DESARROLLO Y EL ALIVIO DE LA POBREZA DESDE LA PERSPECTIVA DE LOS LAUREADOS)

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A pesar del progreso masivo en las últimas décadas, la pobreza global, en todas sus diferentes dimensiones, sigue siendo un problema amplio y arraigado. Por ejemplo, hoy, más de 700 millones de personas subsisten con ingresos extremadamente bajos. 

Cada año, cinco millones de niños menores de cinco años mueren de enfermedades que a menudo podrían haberse prevenido o tratado mediante un puñado de intervenciones comprobadas. Hoy en día, una gran mayoría de los niños de países de bajos y medianos ingresos asisten a la escuela primaria, pero muchos de ellos abandonan la escuela sin competencia en lectura, escritura y matemáticas. Cómo reducir efectivamente la pobreza mundial sigue siendo una de las preguntas más apremiantes de la humanidad. También es una de las preguntas más importantes que enfrenta la disciplina de la economía desde su inicio.

Entonces, ¿cómo identificar mejor las estrategias para ayudar a los menos acomodados? El Premio de Ciencias Económicas de este año premia el enfoque experimental que ha transformado la economía del desarrollo, un campo que estudia las causas de la pobreza global y la mejor manera de combatirla. En solo dos décadas, el trabajo pionero de los galardonados de este año ha convertido la economía del desarrollo, el campo que estudia las causas de la pobreza global y la mejor forma de combatirla, en un campo floreciente y en gran parte experimental.

Las innovaciones dentro y fuera de este campo ayudaron a sembrar las semillas de la transformación. Dentro del campo, el Laureado Angus Deaton 2015 impulsó la investigación en economía del desarrollo hacia el análisis microeconómico. También defendió la idea de que la medición del bienestar, especialmente el bienestar de los pobres, debe integrarse estrechamente en la lucha contra la pobreza. Fuera del campo, la llamada revolución de la credibilidad, que despegó por primera vez en la economía laboral a principios de la década de 1990, impulsó la investigación económica en varias áreas hacia un enfoque más fuerte en la estimación de efectos causales. Además, apareció una teoría microeconómica bien articulada sobre cómo los incentivos y la información, junto con las restricciones de comportamiento, configuran el comportamiento humano. Esta teoría, recompensada con varios Premios de Economía, dio a los investigadores un poderoso kit de herramientas analíticas para analizar los determinantes de la pobreza y los canales de alivio de la pobreza. Estas ganancias metodológicas eran requisitos previos para que la transformación siguiera, pero todavía faltaba una pieza central del rompecabezas.

Específicamente, una teoría bien articulada puede ser crucial para descubrir posibles mecanismos detrás de la pobreza y para guiar la búsqueda de formas efectivas de combatirla.

Pero no es suficiente para guiar la política. Si bien la teoría puede identificar ciertos incentivos, no nos dice cuán poderosos son estos en la práctica. Para dar solo algunos ejemplos, la teoría no puede decirnos si el empleo temporal de maestros contratados adicionales, con la posibilidad de volver a trabajar, es una forma más rentable de aumentar la calidad de la educación que reducir el tamaño de las clases. 

Tampoco puede decirnos si los programas de microfinanzas efectivamente impulsan el espíritu empresarial entre los pobres. Tampoco revela hasta qué punto los productos subsidiados para el cuidado de la salud aumentarán la inversión de las personas pobres en su propia salud. Conocer las respuestas cuantitativas correctas a preguntas tan específicas es vital para mejorar el capital humano, aumentar los ingresos y mejorar la salud de los pobres. Responder estas preguntas requiere un enfoque empírico que permita a los investigadores sacar conclusiones firmes sobre los efectos causales.

Al ser pioneros en un enfoque de investigación empírica para proporcionar tales respuestas, los galardonados en 2019, Abhijit Banerjee, Esther Duflo y Michael Kremer, han transformado la economía del desarrollo. Su enfoque se guió por la teoría microeconómica y el uso de datos microeconómicos. Pero cambió el enfoque hacia la identificación de políticas viables, para las cuales uno puede hacer declaraciones causales de impacto.

Como resultado, ahora tenemos una gran cantidad de resultados concretos sobre mecanismos específicos detrás de la pobreza e intervenciones específicas para aliviarla. Por ejemplo, en la escolarización, la evidencia sólida ahora muestra que el empleo de maestros contratados es generalmente una forma rentable de mejorar el aprendizaje de los estudiantes, mientras que el impacto del tamaño reducido de la clase es mixto, en el mejor de los casos. En materia de salud, se ha demostrado que la inversión de los pobres en atención preventiva es muy sensible a los precios de los productos o servicios de salud, lo que da un fuerte argumento a favor de subsidios generosos a tales inversiones. En cuanto al crédito, la creciente evidencia indica que los programas de microfinanzas no tienen los efectos de desarrollo que muchos habían pensado cuando estos programas se introdujeron a gran escala.

La transformación del campo implicó importantes contribuciones de varios académicos.

Sin embargo, se destacan tres contribuciones de los galardonados.

Primero, a mediados de la década de 1990, Kremer y sus coautores lanzaron un conjunto de ensayos controlados aleatorios sobre la escolarización en Kenia. (1)

1 Un ensayo controlado aleatorio es un método para estimar el impacto causal de una determinada intervención, programa o política. Un experimento de campo es un ensayo controlado aleatorio en el que los participantes toman decisiones en su entorno cotidiano normal. La sección 1 da una descripción más detallada.

En efecto, su enfoque equivalía a dividir la cuestión de cómo impulsar el capital humano en países de bajos ingresos en temas específicos más pequeños y manejables, cada uno de los cuales podría estudiarse rigurosamente a través de un experimento de campo cuidadosamente diseñado. Poco después, Banerjee y Duflo, a menudo junto con Kremer u otros, ampliaron el conjunto de temas educativos y ampliaron el alcance de la investigación a otras áreas, incluidas la salud, el crédito y la agricultura.

Segundo, en una serie de contribuciones, Banerjee y Duflo articularon cómo las piezas de tales estudios microeconómicos nos pueden ayudar a acercarnos a resolver el amplio rompecabezas del desarrollo: ¿qué explica la enorme diferencia en el ingreso per capita entre países? Comenzaron documentando un hecho empírico sorprendente: las economías de bajos y medianos ingresos abarcan enormes heterogeneidades en las tasas de retorno a los mismos factores de producción dentro de los países, que observaron enanas heterogeneidades entre países en los retornos de la economía (promedio). En otras palabras, algunas empresas e individuos en los países en desarrollo usan la última tecnología, mientras que otras en el mismo país y sector usan métodos de producción obsoletos. En los países de altos ingresos, estas diferencias de productividad dentro del sector son mucho menores. Por lo tanto, una comprensión más profunda del problema del desarrollo requiere una explicación de por qué algunas empresas e individuos no aprovechan las mejores oportunidades y tecnologías disponibles. Banerjee y Duflo argumentaron además que estas asignaciones erróneas se remontan a varias imperfecciones del mercado y fallas del gobierno. Por lo tanto, un paso central para comprender y, en última instancia, aliviar la pobreza es identificar las fuentes de las ineficiencias observadas, así como las políticas que podrían abordarlas.

Finalmente, al diseñar nuevos métodos de investigación experimental y al abordar el desafío clave de generalizar los resultados de un experimento específico, es decir, el tema de la validez externa, los Laureados establecieron firmemente este enfoque transformado de la economía del desarrollo. Esto sentó un peldaño sólido para una nueva generación de investigadores en economía del desarrollo y otros campos.

En resumen, al acercar la teoría de los incentivos a la aplicabilidad directa, la investigación de los galardonados ha alterado profundamente la práctica de la economía del desarrollo. El trabajo de los galardonados, y de muchos otros académicos que siguieron sus pasos, ha aumentado dramáticamente el conocimiento cuantitativo práctico necesario para aislar los mecanismos clave detrás de la pobreza y las respuestas de comportamiento a diversas intervenciones políticas. Este trabajo ha profundizado significativamente nuestra comprensión de la pobreza en el mundo en desarrollo.

Comenzamos esta descripción general describiendo las ideas centrales detrás del nuevo enfoque microeconómico de la economía del desarrollo y discutiendo las contribuciones fundamentales clave (Sección 1). Luego, presentamos algunos de los hallazgos de investigación sustantivos de los Laureados. Esta presentación abarca varios temas que nos ayudan a comprender las marcadas diferencias de bienestar entre las personas en países de altos ingresos y bajos ingresos, aunque constituyen solo una pequeña fracción de las contribuciones empíricas de los galardonados. 

También describe cómo se lograron los resultados de la investigación (Sección 2). 

A continuación, discutimos los desafíos a la validez externa y bosquejamos cómo los Laureados y otros han mostrado formas de resolver estos desafíos (Sección 3). 

Terminamos con una breve descripción de cómo el nuevo enfoque experimental ha influido en la política (Sección 4) y las observaciones finales (Sección 5).

1. El enfoque experimental para aliviar la pobreza mundial.

Esta sección describe los pilares sobre los que se basa el enfoque moderno de la economía del desarrollo. 

Comenzamos discutiendo las tres contribuciones destacadas en la introducción. Luego, discutimos brevemente el método empírico principal: ensayos controlados aleatorios. 

Finalmente, pasamos a cómo se ha utilizado este método.

Tres contribuciones clave

El enfoque moderno de la economía del desarrollo se basa en dos ideas simples pero poderosas. 

  • Una idea es que los estudios empíricos a nivel micro guiados por la teoría económica pueden proporcionar información crucial sobre el diseño de políticas para el alivio efectivo de la pobreza. 
  • La otra es que la mejor manera de sacar conclusiones precisas sobre el verdadero camino de las causas a los efectos es a menudo realizar un ensayo de campo controlado aleatorio. 

La aplicación sistemática de estas ideas en los últimos 20 años ha allanado el camino para la transformación de la investigación del desarrollo.

Esta renovación del campo implicó algunos pasos distintos, con importantes contribuciones de varios académicos. Sin embargo, destacan tres contribuciones de los galardonados.

Primero, a mediados de la década de 1990, Kremer y varios colegas lanzaron una serie de experimentos de campo en Kenia para desenredar varios componentes en la función de producción educativa (Kremer 2003). En esencia, su enfoque equivalía a analizar la cuestión de cómo impulsar la acumulación de capital humano en temas más pequeños y manejables, cada uno de los cuales podría estudiarse rigurosamente a través de ensayos controlados aleatorios específicamente diseñados.

Poco después, Banerjee y Duflo, en muchos casos conjuntamente con Kremer y otros coautores, ampliaron el conjunto de temas educativos y lanzaron experimentos de campo sobre varios otros temas. Estos estudios desempeñaron un papel central en la expansión del nuevo enfoque a básicamente todas las ramas de la economía del desarrollo. Además, los resultados de la investigación señalaron importantes ineficiencias del mercado en los sectores público y privado y proporcionaron evidencia sobre formas alternativas de abordar estas ineficiencias.

En segundo lugar, en una serie de contribuciones, Banerjee y Duflo articularon el caso intelectual de un enfoque microeconómico para ayudar a comprender varios aspectos del problema de desarrollo más amplio (macroeconómico) (Banerjee y Duflo 2005, 2007, 2011). 

Entre estos, el documento que Banerjee y Duflo publicaron en 2005 es una pieza conceptual clave que vincula los problemas de desarrollo microeconómico con el bajo ingreso agregado per capita en los países en desarrollo. 

El punto de partida para este trabajo es una observación empírica importante: los países de ingresos bajos y medianos tienen grandes heterogeneidades en las tasas de rendimiento de los mismos factores de producción y una gran variación en la medida en que se aprovechan las oportunidades de inversión rentables. El alcance de esta mala asignación puede ser lo suficientemente grave como para ayudar a explicar las grandes brechas de productividad de factores totales entre los países de bajos y altos ingresos que se han destacado en la literatura de crecimiento empírico. Intuitivamente, cuando los recursos se asignan de manera óptima, la economía operará en su frontera de posibilidades de producción. Cuando los recursos están mal asignados, la economía operará dentro de esta frontera: la producción y la productividad serán más bajas de lo que podrían ser. Banerjee y Duflo argumentaron además que las imperfecciones del mercado y del gobierno documentadas en la literatura de desarrollo, ya sean fallas del gobierno, restricciones crediticias, fallas de seguros, externalidades, dinámicas familiares o problemas de comportamiento, pueden ayudar a explicar la mala asignación.

El primer paso para comprender por qué algunos países son pobres es identificar empíricamente importantes fuentes de ineficiencia y políticas para abordarlos. El libro Poor Economics: A Radical Rethinking of the Way to Fight Global Poverty (Banerjee and Duflo 2011) lleva este argumento un paso más adelante. Sobre la base de los resultados de un gran conjunto de microestudios sobre las causas de la pobreza, Banerjee y Duflo han extraído lecciones para un enfoque basado en la ciencia para mejorar la salud, la escolarización y los ingresos de los pobres.

Tercero, al diseñar nuevos métodos de investigación experimental, por ejemplo, para abordar el desafío clave de la validez externa (Duflo 2004, 2006a, Duflo, Glennerster y Kremer 2006, Banerjee y Duflo 2009), los galardonados establecieron firmemente el nuevo enfoque y establecieron un curso claro hacia adelante para una nueva generación de investigadores.

El Laboratorio de Acción contra la Pobreza Abdul Latif Jameel en el MIT (J-PAL), que Banerjee y Duflo fundaron junto con Sendhil Mullainathan, también fue vital para este esfuerzo. J-PAL ha promovido la investigación basada en ensayos controlados aleatorios en muchos países y promovió la aceptación de los resultados de dichos ensayos en la comunidad de política económica. (2)

2 Duflo, Banerjee y Mullainathan no están solos entre los principales economistas del desarrollo para vincular la investigación experimental con el cambio de políticas y el asesoramiento. Por ejemplo, Dean Karlan cofundó Innovations for Poverty Action (IPA), una organización no gubernamental (ONG) con oficinas en varios países en desarrollo, aproximadamente al mismo tiempo que se fundó J-PAL. IPA juega un papel crucial en ayudar a los investigadores a ejecutar e implementar experimentos en todo el mundo. Unos años más tarde, el Centro para el Laboratorio de Acción Global Efectivo (CEGA) fue cofundado por Edward Miguel.

Duflo y Kremer cofundaron Deworm the World (ahora parte de la ONG Evidence Action) para transformar en acción la evidencia del primer ensayo de desparasitación de Miguel y Kremer (2004).

Estimación de efectos causales

Un impulso importante para la transformación de la investigación en economía del desarrollo fue la creación y adopción de un marco teórico microeconómico (más) coherente.

Otro catalizador importante fue el fuerte cambio en otras áreas de la economía hacia estudios empíricos diseñados explícitamente para estimar de manera creíble las relaciones causales. Este llamado enfoque basado en el diseño comenzó entre los economistas laborales a principios de la década de 1990 (ver el resumen en Angrist y Pischke 2010). Pero a diferencia del enfoque original basado en el diseño, que se basaba en gran medida en experimentos naturales, la nueva investigación de desarrollo microeconómico se basaba en gran medida, aunque no exclusivamente, en experimentos de campo.

Un ensayo controlado aleatorio es un método para evaluar el impacto causal de una determinada intervención o programa. En esencia, está diseñado para responder preguntas contrafácticas: ¿Cómo les hubiera ido a las personas expuestas a un programa en ausencia del programa? Por el contrario, ¿cómo les habría ido a otras personas que no estuvieron expuestas si hubieran tenido la oportunidad de participar? 

Estas preguntas son contrafactuales porque en cualquier momento dado, un individuo está expuesto al programa o no. Esta es una instancia del «problema fundamental de la inferencia causal» (Holland 1986): es imposible estimar el impacto de un programa en un individuo en un momento dado. Sin embargo, es posible estimar el impacto promedio del programa en un grupo de individuos comparándolos con un grupo similar de individuos que no estuvieron expuestos al programa.(3)

(3) Del mismo modo, se puede estimar el impacto en otros momentos de la distribución de la media.

Para hacerlo, se requiere un grupo de comparación creíble: un grupo de personas que habría tenido resultados similares a los expuestos al programa, en ausencia del programa. Pero, ¿cómo se encuentra un grupo de comparación tan válido?

Si solo comparamos el grupo de individuos expuestos a un programa con un grupo que consiste en individuos no expuestos, la diferencia estimada tiene dos componentes.

Un componente es el efecto causal promedio del programa. Pero la diferencia estimada también incluiría un término que refleja el sesgo de selección: la diferencia en los resultados contrafácticos entre los dos grupos en ausencia del programa.

Sin una forma confiable de estimar o eliminar este sesgo de selección, los efectos causales no pueden estimarse de manera creíble.

Un método para resolver el problema de selección es asignar aleatoriamente a individuos, o más generalmente las unidades de análisis, como hogares, comunidades o escuelas, a un grupo de tratamiento y control. Si una unidad pertenece a uno de estos grupos solo como resultado de un sorteo aleatorio, las únicas diferencias sistemáticas entre los grupos surgen de su exposición al tratamiento. Cuando se diseña e implementa correctamente, un ensayo controlado aleatorio permite a los investigadores estimar el impacto causal de una determinada intervención de manera imparcial.

Por supuesto, los ensayos controlados aleatorios tienen una larga historia en la ciencia. (4)

 

(4) The earliest published description of a clinical trial appears to be James Lind’s test in 1747 of the value of oranges and lemons in treating scurvy in sailors. For details, see Thomas (1997).4

Hace un siglo, los investigadores agrícolas fueron pioneros en el enfoque de los estudios de cultivos. En la era de la posguerra, los ensayos controlados aleatorios se asociaron estrechamente con los ensayos clínicos y los ensayos de campo posteriores en medicina. En economía, algunos ensayos controlados aleatorios importantes son anteriores a la explosión del trabajo experimental en economía del desarrollo, incluidos los experimentos negativos del impuesto sobre la renta (Hausman y Wise 1985), el Experimento del Seguro de Salud RAND (Newhouse 1993), una serie de experimentos de reforma de bienestar en el 1980 y 1990 (Manski y Garfinkel 1992), e investigación educativa, como el Proyecto Preescolar Perry y el Proyecto STAR (Schweinhart, Barnes y Weikart 1993). Por lo tanto, el método principal utilizado para estimar los efectos causales no es nuevo. Pero, como describimos a continuación, la aplicación de ensayos controlados aleatorios en economía del desarrollo ha ampliado significativamente su uso. (5)

(5) El uso de ensayos controlados aleatorios, a menudo denominados experimentos de campo, también se ha incrementado en otros campos de la economía (para obtener una visión general, ver, por ejemplo, Harrison y List 2004 y Card, DellaVigna y Malmendier 2011).

Cuantificación de vías causales

El enfoque defendido por los galardonados se basa en una visión fundamental de la economía: la mayoría de los resultados en los que uno puede querer influir reflejan elecciones decididas hechas por los individuos. Para influir de manera sostenible en los resultados de interés, también llamados puntos finales, uno debe comprender las elecciones que impulsan los resultados observados, así como los mecanismos que median esas elecciones. Es decir, uno necesita identificar las vías causales a través de las cuales los cambios en incentivos, restricciones e información influyen en los resultados de interés a través del comportamiento humano.

Por ejemplo, el conocimiento para detener las afecciones de malaria, diarrea, tuberculosis y otras enfermedades mortales que ponen en peligro la vida se ha recopilado en gran medida a través de ensayos controlados aleatorios realizados por investigadores médicos.

A pesar de este conocimiento médico establecido, millones de niños en países de bajos ingresos mueren de enfermedades prevenibles cada año. La discusión de hoy sobre la reducción de la mortalidad infantil en los países de bajos ingresos, por lo tanto, gira en torno al comportamiento humano. ¿Por qué no se brinda o exige atención de calidad comprobada y económica? ¿Por qué los proveedores en varios eslabones de la cadena de prestación de servicios no aparecen o no se desempeñan en el trabajo? ¿Cómo se pueden superar esos obstáculos? Si es así, ¿cómo se podrían prestar servicios viables de manera rentable? Estas preguntas están en el corazón del enfoque experimental adoptado por los economistas del desarrollo.

El fuerte énfasis en incentivos y restricciones es una razón importante por la cual los diseños de experimentos de campo difieren de los diseños en entornos más controlados. Por ejemplo, los ensayos de campo doble ciego no son típicos, por diseño y por razones prácticas.

En el caso de las escuelas, agregar recursos adicionales solo puede desplazar las inversiones o los esfuerzos de los padres si conocen los recursos adicionales (en otras palabras, no están ciegos para ellos). Estas respuestas conductuales no solo son fundamentales para comprender los resultados experimentales, sino también para comprender comportamientos humanos más amplios. De hecho, el enfoque en los llamados puntos medios de comportamiento ha hecho que los experimentos de campo sean herramientas poderosas para pruebas más generales del comportamiento humano.

Las respuestas y sus conexiones con la teoría económica también pueden arrojar luz sobre cuestiones más amplias, más allá de la intervención experimental en cuestión.

Descubriendo mecanismos

La búsqueda para descubrir mecanismos también ayuda a explicar por qué los experimentos de campo se han convertido en el método empírico dominante en el campo. Los ensayos controlados aleatorios son únicos para proporcionar a los investigadores un control completo no solo sobre el mecanismo de asignación, que elimina el sesgo de selección, sino también sobre el tratamiento en sí. Como destacaron Duflo y Banerjee (Duflo 2006a, Banerjee y Duflo 2009),

Los estudios de observación convencionales evalúan eventos que ya han ocurrido en el mundo. Los experimentos permiten a los académicos manipular tratamientos de interés para crear eventos que aún no se han observado.

Esta flexibilidad de diseño tiene una serie de ventajas. Los investigadores pueden probar nuevas políticas o intervenciones que creen que podrían ser efectivas, en base a conocimientos o teorías previas, incluso si ningún formulador de políticas está considerando implementarlas. Además, pueden introducir variaciones aleatorias para probar las predicciones de la teoría existente. (6)

(6) La capacidad de diseñar nuevas intervenciones, en muchos casos mediante la revisión, modificación o descomposición de programas dirigidos por otros, por ejemplo, ONG, separa la literatura de desarrollo de la literatura de evaluación (experimento social) en los EE. UU. Y Canadá (ver Gueron 2017 para una discusión ) En este último, los programas a evaluar son típicamente paquetes bastante completos elegidos por un implementador

agencia con los investigadores principalmente como evaluadores profesionales. Las excepciones notables incluyen el experimento del Impuesto Negativo a la Renta (NIT) dirigido por la investigación y el Experimento del Seguro de Salud RAND, ambos diseñados para probar mecanismos (efecto de ingreso y sustitución en los experimentos del NIT, y riesgo moral en el Experimento del Seguro de Salud Rand).

Además, los experimentos permiten un proceso de investigación iterativo transparente en el mismo entorno, con las mismas variables de resultado y las mismas técnicas de medición. Ya sea por métodos cuasi-experimentales o totalmente experimentales, el trabajo empírico generalmente plantea importantes preguntas de seguimiento. Pero los seguimientos en los estudios de observación están limitados por el cambio de política original que generó los datos iniciales.

La capacidad de controlar el tratamiento en sí mismo relaja esa restricción y permite a los investigadores aprender de experimentos secuenciales de varios pasos, donde cada nuevo paso aprovecha los resultados de los pasos anteriores.

Como señaló Duflo (2006a), dicho aprendizaje en un contexto fijo y con una población fija generalmente se asocia con experimentos de laboratorio.

A diferencia de la mayoría de los experimentos de laboratorio en otras áreas de la economía, sin embargo, los experimentos de campo en economía del desarrollo involucran a tomadores de decisiones del mundo real que toman decisiones importantes en su entorno cotidiano normal.

Finalmente, como lo discutieron Kremer y Glennerster (2011), la planificación e implementación de experimentos de campo obliga a los investigadores a comprometerse y pasar tiempo con realidades en el terreno, a menudo trabajando estrechamente con agencias gubernamentales o no gubernamentales. Este enfoque basado en el campo permite un descubrimiento inductivo de nuevos mecanismos y hechos, mas allá de los sugeridos por los modelos existentes. Esta inducción, a su vez, puede ayudar a refinar la teoría y mejorar nuestra capacidad para diseñar mejores políticas.

2. Evidencia sobre la lucha contra la pobreza en los países en desarrollo.

Esta sección rastrea la historia intelectual del enfoque experimental en la economía del desarrollo, centrándose en un conjunto de áreas temáticas: educación, salud, sesgos conductuales, género y política, y crédito. Una subsección separada para cada una de estas cinco áreas destaca las contribuciones sustantivas de los galardonados.

Lo siguiente no es una presentación exhaustiva de la investigación de los galardonados, y menos aún una revisión de la literatura de las cinco áreas temáticas. Sin embargo, aclara cómo el enfoque experimental promovido por Banerjee, Duflo y Kremer ha cambiado sustancialmente nuestro conocimiento de los hechos económicos, sociales y políticos.

fenómenos en los países en desarrollo, así como la dirección metodológica del campo. También ilustra el enfoque general para el alivio de la pobreza en el campo, que abarca desde políticas para impulsar la acumulación de capital humano y físico, pasando por políticas destinadas a facilitar la adopción de mejores tecnologías, hasta intervenciones que pueden influir en cómo se eligen y aplican las políticas que afectan a los pobres.

Además, se ha realizado un gran conjunto de estudios microeconómicos bien identificados por muchos investigadores en la mayoría de las áreas de desarrollo. Para enfatizar un punto de la introducción, la investigación de los galardonados ha transformado el campo a través del enfoque experimental que fueron pioneros.

2A. Educación.

La investigación macroeconómica sobre crecimiento y desarrollo a fines de los años ochenta y noventa enfatizó el capital humano, a menudo aproximado por el logro educativo, en el trabajo teórico (por ejemplo, Lucas 1988) y el trabajo empírico (por ejemplo, Barro 1991 y Mankiw, Romer y Weil 1992). La contabilidad del crecimiento intentó descomponer el crecimiento a largo plazo de los países en un conjunto de causas cercanas, incluido el capital humano. Esta técnica requería medir los rendimientos del capital humano, lo que se hizo en gran medida ejecutando regresiones transversales de Mincer que vinculaban los salarios con el nivel educativo.

Esa literatura empírica, sin embargo, sufrió tres problemas. 

Primero, los retornos transversales estimados a la educación a menudo estaban sesgados porque la variación subyacente en la educación reflejaba una selección sistemática. 

En segundo lugar, los rendimientos se midieron a partir de años de escolaridad, y estos no son iguales en el tiempo y el lugar en términos de adquisición de capital humano. Finalmente, la literatura guardaba gran parte del silencio sobre la política, es decir, cómo aumentar de manera más efectiva la inscripción y mejorar el aprendizaje de los estudiantes.

La nueva investigación iniciada por los galardonados ha logrado importantes avances en todas estas dimensiones.

Efectos de una mejor escolarización

A mediados de la década de 1990, Kremer y sus coautores iniciaron la transformación de la economía del desarrollo. Para investigar cómo interactúan los factores de oferta y demanda para determinar los resultados educativos, lanzaron una serie de experimentos de campo en colaboración con una organización no gubernamental (ONG) en el oeste de Kenia. Dos de los experimentos estimaron el impacto de aportes escolares adicionales: libros de texto, iniciados en 1996 (Glewwe, Kremer y Moulin 2009), y rotafolios, iniciados en 1997 (Glewwe, Kremer, Moulin y Zitzewitz 2004). Otros dos experimentos estimaron los efectos de las intervenciones de salud, incluida la desparasitación de los niños, que comenzó en 1998 (Miguel y Kremer 2004), y las comidas escolares, que comenzaron en 2000 (Vermeersh y Kremer 2005).

Un experimento, que comenzó en 1998, proporcionó a los maestros incentivos financieros vinculados a los puntajes de los exámenes de los estudiantes (Glewwe, Kremer y Moulin 2010).

Estos primeros estudios ilustraron el poder y la viabilidad de los experimentos de campo enfocados.

Pero también ofrecieron lecciones sustantivas. Dado el contexto, simplemente proporcionar más recursos tuvo un impacto limitado en la calidad de la escuela. Más libros de texto por estudiante no mejoraron los puntajes promedio de los exámenes, pero sí mejoraron los puntajes de los estudiantes más capaces.

Dar rotafolios a las escuelas no tuvo ningún efecto en el aprendizaje de los estudiantes. Las dos intervenciones de salud redujeron el absentismo escolar, pero no mejoraron los puntajes de las pruebas. En teoría, el programa de incentivos podría llevar a los maestros a aumentar el esfuerzo para estimular el aprendizaje a largo plazo o, alternativamente, a enseñar a la prueba. El último efecto dominó.

Los maestros aumentaron sus esfuerzos en la preparación de exámenes, lo que elevó los puntajes de los exámenes vinculados a los incentivos, pero dejó los puntajes de los exámenes no relacionados no afectados.

Hacer coincidir mejor la enseñanza con los niveles de aprendizaje del alumno.

Los hallazgos de los primeros experimentos de campo en Kenia proporcionaron un punto de partida para un ensayo controlado aleatorio temprano sobre educación en India, que comenzó en 2000 (Banerjee, Cole, Duflo y Linden 2007). Al revisar los hallazgos de Kenia, Banerjee, Duflo y sus coautores, concluyeron que los estudiantes parecían no aprender nada de días adicionales en la escuela. Tampoco el gasto en libros de texto pareció impulsar el aprendizaje, a pesar de que las escuelas en Kenia carecían de muchos insumos esenciales.

Además, en el contexto indio que Banerjee y Duflo tenían la intención de estudiar, muchos niños parecían aprender poco: en los resultados de las pruebas de campo en la ciudad de Vadodara, menos de uno de cada cinco estudiantes de tercer grado podía responder correctamente las preguntas de la prueba de matemáticas del plan de estudios de primer grado. (7)

(7) Desafortunadamente, estos hallazgos no parecían específicos de Vadodara. Aunque las inscripciones escolares han aumentado universalmente en las últimas décadas en el mundo en desarrollo, asistir a la escuela no garantiza que los niños aprendan (Glewwe y Muralidharan 2015). El Instituto de Estadística de la UNESCO estima que solo la mitad de los niños del mundo alcanzan una competencia mínima en lectura y matemáticas para cuando dejan la escuela (UIS 2017).

 En respuesta a tales hallazgos, Banerjee, Duflo y sus coautores argumentaron que los esfuerzos para llevar a más niños a la escuela deben complementarse con reformas para mejorar la calidad de la escuela. Las entradas adicionales solo pueden funcionar cuando abordan necesidades no satisfechas específicas. En particular, argumentaron qué ni la pedagogía ni el plan de estudios se habían adaptado a la gran afluencia de niños a la educación primaria, como también lo sugieren los hallazgos informados por Glewwe, Kremer y Moulin (2009). De hecho, muchos de los nuevos estudiantes eran estudiantes de primera generación, cuyos padres podrían no haber seguido fácilmente los eventos en la escuela o haber reaccionado si sus hijos se habían retrasado. Por lo tanto, las dificultades de aprendizaje que observaron pueden reflejar en parte el éxito de lograr que mas niños asistan a la escuela.

Trabajando con una gran ONG en las escuelas públicas de la India, Banerjee y Duflo estudiaron el impacto de dos intervenciones dirigidas al aprendizaje de los estudiantes mas débiles.

Uno fue un programa de educación correctiva que contrató a paraprofesionales para trabajar con estudiantes de tercer y cuarto grado de bajo rendimiento fuera de su aula habitual.

El otro era un programa de aprendizaje asistido por computadora donde los niños de cuarto grado jugaban juegos con acertijos matemáticos en una computadora compartida durante dos horas a la semana.

Al contrario del trabajo anterior sobre adiciones de recursos generales, Banerjee, Duflo y sus coautores encontraron efectos sustanciales positivos a mediano plazo en el aprendizaje de los estudiantes para ambas intervenciones, después de uno y dos años.

El diseño del proyecto les permitió examinar mecanismos alternativos a través de los cuales el programa de recuperación mejoró los puntajes promedio de las pruebas. El programa puede haber afectado directamente a los niños que recibieron instrucción adecuada a sus niveles de aprendizaje. También podría haberlos afectado indirectamente a través de los efectos del tamaño de la clase, donde los niños que se quedan atrás se benefician de una proporción más baja de alumnos por maestro, o a través de los efectos de los compañeros, donde los niños que se quedan atrás se benefician de los compañeros de mayor rendimiento. Sin embargo, los resultados sugirieron que toda la mejora fue impulsada por el efecto directo del entrenamiento correctivo sin efectos indirectos del tamaño de la clase o del grupo de pares.

El estudio de Banerjee y Duflo también comenzó a abordar la cuestión sobre la generalización – o validez externa – de los hallazgos experimentales, un tema que discutimos más adelante en la Sección 3. El experimento se realizó a gran escala, con más de 15,000 estudiantes durante dos años, y deliberadamente implementado en dos ciudades diferentes, Mumbai y Vadodara, con equipos de implementación separados.

Duflo y Kremer llevaron a cabo otro experimento temprano de tratamiento múltiple en Kenia, a partir de 2005 (Duflo, Dupas y Kremer 2011, 2015) que también estuvo motivado por los desafíos de una gran afluencia de nuevos estudiantes con una preparación académica variable en respuesta a la introducción de Educación primaria gratuita. Específicamente, Duflo, Dupas y Kremer aprovecharon un programa que les dio a los comités escolares fondos para contratar maestros extra con contrato, a fin de reducir el tamaño de las clases de primer grado. Pero agregaron dos variaciones experimentales: rastrear a los estudiantes por logros previos y capacitar a los comités escolares para monitorear a los maestros adicionales. Este diseño les permitió analizar una variedad de preguntas importantes, incluido el impacto de la reducción del tamaño de la clase sin cambiar la pedagogía, el impacto de los maestros contratados que trabajan bajo un esquema dinámico de incentivos versus los maestros titulares de funcionarios públicos, el impacto de los comités escolares empoderados y El impacto del seguimiento por logros en las escuelas primarias.

Una respuesta común a las aulas superpobladas es agregar más maestros. La idea es simple: reducir la proporción alumno-maestro aumenta la cantidad de tiempo que los maestros pueden pasar por estudiante individual, lo que podría tener un efecto directo en el aprendizaje. Si los estudiantes se benefician de sus compañeros de mayor rendimiento, la clasificación de los estudiantes en clases separadas en función de su preparación o su capacidad podría perjudicar a los estudiantes de bajo rendimiento al tiempo que beneficia a los estudiantes de alto rendimiento, lo que exacerba la desigualdad.

Por esa razón, el seguimiento es una práctica controvertida a la que muchos se oponen. Pero como subrayaron Duflo, Dupas y Kremer (2011), el seguimiento también permite a los maestros enfocar mejor su enseñanza a las necesidades de los estudiantes.

Para arrojar luz sobre el seguimiento, los autores presentaron un modelo teórico en el que la calidad de los compañeros afecta directamente a los estudiantes. Pero también los afecta indirectamente a través de las elecciones de esfuerzo y niveles de enseñanza de los maestros. Estos, a su vez, dependen de la distribución de los puntajes de los exámenes en las clases y de si los pagos de los maestros son funciones lineales, cóncavas o convexas de los puntajes de los exámenes. Cuanto más lejos esté el nivel de aprendizaje de un estudiante del nivel de enseñanza de su maestro, menos se beneficiará el estudiante; Si esta distancia es demasiado grande, es posible que no se beneficie en absoluto. El modelo genera un amplio conjunto de predicciones sobre el efecto de un programa de seguimiento en la distribución del rendimiento de los estudiantes.

Duflo, Dupas y Kremer (2011) proporcionaron evidencia que sugiere que todos los estudiantes en el estudio se beneficiaron del seguimiento.(8) 

8 El efecto del seguimiento fue significativo al nivel del 5 por ciento al controlar la puntuación de la prueba de referencia y la edad y el sexo del niño. En las escuelas que originalmente tenían dos o más clases de primer grado (19 escuelas; 10 de seguimiento, 9 sin seguimiento), resultó difícil organizar el seguimiento de manera consistente. Esas escuelas fueron retiradas del análisis.

Usando el análisis de regresión-discontinuidad, los autores mostraron que los estudiantes con calificaciones más bajas en la pista superior y los estudiantes con las calificaciones más altas en el seguimiento inferior se obtuvo igualmente del seguimiento. (9) 

9 Las clasificaciones se refieren a las distribuciones de puntaje de la prueba al inicio del estudio.

Según su modelo, estos resultados empíricos implican que los maestros deben haber ajustado su enseñanza a la composición de la clase y que sus funciones de recompensa eran convexas en la distribución de los puntajes finales. (10)

10 Una función de pago lineal en el modelo implicaría que los maestros enseñen al estudiante mediano en su clase. Por lo tanto, los estudiantes que comienzan en la mitad de la distribución previa del rendimiento obtendrían un peor rendimiento bajo seguimiento. Pero a los estudiantes que están por encima de la mediana les iría mejor que a los estudiantes que están por debajo, porque obtendrían ganancias de sus compañeros de mayor rendimiento, lo que no es consistente con los resultados empíricos. Si el calendario de pagos para los maestros es convexo, por otro lado, los estudiantes que se encuentran justo por debajo de la mediana se beneficiarían en relación con los estudiantes que se encuentran arriba porque los maestros se centran en la cola superior de sus estudiantes, mientras que los efectos de los compañeros beneficiarían a los estudiantes que están por encima de la mediana más de estudiantes justo debajo.

La asignación aleatoria de estudiantes a clases en escuelas no rastreadas también proporcionó información sobre el proceso de aprendizaje. Según el modelo de Duflo, Dupas y Kremer, un cambio ascendente exógeno en la distribución de logros previos beneficiará fuertemente a los estudiantes con logros iniciales en la parte superior de la distribución, tanto por un efecto positivo directo de los pares como porque los estudiantes se beneficiarán del aumento. cambio en el nivel de instrucción de su maestro. Sin embargo, para los estudiantes que están mas abajo en la distribución, los efectos de tal cambio se vuelven ambiguos, ya que el efecto positivo de los compañeros se contrarresta al estar más lejos de su nivel de instrucción óptimo. Estos efectos también son evidentes en los datos: los mejores estudiantes se beneficiaron de un mejor rendimiento previo de sus compañeros de clase, mientras que no se pudo detectar ningún efecto en el medio de la distribución.

Duflo, Dupas y Kremer (2011) documentaron además un efecto positivo en la parte inferior de la distribución, que es consistente con su modelo si estos niños ya estaban tan por debajo del nivel del objetivo de instrucción que el efecto de un desajuste adicional se ve compensado por el efecto positivo de los pares.

Esfuerzo docente.

Las bajas tasas aparentes de aprendizaje para muchos estudiantes en países de bajos y medianos ingresos tienen varias raíces, incluida la falta de correspondencia antes mencionada entre la preparación académica de los estudiantes y los niveles objetivo de los maestros. Varios estudios de principios de la década de 2000 (por ejemplo, Chaudhury, Hammer, Kremer, Muralidharan y Rogers 2006, Banerjee, Deaton y Duflo 2004) destacaron una posibilidad adicional: muchos maestros en países de bajos ingresos en realidad no están enseñando cuando se supone que deben hacerlo. . Es decir, las tasas de ausencia de docentes en muchos países en desarrollo son muy altas. (11)

11 Estos documentos no fueron los primeros en notar que el absentismo era un problema, pero fueron los primeros en señalar sistemáticamente dentro y entre los países. Chaudhury, Hammer, Kremer, Muralidharan y Rogers (2006), utilizando datos de siete países de ingresos bajos y medios, documentaron una tasa de ausencia promedio del 19 por ciento. Además, utilizando datos de escuelas administradas por el gobierno en India, descubrieron que solo el 45 por ciento de los maestros asignados a una escuela se dedican a actividades de enseñanza en un momento dado. Una década después, Bold y sus colegas (Bold, Filmer, Martin, Molina, Stacy, Rockmore, Svensson y Wane 2017), utilizando datos de siete países del África subsahariana, informaron estimaciones similares (tasa de ausencia del 23% de la escuela y 44 -porcentaje de ausencia de clase).

En una serie de artículos a principios de la década de 2000, Duflo y Banerjee, junto con sus diversos coautores, comenzaron una exploración sistemática de cómo abordar el absentismo de los docentes.

Duflo, Hanna y Ryan iniciaron un experimento de campo en 2003 que examinó los incentivos de alta potencia vinculados a la asistencia (Duflo, Hanna y Ryan 2012). Trabajando con una ONG que operaba escuelas de un solo maestro en la India rural, seleccionaron al azar algunas escuelas donde los maestros recibían un bono adicional por día asistido, según lo verificado por las cámaras escolares al comienzo y al final del día escolar. Ellos

descubrió que la ausencia de maestros se redujo a la mitad en las escuelas de tratamiento en relación con las escuelas de control. Además, el aprendizaje de los estudiantes mejoró.

Este trabajo de Duflo, Hanna y Ryan (2012) es uno de los primeros ejemplos de cómo las evaluaciones aleatorias pueden arrojar luz no solo sobre los impactos de intervenciones específicas, sino que también ayudan a estimar los parámetros de comportamiento que son de interés más general. Una forma de hacerlo es combinar evidencia experimental con estructural modelado. (12)

12 Otros ejemplos tempranos de combinación de datos experimentales y modelos estructurales en un contexto de país en desarrollo incluyen a Todd y Wolpin (2006) y Attanasio, Meghir y Santiago (2012).

Específicamente, Duflo y sus coautores estimaron un modelo estructural usando datos del grupo de tratamiento, y validaron el modelo usando una muestra de control. El estudio proporcionó evidencia convincente sobre parámetros de comportamiento importantes. Un ejemplo es la elasticidad salarial de la oferta de trabajo docente, que se requiere para diseñar políticas para un mejor desempeño docente.

Un estudio similar realizado por Banerjee, Glennerster y Duflo (2008) sobre incentivos financieros para la asistencia de enfermeras a clínicas gubernamentales en la India proporcionó una nota más de advertencia. En ese experimento, los incentivos fueron ampliamente similares a los del experimento informado por Duflo, Hanna y Ryan (2012). Enfermeras registradas ausentes más de 50

el porcentaje en un mes tendría su salario reducido por el porcentaje de días ausentes, mientras que las enfermeras ausentes más del 50 por ciento en dos meses consecutivos serían suspendidas del servicio gubernamental. Si bien el estudio registró un efecto de tratamiento inicial sustancial, este efecto disminuyó con el tiempo y fue cero al final del estudio. La evidencia anecdótica sugirió que las enfermeras aprendieron a explotar

lagunas en los sistemas y registrar ausencias exentas. Comparando los dos estudios, una posible diferencia es que Duflo, Hanna y Ryan (2012) estudiaron escuelas administradas por una ONG, que podrían haber estado en mejores condiciones que el gobierno para hacer cumplir los incentivos. Por lo tanto, los dos estudios plantean la cuestión de si dichos programas de incentivos pueden funcionar a escala y si el gobierno puede implementarlos de manera tan efectiva como una ONG. Volvemos a estas importantes preguntas de validez externa en la Sección 3.

Duflo, Dupas y Kremer (2015) informaron resultados de fondos proporcionados aleatoriamente a comités escolares para contratar maestros adicionales con contratos cortos a fin de reducir el tamaño de las clases de primer grado en Kenia, así como el impacto de proporcionar capacitación administrativa en los comités escolares. Estos maestros contratados se contratan con contratos anuales, fuera de los canales normales del servicio civil del Ministerio de Educación, y generalmente se les paga un salario más bajo que los maestros de los funcionarios públicos. Los contratos son renovables, condicionados al buen desempeño en el entorno institucional local.

Estudiar a los maestros temporales contratados, en relación con los maestros permanentes del servicio civil, es interesante por varias razones. Teóricamente, los contratos de trabajo condicionales se basan en incentivos dinámicos (Holmström 1982), con un buen desempeño recompensado por el empleo continuo y el mal desempeño seguido de la terminación del contrato. Debido a sus preocupaciones profesionales, los maestros contratados deben ejercer más esfuerzo que los maestros permanentes que no tienen contratos basados ​​en el desempeño. En cuanto a las políticas, es importante comprender el impacto de los maestros contratados frente a los maestros de los funcionarios públicos en el aprendizaje de los estudiantes, porque muchos maestros en los países en desarrollo son contratados con contratos a corto plazo para limitar los costos.

Duflo, Dupas y Kremer (2015) mostraron que los estudiantes que fueron asignados aleatoriamente a permanecer en las clases existentes, impartidos por maestros de funcionarios públicos, no aumentaron significativamente los puntajes de sus exámenes, a pesar de que las clases se redujeron a la mitad de 82 a 44 alumnos en promedio. Una razón potencial para este hallazgo es que los maestros respondieron al programa de una manera que podría haber reducido su impacto. Específicamente, los autores mostraron que los maestros de funcionarios públicos en las escuelas que recibieron fondos para contratar a un maestro contratado aumentaron sus ausencias e influyeron negativamente en el proceso de contratación de maestros contratados. Por otro lado, los estudiantes asignados a maestros contratados a nivel local, que tenían tasas de ausencia más bajas, aumentaron significativamente los puntajes de sus exámenes. Un programa de gobernanza que capacitó a los padres dentro de los comités escolares aumentó los puntajes de las pruebas para los estudiantes, ya sea que fueran enseñados por maestros contratados o maestros de funcionarios.

Metaestudios

En los últimos 20 años, se han implementado más de 100 ensayos controlados aleatorios sobre educación en todo el mundo en desarrollo. El creciente número de estudios de alta calidad también se refleja en un creciente número de revisiones sistemáticas de la evidencia.

Un mensaje claro de estos metaestudios es que algunas de las primeras intervenciones probadas por Banerjee, Duflo y Kremer se consideran las intervenciones más rentables para mejorar el aprendizaje de los estudiantes. Por ejemplo, Glewwe y Muralidharan (2015) concluyeron que 

«las intervenciones que se centran en mejorar la pedagogía (especialmente la instrucción complementaria para niños que se quedan atrás de las competencias de nivel de grado) son particularmente efectivas, y también lo son las intervenciones que mejoran el gobierno escolar y la responsabilidad de los maestros».

Mientras que Kremer, Brannen y Glennerster (2013) declararon que 

“las reformas pedagógicas que hacen coincidir la enseñanza con los niveles de aprendizaje de los estudiantes son altamente rentables para aumentar el aprendizaje, al igual que las reformas que mejoran la responsabilidad y los incentivos, como la contratación local de maestros con contratos a corto plazo. «

2B. Salud.

Las tecnologías modernas de salud pública, como las vacunas, los antibióticos y los medicamentos antipalúdicos, y los métodos preventivos efectivos, como las mosquiteras y el tratamiento del agua potable, han mejorado la salud a niveles históricamente sin precedentes, incluso en países de bajos ingresos. Sin embargo, el riesgo de que un niño muera antes de los cinco años sigue siendo casi 15 veces mayor en los países de bajos ingresos que en los países de altos ingresos. Y la cobertura de una gama de productos de salud preventiva de bajo costo sigue siendo incompleta en el mundo en desarrollo.

El modelo estándar de capital humano considera la salud como un buen consumo y una buena inversión (Grossman 1972). El capital humano puede construirse invirtiendo en salud, y los consumidores racionales emprenden tales inversiones si esperan que el beneficio marginal privado exceda el costo marginal. Las brechas entre los beneficios privados y sociales generan una inversión insuficiente en salud por parte de los consumidores, en ausencia de una intervención pública eficiente. Por ejemplo, las inversiones en salud serán demasiado bajas si el tratamiento o la prevención tienen externalidades positivas, o si son bienes públicos, de modo que sus costos marginales sean más bajos que los costos promedio. Este modelo simple fue el punto de partida para una serie de influyentes contribuciones de Kremer y sus coautores en un esfuerzo por comprender las razones de la adopción aparentemente subóptima de las medidas de salud pública.

Externalidades.

Miguel y Kremer (2004) estimaron los efectos directos y las externalidades de la desparasitación. Argumentaron que con las externalidades, los estudios que aleatorizan el control de la enfermedad a nivel individual subestimarán los tamaños del efecto, no incorporan las externalidades positivas. Si bien es probable que los efectos secundarios sean de primer orden, especialmente en países donde las enfermedades infecciosas aún representan una gran parte de la carga de la enfermedad, han recibido una atención empírica limitada en la investigación de salud pública y epidemiológica (Benjamin-Chung, Arnold, Abedin , Falcao, Clark, Konagaya, Luby, Miguel y Colford 2015) .13

13 Las pruebas experimentales en estos campos generalmente no estiman tales efectos secundarios sino que intentan mitigarlos mediante elecciones de diseño apropiadas (Hargreaves, Aiken, Davey y Hayes 2015).

Por el contrario, Miguel y Kremer (2004) diseñaron su estudio específicamente para medir estos efectos indirectos. Examinaron un programa de ONG para el tratamiento masivo en la escuela con medicamentos antiparasitarios y educación para la salud. El orden de la incorporación gradual del tratamiento a 75 escuelas primarias se determinó mediante una lista que primero agrupaba las escuelas geográficamente y luego alfabéticamente dentro de las ubicaciones. En el modelo econométrico de Miguel y Kremer, el efecto de la desparasitación está condicionado a la densidad total de la población escolar local dentro de una distancia geográfica particular. Manteniendo constante el número total de niños que asisten a la escuela primaria que viven a cierta distancia de la escuela, el número de estos niños que asisten a las escuelas asignadas al tratamiento no debe estar relacionado con otros lugares observables y no observables. La exposición a los efectos secundarios del tratamiento está (casi) experimentalmente diseñada.

Miguel y Kremer (2004) encontraron evidencia de grandes efectos externos en las tasas de infección por gusanos, así como en las tasas de participación escolar posteriores, que se extienden aproximadamente 2 millas (al menos 3 km) lejos de las escuelas de tratamiento.14,15 

14 El artículo inicial también documentó las externalidades del tratamiento a distancias de 2 a 4 millas (3 a 6 km) de cada escuela. Sin embargo, estos efectos fueron causados en parte por un error de codificación. Este y otros controles de robustez se analizan en publicaciones posteriores (Aiken, Davey, Hargreaves y Hayes 2015, Hicks, Kremer y Miguel 2015, Hargreaves, Aiken, Davey y Hayes 2015).

15 La Organización Mundial de la Salud recomienda el tratamiento masivo de niños para eliminar las infecciones por lombrices en entornos de alta prevalencia, aunque la cuestión de en qué circunstancias los beneficios esperados de la administración masiva de medicamentos excede su costo sigue siendo discutida (OMS 2017, Croke, Hsu y Kremer 2017) .

El enfoque empírico propuesto por Miguel y Kremer (2004) se han utilizado en una gran cantidad de estudios dentro de la economía, tanto en temas de salud como no relacionados con la salud, para estimar la magnitud y el alcance espacial de las externalidades del tratamiento. 16

16 Ver la revisión de Dupas y Miguel (2017) para referencias.

Bienes públicos.

Parte de la infraestructura es un buen público en el sentido de que se puede atender a clientes adicionales a bajo costo marginal una vez que la infraestructura esté en su lugar, a pesar de que el servicio es excluible. Dichos bienes son monopolios naturales. Si los hogares valoran heterogéneamente la infraestructura (y el proveedor no puede discriminar perfectamente los precios), habrá pérdidas estáticas de peso muerto. La sociedad puede estar mejor regulando los precios para reducir esas ineficiencias estáticas, incluso si esto puede reducir los incentivos para invertir en infraestructura.

Kremer y sus coautores (2011) examinaron estos temas en el contexto de la tecnología de infraestructura de agua. En el área de estudio, muchas personas recolectaron agua de manantiales naturales, que pueden estar contaminados por heces de humanos u otros animales. Los autores evaluaron un programa que protegía una submuestra aleatoria de manantiales de la contaminación fecal. La intervención redujo la presencia de Escherichia coli (bacterias utilizadas como indicadores de materia fecal) en dos tercios en el agua en la fuente, y los hogares informaron que los niños tenían aproximadamente un 25 por ciento menos de incidencia de diarrea en los grupos de tratamiento versus control.

Además de estimar los efectos directos de la intervención, Kremer y sus colegas (2011) utilizaron los datos de la evaluación para determinar la gobernanza óptima de la protección del agua. Sobre la base de un modelo de costo de viaje e información sobre las opciones de los hogares sobre dónde recolectar el agua, los autores estimaron la disposición a pagar por la protección de manantiales. Estas estimaciones se utilizaron luego en un modelo estructural para evaluar el impacto de políticas alternativas y sistemas de derechos de propiedad en la inversión y el bienestar de la infraestructura del agua. Los resultados sugirieron que el sistema existente de derechos de propiedad esencialmente común brindaba un mayor bienestar que un sistema de derechos de propiedad privada. Sin embargo, a niveles de ingresos más altos, los derechos de propiedad privada podrían estimular una inversión suficiente en la protección de la primavera para superar los costos estáticos asociados con dar a los propietarios el poder del mercado local sobre el agua.

Precios.

Si y cuánto cobrar a los usuarios por los productos y servicios de salud han sido y siguen siendo cuestiones de política muy debatidas. El cobro de tarifas podría reducir la adopción de productos altamente rentables y evitar el acceso de los pobres a la atención médica. Por otro lado, cobrar un precio positivo podría ayudar a seleccionar a aquellos que valoran y necesitan más el producto. Un precio positivo también puede tener un efecto psicológico: las personas pueden usar más de lo que han comprado, un efecto de costo hundido (Thaler 1980, Arkes y Blumer 1985). Los precios más altos también pueden alentar el uso si se interpretan como una señal de mayor calidad.

Kremer y Miguel (2007) proporcionaron la primera evaluación experimental de cómo los precios afectan la adopción de productos para la salud en un entorno de bajos ingresos. Entre las 50 escuelas primarias inscritas en el programa de desparasitación libre discutido anteriormente (Miguel y Kremer 2004), seleccionaron al azar a 25 de ellas para participar en un programa de costo compartido, donde los padres tuvieron que pagar una tarifa por las píldoras antiparasitarias de sus hijos. Encontraron una absorción del 75 por ciento en las escuelas con píldoras antiparasitarias gratuitas, pero solo el 18 por ciento con una tarifa de $ 0,40 (que sigue siendo un precio muy subsidiado). Si bien este resultado muestra que la demanda es muy sensible al precio y potencialmente plantea preguntas sobre los supuestos mantenidos del modelo racional de capital humano, la evidencia no es concluyente. Como Kremer y Miguel plantearon la hipótesis, el valor privado percibido de la desparasitación puede ser menor que la tarifa cobrada, simplemente debido a las externalidades del tratamiento que documentaron. Si bien su trabajo no separó este efecto de externalidad de otros efectos del precio positivo, los experimentos posteriores con diseños alternativos han impulsado significativamente la frontera de la investigación y han ayudado a distinguir diferentes mecanismos.

Mala calidad de la atención.

Los sistemas de salud en los países en desarrollo a menudo son altamente disfuncionales. Una estimación reciente sugiere que la mayoría de las muertes en países de bajos y medianos ingresos se deben a una atención de mala calidad (Kruk, Gage, Joseph, Danaei, Garcia-Saiso y Salomon 2018).

Comprender por qué la calidad de los servicios de salud es tan baja y qué políticas podrían mejorarla ha sido durante mucho tiempo un área de investigación muy activa en economía del desarrollo. Los primeros estudios de absentismo discutidos anteriormente proporcionaron un impulso significativo para esta agenda, y gran parte del trabajo inicial se centró en el canal de esfuerzo. 17

17 Dupas y Miguel (2017) revisaron la literatura sobre la cuantificación de la calidad de la atención, así como estudios experimentales sobre políticas para mejorar la prestación de servicios de salud.

Las altas tasas de absentismo y, en general, la provisión de servicios públicos deficiente, sirvieron como motivos para un estudio experimental realizado por Banerjee, Duflo y sus coautores sobre formas de mejorar la cobertura de inmunización en la India rural (Banerjee, Duflo, Glennerster y Kothari 2010). En el área de estudio, solo el 2 por ciento de los niños entre uno y dos años habían recibido el paquete recomendado de vacunas básicas. En este estudio, los investigadores discutieron varias razones para las bajas tasas de absorción, incluida la deficiente provisión de servicios públicos. Por ejemplo, en el año anterior a la intervención, documentaron que casi la mitad del personal de salud a cargo de las vacunas estaba ausente de sus centros de salud y no se los podía encontrar en ningún lugar de sus aldeas.

La intervención utilizó clínicas móviles de vacunación («campamentos»), donde el personal de atención siempre estaba en el lugar. En una submuestra aleatoria de estos campamentos, se ofrecieron pequeños incentivos a los hogares que llevaron a sus hijos a vacunarse. Las tasas de inmunización total alcanzaron el 39 por ciento en las comunidades atendidas por «campamentos con incentivos», en comparación con el 6 por ciento en las comunidades de control y el 18 por ciento en las comunidades con «campamentos pero sin incentivos». Sin embargo, los campamentos regulares fueron suficientes para aumentar el porcentaje de niños que reciben al menos un disparo a niveles comparables con los de los campamentos con incentivos (78 y 74 por ciento, respectivamente). Los incentivos fueron particularmente efectivos para alentar a las familias a mantener el rumbo y alcanzar la vacunación completa. Aún así, incluso con un buen acceso, recordatorios de los beneficios de la inmunización y pequeñas recompensas no financieras (1 kilogramo de lentejas valoradas en aproximadamente $1) por cada inmunización, el 61 por ciento de los hogares no vacunó completamente a sus hijos.

2C. Sesgos de comportamiento.

La economía moderna del desarrollo explora sistemáticamente las restricciones estructurales que la pobreza impone a la toma de decisiones en un entorno donde la información es incompleta. En este caso, la pobreza puede afectar el comportamiento incluso si los responsables de la toma de decisiones son «neoclásicos», es decir, racionales, progresistas e internamente consistentes (Duflo 2006b).

Duflo, Kremer y Robinson (2011) alcanzaron un hito importante en la integración de la economía del comportamiento y el desarrollo. Los investigadores comenzaron una serie de experimentos en 2000 para arrojar luz sobre un gran rompecabezas: ¿por qué tantos pequeños agricultores, especialmente en África subsahariana, no logran adoptar tecnologías modernas relativamente simples, como los fertilizantes, a pesar de la evidencia de rendimientos muy altos? de ensayos agrícolas?

Para responder a esta pregunta, establecieron una secuencia a largo plazo de experimentos de campo con agricultores en el oeste de Kenia. Su primer conjunto de hallazgos sugirió que no es necesariamente fácil usar fertilizante de manera correcta. Por lo tanto, los agricultores no pueden usarlo porque no es rentable a menos que se aplique la cantidad correcta (Duflo, Kremer y Robinson 2008). Pero estos hallazgos también sugirieron un alcance sustancial para el aprendizaje. El siguiente conjunto de experimentos analizó si la falta de información podría explicar las bajas tasas de adopción. Los resultados sugirieron que no puede.

Duflo, Kremer y Robinson (2011) preguntaron si el sesgo actual puede explicar el comportamiento de los agricultores. Propusieron un modelo en el que algunos agricultores tienen un sesgo estocástico presente (en el sentido de descuentos hiperbólicos) e ingenuos, de modo que subestiman la probabilidad de que tengan un sesgo presente en el futuro. Debido a que la compra de fertilizantes tiene un costo fijo pequeño, el descuento hiperbólico implica que los agricultores que planean comprar fertilizantes diferirán su compra hasta cerca de la fecha límite. Pero en ese punto, volverán a estar impacientes y elegirán no comprar.

Utilizando este modelo, Duflo, Kremer y Robinson compararon dos intervenciones políticas alternativas: un subsidio relativamente grande y un pequeño descuento por tiempo limitado en fertilizantes comprados en el momento de la cosecha, cuando los agricultores tienen algo de dinero. Implementaron ambas intervenciones en un experimento de campo y mostraron que los agricultores compraron un 50 por ciento más de fertilizante cuando se les ofreció el pequeño subsidio por tiempo limitado, que se realizó en forma de entrega gratuita. Además, y de acuerdo con la teoría, este efecto fue mayor que el de ofrecer entrega gratuita más un subsidio del 50 por ciento en fertilizantes más adelante en la temporada. Los resultados están en línea con el sesgo actual de ser un importante impulsor de baja absorción entre los pequeños agricultores. La evidencia de otros experimentos que exploraron hipótesis alternativas fortaleció aún más esta interpretación. 18

18 Ver Kremer, Rao y Schilbach (2019) para una discusión y revisión de la literatura de economía del desarrollo del comportamiento.

Junto con el trabajo descriptivo de Duflo y Banerjee sobre la vida económica de los pobres basado en encuestas de hogares realizadas en 13 países (Banerjee y Duflo 2007), los experimentos en Kenia de Duflo, Kremer y Robinson (2011) influyeron en gran medida en investigaciones posteriores sobre decisiones cognitivas y psicológicas. -formación por gente pobre. Este trabajo fue conceptualmente novedoso. Los diseños y hallazgos en el estudio surgieron a través de una serie de experimentos secuenciales. Se iniciaron nuevas rondas de experimentos en respuesta a los resultados de ensayos anteriores, con el diseño de cada tratamiento guiado por la teoría. Tal proceso de aprendizaje iterativo, que usa métodos experimentales y mantiene el contexto y la población fija, generalmente se asocia con experimentos de laboratorio. Sin embargo, a diferencia de la mayoría de los experimentos de laboratorio en economía, los experimentos de campo involucraron a profesionales del mundo real, en este caso agricultores de maíz de Kenia, que tomaron decisiones de alto riesgo.

2D Género y política.

Una cuestión importante en la economía política del desarrollo es cómo la identidad de los líderes políticos afecta las elecciones políticas observadas. Duflo abordó esta pregunta en uno de sus primeros estudios publicados (Chattopadhyay y Duflo 2004). La investigación descrita en este documento exploró una reforma política que tenía como objetivo fortalecer la posición política de las mujeres en la India. Específicamente, en 1993, el gobierno federal de la India introdujo una nueva norma constitucional que cada estado tenía que reservar un tercio de todos los puestos como presidenta (Pradhan) de los consejos de las aldeas (Gram Panchayats) para las mujeres. A estos consejos también se les dio un papel cada vez mayor en las decisiones locales sobre infraestructura, con reglas que diferían según el estado. Para investigar el efecto de las llamadas reservas femeninas, Duflo y Chattopadhyay encuestaron una muestra de aldeas en los dos estados de Bengala Occidental y Rajastán, donde la primera tenía una historia más larga de elecciones en las aldeas y también poderes descentralizados más extensos asignados a los consejos de las aldeas.

En ambos estados, un conjunto específico de reglas aseguró que las sillas se reservaran para una mujer en una selección aleatoria de los consejos de las aldeas. Explotando estas reglas y los datos de sus propias encuestas, Duflo y Chattopadhyay podrían estimar los efectos de tener una líder femenina seleccionada al azar. Descubrieron que las líderes femeninas parecían tomar decisiones que coincidían mejor con las preferencias de las mujeres. En Bengala Occidental, las mujeres de las aldeas estaban más preocupadas por el agua potable y las carreteras, mientras que los hombres de las aldeas estaban más preocupados por la educación. Las mujeres líderes en Bengala Occidental invirtieron más que los hombres en agua potable y carreteras, a expensas de la educación. De manera análoga, en Rajasthan, donde las mujeres estaban más preocupadas que los hombres por el agua pero menos preocupadas por las carreteras, Gram Panchayats reservado para las mujeres líderes hizo prioridades similares en sus inversiones, gastando más dinero en agua que en carreteras.

En un documento de seguimiento (Beaman, Chattopadhyay, Duflo, Pande y Topalova 2009), Duflo y sus coautores explotaron el mismo experimento natural subyacente, pero nuevamente complementaron los resultados electorales con su propia encuesta y datos experimentales de una muestra de aproximadamente 500 aldeas. Mostraron que la repetida «reserva femenina» de una posición de liderazgo en una aldea aumentó significativamente las perspectivas electorales para candidatas en futuras elecciones. Además, demostraron que un mecanismo importante detrás de este resultado fue la disminución de los estereotipos entre los votantes: específicamente, menos prejuicios contra las mujeres como responsables políticos efectivos. El análisis en este documento no solo fue de importancia sustancial. También fue metodológicamente innovador, como uno de los primeros artículos económicos en utilizar las llamadas pruebas de asociación implícita (Greenwald, McGhee y Schwartz 1998) para medir los sesgos en la población.

La doble investigación sobre mujeres líderes políticas ha afectado en gran medida la investigación posterior sobre género y política, tanto en países en desarrollo como desarrollados. Por supuesto, su investigación sobre género, política y política aborda solo un aspecto de la pregunta más amplia sobre el empoderamiento femenino y el desarrollo económico. Como discutió Duflo (2012), la causalidad entre el empoderamiento y el desarrollo puede correr en ambas direcciones y a lo largo de múltiples canales.

2E. Crédito.

La mala asignación de capital y otros insumos en la función de producción agregada puede reflejar restricciones crediticias para algunas empresas. Tal mecanismo estuvo en el centro del trabajo de Banerjee y Duflo que articuló el vínculo entre la miríada de distorsiones en las economías de bajos ingresos y la gran diferencia en productividad e ingresos identificados en la literatura de crecimiento empírico (Banerjee y Duflo 2005).

Una serie de contribuciones influyentes de Banerjee, Duflo y sus coautores han investigado más a fondo la existencia, las causas y las consecuencias de las restricciones crediticias. En 2002, Banerjee y Duflo propusieron por primera vez una idea que proporcionaba pruebas convincentes de restricciones crediticias vinculantes al examinar un programa de préstamos dirigidos en India (Banerjee y Duflo 2014). La intervención esencialmente instruyó a los bancos a prestar a una cierta clase de empresas. Mediante el análisis de diferencias en diferencias, Banerjee y Duflo (2014) descubrieron que la expansión del crédito aumenta las ventas y los beneficios para las empresas seleccionadas. Llegaron a la conclusión de que esto es evidencia prima facie de restricciones crediticias para las grandes empresas. Si estas empresas no estuviesen restringidas, un programa de préstamos específico podría haber cambiado sus carteras financieras, permitiéndoles, por ejemplo, pagar deudas costosas, pero no habría cambiado su comportamiento real.

Varios experimentos de campo en economía del desarrollo han evaluado el impacto de políticas populares y altamente promovidas que ya se han implementado a gran escala, en lugar de probar nuevos programas o mecanismos. Un ejemplo de ello es el movimiento de microfinanzas, por el cual el trabajo pionero de Muhammad Yunus y el Grameen Bank recibió el Premio Nobel de la Paz 2006. Sin embargo, existen pocas pruebas convincentes sobre cualquiera de los microcréditos, que está destinado a permitir que los muy pobres obtengan préstamos. – en realidad ha tenido un impacto positivo significativo en el desarrollo.

En un trabajo conjunto, Banerjee y Duflo informaron sobre la primera evaluación aleatoria de un modelo estándar de microcrédito para préstamos grupales en la ciudad de Hyderabad, India, que apunta a mujeres que pueden o no ser emprendedoras (Banerjee, Duflo, Glennerster y Kinnan 2015) . Esta evaluación siguió a los hogares durante más de tres años para capturar los impactos a medio plazo del programa.

En un primer punto de evaluación, después de 12 a 18 meses, Banerjee, Duflo y sus coautores encontraron que los hogares de los prestatarios más de las instituciones de microcrédito, pero que la captación general no es muy alta. Solo alrededor de una cuarta parte de los hogares elegibles toman prestado de instituciones de microcrédito. Además, algunos de los nuevos préstamos sustituyen a los préstamos informales y, a medida que disminuye el endeudamiento informal, el endeudamiento general no aumenta significativamente.

La evidencia no sugiere una demanda particularmente alta de microcrédito. Además, la investigación no encuentra diferencias significativas para ningún resultado clave de desarrollo, como gastos de consumo per cápita, salud, empoderamiento de las mujeres o educación de los niños. No es más probable que las mujeres con acceso al microcrédito sean emprendedoras, lo que se define como tener al menos un negocio, pero invierten más en los negocios que tienen. La rentabilidad de estas empresas, entre el percentil 5 y el 95, no difiere con la ayuda de microcréditos o microcréditos, aunque el programa parece ayudar a las empresas más rentables.

El siguiente punto de evaluación fue tres años y medio después de que el programa comenzó a implementarse en vecindarios de tratamiento. En este momento, los vecindarios de control también habían obtenido acceso al microcrédito, pero los hogares «tratados» habían podido obtener préstamos durante mucho más tiempo. Muy pocas diferencias significativas persisten en este punto. En conjunto, poca evidencia respalda la idea de que las microfinanzas sirven como un motor primario de crecimiento o desarrollo en general.

Banerjee, Duflo y sus colegas hicieron hincapié en la cantidad de advertencias que deben tenerse en cuenta al interpretar y generalizar estos resultados, incluidos varios beneficios potenciales que no se ensamblan adecuadamente para su evaluación (efectos indirectos, efectos de equilibrio general o efectos a través de la expectativa de poder pedir prestado cuando sea necesario). Incluso con estas advertencias, la evidencia no sugiere ningún efecto grande y positivo de las microfinanzas. Resultados similares han surgido posteriormente de las evaluaciones de otros programas de microcrédito (ver Banerjee, Karlan y Zinman 2015).

3. Validez externa.

Establecer afirmaciones causales se encuentra en el corazón del enfoque experimental iniciado por los galardonados. En general, se acepta que los ensayos controlados aleatorios son particularmente creíbles cuando se trata de validez interna (Athey e Imbens 2017). Este aspecto de validez se aplica a la intervención particular de un ensayo, a una muestra específica de participantes, a la ubicación en el tiempo calendario y a su diseño. El animado debate rodea la validez externa de los ensayos aleatorios, o qué tan bien se pueden generalizar las inferencias causales para una población particular, el momento y el entorno. Muchos, aunque lejos de todos, experimentos de campo en economía del desarrollo son implementados a una escala relativamente pequeña por una ONG local bien administrada, y su validez externa ha sido debatida.

Tanto la escala como la implementación del gobierno pueden afectar la probabilidad de que un hallazgo en particular sea generalizable. Como lo ilustran Bold y colegas (2018), la política cuando se va a escalar y la capacidad del estado cuando se implementa se traslada al gobierno son dos canales que podrían alterar significativamente la forma en que se generalizan los hallazgos de los ensayos locales. Los efectos de equilibrio, los efectos indirectos, la dependencia del contexto, el sesgo de aleatorización y el sesgo piloto son otros canales potenciales.

Los galardonados han contribuido a este importante debate. En una serie de documentos y otros lugares, han presentado, discutido y analizado los desafíos a la validez externa (Duflo 2004, Duflo, Glennerster y Kremer 2006, Banerjee y Duflo 2009, Banerjee, Banerji, Berry, Duflo, Kannan, Mukherji, Shotland y Walton 2017) .19 

19 Además de la posible aleatorización, estas preocupaciones de validez externa no son específicas del trabajo experimental, pero son una preocupación más general por sacar conclusiones del trabajo micro-empírico sobre políticas implementadas a escala.

Mas importante aún, los galardonados han estado a la vanguardia al tratar y mitigar tales desafíos, a menudo sobre la base de evidencia y métodos experimentales.

Considere primero el desafío del equilibrio. A diferencia de los experimentos de campo más pequeños, donde los resultados pueden interpretarse plausiblemente en un modelo de equilibrio parcial, un programa ampliado probablemente afecta, por ejemplo, los precios y los salarios. Esto puede influir en los efectos generales del programa y también conducir a consecuencias distributivas importantes y quizás no deseadas. Si se cree que estos efectos de equilibrio son importantes, pueden anticiparse en el diseño experimental. Una forma de hacerlo es aleatorizar en el mercado en lugar de a nivel individual y centrarse en los resultados a nivel de mercado. Otro enfoque es aleatorizar en dos etapas, asignando tratamiento a nivel de mercado además de la asignación aleatoria dentro de los mercados tratados.

Crépon, Duflo, Gurgand, Rathelot y Zamora (2013) se utilizaron como un diseño de dos pasos para evaluar los impactos directos e indirectos de la asistencia para la inserción laboral. En el primer paso, cada una de las áreas de empleo en su estudio se asignó aleatoriamente a un porcentaje p de solicitantes de empleo, con p que varía entre 0 y 100. En un segundo paso, se seleccionó al azar p por ciento de todos los solicitantes de empleo elegibles en cada área. ser asignado para obtener asistencia. Este diseño proporcionó una variación aleatoria no solo en quién recibe tratamiento sino también en la proporción de solicitantes de empleo tratados en el área. Por supuesto, los efectos de equilibrio pueden ocurrir a un nivel de agregación tan alto que no pueden ser sometidos a aleatorización. Aún así, los métodos experimentales pueden ayudar a estimar de manera creíble los parámetros clave de comportamiento, que pueden usarse para analizar los resultados de equilibrio en un nivel superior de agregación. Los efectos indirectos pueden ensamblarse y cuantificarse de manera similar aleatorizando a un nivel de agregación más alto (ver Miguel y Kremer 2004, Duflo y Saez 2003).

La dependencia del contexto se puede abordar mediante la replicación. La evaluación de microfinanzas discutida en la Sección 2E, por ejemplo, puede verse como parte de dicho programa de replicación, que llevó a cabo un total de seis estudios experimentales de microfinanzas. Otro ejemplo son los proyectos multisitio, como la evaluación de un enfoque múltiple para apoyar a los ultrapobres (Banerjee, Duflo, Goldberg, Karlan, Osei, Parenté, Shapiro, Thuysbaert y Udry 2015), con ensayos aleatorios en el mismo período de tiempo. en seis países en desarrollo. Este proyecto multisitio en particular examinó un reclamo de «suficiencia» y demostró que el objetivo principal, aumentar las tasas de consumo de los muy pobres, se logró al final del programa y se mantuvo un año después, con un costo por debajo de los beneficios estimados, en cinco de seis sitios.

Tener en cuenta la dependencia del contexto también requiere orientación de la teoría. Incluso si los componentes específicos del programa pueden no ser generalizables, los patrones subyacentes en el comportamiento humano sí. Comprender estos patrones de comportamiento es, por lo tanto, crucial (Banerjee y Duflo 2009).

Un ejemplo instructivo de otros desafíos de validez externa se puede encontrar en la ampliación de la intervención Enseñanza al Nivel Correcto discutida en la Sección 2A. Esta ampliación ilustra los desafíos del sesgo de aleatorización: es decir, los sujetos que aceptan participar en un pequeño experimento pueden ser diferentes del resto de la población. También ilustra los desafíos del sesgo piloto: es decir, los hallazgos de un proyecto más pequeño con altos grados de monitoreo y control pueden no ser replicables en un programa ejecutado a escala.

Pratham, una ONG en la India, desarrolló el enfoque subyacente, donde los instructores enseñan lenguaje básico y matemáticas de acuerdo con el nivel de conocimiento de los estudiantes, en lugar de un programa de estudios prescrito por edad. Banerjee, Duflo y sus coautores informaron cómo trabajaron en colaboración con la ONG en un proceso iterativo para diseñar, experimentar, rediseñar y experimentar nuevamente. Al final, desarrollaron dos modelos exitosos y replicables de este enfoque para la ampliación en el sistema escolar del gobierno de la India (Banerjee, Banerji, Berry, Duflo, Kannan, Mukherji, Shotland y Walton 2016, 2017).

Este proceso iterativo comenzó con la prueba de prueba de concepto discutida en la Sección 2A (Banerjee, Cole, Duflo y Linden 2007), donde los estudiantes rezagados recibieron capacitación correctiva en lenguaje y matemáticas fuera de su aula habitual. Para evaluar la validez externa de estos hallazgos piloto, se lanzó una nueva evaluación aleatoria en un contexto rural más desafiante. Si bien los resultados de la nueva evaluación fueron positivos (Banerjee, Banerji, Duflo, Glennerster y Khemani 2010), plantearon inquietudes adicionales, incluida la baja absorción de estudiantes en la parte inferior de la distribución del aprendizaje.

Dos experimentos de campo, integrados en el primer programa ampliado dentro del sistema escolar del gobierno, se llevaron a cabo en 2008-2009 y 2009-2010. Los resultados fueron en gran medida decepcionantes. Si bien los hallazgos sugirieron que los maestros del gobierno son capaces de brindar educación correctiva, la mayoría de los maestros optan por no hacerlo. Por lo tanto, se desarrolló un diseño revisado y se evaluó experimentalmente en el año escolar 2012–2013: un llamado modelo dirigido por maestros trató de asegurar que los maestros vean el componente de educación correctiva como una tarea básica de enseñanza. Esta vez los resultados fueron positivos. También se desarrolló y evaluó un programa complementario, un modelo dirigido por voluntarios dentro de la escuela, cuando se ejecuta a escala.

Este programa también mostró resultados positivos.

Al final, después de cinco ensayos controlados aleatorios que abarcaron varios años, se diseñaron dos versiones del programa de educación correctiva y se demostró que tienen éxito a gran escala. Hoy, el modelo dirigido por maestros se ha implementado en más de 100,000 escuelas en 13 estados indios y ha llegado a casi 5 millones de niños. El modelo dirigido por voluntarios dentro de la escuela se ha implementado en más de 4,000 escuelas en toda la India, llegando a más de 200,000 niños (Banerjee, Banerji, Berry, Duflo, Kannan, Mukherji, Shotland y Walton 2017).

4. Influencia en la formulación de políticas.

El enfoque promovido por los galardonados ofrece información sobre los programas nuevos y existentes diseñados para abordar la pobreza. La combinación de estas ideas con una comprensión del contexto local e institucional proporciona pautas poderosas para la política de desarrollo.

Pero si esta información se incorpora al diseño y la implementación de políticas del mundo real y en qué medida está fuera del control de los investigadores. Los formuladores de políticas pueden o no considerar evidencia sólida de lo que funciona y por qué, cuando deciden qué políticas implementar. Como se estudió en el campo de la economía política, los formuladores de políticas están sujetos a una serie de restricciones que pueden explicar la falta de adopción de políticas que sean efectivas (ver Persson y Tabellini 2000 para una visión general de este campo). Dependiendo del contexto, estas limitaciones pueden reflejar las preferencias de política de varios actores, las tecnologías utilizadas en la producción pública y privada, las capacidades de información y compromiso de los encargados de formular políticas y los arreglos institucionales que asignan el poder político. Estas limitaciones son válidas tanto en la formulación de políticas nacionales como quizás aún más en un contexto de ayuda internacional.

Aun así, el enfoque de investigación promovido por los galardonados ha tenido un claro impacto en la política, tanto directa como indirectamente. Aunque este impacto es difícil de cuantificar, J-PAL, la organización de investigación global fundada por Banerjee, Duflo y Mullainathan, estima que se ha alcanzado a más de 400 millones de personas mediante programas que se ampliaron después de haber sido evaluados por investigadores afiliados a J- CAMARADA. Por supuesto, esta es solo una métrica y no incluye evaluaciones y experimentos de campo implementados por economistas del desarrollo no afiliados a J-PAL.

Además, incorporar evidencia en la toma de decisiones no se trata solo de ampliar programas efectivos, sino también de no gastar recursos valiosos en programas ineficaces. Por ejemplo, la evaluación de Banerjee, Glennerster y Duflo (2008) de un programa para reducir el absentismo de los trabajadores de la salud mediante un sistema de monitoreo biométrico, discutido en la Sección 2A, tuvo un impacto limitado en la asistencia. Este hallazgo contribuyó a la decisión del gobierno de cancelar la ampliación planificada del programa, ahorrando millones de dólares e incontables horas de tiempo del personal necesario para ejecutarlo.

La evidencia generada a partir de ensayos controlados aleatorios de programas sociales y económicos en países en desarrollo también ha dado forma a la formulación de políticas reales de otras maneras. Por ejemplo, la reducción gradual de las tarifas de los usuarios para los productos de salud preventiva refleja los hallazgos en una gran cantidad de evaluaciones aleatorias realizadas por economistas del desarrollo, comenzando con Kremer y Miguel (2007), sobre cómo los precios afectan el uso de dichos productos.20

20 El gobierno británico (Gobierno del Reino Unido 2009) citó un estudio de Kremer y Miguel (2007) y un estudio relacionado sobre la demanda de mosquiteros antipalúdicos de larga duración por Cohen y Dupas (2010) al pedir la abolición de las tarifas de los usuarios para la salud. productos y servicios en países pobres.

Además, el enfoque iniciado por Banerjee, Duflo y Kremer ha cambiado profundamente la forma en que trabajan algunas organizaciones gubernamentales y ONG. Un número cada vez mayor, aunque lejos de todos, de organizaciones dedicadas al alivio de la pobreza mundial ha comenzado a evaluar sistemáticamente nuevas propuestas de políticas (a menudo mediante experimentos de campo) y a utilizar la evidencia de esas evaluaciones en su toma de decisiones.

5. Observaciones finales.

En los últimos 20 años, hemos visto cambios importantes en la investigación de la economía del desarrollo. Varios académicos han jugado un papel vital en este esfuerzo. Sin embargo, las amplias contribuciones de los galardonados de este año han sido esenciales para llevar la investigación del desarrollo a su posición actual.

Kremer y sus coautores llevaron a cabo una serie de experimentos iniciales en el oeste de Kenia que mostraron la promesa de dividir la abrumadora cuestión de la pobreza global en temas más pequeños y manejables, cada uno de los cuales podría estudiarse rigurosamente a través de un experimento de campo designado. Banerjee y Duflo, a menudo junto con Kremer u otros investigadores, ampliaron y ampliaron el conjunto de temas, y articularon a la comunidad investigadora cómo las piezas de tales estudios microeconómicos nos pueden ayudar a acercarnos a resolver el amplio rompecabezas del desarrollo. Los tres galardonados ampliaron el enfoque experimental a básicamente todas las ramas del campo. También estuvieron a la vanguardia al abordar desafíos legítimos a este enfoque experimental y al presentar soluciones a estos desafíos.

Las contribuciones de Banerjee, Duflo y Kremer han alentado e inspirado a una nueva generación de investigadores a seguir su ejemplo. Como resultado, la economía del desarrollo no solo se ha transformado decisivamente, sino que continúa siendo un campo vibrante y en expansión que produce pautas crecientes basadas en evidencia para la política de desarrollo. Los galardonados permanecen entre los innovadores clave en el campo, con sus contribuciones recientes que abarcan la política climática y ambiental (Duflo, Greenstone, Pande y Ryan 2018), las redes sociales (Banerjee, Chandrasekhar, Duflo y Jackson 2013) y la ciencia cognitiva (Dillon, Kannan, Dean, Spelke y Duflo 2017).

En menos de dos décadas, el enfoque microeconómico empírico promovido por Banerjee, Duflo y Kremer ha cambiado la forma en que los economistas del desarrollo llevan a cabo su investigación. La investigación llevada a cabo con su enfoque experimental ha descubierto una gran cantidad de nuevos resultados sustantivos y sigue mejorando nuestra capacidad para mitigar la pobreza global.

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¡Has disfrutado esta magistral pieza y te has puesto a pensar cómo a través del emprendimiento podemos contribuir a erradicar la pobreza en nuestra comunidad?

Me gustaria leer que piensas. Nos leemos en los comentarios.

Saludos

Fernando

Fernando De la Rosa, emprendedor de canales físicos y web, pequeño empresario por elección, vende cosas y servicios en su comunidad. Fernando tiene un programa personal de educación empresarial en su comunidad que llama «Gana Dinero Con Tu Pasión» donde ayuda a los primerizos emprendedores (pymerizos) mediante un taller de ocho semanas llamado «Taller para crear y desarrollar tu propio negocio»

Fernando trabajó durante 17 años para corporaciones industriales, empezando desde los niveles operativos hasta posiciones tácticas, emprendió a los 38 años y tiene 11 años como pequeño empresario y contando, superando la esperanza de vida que el INEGI da a las pequeñas empresas, que es de ocho años. Lee los artículos que comparte Fernando y si están interesados en impulsar el emprendimiento en su comunidad, llama a Fernando, es seguro que te ayudará.

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