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Los buenos incentivos no son sustituto para los buenos ciudadanos, pero ayudan. Ah, y no discriminan.

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En discusiones privadas con algunos amigos del blog sobre la reseña que escribí el años pasado acerca del libro de Sam Bowles, en cuyo título se inspira el de esta entrada, me da la sensación de que el mensaje no quedó del todo claro. Así que voy a matizarlo, con la ayuda de un artículo reciente de Oriana Bandiera y sus coautores. El artículo es interesante por varios motivos. Unos son conceptuales, los autores agregan estudios de alta calidad y muestran que los incentivos monetarios tienen resultados muy significativos sobre el desempeño. Además, en esto no hay diferencias entre los sexos, algo que podría haber sido cierto por un par de cuestiones que explicaré más tarde. Finalmente, hay una contribución metodológica en la forma como se agregan los resultados de diferentes estudios.

Pero volvamos a la motivación, que era explicar algo que quizá no quedo claro en mi anterior entrada. El argumento principal de Bowles no es que los humanos no responden a los incentivos materiales. Se trata más bien de hacernos caer en la cuenta de que el homo sapiens es más complejo que el homo oeconomicus (y por esto más interesante para el científico social), y que diseñar organizaciones como si fuéramos miembros de la segunda especie es peligroso. En particular, los incentivos monetarios pueden desplazar a los intrínsecos, y generar efectos adversos que pueden hacerlos contraindicados en algunas circunstancias. Podría extenderme más en esto, pero para no desviarme demasiado, al que quiera profundizar un poco le invito a que lea estas entradas de Pedro Rey aquí y en Avances en Gestión Clínica

Volviendo al artículo, de Bandiera y coautores, ¿cómo agregan los resultados de múltiples estudios, y cómo los escogen? La primera decisión importante es el tipo de estudios que van a utilizar. En este punto, se aprovechan de que la disciplina en las últimas décadas ha avanzado mucho en términos de la credibilidad de los efectos causales en los estudios que se realizan y utilizan exclusivamente investigación experimental, de laboratorio o de campo. Como dicen los autores, esto no es porque los otros estudios sean inútiles, sino porque no quieren tomar decisiones sobre la plausibilidad de la estrategia de identificación del efecto causal.

Además exigen que sean estudios con esfuerzo “real” y producción “material” (en algunos estudios el esfuerzo es simulado mediante una función de coste monetario, y el resultado puede ser algo como dejar de fumar, o ir al gimnasio), para que el experimento tenga relevancia en una organización productiva. También se pide que los estudios tengan por lo menos dos tratamientos que solo difieran en la magnitud del incentivo monetario. Esto excluye por ejemplo estudios donde un incentivo es en pago por resultado y el otro es un torneo, en el que el que produce más se lleva el premio. Por último, se trata de experimentos en los que no hay externalidades en la producción, de manera que no se usan experimentos sobre incentivos a grupos.

Después de realizar una búsqueda por palabras clave relacionadas con el proyecto en bases de datos académicas, se encontraros 169 estudios, de los que 37 pasaban los criterios de exclusión. De estos, 16 tenían los datos disponibles en línea o los autores los compartieron. Del resto, o bien los autores no guardaron los datos, o no estaba disponible el sexo de los participantes. De los 16 seleccionados, dos artículos proporcionan información sobre dos experimentos, así que hay información sobre 18 experimentos, la mitad de laboratorio, y la otra mitad de campo.

Como les decía una innovación importante del estudio es el efecto se estima de una manera relativamente novedosa en economía, con un modelo bayesiano jerárquico. Para que lo entiendan, un sistema habitual para agregar efectos de varios estudios es suponer que todos ellos tienen el mismo efecto medio del tratamiento y simplemente hay variación muestral entre ellos (es lo que se llama el modelo clásico de efectos fijos). Una versión más avanzada de la misma idea admite que el efecto del tratamiento varía de manera aleatoria entre experimentos, y este efecto del tratamiento sigue una variable aleatoria con una media y una varianza que es lo que se pretende estimar (el modelo de efectos variables). Finalmente el modelo bayesiano jerárquico admite que no solamente varía la media entre experimentos, sino que la propia varianza del efecto medio en cada tratamiento puede también ser diferente. Lógicamente esta explicación es muy superficial, simplemente quería insistir en que hay una pequeña aportación metodológica (pequeña porque el método no es precisamente nuevo, aunque se use poco).

Y ahora ya podemos discutir los resultados. En primer lugar, los incentivos tienen efectos considerables. Un aumento de una desviación estándar en el poder de los incentivos tiene un efecto medio (y recuerden esta es la media de los efectos medios, que son diferentes entre experimentos) de 0,27 desviaciones estándar en los resultados, con un intervalo de confianza al 95% de [0,131, 0,431]. De manera que en estos estudios, que son de lo más variado, los incentivos monetarios no desplazan a los incentivos intrínsecos.

Otro resultado interesante es que no hay una diferencia significativa entre los resultados de hombres y mujeres en el impacto medio de los incentivos. Como les decía, hay un par de razones por las que podría haberla habido. Como hemos explicado alguna vez, las mujeres tienen una menor tolerancia por el riesgo. Los varones también tienden a sufrir más de exceso de confianza y son menos altruistas. Todas estas características podrían afectar al impacto de los incentivos. Por ejemplo, alguien con más confianza en sí mismo o menos averso al riesgo, se atreverá a tomar una estrategia que le da mejor resultado si sale bien (y por tanto es premiada por los incentivos), pero que también puede llevarle al desastre. En consecuencia, su pago típicamente tendrá una media mayor, así como una mayor variabilidad. Pero estos efectos posibles no se encuentran los (muy variados) experimentos que analizan los autores, lo que hace pensar que estas diferencias son menos prevalentes de lo que nuestras creencias a priori podían indicar.

Ya me he extendido mucho, así que lo dejo aquí. La lección me parece que esta vez es clara: no seamos estrechos de miras pensando que todo se compra con dinero, pero no seamos tampoco ingenuos y pensemos que el dinero no sirve para motivar a la gente. El mundo es más complicado y más interesante por ello.