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Economistas que experimentan...!y se mojan!

playmobil-fontanero1De Marcel Jansen y Pedro Rey Biel (@pedroreybiel)

A principios de enero tuvo lugar el encuentro anual de la Asociación Americana de Economía. Durante esta edición, los principales temas de debate fueron las consecuencias de las elecciones presidenciales en Estados Unidos y el crecimiento del sentimiento anti-globalización. Son temas que nos inquietan a todos, y sobre los que los economistas también hemos opinado, con mayor o menor acierto. Sin embargo, hoy queremos hablar de la conferencia plenaria (Richard T. Ely Lecture) ofrecida por Esther Duflo, profesora del MIT y experta en temas de pobreza, para reivindicar el papel activo de los economistas no sólo en recomendar políticas económicas o en predecir sus efectos, sino también en "arremangarse" y "bajar al fango" de esas mismas políticas y preocuparse por los detalles a la hora de aplicarlas. El título de su charla no podía ser mas metafórico: "El Economista como Fontanero". Su portentoso llamamiento es optimista y ambicioso a la vez: el economista puede contribuir a solucionar muchos de los problemas que tenemos como sociedad pero, para ello,...!hay que mojarse!

Los economistas no tenemos la mejor fama a la hora de recomendar medidas. Aunque gozamos de un cierto respeto académico y al menos tenemos voz en múltiples foros, también se nos critica, en muchos casos con razón, o bien directamente por la simplicidad de los modelos que utilizamos, que obvian múltiples detalles que pueden ser cruciales para que las políticas derivadas de nuestras recomendaciones sean efectivas o, lo que es peor, por la posible carga ideológica que puede estar detrás de simplificar un modelo con unos supuestos y no otros.

En todo caso, los economistas participamos cada vez más en el diseño de nuevas políticas, regulaciones e incluso mercados. El diseño de nuevos mercados requiere que actuemos como ingenieros, como explicó Alvyn Roth – ganador del premio Nobel de Economía que diseñó el mercado para el intercambio de riñones – en este artículo de 2002. El diseño tiene que considerar todos los detalles y posibles complicaciones, y para ello ser sirve de la teoría económica. Pero no basta con ésta. A menudo hay que complementar la teoría con avanzadas técnicas numéricas para encontrar la mejor solución. Esta necesidad de aplicar distintas técnicas llevó a Abhijit Banerjee – coautor de Duflo en decenas de estudios y del bestseller Poor Economics - a comparar el diseño de políticas con la labor de un artesano. Noble, pero rutinario y más humilde que la labor de los ingenieros. En su ponencia Duflo, de cuya brillante trayectoria hablamos aquí, baja todavía un peldaño más, utilizando la metáfora del fontanero que pone la tubería, diseña los grifos y que aplica parches cuando hay roturas. El motivo es que muchas políticas bien intencionadas fallan en la práctica por detalles que parecen irrelevantes a primera vista.   No es suficiente que ayudemos en el diseño. Para que las medidas sean efectivas, debemos también implicarnos en la implementación de sus pequeños detalles, aunque ésto conlleve en ocasiones dejar atrás el cómodo marco de la teoría económica para adentrarnos en un terreno mucho más “fangoso”.

La ponencia de Duflo resalta la importancia de la experimentación en el diseño de políticas, en su caso para reducir la pobreza. La experimentación no sólo consiste en probar distintas cosas y adaptar el diseño de las medidas cuando no se obtiene los mejores resultados. Un experimento típico en el área de la economía del desarrollo asigna un nuevo programa, por ejemplo una subvención, a un grupo aleatorio de personas mientras que a otro grupo, de idénticas características, no se le da nada. La comparación entre los resultados del grupo intervenido y el que no, permite establecer una relación causal entre dar la subvención y el efecto que provoca, puesto que si hay diferencias en los resultados, tienen que deberse a la única diferencia entre los dos grupos, que es la subvención. Pero no estamos hablando de medidas improvisadas, sino que estos ensayos controlados son guiados por la teoría económica y, en muchos casos, inspirados por la psicología y la economía del comportamiento, para contar con una intuición previa sobre qué funcionará y qué no. A fin de cuentas, los experimentos se hacen con participantes reales que sufren las consecuencias de las medidas tomadas incluso durante la fase de experimentación y que, además, pueden plantearse si es justo haber sido asignado al grupo de tratamiento de control, por razones puramente de aleatoriedad estadística. Por tanto, no sería ni ético ni práctico probar nuevas medidas, aunque sea a pequeña escala, sin la intuición rigurosa que puede aportar la teoría ni sin la evidencia empírica previa, que en muchos casos proviene experimentos controlados más abstractos hechos en un laboratorio. De esta forma, las distintas disciplinas económicas (teoría, análisis empírico, experimentos de laboratorio y de campo) pueden combinarse de forma rigurosa para mejorar las cosas.

Esta combinación es necesaria porque ni la teoría económica ni la evidencia empírica disponible llega siempre a los detalles concretos que pueden ser claves para el éxito de una medida. Cada contexto tiene su especificidad y entender bien lo que diferencia dos entornos, puede ser crucial para entender por qué una política puede haber funcionado en el pasado en uno, pero quizá no funcione en otro. Por ello es importante que, si queremos seguir haciendo recomendaciones, nos bajemos de la atalaya académica y admitamos con modestia que necesitamos entender mucho mejor las restricciones institucionales y las motivaciones individuales concretas de los sujetos a los que afectan las medidas que proponemos.  Duflo ofrece algunos ejemplos de detalles cruciales que pueden determinar que una medida funcione o no ("piping issues"): el nivel de transparencia informativa sobre distintos programas de alimentos o el flujo de fondos entre distintos niveles de la administración en el caso de políticas descentralizadas. Pero también se ocupa de detalles aún más específicos con soluciones sorprendentes, como en el caso famoso del programa de vacunación de niños en India, en el que comprobó que al incluir un pequeño incentivo no monetario para quienes se vacunaran, unas pocas lentejas, aumentaba exponencialmente las tasas de vacunación. El programa de vacunación era exactamente el mismo, se dieran o no las lentejas, pero sólo consiguieron que la gente vacunara a sus hijos cuando lo acompañaban, con un coste mínimo, de unas pocas lentejas.

Esta especificidad de los experimentos de campo, hace que algunos académicos de prestigio, como el penúltimo premio Nobel de Economía, Angus Deaton, tengan dudas metodológicas sobre su validez externa, véase por ejemplo esta discusión o incluso este debate en video entre ambas posturas. El argumento que subyace su crítica es que si necesitamos probar una medida en diferentes contextos para saber si funcionará o no, entonces es que no entendemos bien la causa por la que funciona, lo que es fundamental para poder avanzar científicamente. Pero precisamente creemos que lo que hace Duflo es ampliar su lupa e intentar entender aún mejor las múltiples causas concretas por las que una medida puede o no ser efectiva. De esta forma, la experimentación puede permitir también recoger nueva evidencia bajos nuevas condiciones, que permita a su vez retroalimentar el enriquecimiento de nuevas teorías. Bajar al fango para arreglar un problema concreto no tiene por qué implicar renunciar a la ciencia.

Ambas posturas son válidas y necesarias, si son honestas. El economista que pretenda entender las causas generales de los fenómenos, debe ser más cauto a la hora de hacer recomendaciones específicas de política, puesto que el éxito de dichas recomendaciones puede depender de aspectos muy específicos.. El economista "fontanero", mas preocupado por arreglar problemas concretos sobre el terreno, no debe aprovechar su posición para intentar cualquier cosa, sino basarse en la teoría y evidencia disponible existente, para ser más efectivo y, además, no perjudicar a los participantes de sus experimentos con pruebas inútiles.