¿Hasta qué punto influye en nuestra vida como adultos el lugar donde crecimos? La respuesta a esta pregunta no es obvia y requiere un enorme esfuerzo de recolección de datos. Sin embargo, se trata sin duda de una cuestión de vital importancia, por lo menos en países como Estados Unidos, donde hay diferencias gigantes en el nivel de vida de distintos barrios y ciudades.
Hace ya tres años, Manuel Bagüés escribió una excelente entrada (ver aquí) sobre el proyecto Moving to Opportunity, una iniciativa que pretende medir las oportunidades de los jóvenes estadounidenses en función del barrio en que crecieron. Hace unos meses, yo mismo volví a hablar de este tema (ver aquí).
Recientemente, Raj Chetty, profesor de economía en Harvard, sacó a la luz el impresionante Opportunity Atlas, un mapa interactivo donde uno puede localizar cualquier barrio de Estados Unidos y ver rápidamente cuál es la probabilidad de que un niño nacido allí tenga buenos prospectos económicos.
Prácticamente todos los estudios existentes sobre las características de los barrios se basan en datos de sección cruzada. Es decir, estudian las características de un barrio (nivel medio de ingresos, educación, crimen, etc.) en un año concreto. La gran innovación del Opportunity Atlas es construir datos longitudinales, es decir, conseguir medidas sobre el progreso de niños cuando se convierten en adultos. Estas medidas tratan después de explicarse en función del barrio en el que los niños crecieron.
El Opportunity Atlas ofrece un mapa completo de Estados Unidos a un nivel muy desagregado: los barrios que se estudian tienen, en media, una población de 4.250 personas. Esto supone un gran paso adelante respecto a estudios como el Moving to Opportunity, que sólo consideraba un pequeño número de barrios en cuatro ciudades estadounidenses y respecto a otros estudios (ver aquí) donde las unidades geográficas estudiadas son mucho más grandes.
El Opportunity Atlas estudia 20.5 millones de niños y niñas nacidos entre 1978 y 1983, representando prácticamente (un 96.2%) del total de niños/as nacidos en el país en esos años. Las medidas que se estudian son las tasas de encarcelación, tasas de natalidad en adolescentes, género de los individuos, y el nivel de ingresos de sus padres. Los niños/as son asignados a un barrio en función de los años que pasaron en él cuando eran pequeños.
Algunas de las conclusiones del estudio son las siguientes: en primer lugar, los resultados varían muchísimo entre barrios, incluso condicionando por el nivel de ingresos de los padres: la desviación estándar de los ingresos medios cuando son adultos entre los niños/as más pobres (esos con padres por debajo del percentil 25 de ingresos) es de 6.700 dólares, es decir, un 21% de los ingresos medios. Además, es sorprendente cómo las cosas cambian enormemente con solo desplazarse dos o tres kilómetros. Un claro ejemplo es el caso del infame barrio de Watts en Los Ángeles, donde, en media, el 44% de los hombres negros que crecieron allí están en la cárcel. Ese porcentaje es del 6.2% en el barrio de Crompton, situado a tan solo 3.7 kilómetros de Watts. En segundo lugar, los barrios no son unidimensionales, es decir que tienen diferentes efectos para distintos grupos de población y para diferentes variables. Por ejemplo, volviendo al barrio de Watts, las tasas de encarcelación de los hispanos son mucho más bajas que las de los negros- un 4.7%. Tercero, las variables-resultado (por ejemplo, los ingresos) de los niños/as difieren sustancialmente de las medidas tradicionales del nivel económico de un barrio. Por ejemplo, Atlanta es una ciudad que ofrece, hoy mismo, fantásticas oportunidades de trabajo. Sin embargo, los niños/as que crecieron en muchos barrios de esa ciudad, tienen unos resultados malísimos cuando se convierten en adultos. Esto refleja la enorme importancia de analizar los barrios usando datos longitudinales en lugar de secciones cruzadas.
En el trabajo que acompaña al Opportunity Atlas (ver aquí), Chetty y sus coautores muestran detalladamente porque los efectos de los barrios en los niños/as pueden considerarse causales. Es decir, aunque es posible que, en parte, las familias se autoseleccionen a peores barrios, son los barrios en los que los niños/as crecieron los que realmente causan los malos resultados. Para convencernos de ello se apoyan en el experimento Moving to Opportunity que ya discutimos Manuel y yo y en evidencia cuasi-experimental (ver aquí) sobre familias que de cambian de barrio, explotando la variación en el momento en el que lo hicieron. No quiero discutir aquí los detalles de este segundo estudio- simplemente decir que la clave para identificar causalidad en este último trabajo es asumir que los determinantes de los resultados de los niños/as cuando son adultos no están correlacionados con la edad en la que se trasladaron a diferentes barrios.
El Opportunity Atlas ofrece una plataforma que da pie a pensar en varias políticas públicas. La primera: ¿es posible encontrar vivienda asequible para trasladar a un número sustancial de niños/as de barrios pobres a barrios no tan pobres? La respuesta es, claramente sí: la correlación entre los ingresos medios de niños con padres por debajo del percentil 25 de ingresos y las tasas de alquiler medianas es sólo del 44%. Dicho de otra forma, existen muchos barrios con viviendas asequibles donde podrían trasladarse las familias de barrios pobres. Una crítica inmediata a esto es que, obviamente, hay un nivel máximo de familias que se pueden trasladar antes de que estas tasas de alquiler aumenten. Es decir, como reconoció Chetty en la charla a la que asistí en Nueva York hace unos días, éste es un ejercicio de equilibrio parcial puesto que no tiene en cuenta que, cuando un número suficiente de familias se desplaza a un barrio, el aumento en la demanda de vivienda causaría un aumento en los precios de la misma. Es posible pensar en subsidios del gobierno para compensar por este efecto, pero está claro que este aspecto de un programa así debe estudiarse con más detalle. Una segunda critica a este tipo de políticas es que tal vez tendría más sentido invertir en cómo mejorar los barrios pobres en vez de incentivar a las familias a abandonarlos. El problema aquí radica en identificar qué es exactamente lo que hace que un barrio sea malo. Además, no es obvio como cambiar las dinámicas de los barrios debido a que, a menudo, pequeñas intervenciones no bastan: es necesario cambiar los incentivos de un número suficiente de individuos para que el cambio surta efecto. Por último, un problema práctico con el Opportunity Atlas es que los estimadores de movilidad social que produce llegan necesariamente con retraso, puesto que uno tiene que esperar hasta que los niños/as sean adultos para ver los efectos del barrio en que nacieron. Esto no parece ser un gran problema ya que, como muestran los autores, el poder de predicción del ejercicio cae solamente un 10% cada década, así que es bastante fiable usar datos históricos sobre barrios para predecir su efecto en niños/as que viven en ellos actualmente.
En resumen, el Opportunity Atlas es un impresionante proyecto que permite llegar a la conclusión de que las características de los barrios tienen grandes efectos en los prospectos económicos a largo plazo de los niños/as que crecieron en ellos. Raj comentó en su charla que hay mucho interés en replicar esta metodología en otros países, aunque, según entiendo, ninguno se ha llevado a cabo aún. Ya comenté en su día que sería estupendo poder realizar un estudio parecido para el caso español.
Hay 15 comentarios
Desafortunadamente, aquí las críticas harían inviable un proyecto así: incentiva la movilidad geográfica y muestra las vergüenzas, digo, diferencias.
Véase la reacción a comparativas por CCAA en educación o pruebas normalizadas por colegio.
En efecto, el proyecto es impresionante aunque el resultado no es muy sorpredente, al menos desde el punto de vista intuitivo: todos hubiéramos dicho que crecer en un barrio marginal tiene efectos negativos.
Como en todo este tipo de estudios, me pregunto por la robustez real de los resultados.
Por ejemplo, "...la clave para identificar causalidad en este último trabajo es asumir que los determinantes de los resultados de los niños/as cuando son adultos no están correlacionados con la edad en la que se trasladaron a diferentes barrios" ¿Es esto razonable? Quiero decir, ¿da lo mismo cambiar de barrio a los 2 años que hacerlo a los 12?
En cuanto a las políticas públicas sugeridas, puede que cambiar de barrio a un porcentaje significativo de habitantes, haga que el primitivo barrio "bueno" pierda calidad y acabe convirtiéndose en uno "malo". Eso con independencia de los resultados sobre el barrio "malo".
En cualquier caso, gracias por la entrada.
Gracias David por su post. El proyecto de Chetty y sus coautores está motivado por un viejo problema: la baja probabilidad de que muchos adultos jóvenes superen niveles críticos de pobreza. El problema está bien documentado, pero el enfoque de Chetty y coautores no me parece adecuado. El enfoque implica tomar “el barrio” como “el lugar” donde algún gobierno podría intervenir eficazmente. No conozco los antecedentes que precedieron esa elección, pero otros enfoques ya intentaron lo mismo, esto es, identificar “un lugar” en que esa intervención fuera eficaz. Nuestras vidas se desarrollan en distintos lugares o porciones de espacio, pero el concepto relevante se refiere al entorno social en que nacimos y nos criamos porque existe la presunción de que ese entorno —por ambiguo y confuso que sea— fue importante para bien o para mal. Así, otros enfoques han propuesto a la familia, la tribu o la nación como “el lugar” relevante para un intervención eficaz. Otros han ignorado “el lugar”, quizás por su ambigüedad y confusión, e intentado identificar directamente a quienes tienen carencias urgentes y podrían beneficiarse de una intervención eficaz. En distintos grados, todas las intervenciones propuestas por los distintos enfoques ignoran las deficiencias en la estructura y la gestión de gobierno que condicionan su eficacia. Esto es ingeniería social y por lo tanto los estudios de Chetty y coautores deben evaluarse por su aporte a la solución del problema.
Enrique. Me encantaría leer sobre otros proyectos que trataron de mejorar barrios. Una diferencia clave en el estudio de Chetty y coautores es que usan datos longitudinales sobre estos barrios. No se trata de estudiar la situación económica actual de, por ejemplo, el Carmelo, sino de estudiar cómo le va a un niño que creció en el Carmelo 25 años más tarde. Obviamente, en general no hay anda especifico en el suelo o el aire que se respira en un barrio en concreto- es la gente que vive en él junto a sus infraestructuras e inversiones públicas lo que determina que sea un barrio con buenas o malas perspectivas económicas.
Lux, gracias por tus comentarios:
Lo sorprendente es que los efectos son realmente grandes. Y también sorprende que las cosas cambien mucho con solo moverse un par de kilómetros. Y que, por ejemplo, en ciudades como Atlanta, que hoy generan muchos puestos de trabajo, sigue habiendo barrios donde nadie mejora en absoluto.
Respecto a la robustez: Lo que quieren decir es que los factores que llevaron a que la familia decidiera trasladarse cuando el niño tenía 2 años no están correlacionados con las características del barrio. Son en otras palabras, bastante aleatorios. ¡Evidentemente, trasladarse a los 2 o los 12 años tiene un gran impacto!
En cuanto a las políticas públicas sugeridas : sí, eso es lo que comento en el último párrafo: hay que tener en cuenta el efecto de mover a “demasiada” gente, tanto en el efecto sobre los precios de la vivienda como en el efecto sobre el capital humano medio del barrio.
No puedo dejar de referirme a “el barrio”. En mi crianza el barrio fue importante en los términos planteados en
http://www.facurbana.com/tango.php?cc=69&t=Los+Barrios&ss=Barrios&s=Enciclopedia+del+tango
Sí, un pasado que no volverá. Y no me refiero solo a Buenos Aires porque sospecho que el aumento extraordinario de la densidad poblacional en las áreas residenciales de las grandes ciudades ha terminado con ese tipo de barrio. Quizás en áreas residenciales suburbanas o en áreas en lenta agonía, algo persista (aunque el envejecimiento de la población me hace sospechar que en estas áreas también está agonizando). Mis observaciones en largas caminatas por áreas residenciales de varias ciudades todavía me plantean dudas sobre los cambios efectivos en la formación de grupos sociales, tanto en lo que se refiere a la importancia relativa de intereses, valores y creencias en la motivación como en lo referido al ámbito de las interacciones entre miembros de tipos de grupos. Los barrios desaparecen pero no es claro si algo viene a reemplazarlos. Y recordemos que además de los barrios, las familias también han estado cambiando hacia nuevas formas, aunque no tengamos claro qué formas terminaran prevaleciendo.
Enrique, estoy de acuerdo en que los barrios, al menos tal como los conocíamos, están desapareciendo en muchas ciudades. ¡Loquillo lleva años diciendo que en Barcelona ya no hay barrios!
Mi comentario anterior cuestiona un supuesto básico de Chetty y coautores expresado en el abstract del NBER WP): "Our historical estimates are informative predictors of outcomes even for children growing up today because neighborhood conditions are relatively stable over time”. No creo que haya un tipo de grupo social para el cual se pueda afirmar que sus condiciones (o características) son relativamente estables en el tiempo, ni siquiera para la familia. Una mirada al contenido del NBER WP para verificar “outcomes” and “conditions” me ha sorprendido porque el texto confirma esa afirmación solo para un resultado (quizás el más importante) sobre movilidad ascendente (ps.33, 34) para “barrios” definidos por “Census tracts” que han variado poco en el período bajo estudio (nota 39 pie p.25). Pero a pesar de que se habla de “barrios” como un grupo social que tendría ciertas características, la definición usada es la más difícil de defender porque responde a una necesidad (la realización de un censo) y no a características de los residentes de los “barrios” (por esta razón me cuesta entender el análisis que lleva a la segunda afirmación en el abstract, esto es, "the observational estimates are highly predictive of neighborhoods' causal effects”).
Es muy habitual en la literatura sobre este tema (en Estados Unidos al menos) utilizar census tracts como la unidad geográfica que define un barrio. ¿Cuál sería la alternativa?
No se lo que son los census tracts aunque lo intuyo. Pero ¿coinciden o no con los barrios?
Gropius: sí, los census tracts reflejan bien los barrios. Por ejemplo, reconozco los barrios de Chicago, que conozco bastante bien.
"la desviación estándar de los ingresos medios cuando son adultos entre los niños/as más pobres (esos con padres por debajo del percentil 25 de ingresos) es de 6.700 dólares, es decir, un 21% de los ingresos medios".
Hay una cierta "alergia" a hablar de valores absolutos cuando hablamos de ingresos (que se entiende mal porque la última vez que mire yo no pagaba en el super en porcentajes ni en "índices de Gini"). Leyendo entre líneas en el párrafo se puede ver que el percentil 25 de ingresos en USA está alrededor de los $30,000
https://www.statista.com/statistics/203183/percentage-distribution-of-household-income-in-the-us/
Dado que el sueldo mediano en España estaría alrededor de los €15,000 parece que mudarse a un barrio malo americano desde cualquier barrio mediano español supondría un significativo aumento de los salarios medios.
A mi no deja de llamarme la atención que los resultados de este tipo de estudio se centren siempre en medidas de dispersión y tengan alergias a los valores medios (o a los valores absolutos de los percentiles). No se cuando los momentos se volvieron más relevantes que las esperanzas.
Sí, a mí también me resulta complicado razonar intuitivamente con cuartiles, desviaciones estándar, etc. (Pero la media también es un momento!)
No acabo de entender muy bien lo de la causalidad basada en la no correlación entre la edad de traslados y los resultados de adultos: tener el "drive" de moverse buscando algo mejor (y llevar a tus hijos contigo cuando te mueves que no sucede en todos los casos) está correlacionado con otras características familiares que permiten mejorar en la vida.
Respecto a las "políticas públicas" conviene no olvidar (y menos por Halloween) lo que para Reegan eran las "9 palabras más terroríficas en el idioma ingles" (I'm from the government and I'm here to help); después de todo una de las principales causas de la trampa de pobreza que son esos barrios bien podrían ser los tipos marginales del 100% que imponen, sobre los deciles más bajos de ingresos, las políticas de ayudas públicas.
http://gregmankiw.blogspot.com/2009/11/poverty-trap.html
http://gregmankiw.blogspot.com/2008/02/poverty-trap.html
Parafraseando al gran Zoroastro: "Desconfia siempre de los ingenieros sociales que vengan a hacerte regalos"
Monumental labor la que están realizando Chetty y su equipo. En general, sus trabajos se inscriben en la bibliografía de corte progresista que atribuye un gran efecto individual (en comparación con otros) a factores como el ejemplo paterno, el entorno infantil, la educación pre-escolar, etc. No obstante, me gustaría formular una reflexión sobre algunos posibles sesgos de este tipo de mediciones de movilidad social.
Pensemos en un país vecino de los Estados Unidos, México. No conozco su historia económica, pero apostaría a que la movilidad social de los hijos de familias pobres ha sido espectacular en los estados norteños durante los últimos sesenta u ochenta años. Con respecto a los hijos de familias pobres en los estados sureños, se han beneficiado tanto de una mayor tasa de crecimiento ("Milagro mexicano", 1940-1970) como de tasas de emigración más altas (1980-2005). Sin embargo, lo han hecho en gran medida por motivos ortogonales a dicha movilidad social: mejor situación de desarrollo durante los últimos siglos, mayor cercanía a la frontera con los Estados Unidos...
Creo que este ejemplo sirve para plantearse esos posibles sesgos que decía antes. En entrevistas, Chetty ha afirmado que han controlado por el crecimiento económico, pero no ha dejado claro si este crecimiento era per cápita. Tampoco si han controlado por el crecimiento durante todo el periodo o sólo durante la infancia de los sujetos. Como he intentado ilustrar, me parecen cuestiones relevantes.
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