El rol de la ciencia en la lucha contra la pobreza - Animal Político
close
Recibe noticias a través de nuestro newsletter
¡Gracias! Desde ahora recibirás un correo diario con las noticias más relevantes.
sync
Evaluación y decisiones
Por CLEAR LAC - CIDE
En el Centro para el Aprendizaje en Evaluación y Resultados de América Latina y el Caribe, CLEA... En el Centro para el Aprendizaje en Evaluación y Resultados de América Latina y el Caribe, CLEAR LAC, nos dedicamos a promover la mejora de las políticas públicas mediante programas de formación en monitoreo y evaluación, investigación aplicada y difusión del conocimiento. CLEAR es una red global con seis centros en Asia, América y África, que promueve la toma de decisiones basadas en evidencia; buscamos que los gobiernos y las organizaciones mejoren su desempeño y logren mejores resultados para el beneficio de la población. CLEAR LAC es parte del Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE) desde 2012. (Leer más)
El rol de la ciencia en la lucha contra la pobreza
Igual que con la pandemia, la ciencia debe ser una aliada en la lucha contra la pobreza, y para elegir correctamente y usar los limitados recursos disponibles de la mejor forma posible, es necesario identificar qué funciona, qué funciona mejor y por qué funciona.
Por Paula Pedro
11 de febrero, 2021
Comparte

¿Se sentirían cómodos/as recibiendo una vacuna contra el covid-19 que aún no haya sido probada? Pues si con nuestra salud lo tenemos tan claro, ¿por qué seguimos insistiendo en que la misma lógica no se aplique a los programas sociales? Exactamente como con la pandemia, la ciencia debe ser una aliada en la lucha contra la pobreza.

La pobreza es un concepto multidimensional que va mucho más allá de la insuficiencia de ingresos. Para ser efectiva, la lucha contra la pobreza debe incluir dimensiones como el acceso a salud y educación, seguridad, empleo, reducción de la desigualdad, justicia social, entre otras cosas. Pero es imposible diseñar un solo programa que cubra todas estas dimensiones. Por ello, la política pública debe concebirse de una suma de programas específicos, diseñados para atacar cada problemática en particular.

Tomemos como ejemplo la educación, una de las herramientas más efectivas en romper con la desigualdad y el ciclo de pobreza. Hoy más del 95% de los niños y niñas en Latinoamérica asisten a la escuela primaria. Sin embargo, aún existen importantes brechas educativas que debemos atacar para mejorar la calidad de la educación y prevenir la deserción escolar post-primaria. Los tomadores de decisión necesitan preguntarse, ¿qué podemos hacer? En la práctica, no faltan soluciones e ideas más o menos innovadores: se pueden ofrecer becas educativas, transferencias condicionadas de ingresos, construir y mejorar infraestructura escolar, entregar  laptops, entre otras opciones. El desafío que tienen los tomadores de decisión es: ¿cómo elegir?

Para elegir correctamente y usar los limitados recursos disponibles de la mejor forma posible, es necesario identificar qué funciona, qué funciona mejor y por qué funciona. Esto no es una tarea fácil, pero las evaluaciones de impacto aleatorizadas (en inglés Randomized Controlled Trial o RCT) son la herramienta ideal para esto. Funcionan de la misma manera que las pruebas de las vacunas: se seleccionan aleatoriamente dos grupos, uno recibe el programa, el segundo se monitorea. Dado que los grupos son estadísticamente idénticos, gracias a la asignación aleatoria de la intervención, la diferencia observada entre ellos puede ser atribuida al programa. Además, una evaluación bien hecha no solo nos permite identificar el impacto del programa evaluado, sino también comparar entre diferentes programas. Es decir, no sólo nos permite entender qué funciona, sino que además nos permite identificar cuál programa funciona mejor.

En esa línea, ¿es posible incorporar estos conocimientos en las prácticas de gobiernos u organizaciones que necesitan tomar decisiones oportunas? En el Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab (J-PAL) trabajamos con una red de investigadores para identificar programas efectivos a través de RCTs. En América Latina (J-PAL LAC) y alrededor del mundo, apoyamos también el uso de estas evidencias con los tomadores de decisión.

El Ciclo de Aprendizaje, desarrollado por J-PAL LAC, es una forma sencilla de abordar el proceso por el cual construimos evidencia y la replicamos a otros contextos. Con el apoyo de datos administrativos y conocimiento del contexto local, se hace primero un diagnóstico del problema, así como de sus posibles causas. Para ellos, se revisa la literatura existente para buscar soluciones costo-eficientes que puedan funcionar.

Muchas veces es posible encontrar resultados de programas similares que abordan las mismas causas y en contextos parecidos. Si este es el caso, las organizaciones y los gobiernos pueden optar por utilizar la información disponible y adaptarla a sus condiciones locales. Si esta es la ruta elegida por los ejecutores, el siguiente paso es implementar un piloto para comprobar la eficacia del programa antes de ampliarlo. Sin embargo, también es posible que no exista suficiente evidencia o que la organización opte por probar una estrategia innovadora. En ese caso, se recomienda diseñar e implementar una evaluación de impacto completa. Si el programa tiene impactos positivos, se puede ampliar. Pero si su impacto es cero o negativo, el siguiente paso es rediseñarlo, ajustarlo o terminarlo.

La incorporación del Ciclo de Aprendizaje en la toma de decisiones es útil y necesaria para los hacedores y ejecutores de políticas públicas. Además, y quizás más importante que eso, es el hecho de que las enseñanzas de estos diferentes Ciclos se pueden consolidar, a lo largo de los años y en todo el mundo. Esto nos permite identificar los mecanismos subyacentes a la efectividad de programas evaluados. Es a largo plazo, al reunir evidencia de diferentes contextos, que podemos identificar estrategias que funcionen en general, fomentando una comprensión más estructural de la pobreza.

Volviendo al ejemplo de la educación: hoy sabemos que algunos programas funcionan mejor que otros. Por ejemplo, brindar información a los estudiantes sobre los beneficios económicos y no monetarios de permanecer en la escuela puede tener un gran impacto no solo en la deserción sino también en el rendimiento de los estudiantes. También sabemos que la provisión de software que se adapta a las necesidades de los niños tiende a dar buenos resultados. La evidencia también nos ayuda a concluir que algunos programas no funcionan sin que antes se resuelvan los problemas subyacentes a ellos. Este es el caso de la sola entrega de tecnología como las laptops o el aumento de material escolar.

El camino es largo, pero es posible incorporar la ciencia en el proceso de elaboración de la política pública. También creemos que invertir hoy en evaluaciones bien hechas nos brindará una mayor comprensión de cómo los programas sociales funcionan, permitiendo que el Estado funcione realmente como un promotor de la libertad y del potencial de todos sus ciudadanos.

* Paula Pedro es Directora ejecutiva de J-PAL Latinoamérica y el Caribe.

Lo que hacemos en Animal Político requiere de periodistas profesionales, trabajo en equipo, mantener diálogo con los lectores y algo muy importante: independencia. Tú puedes ayudarnos a seguir. Sé parte del equipo. Suscríbete a Animal Político, recibe beneficios y apoya el periodismo libre.

#YoSoyAnimal
Comparte
close
¡Muchas gracias!

Estamos procesando tu membresía, por favor sé paciente, este proceso puede tomar hasta dos minutos.

No cierres esta ventana.