Guía práctica para la evaluación de impacto. Raquel Bernal
una pregunta específica: ¿quién se beneficia del programa? ¿Cómo se distribuyen los beneficiarios por categorías socioeconómicas? Usualmente, este análisis se realiza con base en encuestas representativas de la totalidad de la población: encuestas de hogares, de calidad de vida o las encuestas de demografía y salud (EDS) que existen para muchos países en desarrollo. Las EDS no incluyen preguntas directas sobre los ingresos del hogar. Sólo incluyen algunas preguntas sobre las características de las viviendas y la posesión de bienes durables. Filmer y Pritchett (2001) han propuesto la construcción de índices de nivel socioeconómico con base en estas preguntas, los cuales permiten llevar a cabo un análisis de incidencia aproximado.2
El análisis de incidencia permite, entre otras cosas, comparar la focalización real con la focalización prevista y con la correspondiente a otros programas. Lasso (2004) evalúa de manera exhaustiva la incidencia del gasto público social para el caso de Colombia. Algunos programas, como el Régimen Subsidiado de Salud o los Hogares Comunitarios del Instituto Colombiano de Bienestar Familiar (ICBF), benefician mayoritariamente a los hogares más pobres; otros, como el Subsidio Familiar, otorgado por las cajas de compensación, benefician a las clases medias; mientras que otros, como los subsidios pensionales, están concentrados en los individuos más ricos.
Los análisis de incidencia no dicen nada sobre el impacto. Un programa puede llegarles a los más pobres sin tener efectos claros, sin afectar la calidad de vida de los beneficiarios. A veces se supone con ligereza que los buenos programas son los programas mejor focalizados. Pero puede incluso ocurrir que una peor focalización esté asociada con un mayor impacto. La gráfica 1.1 muestra varios estimativos de la probabilidad de que un hogar reaccione ante un choque económico adverso obligando a que sus hijos interrumpan sus estudios. La probabilidad es mostrada para cada uno de los quintiles de nivel socioeconómico (Gaviria, 2002). Según la gráfica, la probabilidad de retirar a los hijos del colegio ante un choque económico adverso es mayor en el segundo quintil que en el primero. Esto, a su vez, implicaría que un subsidio en efectivo condicionado a la asistencia escolar tendría un impacto mayor si se entregase, no a las familias del primer quintil, sino a las familias del segundo quintil. En Colombia, el programa Familias en Acción, creado en un momento de desempleo creciente y caídas drásticas en los ingresos, buscaba prevenir la deserción escolar y pretendía al mismo tiempo llegarles a los más pobres de los pobres. Ambos objetivos pueden no ser enteramente compatibles. Estos resultados implican que la mejor focalización no siempre maximiza el impacto.
GRÁFICA 1.1. Probabilidad de deserción escolar ante un choque económico negativo
En términos más generales, la buena focalización no debe siempre considerase como un resultado positivo. Y a la inversa, la mala focalización no debe percibirse, en todos los casos, como un resultado negativo. Muchos programas autofocalizados llegan mayoritariamente a los más pobres de los pobres, pues los demás individuos los rechazan por ineficaces o poco efectivos. Otros programas se concentran en los estratos intermedios porque, por diseño, fueron concebidos como mecanismos de redistribución entre los de arriba y los del medio. Los subsidios a las universidades públicas no están bien focalizados, no llegan a los más pobres, pues fueron diseñados con otro propósito. La mala focalización no es en este caso un mal resultado, es una característica inherente, definitoria del programa en cuestión.
El análisis factual debe estar acompañado de un rigoroso análisis contextual. El evaluador debe conocer en detalle el marco institucional, las normas y leyes que sustentan el programa en cuestión, y debe también hacer un esfuerzo por entender la historia del programa, el nivel de compromiso de los beneficiarios, las percepciones ciudadanas, etc. Un buen entendimiento del contexto es muy útil para interpretar los resultados y puede ser útil incluso para encontrar fuentes de variación exógena que, en ausencia de experimentos aleatorios, ayudan a definir los grupos de comparación (Ravallion, 1999).3
Si bien este texto se enfoca en el estudio de técnicas cuantitativas, la evaluación cualitativa es un complemento muy importante. Así la evaluación no contemple formalmente la recolección de información cualitativa, el evaluador debe informalmente programar reuniones con grupos de administradores, beneficiarios y encuestadores. La información cualitativa sirve, entre otras cosas, para anticipar la heterogeneidad, para intuir algunas de las características y atributos de los individuos que afectan o confunden los impactos y, en general, para interpretar mejor los resultados de la evaluación de impacto cuantitativa. En el programa de Hogares Comunitarios ya mencionado, las visitas de campo pusieron de manifiesto las grandes diferencias en conocimiento, actitud y compromiso de las madres comunitarias, esto es, las visitas de campo alertaron sobre la gran heterogeneidad en el tratamiento, lo que, a su vez, influyó sobre el análisis cuantitativo (Bernal et ál., 2009).
Finalmente, el evaluador debería identificar los principales mecanismos o canales de transmisión a través de los cuales el programa podría incidir sobre los resultados. White (2009) presenta un ejemplo ilustrativo de un análisis causal para el Programa Integrado de Nutrición de Bangladesh, que, como ya se dijo, entrega alimentos y asesoría nutricional a las madres de niños desnutridos. La figura 1.1 resume los principales elementos del análisis. El diagrama muestra que la magnitud del impacto dependería de tres factores: 1) la identificación correcta de la población objetivo, 2) la relevancia del tratamiento (la cantidad y calidad de los alimentos y la pertinencia de la asesoría) y 3) la suficiencia de los cambios de comportamiento y de los alimentos entregados. El impacto depende de la simultaneidad de estos tres factores. Si alguno no funciona, el impacto sería nulo o despreciable.
FIGURA 1.1. Mapa causal para un proyecto de nutrición
Los mapas causales con frecuencia son incompletos, excluyen los efectos no lineales, los dinámicos y los no esperados, pero son fundamentales. Ordenan el trabajo empírico y orientan la elaboración de los cuestionarios. No hay análisis empírico sin al menos alguna teoría implícita que guíe la recolección y la interpretación de los resultados. Por transparencia conviene no sólo elaborar el mapa causal, sino también darlo a conocer a los interesados en los resultados de la evaluación. Finalmente, al identificar y entender los canales de transmisión del programa, es también más fácil definir variaciones o correctivos de la política que permitan amplificar los efectos positivos o disminuir los no deseados.
1.3. Evaluación de proyectos vs. evaluación de impacto
La evaluación de proyectos (el análisis de rentabilidad de programas de infraestructura) difiere sustancialmente de la evaluación de impacto (el análisis contrafactual de intervenciones sociales). La primera está basada en un análisis ex ante detallado de los beneficios y los costos esperados de un proyecto. En el caso de la construcción de una nueva vía, por ejemplo, es necesario estimar el número esperado de usuarios y los beneficios correspondientes: los ahorros de tiempo y dinero para un horizonte temporal previamente definido. Los beneficios deben compararse con los costos estimados, para así calcular la tasa de retorno del proyecto.
La evaluación de impacto, o ex post, está basada en un análisis contrafactual, en la comparación entre los resultados efectivamente observados en presencia del programa y los que habrían sido observados en su ausencia. Esta comparación permite, bajo algunos supuestos adicionales, calcular la tasa de retorno del programa o proyecto evaluado. En la evaluación de proyectos, la clave está en el cálculo correcto de los beneficios y los costos esperados; en la evaluación de impacto, en la estimación adecuada del contrafactual,4