Premio Nobel 2012, microcréditos y la evaluación de su impacto en los pobres.

Por Enrique Kawamura

La próxima entrega del Premio Nobel de Economía a Chris Sims y, especialmente, a Thomas Sargent, no solamente constituye un reconocimiento a sus contribuciones metodológicas en el análisis macroeconómico. El método por el que Sargent mereció recibir el Nobel, de acuerdo a la Academia, puede ser valorado de un modo mucho más general, trascendiendo los límites de los temas macroeconómicos.

Un ejemplo reciente de tal trascendencia lo presenta un paper recientemente publicado, cuyos autores son Joseph Kaboski (de la University of Notre Dame) y Robert Townsend (de MIT)[1]. Este artículo realiza un extenso y exhaustivo análisis de un programa… de microcréditos en Tailandia. Para algunos esta conexión pueda parecer extraña y hasta artificial, especialmente aquellos que tal vez asocien el término “microcréditos” con “importancia por los pobres” y a los Premios Nobel de Economía 2011 con “paladines del neoliberalismo causante de la pobreza”. Y, sin embargo, creo que estas asociaciones solamente podrían basarse en la falta de información y de posibles prejuicios.

El programa al que hago referencia se conoce con el nombre de Thai Million Baht Village Fund. El mismo consistía en el reparto de un millón de bahts (alrededor de US$ 24000) en cada uno de los 77000 poblados en Tailandia para financiar bancos especializados en microcréditos. La forma en la que se administraba los fondos en cada poblado se determinaba localmente, a través de comités de evaluación. Es de notar que el programa no discriminaba el monto a otorgar por poblado por el tamaño del mismo. Cada uno recibía el mismo monto. Esta era una característica importante para considerar al programa un cuasi experimento natural, cuyos resultados sean evaluados con métodos apropiados.

Sin entrar en los detalles del programa, los autores del mencionado artículo primeramente evalúan los resultados del mismo utilizando el método de análisis standard en este tipo de cuasi experimentos, basado puramente en regresiones econométricas entre las variables de interés (lo que se suele denominar “econometría de forma reducida”). Este análisis genera resultados bastante difíciles de explicar con la simple intuición. Principalmente, los autores encuentran bajo este método que el incremento de un baht disponible en crédito a estos hogares resultaría en promedio en un incremento también de un baht en el consumo corriente de los mismos. Al mismo tiempo, tal aumento de disponibilidad de crédito no aumentaría la inversión en los negocios de la familia de modo significativo (al mismo tiempo de que en el segundo año de disponibilidad de crédito se produce una reducción en la probabilidad de default). Estas dos evidencias parecen contradictorias, ya que el primer efecto indicaría un problema de funcionamiento del mercado de crédito en cada poblado, mientras que el segundo indicaría la inexistencia de tal problema.

Estos resultados inducen a los autores de este artículo a desarrollar un método alternativo, con la misma filosofía con la que Sargent ha desarrollado una buena parte de sus trabajos en Macroeconomía. Se trata de lo que se denomina “econometría estructural”, basada en la idea de verificar empíricamente predicciones obtenidas a partir de un modelo teórico. Y es lo que hacen Kaboski y Townsend en este artículo. Los autores desarrollan un modelo microeconómico de elección intertemporal bajo incertidumbre, restricciones de crédito e inversión indivisible (este último supuesto está basado en la evidencia disponible en la base de datos que ellos mismos tienen). El modelo genera predicciones que permiten la utilización de métodos econométricos y de simulación[2]  para estimar los coeficientes del mismo. Más importante aún, estos métodos proporcionan criterios específicos para evaluar cuán preciso es el ajuste de este modelo teórico estimado a los datos. El artículo encuentra, efectivamente, que el modelo estimado de este modo presenta un alto grado de bondad de ajuste.

De este modo, utilizando este modelo estimado, contando con esta bondad de ajuste, los autores proceden a obtener datos simulados desde el modelo para volver a medir el impacto de este programa en variables como el consumo, la inversión, el default y otras de interés utilizando el modelo estructural. Los principales resultados que obtienen son: que el efecto de la disponibilidad de crédito incrementa el consumo corriente aunque levemente menos que lo que afirmaba el método por formas reducidas; que el efecto sobre la inversión es incluso más leve que en el método previo (lo cual se entiende como compatible con el resultado anterior dado que en el modelo la inversión presenta una escala discreta no marginal); y que la reducción en el default en el segundo año condicional a la mayor disponibilidad de crédito es más grande según el modelo estructural que el de forma reducida.

Por supuesto que el modelo específico elegido por los autores posee limitaciones que, en algunos casos, pueden ser catalogados como importantes. Por ejemplo, la intervención proveniente del programa entra como una “sorpresa” dentro del modelo, cuando éste supone (al menos implícitamente) que el decisor posee expectativas racionales sobre las variables estocásticas y previsión perfecta sobre los parámetros. Es cierto que este defecto es compartido por otros modelos similares (aún en parte de la literatura macroeconómica). Pero no por eso deja de ser un problema de consistencia lógica que hace que en algunos aspectos importantes la credibilidad de sus predicciones (desde el punto de vista de su interpretación)  sea relativizada.

Por otra parte, es cierto que, en la práctica, para una buena fracción de las variables de performance que se utilizan para la evaluación de este programa el uso de este “método estructural” sólo parece confirmar cualitativamente los resultados de la forma reducida (aunque cuantitativamente existan diferencias importantes). Sin embargo, a pesar de estas y otras posibles críticas, recurrir a un método que conjugue teoría y métodos empíricos consistentes con la misma permiten una comprensión mucho más profunda y especialmente más precisa de los factores que se encuentran detrás de efectos de un programa que, efectivamente, intenta ayudar a mitigar la pobreza a través de un mayor acceso al crédito, efectos cuya intuición parece más oscura cuando se utiliza un método no basado en el uso de teoría. Además, este método también permite entender las propias limitaciones de la teoría utilizada y por lo tanto formular otras (tal vez a partir del modelo ya desarrollado) lo cual, tal vez, permita mejorar el ajuste del nuevo modelo a los datos, a la vez que eviten problemas de consistencia como los mencionados en el original. Este es el mismo tipo de ejercicio de ida y vuelta entre teoría y evidencia empírica que el mismo Sargent realizó a lo largo de tantos trabajos en macroeconomía, ejercicio que, reitero, le valdrá el honor de recibir nada menos que un Premio Nobel en este año 2011. Así vemos cómo los métodos desarrollados por un macroeconomista como Sargent pueden ser importantes para la evaluación de programas de lucha contra la pobreza.

Aprovecho a los lectores a saludarlos por las próximas Fiestas.


[1] Kaboski, Joseph y Robert Townsend (2011). “A Structural Evaluation of a Large-Scale Quasi-Experimental Microfinance Initiative.” Econometrica 79: 1357-1405.

[2] El denominado método simulado de momentos.

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2 Responses to Premio Nobel 2012, microcréditos y la evaluación de su impacto en los pobres.

  1. mgeiras dice:

    Enrique, gracias por esta excelente nota. Además de ser interesante mostrar como los desarrollos de Sargent trascienden su objetivo original tocás un tema de actualidad: la evaluación de políticas de desarrollo. En su última edición The Economist publicó esta nota sobre el tema, en particular la importancia de medir el verdadero impacto que los programas complejos (en sentido de combinar muchas intervenciones y no una sola) del Millenium Project están teniendo en las economías donde están siendo aplicados (14 poblados en Africa). Abrazo,

    martín

    • Martín

      Efectivamente me parece crucial disciplinar la discusión de pobreza a través de la evaluación de impacto de distintos intentos de reducirla. Sólo este tipo de disciplinamiento metodológico puede evitar que se desmadre la discusión y también evitar que se utilicen cualquier tipo de frases cuyo significado sea completamente ambigüo.

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