18/04/2024 MÉXICO

Experimentos para no derrochar en programas de lucha contra la pobreza
Kris Kurg on Flickr

Kris Kurg on Flickr
La economista del desarrollo Esther Duflo trabaja para conocer la efectividad de actuaciones en la lucha contra la pobreza. Su método: experimentos aleatorios en países en vías de desarrollo para medir el impacto de intervenciones como regalar en lugar de subvencionar redes tratadas con insecticida para frenar la malaria o dar incentivos para acudir a la vacunación de los niños

La Ayuda Oficial al Desarrollo (AOD) es aceptada como un instrumento positivo para el desarrollo económico de las economías menos adelantadas pero su efectividad es a veces puesta en duda.


Según la economista del desarrollo Esther Duflo, tres ‘íes’ resumen sus principales dificultades. La ideología de los gobiernos que dan este tipo de ayuda suele construirse sobre la base de un conocimiento simplista sobre la vida, comportamiento y obstáculos de la gente pobre que recibe estas ayudas. Esta ignorancia impulsa programas de ayuda al desarrollo que implican la puesta en marcha de empleados cuyo trabajo será dirigirlos. Esto último inicia la inercia de llevar a cabo el programa. Esta explicación dejaba entrever qué mueve el trabajo de Duflo. A su análisis se deberían añadir otros obstáculos que entorpecen de la AOD: las herencias históricas como las que resultan de alianzas coloniales que se mantienen vigentes y la influencia de las dinámicas políticas y económicas actuales en la dirección de los flujos de ayuda.

Esther Duflo confía en la utilidad de los programas de ayuda al desarrollo pero cree que su uso necesita de una gestión informada para que los programas financiados tengan un impacto real sobre la población objetivo y, preferiblemente, sostenible cuando la financiación se haya agotado. Para ello, es básico conocer el día a día, qué motiva las decisiones y los problemas de quienes vayan a recibir la ayuda (en forma de programa social concreto). Sobre las cuantías y destinos de estas ayudas oficiales, podéis leer “Desmontando la ‘arquitectura de la Ayuda”.

Wikimedia Commons
Niñas en India [Wikimedia Commons]

Cuando se trata de intervenir en la mejora de un problema social como la pobreza, la experimentación no se considera un mecanismo precisamente ético. En general, los experimentos aleatorios para poner a prueba la eficacia de un instrumento en concreto (como un medicamento nuevo) se aceptan en el ámbito de las ciencias naturales pero no de las sociales. ¿Qué opinarías a priori sobre una prueba piloto para medir el impacto de proveer públicamente a los alumnos de material escolar de la última generación mediante un experimento aleatorio? Sería probable la oposición de quienes, a causa de la misma aleatoriedad del experimento, quedan al margen del disfrute de la novedad y pasan a ser parte de lo que se denomina “grupo de control”- en oposición al “grupo tratado”.

Para los que pertenezcan al grupo de control (por ejemplo, varios colegios de una ciudad), puede que les resulto injusto no obtener el nuevo material cuya eficacia se pretende medir. Más potentes serían las protestas si en lugar de material escolar de última generación estuviéramos hablando de recibir alimento o escolarización en sociedades donde estas dos necesidades básicas no estén cubiertas para la mayoría de la población. En estos casos, testar ciertos modelos de intervención contra la pobreza específicos separando hogares, barrios o pueblos en grupos de control y grupos objetivo puede parecer que sobrepase los límites éticos.

La ciencia al servicio de la lucha contra la pobreza

Esther Duflo, docente e investigadora de economía del desarrollo en el Massachusets Institute of Technology, ha roto con este miedo a aplicar el experimento aleatorio a la intervención social para poner la ciencia al servicio de la lucha contra la pobreza. En United Explanations os la presentamos en el artículo “10 extraordinarias ideas para luchar contra la pobreza en el mundo que probablemente no conoces” como portadora de una de esas ideas. Esta investigadora francesa elabora su trabajo a través del centro de investigación Jameel Poverty Action Lab (J-PAL), fundado y dirigido por ella misma.


El trabajo de Duflo se centra en analizar el impacto real de intervenciones en países de vías de desarrollo relacionadas con la salud, la escolarización, la disponibilidad de crédito y el comportamiento en el hogar. Su fórmula es sencilla de entender y prometedora.

La intervención que se quiera evaluar se aplica a una parte de la población escogida aleatoriamente (puede tratarse de ciertas escuelas o barrios de un pueblo, ciertas comunidades o pueblos de una región….) y, una vez implementada, se miden una serie de indicadores sociales que el programa tiene intención de alterar. Estos indicadores se miden antes y después de la intervención tanto en la población tratada como en la que sirve de comparación para así poder cuantificar el efecto que se ha tenido sobre ellos. Este método persigue saber qué tipo de ayuda al desarrollo son herramientas probadamente útiles en la lucha contra la pobreza y que otras, aunque puedan haber sido utilizadas repetidamente, no son efectivas.

Mediante la aplicación de la experimentación aleatoria, Duflo y sus colegas han puesto a prueba muchas clases de intervenciones en países en vías de desarrollo. Un ejemplo es el experimento aleatorio que Duflo y tres investigadores más llevaron a cabo en el distrito rural indio de Udaipur para medir la capacidad de un humilde incentivo (un quilo de lentejas) para incrementar el número de madres que llevaban a sus hijos menores de 3 años a sus visitas para ser inmunizados. Unas zonas fueron intervenidas sólo con la creación de campamentos para la inmunización de los niños que mejoraban considerablemente el servicio médico de inmunización que los niños habían recibido hasta el momento (afectado por una alta abstención de las enfermeras). Otras zonas tuvieron, además, el incentivo añadido de recibir un quilo de lentejas por cada niño que recibía 5 vacunas.

¿Cuál fue el resultado de tres años de experimento? Los niños de los pueblos de control se vacunaban en un 6% de los casos, los niños de los pueblos con campamentos para la vacunación lo hicieron en un 17% frente al 38% de los niños cuyas madres recibían un quilo de lentejas por haber vacunado a sus hijos.

Esta forma de abordar la lucha contra la pobreza da esperanza respecto al eterno escepticismo sobre la utilidad de la ayuda al desarrollo y los programas de lucha contra la pobreza que finanza. No obstante, es probable que muchos lectores sigan escépticos ante la probable falta de validez externa de estos experimentos. Es decir, habiendo comprobado científicamente el impacto de ofrecer un quilo de lentejas a madres de la región india de Udaipur para que lleven a sus hijos a que sean inmunizados; ¿podemos estar seguros de que la estrategia será igualmente efectiva en otra región incluso del mismo país? No. Las comunidades entre países e incluso regiones son distintas y pueden tener pautas de comportamiento distintos ante iguales intervenciones. Este riesgo es difícil de sortear pero la probabilidad de éxito será mayor habiendo pasado por este proceso experimental que supone una especie de prueba piloto de los distintos caminos que se pueden tomar para atacar un mismo problema.


Esta propuesta puede no ser la panacea pero desde luego sirve de plataforma para la reflexión respecto a la idea de que en cualquier punto de África construir un colegio será una intervención acertada aunque no conozcamos nada de la vida de sus niños.

Ésta es una explicación sin ánimo de lucro.

¿Quieres recibir más explicaciones como esta por email?

Suscríbete a nuestra Newsletter:


Miriam Tellado

Politóloga e investigadora social de formación, dedicando (parte de) mi tiempo a la investigación de mercados. Trabajo para viajar y me nutren las conversaciones con amigos tan intensas como si arreglar el mundo dependiera de ellas. mtelladoperez@gmail.com


Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

12 + eighteen =

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.