El Contrafactual en la Evaluación de Impacto
El contrafactual es un concepto hipotético. Representa el estado del mundo que los participantes de un programa habrían experimentado en la ausencia del programa.
- Problema: No se puede observar directamente.
- Solución: Es necesario “replicar” o “construir” el contrafactual.
Definición del Contrafactual (o Control)
Se refiere a los individuos que no reciben el programa, pero que son esencialmente iguales a los que sí han recibido el tratamiento en todo lo demás:
- Iguales en ausencia del tratamiento.
- Igual reacción al tratamiento.
- Igual exposición a otras intervenciones.
La identificación del contrafactual es la cuestión clave de la evaluación de impacto.
Problemas en la Identificación de un Buen Contrafactual
El desafío principal reside en que el grupo contrafactual a menudo no presenta las mismas características que el grupo de tratamiento, lo que genera diversos problemas:
1. Existencia de Endogeneidad
Ocurre cuando la variable dependiente y la independiente mantienen una influencia mutua. Ejemplo: Renta y educación. También sucede cuando hay una variable explicativa no observada que se correlaciona con alguna de las observadas.
2. Sesgo de Selección
Se produce cuando existen defectos en la selección de la muestra original que la hacen poco representativa del universo de estudio.
3. Sesgo de Susceptibilidad
Ocurre porque el grupo escogido para el tratamiento es especialmente susceptible. Por ejemplo, los grupos de rentas muy bajas tienen una mayor tendencia al fracaso escolar.
4. Sesgo de Autoselección
Si el tratamiento es voluntario, puede haber personas que decidan no someterse al mismo. Por ejemplo, en el caso de una vacuna contra la COVID-19, la muestra no permitiría ofrecer grandes conclusiones generales si solo se vacunan ciertos perfiles.
5. Sesgo de Desgaste
Se refiere a la pérdida de participantes a lo largo del tiempo en el estudio, lo que puede invalidar los resultados finales.
Técnicas de Medición de Eficiencia
Técnicas no frontera determinísticas
Tienen en cuenta una función de producción y la ineficiencia se calcula a partir de ella. Si en la producción su residuo es 0, entenderemos que muestran eficiencia técnica; si es positivo, estarán por encima de la eficiencia técnica y, si es negativo, lo contrario.
Técnicas frontera determinísticas
La ineficiencia viene determinada por los residuos. Los términos de error deben ser menores a 0 para la frontera de producción y mayores para la de costes. El término de error se estima por MCO (Mínimos Cuadrados Ordinarios), permitiendo estimar los parámetros de la frontera y, a partir de ellos, la eficiencia.
Técnicas fronteras estocásticas
La ineficiencia técnica se calcula a partir de la misma función de producción que en los modelos anteriores, incorporando el desglose del término de error: ln yi = b0 + bjj lnxij + vi + ui. Se mantiene la restricción de que ui ha de ser menor o igual a cero. Como problema, se presenta que en ocasiones no hay un método adecuado que identifique la ineficiencia y los shocks aleatorios.
Limitaciones de las aproximaciones no frontera determinísticas
- La utilización de la función Cobb-Douglas impone una serie de restricciones difíciles de superar, como constreñir la elasticidad output a una constante.
- Otra restricción es considerar la elasticidad de sustitución entre inputs igual a la unidad.
- No facilitan información sobre el nivel de eficiencia alcanzado, sino que tan solo informan de si una actuación pública se puede considerar eficiente o no.
- Este tipo de análisis estudia la eficiencia de una unidad concreta tomando como referencia de óptimo el comportamiento promedio de todas las unidades de la muestra.
- Suponer que el término residual suministra toda la información sobre la eficiencia no es correcto, ya que puede reflejar perturbaciones aleatorias.
El Método DEA (Data Envelopment Analysis)
El DEA es un método frontera, determinístico y no paramétrico que permite evaluar la eficiencia de una partida. Realiza una estimación de la frontera eficiente a través de la eficiencia productiva de forma comparativa.
Conceptos Clave del DEA
- Inputs controlables o no: Los inputs controlables son aquellos donde el tomador de decisiones tiene capacidad de intervención. Los incontrolables están predeterminados.
- Grupo de referencia: Unidades que se parecen a la analizada y sirven como indicador de cómo utilizar los recursos de forma más eficiente.
- Supereficiencia: Indica la partida que aparece más veces como grupo de referencia.
- Holguras: Indican si la unidad podría obtener la misma eficiencia utilizando menos inputs. Si el valor de holgura es positivo, la eficiencia se gana reduciendo el input o aumentándolo en esa cantidad.
- Mejoras: Cómo combinar los datos de los grupos de referencia para alcanzar la eficiencia.
Ventajas y Desventajas del DEA
Ventajas
- Permite realizar un análisis con múltiples outputs y múltiples inputs.
- Indica qué partidas tienen mejores resultados sin necesidad de conocer la función de producción exacta.
Desventajas
- Presenta a cada agente con su mejor comportamiento posible.
- Es un método puramente matemático (ratio outputs/inputs) sin considerar necesariamente la relación estadística entre ellos.
- Requiere una selección muy adecuada de las variables.
Requisitos de Aplicación
Para que el DEA sea efectivo, las unidades de la muestra deben ser homogéneas: pertenecer al mismo sector, tener objetivos similares y utilizar los mismos inputs para ofrecer productos homogéneos en calidad. Así, las ineficiencias no dependerán de elementos particulares de cada unidad.