LA EXPERIMENTACIÓN EN LAS POLÍTICAS PÚBLICAS
un punto de «corte» en una población. De esta manera, se evalúa el impacto de la medida entre quienes caen a un lado del punto de corte (que reciben la política pública) y quienes caen al otro lado (que no la reciben). Como ejemplo, se puede proponer evaluar el impacto en el rendi- miento académico de una beca, examinando el desempeño académico de quienes están cerca del límite de elegibilidad económica, tanto a un lado como a otro. Las regresiones en disconti- nuidad parten de la idea de que los grupos que están próximos a la «línea de corte» comparten características similares y que, antes de existir la política pública, tendrían resultados pareci- dos. Una vez implementada la política, cuanto mayor sea la diferencia (discontinuidad) de re- sultados entre ambos grupos, más significativo será el impacto de la política pública.
variable antes y después del tratamiento —política pública— respecto del grupo de control. Siguiendo con nuestro ejemplo, si los estudiantes becados mejoraron un 20 % su rendimiento académico y los no becados mejoraron un 5 %, la diferencia puede ser atri- buible a la beca. En este caso, es esencial que el grupo de control y el de tratamiento hayan seguido una tendencia similar antes de poner en marcha la política pública (supuesto de la tendencia paralela).
Control sintético
El control sintético tiene como objetivo estable- cer sintéticamente dos grupos —uno de trata- miento y otro de control—, donde el grupo de control se construye a partir de la ponderación de las características del grupo de tratamiento. El promedio ponderado de esas características se considera el «grupo de control sintético». Supongamos que, en nuestro ejemplo, los estudiantes becados tienen un promedio de 12.000 € de renta al año. Construiremos un «control sintético» a partir de la ponderación de las rentas de los estudiantes no beca- dos, de manera que un grupo tiene una renta de 10.000 € y otro grupo tiene una renta de 25.000 €. El grupo de control sintético estará formado por la ponderación entre ambas ren- tas (en el ejemplo, el grupo que tiene una renta de 10.000 € ponderará un 86 %, y el que tiene una renta de 25.000 €, un 14 %). La diferencia de resultados académicos entre el grupo de tratamiento —los estudiantes becados— y el control sintético —los resultados académicos de los demás estudiantes ponderados por su renta— nos dará el efecto de la política pública. Las metodologías tanto aleatorizadas como no aleatorizadas ofrecen, por lo tanto, di- ferentes grados de robustez en materia de medición del impacto de la política pública prevista, y la evidencia que ofrecen no merece la misma confianza. Para ello, es necesario evaluar la calidad de dichas evidencias.
Propensity Score Matching
El PSM es una técnica econométrica que con- siste en identificar un grupo de control partien - do de las características del grupo de trata- miento. La selección no es aleatoria, sino que se basa en construir sintéticamente, partiendo de las características del grupo de tratamiento, un grupo de control que comparta cuantas más características mejor. Esta metodología es útil cuando no se pueden aleatorizar los grupos. En ese caso, el investigador selecciona a un grupo que comparta el mayor número de característi- cas con el grupo de tratamiento, construyendo así el contrafactual. El impacto de la política pública será el que genere las diferencias entre el grupo de tratamiento y el grupo de control. Siguiendo con nuestro ejemplo anterior, en este caso elegiríamos al alumnado que, sin tener la beca académica, tiene las mismas condiciones socioeconómicas, edad y formación previa que el grupo de personas becadas, comparando su rendimiento académico.
Diferencias en diferencias
La metodología de diferencias en diferencias es una técnica econométrica que permite identificar las diferentes evoluciones de una
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