Reflexiones sobre Ciencia-Economia-Sociedad. Enlaza con blog articulos claves y con el blog: transiciónsocieconomica..http://transicionsocioeconomica.blogspot.com.es/
. DESPLIEGUE DE POLÍTICAS DE INNOVACIÓN PARA UNA CONVERGENCIA EXITOSA: EL CASO DE COREA DEL SUR-Lee (2013); OCDE (2009
. ¿CUÁNTO CUESTA EL STATU QUO? ¿CUÁNTO PUEDEN TARDAR LAS REFORMAS EN ARROJAR RESULTADOS?
¿RESPONDE LA EDUCACIÓN SUPERIOR A LAS DEMANDAS DEL MERCADO? El cluster del software de Montevideo
EL FOMENTO DE LA INNOVACIÓN MEDIANTE LA INVESTIGACIÓN ORIENTADA POR MISIÓN: EL CASO DE ESTADOS UNIDOS-Tether (2008); Mowery (2010); Singer (2014)
¿Cómo repensar el desarrollo productivo? DESARROLLO EN LAS AMÉRICAS POLÍTICAS E INSTITUCIONES SÓLIDAS PARA LA TRANSFORMACIÓN ECONÓMICA (caso Latinoamerica)
- https://publications.iadb.org/publications/spanish/document/%C2%BFC%C3%B3mo-repensar-el-desarrollo-productivo-Pol%C3%ADticas-e-instituciones-s%C3%B3lidas-para-la-transformaci%C3%B3n-econ%C3%B3mica.pdf
- Las instituciones sólidas requieren esfuerzos para desarrollar y des - plegar eficazmente las capacidades del sector público para la tarea en cuestión. Además de las capacidades técnicas necesarias para atender las complejidades de las políticas —un problema bien conocido e n la administración pública—, el conjunto de capacidades requeri - das incluye medidas para coordinar las acciones entre las agencias del sector público y para colaborar efectivamente con los actores del sec tor privado, cuyas demandas pueden incidir sobre diversas agencias públicas simultáneamente, así como también la capacidad de prote - ger a las agencias públicas de presiones políticas indebidas. El libro t rata de cómo las capacidades técnicas, operativas y políticas limitan el alcance de las políticas que se pueden llevar a cabo en el corto plazo sin caer en excesos, y sugiere ideas acerca de cómo cultivar y afianzar las capacidades a lo largo del tiempo.
- Las instituciones sólidas para la transformación productiva no pueden simplemente funcionar de arriba hacia abajo: necesitan de la colabo - ración público-privada. Por un lado, el sector privado tiene el cono - cimiento privilegiado de algunos aspectos de las fallas de mercado y l as fallas de gobierno, así como también un conocimiento directo en relación con el diseño, la implementación y la evaluación de las polí - ticas. Los conjuntos de conocimientos disponibles al sector público y a l sector privado son complementarios y requieren la colaboración para sacarles buen partido. Por otro lado, el sector privado tiene una motivación de ganancia que se aparta de la perspectiva de bienestar colectivo del sector público. Esta falta de confluencia podría llevar a manipular la información y a buscar rentas. El libro discute los tipos de políticas más propensos a un conflicto de intereses y que, por lo tanto, sería prudente evitar. Sugiere diversos principios para estable - cer mecanismos de cooperación que controlen los incentivos privados p ara ayudar a impedir que degeneren en demandas de favoritismos y búsqueda de rentas y, en el caso extremo, en corrupción.
Este informe enfatiza la transformación económica alineada con la competitividad internacional. Este no es el único camino al crecimiento. Producir más de lo mismo a través de la acumulación de factores y pro - ducir los mismos productos a costos más bajos —un aumento de la pro - ductividad— sin duda son fundamentales para el crecimiento y el ingreso. T ambién lo es la reasignación de los factores de producción de empresas y sectores menos productivos a otros más productivos.
Política industrial: El regreso
Política industrial: El regreso
Política industrial: El regreso
- https://nadaesgratis.es/antonia-diaz/politica-industrial-el-regreso
Antonia Díaz
Al pensar en poner el subtítulo de este post dudaba entre el que aparece arriba o “el elefante en la habitación”. Y creo que ambos son correctos. La política industrial es y ha sido una constante, no solo en países en desarrollo, sino en la OCDE, Europa y Estados Unidos – el elefante en la habitación – pero ha tenido (¿tiene?) una malísima reputación entre los académicos (al menos, en una gran parte de la escuela neoclásica). Esto está cambiando por varias razones. La primera razón es de orden científico: la Teoría del Desarrollo se va aproximando metodológicamente a la Macroeconomía y, de esa manera, está convenciendo de sus argumentos a la Macro convencional. La segunda razón es de realpolitik: China usa de forma expeditiva la política industrial y, dado su tamaño, sus acciones afectan a nuestros sectores productivos. La tercera razón es la combinación de las dos grandes revoluciones en marcha, la digital y la ecológica, con la pandemia del coronavirus y el cambio climático. Tenemos que transformar rápidamente nuestros sectores productivos para que sean seguros, digitales y ecológicos. Esa rapidez requiere de coordinación para explotar complementariedades y sinergias. Esa coordinación sólo puede ser pública. La cuestión, por supuesto, es cómo hacerlo.
La Teoría
Para aquellos que, como un antiguo ministro de Economía (y yo hasta hace no mucho), piensan que la mejor política industrial es la que no existe quiero hacer un pequeño recordatorio de lo que nos dice la Teoría Económica. Quien quiera profundizar un poco sobre el tema puede empezar por el artículo del recientemente galardonado Dani Rodrik (véase aquí el post de NeG) titulado “Normalizing Industrial Policy”.
La literatura sobre la dinámica de crecimiento de las empresas nos ha mostrado que las empresas pequeñas tienen más dificultades para acceder a financiación externa que las empresas grandes. Estas restricciones financieras, unidas a problemas informacionales, estrangulan el crecimiento e impiden aprovecharse de las ganancias de productividad asociadas a rendimientos crecientes a escala (formación de los trabajadores e inversión en I+D). Esto lleva a una asignación ineficiente de recursos. Esta debilidad financiera les hace mucho más vulnerables al ciclo económico. No solo eso. La ineficiencia asignativa se amplifica cuando las restricciones financieras se alivian por razones no ligadas a la productividad (conexiones políticas, por ejemplo). La literatura de misallocations ha desarrollado un instrumento de diagnóstico del nivel de ineficiencias: cuando conocemos la distribución de empresas y su tecnología podemos estimar la distribución del rendimiento de los factores empleados. En un mundo sin “distorsiones” el mecanismo de la competencia plancha las diferencias entre empresas. En el mundo real hay distorsiones financieras, malas políticas, etc. Cuantas más distorsiones, más dispersión en el rendimiento de los factores. El estudio más influyente es el de Hsieh and Klenow (2009) pero hay muchos más.[i] Esta literatura muestra que estas distorsiones son mucho más importantes en los países más pobres. En España, sin ir más lejos, sabemos que más del 90% de las empresas son pequeñas y emplean a un porcentaje similar de trabajadores. El estudio de García Santana et al. (2019) muestra que el problema de misallocation en España es grave.
Este argumento sería la base para defender una política que promueva y facilite el crecimiento de las empresas: para que compitan y, al competir, innoven y se hagan más productivas. Pero este es un argumento horizontal, no a favor de la política industrial que supone implícitamente la actuación selectiva sobre sectores. La literatura de composición sectorial nos dice que hay actividades productivas que, por su naturaleza, son intensivas en tecnología, tienen muchas externalidades y muchas conexiones con el resto de los sectores. Estas dos observaciones combinadas llevan a la formulación de lo que llamamos política industrial: medidas encaminadas a proteger o estimular el crecimiento de la actividad en determinados sectores.[ii]. Es decir, como enfatizan Aghion et al. (2011), la política sectorial es una forma de compensar por las insuficiencias financieras y es crucial cuando, además, hay una inmensa externalidad negativa, como es el cambio climático provocado por las actividades contaminantes.
La lógica del argumento lleva a seleccionar la actuación sobre aquellos sectores donde (1) haya más espacio para la innovación tecnológica y aprendizaje por la práctica (2) tengan más externalidades hacia otros sectores. Es decir, a sectores estratégicos. Esto, antes de la revolución digital, apuntaba, necesariamente, a las manufacturas.
La Práctica
Decía Tolstoi en el principio de Ana Karenina que todas las familias felices se parecen pero que cada familia infeliz lo es a su manera. Con la práctica de la política industrial pasa lo mismo. Hay de todo, como en botica. Véase el artículo mencionado arriba de Dani Rodrik donde explica las dificultades para evaluar la efectividad (macro y microeconómica) de la política industrial. La casuística es enorme, pero la evidencia, en conjunto, es positiva. Según Aghion et al. (2011) las políticas sectoriales funcionan mejor de forma descentralizada: es mejor no apostarlo todo a un campeón nacional por aquello de no poner todos los huevos en la misma cesta, y es mucho mejor cuando se practica en sectores competitivos (que produce bienes o servicios transables). Tenemos ejemplos de política industrial vigorosa, como el caso de Alemania, Corea del Sur, Francia (véase este número del Journal of Industry, Competition and Trade dedicado a esta cuestión).
Pero no solo es este el caso. Cuando un país cambia su política monetaria para afectar el tipo de interés real está haciendo política industrial. Cuando se subsidia la compra de coches para sostener el empleo del sector se está haciendo política industrial. Cuando se facilita que las familias instalen paneles solares y vuelquen el exceso de energía en la red, cuando se subvenciona la compra de vivienda, etc. Estamos haciendo política industrial constantemente. Y esto es así porque en las economías reales hay multitud de sectores heterogéneos. Casi cualquier política que imaginamos afecta a los precios relativos de los sectores; es decir, tienen un efecto sectorial. Casi todo es política industrial. La cuestión es hacerla bien.
Pero ¿por qué ha tenido tan mala prensa si todo el mundo lo hace? Si la política industrial puede ser tan beneficiosa, ¿por qué ha sido tan denostada? Se atribuye a Larry Summers la frase “governments cannot pick winners” (la réplica es ¿lo hace el sector privado en presencia de externalidades?). Los argumentos —al menos, los que importan en España —los resume Gabriel Tortella en su artículo de prensa reciente “Lo ‘público’ y la historia” (aquí para quien no tenga suscripción al periódico). El intervencionismo siempre ha tenido mala reputación entre los progresistas de este país porque nunca, jamás, se ha guiado por criterios de eficiencia y bienestar social. Y la política industrial es intervencionismo de libro. No es de extrañar que aquel ministro de Economía, socialista, dijera aquella frase. Para profundizar en esa perspectiva, aconsejo un libro que parece muy interesante sobre el proceso de industrialización en España durante el primer tercio del siglo XX y cómo fue cortado en seco por la Guerra Civil y el periodo autárquico de la dictadura de Franco.
Política industrial en el siglo XXI
Hasta ahora creíamos que teníamos que lidiar con el cambio climático, pero ahora vemos que tenemos que hacerlo con la amenaza de una pandemia, además. La ruptura de las cadenas de valor internacionales y las respuestas proteccionistas ante el COVID-19 (recuerden el caso de las mascarillas) nos han hecho reinterpretar la definición de “sectores estratégicos”. Hemos comprobado, mediante un caso práctico en el que han muerto miles de personas, que la inversión en Investigación y Desarrollo tiene una importancia práctica de primer orden y que necesitamos tener un mínimo de industria que apoye a la Sanidad Pública. Lo estamos viendo cada día en la prensa que nos recuerda que, aunque un laboratorio español desarrolle una vacuna, necesitamos tener suficiente músculo empresarial para poder producirla en masa.
Esta pandemia también ha puesto de relieve que la digitalización tiene múltiples beneficios; entre ellos, permite teletrabajar mientras esperamos a tener la vacuna contra el virus. Y también ha mostrado cómo se puede vivir mucho mejor en las ciudades sin contaminación acústica y ambiental al eliminar los coches. Como dije en mi último post, el Fondo de Recuperación es un gigantesco proyecto de reconversión industrial para facilitar la transición digital y ecológica. No es un plan para recuperarnos de la crisis del COVID-19 sin más. No es un Plan Marshall. Es un plan para reconducir la economía de cierta manera. Por eso necesitamos establecer claramente las prioridades de medio plazo. Como decía en aquel post, nuestros sectores dominantes son los que son y deben seguir estando ahí pero, para pensar en su reconversión, hay que responder, como mínimo a dos preguntas: (1) ¿Por qué tienen una productividad tan baja, comparada con los países de nuestro entorno (véase este post sobre la productividad en España)? (2) ¿Cómo aceleramos la reconversión digital y ecológica?
Para terminar, quiero mencionar la necesidad de mejorar la calidad de nuestros gestores públicos para poder hacer buena política sectorial. Diría que es casi un prerrequisito. No solo se trata de que se haga buena evaluación de políticas (como pedíamos Pedro y yo aquí); también necesitamos una implementación eficaz de las políticas públicas. Al parecer, un 31% de los proyectos europeos no llega a término en España por dificultades de implementación. Esto es un despilfarro escandaloso. No solo eso; además, para evitar los males del intervencionismo es muy necesario tener un buen diseño de controles y contrapesos —gracias a los lectores de Nada es Gratis por la traducción de checks and balances —, tanto de la acción pública como de los sectores privados afectados. En resumen, tenemos una tarea enorme por delante.
[i] Véase, por ejemplo, Restuccia & Rogerson (2008), Midrigan & Yi Xu (2014), o Bento & Restuccia (2017).
[ii] Dos ejemplos de esta literatura son Aghion et al. (2015) o Liu (2019).
RamonM dice:
El articulo esta bien, solo hay unos matices…
1. La tercera razón es la combinación de las dos grandes revoluciones en marcha…creo que hay mas de dos revoluciones, una es la revolución cientifica (que englobaria la Robotización, Big data, IA, digitalización, estudios mixtos:bioeconomia, biotecnologias,bioinformatica,fisico economia etc) y la otra como bien dices la revolucíon verde.
2. La politica industrial,
relacionada con la geopolitica y la geoeconomia, esta en todos los
paises avanzados, no es solo politica industrial, es estrategia de pais,
decidiendo que industrias son estrategicas y se apoyan de forma directa
o indirecta, con muchas inversiones originadas en el sector publico,
como explica la economista Mazzucato,el estado emprendedor, o como
aplica la ingenieria economica en el caso de China.
3. España perdio
el tren hace dos decadas, y la causa no es tener mejores o peores
empresarios, o industriales, son muchas barreras propias como pais, y
muchas barreras propias desde Europa.
4. En el caso de España no creo
que los actuales gobiernos cortoplacistas tengan alguna experiencia, me
temo inversiones con poco retorno, ademas primero antes de empezar una
politica industrial, deberian por modernizar la formación tecnica
adaptada a las necesidades de las empresas.
5. Prefiero los modelos de 4-5 helices que emplean en paises innovadores como Suiza, para avanzar en una politica industrial que debe estar coordinada desde Europa,España sola no tiene fuelle o capacidad.
Las cuatro falacias sobre la evaluación cuantitativa de las políticas públicas
Las cuatro falacias sobre la evaluación cuantitativa de las políticas públicas
De Antonia Díaz (@AntoniaDiazRod) y Pedro Rey Biel (@pedroreybiel)
Entre las pocas cosas positivas que nos ha traído la pandemia se encuentra un renovado consenso sobre la necesidad de estudiar cuidadosamente las políticas públicas que se adopten. Haciendo de la necesidad virtud, la constatación de las urgencias que nos vienen y la escasez de recursos disponibles ha hecho a los responsables políticos un poco más conscientes de la necesidad de evaluar, de acuerdo con criterios científicos contrastados, la efectividad y las consecuencias agregadas y distributivas de las medidas que se pretenda llevar a cabo. Algunos ejemplos de estos nuevos aires los hemos tenido en la llamada a expertos, no convocados por su afiliación política sino por sus conocimientos y prestigio, en las diversas Comisiones para la Reconstrucción que se han creado en el Congreso y en otros grupos de asesoramiento. De forma similar, la aprobación del ingreso mínimo vital (IMV), a la que finalmente ningún partido político se opuso, se ha realizado basándose en la evaluación de experiencias pasadas y con la promesa de José Luis Escrivá, actual Ministro de Seguridad Social tras su paso por la AiReF (otro símbolo del interés por las políticas basadas en la evidencia), de que sería “evaluada antes, durante y después de su despliegue”. Estos vientos favorables a la evaluación vienen, además, propiciados por el empuje, cada vez más numeroso, de diversas instituciones, administrativas, académicas y de pura consultoría, que han presionado para que se usen las mejores metodologías existentes en la evaluación de políticas.
En este clima positivo, sorprendió esta semana que el informe inicial de la llamada Sociedad Española de Evaluación de Políticas Públicas, remitido a una de las Comisiones de Reconstrucción del Congreso, se pronunciara en los siguientes términos:
El clamor en diversos medios y redes sociales de expertos de referencia en el campo de la evaluación, llevó a una sentida rectificación pública posterior y a que el informe final enviado al Congreso no contenga afirmaciones tan atrevidas. Más allá de la anécdota de que una asociación se sienta obligada a pedir disculpas, el informe, en su versión inicial, manda un mensaje erróneo sobre el papel y la utilidad de lo que llama “metodologías cuantitativas y experimentales” y en Economía llamamos “métodos de evaluación de políticas económicas”.
¿Se imagina usted que le recetaran una dosis de un medicamento sin que su médico supiera qué dosis exacta es recomendable dada la gravedad de su enfermedad? ¿Se imagina que usted accediera a recibir un tratamiento experimental y su médico no vigilara de cerca el efecto de esa medicina sobre parámetros de salud tan medibles como un análisis de sangre, su tensión arterial o masa corporal? ¿Se imagina que su médico, en vez de tomarle la temperatura, le preguntara por qué se sintió impelido a acudir a su consulta y le pidiera que escogiera el tratamiento con el que se sentiría más cómodo? Lo más seguro es que le pareciera una burla o que. simplemente, el médico no estuviera haciendo su trabajo. Pues esto lo que se hace cuando se lleva a cabo una política económica sin un estudio cuantitativo previo de sus probables efectos y un estudio a posteriori de su resultado.
Distingamos cuatro afirmaciones erróneas en el enunciado de la Sociedad y pasemos a refutarlas:
- Las metodologías cuantitativas cuentan y deben contar con la participación ciudadana, tanto para definir las cuestiones que se van a evaluar, como para concretar los indicadores que se utilizarán para medir su éxito, que pueden ser tan amplias y tan subjetivas, aunque medibles, como uno quiera.
- La transparencia y la rendición de cuentas se facilitan, en lugar de dificultarse, cuanto más claras, objetivas y medibles sean las variables de estudio. Medir no significa reducir la realidad social a simples números, siempre que se genere un debate lo suficientemente amplio sobre todas las cosas que se quieren medir. El debate claro sobre la elección de indicadores y sobre el conjunto de poblaciones y fenómenos que se deben medir puede ser más inclusivo y transparente si se explicita lo que se mide.
- El desarrollo de técnicas cuantitativas, como la estimación estructural o la experimentación, se produce precisamente, para acercarse lo más posible a establecer causalidad entre variables, en lugar de razonamientos circulares en los que causas y efectos se confunden.
- La posibilidad de manipulación de datos “con programas informáticos”, puede ser fácilmente corregida con datos contrastables y verificables gracias a la replicabilidad que permite tener una metodología precisa y clara.
Desarrollemos un poco más estas ideas. Cuando pedimos que las políticas públicas se evalúen cuantitativamente estamos pidiendo que el proyecto de ley o borrador venga acompañado de un documento donde se explique el probable impacto de esa medida, qué variables y parámetros se escogen para medir sus efectos, donde se muestre la metodología y los datos utilizados para que se pueda revisar la fiabilidad del estudio y contrastar sus conclusiones con las que se obtengan en estudios alternativos. Por ejemplo, la propuesta “Fair Taxation of the Digital Economy” es una iniciativa de la Comisión Europea para gravar las empresas del sector digital. Ponemos este ejemplo porque este impuesto se está discutiendo actualmente como una forma de financiar el Fondo de Recuperación (del que se habló aquí) y, por tanto, deberíamos empezar a estimar qué parte de esos ingresos se podría recaudar en España. En la web donde aparece la propuesta legislativa hay un enlace llamado “impact assesment” que lleva a un documento de trabajo que evalúa su potencial recaudatorio, utilizando un modelo de equilibrio general computable conocido como CORTAX. Los modelos multisectoriales de equilibrio general computable tienen una larga tradición en Economía como herramienta para estudiar los efectos agregados de políticas macroeconómicas (es decir, el impacto sobre el PIB agregado y los precios). Estos modelos (CGE) han tenido una larga evolución hasta llegar a los Dynamic Stochastic General Equilibrium Models o, de forma más genérica, a los “Applied General Equilibrium Models”, como prefiere llamarlos Edward C. Prescott. En España tenemos un ejemplo temprano de CGE en el artículo de uno de nuestros directores de tesis Tim Kehoe donde, con profesores de la UAB, estudiaba el efecto de la reforma impositiva de 1986 (que Javier Ferri menciona aquí). Esta tradición se mantuvo con el modelo REMS, usado en los Ministerios de Economía y Hacienda, en cuya elaboración intervinieron, por ejemplo, Javier Ferri y Luis Puch, y que actualmente ha mutado al modelo EREMS, usado para evaluar ex ante el último Programa de Estabilidad.
Además de las políticas macro hay otras donde interesa conocer no solo el efecto de equilibrio general sino sobre el comportamiento de los individuos. Se trata, por ejemplo, de políticas que buscan eliminar la posibilidad de trampas de pobreza sin matar los incentivos individuales y que, generalmente, afectan a la oferta laboral y a la inversión en educación. Por eso son medidas muy especificas para cada tipo de perceptor. Hay dos formas de operar en la literatura. En la primera se explotan enormes bases de datos usando modelos estructurales. El máximo exponente es el ganador del Premio Nobel Angus Deaton. En la segunda se usa la metodología de experimentos controlados aleatorios. Ejemplo de esta metodología son los galardonados Banerjee, Duflo y Kremer. De todas las metodologías usadas en Economía esta última es la más cercana al ensayo clínico propio de las Ciencias de la Salud.
Los ejemplos que hemos dado corresponden a lo que llamamos evaluación de políticas ex ante. Por su propia naturaleza (ex ante queremos predecir) o se hacen supuestos de causalidad (la política A afecta al comportamiento del grupo B) y eso se inserta en un modelo estructural o se hacen experimentos controlados aleatorios. La cuestión crucial para esta metodología es que sea replicable. Y esto debe ser así porque hay que controlar y contrastar. El método científico debe soportar el máximo de luz y taquígrafos, o no es científico.
Pues bien, además de la evaluación de políticas ex ante hay que hacer evaluación ex post. Porque podemos equivocarnos y hay que aprender de los errores (máxime cuando los errores atañen al dinero del contribuyente y a las vidas de muchas personas). Y, para eso, hay que saber qué fue un error y qué fue un acierto. Por eso hay que hacer evaluación a posteriori. Los macroeconomistas nos hartamos a hacerla. Ponga usted en Google Académico: Size of fiscal multipliers — que es una forma técnica de decir “efecto total sobre el PIB y nivel de precios de un cambio en el gasto público y/o presión impositiva” — y aparecerán los enlaces de miles de artículos científicos. Pero también es posible evaluar a posteriori los efectos microeconómicos. De hecho, los microeconómetras casi se han apropiado del término policy evaluation para referirse a las técnicas usadas para cuantificar los efectos de políticas. También en este campo hay grandes aportaciones metodológicas que han merecido un Premio Nobel, como es el caso de James Heckman.
Citamos a todos estos galardonados con Premios Nobel no porque queramos ponernos campanudos. Ni siquiera porque todas las metodologías indicadas nos parezcan igualmente útiles (nótese que quienes escriben este post son una macroeconomista acérrima y un experimentalista) sino porque son contrastables, aplican el método científico y, al usarse masivamente por economistas en todo el mundo, tenemos una idea muy clara de su fiabilidad.
El método científico es particularmente deseable cuando se trata del dinero público y del bienestar de todos, es la expresión máxima de la transparencia exigible a todo organismo público. Por eso toda propuesta de política debería venir acompañada de su evaluación cuantitativa previa. No solo eso, sino que la cuantificación de efectos es el mejor antídoto contra los ardores partidistas. Cuando no hay magnitudes contrastables sobre la mesa las personas tendemos a hablar sobre nuestro imaginario (y nosotros podemos entender que el imaginario de unos resulte molestísimo a otros), pero es desgraciado que eso ocurra en el Parlamento. Desgraciado para los ciudadanos, claro está, además de un despilfarro de recursos. El éxito del Ingreso Mínimo Vital, aprobado sin oposición en el Parlamento, no se debe a que, repentinamente, todo el arco parlamentario se haya compadecido de la suerte de miles de familias en situación crítica. Se debe a que, quienes consideran que es un deber público asistir a esas familias, han elaborado una propuesta evaluada cuantitativamente y han puesto los números sobre la mesa. Muy probablemente la evaluación cuantitativa no solo mejorará nuestra política económica sino nuestra vida pública.
Esta defensa de la evaluación cuantitativa de políticas no ignora la
existencia de técnicas cualitativas, que en muchos casos ya se están
combinando con las cuantitativas para crear modelos mixtos que no
excluyen ninguna metodología. La importancia de cuestiones sociales, no
tan fácilmente cuantificables, supone un reto para estimular la
traslación cualitativa de una realidad compleja a indicadores medibles,
pero la dificultad de combinar ambas cosas no debe llevar ni a medir
sólo aquella variable que es sencilla ni a perdernos en valoraciones
cualitativas que evitan la concreción. Dejémonos de debates
metodológicos vacíos, y centrémonos en encontrar y evaluar las mejores
políticas para la situación que nos viene.
Pedro Rey Biel
Doctor en Economía por University College London (2005). Actualmente es Profesor de ESADE e Investigador Ramón y Cajal. Sus campos de Investigación son: economía del comportamiento y economía experimental, diseño de instituciones, incentivos, y Economía de la Salud. Sus campos de Investigación son: economía del comportamiento y economía experimental, diseño de instituciones, incentivos, Economía de la Salud.
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