CUAN­TO MÁS DI­NE­RO ME­JOR ¿O NO?

Des­pués de 40 años de po­lí­ti­cas de coope­ra­ción y ayu­da al desa­rro­llo, fi­nan­cia­das por ins­ti­tu­cio­nes in­ter­na­cio­na­les, los paí­ses re­cep­to­res si­guen en si­tua­ción de po­bre­za. Al­gu­nos in­ves­ti­ga­do­res ex­po­nen con cru­de­za el ti­po de apo­yos que re­sul­ta­rían efec­tiv

Geo - - GEONOTICIAS - Tex­to: Ch­ris­toph Kuc­klick

Un to­do­te­rreno blan­co: en el Ter­cer Mun­do un vehícu­lo así es si­nó­ni­mo de coope­ran­tes con los bol­si­llos lle­nos de di­ne­ro. En En­ye­le –Re­pú­bli­ca De­mo­crá­ti­ca del Con­go–, es tam­bién un sím­bo­lo del fra­ca­so de mu­chas bue­nas in­ten­cio­nes.

HAN TE­NI­DO QUE trans­cu­rrir cua­tro dé­ca­das des­de el co­mien­zo de las pri­me­ras ayu­das al desa­rro­llo pa­ra que es­tos pro­gra­mas de coope­ra­ción internacional se ana­li­cen con mé­to­dos cien­tí­fi­cos.

Ha­ce unos diez años, la eco­no­mis­ta Est­her Du­flo co­men­zó sus in­ves­ti­ga­cio­nes en Es­ta­dos Uni­dos so­bre la ayu­da al desa­rro­llo. Tras 40 años de coope­ra­ción internacional y 3,04 bi­llo­nes de dó­la­res des­em­bol­sa­dos, es­ta jo­ven fran­ce­sa cons­ta­ta la inope­ran­cia de los pro­yec­tos, que no han re­por­ta­do be­ne­fi­cios cla­ros. Es­tá en en­tre­di­cho si las sub­ven­cio­nes di­na­mi­zan el desa­rro­llo eco­nó­mi­co y so­cial del país re­cep­tor.

Ha­ce años, en unas jor­na­das so­bre análisis cien­tí­fi­co de la ayu­da al desa­rro­llo, la in­ves­ti­ga­do­ra Est­her Du­flo pre­sen­tó dos grá­fi­cos de cur­vas. Uno mos­tra­ba las sub­ven­cio­nes a Áfri­ca en las pa­sa­das dé­ca­das. La cur­va era una lí­nea as­cen­den­te con una pen­dien­te muy pro­nun­cia­da. El se­gun­do grá­fi­co re­fle­ja­ba el pro­duc­to in­te­rior bru­to per ca­pi­ta en Áfri­ca. La cur­va in­di­ca­ba que el bie­nes­tar ma­te­rial de la so­cie­dad ac­tual es­tá por de­ba­jo del ni­vel de los años se­ten­ta.

“Sin to­dos esos sub­si­dios tal vez Áfri­ca es­ta­ría me­jor. O peor. O igual”, afir­ma Du­flo. “No lo po­de­mos sa­ber”. Du­flo pro­po­ne que en el análisis pros­pec­ti­vo de los fon­dos pa­ra ayu­da al desa­rro­llo se apli­que el mis­mo mé­to­do que la me­di­ci­na usa pa­ra me­dir la efec­ti­vi­dad de un fár­ma­co nue­vo. Y que los lo­gros de ca­da pro­gra­ma con­clui­do se mi­dan en tér­mi­nos de ob­je­ti­vos cum­pli­dos y no de re­cur­sos gas­ta­dos. Ese pro­ce­di­mien­to cien­tí­fi­co, que uti­li­zan las em­pre­sas far­ma­céu­ti­cas pa­ra com­pro­bar la efi­ca­cia de un nue­vo pre­pa­ra­do en com­pa­ra­ción con los ya exis­ten­tes, se co­no­ce co­mo ran­do­mi­zed

im­pact eva­lua­tion (eva­lua­ción del im­pac­to alea­to­ri­za­do): el ex­pe­ri­men­to con­sis­te en di­vi­dir alea­to­ria­men­te a los par­ti­ci­pan­tes en dos gru­pos (de tra­ta­mien­to y de con­trol). Pa­ra ve­ri­fi­car si la sus­tan­cia es efi­caz, se com­pa­ra a los in­di­vi­duos tra­ta­dos con ella con los que no. La prue­ba so­lo es vá­li­da si la dis­tri­bu­ción en gru­pos se ha rea­li­za­do de for­ma alea­to­ria. Así se evi­ta re­la­cio­nar he­chos que po­drían ba­sar­se en pre­su­pues­tos fal­sos o pre­jui­cios. El mues­treo al azar fil­tra los erro­res de cuan­ti­fi­ca­ción de la es­ta­dís­ti­ca y evi­ta las con­clu­sio­nes ten­den­cio­sas in­cons­cien­tes. Ade­más, re­la­cio­na la cau­sa con el efec­to.

Si­guien­do es­te mo­de­lo, Est­her Du­flo y 60 eco­no­mis­tas de pres­ti­gio­sas uni­ver­si­da­des del mun­do es­tu­dian las me­di­das que re­la­cio­nan cau­sa-efec­to en la ayu­da al desa­rro­llo. La ba­se de ope­ra­cio­nes es­tá en el Ins­ti­tu­to Tec­no­ló­gi­co de Mas­sa­chu­setts (MIT) en Cam­brid­ge, Es­ta­dos Uni­dos. En 2003, Est­her Du­flo fun­dó allí, jun­to con otros cien­tí­fi­cos, el Cen­tro de In­ves­ti­ga­ción Ab­dul La­tif Ja­meel Po­verty Ac­tion Lab (J-PAL), un la­bo­ra­to­rio de ac­ción con­tra la po­bre­za. Pe­ro la in­for­ma­ción pa­ra sus análisis so­cio­ló­gi­cos la ob­tie­ne so­bre el te­rreno: en los ba­rrios ba­jos y al­deas del Ter­cer Mun­do.

EN KE­NIA, POR EJEM­PLO, el te­ma de es­tu­dio era el ab­sen­tis­mo es­co­lar y el ob­je­ti­vo, fi­jar la es­tra­te­gia más efec­ti­va pa­ra au­men­tar la ta­sa de asis­ten­cia a cla­se. Se di­vi­die­ron 75 es­cue­las lo­ca­les en tres gru­pos: en to­tal, 30.000 alum­nos. El re­sul­ta­do: la prin­ci­pal mo­ti­va­ción de los cha­va­les pa­ra ir a la es­cue­la no es el co­me­dor gra­tui­to, ni el pa­go di­rec­to a los pa­dres pa­ra que los en­víen a las au­las (co­mo re­co­mien­da el Ban­co Mun­dial), sino el me­di­ca­men­to con­tra las lom­bri­ces in­tes­ti­na­les. La ma­yo­ría de los ni­ños fal­ta a cla­se por­que es­tán in­fes­ta­dos de pa­rá­si­tos.

Nin­gún es­tu­dio ha­bía re­ve­la­do es­to has­ta aho­ra. Cuan­do se pre­gun­ta a la fa­mi­lia por qué fal­ta su hi­jo a la es­cue­la, co­mo ha­cen los in­ves­ti­ga­do­res, se es­cu­chan to­do ti­po de ex­cu­sas, pe­ro na­die ha­bla de la in­va­sión de lom­bri­ces, una do­len­cia tan usual en la in­fan­cia del Ter­cer Mun­do que na­die la con­si­de­ra dig­na de men­ción. Tras el ex­pe­ri­men­to a gran es­ca­la se des­cu­brió la re­la­ción; los tra­ta­mien­tos an­ti­pa­rá­si­tos lo­gra­ron que la ta­sa de asis­ten­cia de ni­ños cre­cie­ra un 25%.

Los pro­fe­so­res fal­tan a cla­se con igual fre­cuen­cia que los ni­ños. En cier­tas zo­nas de la In­dia no se im­par­te la mi­tad de las ho­ras

lec­ti­vas por­que los maes­tros com­ple­tan sus ba­jos sa­la­rios con otra ac­ti­vi­dad; por de­sin­te­rés pro­fe­sio­nal, o por­que na­die les im­po­ne san­cio­nes. Est­her Du­flo y sus co­la­bo­ra­do­res pro­ba­ron va­rios pro­gra­mas pa­ra es­ti­mu­lar la pre­sen­cia de los do­cen­tes en la es­cue­la.

La me­di­da que dio me­jor re­sul­ta­do, y la más ba­ra­ta, fue el uso de cá­ma­ras fo­to­grá­fi­cas. Los alum­nos ha­cían fotos a sus maes­tros en dos mo­men­tos de la jor­na­da lec­ti­va. So­lo re­ci­bían la pa­ga los pro­fe­so­res que de­mos­tra­ban su asis­ten­cia me­dian­te esas fotos. Las fal­tas dis­mi­nu­ye­ron drás­ti­ca­men­te y el ren­di­mien­to es­co­lar au­men­tó. Es­te avan­ce se lo­gró por el pre­cio de una má­qui­na de fotos. La efi­cien­cia por cos­te es uno de los prin­ci­pa­les ob­je­ti­vos de los ex­pe­ri­men­tos alea­to­rios: efec­to por dó­lar in­ver­ti­do.

OTRAS ME­DI­DAS TAM­BIÉN han te­ni­do efec­tos plau­si­bles en la In­dia: me­jo­rar el suel­do de los pro­fe­so­res, con­tro­lar­los por par­te de sus su­pe­rio­res... Cuan­do una or­ga­ni­za­ción de ayu­da hu­ma­ni­ta­ria po­ne en prác­ti­ca pro­gra­mas así, que cuen­tan con sub­ven­cio­nes de ins­ti­tu­cio­nes, en tér­mi­nos com­pa­ra­ti­vos se es­tá de­rro­chan­do di­ne­ro, por­que no sue­len ana­li­zar sus pro­gra­mas con el ri­gor de los “ran­do­mis­tas”, nom­bre de los adep­tos a las prue­bas ex­pe­ri­men­ta­les alea­to­ri­za­das del en­torno de Est­her Du­flo. Po­cas or­ga­ni­za­cio­nes apli­can sus mé­to­dos.

“Que­re­mos que las in­ter­ven­cio­nes se ba­sen en tests pre­ci­sos, que per­mi­tan sa­ber lo que fun­cio­na y lo que no, pre­ten­de­mos apli­car una me­to­do­lo­gía que cuen­te con el ins­tru­men­to ca­paz de re­vo­lu­cio­nar la po­lí­ti­ca de ayu­da al desa­rro­llo del si­glo XXI”, afir­ma Du­flo. Al­gu­nos creen que su pro­pues­ta su­pon­dría el im­pul­so de­ci­si­vo pa­ra la ac­tual po­lí­ti­ca de ayu­da al desa­rro­llo, al im­plan­tar la “prue­ba de re­fe­ren­cia” de sus ex­pe­ri­men­tos: tra­ba­jo so­bre el te­rreno con prue­bas alea­to­rias pa­ra de­ter­mi­nar las me­di­das más efec­ti­vas. Los “ran­do­mis­tas” des­pier­tan ca­da vez más sim­pa­tías, mien­tras la co­rrien­te “clá­si­ca” pier­de se­gui­do­res. Pa­ra mu­chos no es más que una mo­da, cu­yos be­ne­fi­cios se so­pe­sa­rán a lar­go pla­zo.

¿No he­mos apren­di­do na­da en 40 años? ¿No se han he­cho bien las in­ves­ti­ga­cio­nes? Est­her Du­flo cree que no se ha pues­to mu­cho em­pe­ño y ha fal­ta­do vo­lun­tad pa­ra de­ter­mi­nar lo que fun­cio­na y lo que no, una am­bi­ción a la que se­gu­ra­men­te re­nun­cie quien se ga­na la vi­da con la ayu­da al desa­rro­llo. ¿Quién es­tá dis­pues­to a que otros exa­mi­nen de for­ma rigurosa sus ac­cio­nes?

Un es­tu­dio re­ve­ló que en la eva­lua­ción de pro­gra­mas so­cia­les po­cas ve­ces se pu­bli­can re­sul­ta­dos ne­ga­ti­vos, co­mo si se hu­bie­ra lle­ga­do a un acuer­do tá­ci­to: me­jor un pro­gra- ma, por in­efi­cien­te que sea, que nin­guno. “El pro­ble­ma es que hay en jue­go mi­les de mi­llo­nes, y la vi­da de mu­chas per­so­nas”, afir­ma Du­flo. “Te­ne­mos que es­for­zar­nos más”.

EN LUSAKA, LA CA­PI­TAL de Zam­bia, Aa­ron Thind­wa en­gra­sa sus ma­qui­ni­llas de cor­tar el pe­lo. En su bar­be­ría del ba­rrio de New Kan­ya­ma rea­li­za so­lo tres ti­pos de cor­te a 20 cén­ti­mos de eu­ro, al cam­bio.

Aa­ron abrió el ne­go­cio des­pués de re­unir di­ne­ro ven­dien­do agua po­ta­ble en bo­te­llas de plás­ti­co al bor­de de las ca­lles. Le­van­tó el cu­chi­tril de su lo­cal con ta­blas de ma­de­ra cla­ve­tea­das y lo cu­brió con ha­ra­pos. El es­pa­cio bas­ta pa­ra dos si­llas y un es­tan­te lleno de copias pi­ra­ta de DVDs; las más so­li­ci­ta­das son los di­bu­jos ani­ma­dos y las porno. Es­ta ven­ta le re­por­ta a Aa­ron Thind­wa una se­gun­da fuen­te de in­gre­sos. Aún tie­ne una ter­ce­ra (re­co­lec­tar en­va­ses va­cíos pa­ra co­brar el im­por­te del de­pó­si­to), una cuar­ta (ven­der tar­je­tas pre­pa­go pa­ra mó­vi­les) y una quin­ta (tras­la­dar mer­can­cías co­mo “mo­zo de cor­del”). El plu­ri­em­pleo es ha­bi­tual en Zam­bia.

Thind­wa es un hom­bre jo­vial de 40 años, di­vor­cia­do, con dos hi­jos ado­les­cen­tes y do­mi­ci­lio en un ba­rrio con una ta­sa de in­ci­den­cia de si­da del 50%. Vi­ve en un país don­de la es­pe­ran­za de vi­da es de 46 años, y tie­ne unos in­gre­sos de un par de dó­la­res al

Fo­to: Jo­nat­han Tor­gov­nik/Re­por­ta­ge by Getty Images for ICRC

Fo­to:Sven Tor­finn/Pa­nos Pic­tu­res

De iz­da a dcha: pues­ta de hue­vos en Ban­gla­desh, obras pa­ra una es­cue­la en Myan­mar, hor­ni­llos de ba­jo con­su­mo

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