Apunts de Macroeconomía Avançada II

Only insiders will know

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ALERTA: Són apunts per a una assignatura de grau, no de Màster/Phd.

Resum: Aquest text consisteix en un recull d’apunts del material donat en l’assignatura Macroeconomia Avançada II, impartida per Jordi Galí a la Universitat Pompeu Fabra durant els curs acadèmics 2014-15 i 2015-16. En aquests apunts ens centrarem en la construcció i intuïció econòmica darrere dels models presentats en l’assignatura. L’estructura d’aquests apunts segueix la mateixa estructura que les diapositives facilitades per Jordi Galí, utilitzem material d’aquestes.

Fitxer: https://www.dropbox.com/s/24i2gd4d2nszwbi/MacroAdvIIApunts.pdf?dl=0

Disclaimer: Aquests apunts no són substitut per al material del professor i assistència a classe, estan incomplets (veure la part de mercat laboral del final…), a part de plens de faltes d’ortografia.

Vaig cursar aquesta assignatura ja farà temps i al coneixer de l’existència d’aquests apunts, he pensat que podrien ser útils a futurs estudiants.

Funcionó el ‘Bloqueo Invisible’ contra el Chile de Allende?

[Este artículo es una traducción de este post del blog  Pseudoerasmus ]

Por Pseudoerasmus

Publicación original: 21 de Mayo de 2015

Logró un ‘bloqueo invisible’ de los Estados Unidos desestabilizar la economía Chilena bajo la presidencia de Salvador Allende (1970-73) ? Funcionó? En pocas palabras: No.

Nota: este post no trata sobre otras acciones de EEUU relativas al golpe de Septiembre del 73, o sobre el régimen del General Pinochet. Trata sobre las dimensiones económicas y financieras de las relaciones entre EEUU y Chile durante los años de Allende.

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La paradoja del PIB de Cuba

El cálculo del PIB cubano ocasiona a veces disputas. Hay quienes por un lado dicen que Cuba es uno de los países más ricos de Latinoamérica, y hay otros que dicen que la economía de Cuba es más bien mediocre. ¿Quién tiene razón, y a qué se debe esta discrepancia?

Echemos un vistazo al PIB per cápita de Cuba según el Banco Mundial.

Según esta medida, Cuba tendría un PIB per cápita en dólares constantes del año 2000 de alrededor de 5400$. Esto sitúa a Cuba en la ‘clase media’ de Latinoamérica: por debajo de loa países más ricos (Puerto Rico, Aruba y Las Bahamas tienen 4 veces más PIB), pero por encima de países como Haiti, Bolivia, Nicaragua, Paraguay, Guatemala, Jamaica o Colombia.

Para poder comparar dentro de una serie temporal para un país dado, esta medida usa dólares constantes para tener en cuenta la inflación. A continuación, para comparar diferentes países, se convierten las monedas nacionales a una moneda común, el dólar.

cuba

Esto, sin embargo, no tiene en cuenta el hecho de que los precios en cada país son diferentes. Es por eso por lo que se suele aplicar una tercera corrección, que es el ajuste por Paridad de Poder Adquisitivo (PPA). El Banco Mundial tiene datos del PIB corregido por PPA.

Según esta medida, Cuba pasa a estar por encima de bastantes más países, siendo superada sólo por las Islas Caymán, Aruba, Trinidad y Tobago, Las Bahamas, Chile, St. Kitts y Nevis, y Antigua y Barbuda. Cuba ocuparía la novena posición de 37 países.

Captura2

 

La paradoja surge cuando uno consulta los datos de PIB del Proyecto Maddison, que tiene como objetivo dar cifras de PIB históricas comparables. En lugar de usar dólares constantes de 2005 ajustados por PPA, usan dólares internacionales constantes (Geary-Khamis) de 1990. Esta medida también está ajustada por PPA.

En este medida, Cuba vuelve a estar entre los países menos aventajados de Latinoamérica, tanto si se examina su PIB en términos absolutos o relativos a 1960.

Captura

Captura2

Si estudiamos Cuba por periodos,

cUBAGDP

El primer periodo marcado en azul comienza tras el final de la Revolución cubana, caracterizada por un estancamiento del crecimiento.

El segundo periodo comienza con la entrada de Cuba en el Consejo de Ayuda Mutua Económica (COMECON o CAME), una organización de cooperación internacional promovida por la Unión Soviética. Cuba llegó a recibir importantes subsidios de CAME, incluyendo compras de azúcar, la principal exportación cubana, por precios 11 veces superiores a los de mercado. Con la entrada de la ayuda soviética, Cuba experimenta un fuerte crecimiento.

El tercer periodo corresponde al Periodo Especial: marcado por el fin de los subsidios soviéticos, y la necesidad de readaptar la economía. Durante el mismo, el gobierno lleva a cabo reformas que abren algo la economía al exterior, fomentando el turismo. Estas medidas tienen éxito, relanzando la economía del país.

La pregunta que queremos plantear y resolver aquí es: ¿Cuál es el verdadero PIB de Cuba? ¿Por qué dan estimaciones diferentes el Banco Mundial y Maddison?

Según dos de los economistas, hay dificultates con estimar qué índice de ajuste PPA aplicarle a Cuba, y explican cómo han tratado de superarlas:

Cuba, 1800-1902, Santamaría, A. (2005), ‘Las cuentas nacionales de Cuba, 1690–2005’ Centro de Estudios Históricos, Centro Superior de Investigaciones Científicas (mimeo). The level for 1800 assumed to be identical to that for 1792. 1902-1958, Ward, M. and J. Devereux (2009), “The Road Not Taken: Pre-Revolutionary Cuban Living Standards in Comparative Perspective” (mimeo) 1958 onwards, Maddison, A. (2009), Statistics on World Population, GDP and Per Capita GDP, 1- 2006 AD, last update: March 2009, horizontal file http://www.ggdc.net/maddison/. An important caveat is that Maddison (2006) level for 1990 has not been accepted. The reason is that given the lack of PPPs for Cuba in 1990 Maddison (2006: 192) assumed its per capita GDP was 15 percent below the Latin American average. Since this is an arbitrary assumption, I started from Brundenius and Zimbalist’s (1989) estimate of Cuba’s GDP per head relative to six major Latin American countries (Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Mexico, and Venezuela, LA6) in 1980 (provided in Astorga and Fitzgerald 1998) and applied this ratio to the average per capita income of LA6 in 1980 Geary-Khamis dollars to derive Cuba’s level in 1980. Then, following Maddison (1995: 166), I derived the level for 1990 with the growth rate of real per capita GDP at national prices over 1980-1990 and reflated the result with the US implicit GDP deflator to arrive to an estimate of per capita GDP in 1990 at 1990 Geary-Khamis dollars. Interestingly the position of Cuba relative to the US in 1929 and 1955 is very close to the one Ward and Devereux (2009) derived with a different approach. (Bolt & van Zanden 2013)

A su vez, Ward y Devereux (2009) aplican un método diferente, el Índice Ideal de Fisher

The Penn World Tables (the PWT) and Maddison (2007) value income with world prices calculated using the Geary Khamis procedure. In simple terms, Geary Khamis world prices are the expenditure-weighted average of national prices for all economies. We lack sufficient data to calculate Geary Khamis price indices for Cuba. For our bilateral comparison, the Fisher Ideal index has theoretical advantages over the Geary Khamis index. In particular, it is a “superlative index” and does not suffer from a substitution bias arising from using a fixed set of world prices see Diewert (1976), see also Neary (2004).

Hasta ahora, dos de los métodos empleados aquí (dólares GK e índice ideal de Fisher) dan resultados similares.

¿Qué hace el Banco Mundial? Lo mismo que hacían las Penn World Tables (PWT): usar los índices de precios del International Comparison Program (of prices) del Banco Mundial. Varios autores que participaron en la elaboración de las PWT han criticado la versión de 2005 del índice de precios. En la versión previa a la actual de las PWT, sí aparece Cuba, indicando valores de PIB ajustado por PPA similares a los del Banco Mundial.

En la última revisión de los índices de precios del Banco Mundial, ya no aparece una estimación de su PIB, indicando que

The official GDP of Cuba for reference year 2011 is 68,990.15 million in national currency. However, this number and its breakdown into main aggregates are not shown in the tables because of methodological comparability issues. Therefore, Cuba’s results are provided only for the PPP and price level index. In addition, Cuba’s figures are not included in the Latin America and world totals.

Si los economistas encargados de las PWT y del propio Banco Mundial dudan de sus estimaciones del PIB ajustado de Cuba, es difícil darlas por válidas. Las de Maddison y Ward-Devereaux, en cambio, parecen dar resultados similares, por lo que quizá su método sí sea válido.

Tampoco UNDP, la agencia de la ONU encargada de elaborar el  Índice de Desarrollo Humano (IDH) da por bueno el PIB de Cuba en su edición de 2010. En 2015, usando un PIB revisado, el HDI cae a 0.759. Cuba deja por tanto de ser el segundo país con el HDI más alto de Sudamérica para pasar a ser el noveno.

The 2013 HDI value published in the 2014 Human Development Report was based on miscalculated GNI per capita in 2011 PPP dollars, as published in the World Bank (2014). A more realistic value, based on the model developed by HDRO and verified and accepted by Cuba’s National Statistics Office, is $7,222. The corresponding 2013 HDI value is 0.759 and the rank is 69th.

Así pues, con los datos del PNB per capita (No PIB, pero esto no es relevante) revisados (dólares de 2011, ajustados por paridad de poder adquisitivo), comparando con los países de Sudamérica, Cuba queda así:

Trinidad and Tobago 26.090
Argentina 22.050
Bahamas 21.336
Chile 21.290
Saint Kitts and Nevis 20.805
Antigua and Barbuda 20.070
Uruguay 19.283
Panama 18.192
Venezuela (Bolivarian Republic of) 16.159
Mexico 16.056
Brazil 15.175
Costa Rica 13.413
Barbados 12.488
Colombia 12.040
Dominican Republic 11.883
Peru 11.015
Grenada 10.939
Ecuador 10.605
Dominica 9.994
Saint Vincent and the Grenadines 9.937
Saint Lucia 9.765
Paraguay 7.643
Jamaica 7.415
El Salvador 7.349

Cuba

7.301

Guatemala 6.929
Guyana 6.522
Nicaragua 4.457
Honduras 3.938
Haiti 1.669

De 30 países, Cuba ocupa la posición 25, con Guatemala, Guayana, Nicaragua, Honduras y Haiti por detrás.

De 12 islas caribeñas, Cuba es la número 11, sólo por delante de Haiti.

Conclusión

Por un lado, tenemos la estimación del Banco Mundial, que el propio Banco Mundial cuestiona. Por otro lado, tenemos las estimaciones de Ward-Devereux, Maddison y UNCP. Estas tres fuentes parecen coincidir aproximadamente en la posición relativa de Cuba dentro de las economías latinoamericanas. Esta triple coincidencia, frente a los datos del Banco Mundial, que cuestiona sus propias estimaciones, debería decantarnos a favor del consenso: que Cuba es un país pobre dentro de latinoamérica.

Una crítica a esto es que deberíamos comparar otros indicadores: mortalidad, esperanza de vida, escolarización, o malnutrición. Eso también es de interés, pero no el objeto de este post.

La paradoja del PIB cubano queda pues resuelta.

Romanticismo educativo y desarrollo económico

Traducimos aquí un artículo del blog homónimo de Pseudoerasmus, en respuesta a dos artículos publicados en Politikon , originados a su vez a raíz de un cuarto artículo, de Ricardo Hausmann, donde cargaba contra la importancia de la educación en el desarrollo económico.

Por Pseudoerasmus

Link del texto original: http://pseudoerasmus.com/2015/06/15/education-econ-growth/
Junio 15, 2015

Una reflexión sobre el artículo de Ricardo Hausmann “The Education Myth“. Este post también comenta un post del blog grupal español Politikon, que critica las tesis de Hausmann.

El economista de Harvard Ricardo Hausmann publicó recientemente una columna en Project Syndicate titulada “The Education Myth“, argumentando que se ha sobrevalorado la educación como herramienta de desarrollo económico. Enfoca su crítica hacia lo que él llama la gente del “educación, educación, educación”, del tipo que puedes encontrar en Davos y otros sitios donde se entonan tonterías con gran devoción. Pero creo que su argumento resulta esclarecedor sobre la habilidad de los países en vías de desarrollo de mejorar los resultados educativos.

La observación principal de Hausmann es esta: aquellos países que han triplicado los años medios de escolarización desde 2.8 años hasta 8.3 años entre 1960 y 2010 sólo lograron elevar su PIB por trabajador un 167%. Cita a Pritchett 2001, pero creo que un resumen más interesante puede encontrarse en el capítulo 11 del Handbook of the Economics of Education (Vol. 1) del propio Pritchett:

Durante esos 35 años, la desviación estándar mundial del PIB por trabajador aumentó, mientras que la desviación estándar de escolarización por trabajador se redujo. La desigualdad entre el percentil 90 y el percentil 10 de cada país en PIB por trabajador casi se duplicó, a pesar de que el ratio 90/10 de escolarización por trabajador mejoró dramáticamente. Si la educación es tan importante, esto es ciertamente un puzzle.

Por supuesto, comparar simplemente escolarización y crecimiento económico es sólo un mero argumento correlacional que omite los muchos otros determinantes del crecimiento. Pero Hausmann sólo está simplificando las cosas para una audiencia popular para poder transmitir un hallazgo sólido de la literatura empírica sobre crecimiento económico: la variable “años de escolarización” por sí misma apenas explica (tiene bajo poder explicativo) los niveles de crecimiento en el PIB por trabajador, ya sea en regresiones multi-país que incluyen los controles habituales, o en contabilidad del crecimiento, que trata de medir directamente la contribución del capital humano a los niveles de crecimiento de países individuales.

Pritchett 2001 no encuentra retornos sociales significativos de la escolarización en la mayoría de los países en vías de desarrollo – sin un gran impacto detectable más allá de la suma de los retornos privados a la educación. Esto es así a pesar de que dentro de cada país, aquellos con más escolarización tienden a tener mayor renta. La tabla siguiente para África es de Barro-Lee:

La tabla recoge resultados de contabilidad del crecimiento – identificar los inputs que entran en el proceso productivo (trabajo, capital, capital educativo) y compararlos con el output. El término residual o no explicado (TFP) se interpreta habitualmente como el crecimiento de la eficiencia con la que se emplean los inputs para generar outputs.

Lo que muestra la tabla para el África subsahariana es que aunque la contribución de la inversión educativa crecía enormemente, la contribución del capital y la TFP estaban colapsando en los años 70-90. Las relaciones aquí no son necesariamente causales. Pero si son causales, podrían implicar que los más educados estaban llevando a cabo actividades socialmente inútiles, como recibir sobornos como funcionarios en la oficina de aduanas a cambio de licencias de importación. Si las relaciones no son causales, entonces podrían implicar que la oferta de gente educada estaba aumentando, a pesar de que su demanda no estaba creciendo lo suficientemente rápido. O podría ser un poco de ambos.

Otra posibilidad es que todos esos años de educación estuviesen vacíos, i.e., que no implicasen ningún aprendizaje real ni ninguna adquisición de habilidades. Pritchett presenta cierta evidencia limitada de que esto no puede ser del todo cierto, e.g. la fertilidad de las mujeres con más escolarización cayó. Estudios de Barro-Lee (véase también su artículo en VoxEU) también hacen que esto sea improbable.

No obstante, el economista experto en trabajo y educación Eric Hanushek es bastante rotundo sobre esto: A pesar de enormes incrementos globales en los niveles de ingreso a la escuela y del número de años medios de asistencia a la escuela, “la mejor evidencia disponible muestra que muchos de los estudiantes no parecía aprender nada” [énfasis mío {Esto es, de Pseudoerasmus}]. Esta visión se basa en las bajas puntuaciones que obtienen los estudiantes de países en vías de desarrollo en evaluaciones internacionales:

[Fuente: Hanushek & Woessman, The Knowledge Capital of Nations: Education and the Economics of Growth. Las medias no transmiten toda la información, véase la distribución de puntuaciones, con 400 definido como “funcionalmente analfabeto”.]

Así que, ¿Cuál es la mejor manera de interpretar el artículo de Hausmann?

  1. Sí, los años de escolarización son un mal proxy del posterior resultado educativo. Pero capturan muy bien los instrumentos políticos que los gobiernos pueden controlar fácilmente – construir grandes cajas y estabular a los niños en ellos como ganado. Esta inversión obviamente no ha causado una convergencia en las puntuaciones de los tests entre países desarrollados y en vías de desarrollo.
  2. No hay evidencia de que la educación, sea como sea que se mida, promueve los niveles de crecimiento que son necesarios para la eventual convergencia con los países ricos.
  3. Sin embargo, hay evidencia que sugiere que la educación ha contribuido a los niveles positivos pero relativamente bajos de crecimiento que han sido insuficientes para la convergencia. La literatura de crecimiento económico asume implícitamente que la rápida convergencia de Asia oriental con los países occidentales es ‘normal’, y que el lento crecimiento de otros países no-occidentales es ‘anormal’. Pero quizá lo primero sea la anomalía.

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En el blog colectivo español Politikon, Roger Senserrich estaba básicamente de acuerdo con Hausmann. Pero dos otros Politikones, Octavio Medina y Lucas Gortázar plantearon una crítica del argumentario Hausmann-Senserrich. (Se estaban troleando unos a otros por diversión)

La objeción principal de Medina-Gortázar es que los “años de escolarización” son un mal proxy para la educación, así que ahora la calidad de la educación, en lugar de medidas de acceso a la escuela, es lo que se está empleando para estudiar la relación entre crecimiento económico y educación. “Lo que un niño aprende en su primer año de escuela primaria no es lo mismo en Kenia que lo que aprende un niño en Finlandia o Uruguay”. Entonces Medina y Gortázar presentan un gráfico similar al expuesto a continuación para argumentar que sí, de hecho existe una relación entre crecimiento económico y “calidad de la educación”:

[Fuente: la publicación de la OECD “Universal Basic Skills” por Hanushek & Woessmann]

Por desgracia, el argumento de Medina-Gortázar también se basa en un mal proxy. La puntuación de PISA y TIMSS no es – repito, no es – un proxy para “calidad educativa”. Reflejan el desempeño de los estudiantes. No deberían confundirse variables input institucionales como “calidad del profesorado” o “calidad de las escuelas”, con variables de output como el desempeño de los estudiantes. Hanushek y Woessmann usan de forma consistente puntuaciones en estos tests como proxy de (en sus palabras) habilidades cognitivas. De la misma publicación de la OECD:

El énfasis en las habilidades cognitivas tiene un número importante de ventajas potenciales. Primero, recoge variaciones en el conocimiento y habilidad que las escuelas tratan de producir, y por tanto relaciona los outputs putativos de la escolarización con el posterior éxito económico. En segundo lugar, al enfatizar los resultados de la educación, recoge habilidades de cualquier fuente  -incluyendo familiares, escolares e innatas. Tercero, al estudiar diferencias de desempeño entre estudiantes cuya escolarización difiere en calidad (pero posiblemente no en cantidad), reconoce – e invita a una investigación de – el efecto de diferentes políticas en la calidad de las escuelas. [pg. 89]

Así que ¿Cuán optimistas deberíamos ser acerca de la habilidad de los países en vías de desarrollo para mejorar las puntuaciones en los tests? Sabemos que algunos países pobres han logrado hacerlo, e.g., la puntuación en PISA de Brasil ha subido cerca de una desviación y media estándar en la última década. Pero es más bien cuestión de si se puede cerrar la brecha entre países desarrollados y en vías de desarrollo, i.e., Brasil aún está más de una desviación estándar por debajo de la media de la OECD, lo que pone a la media del país por debajo de la categoría “funcionalmente analfabeto”.

Hay una cadena causal que debe estudiarse. Debemos saber qué es lo que miden los tests de desempeño; si las escuelas “óptimas” pueden mejorar las puntuaciones en los tests hasta niveles aceleradores del crecimiento; y cuán factible es acercar al “óptimo” las malas escuelas de los países en vías de desarrollo.

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Aunque los tests como PISA o TIMSS miden aprendizaje, implícita e indirectamente midan la habilidad de aprender, que es por lo que estos tests, junto con los SAT americanos están fuertemente correlacionados con el CI. (Véase Rindermann 2007 para las altas correlaciones de las medias de los países; y Frey & Detterman 2004 para la correlación a nivel individual de los SATs americanos. Y FYI, puedes ver la revisión de Bouchard 2004; versión de libre acceso. He extraído la Tabla 1, que contiene un resumen de los resultados.)

No quiero tratar la cuestión de la maleabilidad de la capacidad cognitiva, así que simplemente asumiré que en países en vías de desarrollo (1) Es más maleable dada la mayor variación ambiental y (2) la relación entre capacidad cognitiva y puntuaciones en tests de desempeño es lo suficientemente imperfecta para que en principio haya bastante capacidad de mejorar las puntuaciones.

Pero aquellos investigadores que han encontrado que las puntuaciones de los tests pueden incrementarse (en países desarrollados) normalmente enfatizan la importancia de intervenciones educativas de muy temprana edad. James Heckman, premio Nobel y célebre crítico de The Bell Curve, presenta el caso más sólido para el optimismo. Pero incluso él argumenta que el momento clave para intervenir y mejorar el desempeño académico (y otros resultados vitales) es sustancialmente anterior a la educación formal convencional. De Heckman:

Las brechas en las capacidades que juegan un importante papel a la hora de determinar la calidad de vida en adultos comienzan muy pronto entre grupos socioeconómicos. Las brechas se originan antes de que comience la educación formal y persiste durante la infancia y la adultez. Remediar los problemas creados por estas brechas no es tan efectivo como evitarlas desde un comienzo.

Por ejemplo, la escolarización desde segundo de primaria juega un papel menor en la creación o reducción de las brechas. Las medidas habituales de inputs educativos – el tamaño de la clase y el salario del profesorado – que reciben mucha atención en el debate público tienen efectos pequeños en la creación o eliminación de disparidades. Esto es sorprendente cuando uno piensa de la gran desigualdad en calidad educativa que existe e lo largo de los Estados Unidos, y especialmente entre las comunidades desaventajadas.

Mis colegas y yo hemos investigado esto. Controlamos por los efectos del entorno familiar temprano usando modelos estadísticos convencionales. Las brechas se redujeron notablemente. Esto es consistente con la evidencia del Informe Coleman (publicado en 1966) que muestra que las características familiares, y no las de las escuelas, explican gran parte de la variabilidad de las puntuaciones en tests en diferentes escuelas.

Heckman argumenta que mejorar el entorno familiar e implementar programas de educación preescolar muy temprana para infantes(!!!) es la manera más efectiva de mejorar el desempeño de los infantes. Son cosas que los países desarrollados, incluso con sus fuertes instituciones, pueden hacer difícilmente, si es que pueden hacerlo. Imagina para los países en vías de desarrollo, muchos de los cuales apenas consiguen el acceso universal a la educación.

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Pero estoy dispuesto a creer que los países en vías de desarrollo pueden mejorar mucho más las puntuaciones en los tests a través de mejores escuelas. Esto es porque tener “escuelas” sobre el papel no implica necesariamente que esté teniendo lugar un proceso, siquiera rudimentario, de educación. Especialmente en algunos de los países más pobres, los problemas con la calidad educativa a veces incluyen la asistencia regular de los profesores, ausencia de libros de texto, o incluso de techos!

Pero, ¿Cómo mejorar la calidad de las escuelas? Aunque soy bastante escéptico de que los países con un nivel de renta medio se beneficien de un mayor gasto por estudiante, seguramente sí lo harán Afganistán o Burundi.

Glewwe et al. (2013) revisa estudios entre 1990 y 2010 sobre el impacto de una serie de inputs educativos sobre medidas de aprendizaje de los estudiantes (como puntuaciones de tests) en países en vías de desarrollo:

[La diferencia entre la segunda y tercera columnas (36) se refiere a los estudios que contienen OLS usando sólo datos transversales que, según los autores, no tratan bien variables omitidas, endogeneidad, auto-selección, etc. etc.]

El efecto incierto de incluso los inputs más básicos de infraestructuras, como los libros de texto, es sorprendente. Por otro lado, quizá haya cierta esperanza en reducir el ratio de alumnos por profesor, y el impacto del absentismo del profesorado no se ha estudiado mucho. Pero como dicen los autores, “quizá la conclusión más útil que podemos extraer para las políticas públicas es que hay escaso soporte empírico para un gran número de características de las escuelas y el profesorado que algunos observadores pueden ver como prioridades para el gasto escolar”.

Por supuesto, ha habido una explosión en ensayos controlados aleatorizados (RCT) y estudios experimentales en países en vías de desarrollo en los últimos 10 años, así que en el futuro tendremos más evidencia. Pero cuando leo sobre el colapso de un experimento con incentivos financieros para reducir el absentismo de enfermeras (libre acceso) en hospitales indios, no soy muy optimista en cuanto a los enormes cambios institucionales que parecen ser necesarios para mejorar la calidad de las escuelas.

Cuáles son los consejos de Hanushek para los países en vías de desarrollo? Básicamente lo que ahora está de moda entre los círculos educativos en los Estados Unidos y otros países desarrollados:

  • Conseguir profesores más inteligentes (y someterles a tests)
  • Hacer un seguimiento a los estudiantes
  • Emplear exámenes de finalización de estudios
  • Descentralizar la toma de decisiones educativa

Hanushek de hecho argumenta que la “elección escolar”, por sí misma, es una mala idea en países en vías de desarrollo y que podría incluso empeorar el desempeño de los estudiantes. Así que prefiere estas reformas combinadas, y su optimismo se refleja en proyecciones como esta, basada en correlaciones multi-país con muestras de 50 países, o lo que sea:

Bueno, Nepal y El Salvador, ¡Problema resuelto!

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Aunque los retornos de la mejora de la calidad de las escuelas (manteniendo constante la matriculación de estudiantes) serían mayores que los de incrementar la matriculación y nivel educativo (manteniendo la calidad constante), esto segundo parece una opción más realista para la mayoría de los países en vías de desarrollo. A fin de cuentas, un país tan rico y de tamaño tan fácilmente manejable como Qatar apenas puede superar los 400 puntos! Y aún hay mucho espacio para incrementar el porcentaje de escolarizados y años de escolarización:

Y con esto volvemos al principio. Empezamos con la observación de Hausmann de que aumentar el acceso a las escuelas per se no ha hecho mucho. Pero a pesar de la baja productividad de las escuelas y de la alta probabilidad de que existan retornos decrecientes al aumentar inputs, quizá eliminar los problemas en las escuelas sea la oportunidad más factible para países en vías de desarrollo.

Nota: Gran parte de la literatura asume que las malas escuelas son una de las principales causas del bajo desempeño. Cuando hay profesores, libros y techos ausentes, esa puede ser una asunción razonable. Pero ¿Cuál es la evidencia? La cuestión de qué parte de la relación entre puntuaciones en tests y crecimiento económico es atribuible específicamente a la calidad de las escuelas, en contraposición a factores no-escolares que determinen puntuaciones en tests, se aborda en Hanushek & Woessmann 2012 (especialmente en la sección 5, versión de libre acceso). Se comparan las correlaciones entre niveles de crecimiento y medidas institucionales de escolarización (sistemas de exámenes post-escolares, el porcentaje de escuelas gestionadas de forma privada, la centralización de la toma de decisiones, etc., que se toman como exógenas) con las correlaciones entre puntuaciones en tests y niveles de crecimiento. Pero creo que gran parte de estas medidas institucionales están fuertemente correlacionadas con la capacidad cognitiva y las instituciones político/económicas. Los autores insisten en que los efectos de la escolarización sobreviven tras citar todo tipo de literatura, pero los tamaños de muestra son más bien pequeños, y no puedo afirmar a partir de lo que ellos dicen si sus conclusiones son también realmente aplicables a países en vías de desarrollo sin mirar otros papers que citan.

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Nota del traductor: A lo anteriormente dicho, queremos añadir dos puntos de interés. El primero, señalar un artículo publicado aquí recientemente, donde apuntamos a la posible existencia de sesgos de publicación en la literatura de intervenciones infantiles tempranas para el caso de las habilidades cognitivas (Para las no cognitivas, que son las que enfatiza Heckman en sus trabajos recientes, no tenemos información para hacer crítica alguna).

El segundo, señalar que los resultados de Pritchett 2001 son consistentes con el análisis que el economista Bryan Caplan está haciendo  de los retornos privados y sociales de la educación en el caso de Estados Unidos. Él encuentra que los retornos sociales son negativos para varios tipos de estudiantes, asumiendo un modelo de signaling, donde gran parte de la educación es una externalidad negativa: los estudiantes no estarían realmente aprendiendo gran cosa, sino sólo gastando recursos en señalizar de forma costosa sus habilidades, generando ineficiencias. El estudio de Caplan no implica necesariamente idéntico resultado para países en vías de desarrollo: la naturaleza y efectos de la educación en países desarrollados y subdesarrollados, como apunta Pseudoerasmus, es diferente. Los datos pueden encontrarse aquí y una presentación introductoria aquí. O puedes escuchar este podcast.