Una objeción que oigo a menudo cuando hablo con los profesionales acerca de usar técnicas rigurosas de evaluación de impactos es “… pero estas evaluaciones son muy costosas”. Siempre respondo que el costo de una evaluación no depende del método, sino principalmente de si se deben recopilar datos primarios o no. Me agradó escuchar a Paul Gertler decir lo mismo durante una reunión reciente del Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Por lo tanto, si se quiere hacer una investigación cuantitativa y usar microdatos, es probable que se necesite una gran cantidad de recursos, ya que recopilar datos —y datos de buena calidad— es costoso. Sin embargo, si bien los datos tienen un costo de producción muy alto, al igual que toda la información, por lo general tienen un costo de reproducción muy bajo. Es decir, una vez producidos, limpiados y organizados correctamente, los datos pueden usarse para numerosos propósitos, además de aquel para el que se recopilaron.
En la actualidad, son varias las organizaciones que recopilan microdatos por diversos motivos.
Primero, los institutos de estadísticas recopilan datos de censos y encuestas con fines estadísticos, pero raramente los usan para un análisis econométrico. Otras organizaciones públicas y privadas también recopilan una cantidad significativa de estadísticas y registros administrativos útiles. Las autoridades de supervisión financiera recopilan datos referidos al acceso a las finanzas. Las autoridades que controlan el uso de los recursos naturales recaban datos sobre la producción agrícola y los agricultores. Asimismo, las autoridades aduaneras recolectan datos relacionados con las importaciones y exportaciones, y las agencias de seguridad social y las autoridades fiscales recopilan datos acerca de los trabajadores y las compañías. La mayoría de las veces, estos conjuntos de datos se pueden combinar, puesto que a menudo usan los mismos códigos para identificar a las personas y las compañías.
Si bien el costo de usar estos conjuntos de datos es mucho menor que recopilar datos nuevos, se deben considerar otros “costos” cuando uno planea usarlos. Estos datos están siempre protegidos por acuerdos de confidencialidad entablados entre quienes reciben los datos y quienes proporcionan la información. Por lo tanto, su uso requiere llegar a un acuerdo entre el usuario y los receptores para garantizar que no se incumplirá esta confidencialidad. Estos acuerdos implican restricciones en (i) el tipo de información a la que pueden acceder los usuarios (no deben proporcionarse nunca los nombres ni la identidad de las compañías); (ii) la modalidad de uso (en ocasiones, se les pide a los usuarios que trabajen en el lugar, es decir, a través de sistemas bajo el control directo de los receptores), y (iii) el tipo de resultados que pueden publicarse (solo resultados agregados, en otras palabras, nada que pueda revelar información de las compañías individuales o las casas de familia).
Sí, hay un verdadero “tesoro escondido” y olvidado para los evaluadores. Los conjuntos de datos útiles que se pueden usar con propósitos de evaluación y control a menudo se encuentran en los servidores de las organizaciones, que ignoran gran parte de sus usos potenciales. No me malinterpreten: no defiendo las evaluaciones que se basan en los datos, lo cual implicaría centrarse en los estudios para los cuales ya hay datos disponibles o, peor aún, limitar las preguntas de la evaluación a aquellas que se pueden responder con la información existente. Simplemente estoy sugiriendo que, antes de comenzar una nueva recopilación de datos, se deben revisar por completo los datos existentes y preguntarse qué puede hacerse con ellos.
En los últimos años, tuve la oportunidad de trabajar con una serie de evaluaciones de impacto basadas en datos secundarios. En los próximos blogs, repasaré algunas de estas evaluaciones y hablaré de los desafíos específicos relacionados con el uso de estas fuentes de información.
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