crecimiento economico - trampas de pobreza y desarrollo...

Crecimiento

económico

Trampas de pobreza y

desarrollo económico

• Las notas de clase del módulo de crecimiento y

desarrollo económico se nutren de materiales y lecture

note’s de los siguientes profesores:

• Xavier Sala i Martin

• Jaume Ventura

• Antonio Ciccone

• Omar Licandro

• Franceso Caselli

Reconocimientos

CONTENIDO

1. Introducción: distribución mundial del ingreso, crecimiento y pobreza

2. El debate sobre las políticas de desarrollo y la evidencia empírica

3. Las nuevas tendencias: experimentos aleatorios

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$50 $500 $5,000 $50,000

World F_Normal

1970 1980 1990 2000 2006 $1/day ($312, $554)

Distribución del ingreso mundial

Tasa de Pobreza: $1/day

Tasa de Pobreza mundial

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.8

1970 1980 1990 2000 2010year

$1/Day USD 2006 $1/Day $2/Day $3/Day

$5/Day $7.5/Day $10/Day

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World Poverty Rates for Different Poverty Lines, 1970-2006

.1

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1970 1980 1990 2000 2010year

East Asia South Asia

Latin America Sub-Saharan Africa

Eastern Europe USSR-FSU

Middle East - North Africa

$1/Day Poverty Rate Across Regions: 1970-2006

Tasa de Pobreza por regiones

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Poverty Rate, $1/Day GDP per capita

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$1/Day Poverty and Growth in East Asia, 1970-2006

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$1/Day Poverty and Growth in South Asia, 1970-2006

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$1/Day Poverty and Growth in Latin America, 1970-2006

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$1/Day Poverty and Growth in Eastern Europe, 1970-2006

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$1/Day Poverty and Growth in the USSR-FSU, 1970-2006

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$1/Day Poverty and Growth in Sub-Saharan Africa, 1970-2006

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China Rural

Rural 1970 Rural 1980 Rural 1990 Rural 2000 Rural 2006 1$/day

El “milagro” chino

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China Urban

Urban 1970 Urban 1980 Urban 1990 Urban 2000 Urban 2006 1$/day


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China Total

Total 1970 Total 1980 Total 1990

Total 2000 Total 2006 $1/day ($312 , $554 a year)


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China

Total 2006 Urban 2006 Rural 2006 $1/day ($312, $554)

China “hoy”

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Nigeria

1970 1980 1990 2000 2006 $1/day ($312, $554)

El fracaso de Nigeria

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Nigeria vs China 1970

Nigeria China $1/day ($312, $554)


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SSA EA SA Latam MENA FSU EEU HNOECD OECD World


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2006


Back


CONTENIDO




Primer Pregunta

• ¿Qué hay que hacer con los países pobres?

• ¿Cómo solucionar los problemas de pobreza en África?

Respuesta: con crecimiento

Segunda Pregunta

• ¿Cómo?

Respuesta: debate sobre las políticas de ayuda al desarrollo

• AID es bueno y es necesario – Jeffrey Sachs

• AID es malo – Bauer, Easterly…

• AID es bueno sólo bajo ciertas circunstancias –

CONDICIONALIDAD – BM y Organismos Internacionales

EL DEBATE

1. AID tiene algunos efectos positivos sobre el

crecimiento y necesita ser multiplicado (Jeffrey Sachs

2004) .

2. AID es favorable para el crecimiento, sólo bajo ciertas

circunstacias (condicionalidad) a) Condicional en las políticas (Craig, Burnside & Dollar (2000),

Dalgaard & Tarp (2004))

b) Condicional en el tipo de ayuda:

• Infraestructura (Clemens, Radelet, & Bhavnani (2004))

• Educación (Michaelova & Weber (2006) y Dreher, Nunnenkamp &Thiele

(2007))

• Salud (Mishra & Newhouse (2007))

3. AID no tiene efecto sobre el crecimiento, e incluso

puede tener efectos negativos (Peter Bauer (1972) y

Bill Easterly (2006))

EL DEBATE

EVIDENCIA EMPÍRICA

Source: Easterly (2003), JEP

EVIDENCIA EMPÍRICA

Primer Problema

• La ayuda se dirige sistemáticamente a los países que están en

problemas, o países que tienden a sufrir “desastres naturales” con

mayor intensidad: es natural que veamos una correlación negativa.

• Sesgo de selección: la muestra no es “aleatoria”

• La ayuda no es exógena.

• Solución: Variables Instrumentales para ver la correlación entre

“ayuda exógena” y crecimiento.

CAUSALIDAD

Estimaciones sobre AID y crecimiento.

Burnside & Dollar (2000); Banco Mundial.

• Analizan crecimiento para el período 1970-1997

• Encuentran α2 cercano a cero y α3>0.

• Utilizan IV para definir policies and institutions.

• AID tiene un efecto positivo solamente si es acompañado de buenas políticas.

• Argumento a favor de la condicionalidad y del rol de las IFIs.

esGoodPoliciAIDAIDX *3210


Críticas

• Los resultados no son robustos a la definición de “AID”, “crecimiento” y

“GoodPolicies” (Easterly, Levine and Roodman (2003)). Cambios en estas

definiciones determinan α3=0.

• Tampoco es robusto a la muestra temporal ni a la presencia de outliers como

Botswana (Roodman 2007).

• Endogeneidad y Reverse Causality: B&D utilizan IV basadas en “calidad de las

políticas”, que pueden ser endógenas. Rajan and Subramanian (2005) utilizan origen

colonial, y conlcuyen que la correlación entre AID y crecimiento es cero (aunque su

enfoque también es objeto de críticas)


Evidencia complementaria.

Svensson (1999), AID es bueno sólo para democracias

Collier & Dehn (2001), y Guillaumont & Chauvet (2001), la ayuda

externa puede ser de utilidad en países que sufren por una caída

violenta en el precio de exportación de commodities clave en su

economía.

Collier & Hoeffler (2004), AID es bueno sólo en países que están

saliendo de guerras civiles y que implementan GoodPolicies .

Dalgaard, Hansen, &Tarp (2004), AID sirve sólo fuera de los trópicos

(países fuera de los trópicos tienen mejores instituciones):

◦ Nota sobre la muestra de este paper: fuera de los trópicos hay países como

Botswana, Jordania, Egipto & Siria.

Roodman (2007) muestra que estos trabajos sufren del mismo

problema que las estimaciones de Burnside & Dollar does: no son

robustas a cambios simples en la especificación.

No está claro si el AID tiene efectos positivos, neutrales o nulos sobre el crecimiento.

La evidencia es mixta.

¿Entonces por qué hay gente como Jeffrey Sachs pidiendo multiplicar el monto global de AID?

En resumen, la evidencia no es clara

Jeffrey Sachs: la evidencia muestra

correlación negativa entre AID y crecimiento

porque la ayuda ha sido insuficiente.

Es necesario duplicar la ayuda en 5 años, y

luego duplicarla de nuevo.

Se necesita un “big push” en términos de

ayuda internacional para sacar a África de

las “trampas de pobreza”.

Trampas de Pobreza y neccesidad de un “Big Push”

tk

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tkn)(

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k

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tkfs.

Trampas de Pobreza desde una óptica teórica

Solow-Swan:

• Función de producción “bien

comportada”.

• Estado Estacionario existe, es

único y es estable.

• AID es inútil si la economía se

encuentra en Estado Estacionario.

• Provocaría un incremento

transitorio de K/L y de Y/L, pero

luego la economía retornaría al SS


Tres argumentaciones teóricas

Trampas de Ahorro.

Trampas demográficas.

Trampas tecnológicas - funciones de

producción no convexas.

tk*

1k


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*

2k*

3kESTABLE ESTABLE

INESTABLE

Trampas de Ahorro

s=f(k)

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*

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Trampas Demográficas

fertilidad=f(k)

ESTABLE ESTABLE

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*

2k*

3kESTABLE ESTABLE

INESTABLE

Trampas tecnológicas

Trampas de Pobreza y la necesidad de un “Big Push”

Jeffrey Sachs

Países pobres están atrapados en el SS “malo” y estable.

La ayuda que han recibido ha sido baja (menor que la distancia al próximo SS), por lo que siempre retornan al SS “malo”.

AID no es ineficiente, es insuficiente.

Necesitan una fuerte inyección de capital para llegar al SS “bueno”.

Si los fondos no son suficientes para todos, es mejor darle “mucho a unos pocos” que un poco a todos.

Contrargumentos a las Trampas de Pobreza

1. Trampas de Ahorro: no es suficiente argumentar que s=f(k), se requiere un fuerte crecimiento de s en niveles intermedios de k para asegurar 3 SS.

2. Trampas demográficas: si bien es razonable argumentar que n=f(k), también es cierto que mortalidad=f(k) y migración=f(k). Se requiere una fuerte caída de n en niveles intermedios de k para asegurar 3 SS.

3. Trampas tecnológicas: tecnologías reales no son binarias, los agentes combinan tecnologías; el producto agregado es la combinación lineal de dos tecnologías (convexifying production function).

4. General: el progreso tecnológico “mata” las trampas.

5. Evidencia: historias de despegue no han sido explicadas por AID.

Otras visiones:

1. Easterly: AID no ha funcionado por la corrupción.

Incrementar el monto de AID en forma drástica, como

sugiere Jeffrey Sachs, podría derivar en mayor

corrupción y menor crecimiento en el largo plazo.

2. Sala i Martin:

• El sistema internacional de AID adolece de los problemas

típicos de una relación principal-agente.

• No sabemos por qué motivo ha fracasdo el AID, porque los

organismos involucrados nunca han medido resultados.

• AID distorsiona la asignación de recursos del mercado.

• Deberíamos diseñar los sistemas de AID en una forma en que

podamos aprender experiencias a nivel micro.

La industria internacional de Development AID.

Varios jugadores, objetivos distintos, sin rendición de cuentas.

• IFIs.

• Ministros de desarrollo de países ricos.

• ONGs

• Grupos radicales de Izquierda (antiglobalización).

• Grupos radicales de derecha.

• La iglesia

• Particulares con buenas intenciones: Bill Gates, Bill Clinton, Jeffrey Sachs, Tony Blair, Bono, Sharon Stone, Angelina Jolie.

Tener buenas intenciones no significa ser bueno.

El Mercado Proveedores necesitan escuchar a los clientes

Si el proveedor no brinda lo que el cliente necesita, habrá

castigos/responsabilidad

¿Por qué? Clientes tienen algo que los roveedores quieren (dinero)

Mecanismos que funcionan

Firmas Clientes

Información

Productos

Dinero

Ciudadanos

Africanos

Burócratas

Africanos

WB

Burócratas

Donantes

X ?

Los jugadores en la industria de AID

Una secuencia de problemas

de Princpial-Agente a varios

niveles, con objetivos

desalineados.


Problema.

• No sabemos como operan los mecanismos ni cuales son los resultados en los procesos de ayuda.

• No tenemos los incentivos para aprender…..porque no hay castigos ni accountability.

• Los incentivos no están necesariamente alineados para satisfacer las necesidad del cliente africano.

• Tenemos incentivos para satisfacer los intereses de los donantes.

• No medimos resultados, medimos gasto.

Tener buenas intenciones no significa ser bueno.


Los donantes

• Sus preferencias no son necesariamente las mismas

que las de los ciudadanos africanos.

• No son penalizados si provocan “desastres”

• Donantes confunden Inputs con Ouptus, porque son

felices gastando, no necesariamente obteniendo

resultados (Banco Mundial).

http://www.worldbank.org/tenthings/

… Our support for social services like health, nutrition, education

and pensions has grown from 5 percent in 1980 to 22 percent in

2003…

1. We are the World’s Largest Funder of Education…. We have committed around US$33

billion in loans and credits for education, and we currently fund 157 projects in 83 countries.

2. We Are the World’s largest External Funder in the fight against AIDS… ), in the past few

years we have committed more than US$1.6 billion to fight the spread of HIV/AIDS around

the world.

3. We are the leader in the fight against corruption worldwide:… we have launched hundreds of

governance and anticorruption programs in nearly 100 developing countries.

4. We Strongly Support Debt Relief… Today, 27 countries are receiving debt relief that will

amount to US$52 billion over time

5. We are one of the largest international funders of biodiversity projects:… Currently, projects

we fund, that have clear environmental objectives, amount to around US$13 billion.

6. We work in partnership more than ever before

7. We are helping to bring clean water, electricity and transport to poor people

8. Civil society plays a larger role in our work

9. We help countries merging from conflict… We are active in 40 countries affected by conflict

10. We are responding to the voices of poor people:… Today, we support a variety of

community-driven development projects with funding of more than US$2 billion.


Los intermediarios

• Corrupción y guerras civiles (La Maldición de los

Recursos Naturales – F. Caselli).

• Missallocation of talent.

• Acostumbrarse a vivir de subsidios – mata la iniciativa.

• Ingresos de los Gobiernos tienen menos que ver con el

desempeño económico….tienen menos incentivos para

aplicar buenas políticas.


Las ONGs

• Donantes no son penalizados (diferente a la política y

los mercados). • OXFAM y Castañas de Cajú.

• Bill Gates.

• GTZ - Emanuel Kuadzi

• Donantes prefieren hacer obras que les permitan ser

visualizados como benevolentes, en lugar de exigir

sacrificio a cambio de donaciones.

• Aunque tal vez la clave es la promoción del negocio y

el espíritu emprendedor.


Condicionalidad

• Una forma de resolver los problemas de principal

agente es la condicionalidad.

• Pero como no está claro qué condiciones hay que

imponer, las tendencias se van moviendo con las

modas • 1950s and 1960s: crecimiento liderado por el Estado y planificación central

• 1970s: necesidades humanas

• 1980s: estabilidad macro, apertura comercial y privatizaciones

• 1990s: gobernabilidad y corrupción

• 2000s: las instituciones

AID, incentivos y distorsión de señales

Lecciones básicas del desarrollo a nivel micro

1. No distorsionar los incentivos del mercado: evitar

que el loby o la corrupción se vuelvan más rentable

que el trabajo.

2. No inducir violencia para luchar por ayuda.

3. No inducir corrupción

4. Preguntar qué precisa la gente, no decidir

unilateralmente.

Lecciones micro sobre AID

¿Hay que suspender el AID?

• NO – en lugar de discutir sobre los montos, es necesario discutir

cómo es más eficiente gastar.

• En general todos sabemos qué se necesita: instituciones, salud,

educación, infraestructura, investigación, etc.

• Pero la pregunta es: ¿cuál es la mejor manera de invertir USD 100? • ¿Computadoras?

• ¿Escuelas?

• ¿Compra medicamentos? ¿Mejor salario a los médicos? ¿Más recursos para la

investigación en la cura de enfermedades?

• ¿Infraestructura? ¿Carreteras, puertos?

• ¿Solucionar la corrupción?

• ¿Mejorar las instituciones? ¿Cuáles son las instituciones óptimas para África?

¿Mecanismos de mercado? ¿Derechos de propiedad?

• El mundo ha invertido mucho dinero en AID, pero no tiene

respuestas para este tipo de preguntas.

CONTENIDO




• Es una forma de superar los problemas de “sesgo de

selección” y la confusión entre correlación y causalidad

• Cuando se evalúan programas de ayuda, en general los

individuos que recibieron la ayuda son muy distintos a los

que no la recibieron.

• Los programas se enfocan en áreas específicas, en general más

pobres.

• Los individuos son seleccionados para participar en el programa.

• La participación es en general voluntaria.

• Por estos motivos, los individuos objetos de ayuda no

son comparables con el resto.

• SOLUCIÓN: experimentos aleatorios para descomponer la

diferencia de resultados entre “efecto tratamiento” y

“sesgo de selección”.

¿Qué es un experimento aleatorio?

• Tres ejemplos

1. Ebola en África: doctores enviados a solucionar epidemia.

Habitantes sufrieron alta mortalidad = doctores fueron

asesinados por la comunidad.

2. Harvard y cursos de preparación de SAT: alumnos que

preparaban sus exámenes con tutores obtuvieron en

promedio 63 puntos menos = Decano de Harvard concluyó

que los cursos era inútiles.

3. Tanzania: maestros extras para escuelas que quieran

participar en un programa de reducción de ausentismo

docente. Alumnos mejoraron notas = Programa exitoso.

4. URUGUAY: escuelas de tiempo completo (Llambí & Perera)

• Los tres ejemplos ponen en evidencia la confusión entre

correlación y causalidad.

• Los tres ejemplos sufren de sesgo de selección.

Correlación vs Causalidad

• Definir una población objetivo

• Separar aleatoriamente entre “grupo de tratamiento” (el

que recibe el incentivo) y “grupo de control”.

• Si la distribución es verdaderamente aleatoria, ambos

grupos deberían ser idénticos. La única diferencia

debería ser el tratamiento.

• Si el diseño es correcto, es posible eliminar el sesgo de

selección.

• Es posible medir el verdadero efecto del “tratamiento” o

los incentivos sobre la variable de interés.

• A veces, sin quererlo, las políticas públicas puede

operar como “experimentos naturales”

¿Cómo diseñar un experimento?

• Dufflo & Hanna (2005) - “Monitoring Works: getting teachers to come to

school”. Working Paper 11880, NBER.

• ONG: Seva Mandir (India).

• Programa:

• muestra aleatoria de 60 sobre un total de 120 escuelas. En cada salón se instaló una

cámara que registra fecha y hora. Maestras tienen que tomarse una foto con los

estudiantes al comienzo y final de la clase.

• Se considera un día válido cuando pasan más de 5 horas entre el comienzo y el fin, y

cuando hay un número suficiente de alumnos.

• Incentivos salariales: en el grupo de control sueldo de 1000 rupias/mes (plano); en

el grupo de tratamiento sueldo de entre 500 y 1.300 rupias/mes según “días

válidos”.

• Medición de Resultados: ausentismo y pruebas de conocimiento al final del curso.

• Resultados:

• Ausentismo bajó de 42% a 22%.

• Asistencia perfecta: 56% de los maestros en grupo de control ; 90% de los maestros

en grupo de tratamiento.

• Mejora significativa en test scores.

Ejemplo # 1 – Ausentismo en India

• Glewwe, Ilias y Kramer (2003) – “Teacher Incentives”. MIMEO, Harvard.

• Programa: ICSA

• International Child Support Africa (ICSA) eligió aleatoriamente 50% de escuelas de

una muestra de 50 escuelas.

• Premios salariales (de 21% a 43%) a los maestros cuyos alumnos obtuvieran los

“mejores resultados en los test” y a los que registraran “los mayores avances”.

• Resultados:

• No hay diferencias en el ausentismo entre el grupo de control y el grupo de

tratamiento.

• Resultados de alumnos del grupo de tratamiento mejoran su desempeño en

comparación con el grupo de control.

• Una vez que el programa finalizó los estudiantes que integraban el grupo de

tratamiento y el grupo de control no obtuvieron resultados significativamente

distintos.

• Maestros en grupo de tratamiento dedicaron más tiempo a preparar los test y no a

mejorar la educación.

• Consecuencias:

• Los maestros también responden a incentivos.

• Los experimentos también sirven para analizar incentivos perversos

no previstos originalmente.

Ejemplo # 2 – Desempeño educativo en Kenia

• Banerjee et al (2010) - “Improving Immunization Coverage in Rural India: Clustered

Randomized Controlled Evaluation of Immunization Campaigns With and Without

Incentives.”

• ONG: Seva Mandir (India).

• Problema: • Madres no llevan a sus hijos a vacunarse, pese a que es gratis: tasas de inmunización

de 44%.

• Diagnóstico: clínicas lejos y no siempre abiertas = incertidumbre + el costo de un viaje

largo no compensa beneficios potenciales.

• Programa:

• Polbación 134 villas fue asignada a 3 grupos: Grupo A (n=30): clínicas móviles para

reducir costo de traslado; Grupo B (n=30): intervención igual que Grupo A + 1 kg de

lentejas (3/4 de un salario diario) y platos de metal y Grupo C (n=74): control.

• Se midieron tasas de vacunación de niños de 0 a 3 años durante 18 meses después de

la intervención.

• Resultados:

• Tasas de vacunación: Grupo A = 18%, Grupo B = 39% y Grupo C= 6%

• Costo por inmunización Grupo A= USD 56; Grupo B=USD 28.

• INTERPRETACIÓN: el problema es que las madres no comprenden totalmente los

beneficios de la vacunación o tienen alta tasa de descuento, de manera que un

pequeño incremento en el beneficio de inmunizar compensa el costo de traslado,

pero la reducción en la probabilidad de muerto de un hijo a los 5 años no.

Ejemplo # 3 – Vacunación de niños

• Gertler & Boyce (2001) - An Experiment in Incentive-Based Welfare: The

Impact of PROGESA on Health in Mexico

• Programa: Progresa (hoy Oportunidades)

• Transferencias monetarias condicionadas a: (i) programa familiar de salud

preventiva, (ii) programa de seguimiento nutricional, control médico y educación

nutricional e higiénica para niños y (iii) cuidados pre natales y programa de

educación en salud para mujeres embarazadas.

• Programa concebido para la evaluación: 506 comunidades (10% de la población

objetivo) fueron repartidas aleatoriamente en T (60%) y C (40%). El grupo de control

recibiría las mismas transferencias, dos años más tarde.

• Resultados:

• GRUPO DE TRATAMIENTO: niños de 0 a 5 años tienen una incidencia de

enfermedades 12% menor y una caída de 18% en incidencia de anemia. Menor

ausentismo laboral por enfermedad por parte de adultos.

Ejemplo # 4 – Experimento natural - México

• Pueden ser caros, especialmente para países pobres.

• Pueden llevar varios años para ser completados.

• La inferencia al resto de la población puede ser al

menos cuestionable.

• Puede haber temas éticos de por medio:

• ¿SON ÉTICOS LOS EXPERIMENTOS ALEATORIOS?

• ¿QUÉ PASA SI LOS RESULTADOS SON NEGATIVOS? ¿QUÉ PASA

CON EL DAÑO CAUSADO AL GRUPO DE TRATAMIENTO?

• ¿HAY ACCOUNTABILITY Y MECANISMOS DE CASTIGO A LOS

DISEÑADORES DE EXPERIMENTOS?

•

Algunos problemas de los experimentos naturales

• Enfoque Micro

• Randomized field experiments para ver cómo operan los

incentivos a nivel micro.

• Randomized field experiments para cuantificar el

impacto sobre las variables objetivo y también para

cuantificar “efectos colaterales”

• Enfoque de Equilibrio General

• Randomized field experiments no permiten analizar

consecuencias de equilibrios general sobre otros

mercados y sobre otras variables económico-sociales

(External validity)

• La inferencia puede ser cuestionable

Enfoque micro vs Equilibrios Generales

• Sala i Martin: la tragedia del AID es haber gastado miles de millones

de $ sin resultados claro y sin haber aprendido. Al menos usemos

técnicas que nos permitan aprender.

• Angus Deaton: experimentos no tienen ninguna habilidad especial

para producir conocimiento más creíble que otros métodos.

• Bill Easterly (http://aidwatchers.com/2009/07/development-experiments-ethical-feasible-useful/)

• experimentos en humanos

• External validity

• Necesitan teoría

• Pueden ser manipulados para obtener resultados sesgados.

• Están limitados a “small questions”

• Robert Zoellick (presidente BM) : “We need to listen and democratize

development economics”

• Dani Rodrick: RTC ha acentuado la división entre lo micro y lo macro.

Superar la división requiere cambios en las dos partes. Extender las

conclusiones de los experimentos a reformas más amplias no es

posible.

El debate sobre los experimentos

http://aidwatchers.com/2009/07/development-experiments-ethical-feasible-useful/









Crecimiento

económico

Trampas de pobreza y

desarrollo económico

crecimiento economico - trampas de pobreza y desarrollo...

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