Los programas y políticas publicas surgen para dar respuesta a las necesidades de la población y están diseñadas para aumentar el bienestar de los individuos de algún modo, por ejemplo, incrementado sus ingresos, el nivel de estudios, reduciendo las tasas de enfermedad, etc. En la mayoría de casos, las evaluaciones de impacto estiman el impacto promedio de un programa sobre el bienestar de los beneficiarios. Dentro de todos los posibles análisis y evaluaciones basadas en la evidencia empírica, de forma resumida podemos decir que una evaluación de impacto estima qué cambios en el bienestar de los individuos pueden ser atribuidos a una intervención pública, ya sea esta un proyecto, programa o política.

Este enfoque en la atribución es el sello distintivo de las evaluaciones de impacto. En consecuencia, la tarea fundamental de este tipo de evaluaciones de políticas públicas es identificar la relación causal entre el producto que genera esa iniciativa pública y los resultados de interés.

En este libro se recogen de forma secuenciada y ordenada las técnicas cuantitativas para la evaluación de impacto (diferencias en diferencias, regresión en discontinuidad, propensity score matching, variables instrumentales, modelo lineal general, paneles de datos, modelos del análisis de la varianza y la covarianza, contrastes de homogeneidad, contrastes de diferencias, etc.), presentando ejemplos sencillos que ilustran la metodología de cada técnica. La finalidad es arrojar un rayo de luz sobre las herramientas que habitualmente se utilizan en la evaluación de políticas públicas y contribuir a la expansión de su uso.

CONTENIDO

1. Técnicas de evaluación de impacto.
2. Contrafactual. Sesgo de selección.
3. Evaluación de impacto. Diseños experimentales. Muestreo.
4. Diseños experimentales. Extracción de muestras estratificadas y por conglomerados.
5. Diseños experimentales: análisis de los grupos de tratamiento y control. Evaluación de impacto.
6. Diseños experimentales. Modelos del análisis de la varianza y la covarianza y sus aplicaciones a la evaluación de impacto.
7. El modelo lineal general y sus aplicaciones a la evaluación de impacto.
8. Modelos con datos de panel y sus aplicaciones a la evaluación de impacto.
9. Aleatorización. Diseño experimental versus diseño cuasi-experimental.
10. Método de diferencias para la evaluación de impacto.
11. Diseño de variables instrumentales.
12. Diseños de emparejamiento. Propensity score matching.
13. Diseños cuasi-experimentales regresión en discontinuidad.
14. Diseños cuasi-experimentales diferencias en diferencias.