Resumen

La focalización eficiente de los programas públicos es difícil cuando los costos o beneficios para los posibles destinatarios son inobservables. Este estudio examinó el potencial de la autoselección para mejorar la eficiencia de asignación en el contexto de un programa que subvencionó la plantación de árboles en Malawi. Después de tres años, los participantes que se autoseleccionaron a través de una subasta tenían más árboles sobrevivientes que los participantes seleccionados al azar, lo que indica que la subasta reveló información sobre los participantes que fue importante para una selección eficiente.

Tema de política

Las intervenciones de salud, medio ambiente y alivio de la pobreza a menudo están diseñadas para destinatarios que maximizarán los beneficios netos del programa. Sin embargo, los diseñadores de programas a menudo no pueden observar los costos o beneficios totales para los participantes, lo que les impide orientar de manera eficiente las transferencias de programas. La autoselección de beneficiarios en un programa puede mejorar los resultados de asignación al permitir que los implementadores superen esta falta de información.

Plantar árboles tiene grandes beneficios públicos, incluida la mitigación del cambio climático y la conservación de la biodiversidad, pero los beneficios para los propietarios de tierras se acumulan lentamente con el tiempo. Como resultado, pocos terratenientes plantan y mantienen árboles sin apoyo externo. Tanto en los países en desarrollo como en los desarrollados, un número cada vez mayor de programas paga a los participantes por realizar inversiones tan beneficiosas para el medio ambiente, con pagos de miles de millones de dólares anuales. La autoselección puede mejorar la asignación de estos programas al ayudar a seleccionar individuos que tendrán más probabilidades de mantener vivos los árboles.

Contexto de la Evaluación

Malawi ha experimentado una deforestación significativa, impulsada por la expansión agrícola, la quema de madera como combustible y la producción de carbón vegetal. El Centro Mundial de Agrosilvicultura (ICRAF), un centro de investigación internacional, ha patrocinado varios programas que promueven la reforestación en todo Malawi desde 1986. En 2008, ICRAF se asoció con el investigador para evaluar uno de sus programas de reforestación en el centro de Malawi. Una encuesta de participantes potenciales en la región indicó que el hogar promedio poseía alrededor de cinco acres de tierra y cultivaba tres cultivos diferentes. La mitad de los hogares habían plantado árboles previamente en sus tierras. Los encuestados no eran agricultores a tiempo completo, ya que dos tercios informaron que buscaban trabajo ocasional para obtener ingresos.

Detalles de la Intervención

El estudio buscó determinar si la autoselección en un programa de plantación de árboles podría mejorar la eficiencia de la distribución de semillas para maximizar la cantidad de árboles sobrevivientes con el tiempo. El programa de reforestación requería que los agricultores participantes plantaran 50 plántulas en medio acre de tierra privada. ICRAF distribuyó las plántulas, capacitó a los agricultores en la siembra y el cuidado, y supervisó la supervivencia de los árboles a intervalos regulares: seis meses, un año, dos años y tres años después del inicio del programa. Los agricultores fueron compensados ​​en función de la cantidad de árboles que aún estaban vivos en cada inspección.

Al comienzo del programa de plantación de árboles, ICRAF invitó a los hogares que poseían al menos un acre de tierra a un evento para aprender más sobre el programa. Los 433 hogares que asistieron fueron asignados al azar a uno de dos mecanismos de asignación: una subasta o una lotería.

Después de escuchar una explicación detallada del programa y la estructura de pago, los participantes en el grupo de la subasta presentaron ofertas selladas con el precio total más bajo, con base en el supuesto de que las 50 plántulas aún estarían vivas en cada inspección, lo que los haría dispuestos a aceptar el contrato. Las 85 personas con las ofertas más bajas finalmente se inscribieron en el programa.

La oferta rechazada más baja de la subasta (MWK 12,000, US$86 en 2008) se ofreció al grupo de lotería como precio final del contrato. Entre los 204 hogares que aceptaron participar en el programa a este precio, 91 fueron seleccionados a través de la lotería.

Resultados y lecciones de política

La selección de los beneficiarios de los contratos mediante subasta generó un mayor número de árboles sobrevivientes durante tres años, lo que indica que asignó los contratos de manera más eficiente que la lotería. En las cuatro rondas de monitoreo, los participantes que se autoseleccionaron a través de la subasta tenían 29.78 árboles sobrevivientes, en promedio, 3.86 (15 por ciento) más que los seleccionados por sorteo. Este efecto positivo aumentó con el tiempo, por lo que en la visita de control final, el grupo de la subasta tenía 5.24 (33 por ciento) más árboles sobrevivientes que el grupo de la lotería. Cuando se consideran los costos de inscripción, capacitación y plántulas además del pago por cada árbol, la tasa de supervivencia más alta entre el grupo de subasta resultó en ahorros de costos significativos para la organización implementadora. El costo para la organización por árbol sobreviviente fue de US$8.44 en el grupo de subasta, US$2.51 menos que en el grupo de lotería.

Para comparar la autoselección con la focalización de agricultores en características observables, Jack realizó una simulación con datos básicos de los hogares. La simulación mostró que enfocarse en los observables también puede seleccionar a los agricultores que tendrán mejores resultados de supervivencia de los árboles, pero no tan bien como la autoselección. Además, recopilar la cantidad de información de los hogares necesaria para implementar una regla de focalización puede ser muy costoso o logísticamente difícil. Por lo tanto, la autoselección puede ser una forma más práctica para que los implementadores elijan a los participantes que maximizarán los beneficios de un programa.