Hace unos días se viralizó la imagen de una alcantarilla recién instalada que fallaba en su objetivo más básico: en lugar de pasar por sus rejillas, la corriente de agua simplemente la bordeaba y seguía su camino por el cordón de la vereda.1 Es decir, se viralizó la imagen de una idea que parecía funcionar en la teoría, pero cuya implementación práctica había fracasado. Es una tontería, pero nos sirve como disparador para abordar otros temas más complejos.

Es que, al margen de la cuestión ingenieril, que excede mi especialidad, la imagen me disparó algunas interrogantes interesantes: ¿las políticas se evalúan por sus efectos o por sus intenciones? ¿Por qué es difícil traducir una propuesta académica en una política pública? ¿Por qué soluciones que parecen buenas en la etapa de investigación son complejas de implementar exitosamente?

Cuando estas cosas ocurren las acusaciones cruzan de un lado al otro del mostrador. Desde la arena política se acusa a la academia de que sus ideas y modelos no arrojaron los resultados esperados, de que costaron más de lo proyectado o de que terminaron teniendo impactos negativos en la sociedad por factores no previstos. Desde la academia, por su parte, las respuestas suelen poner el foco sobre los fallos en la etapa de implementación y en los desvíos respecto al diseño concebido originalmente en el marco de la investigación.

Una de las personas que estuvo de ambos lados del mostrador es John List, un economista doctorado por la Universidad de Wyoming que hoy se desempeña como profesor en la Universidad de Chicago. List es considerado uno de los referentes mundiales en materia de investigación e implementación de políticas públicas y uno de los pioneros en investigaciones de campo en materia económica. Trabajó junto a George Akerlof (Premio Nobel 2001)2 y también junto a referentes de la economía comportamental, como Cass Sunstein y Richard Thaler (Nobel 2017). De hecho, fue preseleccionado para ese mismo galardón en 2015 y fue uno de los favoritos a pesar de su corta edad (46 años en aquel momento). Volveremos más adelante sobre este libro y su impacto en las políticas públicas. En efecto, List acumula experiencia a los dos lados de este mostrador: es académico y formó parte del espectro político, al integrar el Consejo de Asesores Económicos de George W. Bush a comienzos de este siglo.

Consultado por las cuestiones que nos ocupan, identificó tres tipos de errores que contribuyen a entender este fenómeno. El primero refiere a la falta de evidencia que permita justificar la ampliación del experimento o de las soluciones en una escala más masiva. Por citar un ejemplo, en 2011 el Departamento de Educación de Estados Unidos publicó un completo informe3 donde mostraba que solo 8% de los programas destinados a prevenir conductas criminales en adolescentes contaban con evidencia empírica. Tan solo 8% estaban respaldados por una investigación. O, dicho en otras palabras, tan solo 8% de esos experimentos a pequeña escala justificaban una ampliación. No debería sorprender entonces que muchos de ellos terminaran fracasando.

El segundo tipo de error identificado por List consiste en que a veces, lisa y llanamente, se estudia a las personas equivocadas. Este problema se identifica en investigaciones que cuentan con una muestra particular de personas, donde los datos parecen respaldar la posibilidad de que los efectos del programa se puedan extender a una mayor escala, pero que al hacerlo terminan desapareciendo.

Por último, el tercer tipo de error se relaciona con la utilización incorrecta de la situación, fenómeno que puede responder a múltiples factores. Por ejemplo, ocurre cuando la persona que diseñó el experimento o el proyecto no logra controlar todos los factores relevantes a la vez, o cuando se pierde precisión sobre el perfil de participantes al querer ampliar la muestra. Asociado a este error aparece lo que se conoce como “caída de voltaje”, que hace referencia a las situaciones en que un investigador encuentra buenos resultados en su investigación original, pero falla al escalarlo perdiendo hasta una quinta parte de los efectos originales; esa es la “caída de voltaje”.

Estas ideas están condensadas en un estudio que publicó List en 2019, junto a Al-Ubaydli y Suskind, que profundiza sobre las fallas que impiden trasladar experimentos y resultados de las investigaciones hacia universos más amplios y masivos: ¿por qué ese scale-up puede derivar en una pérdida de recursos –en oportunidades desperdiciadas de mejorar la vida de las personas– y, lo más preocupante para la comunidad científica, en una pérdida de confianza del público en la formulación de estas políticas?4

En este sentido, los autores identifican tres aspectos clave para mejorar y modernizar la relación entre descubrimientos científicos y formulación de políticas: financiar investigación básica para que los científicos tengan los medios para llevar a cabo “ciencia creíble”; proveer al mercado de creación de conocimiento con incentivos óptimos para que los investigadores diseñen, implementen e informen los resultados científicos; y desarrollar un sistema que ofrezca a los hacedores de políticas los incentivos adecuados para adoptar políticas efectivas y, una vez adoptadas, les facilite estrategias para evaluarlas de forma rigurosa y continua.

Foto del artículo '¿Por qué fracasan las políticas públicas? Academia, políticas públicas y economía del comportamiento'

El fenómeno Nudge y la economía del comportamiento

Richard Thaler, uno de los fundadores de lo que se conoce como behavioral economics o economía del comportamiento, publicó junto al abogado Cass Sunstein un libro titulado Nudge, cuya traducción literal sería algo como un pequeño empujón. Según lo describen, el concepto de nudge o nudging hace referencia a “cualquier aspecto de la arquitectura de elección que altera el comportamiento de las personas de manera predecible, sin prohibir ninguna opción ni cambiar significativamente sus incentivos económicos. Para considerarse un mero empujón, la intervención debe ser fácil y económica de evitar. Los empujones no son impuestos, multas, subsidios, prohibiciones o mandatos”.

En otras palabras, representa un pequeño empujón, una acción muy pequeña o un cambio de contexto que sirva para inducir a la persona a tomar la decisión que más le conviene, pero sin obligarla a hacerlo y dejando todas sus opciones abiertas. Un ejemplo sencillo puede ser el de una cafetería que pone la fruta, y no los chocolates, al lado de la caja registradora para promover una vida más saludable para el cliente.

El libro se convirtió en un best seller mundial, y el concepto de nudge empezó a ser usado en múltiples áreas, desde la política, pasando por la salud, hasta la educación y las finanzas. Gobiernos e instituciones empezaron a crear áreas y departamentos aplicando las herramientas de la economía del comportamiento para que las personas consuman menos energía, ahorren para su jubilación, paguen sus impuestos a tiempo y presten mayor atención a su salud y bienestar.

De hecho, Sunstein fue elegido por Barack Obama para dirigir la Oficina de Información y Asuntos Regulatorios de la Casa Blanca en 2009. Un año después, el gobierno británico, encabezado por David Cameron, creó el Behavioral Insights Team, o como se lo conoce popularmente, la Unidad Nudge.5 Según señaló Thaler, al día de hoy existen más de 400 Unidades Nudge en todo el mundo que aplican los conceptos introducidos en el libro, desde gobiernos federales, municipales y locales.6 Según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), a 2018 existían más de 200 instituciones a nivel global que aplicaban conceptos de la economía del comportamiento a las políticas públicas.7

El fenómeno Nudge logró trascender la academia y la investigación e incidir profundamente sobre el diseño de las políticas públicas de los países, pero ¿qué es lo que explica su éxito como base del diseño de estas políticas? ¿y cuál fue el efecto real de su aplicación?

El concepto básico que subyace a este fenómeno es que las personas tomamos decisiones de forma instintiva y bastante irracional, contrario a lo que sostiene el modelo tradicional del homus economicus. Si los gobiernos y las instituciones no internalizan que esto es así, es muy probable que cualquier tipo de intervención termine fracasando. En particular, la idea que se desprende de estos empujoncitos apunta hacia la utilización de estímulos de forma indirecta, apartándose de los mecanismos clásicos de incentivos directos, forzados y de castigo.

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Esta aproximación tiene su base allá por los años setenta, cuando apareció la obra de Daniel Kahneman (Premio Nobel de Economía en 2002 y autor de Pensar rápido, pensar despacio, un best seller muy recomendable)8 y Amos Tversky. Dentro de esa obra, la teoría de las perspectivas es una de las principales contribuciones –lejos de ser la única– y versa sobre la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre. En ese sentido, Kahneman y Tversky apuntan a la existencia de dos sistemas de pensamiento en nuestro cerebro. Por un lado, el sistema 1 responde a la intuición, es más emocional y opera de manera automática con poco o ningún esfuerzo. Por el otro, el sistema 2 es más racional y reflexivo.

Sobre esta base, los psicólogos estudiaron los sesgos o atajos mentales que tomamos al momento de resolver problemas, impulsados por el sistema 1, que paso a paso serían más complejos de resolver. Esos atajos mentales se conocen como heurísticos, y son los que Thaler y Sunstein buscan eliminar a través de sus nudges –los que buscan engañar o desincentivar con su teoría acerca de la toma de decisiones–. Entre ellos, destacan el exceso de confianza (sobreestimamos nuestras fortalezas y subestimamos nuestras debilidades), la aversión a la pérdida (los individuos son más sensibles a las pérdidas que a las ganancias), el anclaje (nos aferramos a lo que conocemos y luego ajustamos), la representatividad (estereotipos o suposiciones), la disponibilidad (evaluamos el riesgo según los ejemplos más recientes en nuestra cabeza) y otros tantos.

Recogiendo todo esto, podemos repasar ahora algunos ejemplos de estos empujoncitos aplicados por los gobiernos de manera exitosa. Por ejemplo, en Reino Unido el gobierno entrega dos tachos de residuos a la población para incentivar el reciclaje. Sin embargo, los tachos no son iguales: el tacho para residuos reciclables tiene el triple de tamaño que el correspondiente al general. También está el caso de los mensajes que se les envía a los contribuyentes señalándoles que “nueve de cada diez personas en su barrio ya están al día con sus impuestos”. Parece una tontería, pero la estrategia logró un incremento de 15% en el cumplimiento de las obligaciones tributarias.

No obstante, estos temas no han estado exentos de controversia, como ponen de relieve sus aplicaciones en la órbita del sistema previsional o de la donación de órganos. En este caso, la clave pasa por lo que se conoce como inscripción por defecto (default), es decir, por cambiar el método de inscripción voluntaria en un plan (conocido en inglés como opt-in) por un método donde la persona es anotada por defecto automáticamente y debe optar por salir (opt-out).

En el caso de la donación de órganos, sucedía que muchas personas estaban de acuerdo con ser donantes, pero muy pocas decidían otorgar el permiso, porque desconocían que debían hacerlo. La evidencia demostró que las personas presentan menor disposición a optar por salir de un plan que a anotarse “activamente” en el plan.9 En el caso de los planes de jubilación, lo que pasaba es que los empleados no se inscribían pese a que los beneficios económicos eran importantes. Según Thaler todos deberían unirse, pero la mitad de las personas no lo hacían dentro del primer año de elegibilidad. Por eso, siguiendo sus principios del empujoncito, sugirió resolver el problema estableciendo la inscripción automática (tenían que optar por no hacerlo en lugar de optar por hacerlo). Como resultado, la adhesión a los planes de retiro pasó de 50% a 90% de un año para el otro y los trabajadores se beneficiaron.

Hay que tener presente que, si bien estas estrategias funcionan y son costo efectivas, no pueden resolver por sí solas todos los grandes problemas que surgen de la actuación irracional de las personas. Por ejemplo, consultado recientemente sobre la efectividad de los empujoncitos en el marco de los desafíos que emergen del cambio climático, Thaler advirtió: “Sabemos que no va a ser la solución a todos los problemas, y no podemos resolver el problema de calentamiento global con nudging, pero tampoco podremos resolverlo sin nudging”.


  1. https://twitter.com/JuanLuis_JG/status/1470450977803280396 

  2. Premio que compartió con Michael Spence y Joseph Stiglitz 

  3. https://www2.ed.gov/rschstat/eval/other/research-based-prevention.pdf 

  4. Al-Ubaydli O., List J. & Suskind D. (2019); The science of using science: Towards an understanding of the threats to scaling experiments

  5. https://www.instituteforgovernment.org.uk/explainers/nudge-unit 

  6. https://freakonomics.com/podcast/why-is-richard-thaler-such-a-bleep-optimist/ 

  7. https://www.oecd.org/gov/regulatory-policy/behavioural-insights.htm 

  8. Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. Farrar, Straus and Giroux. 

  9. Johnson, Eric J. and Goldstein, Daniel G. (2013). _Do Defaults Save Lives?_