El trabajo de toda una vida: Una entrevista con Esther Duflo

Cuando Duflo ganó el Premio Nobel de Economía 2019 (junto con Michael Kremer y su compañero de investigación y marido, Abhijit Banerjee), se convirtió en la segunda mujer -y a sus 46 años la persona más joven- en recibir este honor. El trío popularizó la idea de probar las intervenciones políticas de reducción de la pobreza mediante ensayos controlados aleatorios. Profesora del MIT, Duflo es cofundadora y codirectora de su Laboratorio de Acción contra la Pobreza Abdul Latif Jameel (J-PAL) y coautora del libro Poor Economics , recientemente actualizado . HBR: ¿Por qué se hizo economista? Duflo: Durante mucho tiempo, no quise hacerlo. Cuando era pequeña -tenía ocho o nueve años- era muy consciente de la pobreza porque mi madre era pediatra voluntaria en una organización no gubernamental que ayudaba a los niños víctimas de la guerra. Estaba centrada en encontrar una forma de ayudar a la gente que era pobre, pero no tenía un plan concreto. Seguí el patrón de un buen estudiante en Francia, estudiando historia en la universidad y añadiendo economía como doble especialización porque un profesor carismático me dijo que sería útil. Sin embargo, en aquel momento no me pareció muy relevante ni práctico. En mi cuarto año de licenciatura, volví a pensar: ¿Qué pasa con este plan de hacer del mundo un lugar mejor? Pensé que tal vez debería dedicarme a la política o a la administración pública, pero sabiamente decidí meditarlo. Aproveché la oportunidad de ser ayudante de cátedra en Rusia durante un año, en plena transición del comunismo al capitalismo, y había economistas por todas partes: asesorando al banco central, al ministerio de finanzas, al ministerio que se ocupaba de las privatizaciones. Como hablaba ruso, fui útil para ese trabajo como intérprete e investigadora, y aunque estaba muy abajo en la cadena, me dio la oportunidad de ver lo poderosa e influyente que podía ser esa gente. Pensé: " Oh, esto es lo que hacen los economistas. Puedo ser un académico, que se adapta mejor a mi personalidad que ser un político, y al mismo tiempo, influir realmente en el mundo. Los economistas pueden tomarse más tiempo para pensar las ideas y llegar a respuestas que creen correctas y respaldadas científicamente y luego compartirlas. Cuando estás en el día a día de dirigir un gobierno, o una ONG, o una empresa, no sueles tener ese lujo. Fue entonces cuando decidí hacer un máster en economía y solicité estudiar en Estados Unidos. He dedicado mi carrera a desarrollar las herramientas y la infraestructura necesarias para responder a la pregunta de qué políticas son eficaces, cuáles no, cuáles deben ampliarse y cuáles deben reducirse. Y ese trabajo -no sólo el mío, sino las políticas que hemos engendrado a través de la red del J-PAL- habrá llegado a 650 millones de personas a finales de este año. ¿Por qué impulsó la investigación económica hacia los ensayos controlados aleatorios? Si se pregunta qué se puede hacer para mejorar la vida de las personas en situación de pobreza, con demasiada frecuencia la respuesta de la gente sobre el terreno, los responsables políticos o las ONG es una sola cosa: acceso al crédito o apertura del comercio o ayuda o educación o rellene el espacio en blanco. Pero la pobreza es multidimensional. Por ejemplo, con la educación, ¿es usted demasiado pobre para ir a la escuela o no hay escuela disponible? Si está en la escuela, ¿está aprendiendo algo, y si no lo está, por qué no? Se puede dividir en problemas mejor y mejor definidos. Así que quizá se esté preguntando si tener un tutor de IA en las escuelas supondría una diferencia para los niños. Sabemos cómo responder a este tipo de preguntas desde la medicina: Se toma una muestra de personas, se elige a la mitad al azar para que reciban vacunas y luego se comprueba si los que las recibieron tienen menos probabilidades de enfermar o ser hospitalizados. Si es así, su vacuna fue eficaz. Puede hacer lo mismo con la política. Usted toma una muestra aleatoria de aulas e introduce un tutor de inteligencia artificial en la mitad durante seis meses y luego compara los resultados de los exámenes de los alumnos con los de las aulas que no lo tuvieron. Eso es mejor que comparar las escuelas que han introducido tutores de IA de forma independiente y las que no, porque en la vida real, a falta de experimentos, las escuelas que innovan son muy diferentes de las que no lo hacen. Quizá tengan un director emprendedor o más apoyo gubernamental. A veces se tiene suerte y se consigue algo casi tan bueno como un ensayo de control aleatorio. Pero si es ambicioso y quiere respuestas, normalmente tendrá que crear las suyas propias. ¿Por qué se tardó tanto en llevar ese tipo de experimentación científica a la economía? La metodología era bien conocida, desde la medicina y también la agricultura. Incluso hubo experimentos políticos tempranos en Estados Unidos en los años 70 y 80 sobre el seguro de enfermedad y el impuesto negativo sobre la renta. Pero dejaron de hacerse, y creo que la idea era que era demasiado difícil, demasiado caro, especialmente en el mundo en desarrollo. Pero de hecho, no es tan difícil, y es menos costoso que tener una política equivocada durante un largo periodo de tiempo, así que definitivamente merece la pena hacerlo. Cuando empezamos, lo hacíamos todo a mano. Pero luego creamos el J-PAL para hacerlo más fácil. Ahora, si una joven quiere hacer un experimento, cuenta con apoyo. Hablando de apoyo, ¿ha encontrado que la economía es un campo hospitalario para usted como mujer? No había demasiadas mujeres cuando empecé, probablemente porque no era muy hospitalario. No puedo decir que haya sufrido personalmente porque siempre he estado en entornos que me han apoyado. Pero es un problema. Hay algo en la cultura que contribuye a que las mujeres tengan menos probabilidades de doctorarse. Si lo hacen, es menos probable que continúen en el mundo académico. Si llegan a ser profesoras adjuntas, tienen menos probabilidades de conseguir la titularidad. A cada paso, perdemos más mujeres. Los economistas tienen tendencia a ser laissez-faire, a no querer intervenir demasiado. Pero hace unos 10 años nos dimos cuenta de que hay cosas que podemos hacer para que el campo sea mejor para las mujeres. Por ejemplo, a la mayoría de las mujeres no les gusta ni les va bien el seminario muy agresivo, por lo que ahora en el MIT, durante los 10 primeros minutos de un seminario, el ponente puede hablar sin interrupciones, tras lo cual la gente puede empezar a hacer preguntas. Un grupo de investigadores también descubrió que las mujeres son interrumpidas más a menudo en los seminarios y de forma más agresiva. Por supuesto, esto es más difícil de legislar, pero si se sabe que es así, al menos todo el mundo puede prestar atención. Estas pequeñas cosas pueden ayudar a igualar el terreno de juego. Pero también es una cuestión de personalidad. No existe el determinismo de género. A la mayoría de las mujeres no les suele gustar ser tan conflictivas o tan competitivas como a la mayoría de los hombres. Pero resulta que a mí no me molesta. ¿Cómo formaron usted y Abhijit el tipo de asociación de colaboración que da como fruto un Nobel? Tiene razón al hacer hincapié en la colaboración, y va mucho más allá de nosotros dos. Este trabajo requiere muchas habilidades diferentes: Hay que ser creativo para el diseño experimental, organizado para mantener todos los trenes en marcha a tiempo, analítico, capaz de escribir un buen modelo e interpretarlo, etc. Ese trabajo se presta muy naturalmente a los equipos. También creo que el campo del desarrollo tiende a atraer a personas que son bastante agradables, lo que ayuda. Pero el Nobel de economía reconoce menos un descubrimiento concreto que el impacto más amplio que has tenido en el campo, y creo que el nuestro proviene del hecho de que nuestra metodología cobró fuerza y dedicamos mucha energía a facilitar el trabajo a los demás. Cuando conseguimos algo de dinero para subvenciones, en lugar de utilizarlo en nuestra propia investigación, invertimos en crear una red a través del J-PAL. Al principio éramos sólo ocho personas, pero de todas partes, no sólo del MIT, no sólo de Estados Unidos. Y luego fuimos creciendo. Como economista, su influencia no viene de escribir un artículo más inteligente. Viene de facilitar un movimiento. Es un tipo de colaboración diferente a la que se da entre dos personas sobre la que preguntaba, pero ha sido fundamental para nuestro éxito: estar dispuestos a dar dos pasos atrás para centrarnos en el bien mayor y luego, cuando fuimos lo suficientemente grandes, ceder el control y permitir que cada sector de la investigación fuera dirigido por especialistas en ese campo. Ahora hacen lo que quieren y no tenemos ni idea. Sin embargo, usted está a menudo sobre el terreno. ¿Por qué es tan importante? En primer lugar, es la única manera de entender lo que está pasando. A menos que vaya a Togo, va a ser difícil hacerse una idea de Togo. Dos, todos los proyectos implican una ejecución, por lo que hay que trabajar directamente con los socios, ver lo que hacen, acordar los diseños, etc. Tres, simplemente me gusta. Es muy interesante hablar con la gente e intentar comprender cómo ven las cosas, cuáles son sus problemas. Estar sobre el terreno es a la vez necesario y extremadamente agradable. Entre todos los estudios que ha realizado, ¿destaca algún favorito? Es difícil elegir, pero creo que mi favorito es el de la inmunización en Rajastán, una zona de la India donde sólo un 5% de los niños recibían las cinco vacunas estándar. Probamos a mejorar el suministro organizando campamentos de vacunación regulares, y eso mejoró la tasa hasta el 17%. Pero en la mitad de los pueblos añadimos un pequeño incentivo: un kilo de lentejas por cada vacuna y un juego de platos al final del curso. Y eso aumentó la tasa de inmunización a cerca del 37%. Fue la intervención más rentable para empujar a la gente en la dirección correcta, y alguna versión podría implantarse fácilmente en todas partes. Le han elogiado por publicar sus hallazgos negativos. ¿Cuál de ellos fue el mejor? Una vez estaba bastante convencido de que teníamos una gran intervención: un hornillo con chimenea para solucionar el problema que tiene mucha gente en India y África: Cocinan con un horno de barro en su casa, y el humo va a todas partes, y la gente lo inhala. Pusimos en marcha un proyecto con Michael Greenstone y Rema Hanna, y estábamos tan seguros de que el efecto sería grande que ya empezábamos a prever repercusiones en los gastos sanitarios, por ejemplo. Pero a las pocas semanas nos dimos cuenta de que la gente no utilizaba las estufas. La nueva era diferente a la que estaban acostumbrados y no les gustaba. Salí pensando: no se puede cambiar la forma de cocinar de la gente. Pero hay una coda en la historia: Hace un año, hubo un estudio sobre la introducción de cocinas eléctricas. Pensé: " Nunca va a funcionar". Pero la aceptación fue muy buena. Así que pasé de ser optimista a pesimista, y ahora estoy aprendiendo de nuevo. Eso nos lleva a la cuestión de la generalizabilidad. ¿Cómo se sabe que una intervención que funciona en un contexto funcionará en otro? No se puede responder a esta pregunta con un solo estudio, pero sí con muchos. Sobre la estufa sin humo, hubo varios estudios posteriores al nuestro, y ninguno encontró ningún efecto. A nadie le gustaba. La disposición a pagar era nula. Una vez que tienes varios hallazgos en varios países, en varios entornos, puedes decir: "Eso parece ser un hecho". Otro resultado negativo con el que nos topamos pronto fue descubrir que el microcrédito tenía poco impacto -positivo o negativo- en el prestatario medio. Al principio, lo mantuvimos en secreto porque quizá era cierto sólo donde lo habíamos estudiado, en Hyderabad, India, donde se dispone de otro tipo de financiación. Pero luego vimos el mismo hallazgo en un lugar tras otro. Cuando identifica una intervención positiva, ¿cómo se asegura de que se convierta en política? Algunas cosas se ponen de moda por sí solas, pero en muchos casos hay que trabajar con los responsables políticos, concienciarlos y persuadirlos. Gran parte del trabajo de J-PAL se centra en lo que llamamos la vía de la evidencia a la política, y se trata de cómo generalizar una intervención una vez que se sabe que funciona. Por ejemplo, durante unos años he estado trabajando en un programa de educación matemática para grados muy tempranos. Empezó con un experimento de ciencia pura que se publicó en la revista Science. Luego hay que crear un programa que sea fácilmente reproducible y probarlo en entornos escolares reales con profesores normales. Luego buscas una buena ventana política, que encontramos en la India, para introducirlo en las escuelas y para impartir formación a los profesores. Y luego utilizas eso para destacar el papel que pueden desempeñar las administraciones estatales. Es un trabajo muy paciente, y no hay mucho crédito académico que obtener, pero algo llega al sistema. Especialmente en un país tan grande como la India, de repente puedes hacerlo llegar a millones y millones de niños. Usted tiene varios trabajos importantes. Enseña, investiga, publica, viaja y asesora sobre política, y está criando a dos hijos. ¿Cómo lo compagina todo? No muy bien. Siempre estoy corriendo de una cosa a otra. En el trabajo, los estudiantes son lo primero. Si quieren reunirse, estoy disponible. Todo lo demás compite por la atención. En casa ayuda que tanto Abhijit como yo pensamos que tenemos los mejores trabajos del mundo, así que podemos seguir apasionándonos por ellos, y nuestros hijos se prestan a ello. Se burlan un poco de nosotros, pero también se interesan y les gusta hacer preguntas. No siento que tenga que separar mi trabajo de mi vida. Mi trabajo es mi vida. Cuando gana un honor como el Nobel, ¿cómo piensa en los siguientes pasos? Volviendo a mi plan original de intentar marcar la diferencia, el Nobel representa una gran oportunidad. Abre puertas. Es más fácil conocer a los responsables políticos. Nos ayuda a ser imanes y a hacer que las cosas sucedan. ¿Qué le parecería que el mundo empresarial diera un paso adelante en la lucha contra la pobreza? La necesidad más inmediata y urgente es llenar el vacío en la ayuda humanitaria creado por los recortes a la USAID [Agencia de Estados Unidos para el Desarrollo Internacional]. Sesenta mil millones de dólares es mucho. Pero si se toma el 1% de la riqueza de las 3.000 personas más ricas del mundo, estimada actualmente en 1,6 billones de dólares, se tendrían 160.000 millones. Eso son individuos. Si se toman las corporaciones, incluso sólo las "Siete Magníficas" [siete empresas tecnológicas reconocidas por su dominio del mercado] encontrar 60.000 millones de dólares para asegurarse de que ningún niño muera de hambre es muy posible.

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