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Ekonomia eta Plangintza Zuzendaritza Dirección de Economía y Planificación

EUSKAL HERRIKO UNIBERTSITATEA UNIVERSIDAD DEL PAÍS VASCO DONOSTIAKO UDA IKASTAROAK CURSOS DE VERANO EN SAN SBASTIÁN

TALLER DE TRABAJO: Casos prácticos sobre la aplicación de un modelo sobre

evaluación de políticas de desarrollo regional.

JULIÁN PÉREZ



ORDEN DEL DÍA:

- 16:00 - 17:00: Exposición teórica y presentación del caso por Julián Pérez.

- 17:00 - 18:00: Trabajo en Grupos.

- 18:00 - 18:40: Exposición de resultados y dudas.

Problemas encontrados por cada grupo (5 minutos por grupo)

- 18:40 - 19:00: Conclusiones finales por Julián Pérez.



Modelo de Evaluación de Políticas de Desarrollo Regional.

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EUSKAL HERRIKO UNIBERTSITATEAUNIVERSIDAD DEL PAÍS VASCO

DONOSTIAKO UDA IKASTAROAKCURSOS DE VERANO EN SAN SEBASTIÁN

Julián Pérez García

Curso H.3.

Nuevas políticas e instrumentos para el desarrollo regional y local

Taller de trabajo:

”Casos prácticos sobre la aplicación de un modelo sobre evaluación de políticas de desarrollo regional”

23 de Julio de 2007

Julián Pérez

CEPREDE

Modelo de evaluación de políticas de desarrollo local

Estructura de la presentación.

1. Presentación.

2. Niveles de evaluación de políticas públicas.

3. El modelo de diferencias en diferencias

a) Planteamiento.

b) Extensiones.

c) Necesidades de información y limitaciones

4. Ejemplos de aplicación del modelo.

a) Programas de fomento del desarrollo empresarial.

b) Programas de mejora medioambiental.

5. Presentación de los casos de estudio.

6. Referencias bibliograficas.

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1 Presentación

El objetivo del presente taller es familiarizar a los alumnos con la metodología de evaluación de políticas publicas basada en los denominados modelos de diferencias en diferencias.

Con esta finalidad comenzaremos realizando algunas reflexiones de carácter general sobre las posibilidades de evaluación de políticas públicas y a continuación se presentará el desarrollo metodológico de los modelos de diferencias en diferencias.

Para ilustrar el procedimiento de aplicación de la metodología propuesta se presentaran dos ejemplos de utilización de la misma sobre políticas de desarrollo local.

Finalmente se presentarán los casos de estudio planteados para el desarrollo del taller.


2 Niveles de evaluación de políticas públicas.La tipología de las diferentes políticas públicas susceptibles de ser evaluadas presenta una elevada heterogeneidad lo que imposibilita un tratamiento estandarizado en su evaluación.

En una primera aproximación podemos diferenciar dos grandes tipos de políticas o actuaciones:

Políticas de aplicación directa. (Construcción o remodelación de infraestructuras, prestaciones sociales, estudios y análisis, etc.)

Políticas de modificación del entorno socio-económico. (Planes de formación, fomento de empresarialidad, desarrollo de la sociedad de la información, fomento de la I+D+i, etc.)

En el primer caso la evaluación de la política pasaría por la constatación directa de su realización y, en su caso, el análisis del cumplimiento de los objetivos planteados tanto temporales como económicos.

En el segundo grupo debería realizarse una validación posterior de los efectos inducidos sobre el entorno.


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2 Niveles de evaluación de políticas públicas.

Partiendo de esta clasificación inicial podríamos establecer tres niveles consecutivos de evaluación de políticas públicas:

Cumplimiento o ejecución. Constituye el primer nivel de evaluación y consiste en la constatación de la ejecución de la política propuesta de acuerdo con los objetivos prefijados (temporales y económicos). En principio no precisa del desarrollo de indicadores y/o modelos específicos de valoración.

Intensidad de uso o impacto directo.Este segundo nivel de evaluación consistiría en la cuantificación de los efectos directos de la política implementada y precisa de la especificación de indicadores cuantitativos concretos que pueden ser analizados de forma directa o comparativa con otras políticas similares.

Efectos inducidos sobre el entorno socio-económico.Este tercer nivel sería el más complejo ya que precisa de un desarrollo metodológico especifico para su cuantificación. Es, precisamente, en este nivel donde se enmarcaría la metodología del Modelo de Diferencias en Diferencias.


2 Niveles de evaluación de políticas públicas.

Ejemplos de evaluación de políticas públicas en distintos niveles:

Tipo de políticas Políticas de aplicación directa Políticas de modificación del entorno

Niveles de evaluación

Remodelación de espacios públicos

Construcción de un centro de salud

Cursos de utilización de las nuevas tecnologías de la información

Cumplimiento / Ejecución

Tiempo de ejecución y presupuesto

Tiempo de ejecución y presupuesto

Nº de cursos realizados, plazos de ejecución y presupuesto.

Intensidad de uso / Directo

Nº pacientes atendidos

Nº de participantes que han finalizado los cursos

Efectos inducidos Incremento en el número de usuarios de Internet por cada 1000 habitantes.


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3 Modelo de Diferencias en Diferencias. Planteamiento.

Los Modelos de Diferencias en Diferencias tienen su origen en los planteamientos iniciales del análisis de la varianza ANOVA, y tratan de cuantificar la diferencia registrada en una determinada magnitud entre dos grupos diferentes de individuos a lo largo de un determinado periodo.

Una vez especificada la variable de respuesta Yijt, para individuo i, perteneciente al grupo j y en cada periodo de tiempo t, se plantea un modelo del tipo:

Y donde:tijtjtjtij TDGY ,, *** εδγβα ++++=

⎩⎨⎧

∈∈

=controldeGrupojsi

otratamientdeGrupojsiGj 0

1⎩⎨⎧

<≥

=otratamientdepuntotsiotratamientdepuntotsi

Dt 01

⎩⎨⎧ ==

=contrariocasoen

GyDsiT jt

jt 0111

δ Es el efecto neto del tratamiento



El modelo propuesto puede estimarse directamente por MCO o mediante estimadores de datos de panel.

Siempre que se cumplan los supuestos básicos de normalidad y homocedasticidad en la perturbación aleatoria εij,t.

Y las variables explicativas Dt, Gj y Tjt sean no estocásticas y no estén correlacionadas con dicha perturbación aleatoria εij,t

tijtjtjtij TDGY ,, *** εδγβα ++++=

( )INtij2

, ,0 σε ≈


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El estimador del parámetro de interés δ puede obtenerse alternativamente como la diferencia de los valores medios registrados mediante una expresión del tipo:

Que da origen al nombre del Modelo de Diferencias en Diferencias y donde los valores son los promedios del grupo de tratamiento y el grupo de control antes y después de recibir dicho tratamiento.

Sobre el modelo general

( ) ( )0,01,00,11,1ˆ

======== −−−= DGDGDGDG YYYYδ

Y


βα

δγβα

+=

+++=

==

==

0,1

1,1

DG

DG

Y

Y

α

γα

=

+=

==

==

0,0

1,0

DG

DG

Y

Y

( ) ( )[ ] ( )[ ] δαγαβαδγβαδ =−+−+−+++=ˆ



Alternativamente podemos plantear la estimación del parámetro de interés δmediante una evaluación contrafactual, es decir, qué hubiera sucedido si no se hubiera registrado el tratamiento.

Es decir, si no se hubiera producido el tratamiento el valor medio que tendría este grupo de tratamiento en el segundo periodo sería el valor que presentaba durante el primer periodo más lo que habría aumentado en promedio el grupo de control.

( )otratamientDGDG YY sin1,11,1ˆ

==== −=δ

( )0,01,00,1sin1,1 ======== −+= DGDGDGotratamientDG YYYY


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Para que el modelo sea válido debemos admitir, al menos, dos condiciones de partida o condiciones de identificación.

CONDICIÓN DE TENDENCIA PARALELA.

Supone que ambos grupos seguirían las misma evolución temporal si no se registrara el tratamiento.

CONDICIÓN DE ESTABILIDAD EN LA COMPOSICIÓN.

Supone que ambos grupos atraen al mismo número de individuos con independencia de que se produzca o no el tratamiento.

( ) ( )01 0,0,1,0,0,1,sin1,1, =−==− ======== jDGiDGijDGiotratamientDGi GYYEGYYE

( ) ( ) 1,0,1,0 0,0, =∀===== jjGDYEjGDYE jtijjtij


3 Modelo de Diferencias en Diferencias. Extensiones.

En algunas ocasiones puede realizarse la aplicación sin utilizar la dimensión temporal.

Esta dimensión temporal puede ser sustituida por una característica h identificable dentro del grupo de tratamiento.

Y donde:hijhjhjijh TMGY ,*** εδγβα ++++=

⎩⎨⎧

=contrariocasoen

hticacaracterístienesiM h 0

1

⎩⎨⎧

∈∈

=controldeGrupojsi


1

⎩⎨⎧ ==

=contrariocasoen

MyDsiT ht

jt 0111


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Alternativamente el modelo puede incluir un conjunto de variables explicativas Zi que contengan las características individuales y que puedan reducir el error derivado de la omisión de variables relevantes.

Y donde:

tijitjtjtij ZTDGY ,, **** εθδγβα +++++=

⎩⎨⎧

∈∈

=controldeGrupojsi


1⎩⎨⎧

<≥


Dt 01

⎩⎨⎧ ==

=contrariocasoen

GyDsiT jt

jt 0111



Finalmente podrían plantearse interacciones de orden superior y donde el tratamiento esta definido mediante la interacción de más de dos variables.

Es decir existe una característica adicional k que junto con j y t determinan el nivel del tratamiento.

Y donde:

tkijtjkktjtjtkij PETDGY ,, ***** εφθδγβα ++++++=

⎩⎨⎧

∈∈

=controldeGrupojsi


1⎩⎨⎧

<≥


Dt 01

⎩⎨⎧ ==

=contrariocasoen

GyDsiT jt

jt 0111

⎩⎨⎧ ===

=contrariocasoen

EyGDsiP kjt

jtk 011;11

En este caso Φ es el efecto neto del tratamiento


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3 Modelo de Diferencias en Diferencias. Necesidades de información y limitaciones.

Para poder aplicar el modelo propuesto es necesario disponer de una base de datos homogénea que contenga información de la variable objetivo antes y después de realizar el tratamiento (aplicación de la política que se pretende evaluar) y tanto en individuos a los que se le ha aplicado como a los que no.

En términos de políticas locales supondría disponer de información homogénea de un conjunto de municipios donde se haya aplicado la política concreta y otros donde no se haya aplicado y tanto antes como después de aplicar dicha política.

Para las políticas regionales sería necesario disponer de datos homogéneos tanto de la región donde se ha aplicado la política, como del otras regiones en donde no se hayan implementado políticas similares.


3 Modelo de Diferencias en Diferencias. Necesidades de información y limitaciones.

Al margen del cumplimiento de las condiciones de identificación (tendencia paralela, y estabilidad en la composición) las principales limitaciones del método estarían vinculadas con los siguientes aspectos:

Existencia de diferentes “grados” de aplicación de la política a analizar.

Existencia de posibles desfases entre la implantación de la política y la aparición de los efectos buscados.

Dificultad de medición de la variable objetivo.

Concurrencia de otros factores no contemplados que puedan distorsionar los resultados del análisis. (Asunción de la hipótesis “ceteris paribus”)


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4 Ejemplos de aplicación del modelo : Políticas de fomento del desarrollo empresarial.

En este primer ejemplo trataremos de evaluar el resultado de una política de desarrollo empresarial consistente en la implantación de oficinas de apoyo a la creación de empresas.

Tratamos, por tanto, de responder a la pregunta de ¿En qué medida han influido la instalación de estas oficinas sobre el conjunto de establecimientos ubicados en cada municipio?

A partir de esta definición nuestra variable objetivo vendrá determinada por el total de establecimientos ubicados en cada municipio, relativizados con el tamaño de la población.EUSTAT ofrece datos municipales del número total de establecimientos desde 1998 hasta el 2006.

De la misma forma se encuentran disponibles los datos de población para los años 1996 y 2001 habiéndose estimado por interpolación lineal los datos referidos al periodo 1997-2000, mientras que los datos hasta el 2006 se han proyectado utilizando las tendencias demográficas observadas entre el 1996 y el 2001 y añadiendo los saldos migratorios netos ofrecidos por EUSTAT.


4

Una vez estimada nuestra variable objetivo es necesario identificar el denominado grupo de tratamiento que son aquellos municipios donde se ha aplicado la política concreta a analizar así como el denominado grupo de control que serían el resto de municipios donde no se ha aplicado. De la misma forma es necesario establece el periodo de aplicación de dichas políticas.

Modelo de evaluación de políticas de desarrollo localEjemplos de aplicación del modelo : Políticas de fomento del desarrollo empresarial.

Nuestro grupo de tratamiento esta integrado por los 12 municipios donde se habrían implantado dichas oficinas: Arakaldo, Arama,Armiñón, Berantevilla, Ereño, Gaztelu, Harana/Valle de Arana, Iruña Oka/Iruña de Oca, Kripan, Peñacerrada-Urizaharra, Zambrana y Zigoitia.

Respecto al grupo de control, y para facilitar la aplicación se han seleccionado de forma aleatoria otros 15 municipios de entre los 251 que integran la CAPV(1).

Asumiendo que estas oficinas se hubieran creado en el año 2001 podríamos admitir que su efectos se habrían generado a partir del año 2002.

(1) Inicialmente el grupo de control debería estar constituido por el resto de municipios donde no se han implantado oficinas, aunque se ha realizado la selección para facilitar la estimación del modelo.

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Modelo de evaluación de políticas de desarrollo localEjemplos de aplicación del modelo : Políticas de fomento del desarrollo empresarial.Características de los grupos de tratamiento y de control.

Arakaldo 0,133 Berrobi 0,041Arama 0,073 Dima 0,067Armiñón 0,098 Elburgo/Burgelu 0,044Berantevilla 0,085 Errigoiti 0,038Ereño 0,053 Gaintza 0,081Gaztelu 0,063 Ispaster 0,050Harana/Valle de Arana 0,066 Labastida/Bastida 0,103Iruña Oka/Iruña de Oca 0,085 Leintz-Gatzaga 0,087Kripan 0,055 Mallabia 0,160Peñacerrada-Urizaharra 0,075 Nabarniz 0,043Zambrana 0,073 Orio 0,071Zigoitia 0,080 Portugalete 0,060

Urretxu 0,081Valdegovía/Gaubea 0,067Vitoria-Gasteiz 0,076

Media 0,078 Media 0,071Máximo 0,133 Máximo 0,160Mínimo 0,053 Mínimo 0,038

Grupo Tratamiento Grupo de Control

Número de establecimientos por habitanteMedia (1998-2006)

4

En la etapa siguiente se construye la matriz de datos con las siguientes variables: (ver hoja Matriz datos 1 en fichero de ejemplos).

Yijt: Número de establecimientos entre el total de producción de cada uno de los 27 municipios (i), para el periodo 1998-2006 (t).

Gj: Toma el valor 1 para los 12 municipios donde se ha aplicado esta políticas y cero en el resto.

Dt: Toma el valor cero desde 1998 hasta el 2001 y 1 desde el 2002 hasta el 2006.

Tjt: Toma el valor 1 si Gj es igual a 1 y Dt también y cero en el resto de casos.

Y se procede a estimar el modelo propuesto:


Modelo de evaluación de políticas de desarrollo localEjemplos de aplicación del modelo : Políticas de fomento del desarrollo empresarial.

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Los resultados de esta estimación fueron los siguientes(1):Coeficiente Valor Significatividad

α 0.070 18.9

β -0.012 -2.1

γ 0.002 0.4

δ 0.034 4.5

La interpretación de estos resultados sería la siguiente:

Antes de la implantación de la política, el promedio de los municipios vascos incluidos en el grupode control presentaban una media de 70 establecimientos por cada 1000 habitantes (α), mientras que los 12 municipios donde se implantaron las oficinas presentaban una media 59 (α + β ), es decir, significativamente menor que los incluidos en el grupo de control.

Desde el año 2002, este promedio ha aumentado en el conjunto de municipios del grupo de control hasta 72 establecimientos por cada 1000 habitantes (α + γ ) mientras que en los 12 municipios donde se ha aplicado la politica de fomento de la empresarialidad, se habría incrementado hasta 94 (α + β + γ + δ) , por lo que el efecto neto de la política aplicada habría sido de 34 empresas por cada 1000 habitantes (δ).


(1) La estimación se ha realizado mediante la función de Excel ESTIMACION.LINEAL y se encuentra en la hoja Estimacion 1 del fichero de ejemplo.

Ejemplos de aplicación del modelo : Políticas de fomento del desarrollo empresarial.

4

Alternativamente podemos llegar a esos mismos cálculos mediante las diferencias en diferencias de los promedios calculados para cada grupo de municipios y periodos:

1998-2001 2002-2006 Diferencia Dif.en Dif.

Control 0,070 0,072 0,002

Tratamiento 0,059 0,094 0,035 0,034

De la misma forma podríamos llegar a estimar el efecto mediante una valoración contrafactual.

1998-2001 2002-2006 Variación

Control 0,070 0,072 0,002

Tratamiento 0,059 0,094 0,035

Estimación 0,060 0,002

Efecto 0,034


En resumen, podríamos afirmar que las políticas de implantación de oficinas de apoyo a la creación de empresas habrían contribuido a aumentar el número de establecimientos en unas 34 empresas por cada 1000 habitantes.

Ejemplos de aplicación del modelo : Políticas de fomento del desarrollo empresarial.

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4 Ejemplos de aplicación del modelo: Programas de mejora medioambiental.

La segunda aplicación con la que ilustramos la utilización de este tipo de técnicas presenta algunos matices diferenciales ya que, en esta ocasión, tratamos de averiguar si el desarrollo de acciones de mejora medioambiental han sido percibidas y valoradas por los ciudadanos.

La variable objetivo en esta ocasión es el porcentaje de familias que perciben un medio ambiente “Muy Deteriorado” y que obtenemos de las encuestas realizadas por Eustat en 1999 y en 2004.

La disponibilidad de datos nos limita en esta ocasión a los 9 agregados comarcales ofrecidos por Eustat (Llanada Alavesa con Cantabria Alavesa, Resto de Álava, Gran Bilbao, Duranguesado, Gernika-Bermeo con Plentzia-Mungia y Markina-Ondarroa, Arratia-Nervión con Encartaciones, Donostia-San Sebastian con Bajo Bidasoa, Alto Deba con Bajo Deba y Urola Costa, Tolosa con Goierri).


4

Al igual que en el caso anterior debemos identificar el grupo de tratamiento, que estaría constituido por aquellas comarcas donde se hubieran realizado acciones de mejora medioambiental y el grupo de control, constituido por el resto de comarcas.

Modelo de evaluación de políticas de desarrollo localEjemplos de aplicación del modelo: Programas de mejora medioambiental.

Asumiendo que estas acciones de mejora medioambiental se hubieran producido entre los años 2000 al 2003, debemos construir nuestra nueva matriz de datos que contenga información sobre el porcentaje de familias que consideran que su medio ambiente esta “Muy Deteriorado” para el conjunto de las nueve comarcas que constituyen la CAPV, antes de la realización de estas acciones (1999) y después de realizarlas (2004).

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Características de los grupos de tratamiento y de control.

Modelo de evaluación de políticas de desarrollo localEjemplos de aplicación del modelo: Programas de mejora medioambiental.

Resto de Álava 9,9% Llanada Alavesa con Cantabria Alavesa 14,4%Gran Bilbao 29,8% Gernika-Bermeo con Plentzia-Mungia y Markina-Ondarroa 14,6%Duranguesado 41,0% Alto Deba con Bajo Deba y Urola Costa 24,6%Arratia-Nervión con Encartaciones 14,8% Tolosa con Goierri 22,0%Donostia-San Sebastian con Bajo Bidasoa 21,6%

Media 23,4% Media 18,9%Máximo 41,0% Máximo 24,6%Mínimo 9,9% Mínimo 14,4%

% de familias que perciben un medio ambiente "Muy deteriorado"Media (1999/2004)

Grupo Tratamiento Grupo de Control

4 Ejemplos de aplicación del modelo : Programas de mejora medioambiental.

La matriz de datos de referencia estaría constituida por las siguientes variables: (ver hoja Matriz Datos 2)

Yijt: % de familias que consideran que el estado del medio ambiente físico esta “Muy deteriorado” en las 9 comarcas (i) en los años 1999 y 2004.

Gj: Toma el valor 1 para las 5 comarcas donde se han realizado estas acciones y cero en el resto.

Dt: Toma el valor cero para 1999 y 1 para el 2004.

Tjt: Toma el valor 1 si Gj es igual a 1 y Dt también y cero en el resto de casos.

El modelo sigue presentando la estructura general:



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4 Ejemplos de aplicación del modelo :Programas de mejora medioambiental.

Los resultados de esta nueva estimación fueron los siguientes:Coeficiente Valor Significatividad

α 0.175954 3.787639

β 0.142844 2.291900

γ -0.046476 -0.707423

δ -0.064897 -0.736277

La interpretación de estos resultados sería la siguiente:

Antes del desarrollo de las acciones el 17,6% de las familias consideraban que el entorno físico estaba muy degradado en las 4 comarcas donde no se han desarrollado acciones medioambientales (α), mientras que este porcentaje ascendía al 31,9% en las 5 comarcas donde se realizaron dichas acciones (α + β )

En el año 2004, en las 4 primeras comarcas el porcentaje se habría reducido hasta el 12,9% (α + γ ) mientras que en las cinco restantes, donde se han desarrollado las acciones, este porcentaje se habría reducido hasta el 20,7%, por lo que el efecto neto de las políticas aplicadas habría sido de una reducción en esta percepción de entorno muy degradado del 6,5% de las familias (δ).



Nuevamente el cálculo de diferencias en diferencias nos llevaría a unos valores similares:

1999 2004 Diferencia Dif.en Dif.

Control 17,6% 12,9% -4,6%

Tratamiento 31,9% 20,7% -11,1% -6,5%

De la misma forma que la evaluación contrafactual.

1999 2004 Variación

Control 17,6% 12,9% -4,6%

Tratamiento 31,9% 20,7% -11,1%

Estimación 27,2% -4,6%

Efecto -6,5%


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Mediante esta aplicación podríamos inferir que el conjunto de actuaciones medioambientales realizadas en 5 de las 9 comarcas de la CAPV habrían conseguido reducir la percepción de un entorno físico muy degradado en el 6,5% de las familias.

En esta ocasión se produce la circunstancia de la falta de significatividadestadística del coeficiente asociado al efecto de la política (δ), lo que podría interpretarse como una falta de efecto significativo de la política aplicada.

Ahora bien, este contraste de significatividad estadística es bastante sensible a la varianza de los errores del modelo y al aplicar procedimientos más complejos de estimación que permiten corregir este problema aparecerían resultados estadísticamente significativos.


5 Presentación de los casos de estudio.

A efectos de ilustrar la aplicación de la metodología propuesta se han diseñado cinco casos alternativos que son susceptibles de aplicar sobre una base de datos común extraída de Eustat y que contiene información detallada de cada uno de los 250 municipios que integran la CAPV.

Esta base de datos esta constituida por un listado inicial de 21 variables para las cuales se dispone de información para un periodo que abarca desde mediados de los años 80 hasta el 2005, si bien no todas las variables están disponibles para el periodo completo ni para todos los años.

Utilizando estos datos y con la información suministrada para cada uno de los casos diseñados se podrán responder a cada una de las cuestiones específicas solicitadas.


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5 Presentación de los casos de estudio.Modelo de evaluación de políticas de desarrollo local

Hoja Descripción Periodo IncidenciasSuperficie Superficie total del municipio en Km2 1986-2005 CompletaPoblación Número de residentes en cada municipio 1986-2004 DiscontinuaEmigración Número total de emigrantes 1988-2004 CompletaInmigración Número total de inmigrantes 1988-2004 CompletaAnalfabetos Numero de residentes analafabetos 1996 y 2001 Solo años censoSin estudios Numero de residentes sin estudios 1996 y 2001 Solo años censoPrimarios Numero de residentes con estudios primarios 1996 y 2001 Solo años censoF.P. Numero de residentes con formación profesional 1996 y 2001 Solo años censoSecundarios Numero de residentes con estudios secundarios 1996 y 2001 Solo años censoMedios Numero de residentes con estudios medios 1996 y 2001 Solo años censoSuperiores Numero de residentes con estudios superiores 1996 y 2001 Solo años censoEstablecimientos Número total de establecimientos localizados en el municipio 1996-2005 Completaindustria Número total de establecimientos: Industriales 1996-2005 Completaconstrucción Número total de establecimientos: Construcción 1996-2005 Completacomercio,hostelería,transportes Número total de establecimientos: Comercio, hostelería y transporte 1996-2005 CompletaBanca,seguros,servicios Número total de establecimientos: Banca, seguros y servicios financieros 1996-2005 CompletaOtros servicios Número total de establecimientos: Otros servicios 1996-2005 CompletaParo Número total de desempleados 1988-2005 Falta 1997Gtos.Corrientes Liquidación de presupuesto en gastos corrientes.Miles de de € 1986-2004 CompletaGtos.Capital Liquidación de presupuesto en gastos de capital .Miles de de € 1986-2004 CompletaViviendas Nº total de viviendas 1991,1996 y 2001 Solo años censo

Contenido de la base de datos municipal: Datos Municipales.xls


Caso 1.Planteamiento.Durante la segunda mitad de los años 90 se detectó en 153 de los 250 municipios que integran la CAPV un cierto nivel de despoblación medido en términos de saldos migratorios netos (inmigrantes menos emigrantes) en relación con la población total.

De estos 153 municipios al menos en 8 de ellos se registraron reducciones netas superiores a 4 personas por cada 1000 habitantes lo que llevó a la diputación foral de Álava a desarrollar programas específicos de fijación de población que se implantaron en los municipios de dicho territorio en el año 2000.

Cuestiones a resolver.El objetivo de este caso es analizar la efectividad de la política de fijación de la población implantada por la diputación de Álava sobre los flujos migratorios registrados en sus municipios de referencia.

¿Dónde se implantaron estas políticas de fijación de la población?

¿Qué efecto neto han tenido durante los últimos años?

¿Qué hubiera sucedido en este conjunto de municipios si no se hubieran implantado estas políticas?

¿Han sido efectivas dichas políticas; es decir, han tenido un efecto estadístico diferencial?

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Caso 2.Planteamiento.

El nivel de formación de la mano de obra se considera un elemento clave para fomentar el desarrollo y el crecimiento de los distintos municipios.

Con el ánimo de fomentar este nivel medio de formación y reducir en la medida de lo posible las diferencias entre los distintos municipios el Gobierno autonómico desarrolló en la segunda mitad de los noventa, un programa de becas de formación que se concedían a residentes en aquellos municipios en los que el porcentaje de población con estudios por encima de la formación primaria fuera inferior al 25% .

Cuestiones a resolver.El objetivo de este caso es analizar el impacto que han tenido estas becas sobre los niveles medios de formación de las poblaciones de referencia.

¿Cuál fueron los municipios objeto de este plan de la diputación de Vizcaya?

¿Qué efecto ha tenido sobre la distribución de gastos presupuestarios?

¿Cuál habría sido el porcentaje medio de gastos de capital en el conjunto de municipios vizcaínos de más de 5000 habitantes si no se hubiera desarrollado esta iniciativa?

¿Ha supuesto un cambio significativo en la estructura presupuestaria de dichos municipios, es decir, ha tenido un efecto estadístico diferencial?


Caso 3.Planteamiento.

Durante la segunda mitad de los noventa se llevaron a cabo una serie de actuaciones urbanísticas en el conjunto de municipios de menos de 1000 habitantes con el fin de aumentar la densidad de población y facilitar así la prestación de servicios públicos.

De entre este conjunto de actuaciones tuvieron especial relevancia la puesta en marcha de los denominados Nuevos Planes de Expansión Residencial constitutitos mediante acuerdos entre empresas constructoras, empresas municipales y agrupaciones de proveedores de servicios.

Estos acuerdos se materializaron en el conjunto de 12 municipios que detallamos a continuación: Altzaga, Armiñón, Barrika, Elburgo/Burgelu, Gamiz-Fika, Gatita, Irura, Leaburu, Maruri-Jatabe, Murueta, Ribera Baja/Erribera Beitia, Zigoitia.

Cuestiones a resolver.El objetivo de este caso es analizar la eficacia de estos Nuevos Planes de Expansión Residencial en la consecución del objetivo perseguido de aumentar la densidad de población de los municipios menores de 1000 habitantes, analizando los resultados previos a la implantación de estos planes (densidad media 1991-1995) y después de su implantación y desarrollo (densidad media 2000-2004).

¿Los municipios donde se implantaron estos NPER partían de una situación diferencial que justificara esta implantación, es decir, presentaban una densidad inferior al resto?.

¿Qué efectos han tenido estos NPER sobre los niveles de densidad de población?

¿Podemos considerar que estos planes han generado un efecto estadísticamente significativo sobre nuestra variable objetivo?.

¿Cómo habría evolucionado la densidad media de los municipios de menos de 1000 habitantes si se hubieran implantado planes similares en el resto de municipios?.

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Caso 4.Planteamiento.El sector industrial ha sido, tradicionalmente uno de los motores de la economía vasca. Sin embargo, durante los últimos años se ha observado una cierta reducción del porcentaje de establecimientos industriales sobre el total de establecimientos.

Para tratar de frenar esta situación se diseñaron las Oficinas de Reindustrialización Local (ORL) cuyo objetivo era la consolidación y expansión de la actividad industrial en aquellos municipios especializados en este tipo de actividades (con un porcentaje de establecimientos industriales superior al 40%).

Una vez analizado el conjunto de 15 municipios susceptibles de implantar estas ORLs se decidió ponerlas en marcha durante el año 2000 en 6 de ellos Elvillar/Bilar, Ezkio-Itsaso, Gizaburuaga, Legutiano, Mallabia y Samaniego.

Cuestiones a resolver.El objetivo de este caso es analizar la eficacia de estas ORLs en la consecución del objetivo perseguido de fomento de la actividad industrial, analizando los resultados previos a la implantación de las mismas (desde 1996 hasta el 2000) y después de su implantación y puesta en marcha (desde el 2001 hasta el 2005).

¿Fue correcta la selección de estos municipios en términos de especialización industrial?.

¿Qué efecto han tenido las ORLs sobre los porcentajes de especialización industrial?

¿Podemos considerar que estos oficinas han generado un efecto estadísticamente significativo sobre nuestra variable objetivo?.

¿Cómo ha evolucionado en términos medios el porcentaje de especialización industrial en el conjunto de municipios donde no se han implantado estas oficinas?.


Caso 5.Planteamiento.La negociación de las perspectivas financieras 2000-2006 de la UE, conocidas como Agenda 2000, supuso una cierta reducción de los fondos estructurales recibidos por la economía española respecto a los que tenía asignados en el periodo precedente (1993-1999 Paquete Delors II).

Esta reducción de fondos europeos supone que las administraciones regionales y locales deben realizar un esfuerzo presupuestario adicional para mantener los mismos niveles de inversión.

En este caso de estudio asumiremos que la diputación de Vizcaya desarrolló un plan de incentivos para apoyar las inversiones en infraestructuras de los municipios mayores de 5000 habitantes en el periodo correspondiente a la nueva agenda 2000.

Cuestiones a resolver.El objetivo final es tratar de analizar si este programa de incentivos ha tenido efecto sobre la estructura de los presupuestos municipales en términos de la distribución de gastos corrientes y gastos de capital, y más concretamente, si este programa ha supuesto un incremento de la proporción de gastos de capital sobre el total de gastos presupuestados en el conjunto de municipios de más de 5000 habitantes.

¿Fue correcta la selección de estos municipios en términos de especialización industrial?.

¿Qué efecto han tenido las ORLs sobre los porcentajes de especialización industrial?

¿Podemos considerar que estos oficinas han generado un efecto estadísticamente significativo sobre nuestra variable objetivo?.

¿Cómo ha evolucionado en términos medios el porcentaje de especialización industrial en el conjunto de municipios donde no se han implantado estas oficinas?.

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6 Referencias bibliográficas.Modelo de evaluación de políticas de desarrollo local

Referencia Contenido

Heckman, J.J., LaLonde,R.J, Smith, J.A.(1999)“The Economics and Econometrics of Active Labor Programs” Handbook of Labor Economics, Volume III, Orley Ashenfelter andDavid Card, editors.

Metodología de evaluación de programas de formación y empleo. Documento con la metodología y procedimientos cuantitativos básicos.

Pierre, G. (1999)“A framework for active labour market policy evaluation”. EMPLOYMENT AND TRAINING PAPERS, 49. International Labour Office Geneva

Metodología para la evaluación de políticas de empleo activas. Válido para todo tipo de políticas públicas.

Haveman, R.H. (1976)“Evaluating the Impact Regional of Public Policies Welfare” Regional Studies, Vol. 40. Pp.449-463. Pergamon Press. Great Britain.

Metodología general y aplicación a políticas generales de desarrollo regional. Marco general para análisis de tipo regional.

Skoufias, E, Shapiro,J. (2006)“Evaluating the Impact of Mexico's Quality Schools Program: The Pitfalls of Using Nonexperimental Data”. Impact Evaluation Series nº 8. World Bank Policy Research Working Paper 4036. October.

Aplicación a las políticas de subvenciones educativas en México.

Hansson, A. (2005)“The Wealth Tax and Entrepreneurial Activity”. Department of Economics Lund University. October.

Aplicación al análisis de impuestos sobre el capital a la empresarialidad.

Mueser, P.R., Troske, K.R.,Gorislavsky, A.(2005)“Using State Administrative Data to Measure Program Performance”

Aplicación con datos no experimentales.

Görg,H., Strobl, E. (2005)“Do Government Subsidies Stimulate Training Expenditure? Microeconometric Evidence from Plant Level Data” Discusion Paper Series nº 1606. Institute for the Study of Labor. Octubre.

Aplicación a las políticas de subvenciones publicas para fomentar las acciones de formación privadas.

METODOLOGÍA GENERAL

EJEMPLOS DE APLICACIONES CONCRETAS



Modelo de Evaluación de Políticas de Desarrollo Regional.

Casos Prácticos.



”Casos prácticos sobre la aplicación de un modelo sobre evaluación de políticas de desarrollo regional”

El objetivo del presente taller es familiarizar a los alumnos con la metodología de

evaluación de políticas públicas basada en los denominados modelos de

diferencias en diferencias, que se constituyen como una herramienta muy versátil

para realizar una aproximación cuantitativa a la valoración de las diferentes

actuaciones emprendidas por las Administraciones Públicas.

En el desarrollo del taller se realiza una primera presentación general sobre las

posibilidades de evaluación cuantitativa de las políticas públicas y, a continuación,

se presenta a los alumnos el desarrollo metodológico que sustenta este tipo de

aplicaciones.

Con el fin de potenciar las habilidades de los alumnos en la aplicación de este tipo

de técnicas se presentan dos ejemplos ilustrativos de la mimas, uno sobre

políticas de fomento empresarial y otro sobre actuaciones medioambientales, y, a

continuación, se plantean cinco caso prácticos que deben ser desarrollados por

los alumnos.

Tras un periodo de discusión en grupos de cada uno de los casos planteados se

realiza una puesta en común de resultados y se concluye con una valoración

global de las ventajas e inconvenientes de la metodología propuesta, a la luz de la

experiencia directa percibida por los alumnos.



Caso 1 Planteamiento. Durante la segunda mitad de los años 90 se detectó en 153 de los 250 municipios que integran la CAPV un cierto nivel de despoblación medido en términos de saldos migratorios netos (inmigrantes menos emigrantes) en relación con la población total. De estos 153 municipios al menos en 8 de ellos se registraron reducciones netas superiores a 4 personas por cada 1000 habitantes lo que llevó a la diputación foral de Álava a desarrollar programas específicos de fijación de población que se implantaron en los municipios de dicho territorio en el año 2000. Cuestiones a resolver. El objetivo de este caso es analizar la efectividad de la política de fijación de la población implantada por la diputación de Álava sobre los flujos migratorios registrados en sus municipios de referencia. ¿Dónde se implantaron estas políticas de fijación de la población? ¿Qué efecto neto han tenido durante los últimos años? ¿Qué hubiera sucedido en este conjunto de municipios si no se hubieran implantado estas políticas? ¿Han sido efectivas dichas políticas; es decir, han tenido un efecto estadístico diferencial?



Caso 2 Planteamiento. El nivel de formación de la mano de obra se considera un elemento clave para fomentar el desarrollo y el crecimiento de los distintos municipios. Con el ánimo de fomentar este nivel medio de formación y reducir en la medida de lo posible las diferencias entre los distintos municipios el Gobierno autonómico desarrolló en la segunda mitad de los noventa, un programa de becas de formación que se concedían a residentes en aquellos municipios en los que el porcentaje de población con estudios por encima de la formación primaria fuera inferior al 25% . Cuestiones a resolver. El objetivo de este caso es analizar el impacto que han tenido estas becas sobre los niveles medios de formación de las poblaciones de referencia. ¿Cuál fueron los municipios objeto de este plan de la diputación de Vizcaya? ¿Qué efecto ha tenido sobre la distribución de gastos presupuestarios? ¿Cuál habría sido el porcentaje medio de gastos de capital en el conjunto de municipios vizcaínos de más de 5000 habitantes si no se hubiera desarrollado esta iniciativa? ¿Ha supuesto un cambio significativo en la estructura presupuestaria de dichos municipios, es decir, ha tenido un efecto estadístico diferencial?



Caso 3 Planteamiento. Durante la segunda mitad de los noventa se llevaron a cabo una serie de actuaciones urbanísticas en el conjunto de municipios de menos de 1000 habitantes con el fin de aumentar la densidad de población y facilitar así la prestación de servicios públicos. De entre este conjunto de actuaciones tuvieron especial relevancia la puesta en marcha de los denominados Nuevos Planes de Expansión Residencial constitutitos mediante acuerdos entre empresas constructoras, empresas municipales y agrupaciones de proveedores de servicios. Estos acuerdos se materializaron en el conjunto de 12 municipios que detallamos a continuación: Altzaga, Armiñón, Barrika, Elburgo/Burgelu, Gamiz-Fika, Gatita, Irura, Leaburu, Maruri-Jatabe, Murueta, Ribera Baja/Erribera Beitia, Zigoitia. Cuestiones a resolver. El objetivo de este caso es analizar la eficacia de estos Nuevos Planes de Expansión Residencial en la consecución del objetivo perseguido de aumentar la densidad de población de los municipios menores de 1000 habitantes, analizando los resultados previos a la implantación de estos planes (densidad media 1991-1995) y después de su implantación y desarrollo (densidad media 2000-2004). ¿Los municipios donde se implantaron estos NPER partían de una situación diferencial que justificara esta implantación, es decir, presentaban una densidad inferior al resto?. ¿Qué efectos han tenido estos NPER sobre los niveles de densidad de población? ¿Podemos considerar que estos planes han generado un efecto estadísticamente significativo sobre nuestra variable objetivo?. ¿Cómo habría evolucionado la densidad media de los municipios de menos de 1000 habitantes si se hubieran implantado planes similares en el resto de municipios?.



Caso 4 Planteamiento. El sector industrial ha sido, tradicionalmente uno de los motores de la economía vasca. Sin embargo, durante los últimos años se ha observado una cierta reducción del porcentaje de establecimientos industriales sobre el total de establecimientos. Para tratar de frenar esta situación se diseñaron las Oficinas de Reindustrialización Local (ORL) cuyo objetivo era la consolidación y expansión de la actividad industrial en aquellos municipios especializados en este tipo de actividades (con un porcentaje de establecimientos industriales superior al 40%). Una vez analizado el conjunto de 15 municipios susceptibles de implantar estas ORLs se decidió ponerlas en marcha durante el año 2000 en 6 de ellos Elvillar/Bilar, Ezkio-Itsaso, Gizaburuaga, Legutiano, Mallabia y Samaniego. Cuestiones a resolver. El objetivo de este caso es analizar la eficacia de estas ORLs en la consecución del objetivo perseguido de fomento de la actividad industrial, analizando los resultados previos a la implantación de las mismas (desde 1996 hasta el 2000) y después de su implantación y puesta en marcha (desde el 2001 hasta el 2005). ¿Fue correcta la selección de estos municipios en términos de especialización industrial?. ¿Qué efecto han tenido las ORLs sobre los porcentajes de especialización industrial? ¿Podemos considerar que estos oficinas han generado un efecto estadísticamente significativo sobre nuestra variable objetivo?. ¿Cómo ha evolucionado en términos medios el porcentaje de especialización industrial en el conjunto de municipios donde no se han implantado estas oficinas?.



Caso 5 Planteamiento. La negociación de las perspectivas financieras 2000-2006 de la UE, conocidas como Agenda 2000, supuso una cierta reducción de los fondos estructurales recibidos por la economía española respecto a los que tenía asignados en el periodo precedente (1993-1999 Paquete Delors II). Esta reducción de fondos europeos supone que las administraciones regionales y locales deben realizar un esfuerzo presupuestario adicional para mantener los mismos niveles de inversión. En este caso de estudio asumiremos que la diputación de Vizcaya desarrolló un plan de incentivos para apoyar las inversiones en infraestructuras de los municipios mayores de 5000 habitantes en el periodo correspondiente a la nueva agenda 2000. Cuestiones a resolver. El objetivo final es tratar de analizar si este programa de incentivos ha tenido efecto sobre la estructura de los presupuestos municipales en términos de la distribución de gastos corrientes y gastos de capital, y más concretamente, si este programa ha supuesto un incremento de la proporción de gastos de capital sobre el total de gastos presupuestados en el conjunto de municipios de más de 5000 habitantes. ¿Fue correcta la selección de estos municipios en términos de especialización industrial?. ¿Qué efecto han tenido las ORLs sobre los porcentajes de especialización industrial? ¿Podemos considerar que estos oficinas han generado un efecto estadísticamente significativo sobre nuestra variable objetivo?. ¿Cómo ha evolucionado en términos medios el porcentaje de especialización industrial en el conjunto de municipios donde no se han implantado estas oficinas?.

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