Hay unas cuantas cuestiones que los autores tienen que resolver sobre los estudios que usan en su meta-análisis. Para incluir un trabajo, este debe proveer suficiente información estadística para poder usar sus datos en los nuevos cálculos. Luego está el sesgo de publicación, puesto que es posible que los trabajos muestren que cierto tipo de relaciones son más fácilmente publicables. Finalmente, se deben detectar las fuentes de heterogeneidad para realizar los controles adecuados. Por ejemplo, para medir la desigualdad, algunos estudios usan el índice de Gini mientras que otros usan la parte de la renta que corresponde al 10% más pobre.
El meta-análisis encuentra que, en general, el gasto gubernamental reduce las desigualdad de renta, pero, y esto es importante, el tamaño del efecto depende de cómo se mide esta desigualdad. Los efectos son mayores cuando uno mira a la parte de la renta del 10% o del 20% más rico, y son más débiles cuando se mira a la parte que corresponde al 10% o 40% más pobre. Si se mira el índice de Gini el efecto se queda a medio camino de las anteriores medidas. Esto favorece la hipótesis de que la mayor parte del efecto redistributivo se debe a políticas que transfieren rentas de los ricos hacia las clases medias.
Los autores encuentran algunos resultados inesperados que pueden ayudar a futuras investigaciones. Primero, muestran que hay poca evidencia de que el periodo de tiempo cubierto por las muestras usadas en las estimaciones implique una gran diferencia en los resultados. Lo mismo ocurre con la inclusión o no de países desarrollados. La excepción más importante ocurre cuando los estudios se centran en el gasto social, donde las estimaciones que usan datos más recientes muestran una relación más negativa con la desigualdad. Segundo, encuentran que los estudios que usan la técnica econométrica más simple de OLS (mínimos cuadrados ordinarios, por sus siglas en inglés) tienen una tendencia a sobreestimar la contribución del gasto público en la reducción de la desigualdad, comparado con técnicas analíticas más robustas, como los métodos de datos de panel y las estimaciones con variables instrumentales. La aplicación de las herramientas econométricas para estudiar el riesgo de sesgos (Duvendack et al., 2012 [8]) encuentra que, efectivamente, los estudios que usan OLS quedan clasificados como de “riesgo medio de sesgo”. Finalmente, tras un primer estudio de los datos, usando técnicas de gráfico de embudo (funnel plot) los autores encuentran que la distribución de resultados es suficientemente simétrica, lo que constituye una indicación de ausencia de sesgo en las publicaciones. Sin embargo, un estudio más completo encuentra alguna evidencia de que las estimaciones positivas entre el gasto público y la reducción de la desigualdad de renta están infrarrepresentadas en la literatura. Si esto es debido a una tendencia a no publicar resultados a no ser que sean muy significativos o a la existencia de un sesgo ideológico no está claro. Para añadir más confusión, el sesgo es el contrario cuando los estudios se centran específicamente en gasto social.
He aquí cómo los autores resumen sus conclusiones finales:
En términos de una asociación general entre el gasto público y la desigualdad de renta, tras controlar por el sesgo de publicación, encontramos que la respuesta depende mucho del tipo de gasto que se considere y de la medida de desigualdad empleada. Los resultados muestran alguna evidencia de una relación negativa moderada entre el gasto público y la desigualdad de renta, que es más fuerte para el gasto social y cuando se usa el índice de Gini o la proporción de renta de los más ricos como medida de desigualdad. Es importante reconocer, sin embargo, que tanto el tamaño como la dirección de la relación estimada se ve afectada por un número de factores. Esto hace difícil poder decir si hay o no una fuerte asociación en general entre un tipo particular de gasto público y la desigualdad de renta. A pesar de que en este estudio hemos podido identificar algunos de los factores que influyen en el tamaño y en la dirección de la relación, está claro que hay mucha heterogeneidad que queda por explicar.Referencias
8. Duvendack, M.; Hombrados, J.; Palmer-Jones, R., y Waddington, H. 2012. Assessing ‘What Works’ in international development: meta-analysis for sophisticated dummies. Journal of Development Effectiveness 4(3), 456–471.
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Hace cinco años en el blog: ¿El comienzo de la cordura?
Hace tres años en el blog: Mi libro Economía y pseudociencia.
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------