Selección dinámica de beneficiarios de programas sociales: opciones de mejora de la estimación de prueba de medias

Los choques y las crisis generan inestabilidad en los ingresos de los hogares, y complican la tarea de seleccionar los beneficiarios de los programas sociales. En este estudio, comparamos el desempeño de cuatro métodos de focalización en términos de errores de exclusión (de hogares elegibles), errores de inclusión (de hogares no elegibles), bienestar social y gasto del Gobierno. Utilizamos un conjunto único de datos panel de una muestra aleatoria de hogares del Registro Social de Colombia, que contiene información de antes, durante y después de la crisis económica de 2020. Encontramos que, en comparación con el método tradicional estático conocido como Proxy Means Test (PMT), la actualización del puntaje para reflejar la pérdida de activos no genera cambios significativos, ya que esta pérdida es limitada en comparación con la pérdida de ingresos. Asimismo, encontramos que aumentar el número de beneficiarios elevando el umbral de elegibilidad reduce los errores de exclusión y mejora el bienestar social, pero con un costo fiscal alto. Por su parte, un método de focalización dinámico que incluya información sobre la pérdida de empleo reduce los errores de exclusión y mejora el bienestar social, limitando la carga en el presupuesto del Gobierno. Nuestros resultados sugieren que, si bien no existe un método perfecto, en presencia de choques idiosincráticos, los métodos de focalización dinámica pueden mejorar la selección de beneficiarios a un costo fiscal razonable. En consecuencia, la inclusión automática de datos administrativos que se actualicen con alta frecuencia pueden ser una herramienta prometedora para mejorar la focalización de programas sociales.