Renuncia a la medición comparada como estrategia política

Qué es

Un país puede tener un mal desempeño en un indicador internacional y responder de dos maneras: intentar mejorar el desempeño, o dejar de participar en la medición. La segunda respuesta —retirarse del instrumento en lugar de trabajar sobre lo que el instrumento mide— es lo que aquí llamamos renuncia a la medición comparada. No es ignorancia estadística: es una decisión deliberada, normalmente política, que tiene costos y beneficios identificables para quien la toma.

El punto de partida teórico es que un indicador comparado no es un espejo neutro: es un dispositivo que produce consecuencias. Campbell (1979) formuló la versión clásica del problema —cuanto más se usa un indicador cuantitativo para tomar decisiones sociales, más presión de corrupción sufre y más distorsiona los procesos que pretende monitorear—, y su primo cercano, la ley de Goodhart (1975), dice que una regularidad estadística tiende a romperse cuando se la usa como objetivo de política. Ambas advertencias suelen leerse como argumentos contra medir. Leídas con cuidado dicen otra cosa: que la medición genera incentivos, y donde hay incentivos hay estrategias para eludirlos.

La renuncia es la estrategia de elusión más limpia, porque no requiere falsificar nada. Si el indicador daña la reputación del gobierno que lo publica, y el costo de mejorar el fenómeno subyacente es alto y de maduración lenta —el aprendizaje escolar tarda una generación en moverse—, mientras que el costo de salirse es inmediato y bajo, un gobernante con horizonte electoral corto tiene un incentivo claro. La literatura de economía política llama a esto un problema de miopía: Nordhaus (1975) mostró formalmente cómo el ciclo electoral sesga las decisiones hacia lo que rinde dentro del período, y Alesina y Tabellini (2007) analizaron cuándo conviene delegar una tarea a burócratas antes que a políticos, precisamente porque los segundos responden a señales de corto plazo.

Hay un segundo mecanismo, más sutil. Los indicadores comparados funcionan como lo que Holmström (1999) modeló como career concerns: el evaluado no sabe con certeza su propia calidad, y el mercado —aquí, el electorado y los inversionistas— actualiza su creencia con cada observación. Retirarse del panel no borra la mala señal previa, pero sí impide la llegada de señales futuras. Y en un modelo bayesiano estándar, cuando dejan de llegar datos la creencia del observador no vuelve a cero: se congela en el último dato disponible, o se degrada hacia el peor supuesto razonable si el observador infiere que la salida misma es informativa. Esa es la asimetría central: el que se retira de una medición mala rara vez consigue que lo evalúen mejor; consigue que lo evalúen sin información, que es distinto y a menudo peor.

El costo agregado tampoco recae solo sobre el que se va. Un indicador internacional es un bien público informativo: su valor crece con la cobertura, porque lo que se compara es la posición relativa. Cuando un actor grande deja el panel, todos los demás pierden capacidad de interpretar sus propios resultados —el promedio se corre, y desaparece el punto de referencia de una economía entera—. Es una externalidad negativa clásica en el sentido de Pigou: quien decide no internaliza el daño que causa a terceros.

Cómo lo explicó el programa

El caso que discutió el programa es el de India y la prueba PISA. En el capítulo del 9 de septiembre de 2026 (BTM), a propósito del tema "India abandonó la medición internacional por decisión política", Manuel Bengolea recordó que India rindió PISA en 2009, quedó en el lugar 73 de 74 países, y en 2011 decidió no volver a participar. Su juicio fue tajante: "es como negarse a usar el termómetro, es bien cuestionable esta decisión".

La analogía del termómetro es exacta en un punto que conviene subrayar: el termómetro no causa la fiebre. Romperlo no baja un grado la temperatura del enfermo; solo impide saber cuánta tiene, y de paso impide saber si el tratamiento está funcionando. Trasladado a la política educativa, la renuncia elimina la única serie que permitiría verificar si veinte años de gasto produjeron aprendizaje.

Bengolea agregó el matiz que impide leer el episodio como una simple condena. India, sin PISA, sigue ofreciendo enormes oportunidades en ingeniería aplicada: sus institutos de élite producen ingenieros que compiten globalmente. O sea que la ausencia de medición no vuelve al país irrelevante —vuelve incomparable su desempeño agregado—. Y esa incomparabilidad es el costo real: sobre un actor central del mundo, con una fracción enorme de los jóvenes del planeta, nadie puede decir con evidencia si el sistema educativo mejora, empeora o se estanca. Se opina.

Relación con otros conceptos

Esta idea es la contracara de la medición estandarizada como instrumento de política pública: si el valor de un indicador está en aplicar el mismo termómetro a todos y a lo largo del tiempo, la renuncia destruye ambas dimensiones a la vez, la comparabilidad transversal y la serie histórica. Se conecta también con la elección del grupo de comparación, que es la versión suave del mismo movimiento: en vez de abandonar el panel, se cambia por otro donde uno luce mejor.

Del lado de las causas, se apoya en el ciclo político-económico y en la miopía del horizonte de decisión: la mejora educativa madura en décadas y el costo reputacional se paga hoy. Del lado de las consecuencias, toca al capital humano y al problema de agencia entre el ciudadano-principal y el gobierno-agente, donde el indicador externo es justamente el mecanismo de monitoreo que reduce la asimetría de información. Por último, se relaciona con la credibilidad institucional: un país que se retira de una medición incómoda encarece las futuras, porque enseña al observador que las series pueden interrumpirse cuando el resultado no gusta.

Fuentes y lecturas

• Campbell, D. T. (1979), "Assessing the Impact of Planned Social Change", Evaluation and Program Planning, 2(1), 67–90.
• Holmström, B. (1999), "Managerial Incentive Problems: A Dynamic Perspective", The Review of Economic Studies, 66(1), 169–182.
• Nordhaus, W. D. (1975), "The Political Business Cycle", The Review of Economic Studies, 42(2), 169–190.
• Alesina, A. y Tabellini, G. (2007), "Bureaucrats or Politicians? Part I: A Single Policy Task", American Economic Review, 97(1), 169–179.
• Hanushek, E. A. y Woessmann, L. (2015), The Knowledge Capital of Nations: Education and the Economics of Growth, MIT Press.