Los impactos de inversión en infraestructura local a escala de colonia: evidencia de zonas urbanas en
México†Por Craig McIntosh, Tito Alegría, Gerardo Ordóñez, and René Zenteno**

Este trabajo reporta los resultados de un experimento de inversión en infraestructura a gran escala en la cual
$68 millones de dólares se designaron de modo aleatorio a un grupo de barrios urbanos de bajos ingresosen México. Mostramos que el programa resultó en mejoras considerables en acceso a infraestructura e
incrementos en inversiones privadas en el sector vivienda. Aunque el índice de capital social definido ennuestro plan de pre-análisis no mejoró, encontramos una aparente disminución en incidencia de asaltos ymala conducta de adolescentes en los vecindarios que recibieron tales inversiones. El programa aumentó elvalor agregado del sector inmobiliario en dos dólares por cada dólar invertido en los barrios que recibieron
la inversión. (JEL H76, O18, R23, R31, R53, Z13)
Introducción
Cuando los gobiernos invierten en infraestructura, ¿cuál es el impacto y quién recibe los beneficios
de estas inversiones a largo plazo? A pesar de haberse realizado gastos de $4.2 billones de dólares en el2013 (Informe PwC)1, es difícil contestar estas preguntas de una forma directa. La inversión eninfraestructura se lleva a cabo a un nivel espacial altamente agregado y no es generalmente amena a laexperimentación aleatoria del mismo modo que lo son los programas focalizados (Newman, Rawlings, andGertler 1994; Field and Kremer 2006; Hansen, Andersen, and White 2012). Incluso cuando los impactos
pueden ser medidos, la incidencia de estos beneficios es compleja. Una larga historia de estudios que seremontan a los modelos de Rosen-Roback de diferenciales compensatorios sugiere que mejoras en
equipamiento urbano se reflejan directamente en valor inmobiliario y salarios reales. Esto implica que, enpromedio, los arrendatarios no conseguirán los mismos aumentos en ganancias en bienestar porque tendrán
que pagar el diferencial compensatorio completo para aprovechar el equipamiento. En este trabajo,
presentamos los resultados de un experimento con un programa de gasto público en infraestructura
implementado en México del 2009 al 2011 a través del programa Hábitat de SEDESOL. Utilizamos datos
detallados a nivel de hogar y de manzana para medir los impactos sobre tipos específicos de infraestructura
y después usamos las valuaciones inmobiliarias realizadas por profesionales para comparar el valor total dela mejoría del equipamiento urbano con el costo del programa (Greenstone y Gallagher 2008). Nuestro
trabajo se une a un creciente número de estudios que utilizan experimentos para examinar el impacto de
mejoras en infraestructura, tales como pavimentación (González-Navarro y Quintana-Domeque 2016),
nueva construcción (Galiani et. al. 2013) y mejoras de recursos hídricos (Kremer et al. 2011).2*

Contribuyentes correspondientes: McIntosh. School of Global Policy and Strategy, University of California San Diego. 9500
Gilman Drive, La Jolla CA, 92093-0519. Tel: 858 822 1125. Fax: 858 534 3939. Email: ctmcintosh@ucsd.edu. Tito Alegría, El
Colegio de la Frontera Norte, A.C. Km 18.5 Carretera Escénica Tijuana - Ensenada San Antonio del Mar Tijuana, Baja California,
México C.P. 22560, talegria@colef.mx. Gerardo Ordóñez, El Colegio de la Frontera Norte, A.C. Km 18.5 Carretera Escénica
Tijuana - Ensenada San Antonio del Mar Tijuana, Baja California, México C.P. 22560, ordonez@colef.mx. René Zenteno, Universityof Texas at San Antonio, One UTSA Circle, MB 1.410, San Antonio, TX 78249, rzenteno2012@gmail.com. Gracias a Beatriz
Alfaro, Miguel Ángel Ramírez, Camilo Contreras, Mario Jurado, Silvia López, Gabriela Pinillos, Ruth Rodríguez y Wilfrido Ruiz
por su trabajo indispensable en la construcción de la encuesta y los índices, a Thomas Dickinson y Ana Quiroz por su trabajo en el
GIS, y a los participantes en seminarios en CIDE, Claremont-McKenna, CU Boulder, El Colegio de la Frontera Norte, Georgetown,
IFPRI, Stanford, UCSD, USC, UC Berkeley, y el Banco Mundial (World Bank) por sus seriviales comentarios. A los contribuyentes
se les pagó como consultores para realizar esta evaluación del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y la Secretaría deDesarrollo Social del gobierno mexicano (SEDESOL). Le agradecemos al Dr. Javier F. González de California State University
Channel Islands por esta traducción.

1Por largo tiempo, el análisis de los precios de la vivienda urbana se ha considerado en el contexto
del equilibrio general en el cual las localidades se componen de conjuntos que abarcan rentas, salarios yequipamientos (Rosen 1979). Cuando se puede observar la reubicación de trabajadores y firmas exentas
de costos, las diferencias en salarios ajustados por costos registradas en distintas localidades proporcionan
una medida de los bienes públicos disponibles en cada localidad (Roback 1982, Blomquist et al. 1988).
Cuando se mejoran los bienes públicos mediante la inversión pública, tanto los precios inmobiliarios comolas rentas suben, pasándoles la incidencia de los beneficios a los propietarios preexistentes. Estudiamos unprograma que se focalizó en áreas urbanas marginadas sin conflictos en curso respecto a tenencia de lapropiedad. Esto, combinado con las muy bajas tasas para préstamos hipotecarios en México, nos presenta
un ambiente en el cual 80 por ciento de las familias del estudio son los únicos propietarios de sus hogares,
sin saldos de préstamo pendientes. Por lo tanto, lo anterior representa un ámbito para que un programacon impactos positivos genere una real transferencia de riqueza a familias de bajos ingresos a través de este
tipo de inversión infraestructural a escala de barrio. Desde el punto de vista de bienestar economico, laszonas urbanas marginadas pueden estar sujetas a nuevas inversiones en infraestructura precisamente por elhecho de que históricamente han recibido menos atención y servicios (véase Turley et. al. 2013 para un
análisis de evidencia respecto a mejoras de infraestructura en barrios marginados).
Este estudio evalúa el impacto de una inversión de $68 millones de dólares en infraestructura, lacual fue asignada de forma aleatoria a colonias urbanas marginadas en 60 municipios en 20 estados distintos.
Hasta la fecha, este estudio presenta la mayor evidencia experimental a gran escala enfocada en resultados
claves tales como inversiones privadas en el sector de la vivienda, capital social y precios inmobiliarios
agregados. La inversión del programa Hábitat se utiliza principalmente para la construcción deinfraestructura tales como calles, recursos hídricos, drenaje y desagüe, alumbrado público y banquetas, asícomo también centros comunitarios, parques e instalaciones deportivas. Adicionalmente, este estudio utiliza
una encuesta de hogares detallada con resultados en casi 10.000 manzanas urbanas distintas. Los resultados
muestran los beneficios sociales y económicos de la inversión en barrios marginados y ayudan a contribuir
con evidencia sobre los efectos de inversión en infraestructura “a gran escala”.
Los resultados del estudio muestran que las inversiones de Hábitat produjeron grandes mejoras enla calidad de pavimentación de calles, banquetas, guarniciones y alumbrado público. Un índice de la calidad
de la infraestructura, el cual fue definido en nuestro plan pre-análisis (PAP) como nuestro principal
indicador, ve mejoras significativas debido a la intervención. El programa también atrae inversión privada
en las viviendas; los propietarios en las vecindades tratadas están más propensos a instalar pisos de cemento
e inodoros. Usando los datos de la encuesta, mostramos que los alquileres mensuales aumentan $18 dólares
con respecto a una base de $88 dólares, pero es posible que este cálculo sobreestime el efecto causal de la
inversión pública al también incluir los efectos de la inversión privada en el inventario de viviendas.
Intentamos aislar el efecto puro de la inversión pública utilizando valuadores profesionales con el fin deobtener estimaciones de los precios de las parcelas sin edificar como base de referencia de medición inicial
y después al concluir el estudio para las mismas parcelas como referencia de medición final. La valuaciónde cada metro cuadrado de tierra en los barrios tratados aumenta más de $2 dólares por cada $1 dólar
invertido por el programa. Esta estimación es significativamente mayor en comparación a cifras
correspondientes de inversión en infraestructura en los Estados Unidos (Pereira y Flores de Frutos 1999;
Cellini, Ferreira y Rothstein 2010), lo cual sugiere un déficit de inversión en estos barrios de bajos ingresos.
El propósito principal de los diseñadores del programa Hábitat ha sido la construcción de un sentido
de comunidad mediante un conjunto multidimensional de inversiones en oportunidades culturales y2

deportivas para jóvenes y transpirabilidad. A pesar de este énfasis, encontramos un impacto positivo pero
no significativo con respecto a nuestro índice de capital social definido en nuestro plan de pre-análisis.
Aprovechamos los datos de la encuesta de hogares para examinar cuidadosamente el capital social,
realizando un análisis exploratorio no definido por nuestro plan de pre-análisis. Algunos ámbitos, como losde participación y confianza, no se ven mejorados, sin embargo, el grupo de tratamiento evita por completo
el deterioro en seguridad que es observado en el grupo de control. El programa generó una mejora absoluta
en el índice de conducta juvenil que fue consistente con las inversiones en oportunidades comunitarias dedeportes, artes y música. Mientras que el programa no mejora la mayoría de las medidas utilizadas ennuestro índice de capital social (como las muestra el estudio de Ordóñez Barba y Ruiz Ochoa 2015), estos
resultados más endebles sugieren que el programa puede haber posibilitado mejoras importantes en la
seguridad pública.
El estudio procede de la siguiente manera. La Sección I presenta el programa y la estrategia pararecopilar datos; la Sección II presenta las estimaciones del impacto del programa en las variables principales;
la Sección III presenta un análisis secundario y la Sección IV concluye.
I. El Programa Hábitat
A. Descripción del programa
Desde hace varias décadas, las zonas urbanas de México han sido lugares tumultuosos para vivir. La
rápida urbanización combinada con un aumento dramático en tasas de crimen violento le ha puesto granpresión al tejido social (Vilalta 2014, BenYishay y Pearlman 2014). El gobierno federal mexicano creó elprograma Hábitat en el 2003 para proporcionar inversiones en infraestructura en las áreas urbanas
marginadas del país y proporcionar recursos públicos para mejorar la calidad de vida en estas comunidades.
El programa combina focalización de inversiones centralizada y normas aplicables a los gastos con
implementación descentralizada de modo que hace que el programa sea comparable con las intervenciones
de desarrollo impulsado por la comunidad (CDD por sus siglas en inglés; véase Mansuri y Rao 2004 para
un vista general y Chen, Mu y Ravallion 2009 o Casey, Glennerster y Miguel 2012 para ejemplos másrecientes). La premisa del programa es que la inversión simultánea a través de varias dimensiones deequipamientos y bienes públicos de la colonia (infraestructura pública, transpirabilidad, centros
comunitarios, campos deportivos, etc.) pueden sustancialmente mejorar el capital social y el tejido social
que une a las colonias.
Hábitat representa una inyección de fondos federales para proyectos de infraestructura local que
normalmente son proporcionados por los gobiernos municipales. Para poder recibir inversiones de Hábitat,
un polígono debe estar localizado dentro del estado o municipio cuyo gobierno correspondiente esté
dispuesto a cooperar con las normas sobre el reparto de costos de Hábitat (lo cual significa una contribuciónde 50 por ciento por los gobiernos locales para el costo de los proyectos; en nuestros proyectos, losmunicipios proporcionaron el 40 por ciento, los estados el 8 por ciento y los beneficiarios el 2 por ciento)3.
Hábitat define elegibilidad por medio de configuración espacial al usar sistemas de información geográfica
(SIG) para definir un “polígono,” el cual es un perímetro geográfico explícito que traza los lindes de barrios
que cumplen con los criterios para ser incluidos. La definición de un polígono según Hábitat es que es máspequeño que una localidad y no es usado por otros entes gubernamentales. Para ser elegible al beneficio de
Hábitat, un polígono debe: consistir en familias asentadas en áreas urbanas marginadas con concentraciónde hogares en pobreza de al menos el 50 por ciento; estar localizado en ciudades de al menos 15,000
habitantes que tienen un déficit de recursos en infraestructura y de servicios urbanos; y contar con un3

mínimo de 80 por ciento de los lotes de terreno no involucrados en conflictos de derechos de propiedad(estos criterios proporcionarán una importante mejora con respecto a interpretar las implicaciones deprestaciones sociales en nuestros resultados, al presentar un ámbito distinto de propietarios que contrasta
con los programas de titularización de tierras estudiados por Field 2005 y Schargrodsky 2010).
Una vez iniciadas las operaciones de Hábitat en un polígono, dos grupos de actores económicos
trabajan en conjunto para determinar qué inversiones específicas serían necesarias. Oficiales del programa
hacen recomendaciones a la comunidad respecto a los déficits en infraestructura que han observado, y a
través de un proceso impulsado por la comunidad (que incluye oficiales de gobiernos locales y líderes delas colonias), identifican cuáles necesidades son las más urgentes para emprender. Luego, un “ejecutor delproyecto” entrega una propuesta que está sujeta a un conjunto de reglas de operación como, por ejemplo,
que el drenaje se debe instalar o reparar antes de realizar la pavimentación de calles. Los límites de gastos
impuestos por el programa federal rigen los montos que pueden gastarse respecto a elementos específicos,
aunque hay cierta variación del alcance de los gastos per cápita determinada por la escala del proyecto en
ciertos polígonos. Llegado el momento de decidir, se aclara explícitamente que todos los costos demantenimiento serán asumidos por los gobiernos municipales de ahí en adelante.
Mientras que el programa invirtió en una gran variedad de actividades, como centros de desarrollo
comunitario, de capacitación laboral y también de formación en nutrición y salud para madres jóvenes, másde dos tercios de las inversiones de Hábitat se dirigieron a mejorar infraestructura localizada. Esto incluye
inversión en la pavimentación de calles dentro del polígono (48 por ciento de los gastos totales),abastecimiento de agua y alcantarillados (11 por ciento) y la construcción de guarniciones y banquetas para
hacer más amenas las colonias para peatones (4 por ciento). El Cuadro A1 en el Apéndice en línea
proporciona un desglose detallado de los gastos en los 155 polígonos tratados en este estudio y Ordóñez etal. 2013 proporciona una descripción más detallada del programa además de incluir algunas medidas
preliminares del impacto en la infraestructura.
La evaluación aleatoria del programa Hábitat se diseñó en 2008 después de completarse un análisis
del aparejamiento por propensión (propensity-score matching) realizado por Mathematica referente a una
ola previa de inversión de Hábitat del 2003-2004 (Campuzano, Levy y Zamudio 2007). A pesar de que
Hábitat tuvo gastos de 300 millones de dólares en este período de dos años, la investigación anterior mostró
resultados decepcionantes: solo un incremento de 3 por ciento a acceso a alcantarillado y ninguna mejora
respecto al acceso a agua potable o electricidad. No obstante, dado que el estudio usó resultados ya
disponibles a través del censo de México y el Conteo, solo pudo investigar los impactos en la infraestructura,como electricidad y abastecimiento de agua, que ya es casi universal en el país. En este estudio, realizamos
encuestas detalladas de hogares y, por lo tanto, podemos presentar un panorama más amplio sobre los
impactos en la infraestructura local. Mientras que tampoco encontramos fuertes impactos respecto a losresultados generales sobre infraestructura analizados en el estudio de Campuzano, Levy y Zamudio,
encontramos una gama variada de impactos sobre los indicadores referentes a equipamiento e
infraestructura cuyo acceso respecto al período de referencia era menos universal.

B. Diseño del estudio y de la encuesta

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El universo de estudio original consistía en todos los polígonos elegibles dentro del grupo de 65
municipalidades reclutadas para el diseño experimental del estudio de Hábitat en 2008.4 Los polígonos
incluidos en el estudio debían cumplir con dos restricciones adicionales de elegibilidad más allá de lascondiciones estándar para el programa: excluimos municipalidades con solo un polígono y ciudades con
menos de cuatro polígonos (las grandes ciudades en México pueden dividirse en múltiples municipios). La
aleatorización se realizó al nivel de 370 polígonos que cumplían con todos los criterios de elegibilidad para
ser incluidos, con 176 polígonos de tratamiento y 194 polígonos de control. Esto cubre 65 municipalidades
con un promedio de 5.7 polígonos por municipalidad. El experimento utiliza dos etapas de aleatorización(primero la saturación del tratamiento se asignó aleatoriamente a nivel de municipalidad entre 0.1 y 0.9, ydespués el tratamiento fue asignado aleatoriamente al nivel de polígono para corresponder con la saturaciónde las municipalidades con la mayor correspondencia posible). Debido a la poca elegibilidad de coberturadel programa, solo 1 por ciento de superficie total de la municipalidad y 3 por ciento de la población de lasmunicipalidades estudiadas se incluye en los polígonos del estudio. (La Figura 1 contiene el mapa de lamunicipalidad de Tijuana y muestra el tamaño reducido de los polígonos de Hábitat en relación a lasuperficie total de la municipalidad). Esto significa que los resultados obtenidos de la saturación entre
municipios carecen de poder estadístico. Por lo tanto, no nos enfocamos en tales resultados aquí fuera denotar que no se detectaron efectos indirectos fuertes. El Cuadro A2 en el Apéndice en línea muestra la
distribución de polígonos por estado y grupo de tratamiento.
Los instrumentos de recolección de datos para el estudio consisten en encuestas panel a nivel demanzanas y hogares, además de valoración de propiedades por valuadores inmobiliarios profesionales. Paraobtener una muestra aleatoria de manzanas y casas para el estudio, comenzamos por hacer una lista detodas las manzanas del Conteo del 2005 que se encuentran en los polígonos de nuestro estudio. También
incluimos todas las manzanas en polígonos de 100 manzanas o menos y aleatoriamente obtuvimos muestras
de 100 manzanas de polígonos más grandes (solo el 4.3 por ciento del total). Un encuestador capacitado
después completó una inspección visual a nivel de manzana de la condición general de las calles, banquetas
y otras instalaciones públicas. Una familia de cada manzana aleatoriamente recibió una encuesta de hogar,
la cual se realizó en versión larga y corta. La encuesta corta incluyó preguntas respecto a la construcción yequipamientos de la casa, la calidad de la infraestructura local, acceso a instalaciones del barrio, salud ysatisfacción con el ambiente urbano. La encuesta larga incluyó todas estas preguntas y además preguntó
sobre modos de transporte, capital social, victimización de delitos y conducta de adolescentes. Se determinó
aleatoriamente cuáles familias contestarían la versión larga o corta del cuestionario, lo cual resultó en 6,419
cuestionarios largos y 5,065 cuestionarios cortos. Se realizó el uso de estos instrumentos desde marzo a juliodel 2009 para el período de referencia y de enero a marzo del 2012 para el período de seguimiento. Para
hacer representativo el estudio de las poblaciones de los polígonos estudiados, el análisis de los resultados
se ponderó por la cantidad de familias en cada manzana y por el número de manzanas en los polígonosmás grandes.
Lograr medidas precisas de datos de panel del valor de propiedades dentro de un ensayo controlado
aleatorio (ECA; RCT por sus siglas en inglés) en un país sin registros digitales de transacciones es un reto.
Un primer factor es que los incrementos en el ámbito de la inversión privada (instalar pisos de cemento obaños con tubería interior) confunden las medidas de incrementos en los valores de las propiedades tantoporque hay mejoras en el inventario de viviendas mismo por inversiones privadas y también públicas. Los
incrementos en los precios que son impulsados por gastos privados son un efecto causal válido delprograma, pero complican la contabilidad para calcular el rendimiento de cada dólar de la inversión pública.
Un segundo factor se basa en trabajos empíricos recientes que sugieren que las familias mexicanas urbanas
típicamente proporcionan sobrevaloraciones del valor de venta de sus propias propiedades (González5

Navarro y Quintana-Domeque 2009). Para superar el primero de estos problemas, usamos como punto dereferencia las estimaciones de precio de lotes vacíos sin edificación. Por lo tanto, nuestras estimaciones deprecio por metro cuadrado de terrenos sin edificaciones no se ven afectados por cambios en el tipo deinventario de viviendas. Para lograr una estimación de calidad de precios de venta en un ámbito dentro delcual no se registran los precios de venta, usamos valuadores inmobiliarios profesionales del Instituto de
Administración de Avaluos de Bienes Nacionales (INDAABIN).
Estos valuadores proporcionaron estimaciones de cada uno de los 464 lotes sin edificar que se
encontraban a la venta en los polígonos del estudio. Después volvieron a los mismos lotes para elseguimiento y proporcionaron nuevas estimaciones del valor bruto del lote en ese momento (independientede si se les había edificado algo desde la primera estimación). Para cada ronda, los valuadores juntaron
información de ventas comparables y elaboraron estimaciones siguiendo la metodología establecida del
INDAABIN. No se les dio a conocer a los asesores el diseño del tratamiento (es decir, que no sabían si
estaban proporcionando estimaciones en las comunidades de tratamiento o control). Aunque había pocos
lotes sin edificar a la venta al inicio, este análisis muestra el impacto sobre el valor del terreno de modo
preciso y fácilmente interpretable.
El estudio le presentó un plan de pre-análisis (PAP) al gobierno mexicano en el momento que secompletaban las encuestas del período de referencia. Todos los resultados incluidos en ese plan de preanálisis se presentan en este estudio. Entre los resultados se incluyen un índice categórico de infraestructura,acceso a seis tipos específicos de infraestructura (electricidad, agua entubada, desagüe de aguas sucias,
pavimentación de calles, alumbrado, banquetas/guarniciones), el impacto en el índice de capital social y el
impacto sobre el precio de las propiedades. El índice de capital social se construye a nivel de polígono
usando técnicas de análisis de componentes principales sobre los datos de referencia y consta de unpromedio ponderado de 14 preguntas de la encuesta que indaga sobre la participación en grupos de lacolonia; confianza en instituciones sociales, vecinos y miembros del hogar; grado de conocimiento respecto
a organizaciones comunitarias y problemas sociales. Un método de análisis de componentes principales seutilizó para identificar los pesos de cada factor de estos atributos usando los datos del período de referencia,
y los pesos de cada factor se mantuvieron constantes y se utilizaron al analizar los datos finales para
proporcionar una medida de panel de cambios en el capital social dentro de cada polígono para las dos
rondas de la encuesta. El estudio de Ordoñez Barba y Ruiz Ochoa del 2015 presenta de modo más detallado
la construcción del índice. Utilizando una estrategia de diferencias-en-diferencias, ese estudio muestra que
hay un incremento pequeño e insignificante en el índice de capital social. No obstante, el índice estaba
ponderado hacia la participación grupal y cohesión social, resultados que no mostraron efectos delprograma. El único resultado significativo reportado en ese estudio es respecto a “confianza entre vecinos,”una pregunta que incluía la disposición de ofrecerse mutua protección. En esta sección mostramos que lasvariables que abarcaban delitos cometidos por personas desconocidas y la mala conducta de adolescentes,
datos que no se incluyeron en el índice, en realidad sí demostraron mejoras considerables como resultadodel programa.
Para ambas fases del estudio, analizamos los impactos utilizando promedios a nivel de polígono,
ponderados por su población. También se incluyen efectos fijos a nivel de polígono y agrupación de errores
estándar a nivel municipal para tomar en cuenta tanto la autocorrelación espacial como el efecto delcomponente de diseño a nivel municipal que surge del diseño de saturación aleatoria.
C. Atrición y balance6La evaluación de panel se realizó a nivel de casa individual (no a nivel de hogar) para captar loscambios de atributos de las edificaciones.5 Este estudio principalmente considera los resultados de la
infraestructura a nivel de la residencia, no del residente. Por lo tanto, intentamos realizar la encuesta en lamisma casa como medición de referencia. Si durante el seguimiento los equipos realizando las encuestas
no encontraban a la misma familia, tenían instrucciones para primero realizar la encuesta con los nuevos
residentes de dicha casa para proporcionar un análisis de panel sobre los cambios realizados en esa
edificación específica. Si no se encontraban residentes en esa misma casa, debían realizar una muestra deotra casa y otra familia en la misma manzana de forma aleatoria. Siempre verificamos si la familia que
completa la encuesta es la misma en el período de referencia que en el período final, por lo cual se aborda
la migración tanto como un resultado de interés como también un factor de confusión al medir resultados
tales como el capital social a nivel familiar.
La muestra del análisis comienza con 10,670 observaciones en el período de referencia a nivel
familiar. El Cuadro A3 del Apéndice en línea proporciona un diagrama CONSORT de atrición ocurrida
durante el transcurso del estudio. Dos factores distintivos hicieron que se perdieran observaciones delestudio. Primero, surgieron problemas de implementación en 5 de los 65 municipios originales en lamuestra (los gobiernos municipales no cumplieron con los requisitos de contribuciones correspondientes)6.
Dado que Hábitat no pudo tratar los polígonos de estos municipios, se removieron totalmente del estudio,
tanto del grupo de tratamiento como del grupo de control. Esto causó que se perdieran 748 observaciones,
casi el 7 por ciento de la muestra. Segundo, al formar el análisis de panel a nivel de manzana, se perdieron
220 observaciones. El conjunto de datos que se utilizó para el análisis consiste en 19,417 encuestas familiaresde panel que proporcionan dos períodos de datos a nivel de manzana. También, se notan dos modos
adicionales de sustitución que no causan atrición en el estudio pero que sí alteran la interpretación de los
impactos. Para empezar, hubo 17.6 por ciento de casas individuales en el período de referencia dentro delas cuales los encuestadores no encontraron a ningún residente con quien realizar la encuesta al hacer
seguimiento. Por lo tanto, se sustituyó la casa del período de referencia con otra casa en la misma manzana.
En 25.7 por ciento de los casos en los cuales los equipos lograron localizar la misma casa, la familia que enel momento habitaba la casa había cambiado desde el período de referencia, y por eso, la encuesta de lafamilia (pero no de la casa) se sustituyó.
La Tabla 1 examina si estos cuatro tipos distintos de atrición tienen alguna correlación con el
tratamiento. En las columnas 1-2, se comienza con una muestra de manzanas habitadas y se examina la
atrición causada por dejar fuera las cinco municipalidades que no se pudieron tratar. Mientras que esta
atrición representa una gran parte de la muestra original, no parece haber correlación sistemática entre elestado original de tratamiento y los polígonos en los cuales Hábitat logró aplicar el tratamiento. Las
columnas 3-4 examinan la atrición causada por el éxito de los equipos de campo de El Colegio de la Frontera
Norte (COLEF) al realizar la encuesta panel a nivel de manzana. La atrición total a nivel de manzana fue
baja (se logró evaluar el 98.5 por ciento de las manzanas posibles) y parece estar balanceada de modo
semejante por el tratamiento. Al analizar el éxito de los equipos de campo primero en localizar la misma
casa (columnas 5-6) y después la misma familia (columnas 7-8), empezamos a ver evidencia de diferencias
significativas entre el tratamiento y el control. La probabilidad de no poder encontrar ningún residente en
una casa evaluada en la medición inicial es el 3.6 por ciento menos en el tratamiento que en el control, pero
es insignificante en las columnas 5-6. Sin embargo, una vez que examinamos la tasa de rotación de lasfamilias que contestaron la encuesta, vemos que los barrios de intervención tuvieron tasas
considerablemente más bajas de pérdida de residentes. En más de un cuarto de las casas que fueron
evaluadas por el panel hubo un cambio de residente en los tres años que se realizó el estudio, lo cual indica
una tasa muy alta de pérdida. Más importante aún, el tratamiento tuvo un gran efecto en la tasa de rotación;7

en los barrios tratados, esta tasa bajó 7 puntos porcentuales, un cuarto menos que la tasa observada en losgrupos de control. Mientras que nos interesa la atrición para el análisis básico del impacto en la
infraestructura hasta la columna 4, más adelante, al analizar los cambios de inversión privada y capital social,
discutimos las diferencias que encontramos con respecto a la rotación familiar.
La Tabla 2 examina la comparación entre grupos de tratamiento y de control durante el período dereferencia en la muestra de análisis. Para esto, en el panel A se utilizan las preguntas de la encuesta corta
sobre infraestructura pública, mientras que en el panel B se usan las preguntas de la encuesta larga sobre
servicios de salud, transporte y capital social. El experimento se estratificó por nivel de acceso a servicios deagua y electricidad, y por lo tanto el balanceo en estas categorías es excelente. En conjunto, las variables deinfraestructura parecen estar muy bien balanceadas y, efectivamente, todas las distintas especificaciones deimpacto (análisis de posintervención, fuesen de una diferencia, diferencias-en-diferencias o efectos fijos por
polígono) llegan a conclusiones de impactos similares. La única evidencia de desbalanceo se encuentra enel índice de capital social, el cual es considerablemente más bajo en el grupo de control que el detratamiento. En la Sección III analizamos este posible desbalanceo en las variables de capital social ydiscutimos cómo afectan nuestra interpretación.
II. Análisis principal
A. Impacto en la infraestructura pública
La Tabla 3 presenta los resultados principales del impacto en la infraestructura pública. La primera
columna muestra el impacto en el índice principal de infraestructura (la suma de las variables específicas deinfraestructura) y encuentra un impacto de 0.135, significativo al 99 por ciento. Esto implica un incremento
de 8 por ciento sobre el promedio de referencia de 2.7. Al compararse con el incremento observado en elíndice del grupo de control (que fue 0.115), este efecto de intervención sugiere una mejora de más del doble
en el índice total a través de los tres años del estudio. Después examinamos las variables utilizadas en la
estratificación de la aleatorización: disponibilidad de agua entubada, alcantarillado y alumbrado eléctrico.
Todas estas variables presentan promedios de referencia del grupo de control de 82.9 por ciento paraalcantarillado a 98.9 por ciento para electricidad. Las estimaciones de impacto de tratamiento para todos
estos resultados son pequeñas e insignificativas: el acceso al alcantarillado aumenta solo un poco más de 2
por ciento y las mejoras al acceso al agua entubada y al alumbrado eléctrico son aproximadamente dos
décimas del uno por ciento.
Cuando examinamos tipos de infraestructura para los cuales el acceso durante el período dereferencia era menos universal, se notan fuertes efectos significativos. Se ven mejoras importantes en
alumbrado público, banquetas, guarniciones y pavimentación de calles. La proporción de casas con
banquetas en su frente era 59 por ciento durante el período de referencia, subió a 62.5 por ciento en laobservación de seguimiento en el grupo de control, e incrementó a casi 70 por ciento en el grupo detratamiento. En contraste con el grupo de control, los avances en pavimentación de calles fueron más deldoble, se triplicaron los proyectos de construcción de banquetas y la construcción de guarniciones seincrementó casi por un factor de cinco. La proporción de manzanas con alumbrado funcional se mantuvo
sin cambios en 55.5 por ciento en el grupo de control, pero incrementó 7 puntos porcentuales en el grupo
de tratamiento. Cuando ponderamos el análisis por número de manzanas en lugar de número de habitantes
en cada polígono, los resultados son muy similares. En los análisis sin ponderar, los impactos se reducen8aproximadamente 50 por ciento. La implicación es que los impactos fueron mayores en los polígonos más
grandes.
Por lo tanto, el programa logró realizar efectos substanciales en ciertos atributos de las colonias como
pavimentación y transpirabilidad, los cuales no eran universales durante el período de referencia; mientras
que hubo un efecto más modesto con respecto a la infraestructura de servicios públicos básicos para loscuales el acceso ya era mucho mayor. El proyecto Hábitat gastó $68 millones de dólares para construir la
infraestructura cuantificada en la Tabla 3, lo cual sugiere que al hacer una inversión media de $567 porfamilia, el programa efectivamente logró generar mejoras significativas en la calidad de infraestructura básica.
A. Impacto en la inversión privada
El aumento de inversión pública inducido por el experimento de Hábitat crea un ambiente
interesante para investigar complementariedades entre la inversión pública y la inversión privada. El
programa instala recursos públicos en comunidades con un déficit anterior de inversión en infraestructura,
pero en las cuales los derechos de predio son considerables (Véase Janvry et al. 2015 con respecto a las
mejoras de derechos de predio en México). Además, 84.4 por ciento de las familias en la observación inicial
de medición reportaron ser propietarios de sus hogares y 74 por ciento son los únicos propietarios (obtener
financiamiento hipotecario es difícil en barrios pobres en México, aun con un título de propiedad
documentado). Por tanto, parece haber un ámbito sustancial para que el valor creado por equipamientos
debido a las inversiones del programa Hábitat pasen a las manos de los residentes de estas colonias.
Investigamos esta interacción entre la inversión privada y la inversión pública al examinar las inversiones
privadas en el inventario de viviendas de las colonias tratadas por Hábitat.
La Tabla 4 proporciona evidencia de las complementariedades entre la inversión privada y la
inversión pública. Todos los efectos son positivos y hay mejoras significativas que se les hacen a los pisos yla tubería de las viviendas tratadas, lo cual sugiere que la inversión pública está estimulando la inversión
privada. El único coeficiente negativo se refiere al uso de un sistema séptico, por el hecho de que es una
alternativa inferior a estar conectado al alcantarillado, y sugiere una expansión del uso de la infraestructura
centralizada. En estas viviendas, es significativamente más probable que las familias hayan instalado pisos decemento y que tengan inodoros funcionales. La mejora con respecto a la tubería interior es particularmenteinteresante dado que no vimos impactos significativos relacionados a servicios de alcantarillado en la Sección
IIIA; en este caso, la inversión privada parece haber sobrepasado las mejoras cuantificables en la
infraestructura pública. Las tasas de propiedad de la vivienda en la intervención subieron el 2 por ciento,
aunque esta diferencia no es signficativa. El coeficiente referente a obtener una hipoteca de un banco
privado es muy pequeño en su magnitud absoluta, pero casi llega a ser significativo. La penúltima columna
de la Tabla 4 muestra el impacto sobre las rentas que afecta al 16 por ciento de familias no propietarias desus hogares. Indica un incremento sustancial de $17 dólares por mes en sus rentas, el cual es un aumentode casi 20 por ciento más que la renta media de $88 mensuales encontrada en el período inicial para elgrupo de control.
Dado que la tasa de rotación entre las dos rondas de la encuesta bajó del 39 por ciento en el grupo
de control a 30 por ciento en el grupo de tratamiento, nos preguntamos si esta tasa menor de rotación en sí
misma podría ser una explicación para tener mayor intención de invertir en las viviendas y también la razón
por el leve aumento en propiedad de viviendas e hipotecas. Podemos entender hasta qué punto la rotación
diferencial puede ser un mecanismo para el efecto de tratamiento al realizar dos series de regresiones.
Primero, podemos examinar hasta qué punto diferían las viviendas en que se encontraban nuevos residentes
9

en la Ronda 2 de las que no tuvieron cambios--es decir, los mismos residentes que estuvieron durante elperíodo entero del estudio. Segundo, podemos aislar las regresiones y estimar los efectos del tratamiento
solo para el grupo que se quedó y para el grupo que se mudó. Estas comparaciones de sub-grupos son
endógenas y contienen sesgo de selección (Angrist y Pischke 2009), pero si ambos de los sub-grupos ven
resultados similares al efecto total del tratamiento, el impacto del programa no puede surgir como resultado
de la selección endógena de un grupo o el otro. La Tabla A4 del Apéndice en línea muestra que si bien las
familias que se mudan durante el estudio son más propensas a terminar en viviendas de menor calidad ymenos propensas a ser propietarias de sus hogares, el efecto del tratamiento del programa en el grupo que
se quedó y el grupo que se mudó es bastante similar. Esto indica que el programa tiene un impacto en lacalidad de las viviendas que es independiente del efecto sobre el período de residencia. En general, losgastos públicos que pasaron mediante el programa Hábitat parecen haber producido un incremento
significante de inversión privada en el inventario de viviendas.
B. Impacto en el capital social
La columna 11 de la Tabla 4 da una estimación del impacto del programa sobre nuestro índice decapital social definido en nuestro plan de pre-análisis. Recordando que había alguna evidencia de desbalanceen esta variable, debemos proceder con cautela al interpretar los impactos. Se presenta aquí la estimaciónde los efectos fijos a nivel polígonos de nuestro plan de pre-análisis que muestra un efecto insignificativo ymuy pequeño en términos absolutos (una mejora de 2.5 por ciento en relación al promedio de referencia
inicial en el grupo de control). Una parte adicional del estudio (que no se muestra aquí) realiza un análisis
de una diferencia (single-difference) y un análisis de covarianza (ANCOVA) de este resultado y de modo
similar encuentra efectos pequeños e insignificativos. Esto significa que tres modos cualitativos distintos detratar este desbalance en el período de referencia (diferenciar, ignorar, o controlar) llegan a la misma
conclusión: que el índice de capital social definido en nuestro plan de pre-análisis no respondió altratamiento. En la Sección III, indagamos los efectos en el capital social con más detalle.
C. Impactos en el valor inmobiliario de los predios
Ahora seguimos un análisis del impacto del programa sobre el valor inmobiliario de los predios.
Utilizamos una valuación profesional de lotes sin edificar para calcular un efecto que no toma en cuenta las
mejoras en el inventario de viviendas impulsadas por la inversión privada. De los 342 polígonos dereferencia utilizados en este análisis, en la observación de referencia poco más de 40 por ciento tenían lotes
sin edificar a la venta. El polígono promedio durante el período de referencia tenía 1.25 lotes a la venta,
habiendo un máximo de 23 lotes por polígono. La muestra nos brinda 437 lotes localizados en 138
polígonos. La columna 1 de la Tabla 5 nos muestra que estas colonias no son representativas del estudio en
su totalidad ya que son más grandes y más pobres que las colonias medias del estudio. Sin embargo, laselección de muestra en el análisis inmobiliario que surge de los polígonos en los cuales por lo menos unlote estaba a la venta está balanceado en polígonos de tratamiento y de control, y el promedio de referencia
a nivel polígono de precios medios por metro cuadrado en esta muestra con atrición son comparables entre
el tratamiento y el control. Por consiguiente, nuestro análisis de precios inmobiliarios se lleva a cabo con un
sub-grupo no representativo (el inventario de lotes vacíos a la venta en el período de referencia), pero parece
estar bien balanceado e internamente válido.
El conjunto de mejoramientos considerables en la infraestructura local, la menor rotación
residencial y los incrementos en la inversión en el inventario de viviendas sugieren que los barrios detratamiento pueden haber visto una mejora en los valores de equipamiento doméstico. Los incrementos
10significativos de rentas en los barrios de tratamiento proporcionan una evidencia inicial que se están
capitalizando estos mejoramientos en los precios inmobiliarios. Los precios inmobiliarios actuales deberían
capitalizar el valor neto actual por la entrada de equipamientos provenientes de la infraestructura mejorada
y por tanto brindar un modo particularmente interesante de comparar los costos netos de una intervención
con los beneficios netos experimentados por los residentes. Por las altas tasas de propietarios de vivienda
en las colonias de Hábitat, es probable que los incrementos en el valor inmobiliario se traduzcan
directamente a mejoras al patrimonio familiar de los residentes. Hasta el punto de que la inversión pública
brinde incrementos a la valuación de precios inmobiliarios mayores que la suma de la inversión misma, losresidentes se beneficiarían de pagar impuestos para realizar tales inversiones. La presencia de unrendimiento neto positivo podría sugerir que no se aprovecharon completamente los beneficios monetariosdel programa y apunta hacia una fricción en la economía política con respecto a la prestación de servicios
de infraestructura.
Cuando nos enfocamos en los impactos de diferencias-en-diferencias en la Tabla 5, vemos mejoras
sustanciales relacionadas a los precios, las cuales son inducidas por el tratamiento. La columna 6 incluye losbeneficios fijos a nivel municipal y pondera el análisis mediante el número de hogares representados en
cada lote a nivel de polígono. Al comparar el valor de $86.11 por metro cuadrado observado en el grupo
de control durante el período inicial y una apreciación real de $3.02 en el grupo de control entre el 2009 y
el 2012, se nota que el efecto del tratamiento del programa fue de un valor adicional de $5.76 por metro
cuadrado, lo cual significa que el grupo de tratamiento tuvo una tasa real de apreciación que fue casi el triple
en comparación al grupo de control. Esto corresponde a un impacto de aproximadamente 0.5 con respecto
a la desviación estándar de 11 correspondiente al cambio de precio en el grupo de control. La Figura 2
muestra la función de distribución acumulada (CDF) en los cambios reales de precios de propiedades en
los polígonos de tratamiento y de control, los cuales demuestran que las mejoras en el tratamiento dominan
estocásticamente en primer orden el grupo control. Estos impactos son importantes y sugieren una
apreciación causal absoluta de 6.5 por ciento con respecto al precio contrafactual (la cifra final del grupo decontrol). En comparación, González-Navarro y Quintana-Domeque (2016) encuentran impactos
documentados inducidos por la pavimentación de calles entre 9 y 16 por ciento, según la valuación
inmobiliaria profesional. Esto sugiere que nuestra estimación puede estar dentro de una gama razonable,
dado que la estimación de González-Navarro y Quintana-Domeque proporciona efectos medios locales detratamiento (LATE) de la pavimentación de la calle ya terminada, mientras que nuestra estimación se basa
en una intención de tratar que corresponde a una colonia donde se estaba realizando la inversión.
¿Son robustas estas estimaciones? Dado el carácter explícitamente no representativo de la muestra
de valuación, es razonable preguntarse si estas estimaciones son externamente válidas a la muestra entera
de lotes abarcada por este estudio. Como modo de sondear esto, estimamos un modelo de selección basado
en la muestra entera de polígonos, utilizando un conjunto de covariables medias en el período inicial parapronosticar la probabilidad de que aparezca cada polígono en la muestra inmobiliaria. Con esta valoración,
podemos realizar una ponderación con la probabilidad inversa para corregir nuestras estimaciones e incluir
determinantes de selección observables en la muestra inmobiliaria (Wooldridge 2002). Los resultados deeste ejercicio se encuentran de las columnas 7 a 10, que primero muestran los resultados sólo utilizando lasponderaciones de atrición estimadas y después el producto de las ponderaciones de atrición con lasponderaciones de población anteriores. Los resultados no son susceptibles a estas correcciones, lo cualsignifica que los impactos de cambios de precios en polígonos propensos a la valoración no son distintos
que los impactos en polígonos menos propensos a haber producido una valoración. Cabe señalar que
mientras la variable para rentas es seleccionada y susceptible en distintos modos que el análisis inmobiliario,
indica una apreciación del 19 por ciento en su valor total. Estos datos refuerzan nuestra seguridad que hubo
11

impactos importantes en los precios en la muestra en su totalidad, a pesar del hecho que ambas mediciones
de valor que utilizamos provienen de muestras seleccionadas.
Tal vez la manera más significativa de contextualizar las cifras de impacto es considerar que lospolígonos de tratamiento contienen 118,491 lotes con un promedio de 218 metros cuadrados cada uno,para una cifra total de 25.9 millones de metros cuadrados de propiedad. Si el efecto marginal de $5.76 por
metro cuadrado se aplica a todas las propiedades habitadas en los polígonos de tratamiento, el incremento
de valor total es $150 millones, más del doble de los $68 millones invertido por los tres niveles de gobierno
al programa. Podemos utilizar las estimaciones (relativamente conservadoras) sobre los impactos de lacolumna 6 de la Tabla 5 para hacer diversas afirmaciones: tenemos 96 por ciento de confiabilidad de que
el beneficio es positivo, el 64 por ciento de confiabilidad de que la relación beneficio-costo es mayor a uno,
y podemos tener el 95 por ciento de confiabilidad de que la relación beneficio-costo cae entre -0.35 y 4.65.
El último renglón proporciona los p-valores de la prueba F que muestran que la relación beneficio-costo es
mayor a 1 (lo cual significa que el efecto del tratamiento es mayor a $2.62, el monto gastado por metro
cuadrado por el programa). Estas varían de 0.36 en la estimación conservadora de la columna 6 a 0.08
(que indica confiabilidad a niveles de 90 por ciento) en la especificación de la columna 9 que incluye
ponderación por atrición. Debido a la inversión de Hábitat, las residencias promedio se habrían apreciado$1,157 del 2009 al 2012, mientras que se les habría invertido $574. Por tanto, aun utilizando nuestras
estimaciones más conservadoras, cada dólar de dinero público invertido en mejoramientos deinfraestructura en un polígono produjo más de dos dólares de mejoras para el valor privado del terreno
encontrado ahí.
III. Análisis secundario
Ahora analizamos los resultados definidos en nuestro plan de pre-análisis con dos formas de análisis
secundario más detallados. Primero, examinamos las implicaciones de nuestros resultados en relación a la
migración. Dada las tasas altas de rotación residencial, nos preguntamos ¿quién se muda? ¿En qué tipos debarrios se nota más el declive de rotación residencial debido a los efectos del programa? ¿Puede que los
impactos relacionados a la inversión o capital social sean impulsados por las tasas diferenciales demigración? Segundo, analizamos la dimensión de capital social del programa. Mientras que el índice decapital social definido en nuestro plan de pre-análisis no mejoró de modo significativo como resultado dela intervención ¿hubo alguna dimensión medida por nuestro instrumento de encuesta que sí ha mejorado?
A. Entendiendo la disminución en la rotación residencial
Hay décadas de teoría documentada sobre la fijación de precio de servicios y equipamiento quesugieren que equipamientos públicos en las colonias brindarán beneficios netos de bienestar para
propietarios de viviendas, pero que podrían tener efectos más ambiguos para los arrendatarios. Por lo tanto,
nos interesa entender si la disminución total de movilidad está encubriendo una aceleración con respecto ala rotación de arrendatarios. Además, si la partida de arrendatarios está ocurriendo desproporcionadamente
al nivel más bajo del mercado, lo que sería evidencia de que los efectos de gentrificación están desplazando
a arrendatarios de bajos ingresos.
Para examinar estas preguntas, dividimos la muestra inicial de estructuras según el siguiente criterio:si eran arrendatarios los residentes en el 2007 (11 por ciento de las familias arrendaban en el período inicial,
72 por ciento eran los únicos propietarios y el resto estaba pagando hipoteca o tenía algún otro arreglo).
Las columnas 1 a 5 de la Tabla 6 muestran el efecto del tratamiento del programa sobre la tasa de rotación12

posterior en estas dos muestras. Mientras que la tasa de rotación en el grupo de control es mucho más altapara arrendatarios (58 por ciento versus 37 por ciento para los no arrendatarios), el impacto del tratamiento
con respecto a la disminución de rotación es sumamente parecido, una disminución de un poco más de 9
puntos porcentuales en ambos casos. Esta evidencia inicial es reconfortante e indica que Hábitat no estállevando a que los arrendatarios sean desplazados en masa; en realidad, el programa estabiliza los patrones
residenciales tanto para propietarios como para arrendatarios
Las inquietudes con respecto a la gentrificación también se pueden abordar al examinar si eltratamiento lleva a una rotación desproporcionada de residentes en los niveles más bajos del mercado deviviendas. Para examinar esto en mayor detalle, realizamos un análisis de interacción para entender en qué
tipos de polígonos y hogares logra el programa reducir más la tasa de rotación. Para captar la heterogeneidad
utilizando niveles iniciales de patrimonio y capital social, utilizamos el índice de infraestructura a nivel
manzana y el índice de capital social a nivel de polígono. Por separado construimos un índice de referencia
de valores de propiedades para propietarios y arrendatarios. Para los propietarios, usamos la valoración
media profesional realizada por INDAABIN de valor por metro cuadrado en el polígono más cercano
disponible. Como referencia para los arrendatarios, utilizamos los montos reportados para rentar cadapropiedad. De ahí, se realizan regresiones lineales de probabilidad que explican un indicador binario derotación residencial entre el 2009 y el 2012 y usan la variable dummy del tratamiento, los valores dereferencia de estas covariables y sus interacciones como variables explicativas. Este análisis de interacción
revela patrones bastante divergentes para propietarios y arrendatarios. Los valores de las variables sininteracción son positivos para los propietarios, pero los resultados de interacción son negativos. Esto implica
que sin el programa hay más rotación de propietarios en colonias más prósperas, pero que el programa
invierte este fenómeno y tiene gran eficacia en lograr que los propietarios en colonias más prósperas sequeden. Para los arrendatarios, todos los patrones se invierten; en general, hay más rotación de arrendatarios
en colonias más pobres, pero el programa es particularmente eficaz en lograr que se queden arrendatarios
en propiedades de bajo valor. Estos resultados son reconfortantes en varias dimensiones. El programa nosolo mejora la estabilidad residencial, sino que también la mejora entre arrendatarios y los mejoramientos
más notables ocurren entre los arrendatarios de las viviendas de precios más bajos. Durante el período detres años del estudio, no encontramos evidencia que haya gentrificación problemática.
B. Indagando más los impactos sobre el capital social y el crimen
Como explicamos en la introducción, la posibilidad de mejorar el capital social de comunidades endesventaja socioeconómica era un objetivo explícito en el diseño del programa; la idea era que mientras quelas municipalidades mayormente construyen infraestructura, las inversiones coordinadas de Hábitat en una
amplia gama de actividades lograría construir mayor sentido de comunidad. Mostramos en la Tabla 4 queel indicador básico de capital social que definimos en nuestro plan de pre-análisis no se vio afectado
mayormente por el programa, pero que el estudio sí incluía una encuesta valiosa con la cual ahora realizamos
un análisis más minucioso de los resultados con respecto al capital social. El índice en nuestro plan de preanálisis se componía de elementos que miden participación en organizaciones sociales, acceso a información
y nivel de confianza entre los vecinos. No incluía otras dimensiones abarcando la victimización de delitos oel comportamiento de adolescentes, aunque sí se lograron captar en la encuesta. Para juntar todos losdominios de la encuesta, seguimos a Kling et al. (2007) al construir cuatro subíndices sobre capital social;
los primeros dos (participación y nivel de confianza entre vecinos) están compuestos de dimensiones que
se incluyen en el índice de capital social general, mientras que los otros dos (seguridad y comportamientode adolescentes) consta de preguntas no incluidas en el índice original.7

13

El panel A de la Tabla 7 muestra los impactos básicos de diferencias-en-diferencias del programa
sobre estos cuatro índices de capital social. Una de las primeras características de estos resultados que llamanla atención es el deterioro del capital social total que se observó en las dos rondas de la encuesta. Cualquierimpacto se debe considerar dentro del contexto de los problemas con que se enfrentaba el México urbano
entre el 2009 y el 2012. Los primeros dos índices, compuestos de la mayoría de las variables del plan depre-análisis, no muestran cambios significativos. El índice de participación baja ligeramente y mientras queel índice de confianza muestra una mejora de 0.13 de desviación estándar, no es significativa. Sin embargo,
al enfocarnos en los índices de seguridad y de comportamiento de adolescentes, cambia el panorama. Con
referencia al declive de 0.28 de desviación estándar del valor medio en el índice de seguridad, el programa
logra un impacto de 0.247, significativo al 95 por ciento. Esto sugiere que el tratamiento les permitió a estas
comunidades mantenerse estables mientras que las comunidades de control se deterioraron. El índice decomportamiento de adolescentes no muestra el mismo declive total entre el 2009 y el 2012, pero los
impactos en este caso también son relativamente grandes (desviación estándar de 0.164) y significativos. Porlo tanto, parece ser que, mientras que el programa no cambió los resultados sobre el cual estaba basado elíndice del plan de pre-análisis, sí tuvo un impacto importante en la seguridad y las oportunidades parajóvenes.
Dado el gran impacto en la rotación residencial que presentamos anteriormente, es importanteinvestigar si estos impactos sobre el capital social surgen a raíz de cambios en movilidad o porque mejoraronlos resultados para un grupo particular de personas. Para comprender con más claridad esta pregunta, el
panel B de la Tabla 7 separa la muestra en dos esquemas: uno para quienes cambiaron de vivienda entre el2009 y el 2012 (el grupo que se mudó) y otro para los que no cambiaron de vivienda (el grupo que
permaneció). Comenzando de nuevo con las tendencias temporales, notamos que en su totalidad loscambios en los índices de capital social son similares para ambos grupos con la excepción del índice decomportamiento de adolescentes, que mejoró para los que se mudaron y se deterioró para los que
permanecieron. Al enfocarnos en los impactos, vemos que el impacto significativo con respecto a lasdimensiones de seguridad y comportamiento de adolescentes está confinado al grupo que permaneció yque no hay impacto para el grupo que se mudó. Este grupo es seleccionado de modo endógeno, lo cualsignifica que los resultados promedios entre los que permanecieron están sujetos a márgenes intensivos y
extensivos del programa. Estos resultados sugieren que se abren tres vías para los impactos en seguridad y
comportamiento de adolescentes: un efecto de selección que mejora el resultado al disminuir la proporcióndel grupo que se muda, un impacto causal dentro del grupo que permaneció y un efecto de segundo gradoa raíz de incrementar la proporción de personas en las cuales se encuentran efectos de tratamiento más
considerables. Los resultados en el Panel B no se deben interpretar como efectos directos causales en el
sub-grupo, pero si ayudan a proporcionar algo de contexto con respecto a los mecanismos por los cuales
pasan los efectos del tratamiento.
Sometemos estos resultados sobre el capital social a dos pruebas de robustez; la primera que
examina el problema de inferencia múltiple y el segundo el desbalance que se encuentra en el índice decapital social que vemos en la Tabla 2. Un modo de examinar el problema de inferencia múltiple seencuentra en la Tabla 5 del Apéndice en línea que muestra los resultados para algunas variables claves ysubyacentes relacionadas al capital social que componen los índices que utilizamos (el índice de nivel deconfianza entre vecinos, las columnas 2-4 aparecen en el índice de seguridad y las columnas 5-8 en el índicede comportamiento de adolescentes). Nuestro efecto marginal de -0.152 relacionado al número de asaltos
en el último año indicaría que las 118,000 familias en los polígonos de tratamiento sufrieron 18,000 asaltos
físicos menos como resultado del programa. Aun siendo altamente significativos, estos resultados necesitan
ser corregidos por razones de inferencia múltiple al haberse seleccionado de un conjunto mucho más

14amplio de variables de capital social (Casey, Glennerster y Miguel 2012; Humphreys, Sánchez de la Sierra
y van der Windt 2013). En la parte inferior de la Tabla 5 del Apéndice en línea, por tanto, ilustramos varias
maneras de penalizarnos por este modo de seleccionar al utilizar los valores de q agudizados de la tasa defalso descubrimiento de Anderson. En el primer renglón del panel inferior, presentamos los valores de q(comparables a los valores de p que se reportan en el panel superior de la tabla) cuando corregimos
aplicando pruebas de hipótesis múltiples en las nueve variables presentadas aquí. En el segundo renglón,
corregimos usando esas nueve variables presentadas aquí y añadiéndoles todas las variables utilizadas paraconstruir el índice de capital social. En el tercer renglón, corregimos usando todas las variables posibles para
capital social, un total de 70 variables. Los resultados sugieren que cuando examinamos los impactos sobrelas sub-variables que componen los cuatro dominios de capital social que se presentan en la Tabla 7 ycorregimos con enfoque en la inferencia múltiple, solo las variables que describen la participación deadolescentes en música y deportes (un área en la cual Hábitiat invirtió directamente) se mantienen
significativas.
Otra prueba de robustez es preguntar si el deterioro dramático experimentado en el grupo de control
y los resultados estables del grupo de tratamiento podrían surgir de un desbalance en vez del efecto de untratamiento que previno que las cosas empeoraran. Para examinar esto, primero calculamos los cambios
entre la ronda 1 y la ronda 2 que se observaron para nuestras mediciones de índice y después aplicamos
una regresión al grupo de control. Explicamos estos cambios usando una serie de covariables de medición
de referencia. Los coeficientes de esta regresión se usan para pronosticar cambios tanto del tratamiento
como del control, y podemos examinar el balance de estos cambios pronosticados. La Tabla 6 del Apéndiceen línea muestra que todos los resultados fundamentales que se utilizan en este estudio parecen estarbalanceados con respecto a pronosticar cambios, con la excepción de los dos índices significativos de capitalsocial: la seguridad y la confianza. Para cada uno de estos resultados, vemos que los atributos de referencia
para las comunidades de tratamiento nos habrían predispuesto de todos modos a esperar mejoramientos
comparado a las comunidades de control, aun con la ausencia de cualquier efecto de tratamiento. No
obstante, cuando comparamos la magnitud de este desbalance pronosticado con los coeficientes de impacto
en la Tabla 7, vemos que el impacto es sustancialmente mayor que el desbalance pronosticado; 0.0247
versus 0.0993 para seguridad y 0.164 versus 0.072 para jóvenes. Sin embargo, ninguno de los efectos
medidos sería significativo en relación al desbalance pronosticado y, por consiguiente, tanto las correcciones
de inferencia múltiple y el ajuste por desbalance presentan cierto escepticismo a nuestra interpretación delos impactos relacionados al crimen y el comportamiento de adolescentes.
¿Dónde nos deja esto respecto a la interpretación de esta política? Mientras que estos resultados
son ambiguos, sí encontramos impactos respecto a un conjunto coherente de resultados de seguridad
pública que tienen un vínculo lógico a la inversión de Hábitat en alumbrado público y banquetas, tantocomo centros comunitarios con la meta de darles a los adolescentes salidas constructivas. Dado el tremendo
enfoque en el incremento de delitos violentos en México en la última década (Dube, Dube y García-Ponce
2013; Molzahn, Ríos y Shirk 2012), sus vínculos al bienestar económico de los ciudadanos (BenYishay y
Pearlman 2014; Enamorado, López-Calva y Rodríguez-Castelán 2014) y la falta de opciones en políticas
fiables para lidiar con ello (Phillips 2015), evidencia de nuevos mecanismos para mejorar la seguridad
pública, aun solo siendo sugestiva, se aprecia. Por lo tanto, presentamos estos resultados entendiendo queestos hallazgos son intrigantes, pero especulativos, y que deben investigarse más. Si se toman tales hallazgos
al pie de la letra, este estudio sugiere que invertir en la transpirabilidad en los barrios e infraestructura
comunitaria que brinda salidas constructivas para jóvenes pueden tener impactos considerables para mejorar
la seguridad pública.

15

IV. Conclusión
Este estudio presenta los resultados de un experimento a gran escala en el cual el gobierno federal
mexicano mejoró la calidad de la infraestructura en colonias urbanas de bajos ingresos. Examinamos losefectos de $68 millones de dólares en gastos dividido en 118,000 hogares de tratamiento y encontramos
evidencia que inversiones en infraestructura en estas colonias es subóptima. El tratamiento induce grandes
mejoras como el acceso al alumbrado público funcional, a calles pavimentadas y banquetas; la inversión
privada en el mercado de viviendas se incrementa, la rotación residencial en las colonias se reduce por un
cuarto, baja el crimen y el incremento total en el valor de las propiedades en las colonias de intervención es
más del doble de lo que cuesta el programa. Esta alta tasa de rendimiento sugiere que no se aprovecharoncompletamente los beneficios monetarios del programa por no haberse invertido suficiente. Sin embargo,
un programa que gastó un promedio de $550 por hogar beneficiario no mejoró el acceso a agua entubada
o alcantarillado (a pesar de haber gastado más del 10 por ciento de su presupuesto en estos elementos) y elíndice de capital social no se mejoró de modo sustancial.
¿Es fiable la magnitud del rendimiento del programa al usar los precios inmobiliarios como
referencia? Nuestras estimaciones de rendimiento de dos-a-uno son mayores a las que se encuentran en lospaíses desarrollados. Cellini, Ferreira y Rothstein (2010) encuentran un incremento de $1.50 respecto a lo
que los propietarios están dispuestos a gastar por cada $1 dólar que se invierte en escuelas públicas en
California y despliegan una teoría política simple que dice que mientras que los rendimientos marginales dela inversión pública debería ser cero, podrían ser positivos dentro del estado de balance porque losindividuos que no valoran tales cosas (o ya las tienen) no podrán apoyar gastos adicionales. Pereira y Flores
de Frutos (1999) utilizan un modelo de vectores autorregresivos analizando gastos públicos en Estados
Unidos y encuentran que cada dólar invertido produce un rendimiento de 65 centavos de dólar en
inversiones privadas. Dado que podríamos esperar que los gastos en infraestructura en colonias pobres
mexicanas estuvieran debajo de los niveles de eficiencia en Estados Unidos, una cifra como $2 dólares
puede ser razonable.
Nuestros resultados deben también reafirmar el argumento de no pasar por alto gastos a gran escalaen macro-programas ante programas comprobados de micro-intervención como las transferencias
condicionadas de dinero (CCT). Dado que el programa de CCT emblemático también se probó en México,
el programa Oportunidades nos brinda un interesante punto de comparación. Oportunidades paga unpromedio de $71 mensuales a hogares beneficiarios. Esto significa que la inversión de Hábitat de $550 por
hogar representaría menos de ocho meses de transferencias de dinero y ha resultado en un incremento enel patrimonio familiar en esos hogares que es el doble de este monto además del conjunto de beneficios de
comodidad que surgen por haber menos crimen y más estabilidad en los barrios. Los programas de CCT
se diseñan para crear un flujo de beneficios para consumo transitorios que resultan en que haya un capital
humano mejorado. Aquí, vemos los gastos en infraestructura que generan un flujo de mejoras a la calidad
de vida y resultan en que aumente considerablemente el valor inmobiliario. Mejorar la infraestructura dezonas que históricamente han recibido menos atención y servicios puede producir verdaderos beneficios
sociales además de aumentar considerablemente el patrimonio familiar.
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NOTAS
1

PwC, ‘Capital Project and Infrastructure Spending’, http://www.pwc.com/cpi-outlook2025
Para análisis recientes sobre la inversión en infraestructura, véase Paxson y Schady 2002, Duflo y Pande2007, Cattaneo et. al. 2009, Khandker et al. 2009 y Casuburi etal 2013.
3
Esta es la razón que nuestro estudio no incluye un control puro que consiste en comunidades sin
tratamiento. SEDESOL decidió que, a cambio de haberse involucrado en las negociaciones de reparto decostos, se les debía garantizar la asignación de una colonia para tratamiento a los gobiernos municipales.
4
México tiene 2,438 municipios en total, pero muchos de los municipios más urbanos se encuentran eneste estudio.
5
Los datos de esta encuesta de evaluación se encuentran en:
http://www.2006-2012.sedesol.gob.mx/es/SEDESOL/ProgramaHábitat
6
Estos cinco municipios son Cuajimpala de Morelos, La Magdalena Contreras, Xochimilco, Almoloya deJuarez y Ecatepec de Morelos.
7
El índice de participación consta de preguntas básicas sobre la participación en nueve tipos distintos deorganizaciones sociales y comunitarias además de preguntas sobre la existencia de grupos comunitarios,
conocimiento de problemas a nivel comunitario y el grado de intercambio de información entre vecinos. Elíndice de confianza se compone de dos preguntas referentes al nivel de confianza dentro del hogar y entre
vecinos. El índice de seguridad se basa en no haber sido victimizado en ningún crimen en los 12 meses
anteriores, no haber sido asaltado y una variable cuantificando las actividades que no se han abandonado
en los 12 meses anteriores debido a asuntos de seguridad física. El índice de comportamiento deadolescentes se basa en cuatro variables; un indicador que los jóvenes tienen algún lugar donde reunirse
que no sea la calle, la cantidad de “buenas” actividades en que participan, la suma inversa de “malas”
actividades en que participan y una variable indicadora de la ausencia de riesgo frente a delitos de pandillas
para los jóvenes del barrio. Todos los índices están construidos como fue descrito en la sección anterior.
2

19

Tabla 1- Atrición

Valores de Referencia:
TratamientoÍndice de Servicios Básicos
Satisfacción con la Infraestructura Social
Ponderación de la Observación

Atrición entre las rondas 1 y 2
Atrición a Nivel de Manzana
Atrición a Nivel Municipal(manzana observada deAtrición a Nivel de Vivienda(municipio seleccionado para referencia en municpios del(vivienda observada deser parte del estudio, pero
estudio, sin observar lareferencia reemplazada con
removido por Hábitat)
variable dependiente deuna alterna en la ronda 2)
panel)
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
-0.014-0.00996-0.00412
0.000965-0.0363-0.0297(0.048)(0.049)(0.005)(0.001)(0.030)(0.028)-0.00000749-0.0000254
0.000614(0.001)(0.000)(0.000)0.00166-0.000922*-0.0029(0.008)(0.000)(0.005)0.0000488-1.22e-05***
0.000260*(0.000)(0.000)(0.000)0.095

Proporción Media con Atrición en el Grupo de# of Observaciones:

10,6709,922(7)-0.0702**(0.030)

0.176

0.016
10,436

Atrición a Nivel de Hogar(familia observada dereferencia reemplazada con
una alterna en la ronda 2)

9,745

9,702

(8)
-0.0612**(0.026)0.000647(0.001)0.0123**(0.005)0.000352*(0.000)

0.257
9,702

8,302

8,302

Las regresiones incluyen los efectos fijos a nivel municipal y son ponderados para ser representativos de todos los residentes en las colonias del estudio. Los errores
estánder en paréntesis se agrupan a nivel de polígono para dar cuenta del efecto de diseño. Los asteriscos indican que es estadísticamente significativo al * 90%, ** 95%,
y *** 99%.

20

Tabla 2- Balanceo en la Muestra Panel
Panel A: Infraestructura Pública (Preguntas de la Encuesta Corta)Índice de
AguaInfraestructur
Entubadaa Básica

Servicio de
Luz Eléctrica
Alcantarillado

Alumbrado
PúblicoGuarniciones

Banquetas

Diferencia Sencilla Entre Tratamiento y Cont

-0.195(0.161)-0.0264(0.020)-0.0472(0.043)-0.00444(0.003)-0.009(0.024)-0.0682(0.052)-0.0779(0.062)

Media de Referencia de Control
Observaciones
R2

2.740
342
0.011

0.926
342
0.006

0.829
342
0.007

0.989
342
0.004

0.555
342
0

0.588
342
0.012

0.589
342
0.014

Panel B: Resultados a Nivel de Hogar (Preguntas de la Encuesta Larga).
Victimización
Capital Social:
Capital Social: Capital Social:Índice deÍndice depor Delito en Capital Social:
Confianza en
Seguridad
Jóvenes
Capital Social
Saludlos Últimos Participación
los Vecinos
12 Meses
Diferencia Sencilla Entre Tratamiento y Cont -0.0190**(0.009)0.0734(0.044)0.0217(0.021)-0.0939(0.063)-0.117(0.089)-0.0627(0.084)-0.0101(0.075)Media de Referencia de Control
0.407
0.008
0.106
0.023
0.030
0.026
0.003
Observaciones
342
342
342
342
342
342
342
R2
0.028
0.012
0.009
0.014
0.018
0.005
0
El análisis a nivel de polígono está ponderado por una ponderación de población para ser representativo de todas las colonias del estudio. Los errores
estándar agrupados a nivel municipal están en paréntesis. Los asteriscos indican que es estadísticamente significativo al * 90%, **95%, y ***99%.

21

Tabla 3—Infraestructura Pública
Efectos Fijos a Nivel de Polígono
Índice deInfraestructura Agua Entubada
Básica(1)(2)
Intención de Tratar
0.135***
0.00115(0.048)(0.016)
Variable dummy para Ronda
0.149***
0.0113*(0.049)(0.006)

Alcantarillado

Luz Eléctrica

Alumbrado
PúblicoGuarniciones

Banquetas

CallesPavimentadas(3)0.0203(0.017)0.0236**(0.012)(4)0.00239(0.005)0.00609*(0.003)(5)0.0607*(0.036)-0.00587(0.033)(6)
0.0617***(0.021)0.028(0.019)(7)0.0481**(0.022)0.0428***(0.015)(8)0.0314**(0.014)0.0669***(0.013)

Media de Referencia de Cont

2.740

0.926

0.829

0.989

0.555

0.588

0.589

0.664

Observaciones
R2
Número de Polígonos

684
0.161
342

684
0.013
342

684
0.053
342

684
0.029
342

682
0.021
342

684
0.092
342

684
0.11
342

684
0.209
342

El análisis a nivel de polígono con los efectos fijos sobre polígonos y los errores estándar está agrupado a nivel municipal. El análisis está ponderado por población para
ser representativo de todos los residentes en las colonias del estudio. Los errores estándar están en paréntesis. Los asteriscos indican que es estadísticamentesignificativo al * 90%, **95%, y ***99%.

22

Tabla 4—Impactos para Residentes. Inversión Privada, Análisis a Nivel de Polígono
Inversión Privada en Viviendas

Tratamiento * Ronda 2
Ronda 2

Media de Referencia de Co

Financiera

Paredes deLadrillo

Pisos deCementoCocinaSeparada

Baño
Separado

InodoroSistema
SépticoAgua
Entubada

Propietario(1)
0.00337(0.008)0.00763(0.006)(2)
0.0229**(0.009)0.00743(0.005)(3)0.0112(0.016)0.0307**(0.012)(4)0.00416(0.014)0.0184**(0.008)(5)0.0707**(0.031)-0.0475*(0.025)(6)-0.0273**(0.013)0.00162(0.012)(7)0.0146(0.023)0.0628***(0.015)(8)0.0208(0.022)0.00557(0.009)

0.942

0.965

0.876

0.930

0.608

0.113

0.703

0.844

Capital Social

Renta
Mensual en
Hipoteca deDólares Índice de Capital
Banco(Solo para
SocialPrivadoArrendatario
s)
(9)
(10)
(11)
0.00962
16.68*
0.0104(0.006)(9.697)(0.496)-0.0134**-0.667-0.0380***(0.005)(7.176)(0.006)
0.019

88.4

0.407

Observaciones
684
684
684
684
684
684
684
684
683
530
684
R2
0.012
0.065
0.089
0.033
0.037
0.014
0.105
0.019
0.034
0.047
0.145
Número de Polígonos
342
342
342
342
342
342
342
342
342
299
342
El análisis a nivel de polígono con los efectos fijos sobre polígonos y los errores estándar está agrupado a nivel municipal. El análisis está ponderado por población para ser representativo
de todos los residentes en las colonias del estudio. Los errores estándar están en paréntesis. Los asteriscos indican que es estadísticamente significativo al * 90%, **95%, y ***99%.

23

Tabla 5—Impactos en el Valor inmobiliario de los Predios
Atrición:
Variable de Resultado:

TratamientoÍndice de Referencia de ServiciosÍndice de Referencia de Infraestructura
Cantidad Total de Viviendas
Constante

Observaciones
R2ppqque la relación beneficio-costo es
mayor a 1.
Ponderación:

El Polígono Tiene
Precios Ya
Observados

Variable Dependiente: Cambios en valor inmobiliario por metro cuadrado, valor en dólares reales 2012
Balanceo de Referencia:
Impacto:
Valor de Referencia

Cambio en Valor por Metro Cuadrado, 2009-2012(1)-0.0986(0.07)
0.0556(0.076)-0.0786**(0.036)6.07e-05***(0.000)0.474**(0.19)(2)
2.409(14.94)(3)
3.207(15.80)(4)
6.523**(2.59)(5)
8.196*(4.19)(6)
5.756*(3.41)(7)
6.991***(2.57)(8)
5.796*(2.94)(9)8.038**(3.09)(10)
6.477**(2.95)

86.11***(8.67)

44.27***(5.69)

3.017*(1.55)

2.108(2.89)-30.75***(1.23)

3.396**(1.31)-29.06***(5.12)

2.907(1.77)-30.40***(5.07)

342
0.216

138
0.001

138
0.788

138
0.055

138
0.080

138
0.637

138
0.062

138
0.452

138
0.079

138
0.547

0.138

0.190

0.363

0.092

0.284

0.082

0.195

Viviendas

Viviendas

Ninguna

Viviendas

Atrición

Atrición * VIviendas

Municipio FE:
N
N
Y
N
N
Y
N
Y
N
Y
Todos los precios se calculan por metro cuadrado en dólares reales del 2012. La variable dependiente es el precio de lotes sin edificar valorados por profesionales de
INDAABIN. El análisis se realiza a nivel de polígono.Los errores estándar están en paréntesis. Los asteriscos indican que es estadísticamente significativo al * 90%, **95%, y***99%.

24

Tabla 6--Análisis de Migración: Arrendatarios versus No-Arrendatarios
sultado: Rotación Residencial (La familia del hogar de referencia se había ya mudado para la observación deReferencia: Arrendatarios

Referencia: No-Arrendatarios

Sin Interacción

Tratamiento(1)-0.0901*(0.045)

Tratamiento * Covariable
Covariable de Referencia
Constante

0.366***(0.044)

Interacción covariable de referencia con tratamiento:
Precio de VentaÍndice deÍndice de Capital
Promedio deInfraestructuraSocialReferencia a Nivel
de Polígono
(2)
(3)
(4)
-0.0762*-0.0937**-0.0696*(0.040)(0.041)(0.037)-0.0387**-1.553***-0.000130**(0.016)(0.533)(0.000)0.0312**
1.041*
0.000146**(0.014)(0.536)(0.000)0.354***
0.363***
0.343***(0.039)(0.040)(0.037)

Interacción covariable de referencia con tratamiento:
Sin Interacción(5)-0.0975**(0.048)0.579***(0.031)Índice deInfraestructuraÍndice de CapitalSocialRenta deobservación dereferencia(6)-0.0735(0.048)-0.0474(0.031)0.0243(0.025)0.562***(0.033)(7)-0.103**(0.049)0.118(0.819)-0.658(0.617)0.573***(0.032)(8)-0.109**(0.048)0.00115**(0.001)-0.000741**(0.000)0.590***(0.033)Observaciones
8626
8626
8626
8626
1065
1065
1065
1004
0.009
0.014
0.019
0.024
0.009
0.014
0.014
0.018
R2
El análisis a nivel de polígono con los efectos fijos sobre polígonos y los errores estándar está agrupado a nivel municipal. El análisis está ponderado por población para ser
representativo de todos los residentes en las colonias del estudio. Los errores estándar están en paréntesis. Los asteriscos indican que es estadísticamente significativo al * 90%, **95%,
y ***99%.

25

Tabla 7--Impactos en Capital Social
Panel A. Componentes de Capital Social
Dominio de Capital Social:
Participación

Confianza

Seguridad

Jóvenes-0.0168(0.103)-0.142(0.088)0.129(0.117)-0.379***(0.102)0.247**(0.117)-0.282***(0.081)0.164*(0.085)-0.0252(0.069)Media de Ronda 1 en el Contro

0.000

0.000

0.000

0.000

# of Observaciones:

11,143

11,143

11,143

11,143

Tratamiento * Ronda 2
Ronda 2

Panel B. Grupo que permaneció versus Grupo que se mudó.

Tratamiento * Ronda 2
Ronda 2

Grupo quepermaneció-0.0621(0.123)-0.144(0.121)

Grupo que semudó
0.0805(0.168)-0.140*(0.081)

Grupo quepermaneció
0.0852(0.156)-0.271**(0.134)

Grupo que se
mudó
0.174
(0.185)-0.561***(0.153)

Grupo quepermaneció
0.333***(0.100)-0.303***(0.082)

Grupo que se
mudó
0.074
(0.254)-0.247(0.173)

Grupo quepermaneció
0.253**(0.110)-0.132*(0.075)Media de Ronda 1 en el Contro
0.10
-0.16
-0.01
0.01
0.00
-0.01
0.04
# of Observaciones:
7,559
3,584
7,559
3,584
7,559
3,584
7,588
El análisis a nivel de hogar con los efectos fijos sobre polígonos y los errores estándar está agrupado a nivel municipal. El análisis estáponderado por población para ser representativo de todos los residentes en las colonias del estudio. Los errores estándar están en
paréntesis. Los asteriscos indican que es estadísticamente significativo al * 90%, **95%, y ***99%.

Grupo que se
mudó
0.019
(0.144)0.159*(0.090)
-0.05
3,597

26