Oportunidades: ¿Sirvió para algo estos años?

Central Ciudadano y Consumidor | Oportunidades: ¿Sirvió para algo estos años?

Oportunidades: ¿Sirvió para algo estos años?

César Eduardo Montiel Olea

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Introducción En su segundo informe de gobierno presentado en el Palacio Nacional el pasado 2 de septiembre, el presidente Enrique Peña Nieto anunció que el Programa de Desarrollo Humano Oportunidades, mejor conocido como Oportunidades, será reemplazado por el programa Prospera. El presidente señaló que esta transformación se debe a las limitaciones evidentes que presenta el programa.

Según Peña Nieto, a pesar de que el gobierno ha invertido este año más de 73 mil millones de pesos en Oportunidades, la población de mexicanos en pobreza es prácticamente la misma desde hace tres décadas.1

Por ello, el presidente anunció que Prospera incorporará varios componentes adicionales respecto de lo que actualmente ofrece Oportunidades. Por un lado, se expandirán las becas para estudios universitarios y técnico superiores (recordemos que Oportunidades ya otorga becas a estudiantes de educación básica y media superior) y, además, se promoverá la incorporación de los jóvenes de Prospera al mercado laboral formal. Por otro lado, y quizá lo más relevante, se facilitará el acceso de las mujeres beneficiarias a servicios financieros como préstamos, seguros de vida y cuentas de ahorro. Y finalmente, , Prospera permitirá que las familias beneficiarias tengan acceso prioritario a 15 programas productivos—como el Fondo Nacional Emprendedor, el Programa de Fomento a la Agricultura y el Programa para Mejoramiento de la Producción y Productividad Indígena, entre otros—con el objetivo de promover la independencia económica de éstas.

Sí en tres décadas la pobreza en el país se he mantenido igual, entonces, ¿Oportunidades no sirvió de mucho en estos años y era indispensable su cambio?, ¿logrará sus fines Prospera? No lo sabemos. Lo cierto es que hay una literatura académica que sugiere que Oportunidades ha sido efectivo en diversas medidas de bienestar social que han experimentado las familias beneficiarias, por ejemplo, el mejoramiento de la salud y nutrición de niños y adultos2; el aumento de las tasas

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Aquí el comunicado oficial de Presidencia de la República http://bit.ly/1x86ShU

Gertler (2000, 2004) analiza el impacto de PROGRESA en diversas áreas relacionadas con salud y nutrición.

Algunos de sus hallazgos más importantes son que los niños entre los 0 y 5 años de edad que recibieron el programa, tienen 12% menos de probabilidad de enfermar que los no recibieron el programa. También encuentra que los adultos entre 18 y 50 años de edad beneficiarios de PROGRESA tienen 17% menor días en incapacidad por enfermedad que aquellos adultos no beneficiarios. Además, su análisis sugiere que la altura de los niños de 12 años dentro de localidades beneficiarios es en promedio 1 centímetro mayor que aquellos niños dentro de localidades no beneficiarias.

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de asistencia escolar y la disminución del trabajo infantil.3 Pero además, a pesar de que hay una creencia de que programas como Oportunidades son paternalistas y sólo promueven el conformismo e inactividad de las familias que lo reciben, el programa ha tenido efectos indirectos que se reflejan en un mayor involucramiento de los hogares dentro de la esfera pública, tal y como lo sugeriré en este artículo.

Hacer mención de estos hallazgos viene a colación por dos razones. Primero, porque si bien el fin último de Oportunidades es reducir la pobreza intergeneracional, estos estudios indican que en el corto y mediano plazo el programa sí ha tenido un efecto en rubros para los que también fue concebido, así como en otros aspectos que también parecen deseables (aunque sus impactos bien podrían ser negativos como el caso de las comunidades beneficiarias que aumentaron sus niveles de deforestación4). Segundo, porque si bien el lanzamiento de Prospera puede generar una gran expectativa, particularmente en lo que se refiere a la relación con los dichosos programas productivos, es necesario tener en mente que cuantificar los beneficios directos e indirectos de programas sociales como Oportunidades no es tarea fácil; sobre todo si no se establece desde un principio cuál es o será el proyecto de evaluación de estos beneficios a futuro: algo que a la fecha el gobierno federal aún no ha anunciado.

Recordemos que en sus inicios en 1997 (cuando el programa era conocido con el nombre de Progresa) Oportunidades fue concebido como un diseño experimental— esto es con un grupo control y un grupo de tratamiento seleccionados de manera aleatoria—, lo cual facilitó en buena medida evaluar su impacto como una herramienta formadora de capital humano: simplemente era necesario comparar los promedios entre los dos grupos en cualquier variable de interés para poder cuantificar el impacto del programa y qué mejoras, en su caso, debían realizarse .

No obstante, en la medida en que el programa adoptó reglas de operación y criterios técnicos específicos para acceder a las transferencias, y por tanto perdió el componente de aleatoriedad, la evaluación de su impacto social se ha hecho más difícil.

Skoufias y Parker (2001) —al igual que Buddelmeyer y Skouflas (2004)— evalúan los efectos de PROGRESA en las tasas de asistencia escolar, así como en diversas tareas laborales (remuneradas o no remuneradas) desempeñadas por los niños. Usando diversas técnicas econométricas, estos autores encuentran que el programa causó un aumento significativo en las tasas de asistencia escolar tanto en niñas como en niños (los cuales varían de acuerdo con el grado escolar), y también redujo significativamente la participación de niñas y niños en actividades laborales.

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El trabajo de Alix-García et al. (2011) sugiere que Oportunidades genera un shock en el ingreso de las familias, el cual se traduce directamente en un cambio en el consumo de las familias beneficiarias, así como en los patrones de producción agropecuarias de las mismas. Eventualmente, estos shocks encarecen la mano de obra para la usanza campesina, lo cual, al combinarse con la poca infraestructura de transporte en las comunidades más marginadas, aumenta las presiones para la deforestación con fines ganaderos en éstas.

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Análisis Precisamente en este artículo, discutiré brevemente algunos efectos de segundo orden que ha generado Oportunidades—pero a mi entender también importantes—, así como una metodología particular para medir su impacto ante la ausencia de aleatoriedad en la asignación de beneficiarios. En particular, analizo la relación entre el programa y el conocimiento político y actitudes hacia diversas instituciones políticas de sus beneficiarios. Si bien existe una corriente académica que ha estudiado la relación entre el programa Oportunidades (así como el de Progresa) y el comportamiento político (voto) de sus beneficiarios5, pocos son los trabajos que han estudiado los efectos políticos no-electorales del programa. De hecho, los únicos trabajos en esta materia, al menos aquellos que yo estoy al tanto, son los de DíazCayeros et al. (2009) y el de Razú (2012).6

Recordemos que políticas programáticas como Oportunidades pueden servir como un mecanismo alterno a través del cual los beneficiarios pueden vigilar y evaluar el desempeño del gobierno e, incluso, desarrollar una percepción particular de algunos actores institucionales—sobre todo de los que están involucrados con la implementación del programa—: así lo sugieren textos influyentes como el de Soss (1994) o Kitschelt (2010).

Me dedique pues a recolectar una serie de 56 encuestas de opinión pública a nivel hogar que fueron levantadas durante el periodo comprendido entre enero de 2001 y diciembre de 2006 (hago énfasis en que los entrevistados no fueron los mismos en cada encuesta).7 Después de juntar cada una de las encuestas en una sola base de datos (simulando una estructura de datos panel), la combine con la base de datos sobre el número de familias registradas en Oportunidades por localidad durante el mismo periodo, así como con otra base de datos de CONAPO con los índices de marginación y la población de cada una de estas localidades. Esto me dio una muestra de 61, 685 hogares encuestados en 2,185 localidades diferentes.

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Ver, por ejemplo, los trabajos de De La O (2013); Díaz-Cayeros et al. (2012); y Estrada y Poiré (2007).

En el primero, los autores, a través de una técnica econométrica denominada “Propensity Score Matching” y con base en la encuesta de salida del periódico Reforma relativa a la elección presidencial de 2006, encontraron que los beneficiarios de Oportunidades se identificaron mayormente con el PAN y menos con el PRI o como votantes independientes. Además, estos mismos beneficiarios, en contraste con quienes no recibieron los apoyos sociales durante ese año, evaluaron mejor la labor del presidente de la República ese mismo año. En el segundo, utilizando la misma técnica econométrica y con base en la Encuesta Nacional sobre Valores (ENVUD) de 2010, Razú encuentra que tener acceso al programa aumenta la probabilidad en 3 puntos porcentuales de formar asociaciones políticas así como la de participar en organizaciones o grupos vecinales.

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Las encuestas están disponible públicamente en http://biiacs-dspace.cide.edu/xmlui/

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Para identificar correctamente el impacto causal de Oportunidades en las actitudes y conocimiento político de sus beneficiarios, necesitamos tener certeza de que estamos comparando peras con peras, y no manzanas con peras. Es decir, podríamos confundir la adopción de actitudes políticas particulares con el hecho de que las comunidades que reciben y no reciben el apoyo de Oportunidades tienen características diferentes que dificultan su comparación. En otras palabras, los hogares más pobres pudieran tener, desde un principio, menor conocimiento político que los hogares más ricos y viceversa.

Así, lo que quisiéramos es tener dos hogares o comunidades casi idénticas, pero que por alguna condición preexistente sólo una de ellas recibe el apoyo de Oportunidades mientras que la otra no. El método cuasi-experimental denominado “Diseño de Regresión Discontinua” [en adelante DRD], precisamente nos permite llevar a cabo lo anterior. En resumen, este método asigna las unidades (las localidades en este caso) a una condición (recibir el apoyo de Oportunidades o no) dependiendo de un valor de corte (“cutoff”) en una variable de asignación, misma que es medida antes de clasificar a las unidades. Nótese que ser un beneficiario o no-beneficiario de Oportunidades depende principalmente de niveles de pobreza, particularmente, del grado de marginación de una localidad (así lo establecen las reglas de operación).

Así, el índice de marginación sería en este caso nuestra variable de asignación para definir la condición—ser tratado o no—a la que se asigna a las localidades.

Primero tenemos que estar seguros que el índice de marginación es, en efecto, el que determina el tratamiento. La figura 1 ilustra la variación en la matricula anual de Oportunidades (medido como el porcentaje de familias cubiertas por el programa sobre la población total de cada localidad) con respecto a cada grado de marginación (muy alto, alto, medio, bajo y muy bajo).8

[Figura 1 aquí]

Como podemos observar, hay un “punto de quiebre” o discontinuidad en la matricula del programa en la frontera correspondiente a los niveles de marginación medio y bajo. Una examinación más a detalle de esta relación para el año 2001, ilustrada en la figura 2, muestra claramente dicho punto de quiebre: hay un aumento en la matricula del programa en los valores a la derecha de -1.3 en el grado de marginación. Este valor corresponde, de hecho, al valor de corte impuesto por las reglas del programa para ser considerado o no un beneficiario de Oportunidades.

Se utilizó el Índice de Marginación correspondiente al año 2000, el cual toma valores desde -2.77 (muy bajo) hasta 1.77 (muy alto). La tabla 1 muestra los rangos y valores del Índice.

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[Figura 2 aquĂ­] AsĂ­ pues, nuestro supuesto de identificaciĂłn bajo DRD es que ser un beneficiario de Oportunidades es casi aleatorio a la altura del punto de quiebre. Dicho diferente, localidades apenas por debajo del valor de corte del Ă­ndice son muy similares a las que se encuentran apenas por encima de ĂŠste, siendo la Ăşnica diferencia entre ellas ser beneficiario o no-beneficiario del programa. Compararemos pues los resultados de aquellas localidades que se extienden estrechamente cerca del umbral y, ahora sĂ­, si encontramos diferencias sistemĂĄticas entre ellas en tĂŠrminos de actitudes y conocimiento polĂ­tico, ĂŠstas serĂĄn atribuidas a Oportunidades.

Para desarrollar un modelo lo mĂĄs parsimonioso posible, lo primero que hice fue crear una variable dicotĂłmica para saber si en una localidad habĂ­a familias que recibieron los apoyos de Oportunidades en un aĂąo en particular. Es decir, la variable toma el valor de 1 sĂ­, por ejemplo, en una localidad hubo familias que recibieron Oportunidades en 2001 y esa localidad fue encuestada ese mismo aĂąo y 0 en caso contrario. Y asĂ­ sucesivamente para todos los aĂąos. Esta es mi principal variable independiente y la denominarĂŠ “Tratamientoâ€?. 9 Con respecto a mis variables dependientes, ĂŠstas fueron diseĂąadas a partir de diversas preguntas de las encuestas. Por ejemplo, para medir si Oportunidades incide en el conocimiento polĂ­tico de sus beneficiarios, utilicĂŠ preguntas como la siguiente: “En general, ÂżcuĂĄntos aĂąos dura un diputado en su cargo?â€? DespuĂŠs recodifiquĂŠ esta variable como dicotĂłmica, dando un 1 sĂ­ la respuesta fue correcta y 0 en otro caso. De hecho, todas mis variables dependientes estĂĄn recodificadas como dicotĂłmicas con este mismo formato.10

En virtud de que la discontinuidad explica el tratamiento casi en su totalidad—es decir, nuestro DRD es “sharpâ€?—, podemos estimar el efecto de ser un beneficiario de Oportunidades en el conocimiento y actitudes polĂ­ticas con el siguiente modelo:

(1) ÎĽilmt = Îą + β Tratamientolmt + f (xlmt) + Îľit ∀ đ?‘– đ?‘™ đ?‘š đ?‘Ą (xlmt) ∈ (-h, h)

Es importante mencionar que esta variable estĂĄ diseĂąada a nivel localidad y no a nivel hogar. En otras palabras, no sabemos si un hogar es beneficiario de Oportunidades en un aĂąo en particular. SĂłlo sabemos si una localidad en particular estuvo expuesta al programa o no. En este sentido, hago el supuesto de que sĂ­ una localidad fue elegible para recibir Oportunidades, entonces, todos los hogares dentro de esa localidad tambiĂŠn.

En contraste, si una localidad no fue elegible para recibir Oportunidades, entonces, tampoco lo fueron los hogares dentro de esa localidad. EstĂĄ medida nos darĂĄ prĂĄcticamente los mismos resultados estadĂ­sticos que si utilizamos un variable continua con el nĂşmero de familias beneficiarias de Oportunidades dividida entre la poblaciĂłn total de cada localidad en cada de los aĂąos de estudio.

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El anexo 1 muestra las preguntas y respuestas de cada una las variables dependientes.

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Donde Yilvt es la variable dependiente correspondiente a alguna medida de conocimiento o actitud política para el hogar i en la localidad l en el municipio m en año t; y Tratamientolmt es una variable dicotómica igual a 1 si el índice de marginación de la localidad l está por encima de -1.3, y 0 en otro caso (con el rango de valores entre -1.8 y -.8 que es el intervalo entre el índice de marginación medio y bajo). Nótese que -1.3 es el umbral que distingue al nivel medio y bajo de marginación. La función de control f (xlmt) corresponde a un polinomio de orden nésimo de la “forcing variable”. Esta última es aquella que determina la entrada al programa—en este caso una medida continua del índice de marginación—y está normalizada a cero en el umbral de corte, tomando valores entre -.5 and .5.

La tabla 2 muestra los resultados de los coeficientes de la regresión por mínimos cuadrados ordinarios basados en la ecuación (1). La tabla se debe leer distinta respecto de una tabla de regresión “estándar”. Cada una de las variables dependientes está numerada del 1 al 8 en la primera columna de la tabla y lo único que se muestra en la segunda y tercera columna (marcadas como (1) y (2)) son los coeficientes de la variable independiente denominada “Tratamiento” y sus respectivos errores estándar robustos. Las columnas (1) y (2) reportan las estimaciones de regresiones locales lineales usando dos distintos “bandwidths”, .05 y .1, respectivamente.11

[Tabla 2 aquí]

Como podemos observar en la tabla 2, hay un efecto causal de Oportunidades sobre diversas actitudes políticas de sus beneficiarios. Respecto de hogares dentro de localidades que no reciben Oportunidades, los hogares dentro comunidades beneficiarias tienen un 43% más probabilidad de conocer la composición del Congreso y un 31% más probabilidad de conocer el nombre de su gobernador. Por otra parte, a pesar de que los hogares en aquellas localidades beneficiarias no muestran mayor interés en la política, sí ven con mayor frecuencia los noticieros de televisión: hay un 13% más probabilidad de que vean noticieros respeto de hogares dentro de localidades no seleccionadas. En cuanto a la aprobación del presidente y del gobernador, respectivamente, los hogares dentro de localidades seleccionadas por el programa no muestran mayor diferencia respecto de los hogares dentro de localidades no seleccionadas. Esto, de entrada, nos haría suponer que el programa tiene pocos tintes clientelares, ya que los hogares dentro de localidades beneficiarias no estarían premiando a las autoridades que podrían darse crédito por el desarrollo e implementación del programa—el gobierno federal o estatal—. Finalmente, dentro

Idealmente, los resultados del DRD no deben depender excesivamente del “bandwidth” que usemos.

Describiré los resultados de acuerdo con el modelo presentado en la segunda columna (2).

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de localidades seleccionadas los hogares muestran una mayor intención de ir a votar respecto de hogares en localidades no beneficiarias (su probabilidad es mayor en 15%), lo cual nos diría que Oportunidades es capaz de promover prácticas cívicas entre sus beneficiarios.

Conclusiones y recomendaciones Ojalá que este ejercicio analítico ayude a reflexionar sobre tres cosas: 1) Que programas sociales como Oportunidades o Prospera pueden tener efectos positivos en diversas áreas que, si bien no se relacionan directamente con la disminución de la pobreza, también son deseables. En particular el presente análisis sugiere que una ayuda social como Oportunidades puede generar hogares y localidades mejor informadas políticamente, y, eventualmente, el desarrollo de mejores prácticas democráticas. Impactos que, de entrada, no me atrevería a decir que son triviales; 2) que evaluar efectos causales en bienestar de programas sociales, sobre todo cuando no hay un elemento de “randomization”, es una tarea complicada. En este sentido, creo que el despliegue de un programa tan ambicioso como Prospera debería estar sujeto a un programa piloto al igual que lo hizo Oportunidades en sus etapas iniciales. Con todo, a la fecha no he escuchado ni tampoco leído nota alguna—espero hacerlo pronto—de un etapa piloto o de una estrategia de evaluación de impacto del programa; y 3) que la evidencia académica sobre Progresa y Oportunidades podría servir para desarrollar un plan más integral y factible que nos dé pista sobre las condiciones, la manera y el grado en que Prospera facilitará el acceso de sus beneficiarios a la educación financiera, la independencia económica, etc.; y cómo todo esto nos llevará a erradicar la pobreza y la desigualdad para el año 2018.

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Tablas y Gráficas Figura 1. Matrícula de Oportunidades de acuerdo al grado de marginación

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Figura 2. Matrícula de Oportunidades en 2001 para Índice de Marginación medio y bajo

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Tabla 1. Rango de valores para el Índice de Marginación de 2000 Valor máximo Número de localidades Valor mínimo Nivel de marginación 33,056 -1.84 -2.77 Muy bajo 15,848 -1.32 -1.84 Bajo 5,598 -0.81 -1.32 Medio 5,352 0.47 -0.81 Alto 1,565 1.77 0.49 Muy alto

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Tabla 2. Estimaciones de Mínimos Cuadrados Ordinarios para efecto de Oportunidades en actitudes políticas Variable dependiente:

Observaciones en cada modelo

(1)

(2)

1.Conoce la duración de los diputados

0.346 (0.236)

0.288 (0.166)

(1) 336 (2) 781

2. Conoce la composición del Congreso

0.665* (0.237)

0.429** (0.152)

(1) 336 (2) 781

3. Conoce el nombre de su gobernador

0.442* (0.181)

0.312* (0.114)

(1) 336 (2) 781

4. Tiene interés en la política

0.028 (0.128)

0.123 (0.104)

(1) 532 (2) 1,283

5. Ve noticieros en TV

0.192** (0.063)

0.129* (0.054)

(1) 709 (2) 1,932

6. Aprueba la labor del presidente

0.057 (0.089)

0.030 (0.128)

(1) 953 (2) 2,619

0.257** (0.072)

0.139 (0.157)

(1) 332 (2) 934

0.132 (0.0695)

0.154** (0.055)

(1) 701 (2) 1,925

0.05

0.1

7. Opinión positiva del gobernador 8. Intención de ir a votar Ancho de banda (h) Función de control

Lineal local Lineal local

Nota: En todos los modelos la unidad de observación es el hogar. Se incluyen efectos fijos por año. Los errores estándar robustos por cluster a nivel municipal se despliegan en paréntesis. La última columna reporta el número de observaciones en cada modelo de acuerdo con la variable dependiente analizada. * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001

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Anexo 1. Descripción de las variables Variable

Conoce composición Congreso

Pregunta

Respuesta

la Con lo que usted sabe, ¿cuáles son las 1: Cámara de Senadores, 2: Cámara de del Cámaras que tiene el Congreso de México? Diputados, 3: Cámara de Senadores y Diputados, 4: no sabe o no contesto

Conoce la duración En general, ¿cuántos años dura un diputado 1: tres años, 2: otro; 3: no sabe o no de los diputados en su cargo (puesto)? contesto

Conoce el nombre Por favor, ¿me puede decir el nombre actual 1: dijo el nombre del gobernador; 2: no de gobernador del gobernador de su estado? sabe o no contesto

Tiene interés en la ¿Qué tanto le interesa a usted lo que pasa 1: mucho, 2: algo 3: poco; 4: nada 5: no política en la política? sabe o no contesto

Ve noticieros de TV De los noticieros que hay en TV, ¿cuál ve o 1: mencionó el nombre de algún escucha? noticiero; 2: no ve ningún noticiero

Aprueba la labor En general, ¿aprueba totalmente, aprueba, 1: aprueba totalmente, 2: aprueba, 3: del presidente desaprueba o desaprueba totalmente el desaprueba, 4: desaprueba totalmente, desempeño de Vicente Fox como Presidente 5: no sabe o no contesto de México?

Opinión positiva del ¿Qué opinión tiene de la labor que está 1: Muy buena; 2: buena; 3: mala; 4: muy gobernador realizando el gobernador de su estado? mala; 5: no sabe o no contesto

Intención de ir a Si hoy hubiera elecciones para presidente votar de la República, ¿por cuál partido votaría?

1: PAN, 2: PRI, 3, PRD, 4: otro, 5: no votaría, 6: no sabe o no contesto

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Referencias Alix-Garcia, Jennifer, Craig McIntosh, Katharine Sims, and Jarrod R. Welch. 2013.

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Díaz-Cayeros, Alberto, Federico Estevez, and Beatriz Magaloni. 2009. “Welfare Benefits, Canvassing and Campaign Handouts.” en Consolidating Mexico’s Democracy: The 2006 Presidential Campaign in Comparative Perspective, ed. Jorge Domínguez, Chappell Lawson, and Alejandro Moreno. Baltimore: Johns Hopkins University Press.

Díaz-Cayeros, Alberto, Federico Estévez, and Beatriz Magaloni. 2012. “Strategies of Vote Buying: Democracy and Poverty Relief in Mexico.” Unpublished manuscript.

Stanford University.

De La O, Ana. 2013. “Do Conditional Cash Transfers Affect Electoral Behavior?

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Estrada, Luis, and Alejandro Poiré. 2007. "Taught to protest, learning to lose." Journal of Democracy 18(1): 73-87.

Gertler, Paul. 2000. “Final Report: The Impact of Progresa on Health.” International Food Policy Research Institute, Washington D.C. Gertler, Paul. 2004. "Do Conditional Cash Transfers Improve Child Health? Evidence from PROGRESA's Control Randomized Experiment". American Economic Review Papers and Proceedings, Vol. 94(2): 336-341.

Kitschelt, Herbert. 2010. “Democratic Accountability Relations. Exploring Global Patterns”. Mimeo. Duke.

Razú, Zaira. 2012. “Impactos de Oportunidades en la participación política de sus beneficiarios.” Tesis inédita de Ciencia Política, ITAM. Shadish, William, Thomas Cook and Donald Campbell (2002) “Regression Discontinuity Designs” en Experimental and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference, eds. Shadish, William, Thomas Cook and Donald Campbell. Designs Boston: Houghton Mifflin Company.

Skoufias, Emmanuel & Parker, Susan W., 2001. "Conditional cash transfers and their impact on child work and schooling," International Food Policy Research Institute (IFPRI). Discussion paper No. 123.

Soss, Joe. 1999. “Lessons of Welfare: Policy Design, Political Learning and Political Action.”American Political Science Review 93(2): 363–80.

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Contacto Análisis y propuesta a cargo de César Eduardo Montiel Olea. César es maestro en Ciencia Política por la Universidad de Nueva York (NYU). Licenciado en Ciencia Política por el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM). Se ha especializado en métodos cuantitativos y cuenta con amplia experiencia en el sector público. Es consultor externo de Central Ciudadano y Consumidor para el Programa de Seguridad Ciudadana, Justicia y Democracia. Para ponerse en contacto con el investigador pueden usar la dirección cmontiel@centralcyc.mx Si quieres encontrar áreas de oportunidad para para empresas y gobierno, o quieres obtener de manera constante los análisis de coyuntura para tu toma de decisiones, no dudes en contactarnos.

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