España lleva largo tiempo enfrentándose a desafíos persistentes en la lucha contra la pobreza y la exclusión social, sobre todo en lo que respecta a la infancia, los inmigrantes y los colectivos vulnerables. La pandemia de la covid-19 exacerbó aún más esas desigualdades. Como respuesta, en mayo de 2020 el Gobierno español aprobó el ingreso mínimo vital (IMV) para combatir la pobreza y la exclusión social. No obstante, la pobreza es un problema multidimensional que requiere políticas complementarias y todavía no está claro qué tipo de políticas son las más eficaces para reducirla.

Para evaluar el impacto real de estas políticas, en 2021 el Ministerio de Inclusión, Seguridad Social y Migraciones (MISSM) puso en marcha el Laboratorio de Políticas de Inclusión para obtener, a partir de evaluaciones aleatorizadas, evidencia rigurosa y aplicable en lo que respecta a 32 programas de inclusión social. Estas políticas se centraron en cuestiones relacionadas con el empleo y el emprendimiento, el apoyo social y el acceso a las prestaciones sociales, la educación, las competencias digitales, y la vivienda y la pobreza energética. Se dirigían a beneficiarios del IMV y a otros colectivos en riesgo de pobreza o exclusión social. Dichas políticas se implementaron en toda España a través de gobiernos autonómicos, ayuntamientos y varias organizaciones no gubernamentales (ONG). Los programas contaron con la financiación de los fondos NextGenerationEU en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia. Las evaluaciones fueron realizadas por el MISSM en colaboración con un equipo de investigadores coordinados por el CEMFI y J-PAL Europe.

Las evaluaciones han proporcionado información muy valiosa sobre la eficacia de un amplio abanico de estrategias para combatir la pobreza y han contribuido a la institucionalización del diseño de políticas basado en la evidencia empírica en España. La mayoría de los programas presentaron efectos significativos en dimensiones relevantes de la inclusión social y el bienestar de los participantes.
 

El porcentaje de población en riesgo de pobreza o exclusión social, comúnmente conocido como tasa AROPE, comprende a aquellas personas que se encuentran en al menos una de estas tres situaciones: a) en riesgo de pobreza, es decir, cuya renta disponible equivalente se sitúa por debajo del umbral de riesgo de pobreza; b) en privación material y social severa, es decir, que no pueden permitirse como mínimo 7 de los 13 elementos que la mayoría de la población considera deseables, o incluso necesarios, para una calidad de vida adecuada, o c) viviendo en un hogar con una intensidad laboral muy baja, es decir, en el que los adultos que lo conforman han trabajado un 20% o menos de su tiempo potencial total de trabajo en los últimos 12 meses.

España tiene una de las mayores tasas de pobreza y exclusión social de Europa. En 2024, la tasa AROPE se situaba en el 24,5%, la cuarta más alta de la Unión Europea (UE), mientras que la tasa media de la UE era del 21%, según Eurostat. Además, entre los menores de 16 años, la tasa AROPE se disparaba hasta el 34,7%.



Aunque España destina importantes sumas a pensiones y prestaciones por desempleo, los programas de protección social siguen estando infrafinanciados y en 2023 representaban solo el 18,5% del PIB, muy por debajo de la media de la UE, del 39,3%, según Eurostat. Las disparidades regionales en la implementación de las políticas agravan el problema. En 2020, la pandemia de la covid-19 provocó una caída del empleo del 3%, lo que evidenció cuán frágiles son las bases del sistema de bienestar español. El nuevo ingreso mínimo vital aspiraba a reducir esas brechas a través de transferencias monetarias a los hogares potencialmente elegibles. 

En 2023, el gasto anualizado del ingreso mínimo vital ascendió a 2.500 millones de euros y la prestación llegó al 17% de los hogares en riesgo de pobreza (con un umbral situado en el 40% de la mediana). Sin embargo, sigue habiendo dudas acerca de su alcance e impacto. En particular, los solicitantes del IMV se enfrentan a numerosas trabas administrativas, lo que resulta en una brecha de cobertura estimada (non take-up) del 56% de los hogares que potencialmente tendrían derecho a la prestación (AIReF, 2024).
 

El Laboratorio de Políticas de Inclusión es una iniciativa colaborativa que tiene por objeto generar evidencia empírica sobre las políticas de inclusión social a través de evaluaciones aleatorizadas. Creado en 2021 por la Secretaría General de Inclusión (SGI) del MISSM, el laboratorio se enmarca en el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia español y ha sido financiado por la Unión Europea (UE) a través de los fondos NextGenerationEU. El laboratorio opera a través de colaboraciones entre la SGI y los organismos implementadores, entre ellos, los gobiernos de 13 comunidades autónomas y de la ciudad autónoma de Ceuta, cuatro ayuntamientos y 13 organizaciones no gubernamentales (para más detalles, ver MISSM, 2024).

Una característica única del laboratorio es la alianza que se establece entre la SGI y dos instituciones científicas, el CEMFI y J-PAL Europe. El CEMFI es la fundación del Banco de España y una institución líder en investigación y formación de posgrado en economía en Europa. J-PAL (Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab) es un centro de investigación internacional cuyo objetivo es reducir la pobreza garantizando que las políticas se basan en evidencia científica. Abhijit Banerjee y Esther Duflo, cofundadores de J-PAL, recibieron el Premio Nobel de Economía en 2019 por su forma pionera de abordar la mitigación de la pobreza global. El trabajo de J-PAL se despliega a través de una red global de más de 900 profesores universitarios que han realizado más de 2.300 evaluaciones aleatorizadas en 121 países. Al menos 850 millones de personas se han beneficiado ya de programas basados en las evaluaciones realizadas por los investigadores de J-PAL.

En el estudio que nos ocupa, el equipo científico del laboratorio trabajó bajo la dirección de Samuel Bentolila (CEMFI) y Mònica Martínez-Bravo (originalmente en el CEMFI), junto a Ana García-Hernández (J-PAL Europe). Más de 18 investigadores de ocho instituciones españolas y extranjeras ofrecieron apoyo científico para garantizar el rigor metodológico. El equipo cooperó con la SGI a lo largo de todo el ciclo de vida del proyecto, desde su diseño hasta su implementación, evaluación y divulgación.

Se llevaron a cabo un total de 32 evaluaciones, con una inversión de 212 millones de euros, que beneficiaron a más de 175.000 personas directa o indirectamente. El propio laboratorio sirve como modelo para el desarrollo de políticas basadas en la evidencia empírica. Entre los elementos específicos para ser usados como evidencia, hay un detallado informe de evaluación para cada proyecto, una base de datos interactiva en el sitio web del laboratorio, con los indicadores de impacto de todos los proyectos, y un resumen que hace hincapié en diez lecciones clave que pueden extraerse en términos de políticas (MISSM, 2024).
 

Aunque el corpus de investigaciones rigurosas sobre la reducción de la pobreza ha crecido en las últimas décadas, sigue habiendo lagunas importantes en términos de evidencia, sobre todo en Europa y en el ámbito de la inclusión social. Cuando los responsables políticos deben actuar sin evidencia local sólida, a menudo toman las decisiones desde la intuición. Pero en muchas ocasiones, además de basarse en posicionamientos ideológicos, la intuición se equivoca y los principios generales, aun cuando son correctos, resultan demasiado vagos para formular políticas. Una evaluación aleatorizada bien diseñada puede analizar hipótesis específicas sobre una política concreta y estimar su impacto causal. Asimismo, nos permite analizar rigurosamente elementos individuales de las políticas y conocer a fondo los mecanismos que conducen al cambio.

Tratar de estimar el impacto de un programa simplemente comparando los resultados de un grupo de participantes con los de un grupo de individuos que no participan en él implica el riesgo de introducir sesgos en la estimación del impacto. Aunque podemos tomar en consideración las características observables de las personas de la muestra al estimar los efectos de una intervención, puede que no estimemos dichos efectos correctamente si las características no observadas que afectan al resultado que nos interesa no están equilibradas entre ambos grupos. Por ejemplo, es posible que las personas matriculadas en un programa educativo estén más motivadas para aprender que aquellas que no se han matriculado. Asignar de forma aleatoria una muestra de potenciales al grupo de tratamiento (aquel al que se aplicará la política en cuestión) o al grupo de control (aquel al que no se le aplicará) es una potente herramienta para estimar el impacto causal de las políticas. La asignación aleatoria ayuda a garantizar que no se produzcan sesgos sistemáticos en la composición de los dos grupos en términos de características observadas o no observadas. Entonces, las diferencias que se observan entre los dos grupos tras la intervención pueden atribuirse al impacto causal del programa o la política. 

Incluso aplicando métodos de evaluación rigurosos, a menudo los laboratorios de políticas como el que se puso en marcha en España se enfrentan a numerosos retos. En primer lugar, es necesario adaptarse a las dinámicas y los ciclos políticos, ya que los entornos políticos cambiantes suelen requerir actuaciones rápidas, mientras que la evaluación rigurosa exige más tiempo. En segundo lugar, se hace necesario colaborar con investigadores de primer nivel para garantizar la calidad del análisis. Pese a la  robustez metodológica de las evaluaciones aleatorizadas, en la práctica estas presentan una serie de desafíos que requieren asesoramiento científico sólido a lo largo del ciclo de evaluación. Un tercer requisito es alinear los calendarios, prioridades y dinámicas de trabajo de los académicos y los responsables políticos, que fácilmente pueden desajustarse. En cuarto lugar, para que el modelo sea sostenible, es imprescindible contar con un presupuesto estructural y cierta capacidad administrativa interna. Por último, resulta esencial garantizar que los investigadores puedan acceder a los datos administrativos individuales, ya que estos pueden ser muy útiles para abordar limitaciones en la recogida de datos de campo y permiten evaluar el impacto a largo plazo sin la necesidad de costosas encuestas de seguimiento.

Si el Laboratorio de Políticas de Inclusión logró gestionar con éxito estos desafíos fue gracias a ciertos factores facilitadores, como una fuerte voluntad política para generar evidencia rigurosa y la disponibilidad de recursos suficientes; la intensa participación de investigadores afiliados al CEMFI, a J-PAL y a otras instituciones, y la inversión en términos de recursos humanos en el sector público, lo cual fue clave para que los responsables políticos confiaran en la metodología y mejoró su capacidad para incorporar los resultados a su agenda política. Finalmente, un último factor clave es colaborar con organismos ejecutores que estén familiarizados con el contexto en cuestión y la población objetivo, sobre todo cuando se trabaja con colectivos vulnerables.
 

Las evaluaciones del laboratorio abarcan diferentes dimensiones sociales clave: trabajo y emprendimiento (14 programas), apoyo social y acceso a prestaciones sociales (13), educación (9), competencias digitales (7) y vivienda (1). Entre las personas en riesgo de pobreza o exclusión social, algunos de los principales grupos de población objetivo fueron los niños y los jóvenes, las madres solteras, las personas desempleadas, los inmigrantes, la población de etnia gitana y las personas con discapacidades. Como no es posible presentar adecuadamente los resultados de todos los proyectos (ver MISSM, 2024), en este apartado destacamos dos de ellos.

En toda Europa, las comunidades de etnia gitana se enfrentan a desventajas persistentes en la educación, la participación en el mercado laboral o la inclusión social. En España, los jóvenes de etnia gitana presentan unos resultados académicos significativamente peores y unas tasas de abandono escolar considerablemente más elevadas, además de experimentar una tasa de pobreza superior al 80% y una tasa de desempleo de más del 50%. No obstante, numerosos estudios económicos subrayan que la educación es una potente herramienta para reducir la desigualdad y mejorar las perspectivas económicas.

Una evaluación aleatorizada analizó un programa implementado por la Fundación Secretariado Gitano en diferentes regiones españolas con el objetivo de reducir la brecha educativa que afecta a los jóvenes de etnia gitana, así como, en términos más generales, fomentar la inclusión social entre la comunidad gitana. El programa combinaba actividades de refuerzo escolar con apoyo social personalizado para las familias, además de incluir competencias digitales. La intervención educativa combinó clases de refuerzo escolar realizadas fuera del ámbito escolar con orientación educativa personalizada e intervenciones a nivel comunitario.

Un total de 399 familias fueron asignadas aleatoriamente al grupo de tratamiento o a un grupo de control. Las familias del grupo de tratamiento se beneficiaron de un completo paquete de servicios educativos y sociales, mientras que las del grupo de control no fueron objeto de ningún tipo de intervención durante el periodo de estudio. El programa se desarrolló a lo largo de un curso escolar.

Los resultados revelan que la intervención condujo a mejoras sustanciales en términos de rendimiento académico. Las notas medias escolares mejoraron en 0,11 desviaciones estándar y la puntuación de las pruebas estandarizadas mejoró en 0,88 desviaciones estándar –magnitud que se considera significativa en la literatura sobre educación–. Los resultados desglosados por asignaturas muestran efectos relevantes en las materias lingüísticas, con un incremento de 0,15 desviaciones estándar en las notas escolares tanto de castellano como de inglés. En las pruebas estandarizadas, los estudiantes objeto de la intervención obtuvieron una puntuación 0,58 y 0,89 desviaciones estándar más alta en lectura y matemáticas, respectivamente.



La intervención aumentó significativamente las aspiraciones educativas de los estudiantes, aunque no tuvo efectos detectables en la motivación general. Por otra parte, tuvo un pequeño impacto negativo en las expectativas que los alumnos perciben en sus profesores, su autoeficacia y sus relaciones en la escuela, lo que puede reflejar un mayor nivel de conciencia de uno mismo y de importancia de su percepción acerca de sus profesores, sus compañeros y ellos mismos, o bien una mayor sinceridad o autocrítica causada por una mayor percepción de estar siendo analizado entre los estudiantes del grupo de tratamiento. Merece la pena destacar que el programa incrementó notablemente la implicación de los progenitores en la educación de sus hijos. 

Las personas con discapacidad intelectual y del desarrollo (DID) registran unas tasas de empleo mucho menores que la población general, así como un nivel menor de inclusión social y bienestar. Para analizar la eficacia de una innovadora metodología de apoyo concebida para ayudar a las personas con DID a encontrar trabajo, la SGI colaboró con la ONG Confederación Plena inclusión España y con el instituto de investigación IDOCAL.

La evaluación comparó dos estrategias. La primera política es la del empleo personalizado, un método desarrollado por el Departamento de Educación estadounidense en 2001. En este método, un trabajador social ofrece apoyo a la persona con DID en cuatro fases secuenciales: 1) descubrimiento: se exploran las fortalezas, preferencias y necesidades de la persona con DID, con implicación de su familia; 2) planificación: se identifican posibles empresas; 3) negociación: se conciertan entrevistas entre las personas con DID y las posibles empresas y se desarrolla una propuesta de creación de empleo, y 4) seguimiento: en caso de que el proceso culmine con la creación de un empleo, se mantiene un contacto continuado con la persona con DID y la empresa. La segunda estrategia es una política estándar de empleo con apoyo, un enfoque menos intensivo y completo que tiene como objetivo dotar a las personas con DID de ciertas competencias que les permitan adaptarse a las demandas del mercado laboral, y se centra solo en ofertas de empleo ya existentes.

La intervención fue implementada por 44 entidades asociadas a Plena inclusión y ubicadas en 12 comunidades autónomas y en la ciudad autónoma de Ceuta. Incluyó a 512 personas con DID de entre 20 y 52 años, con un grado de discapacidad de entre el 33 y el 78% y que estaban desempleadas o trabajaban menos de 20 horas a la semana. Estas personas fueron asignadas aleatoriamente a una de las dos políticas. La intervención tuvo lugar entre octubre de 2022 y julio de 2023.

Los resultados muestran que, al finalizar el periodo de la intervención, los participantes del grupo de empleo personalizado tenían una probabilidad de trabajar 7 puntos porcentuales superior y trabajaban, de media, 1,4 horas más. No obstante, estos efectos desaparecieron cuatro meses más tarde, lo que pone de manifiesto la necesidad de un apoyo institucional continuado para mantener los efectos positivos de la intervención. Estas personas también experimentaron un incremento de 0,11 contratos y un aumento de 10 puntos porcentuales en su participación en actividades formativas considerando un periodo de 12 meses. Dichos efectos fueron aún más acentuados transcurridos cuatro meses (Bentolila y Domenella, 2025).



Los índices generales de inclusión social y bienestar, elaborados a partir de encuestas, muestran incrementos significativos, y la probabilidad de participar en actividades de voluntariado en los últimos 12 meses aumenta en 20 puntos porcentuales. Todos esos impactos se mantienen en el tiempo.

En 2021 el Ministerio de Inclusión, Seguridad Social y Migraciones lanzó 32 proyectos piloto para promover la inclusión social como complemento al ingreso mínimo vital. Se destinó un importe total de 212 millones de euros a esos proyectos del Laboratorio de Políticas de Inclusión, de los que se beneficiaron 175.000 personas. Las políticas abordaban cuestiones relacionadas con el empleo y el emprendimiento, el apoyo social y el acceso al IMV, la educación, las competencias digitales, y la vivienda y la pobreza energética. Dichas políticas se implementaron en toda España en colaboración con gobiernos autonómicos, ayuntamientos y varias ONG. 

Los proyectos se desarrollaron como evaluaciones aleatorizadas. Se implementaron y evaluaron en colaboración entre el MISSM y un equipo de investigadores académicos coordinados por el CEMFI y J-PAL Europe. Los resultados de muchos de esos proyectos conforman la base de una serie de artículos científicos actualmente en proceso de elaboración.

Se trata de una iniciativa pionera por su escala y ambición, la colaboración entre los tres niveles de gobierno y varias ONG, y su compromiso con una evaluación rigurosa mediante una alianza con el ámbito académico. El laboratorio ha permitido obtener información muy valiosa sobre la eficacia de un amplio abanico de políticas de inclusión, ha contribuido a la institucionalización del diseño de políticas basado en la evidencia empírica en España y, por último, pero no por ello menos importante, ha identificado algunos efectos positivos significativos sobre dimensiones relevantes de la inclusión social y el bienestar de los participantes en la mayoría de los programas. Seis de los proyectos se están implementando a mayor escala. A la vista de los resultados, es de esperar que este ejemplo conduzca a un uso más amplio de la evaluación aleatorizada de las políticas públicas y contribuya al uso de la evidencia empírica en España.
 

Este artículo ofrece una visión general de las características, el funcionamiento y los resultados del Laboratorio de Políticas de Inclusión, una innovadora iniciativa para analizar un gran número de proyectos que implementan políticas de inclusión social en España a través de evaluaciones aleatorizadas. Se enmarca en el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia español, y ha sido financiado por la Unión Europea a través de los fondos NextGenerationEU. La coordinación del equipo de investigación contó con la financiación del CEMFI, J-PAL Europe y el Observatorio Social de la Fundación ”la Caixa”.

BENTOLILA, S., y Y. DOMENELLA (2025). «Disability and Labor Inclusion: Experimental Evidence from Spain», documento de trabajo del CEMFI 2528.

CALLE, M.; A. GARCÍA-HERNÁNDEZ; P. GIANNATTASIO e I. TORRES-ROJAS (2025). «Educational Support Program for Roma Families», documento de trabajo.

AUTORIDAD INDEPENDIENTE DE RESPONSABILIDAD FISCAL (2024). «Tercera opinión. Ingreso mínimo vital», opinión 2/24, Madrid.

MINISTERIO DE INCLUSIÓN, SEGURIDAD SOCIAL Y MIGRACIONES (2024). «Palancas para la inclusión. Recomendaciones del Laboratorio de Políticas de Inclusión en base a la evidencia científica», Madrid.