La importancia de ser claro. Programa de Lenguaje Claro: evidencia en la reducción de la carga administrativa en Colombia

Cuesta, Ana; Reyes, Angela; Roseth, Benjamin Working Paper La importancia de ser claro. Programa de Lenguaje Claro: evidencia en la reducción de la carga administrativa en Colombia IDB Working Paper Series, No. IDB-WP-983 Provided in Cooperation with: Inter-American Development Bank (IDB), Washington, DC Suggested Citation: Cuesta, Ana; Reyes, Angela; Roseth, Benjamin (2019) : La importancia de ser claro. Programa de Lenguaje Claro: evidencia en la reducción de la carga administrativa en Colombia, IDB Working Paper Series, No. IDB-WP-983, Inter-American Development Bank (IDB), Washington, DC, https://doi.org/10.18235/0001683 This Version is available at: https://hdl.handle.net/10419/208172 Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. 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Esta obra se encuentra sujeta a una licencia Creative Commons IGO 3.0 Reconocimiento-NoComercial-SinObrasDerivadas (CC-IGO 3.0 BY-NC-ND) (http:// creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/igo/legalcode) y puede ser reproducida para cualquier uso nocomercial otorgando el reconocimiento respectivo al BID. No se permiten obras derivadas. Cualquier disputa relacionada con el uso de las obras del BID que no pueda resolverse amistosamente se someterá a arbitraje de conformidad con las reglas de la CNUDMI (UNCITRAL). El uso del nombre del BID para cualquier fin distinto al reconocimiento respectivo y el uso del logotipo del BID, no están autorizados por esta licencia CC-IGO y requieren de un acuerdo de licencia adicional. Note que el enlace URL incluye términos y condiciones adicionales de esta licencia. Las opiniones expresadas en esta publicación son de los autores y no necesariamente reflejan el punto de vista del Banco Interamericano de Desarrollo, de su Directorio Ejecutivo ni de los países que representa. Catalogación en la fuente proporcionada por la Biblioteca Felipe Herrera del Banco Interamericano de Desarrollo Cuesta, Ana. La importancia de ser claro: Programa de Lenguaje Claro: evidencia en la reducción de la carga administrativa en Colombia / Ana Cuesta, Angela Reyes, Benjamin Roseth. p. cm. — (Documento de trabajo del BID ; 983) Incluye referencias bibliográficas. 1. Administrative procedure-Colombia-Evaluation. 2. Government paperwork- Colombia-Evaluation. I. Reyes, Angela. II. Roseth, Benjamin. III. Banco Interamericano de Desarrollo. División de Innovación para Servir al Ciudadano. IV. Título. V. Serie. IDB-WP-983 http://www.iadb.org Copyright © 2019 Resumen* Al acceder a los servicios públicos, los ciudadanos se enfrentan a múltiples desafíos. Este artículo se centra en un aspecto todavía no explorado por la literatura existente sobre la carga administrativa: la complejidad del lenguaje escrito utilizado por los organismos públicos en América Latina. Presenta una evaluación de impacto del Programa de Lenguaje Claro del Departamento Nacional de Planeación (DNP) de Colombia. Un experimento de asignación aleatoria comparó dos versiones de una carta utilizada por el Catastro de la ciudad de Bogotá –la original y otra redactada en lenguaje claro–. El estudio muestra que la aclaración del contenido mediante modificaciones del lenguaje, el orden y el formato puede reducir los costos de aprendizaje de los ciudadanos. Por lo tanto, un lenguaje claro tiene efectos positivos tanto para las personas como para las instituciones públicas. Una encuesta complementaria de percepción reveló que hay espacio considerable para una mayor simplificación, dado que los ciudadanos dieron calificaciones bajas tanto a la carta original como a la carta redactada en lenguaje claro. Códigos JEL: C93, H11, H83, Z18 Palabras clave: carga administrativa, simplificación del lenguaje, lenguaje claro, servicios públicos, burocracia * Ana Cuesta es Economista de Evaluación del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), Ángela Reyes es Consultora de Gobierno Digital del BID, y Benjamin Roseth es Especialista en Modernización del Estado de la misma institución. Los autores agradecen a Nicolás Dassen, Especialista Senior de Modernización del Estado del BID y coordinador de las actividades de gobierno abierto del Banco. Esta evaluación se llevó a cabo como parte del apoyo del BID a las iniciativas de gobierno abierto en América Latina y el Caribe. Además, los autores agradecen a Daniel Jaramillo por su apoyo en la investigación. 2 1. Introducción El acceso a los servicios públicos no siempre es fácil. Los ciudadanos se enfrentan a una serie de cargas administrativas –como encontrar información acerca del servicio o programa, recopilar documentación, completar ciertos requisitos, desplazarse hasta una oficina pública, esperar en una fila durante horas, leer instrucciones, llenar formularios o enviar cartas–. Lo anterior les dificulta la tarea de completar los trámites para acceder a esos servicios. Este documento analiza el impacto de una intervención del gobierno con el fin de reducir esas cargas administrativas. Mediante un experimento de asignación aleatoria, se evaluaron los efectos de simplificar el lenguaje, el formato y el contenido de una carta de respuesta enviada por la Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital de Bogotá (en adelante Catastro), en el comportamiento de los ciudadanos que solicitaron una revisión del avalúo de su propiedad. El objetivo fue determinar si esa simplificación tuvo un impacto en el número de ciudadanos que apelaron la decisión de Catastro. Se buscó establecer si una respuesta más sencilla y más clara, que detalle los motivos y las consideraciones utilizadas en la decisión de actualización del avalúo pueden conducir a una mejor comprensión de los criterios utilizados por Catastro, y reducir así el número de ciudadanos que apelan la decisión. Este documento contribuye a la literatura sobre trámites para servicios públicos y alta carga administrativa, cuestiones particularmente relevantes en América Latina. Roseth, Reyes y Santiso (2018) observaron que los ciudadanos de esta región se enfrentan a esta carga, lo cual demanda muchas horas y energía para finalizar los trámites. En promedio, un ciudadano de América Latina se demoró cinco horas en hacer un trámite, y casi la mitad de todos los trámites públicos requirieron más de una visita a una oficina pública para completarlos. En Colombia, el ciudadano medio dedicó más de siete horas para completar un trámite y el 26% requirió tres visitas o más a una oficina pública. Herd y Moynihan (2018) caracterizaron la carga administrativa en función de tres tipos de costos que los ciudadanos pueden encontrar cuando intentan acceder a los servicios públicos. En primer lugar aparecen los costos de aprendizaje, que implican conocer si son elegibles para un servicio y comprender el proceso y los trámites necesarios para acceder a este. En segundo lugar emergen los costos de cumplimiento, relacionados con seguir las reglas, los procesos y las regulaciones establecidas para acceder al servicio, como llenar formularios y solicitudes, proporcionar documentación y completar los 3 requisitos. En tercer lugar cabe citar los costos psicológicos, es decir: las emociones que los ciudadanos experimentan cuando interactúan con el gobierno, como el estrés de cumplir con procesos administrativos complicados, o entender lo que hay que hacer, o sentimientos asociados con el estigma de postular a programas de ayuda. La carga administrativa puede tener un impacto en el acceso a los servicios públicos. Cuanto más difícil y más costoso sea acceder a un servicio o programa, menor será la participación. Kabbani y Wilde (2003) mostraron que un aumento de los requisitos para obtener cupones para alimentos en Estados Unidos estaba asociado a una disminución de las inscripciones para conseguir dichos cupones. Después de estudiar el Programa de Asistencia Nutricional Suplementaria (SNAP, por sus siglas en inglés), también en Estados Unidos, Herd (2015) demostró la existencia de un vínculo directo entre la carga administrativa y la participación, sobre todo de las personas de mayor edad. En el ámbito de la salud, Herd, DeLeire, Harvey et al. (2013) demostraron una conexión similar para Medicaid en Wisconsin, Estados Unidos. Por otro lado, los costos de los trámites afectan más a las personas de ingresos más bajos y tienen un efecto regresivo. Como señalaron Roseth et al. (2018), los ciudadanos de ingresos más bajos por lo general tienen menos flexibilidad en sus trabajos, lo que les dificulta pedir permisos y disponer de las horas necesarias para hacer el trámite. Asimismo, pueden prescindir menos de los ingresos perdidos y tienen menos recursos para cubrir los costos incurridos por cuenta de realizar los trámites (por ejemplo, transporte, fotocopias, entre otros). De la misma manera, los costos de aprendizaje para entender información compleja acerca de los requisitos y especificaciones del trámite, entre ellos formularios que son difíciles de llenar o que se presentan en un lenguaje difícil de entender, son factores que también influyen en mayor medida en individuos con un nivel educativo más bajo y que carecen de los instrumentos necesarios para navegar el sistema. Roseth et al. (2018) encontraron evidencia empírica de que las personas de menor nivel educativo realizan menos trámites. 1 Los datos muestran que mientras el 42% de las personas con estudios universitarios (completos o incompletos) dijo haber hecho un trámite en los últimos 12 1 Solo se consideraron las transacciones asociadas con la identidad, la educación, la salud, los programas sociales, el transporte y la denuncia de crimen, dado que se asumió que estas transacciones tienen, como mínimo, una distribución equivalente entre diferentes niveles socioeconómicos o una sobrerrepresentación de las personas de ingresos más bajos. 4 meses, solo un 16% de las personas sin estudios y un 23% de las personas con uno o dos años de escolarización dijo haber hecho un trámite en el mismo período. Este documento se centra en explorar el efecto de las intervenciones del gobierno destinadas a mitigar los costos de aprendizaje para los ciudadanos. Además de los efectos en la percepción de un servicio, la información de mala calidad, poco clara o incompleta acerca de un servicio público puede llevar a las personas a emprender acciones y procedimientos adicionales o innecesarios, lo cual aumenta la carga administrativa. Por otro lado, una mayor carga administrativa también se puede traducir en más trabajo –y, por lo tanto, costos– para las instituciones públicas. Se han diseñado programas públicos para mitigar la mencionada carga y facilitar los trámites para todos los ciudadanos. En Estados Unidos, la red Plain Language Action and Information Network (PLAIN) fomenta el uso de un lenguaje claro mediante la oferta de sesiones de capacitación para las agencias federales, la promoción seminarios y la elaboración de pautas para simplificar las comunicaciones del gobierno. Además, en 2010 el país aprobó la Ley de Redacción Comprensible (Plain Writing Act), en la que se declara que todos los documentos públicos deben ser escritos con claridad. Canadá tiene una ley similar (Plain Language Act) y publica guías para las instituciones y las comunicaciones públicas en un lenguaje claro; y México publica un manual del mismo estilo para las entidades públicas. En Colombia, el Programa de Lenguaje Claro, gestionado por el Departamento Nacional de Planeación (DNP), tiene como objetivo simplificar y clarificar el lenguaje utilizado en los documentos, formularios y cartas públicas. Estas intervenciones pretenden reducir los costos de aprendizaje asociados con los trámites, proporcionando información clara, oportuna y pertinente a los ciudadanos, así como simplificando formularios y otro tipo de comunicaciones públicas. La sección 1.2 proporciona una descripción detallada de este Programa. 1.1 Contribución a la literatura Este documento complementa la literatura existente sobre el impacto negativo de la carga administrativa y proporciona resultados experimentales en el contexto de los países de América Latina. Varios autores han documentado la relación entre carga administrativa y acceso a los programas, como ya se mencionó. Moynihan y Herd (2010) sostienen que la carga administrativa puede tener un efecto en los derechos ciudadanos básicos, como el voto, así como también en el deseo y la capacidad de ejercer efectivamente esos derechos. 5 Este documento complementa esta corriente de la literatura analizando el impacto de la carga administrativa en un proceso que tiene implicaciones tanto para los ciudadanos como para la administración pública. También complementa la literatura académica que pone a prueba la efectividad de las modificaciones en las comunicaciones escritas para alcanzar diversos objetivos de política pública. En los últimos años, estos estudios han tenido un rol destacado en el campo de la economía del comportamiento. Una corriente de esta literatura explora el potencial de personalizar la información. Por ejemplo, en el estudio de Medicare para los medicamentos recetados en Estados Unidos, Kling, Mullainathan, Shafir et al. (2012) observaron que proporcionar a los ciudadanos información personalizada sobre los planes existentes en una carta llevó a que el 28% de los receptores cambiara de plan, mientras que quienes recibieron únicamente una comunicación con un enlace para acceder a la misma información mostraron ese comportamiento solo en un 17% de los casos. Otra corriente explora el potencial de diversas modificaciones del lenguaje en el cumplimiento de las obligaciones tributarias. En un experimento de campo desplegado en el Reino Unido, Hallsworth, List, Metcalfe et al. (2014) comprobaron que los mensajes que destacaban las normas sociales (por ejemplo, “la mayoría de sus vecinos ya ha pagado”) y un bien público (por ejemplo, “su contribución ayuda a pagar las escuelas”) tuvieron un impacto positivo en el cumplimiento. Torgler (2004) observó que la persuasión moral (por ejemplo, “es lo que hay que hacer”) no tuvo efecto alguno en el cumplimiento en un experimento llevado a cabo en Suiza. En un estudio relacionado sobre la evasión de impuestos efectuado en Austria, Fellner, Sausgruber y Traxler (2013) encontraron que amenazar a los potenciales evasores con consecuencias legales era más efectivo que recurrir a apelaciones morales o referirse a normas sociales. Una línea de investigación relacionada analiza el potencial de la simplificación para alcanzar los resultados de política deseados. En un experimento de campo desarrollado en México, Hastings y Tejeda-Ashton (2008) encontraron que simplificar la información de las comisiones de administración de los fondos de pensiones aumentaba la sensibilidad a los cambios de precios entre las personas sin conocimientos financieros. En el ámbito de los impuestos, Bhargava y Manoli (2015) llevaron a cabo un experimento de asignación aleatoria para probar el impacto de diferentes intervenciones en el número de ciudadanos que solicitaban un beneficio tributario para el cual eran elegibles. Los autores encontraron que el envío de cartas recordatorias con un lenguaje sencillo tenía un efecto positivo en la 12 final. 8 , 9 Las principales variables observables de interés –localidad, uso (es decir, residencial o comercial) y estrato socioeconómico– están balanceadas en los diferentes grupos experimentales. En el apéndice 1 se presentan descripciones detalladas de los grupos experimentales. Con respecto al canal a través del cual se envió la carta, se notificó a 409 personas (47,5%) vía correo electrónico y a 353 (40,9%) personalmente, mientras que 100 (11,6%) notificaciones se realizaron mediante edicto o aviso público en el tablero de anuncios en Catastro. 3. Resultados Como se explicará en detalle en la sección 3.1, el análisis sugiere que la carta simplificada redujo el número de solicitudes de reposición o apelación: dicha carta se asoció con una disminución del 20,7% en ambos tipos de solicitudes, y una reducción del 30% al considerarse solo las solicitudes de reposición. Sin embargo, estos resultados deben tomarse con cautela, dado que estos efectos se encuentran en niveles marginales de significancia debido al pequeño número de personas que presentaron una solicitud durante el período en que se llevó a cabo el experimento. Los cuadros presentados en esta sección resumen el análisis por intención de tratar (ITT, por sus siglas en inglés), con y sin variables de control adicionales. Se proporcionan más detalles en el apéndice 3. La sección 3.2 resume las principales conclusiones de una encuesta de percepción complementaria. En general, la encuesta reveló que la comprensión de las cartas tanto originales como simplificadas fue baja y que solo hubo un elemento manifiestamente diferenciador: la claridad de la acción que se debía emprender. 8 Hubo 158 personas que no recibieron una respuesta durante la segunda mitad de 2017 después de solicitar la revisión del avalúo y fueron eliminadas de la muestra. Además, se eliminaron 207 observaciones, dado que correspondían a personas que recibieron ambos tipos de respuestas (original y simplificada) después de solicitar revisiones de más de una propiedad, y, por lo tanto, no fue posible vincular su conducta al tipo de comunicación recibida. Por último, se eliminaron de la muestra final cinco observaciones de personas que presentaron múltiples revisiones y ambas conductas (extender una apelación para una propiedad y no para la otra) después de recibir el mismo tipo de respuesta. Se seleccionó solo una observación para aquellas personas que solicitaron una revisión del avalúo de más de una propiedad, eliminando así 111 observaciones (solo se conservó la primera revisión presentada por la persona o empresa). Por último, se eliminaron ocho observaciones debido a inconsistencias en cuanto a las fechas de notificación. 9 Con este tamaño de muestra y prevalencia de conducta, es posible detectar efectos de al menos 6 puntos porcentuales de diferencia con un poder de 0,8 y un nivel de confianza de 0,05. 13 3.1. Efectos de la intención de tratar Un total de 95 personas (11% de la muestra final) presentó una solicitud después de recibir la notificación de Catastro. De esas solicitudes, 85 fueron de reposición y 10 fueron apelaciones. 10 El cuadro 1 exhibe el porcentaje de personas de cada grupo experimental que presentó una solicitud de reposición o apelación. De las 95 solicitudes presentadas, un 55,8% (53) provino de personas del grupo de control (carta original). La mayoría de las solicitudes (89,5%) fueron de reposición, y el 59% de las mismas (50) fue presentado por personas del grupo de control. Cuadro 1. Tipo de solicitud presentada (por grupo experimental) Original Simplificada Total Cualquiera 53 42 95 Solicitud de reposición 50 35 85 Solicitud de apelación 3 7 10 Ninguna 378 389 767 Total 431 431 862 Fuente: Elaboración de los autores. Los resultados que se reflejan en esta sección proporcionan estimaciones para el caso de cualquier tipo de solicitud presentada y solo solicitudes de reposición. Puesto que hubo pocas apelaciones (10), para este tipo de solicitud, en esta sección no se incluye un análisis estadístico separado. Como se mencionó en la sección 2, las principales variables observables de interés están balanceadas en los diferentes grupos experimentales. Las estimaciones sin controles adicionales se exhiben en las columnas (a) de los cuadros y los resultados para las especificaciones que utilizan controles adicionales se despliegan en las columnas (b). Se incluyeron algunas variables de control adicionales para entender cómo los diferentes canales a través de los cuales se enviaba la comunicación influyen en la conducta individual. Los cuadros que comprenden los resultados con la inclusión de controles adicionales pueden consultarse en el apéndice 3. 10 El promedio histórico de solicitud de reposición o apelación desde 2013 hasta 2016 fue de 33,4%, con un máximo de 53,9% y un mínimo de 13,4%. 14 En general, el efecto del Programa de Lenguaje Claro tuvo la dirección prevista (negativa) y, al incluir otros controles, el efecto se volvió ligeramente más pequeño. Como se muestra en el cuadro 2, en promedio, las personas que recibieron la carta original tienen una probabilidad del 12,3% de presentar cualquier tipo de solicitud y del 21,7% cuando se incluyen las variables de control (en el caso en que se tomen únicamente las reposiciones, las cifras son del 11,6% y del 17,5%, respectivamente). El efecto de la carta simplificada en la presentación de cualquier tipo de solicitud fue negativo (-0,025) y registró un nivel similar cuando se incluyeron otras variables de control (-0,023). Esto significa que los destinatarios de la carta simplificada tenían una probabilidad de 2,5 puntos porcentuales (equivalentes a un 20,7%) menos de presentar cualquier tipo de solicitud después de recibir la notificación de revisión del avalúo por parte de Catastro (18,5% al incluirse otros controles). Si se restringe el análisis exclusivamente a las solicitudes de reposición, quienes recibieron la carta simplificada tenían, en promedio, una probabilidad de 3,5 puntos porcentuales (equivalentes al 30%) menos de presentar una solicitud de reposición (valor significativo al nivel del 10%). El nivel fue similar cuando se incluyeron otros controles (-0,032, significativo al nivel del 15%, cifra equivalente al 27,5%). Cuadro 2. Resultados de la intención de tratar Cualquier solicitud presentada Solicitud de reposición (a) (b) (a) (b) Carta simplificada −0,0255 −0,0227 −0,0348* −0,0319T (0,0213) (0,0209) (0,0203) (0,0200) Constante 0,1230*** 0,2177*** 0,1160*** 0,1755*** (0,0151) (0,0407) (0,0144) (0,0389) Incluye controles No Sí No Sí Observaciones 862 862 862 862 R al cuadrado 0,0017 0,0430 0,0034 0,0386 Fuente: Elaboración de los autores. Nota: Los errores estándar figuran entre paréntesis. Significancia estadística: *** = p<0,01; ** = p<0,05; * = p<0,1, T = p<0,15. Los controles incluyen nivel socioeconómico (1-6), localidades de las ciudades (19 localidades), uso de la propiedad (residencial, parcela o productiva). Los detalles de estos controles se presentan en el apéndice 1. 15 En todas las especificaciones que utilizan variables de control adicionales, el canal a través del cual se envió la notificación tuvo un efecto relativamente grande, como se muestra en el cuadro A4 del apéndice 3. Las personas que recibieron una notificación electrónica tuvieron menos probabilidades de presentar una solicitud que aquellas que recibieron la notificación en persona (con una oscilación de entre 9,3 y 10,8 puntos porcentuales, cifra significativa a nivel del 1%). De la misma manera, quienes fueron notificados mediante un edicto o aviso publicado en el tablero de anuncios de Catastro tuvieron menos probabilidades de presentar una solicitud que quienes recibieron la notificación personalmente (con una oscilación de entre 16 y 17,7 puntos porcentuales, cifra significativa a nivel del 1%). Estas conclusiones sugieren que tanto el lenguaje claro como el canal de entrega pueden disminuir la carga administrativa a la que se enfrenta Catastro al recibir solicitudes adicionales. Sin embargo, las tasas reducidas de solicitudes pueden haberse debido a diferentes factores. Si bien la disminución de las solicitudes con la carta simplificada puede haber sido resultado de la simplificación en sí, el menor número de solicitudes para las cartas enviadas por correo electrónico o publicadas en el tablero de anuncios de Catastro(en comparación con la notificación personal) puede haberse debido a que hubo una menor proporción de ciudadanos que efectivamente recibieron y leyeron la carta de Catastro (esta afirmación no se puede verificar empíricamente con los datos disponibles). 11 Por último, los resultados sugieren que el tiempo transcurrido desde que la persona solicitó la revisión del avalúo inicial de su propiedad y el momento en que Catastro envió la respuesta no tuvo ningún efecto en la conducta de los individuos. No se encontró evidencia de una diferencia en el efecto del Programa de Lenguaje Claro para diferentes usos de la propiedad o estrato socioeconómico, como se muestra en los cuadros A6 a A9 del apéndice 3. Esto es relevante, dado que muestra que el Programa tiene el potencial para mejorar la comprensión y cambiar la conducta sin importar el nivel socioeconómico de una persona o el uso de la propiedad. Dadas las reducciones relativamente modestas observadas en otras solicitudes, esto también sugiere que las mejoras introducidas en la carta simplificada fueron insuficientes para provocar un cambio importante en el comportamiento de cualquier grupo, segmentado por uso de la propiedad 11 Los resultados también se estimaron restringiendo la muestra a aquellas comunicaciones en las que los ciudadanos fueron notificados personalmente o por correo electrónico. Los detalles de las estimaciones se incluyen en el apéndice 3. 16 o estrato socioeconómico. Los resultados de la encuesta de percepción, que se exhiben en la sección siguiente, apoyan esta interpretación. 3.2. Encuesta de percepción La teoría del cambio que subyace al Programa de Lenguaje Claro supone que simplificar las comunicaciones del sector público y enfocarse más en los mensajes clave aumentará la comprensión de los ciudadanos y, por lo tanto, contribuirá a orientarlos hacia la conducta deseada. Los datos administrativos utilizados en este estudio detectan los comportamientos de interés para las instituciones públicas pero no dejan entrever el rol desempeñado por la percepción y comprensión de las personas para determinar esa conducta. Es necesario analizar la comprensión de los ciudadanos por separado de su conducta de acuerdo con los datos administrativos, porque hay efectos perversos que se derivan de una mayor comprensión. En el caso de Catastro, era posible que los ciudadanos capaces de entender mejor sus derechos fueran más propensos a presentar repetidas demandas de ajustes de la valoración, comportamiento que constituye precisamente la reacción opuesta deseada por Catastro. Para llenar esta brecha en la teoría del cambio, el equipo de investigación diseñó e implementó una encuesta de percepción para los individuos tanto del grupo de tratamiento como de control. La encuesta abarcó dos grandes elementos: i) comprensión del contenido (medido de manera objetiva y subjetiva) y ii) actitud hacia el contenido y la institución responsable, además de una serie de variables de control sociodemográficas. La encuesta se llevó a cabo en persona y tuvo tres segmentos: 1. Identificar al encuestado para asegurarse de que la persona que contestaba la encuesta era la misma que había recibido la comunicación, y para medir hasta qué punto el encuestado recordaba haber recibido la comunicación. 2. Refrescar la memoria del encuestado mostrándole una versión genérica (no personalizada) de la carta recibida (original o simplificada). 3. Formular las preguntas de percepción y sociodemográficas. La muestra de la encuesta, que incluyó 585 personas (313 del tratamiento y 272 de control, un 57% de todas las observaciones únicas), fue realizada entre diciembre de 2017 y abril de 2018. Los ciudadanos fueron entrevistados después de haber sido notificados y luego de finalizado el plazo legal para emprender otras acciones (solicitudes de reposición o 17 apelación). Cabe señalar que el tiempo transcurrido entre la recepción de la carta de Catastro y la participación en la encuesta, a pesar de ser necesario para evitar influir en la conducta durante el experimento, puede haber perjudicado la memoria de los encuestados con respecto a la carta recibida y su experiencia con ella. El cuadro 3 muestra un resumen de las conclusiones (promedios simples para los grupos de tratamiento y control). Cuadro 3. Comparación de los promedios de la encuesta de percepción Pregunta Tratamiento Control Diferencia 1. ¿Recuerda haber consultado a alguien para comprender el contenido de la carta? (porcentaje que respondió sí) 24,7 24,9 −0,2 2. ¿Emprendió usted alguna acción en relación con el contenido de esta comunicación? (porcentaje de sí) 23,0 25,4 −2,4 3. Si emprendió alguna acción, ¿recuerda haber pedido ayuda para ello? (n=T-41, C-44) 53,7 61,4 −7,7 4. ¿El encuestado entendió el contenido del documento? (Pregunta formulada al encuestador) (porcentaje de sí) 53,8 56,6 −2,8 5. ¿Qué tan claro le parece el documento en una escala de 1 a 10, siendo 1 “muy confuso” y 10 “muy claro”? 4,4 4,2 0,2 6. ¿Qué tan difícil o fácil le parece hacer lo que la carta dice, en una escala de 1 a 10, siendo 1 “muy difícil” y 10 “muy fácil”? 4,32 4,06 0,26 7. ¿Qué tan útil le parece la información del documento, en una escala de 1 a 10, siendo 1 “nada útil” y 5 “muy útil”? 4,62 4,49 0,13 8. ¿Cómo caracterizaría el sentimiento que le generó la carta en una escala de 1 a 10, siendo 1 “muy negativo” y 10 “muy positivo”? 3,5 3,51 −0,01 9. ¿Cuál es su percepción general de Catastro como institución, en una escala de 1 a 10, siendo 1 “muy negativa” y 10 “muy positiva”? 4,01 4,13 −0,12 10. ¿La carta da instrucciones precisas sobre que se debe hacer? (porcentaje que respondió sí) 40,4 32,3 8,1** 11. ¿El mensaje principal de la carta se encuentra al inicio del texto? (porcentaje de sí) 40,1 38,6 0,5 Fuente: Elaboración de los autores. El cuadro 3 revela dos conclusiones importantes para el Programa de Lenguaje Claro. En primer lugar, la percepción general de las cartas de Catastro fue baja. Ambas cartas 18 tuvieron una puntuación cercana a 4 en una escala de 10 puntos en cuanto a claridad. De la misma manera, se encontraron malos resultados para las medidas de facilidad de hacer lo que la carta recomendaba, la utilidad de la información presentada y el sentimiento que la carta generó. En segundo lugar, se percibieron pocas diferencias entre las dos cartas. 12 La única pregunta con una diferencia estadísticamente significativa (p= 0,051, diferencia simple de medias) fue “¿La carta da instrucciones precisas sobre lo que se debe hacer?”. La carta simplificada tuvo mejores resultados que la original. Dado el impacto positivo de la carta simplificada sobre la frecuencia de solicitudes adicionales, como ya se señaló, las conclusiones de la encuesta sugieren que esta pregunta, sobre la precisión de las instrucciones, impulsa los resultados. Este hallazgo es significativo, dado el cambio relativamente sutil en las cartas (las versiones originales se proporcionan en el apéndice 2). En ambos casos, las instrucciones para presentar una solicitud adicional aparecen al final de la carta y el lenguaje sobre cómo hacerlo es casi idéntico. Las principales diferencias son que la carta simplificada tiene seis páginas en comparación con las 10 páginas de la versión original, y que la sección sobre cómo presentar solicitudes adicionales está claramente marcada (en negritas y letras mayúsculas “RECURSOS”) en la carta simplificada y no lo está en la carta original. 4. Comentarios finales, recomendaciones de política y potenciales vías de investigación a futuro El análisis estadístico confirma la hipótesis según la cual las comunicaciones del gobierno con un lenguaje sencillo y claro disminuyen la carga administrativa. Estas conclusiones son robustas para 20 regresiones diferentes. Sin embargo, los resultados deberían tomarse con cautela, dado que estos efectos se encuentran en niveles marginales de significancia debido al reducido número de personas que presentaron una solicitud, lo cual limita las afirmaciones que se pueden hacer en relación con el éxito de esta intervención concreta. Los resultados que surgen de la encuesta de percepción son menos definitivos. En primer lugar, los resultados para los dos grupos experimentales denotan una percepción relativamente baja de la claridad de las cartas, lo que podría sugerir que todavía hay espacio 12 Las comparaciones se efectuaron entre los grupos de tratamiento y control, no han sido comparaciones por pares realizadas por las mismas personas. 19 para mejorar el lenguaje y el contenido de la carta simplificada con el fin de hacerla todavía más clara. En segundo lugar, la comunicación simplificada tuvo mejores resultados que la original solo en una de las muchas preguntas diseñadas para medir el éxito de los objetivos inmediatos del Programa de Lenguaje Claro: la pregunta que indagaba si la carta daba instrucciones claras sobre qué hacer. Esto da lugar a dos interpretaciones iniciales: 1. Cuando interactúan con el gobierno, los ciudadanos piensan en función de los negocios. Intentan entender lo que pueden o deberían hacer. Puede que se vean menos afectados por otros aspectos de la comunicación siempre y cuando tengan claridad acerca de sus acciones futuras. 2. La limitada diferencia percibida entre las dos cartas puede explicar el efecto de tratamiento relativamente pequeño observado en los datos administrativos. En cuanto al futuro, los resultados comentados aquí sugieren diversas acciones para los responsables de las políticas públicas en Colombia y otros países con programas similares al de Lenguaje Claro. En primer lugar, se recomienda continuar con este tipo de programas, dado que su impacto parece ser el esperado. En segundo lugar, se sugiere seguir simplificando las comunicaciones para mejorar la percepción de los ciudadanos y, a su vez, mejorar los indicadores administrativos. En tercer lugar, se aconseja profundizar en el análisis empírico de las iniciativas de simplificación del lenguaje, sobre todo para entender si hay un impacto diferenciado en subgrupos específicos. Este documento también pone en evidencia las potenciales vías de investigación a futuro en el campo de la administración pública y el estudio de la carga administrativa. En primer lugar, como una de las primeras iniciativas para entender los efectos sobre la carga administrativa de un amplio programa de simplificación del lenguaje dirigido por el gobierno, hay muchas preguntas importantes que han quedado sin responder. Sería útil entender las claves específicas del éxito en los esfuerzos de simplificación del lenguaje (por ejemplo, relacionados con la terminología, la estructura, el formato de diseño, el tono, etc.). En segundo lugar, habría que comprender los diferentes impactos que las distintas metodologías de simplificación producen (por ejemplo, traducciones hechas por funcionarios públicos frente a otras logradas mediante la colaboración con los ciudadanos). En tercer lugar, sería importante discernir cómo la simplificación del lenguaje podría, o debería, hacerse a la medida de diferentes grupos (por ejemplo, socioeconómicos, culturales) para obtener un impacto máximo. 20 Referencias bibliográficas Bhargava, S. y D. Manoli. 2015. Psychological Frictions and the Incomplete Take-Up of Social Benefits: Evidence from an IRS Field Experiment. American Economic Review 105(11):3489–529. Fellner, G., R. Sausgruber y C. Traxler. 2013. Testing Enforcement Strategies in the Field: Threat, Moral Appeal and Social Information. Journal of the European Economic Association 11(3):634–60. Hallsworth, M., J. A. List, R. D. Metcalfe y I. Vlaev. 2017. The Behavioralist as Tax Collector: Using Natural Field Experiments to Enhance Tax Compliance. Journal of Public Economics 148:14–31. Hastings, J. S. y L. Tejeda-Ashton. 2008. Financial Literacy, Information, and Demand Elasticity: Survey and Experimental Evidence from Mexico (No. w14538). Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research. Herd, P. 2015. How Administrative Burdens Are Preventing Access to Critical Income Supports for Older Adults: The Case of the Supplemental Nutrition Assistance Program. Public Policy & Aging Report 25(2):52–5. Herd, P., T. DeLeire, H. Harvey y D. P. Moynihan. 2013. Shifting Administrative Burden to the State: The Case of Medicaid Take-Up. Public Administration Review 73(s1):S69–S81. Herd, P. y D. Moynihan. 2018. Administrative Burden: Policymaking by Other Means. Nueva York, NY: Russell Sage Foundation. Kabbani, N. S. y P. E. Wilde. 2003. Short Recertification Periods in the US Food Stamp Program. Journal of Human Resources 38(S):1112-38. Kling, J. R., S. Mullainathan, E. Shafir, L. C. Vermeulen y M. V. Wrobel. 2012. Comparison Friction: Experimental Evidence from Medicare Drug Plans. The Quarterly Journal of Economics 127(1):199–235. Moynihan, D. y P. Herd. 2010. Red Tape and Democracy: How Rules Affect Citizenship Rights. The American Review of Public Administration 40(6):654–70. Roseth, B., A. Reyes y C. Santiso. 2018. Wait No More: Citizens, Red Tape, and Digital Government. Washington, D.C.: Banco Interamericano de Desarrollo. Torgler, B. 2004. Moral Suasion: An Alternative Tax Policy Strategy? Evidence from a Controlled Field Experiment in Switzerland. Economics of Governance 5(3):235–53. 21 Apéndice 1. Descripción de los grupos experimentales Cuadro A1. Equilibrio entre los grupos de tratamiento y control Carta original (control) N = 431 Carta simplificada (tratamiento) N = 431 Media Diferencia promedio Localidades Antonio Narino 0,021 0,012 0,009 Barrios Unidos 0,014 0,016 −0,002 Bosa 0,107 0,084 0,023 Candelaria 0 0,009 −0,009** Chapinero 0,044 0,06 −0,016 Ciudad Bolívar 0,07 0,063 0,007 Engativá 0,107 0,107 0 Fontibón 0,03 0,026 0,005 Kennedy 0,13 0,121 0,009 Mártires 0,009 0,014 −0,005 Puente Aranda 0,014 0,016 −0,002 Rafael Uribe 0,032 0,026 0,007 San Cristóbal 0,053 0,032 0,021 Santa Fe 0,021 0,007 0,014* Suba 0,118 0,183 −0,065*** Teusaquillo 0,042 0,042 0 Tunjuelito 0,014 0,007 0,007 Usaquén 0,125 0,146 −0,021 Usme 0,049 0,03 0,019 Uso Residencial 0,594 0,594 0 Parcela 0,111 0,09 0,021 Productivo 0,292 0,299 −0,007 Nivel socioeconómico Est_0 0,406 0,406 0 Est_1 0,063 0,049 0,014 Est_2 0,223 0,213 0,009 Est_3 0,13 0,146 −0,016 Est_4 0,093 0,088 0,005 Est_5 0,039 0,058 −0,019 Est_6 0,046 0,039 0,007 Fuente: Elaboración de los autores. Como se muestra en el cuadro A1, las principales variables de interés observables están equilibradas en diferentes grupos experimentales. Es decir, los grupos de tratamiento (carta simplificada) y control (carta original) están equilibrados en la mayoría de las variables observables que capturan las características de la propiedad (localización entre las 19 localidades de Bogotá), uso (residencial, parcela de terreno no construida, o productiva/comercial) y nivel socioeconómico. Hay unos cuantos desequilibrios para 28 Apéndice 3. Cuadros con resultados adicionales Cuadro A4. Resultados de la intención de tratar, incluido el canal de notificación Cualquier solicitud presentada Solicitud de reposición (a) (b) (a) (b) Carta simplificada −0,0255 −0,0227 −0,0348* −0,0319T (0,0213) (0,0209) (0,0203) (0,0200) Notificación electrónica −0,1073*** −0,0924*** (0,0225) (0,0215) Notificación en tablero de anuncios −0,1773*** −0,1603*** (0,0351) (0,0335) Tiempo de la notificación (transcurrido) −0,0001 0,0000 (0,0002) (0,0002) Constante 0,1230*** 0,2177*** 0,1160*** 0,1755*** (0,0151) (0,0407) (0,0144) (0,0389) Incluye controles No Sí No Sí Observaciones 862 862 862 862 R al cuadrado 0,0017 0,0430 0,0034 0,0386 Fuente: Elaboración de los autores. Nota: Los errores estándar figuran entre paréntesis. Significancia: *** = p<0,01; ** = p<0,05; * = p<0,1; T = p<0,15. Cuadro A5. Resultados de la intención de tratar, sin notificaciones en tablero de anuncios Cualquier solicitud presentada Solicitud de reposición (a) (b) (a) (b) Carta simplificada −0,0269 −0,0258 −0,0376* −0,0361 (0,0239) (0,0237) (0,0228) (0,0226) Notificación electrónica −0,1075*** −0,0923*** (0,0240) (0,0229) Tiempo de la notificación (transcurrido) −0,0001 0,0000 (0,0002) (0,0002) Constante 0,1380*** 0,2223*** 0,1302*** 0,1779*** (0,0169) (0,0453) (0,0161) (0,0433) Incluye controles No Si No Si Observaciones 762 762 762 762 R al cuadrado 0,0017 0,0275 0,0036 0,0250 Fuente: Elaboración de los autores. Nota: Los errores estándar figuran entre paréntesis. Significancia: *** = p<0,01; ** = p<0,05; * = p<0,1. 29 Cuadro A6. Efectos heterogéneos (por tipo de uso de la propiedad) Cualquier solicitud presentada Solicitud de reposición (a) (b) (a) (b) Carta simplificada −0,0089 −0,0056 −0,0005 0,0022 (0,0386) (0,0379) (0,0368) (0,0362) Residencial −0,0245 −0,0282 −0,0126 −0,0137 (0,0340) (0,0335) (0,0323) (0,0319) Parcelas 0,0328 0,0227 0,0486 0,0422 (0,0530) (0,0522) (0,0505) (0,0498) Simplificada*residencial −0,0263 −0,0284 −0,0425 −0,043 (0,0475) (0,0466) (0,0452) (0,0445) Simplificada*parcelas −0,0040 0,0008 −0,0893 −0,0863 (0,0778) (0,0763) (0,0740) (0,0728) Constante 0,1339*** 0,2442*** 0,1181*** 0,1885*** (0,0278) (0,0490) (0,0264) (0,0468) Controles No Sí No Sí Observaciones 862 862 862 862 R al cuadrado 0,0078 0,0495 0,0089 0,0440 Fuente: Elaboración de los autores. Nota: Los errores estándar figuran entre paréntesis. Significancia: *** = p<0,01; ** = p<0,05; * = p<0,1. Cuadro A7. Resultados heterogéneos (por uso de la propiedad), excluidas las notificaciones en tablero de anuncios Cualquier solicitud presentada Solicitud de reposición (a) (b) (a) (b) Carta simplificada −0,0101 −0,0062 −0,0006 0,0025 (0,0434) (0,0429) (0,0413) (0,0409) Residencial −0,0284 −0,0314 −0,0150 −0,0155 (0,0381) (0,0378) (0,0363) (0,0361) Parcela 0,0260 0,0221 0,0438 0,0434 (0,0583) (0,0578) (0,0555) (0,0552) Simplificada*residencia −0,0280 −0,0330 −0,0466 −0,0492 (0,0534) (0,0528) (0,0509) (0,0504) Simplificada*parcela 0,0038 0,0022 −0,0915 −0,0934 (0,0862) (0,0851) (0,0821) (0,0813) Constante 0,1518*** 0,2507*** 0,1339*** 0,1927*** (0,0312) (0,0546) (0,0297) (0,0522) Controles No Sí No Sí Observaciones 762 762 762 762 R al cuadrado 0,008 0,0347 0,0093 0,0310 Fuente: Elaboración de los autores. Nota: Los errores estándar figuran entre paréntesis. Significancia: *** = p<0,01; ** = p<0,05; * = p<0,1. 30 Cuadro A8. Resultados heterogéneos (por nivel socioeconómico) Cualquier solicitud presentada Solicitud de reposición (a) (b) (a) (b) Carta simplificada −0,0132 −0,0097 −0,0246 −0,0213 (0,0236) (0,0232) (0,0224) (0,0221) Estrato alto −0,0074 0,0142 −0,0147 0,0056 (0,0394) (0,0390) (0,0374) (0,0372) Simplificada*alto −0,0662 −0,0707 −0,0543 −0,0578 (0,0552) (0,0543) (0,0525) (0,0518) Constante 0,1243*** 0,2169*** 0,1186*** 0,1763*** (0,0166) (0,0414) (0,0158) (0,0396) Controles No Sí No Sí Observaciones 862 862 862 862 R al cuadrado 0,0059 0,0456 0,0076 0,0409 Fuente: Elaboración de los autores. Nota: Los errores estándar figuran entre paréntesis. Significancia: *** = p<0,01; ** = p<0,05; * = p<0,1. Cuadro A9. Resultados heterogéneos (por nivel socioeconómico), sin notificaciones en tablero de anuncios Cualquier solicitud presentada Solicitud de reposición (a) (b) (a) (b) Carta simplificada −0,0114 −0,0110 −0,0246 −0,0240 (0,0265) (0,0262) (0,0252) (0,0250) Estrato alto −0,0045 0,0168 −0,0131 0,0069 (0,0444) (0,0443) (0,0423) (0,0423) Simplificada*alto −0,0813 −0,0796 −0,0670 −0,0648 (0,0620) (0,0613) (0,0590) (0,0585) Constante 0,1388*** 0,2211*** 0,1325*** 0,1784*** (0,0185) (0,0461) (0,0177) (0,0440) Controles No Sí No Sí Observaciones 762 762 762 762 R al cuadrado 0,0068 0,0304 0,0086 0,0276 Fuente: Elaboración de los autores. Nota: Los errores estándar figuran entre paréntesis. Significancia: *** = p<0,01; ** = p<0,05; * = p<0,1.