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En este artículo, estudiamos la relación matizada entre la sequía, el rendimiento académico y la eficacia de las medidas preventivas, centrándonos en dos regiones propensas a la sequía de los estados de Maharashtra y Karnataka en la India. Utilizando un marco de estudio de eventos que se basa en regresiones de diferencias en diferencias, abordamos la naturaleza recurrente y no permanente de las sequías, dilucidando su impacto en los resultados de aprendizaje a lo largo del tiempo. En Maharashtra, que carece de planes preventivos, las sequías sucesivas provocan una caída significativa en los resultados de las pruebas estandarizadas de matemáticas y lectura, seguida de una recuperación intermitente y nuevas interrupciones. La tasa de deserción escolar también muestra un patrón similar. Por el contrario, los programas preventivos existentes en Karnataka, dirigidos por el gobierno, demuestran resiliencia en el rendimiento académico durante los períodos de sequía.

Palabras clave: variabilidad climática, inversión en capital humano, logro educativo

Clasificación JEL: I21, O12, Q54, Q58

1. Introducción

Una de las principales consecuencias del cambio climático son los fenómenos meteorológicos extremos prolongados (Scoones, 1992; Angassa y Oba, 2008), incluyendo la recurrencia de desastres naturales como las sequías (Parry et al., 2010; IPCC, 2014; Banco Mundial, 2019). Si bien esto tiene implicaciones directas para el desarrollo mundial en general (Stocker et al., 2013), entre los diversos tipos de desastres naturales, la sequía se percibe como el peligro más grave que afecta la productividad agrícola (Wilhite y Buchanan-Smith, 2005; Arshad et al., 2017; Arshad et al., 2018). Dado que una proporción considerable de la población de los países de ingresos bajos y medianos depende directa o indirectamente de la agricultura (Mahendra Dev, 2012; Mehar et al., 2016), estos impactos adversos pueden precipitar la migración forzada (Munshi, 2003; Henry et al., 2003; Feng et al., 2010; Dillon et al., 2011; Gray y Mueller, 2012; Mbaye, 2017) y afectan los ingresos de los hogares (Paxson, 1992; Miguel et al., 2004; Skoufias et al., 2012; Keshavarz y Karami, 2013), influyendo posteriormente en los gastos de consumo de los hogares y en las inversiones en capital humano, como las inversiones en educación (Benson y Clay, 2004; Fitzsimons, 2007; Duryea et al., 2007; Barrios et al., 2008; Björkman-Nyqvist, 2013; Agamile et al., 2021).

Si bien esta literatura parece sugerir que existe un impacto negativo de la escasez de lluvias en los resultados educativos, en términos más generales, la evidencia sobre los impactos de tales eventos climáticos extremos en los resultados del capital humano es mixta (Randell y Gray, 2016; Shah y Steinberg, 2017). Por ejemplo, existe cierta evidencia de que la escasez de agua inducida por las sequías podría conducir a mayores costos de oportunidad de matrícula y da lugar a una transición de la participación escolar hacia la participación en el mercado laboral (Glory y Nsikak-Abasi, 2013). Otros estudios han intentado relacionar los fenómenos meteorológicos extremos con resultados como las tasas de deserción escolar (Khalili, 2020), el gasto en educación (Amjath-Babu et al., 2016) y la oferta de mano de obra (Graff Zivin y Neidell, 2014). Además, la literatura destaca el impacto multifacético de las lluvias tempranas en los resultados socioeconómicos, de salud y educativos (Maccini y Yang, 2009). Sin embargo, las estimaciones del logro educativo de los estudiantes como consecuencia de la exposición a estos shocks siguen siendo limitadas, con la excepción de Shah y Steinberg (2017), quienes utilizan los resultados de las pruebas como un indicador del logro del capital humano y demuestran que las lluvias positivas dan como resultado una reducción de la matrícula y la asistencia a la escuela, junto con una disminución de los puntajes generales de las pruebas para los niños en edad escolar.

Nuestro trabajo está estrechamente relacionado con esto, y estudiamos una variable de resultado análoga, es decir, las puntuaciones de las pruebas estandarizadas. Sin embargo, a diferencia de Shah y Steinberg (2017), que se concentran en medir la precipitación media anual y sus efectos en el año actual o en el próximo, nuestro objetivo es doble. En primer lugar, se pretende analizar las repercusiones de los eventos de sequía en regiones propensas a la sequía durante un período prolongado. Mostramos que las sequías también conducen a pérdidas de aprendizaje, aunque en el contexto de nuestro estudio, esto se estima de manera imprecisa. En segundo lugar, aprovechamos este enfoque para investigar los tiempos de recuperación y evaluar la eficacia de las medidas preventivas. Esencialmente, comparamos y contrastamos dos regiones distintas directamente afectadas por las sequías en el contexto de la India. Sin embargo, una de las regiones contaba con ciertas medidas destinadas a hacer frente a las secuelas de la sequía, mientras que la otra no. Utilizamos estos escenarios como un experimento natural para analizar la recuperación de la sequía en estas regiones en el contexto de las pérdidas de aprendizaje estimadas, lo que a su vez nos permite estimar la eficacia de las políticas públicas diseñadas para enfrentar las sequías.

El Departamento Meteorológico de la India (IMD) ha establecido subdivisiones meteorológicas, en lo sucesivo denominadas subdivisiones (distintas de los distritos administrativos, en lo sucesivo denominados distritos), basadas en las similitudes en el clima y los patrones de lluvias monzónicas. Estas subdivisiones forman la base de nuestra estrategia de identificación. A diferencia de los experimentos controlados o la implementación de políticas, la sequía trasciende las fronteras administrativas y afecta a áreas geográficas más amplias con exposición difusa. Reconocemos la naturaleza no permanente de la sequía y el hecho de que las regiones afectadas pueden cambiar con cada evento de sequía. Por lo tanto, para abordar este problema, nos enfocamos en las subdivisiones que son propensas a la sequía y enfrentaron una sequía persistente en la década a partir del año 2011. Estos eventos de sequía, junto con su gravedad y las regiones que afectan, han sido bien documentados en informes gubernamentales, artículos de prensa y otros trabajos de investigación. Además, validamos empíricamente el supuesto de relevancia requerido para nuestra estrategia de identificación, confirmando que estas subdivisiones propensas a la sequía enfrentaron una sequía severa en comparación con el resto de sus respectivos estados durante el período de estudio. En consecuencia, el escenario elegido para nuestro estudio son las regiones semiáridas de la meseta del Decán, específicamente Marathwada en Maharashtra y el interior del norte de Karnataka (NIK), que enfrentan la mayor frecuencia de sequías severas en la India. Aunque administrativamente ambas subdivisiones se encuentran en diferentes estados, comparten fronteras meteorológicas y pertenecen a la misma zona árida de la meseta del Decán, experimentando condiciones climáticas similares. Por lo tanto, encontraron incidentes de sequía comparables en términos de intensidad y tiempo durante el período de estudio, como lo corroboran nuestro conjunto de datos y fuentes secundarias.

Si bien estas subdivisiones meteorológicas vecinas comparten similitudes climáticas, también proporcionan un telón de fondo convincente para nuestro análisis comparativo de las estrategias de recuperación y afrontamiento después de las sequías. Esto se debe a que, a diferencia de Maharashtra, el estado de Karnataka contaba con programas gubernamentales explícitos para ayudar a hacer frente a estos eventos. Esencialmente, esto crea un experimento natural para estudiar nuestra pregunta. Nuestra estrategia de identificación se basa en comparar por separado las áreas propensas a la sequía en los estados afectados con las áreas sin sequía antes y después de los eventos de sequía, durante un período de tiempo. Realizamos estudios de eventos separados para Maharashtra y Karnataka para encontrar evidencia sugerente de pérdidas de aprendizaje en ambos estados como resultado de la sequía, pero con diferentes tasas de recuperación, con Karnataka superando a Maharashtra. Esto apoya la hipótesis de que las políticas públicas dirigidas a la recuperación de estos eventos climáticos extremos son efectivas para ayudar a una región a recuperarse de las pérdidas de aprendizaje. Utilizamos datos sobre los resultados de las pruebas del Informe Anual sobre el Estado de la Educación (ASER) en dos estados, Maharashtra y Karnataka, que comprenden 0,45 millones de observaciones entre 2008 y 2018.

Encontramos que, en Maharashtra, se produjo una disminución significativa en los puntajes de matemáticas y lectura después de años consecutivos de sequía en 2011-2012. Aunque hubo una recuperación gradual durante el año normal de 2013, este progreso se vio interrumpido por otra sequía en 2014-2015. Por el contrario, en Karnataka, donde se implementaron programas preventivos, los puntajes académicos experimentaron una disminución relativamente modesta después de años consecutivos de sequía. En particular, la recuperación de las pérdidas de aprendizaje después de sucesivos años de sequía fue más rápida en la región propensa a la sequía de Karnataka en comparación con Maharashtra. Esta observación subraya que la implementación de programas de prevención de sequías liderados por el gobierno puede mejorar la resiliencia de los puntajes académicos, indicativos de los resultados educativos, frente a los impactos adversos de sequías meteorológicas consecutivas hasta cierto punto. Además, los resultados sobre las tasas de deserción escolar respaldan aún más esta afirmación.

En Maharashtra, comparamos Marathwada con el resto del estado para comprender el impacto de la sequía y el período de recuperación en ausencia de medidas preventivas (llamamos a esto nuestro escenario de referencia). Durante el período de estudio relevante, el estado no tenía ningún esquema o programa específico para prevenir los efectos adversos de la escasez de lluvias, a diferencia del estado vecino de Karnataka, hasta donde sabemos. Sin embargo, el gobierno del estado de Karnataka implementó iniciativas preventivas específicas, como el plan Sujala y el Proyecto Bhoochetana, para abordar la escasez de agua y el impacto de la sequía. El trabajo en el marco de estos proyectos se completó antes de los eventos de sequía consecutivos que comenzaron en 2011. Además, antes de los años consecutivos de sequía de 2014-2015, el Gobierno también había puesto en marcha la siguiente fase de estas iniciativas, junto con iniciativas más nuevas respaldadas por el Banco Mundial. Se esperaba que estos esfuerzos de prevención de la sequía hubieran dado como resultado un mejor acceso a los recursos, una mayor productividad agrícola y un aumento de los ingresos de los hogares, lo que demuestra un compromiso con la gestión sostenible del agua. Por lo tanto, los impactos estimados de las sequías en el aprendizaje para el estado de Karnataka, donde comparamos el NIK con el resto del estado, probablemente estarían enmascarados por la efectividad de las medidas preventivas del sector público en áreas propensas a la sequía. En consecuencia, sobre la base de supuestos sobre el contrafactual, no rechazamos la hipótesis de que la disminución de las pérdidas de aprendizaje en Karnataka y la recuperación fenomenal puedan atribuirse a estas medidas de política pública.

El resto del documento está estructurado de la siguiente manera: En la sección 2 se ofrece información básica sobre el área de interés del estudio. En la sección 3, detallamos las fuentes de nuestros datos. En la sección 4 se examina el marco empírico, que abarca la estrategia y la metodología de identificación. En la Sección 5, primero validamos los supuestos de identificación y luego presentamos los hallazgos principales, junto con la evidencia de apoyo y los resultados de las pruebas de robustez.

2. Antecedentes

La India, caracterizada por su extensa extensión geográfica y sus diversos climas, es particularmente vulnerable a los impactos del cambio climático (MOEFCC, 2018). Entre ellas, la sequía emerge como una amenaza persistente con repercusiones generalizadas (Dai, 2013). Es ampliamente reconocido que la sequía tiene un impacto perjudicial en la economía, y el Informe de Evaluación Mundial (GAR) revela que las sequías severas pueden llevar a una reducción estimada del 2-5% en el producto interno bruto (PIB) de la India. El fenómeno de la sequía es complejo y depende de las interacciones con diversos parámetros hidrológicos como la evaporación, la precipitación, la infiltración, la escorrentía y el almacenamiento de aguas superficiales y subterráneas (Sirda y Sen, 2003; Esfahanian et al., 2017; Kim et al., 2017). Sobre la base de estos parámetros, las sequías se clasifican comúnmente en categorías meteorológicas, agrícolas, hidrológicas y socioeconómicas (Heim, 2002). La sequía meteorológica se desencadena por las altas temperaturas y las bajas precipitaciones, y provoca escasez de agua. Esto, a su vez, conduce a una sequía agrícola, que causa estrés en los cultivos e impacta en los medios de vida de las personas, el entorno ecológico y las condiciones socioeconómicas (Uttaruk y Laosuwan, 2017; Du et al., 2018).

2.1 Zonas propensas a la sequía en la India

La sequía es un fenómeno no permanente y recurrente causado por una deficiencia prolongada de precipitaciones en comparación con las condiciones medias a largo plazo en una zona determinada (Patel y Yadav, 2015; Sreekesh et al., 2019). Esto es especialmente prevalente en ecosistemas semiáridos (Hind y Marwan, 2010; Mohammad et al., 2015; Hussein, 2018; Mohammad et al., 2018; Sandeep et al., 2021).

Dentro del paisaje climático de la India, la zona semiárida del sur, que abarca los estados de Maharashtra, Karnataka, Telangana y Andhra Pradesh, se enfrenta a la vulnerabilidad climática debido a su ubicación en el lado de sotavento de los Ghats Occidentales. Los Ghats Occidentales, una formidable cadena montañosa paralela a la costa occidental, crean una sombra de lluvia en la región oriental, conocida como la meseta del Decán (Mohamed et al., 2019).

Debido al lugar donde se encuentra, la meseta del Decán a menudo no recibe suficiente agua, lo que la hace seca en el lado de sotavento de los Ghats Occidentales, que bloquean las nubes de lluvia provenientes del Mar Arábigo. En consecuencia, la escasez de agua persiste como un desafío importante para los estados de la meseta del Decán.

Las precipitaciones escasas e irregulares, junto con las temperaturas extremas y la intensa radiación solar, hacen que estas regiones semiáridas del sur peninsular de la India sean altamente vulnerables (INECC, 2010). La escasez de agua es frecuente, con niveles freáticos bajos, precipitaciones mínimas y alta escorrentía de agua. La principal fuente de agua durante todo el año en estas regiones son pequeñas y medianas cantidades de agua almacenada. En consecuencia, el Informe de Evaluación Mundial (GAR) sobre la Sequía 2021, publicado por la Oficina de las Naciones Unidas para la Reducción del Riesgo de Desastres, identifica a la región del Decán como la que experimenta la mayor frecuencia (más del 6%) de sequías graves en toda la India.

Las graves repercusiones de las malas cosechas relacionadas con la sequía se ponen de manifiesto vívidamente en una estadística preocupante del informe más reciente de la Oficina Nacional de Registros de Delitos (NCRB) en el año 2021: el 49,6% de los suicidios de agricultores en la India se concentran en el estado de Maharashtra, seguido de Karnataka (Muertes accidentales y suicidios en la India (ADSI), 2022). Cabe destacar que ambos estados están situados en la región geográfica debajo de los Ghats Occidentales en la meseta del Decán. Esta región, identificada como la que experimenta la mayor frecuencia (más del 6%) de sequías graves en toda la India, según el Informe de Evaluación Mundial (GAR), enfatiza aún más la correlación entre la ubicación geográfica, las situaciones de sequía y sus consecuencias angustiantes.

Maharashtra es el tercer estado más grande de la India por área geográfica y el que más contribuye al PIB de la India, con un 14% (Deshpande, 2023). La agricultura juega un papel importante en la economía de Maharashtra. La población total del estado es de 112 millones según el censo de 2011, de los cuales el 57.8% depende de la agricultura. Alrededor del 84% de la superficie total dedicada a la agricultura en el estado depende directamente de las lluvias monzónicas (Encuesta Económica de Maharashtra 2012-13, 2013). Al mismo tiempo, una parte sustancial del estado se encuentra en las regiones semiáridas a la sombra de la lluvia de los Ghats Occidentales (Todmal, 2019).

Así, la sequía es uno de los principales desastres naturales que suponen una gran amenaza para la economía estatal y el desarrollo agrícola. Para estudiar y pronosticar el tiempo, el estado se ha dividido en cuatro subdivisiones meteorológicas: Konkan (costa oeste), Madhya Maharashtra, Marathwada y Vidarbha. Las subdivisiones meteorológicas son creadas por el Departamento Meteorológico de la India en función de patrones climáticos y de lluvias monzónicas similares (Kelkar y Sreejith, 2020). Históricamente, Maharashtra ha estado plagado de numerosos eventos de sequía, como en los años 1972, 2000 y 2004, y más recientemente, Maharastra enfrentó una serie angustiosa de sequías consecutivas entre 2011-2012 (Maharashtra Ahead, 2013), 2014-2015 (Kulkarni et al., 2016) y 2018-2019 (Singh et al., 2022). Cuando un evento de sequía ocurre durante dos o más años consecutivos, entonces se considera un evento de sequía persistente (Amrit et al., 2018).

Marathwada, una región en las zonas áridas de Maharashtra, ha sido particularmente el epicentro de tales sequías persistentes. Casi el 73,83% de la población de la región de Marathwada depende de la agricultura como principal fuente de ingresos (Kelkar, 2013). Sin embargo, la oferta de riego en esta zona es bastante deficiente, situándose actualmente en apenas el 14,08%. Esto es mucho más bajo que el promedio estatal del 18%, que ya es menos de la mitad del promedio nacional del 38%. El déficit de desarrollo de Marathwada también es alto; se sitúa en el 20,16% (Kelkar, 2013).

Mishra et al. (2020) destacaron que el paisaje árido de Marathwada, que es la única zona meteorológica de Maharashtra con una región árida (Bhandari et al., 2014), es propenso a los extremos de calor en condiciones secas. En 2015, Marathwada experimentó un grave déficit del 40% en precipitaciones (Purohit y Kaur, 2017). La región de Marathwada experimentó lluvias continuas y escasas durante mucho tiempo sin que esto se notara. De 2011 a 2020, hubo seis años en los que la zona recibió un monzón con un déficit del 50% (Kulkarni et al., 2020).

2.2 Eventos de sequía y política

 En 2011-2012, Marathwada se enfrentó a un desafío importante debido a la escasez de lluvias, lo que tuvo un impacto perjudicial tanto en los cultivos de Kharif como en los de Rabi4 . Como resultado de estas condiciones adversas, el paisewari final de 3.493 aldeas de la región cayó por debajo de los 50 países (0,6 centavos) (Maharashtra Ahead, 2013). Además, en respuesta a la sequía, el gobierno movilizó camiones cisterna para entregar suministros de agua cruciales a las aldeas de Marathwada (Maharashtra Ahead, 2013). Trágicamente, Marathwada también se ha visto afectado por un gran número de suicidios de agricultores en las últimas décadas (Kulkarni et al, 2016).

Estas sequías recurrentes ponen de manifiesto la necesidad de abordar los desafíos multifacéticos que enfrentan tanto el sector agrícola como las comunidades de esta región. En un esfuerzo por hacer frente a estos desafíos, el gobierno de Maharashtra inició el Plan Jalyukt Shivar en 2015 para combatir la sequía. Sin embargo, a pesar de haber invertido 96.337 millones de rupias en los últimos cinco años, un informe reciente del Contralor y Auditor General de la India reveló que el plan había tenido un éxito limitado en lograr la neutralidad del agua y aumentar los niveles de agua subterránea. Las principales razones citadas para este resultado fueron el «seguimiento inadecuado» y la «falta de transparencia» en la ejecución de los proyectos.

De manera similar a Maharashtra, el estado vecino de Karnataka también enfrenta desafíos relacionados con la sequía. Sobre la base del patrón común de distribución de las precipitaciones, Karnataka se clasifica en tres subdivisiones meteorológicas, a saber, Karnataka Interior Norte, Karnataka Interior Sur y la Región Costera. De acuerdo con Srinivasareddy et al. (2021), el interior del norte de Karnataka mostró consistentemente la mayor susceptibilidad a la sequía entre las cuatro subdivisiones. La división meteorológica del interior norte de Karnataka refleja la vulnerabilidad observada en Marathwada. El interior septentrional de Karnataka y Marathwada reciben 73,1 cm y 88,2 cm de precipitación media anual, respectivamente. Además, Soni et al. (2023) informaron que tanto Marathwada como North Interior Karnataka han experimentado una disminución en sus tendencias de precipitación en los últimos 72 años.

A pesar de ser geográficamente adyacentes y enfrentar desafíos climáticos similares debido a su ubicación en la meseta semiárida y árida del Decán, Maharashtra y Karnataka han adoptado respuestas distintas a estos desafíos. Esta divergencia se debe principalmente a sus distintas fronteras estatales, que conducen a diferentes jurisdicciones, políticas y programas. El gobierno del estado de Karnataka, consciente de la necesidad de mejorar la resiliencia frente a la escasez de agua, tomó medidas proactivas. Iniciativas como la Fase 1 del plan Sujala (2001-2009), el Proyecto Bhoochetana (2009-2011), la Fase 2 de Sujala (2014-2018) y el actual programa Krishi Bhagya (que comienza en 2014-2015) ponen de manifiesto el compromiso de mitigar el impacto de la sequía a través de intervenciones sostenibles y preventivas.

El Proyecto de Desarrollo de la Cuenca Hidrográfica de Sujala en Karnataka, apoyado por el Banco Mundial, aumentó significativamente el ingreso promedio anual de los hogares de USD 222 a USD 3739. Además, un estudio de Mahalakshmi et al. (2019) encontró que el proyecto redujo la distancia hacia el acceso al agua potable, la leña y el forraje para los agricultores beneficiarios. El programa Krishi Bhagya se centra en mejorar la productividad agrícola en las zonas de secano mediante la promoción de prácticas eficientes de gestión del agua, lo que conduce a una mejora del 25-30% en la productividad de los cultivos. Mientras tanto, el Proyecto Bhoochetna tenía el objetivo principal de aumentar la productividad de los cultivos de secano en Karnataka mediante la introducción de mejores variedades de cultivos y prácticas de manejo, lo que resultó en beneficios significativos por un total de USD 453,34 millones entre 2009 y 2016.

3. Datos

Esta sección proporciona una descripción de las fuentes de datos utilizadas en el análisis, describe los procedimientos de procesamiento de datos y presenta estadísticas descriptivas para el conjunto de datos construido. La principal fuente de datos para evaluar el impacto académico de la sequía se refiere a los datos del Informe Anual sobre el Estado de la Educación (ASER) de dos estados del sudoeste de la India, situados en la meseta del Decán y bajo la sombra de la lluvia de los Ghats Occidentales. Este conjunto de datos primario se complementa con los datos climáticos del Departamento Meteorológico de la India y los datos de la Encuesta de Hogares de las Pirámides de Consumidores (CPHS) del Centro de Monitoreo de la Economía de la India (CMIE).

3.1 Capacidad cognitiva

El objetivo principal de este trabajo es medir la influencia de la sequía en la educación de los niños en regiones propensas a la sequía. Para evaluar los niveles educativos, utilizamos las puntuaciones de las pruebas como variables de resultado, dada la evidencia que indica su eficacia como predictores de resultados económicos a largo plazo (Chatterjee et al., 2023). Medimos los puntajes de las pruebas estandarizadas a partir del Informe de la Encuesta Anual de Educación (ASER). Esta encuesta nacional se centra en los logros educativos de los niños de la escuela primaria en la India, abarcando más de 570 distritos, 15.000 aldeas, 300.000 hogares y aproximadamente 700.000 niños al año11. La encuesta es implementada cada año por la organización no gubernamental Pratham para evaluar el estado de la educación en las zonas rurales de la India. ASER nos dio los datos de su encuesta para los años 2007 a 2014, 2016 y 2018. La muestra, representativa a nivel de distrito, abarca 20 aldeas de cada uno de los 580 distritos rurales de la India. En cada aldea, seleccionaron al azar de 20 a 30 hogares para participar. La población encuestada incluye a niños que viven en zonas rurales, con edades comprendidas entre los 3 y los 16 años, independientemente de si asisten o no a la escuela. De estas, las pruebas se enfocan en niños de 5 a 16 años, evaluando sus habilidades matemáticas y de lectura.

Una característica distintiva de la encuesta ASER es la administración de las pruebas en el domicilio del sujeto, en contraste con el entorno escolar convencional. Este enfoque facilita la evaluación de los puntajes de rendimiento independientemente de los insumos a nivel escolar. Las pruebas se realizan en el idioma local del niño y cada prueba contiene cuatro preguntas para evaluar los niveles de aprendizaje del niño. La prueba de lectura verifica si los estudiantes pueden reconocer letras y palabras y leer textos de diferentes grados. La prueba de matemáticas evalúa si los estudiantes pueden entender números de uno y dos dígitos, hacer restas con préstamos y hacer divisiones con números de tres dígitos. Las puntuaciones oscilan entre 0 y 4, donde 0 significa incapacidad para responder a la pregunta más básica y 4 indica competencia para resolver la pregunta de más alto nivel. En nuestro estudio se emplean las puntuaciones de las pruebas estandarizadas, centrándose en dos variables como resultados de interés: la puntuación en lectura y la puntuación en matemáticas. Dado que esta encuesta se realiza todos los años, controlamos factores como el tamaño de la familia, la educación de la madre, la edad de la madre, el sexo del niño y su edad.

3.2 Conjuntos de datos complementarios

Aumentamos el conjunto de datos de ASER con datos de precipitación mensual por distrito procedentes del Departamento Meteorológico de la India12. Este conjunto de datos abarca la totalidad de la India para los años 2008 a 2018, proporcionando cifras mensuales de precipitación (en milímetros) a nivel de distrito, calculadas como promedios aritméticos de las precipitaciones específicas de la estación dentro de cada distrito. Además, incluye las desviaciones mensuales de las precipitaciones con respecto a los promedios distritales a largo plazo. Utilizando estos datos de precipitación por distrito, calculamos tanto la precipitación anual promedio como la precipitación monzónica promedio para cada distrito anualmente desde 2008 hasta 2018. Para determinar la precipitación monzónica media, nos centramos en el monzón de verano de la India, que suele ocurrir de junio a septiembre. Este énfasis se debió al hecho de que porciones sustanciales del oeste y centro de la India, que abarcan nuestra área de estudio focal, reciben más del 90% de su precipitación anual total durante este período monzónico. Utilizando esta información de precipitaciones, identificamos los distritos que experimentaron sequías meteorológicas severas entre 2008 y 2018. El criterio para definir la sequía meteorológica severa se extrajo del Manual de Gestión de la Sequía (2009) publicado por el Ministerio de Agricultura de la Unión de la India. En concreto, el manual caracteriza la sequía meteorológica severa como una deficiencia en las precipitaciones estacionales que supera el 50% de su valor medio a largo plazo. Cabe destacar que el período de prospección de la ASER abarca de septiembre a noviembre, lo que implica que la prospección se habría realizado después de la ocurrencia de la sequía.

Combinamos los datos de precipitación por distrito con el conjunto de datos de ASER, centrándonos específicamente en los estados de Maharashtra y Karnataka. Estos estados constituyen nuestras principales áreas de estudio. El conjunto de datos combinado resultante sirve como conjunto de datos principal para evaluar el impacto de las condiciones similares a la sequía en el período de pérdida y recuperación de aprendizaje para los niños. Abarca el estado educativo de alrededor de 4,5 lakh (0,45 millones) de niños en todos los distritos de Maharashtra y Karnataka entre 2008 y 2018, excluyendo 2015 y 2017, e incluye información sobre las precipitaciones anuales de los distritos. En la Tabla 1 se resumen las puntuaciones medias de las pruebas y las variables de control de nuestra muestra.

Además, reconociendo las diversas consecuencias de los eventos climáticos extremos a partir de la literatura existente (Agamile et al., 2021; Björkman-Nyqvist, 2013; Barrios et al., 2008), ampliamos nuestro estudio para explorar el impacto en el gasto de los hogares, centrándonos particularmente en los gastos relacionados con la educación. Para este propósito, los datos a nivel de hogar se extraen de la Encuesta de Hogares de Pirámides de Consumidores (CPHS) realizada por el Centro para el Monitoreo de la Economía India (CMIE), que es una encuesta integral y expansiva de familias indias, que proporciona información sobre el bienestar de los hogares. Abarca más de 232.000 hogares de muestra y 1,19 millones de personas, lo que la convierte en la mayor encuesta de panel de hogares a nivel mundial. El CPHS incorpora información sobre los gastos de consumo, los activos del hogar, las percepciones, las decisiones sobre compras de activos o inversiones y los detalles demográficos de cada miembro del hogar. La consistencia en nuestro análisis se mantiene mediante el uso de un conjunto de controles similares a los empleados en el conjunto de datos primario.

4. Marco empírico

En este estudio, exploramos el impacto de las interrupciones inducidas por la sequía en los logros educativos de los estudiantes. Las sequías pueden influir significativamente en los resultados educativos al alterar la producción agrícola, lo que a su vez puede afectar las preferencias educativas (Agamile et al., 2021; Björkman-Nyqvist, 2013; Barrios et al., 2008). Además, los hogares que se enfrentan a la escasez de agua durante desastres relacionados con el clima, como las sequías, pueden tener dificultades para mantener a sus hijos en la escuela, lo que a menudo los lleva a priorizar otras responsabilidades, como el trabajo fuera de la escuela o en casa, por encima de su educación (Glory y Nsikak-Abasi, 2013).

Para estudiar la relación entre las interrupciones inducidas por la sequía y el rendimiento académico, utilizamos un marco de estudio de eventos. Nuestra metodología empírica principal implica el empleo de regresiones de diferencias en diferencias a lo largo de varios años en relación con un año de referencia. Este enfoque ayuda a abordar las posibles preocupaciones con respecto a la endogeneidad que surgen de los sesgos de selección y la heterogeneidad no observable. De este modo, nuestro objetivo es estimar tanto el impacto inmediato de los eventos de sequía en los resultados de aprendizaje como el período posterior necesario para implementar estrategias de recuperación de pérdidas de aprendizaje en contextos afectados por la sequía.

4.1 Estrategia de identificación

A diferencia de los experimentos controlados, las implementaciones de políticas o las alteraciones en las regulaciones dentro de regiones administrativas específicas, la sequía es un fenómeno natural que se extiende más allá de los límites predefinidos designados para fines administrativos. Incluso dentro de una región administrativa determinada, la ocurrencia de sequías está influenciada por diversos factores hidrológicos y, por lo tanto, varía significativamente en términos de intensidad y frecuencia (Kim et al., 2017; Esfahanian et al., 2017; Sirda y Sen, 2003). En consecuencia, aislar la variación de identificación transversal de los eventos de sequía es extremadamente difícil.

Una preocupación metodológica relacionada es que el conjunto de datos principal utilizado en este documento se basa en los distritos como el identificador geográfico más bajo, mientras que los gobiernos estatales suelen operar en un nivel administrativo más bajo, como una taluka o un bloque, para identificar y determinar la prevalencia de las sequías (Ministerio de Agricultura y Bienestar de los Agricultores, 2023). La sequía, según lo establecido por Patel y Yadav (2015), es un fenómeno no permanente y recurrente con una intensidad variada a lo largo de diferentes años en diferentes lugares. En consecuencia, la lista de talukas/bloques declarados afectados por la sequía evoluciona con el tiempo, con la inclusión de nuevos bloques y la eliminación de los anteriores que no se ven afectados en un año determinado.

Para eludir este problema, nos centramos en las regiones propensas a la sequía basándonos en los casos históricos de sequía y la intensidad de la exposición a situaciones similares a la sequía durante el período de tiempo considerado para nuestro análisis. Para identificar las áreas propensas a la sequía, utilizamos subdivisiones meteorológicas como límites definitorios. Estas subdivisiones, establecidas por el Departamento Meteorológico de la India (IMD, por sus siglas en inglés), se caracterizan por patrones climáticos y de precipitaciones monzónicas similares con fines de predicción meteorológica, estudio del cambio climático y otros servicios meteorológicos (Kelkar y Sreejith, 2020).

Por lo tanto, nuestro análisis se concentra en gran medida en dos estados vecinos. El caso de Maharashtra sirve como escenario base en nuestro estudio, donde evaluamos el impacto de las situaciones de sequía a lo largo del tiempo y estimamos el período de recuperación de la pérdida de aprendizaje en ausencia de medidas preventivas. A diferencia del estado vecino de Karnataka, que había implementado y completado varios proyectos proactivos para abordar la escasez de lluvias, Maharashtra no tenía ningún programa de este tipo durante el período de nuestro estudio, hasta donde sabemos. Nuestro examen de Karnataka tiene como objetivo comprender el impacto de la sequía con las medidas preventivas del sector público implementadas. Este enfoque de enfocarse en los estados limítrofes con climas similares y desafíos climáticos análogos nos brinda la oportunidad de estimar el impacto de la sequía en los resultados del aprendizaje (escenario de referencia) y evaluar la efectividad de las estrategias de prevención de sequías implementadas por el gobierno.

Dentro de Maharashtra, Marathwada ha sido históricamente y sigue siendo la división más propensa a la sequía. Del mismo modo, en Karnataka, la división del interior norte de Karnataka (NIK) es la división más propensa a la sequía del estado. Aunque administrativamente, ambas subdivisiones se encuentran en diferentes estados, comparten fronteras meteorológicas y pertenecen a la misma zona árida de la meseta del Decán, con condiciones climáticas similares.

Además, examinamos los patrones de precipitación en las regiones propensas a la sequía en comparación con otras regiones dentro de sus respectivos estados para confirmar que estas áreas están efectivamente afectadas por la sequía. En concreto, comparamos Marathwada con el resto de Maharashtra y NIK con el resto de Karnataka. Utilizando nuestro conjunto de datos primario, creamos representaciones gráficas de la precipitación monzónica promedio anual para cada grupo dentro de cada estado. La figura A2 representa Maharashtra, mientras que la figura A3 representa Karnataka en el apéndice en línea. En ambos estados, la línea azul representa las subdivisiones propensas a la sequía, mientras que la línea roja representa las regiones restantes del estado.

Observamos que antes de 2011, las medias brutas de la precipitación monzónica promedio mostraron un movimiento sincrónico a través de períodos de tiempo sucesivos para ambas subdivisiones en ambos estados. Sin embargo, en el monzón de 2011, las subdivisiones propensas a la sequía (Marathwada en Maharashtra y NIK en Karnataka) recibieron precipitaciones significativamente menores en comparación con el resto de las regiones de sus respectivos estados. Por ejemplo, en Maharashtra, en el año 2010, que se consideró un año normal, esta diferencia ascendió a 97.734 mm. En 2011, esta diferencia había aumentado a 168,6887 mm. En términos porcentuales, las regiones propensas a la sequía en Maharashtra experimentaron una drástica disminución del 31,56% en las precipitaciones en el año 2011 en comparación con el año anterior, mientras que el resto de Maharashtra solo experimentó una modesta disminución del 2,52%. De manera similar, en Karnataka, las áreas propensas a la sequía experimentaron una notable caída del 29,41% en las precipitaciones en 2011 con respecto al año anterior, mientras que el resto del estado experimentó un aumento del 7,28% durante el mismo período. Esta disminución sustancial de las precipitaciones persistió al año siguiente, marcando dos años consecutivos de sequía para Marathwada y NIK. Si bien otras regiones de ambos estados también enfrentaron un déficit de precipitaciones en 2012, es crucial señalar que incluso antes de esta caída, las precipitaciones en estas subdivisiones propensas a la sequía fueron consistentemente más bajas que en el resto de sus respectivos estados.

El examen de los medios brutos de los datos de precipitación, junto con la evidencia de la sección de antecedentes, infunde confianza en que Marathwada y NIK se vieron gravemente afectados por la sequía en Maharashtra y Karnataka a partir de 2011. Sin embargo, probamos esto rigurosamente en un entorno de estudio de eventos y los resultados se presentan en las Figuras A1 y A2, con una discusión detallada que se proporciona más adelante en la subsección 5.1.

4.2 Metodología

El uso del método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) para evaluar el impacto de las sequías es problemático. Puede haber factores no observables que pueden conducir a un sesgo de variables omitidas. Por ejemplo, la comparación de los niños de la división propensa a la sequía con los de otras regiones del estado podría confundirse por las disparidades preexistentes entre las dos zonas, lo que podría sesgar los resultados. De manera similar, la comparación de los resultados posteriores al período de sequía con los resultados anteriores al período de sequía dentro de la división propensa a la sequía podría arrojar resultados sesgados debido a varios factores, incluidos los cambios en el panorama macroeconómico a lo largo del tiempo.

Para abordar estas cuestiones, proponemos un marco de estudio de eventos utilizando la metodología de diferencias en diferencias. Como resultado, aprovechamos las variaciones espacio-temporales que surgen de las sequías persistentes para identificar su impacto causal en los resultados de aprendizaje y el período de recuperación de las pérdidas de aprendizaje. Nuestro análisis se centra en una serie de eventos de sequía que comenzaron en 2011 en las subdivisiones propensas a la sequía de Maharashtra y Karnataka. Dado que nuestro conjunto de datos primario comienza en 2008, un año que no está marcado por condiciones de sequía severa, hemos designado 2008 como el período de referencia (año base) para nuestro análisis dentro de este marco.

La interpretación del coeficiente β1 arroja la diferencia en los puntajes medios de las pruebas para el tiempo t en comparación con el año base, diferenciando entre los niños de las subdivisiones propensas a la sequía y los de otras regiones de los estados. La hipótesis de identificación implica que, en el escenario hipotético, el coeficiente estimado sería estadísticamente insignificante. Esto se demuestra en la sección de resultados.

5. Resultados

En esta sección, empleamos un marco de diferencias en diferencias en el estudio de eventos, como se describe en la sección de metodología (subsección 4.2), para presentar los resultados de nuestro análisis con respecto a los incidentes de sequía en las áreas propensas a la sequía de Maharashtra y Karnataka, a partir del año 2011.

5.1 Validación del estado del tratamiento

Para confirmar que nuestra identificación de las regiones propensas a la sequía es razonable, utilizamos los datos de precipitación de nuestro conjunto de datos primario como variable dependiente en la ecuación empírica principal (Ecuación 1), discutida en la sección de metodología (subsección 4.2). Esto se ejecuta para ambos estados, abarcando todos los años a partir de 2009 con respecto al año base 2008 en la configuración del estudio de eventos. Las figuras A1 y A2 trazan los coeficientes estimados para la diferencia en la precipitación media anual para cada período de tiempo en comparación con el año base, distinguiendo entre la región de Marathwada y el resto de las regiones de Maharashtra, así como la región NIK y el resto de las regiones de Karnataka, respectivamente.

Estas cifras indican que antes de 2011, la diferencia en la precipitación media anual entre las subdivisiones propensas a la sequía y el resto de las regiones en sus respectivos estados no era estadísticamente significativa en comparación con el año base. Sin embargo, en 2011 se observa una disminución estadísticamente significativa en la precipitación media anual en las subdivisiones propensas a la sequía en comparación con el resto de las regiones, como lo indican los coeficientes negativos. Sin embargo, en el año 2012, se observa un coeficiente marginal positivo para la región de Marathwada en comparación con el resto de Maharashtra en comparación con el año base. Sin embargo, este aumento observado no es estadísticamente significativo y no indica un aumento real de las precipitaciones. En cambio, Marathwada experimentó una disminución de las precipitaciones por segundo año consecutivo, y el coeficiente positivo está influenciado por otras regiones de Maharashtra que también se enfrentaron a la escasez de precipitaciones durante ese año (véase la Figura A2 del apéndice en línea). Un patrón similar se observa para Karnataka en 2012, donde se observa un coeficiente positivo no significativo, y las medias brutas de los datos de precipitación se alinean con el escenario real (Figura A3 del apéndice en línea).

5.2 Principales conclusiones

Como se discutió en la sección de antecedentes (Sección 2), el gobierno de Maharashtra carecía de planes preventivos para abordar la sequía. A pesar de la implementación del plan Jalyukt Shivar después de años consecutivos de sequía en 2014-2015, su efectividad fue cuestionada.

Esta circunstancia ofrece una oportunidad para investigar el impacto de la sequía en ausencia de medidas preventivas. Para lograr esto, empleamos la regresión de diferencias en diferencias para Maharashtra en un marco de estudio de eventos descrito en la Ecuación 1, como se detalla en la sección de metodología (subsección 4.2), para examinar el impacto causal de la sequía en los resultados de aprendizaje. La ecuación 1 se aplica por separado a los puntajes de lectura y matemáticas para los diversos años considerados en nuestro estudio, con 2008 como año base. Los resultados de las puntuaciones de los niños en matemáticas se presentan en la Figura 1, y los de las puntuaciones de lectura de los niños se informan en la Figura 2 basándose en la estimación de nuestra ecuación de regresión. Los paneles 1 y 2 de la Tabla A1 del apéndice contienen la tabla de regresión completa correspondiente a estas figuras.

Observamos una caída estadísticamente significativa en los puntajes de matemáticas después de años consecutivos de sequía en 2011-2012. En 2012, la disminución en los puntajes de matemáticas es de aproximadamente 0.22 σ puntos en comparación con el año base, en comparación con el año base entre el niño promedio en Marathwada y el resto de Maharashtra después de tener en cuenta los efectos específicos del distrito invariantes en el tiempo. Esta pérdida de aprendizaje en los puntajes de matemáticas comienza a recuperarse gradualmente durante el año normal de 2013, solo para ser seguida por otra sequía consecutiva que afectó al grupo expuesto en 2014-2015. Un impacto similar se percibe en los puntajes de lectura, con una caída notable en el año 2012. Posteriormente, se observa una recuperación hasta que la siguiente sequía consecutiva en 2014-2015 impacta al grupo expuesto.

El impacto de la sequía en el rendimiento académico de los grupos expuestos, específicamente en los puntajes de matemáticas y lectura, exhibe una similitud en magnitud. Sin embargo, dado que los puntajes de matemáticas son más bajos que los puntajes de lectura en Maharashtra, y particularmente en Marathwada, el impacto negativo es más pronunciado en matemáticas. Además, la recuperación del impacto de la sequía parece ser más rápida en las puntuaciones de lectura que en las de matemáticas. Esta disparidad indica que los niños ya pueden poseer habilidades matemáticas más débiles en comparación con las habilidades de lectura, lo que amplifica los efectos perjudiciales de la sequía en el rendimiento matemático.

Además, observamos que, a pesar de la sequía ocurrida tanto en 2011 como en 2012, los efectos en el rendimiento académico comienzan a manifestarse a partir de 2012. Esto sugiere un desfase temporal de un año entre el inicio de la sequía y su influencia perceptible en los resultados del aprendizaje. Dada esta hipótesis, por segunda sequía consecutiva (ocurrida en 2014-2015), anticiparíamos observar su impacto sustancial en los resultados de las pruebas en el año 2015. Sin embargo, dado que los datos de ASER para 2015 y 2017 no están disponibles públicamente, no pudimos evaluar exhaustivamente los efectos de la segunda sequía consecutiva. A pesar de los datos incompletos, todavía observamos una ligera disminución en los puntajes de matemáticas, lo que dificulta la recuperación de años de sequía anteriores, junto con una disminución significativa en los puntajes de lectura.

5.2.1 Eficacia de las estrategias de prevención de la sequía por parte del sector público

Como se mencionó anteriormente, Karnataka, al ser un estado vecino, comparte un clima y desafíos climáticos similares con Maharashtra, especialmente en las subdivisiones meteorológicas vecinas (Marathwada y NIK). Sin embargo, a diferencia de Maharashtra, Karnataka tenía programas de prevención de sequías antes de una serie de sequías consecutivas a partir de 2011. Esto representa una oportunidad para evaluar la eficacia de las estrategias preventivas de Karnataka. Dado que ambos estados enfrentan condiciones climáticas comparables, este análisis de la división meteorológica vecina (NIK) nos permite evaluar el impacto de la sequía en los resultados del aprendizaje con medidas preventivas implementadas.

Para lograr este objetivo, empleamos la regresión de diferencias en diferencias para Karnataka en un marco de estudio de eventos descrito en la Ecuación 1, como se detalla en la sección de metodología (subsección 4.2), para evaluar la influencia de la sequía en los resultados de aprendizaje con medidas preventivas implementadas. La ecuación 1 se aplica de forma independiente a las puntuaciones de lectura y matemáticas para los diferentes años examinados en nuestro estudio de Karnataka, con 2008 como año de referencia. Los resultados de las puntuaciones de los niños en matemáticas se representan en la Figura 4, y los resultados de las puntuaciones de lectura de los niños se ilustran en la Figura 5, derivada de la estimación de nuestra ecuación de regresión. La tabla de regresión completa correspondiente a estas cifras se proporciona en los paneles 1 y 2 de la Tabla A2 del apéndice.

A diferencia de Maharashtra, el rendimiento académico de un niño promedio en el grupo expuesto dentro de Karnataka, es decir, la subdivisión meteorológica de NIK, parece resistente al impacto de sucesivas sequías meteorológicas. Si bien hay una ligera desaceleración en los puntajes de lectura en 2011 después de años consecutivos de sequía en 2011-2012, esta caída no es económica ni estadísticamente significativa. Además, la recuperación de esta caída es rápida en comparación con el escenario base.

Sin embargo, podría haber habido un problema potencial con la interpretación de nuestros hallazgos si Karnataka sobresaliera inherentemente en educación en comparación con Maharashtra, más allá de los esfuerzos de mitigación de la sequía. Sin embargo, nuestro resumen de estadísticas indica que Maharashtra supera ligeramente a Karnataka en educación, y lo contrario no es cierto. Por lo tanto, Maharashtra no puede caracterizarse como un país con un desempeño deficiente en términos de resultados de aprendizaje en comparación con Karnataka. De hecho, Marathwada, dentro de Maharashtra, también supera a la subdivisión NIK de Karnataka. Además, Maharashtra y Marathwada reciben un poco más de lluvia que Karnataka y NIK, respectivamente (consulte las Figuras A2 y A3 en el apéndice en línea).

Además, a medida que se desarrolla la segunda mitad de la década, surgen tendencias positivas discernibles que indican que las iniciativas implementadas en áreas propensas a la sequía del estado están dando resultados. El rendimiento académico de los niños de la división propensa a la sequía (NIK) muestra una trayectoria ascendente en comparación con el año inicial de 2008.

5.3 Efecto sobre las tasas de deserción escolar

El objetivo principal de este estudio es evaluar los efectos de la sequía en los resultados del aprendizaje. Una vía importante por la que la sequía puede influir en los resultados del aprendizaje es obligar a los niños a retirarse de la escuela. En el contexto de los desastres relacionados con el clima, como las sequías, los hogares que se enfrentan a la escasez de agua se enfrentan a mayores costos de oportunidad asociados con el mantenimiento de la matrícula escolar de sus hijos (Glory y Nsikak-Abasi, 2013).

6. Discusión

En nuestro estudio, examinamos los efectos de la sequía y su recuperación con y sin medidas preventivas, utilizando un enfoque de estudio de eventos. Dado que las sequías son temporales y sus áreas de impacto pueden variar con cada ocurrencia, nos enfocamos en las subdivisiones meteorológicas propensas a la sequía. Específicamente, nos concentramos en las regiones semiáridas de la meseta del Decán en dos estados vecinos, Maharashtra y Karnataka, que experimentan frecuentes sequías severas en la India. Proporcionamos evidencia empírica que respalda la suposición de relevancia para nuestra estrategia de que las subdivisiones propensas a la sequía experimentaron una sequía severa en comparación con otras áreas dentro de sus respectivos estados durante el período de estudio.

Comparamos la ocurrencia de sequía en estas subdivisiones propensas a la sequía entre los dos estados. En Maharashtra, observamos pérdidas de aprendizaje en sus subdivisiones propensas a la sequía después de eventos de sequía, mientras que, en Karnataka, tales pérdidas no son evidentes. Nuestra hipótesis es que esta discrepancia se debe a la presencia de medidas preventivas de sequía en un estado y a su ausencia en el otro.

Sin embargo, puede surgir una preocupación con respecto a la interpretación de nuestros hallazgos si Karnataka simplemente proporciona una mejor educación. Nuestro análisis, que emplea una configuración de triple diferencia para comparar ambos estados y sus regiones propensas a la sequía con un año de referencia, refuta esta preocupación. De hecho, nuestras estadísticas resumidas indican que, en promedio, Maharashtra tuvo un desempeño ligeramente mejor en los resultados educativos en comparación con Karnataka. Además, las regiones propensas a la sequía dentro de Maharashtra también demostraron un rendimiento académico superior en comparación con las de Karnataka. Otra preocupación podría estar relacionada con la intensidad de la sequía y la cronología de la ocurrencia de la sequía en las regiones propensas a la sequía de ambos estados. Sin embargo, a pesar de ser administrativamente distintas, las subdivisiones meteorológicas de ambos estados comparten fronteras y pertenecen a la misma zona árida, experimentan condiciones climáticas similares y se enfrentan a incidentes de sequía comparables. Además, también demostramos utilizando nuestro conjunto de datos y a través de fuentes secundarias que ambas regiones experimentaron incidentes de sequía similares en términos de intensidad y momento durante el período de estudio.

Por lo tanto, nuestros principales hallazgos con respecto a los resultados de las pruebas y la participación escolar respaldan la hipótesis de que las medidas preventivas en un estado contribuyen a la resiliencia educativa en sus regiones propensas a la sequía. Estas medidas preventivas se centraron principalmente en la agricultura, una vía crucial a través de la cual la sequía meteorológica afecta a la inversión en capital humano en las economías dependientes de la agricultura. Por lo tanto, nuestro estudio sugiere que, con estas medidas preventivas, las regiones propensas a la sequía en las economías dependientes de la agricultura aún pueden enfrentar sequías meteorológicas, pero la gravedad de su impacto puede mitigarse.

Además, reconocemos el papel de las iniciativas corporativas en la lucha contra las crisis hídricas en regiones propensas a la sequía. Si bien los esfuerzos del sector privado complementan los del sector público, a menudo operan en menor escala y con una cobertura geográfica limitada. Reconociendo las limitaciones potenciales de la observación a nivel de distrito y el tiempo requerido para que se manifiesten los resultados de los exámenes, cambiamos nuestro enfoque a los patrones de gasto. Dado que nuestro documento se centra principalmente en los resultados educativos, colocamos este análisis de la eficacia de la prevención de la sequía en el sector privado y los resultados asociados en el apéndice en línea, destacando el aumento de los gastos relacionados con la educación en las regiones con una mayor densidad de proyectos de prevención de la sequía del sector privado. Sin embargo, advertimos que no se deben sacar conclusiones causales debido a las limitaciones en la granularidad de los datos y la posible influencia de otros proyectos del sector privado en nuestro grupo de comparación.

De cara al futuro, la investigación primaria centrada en la recopilación de datos en los niveles administrativos inferiores podría proporcionar información más específica sobre la eficacia de las medidas preventivas de la sequía del sector privado. Nuestro estudio destaca la importancia de los esfuerzos colectivos que involucran a todas las partes interesadas para abordar la escasez de agua. Si bien nuestros hallazgos demuestran los impactos positivos de las medidas gubernamentales en la resiliencia educativa, también indican la necesidad de realizar más investigaciones para evaluar el impacto causal de las iniciativas del sector privado. Tales esfuerzos contribuirían a una comprensión integral de las acciones colectivas necesarias para abordar la escasez de agua de manera efectiva.