16/09/2018 – Clarín – Dolarizar no es buena idea

Muerto el perro, se acabó la rabia, dice el refrán. Con la última devaluación del peso, que perdió 50% de su valor en el año, reaparecieron las propuestas de académicos como Steve Hank, del CATO Institute, proponiendo la dolarización de la economía y para sumarle un poco de leña al fuego, la columnista del Wall Street Journal, Mary O’Grady, acaba de escribir un artículo, sugiriendo que nuestra moneda se derrumbó una vez más, porque “Argentina todavía tiene un Banco Central”.

El primer punto que quiero hacer al respecto es que la enorme mayoría de los sistemas monetarios del mundo funcionan bien. En 171 de las 191 economías listadas por el FMI hubo menos de 10% de inflación en el 2017 y entre las veinte que aún conviven con el flagelo, muchas corresponden a países que se debaten en guerras civiles o están hundidos en la absoluta miseria. Conocemos la medicina para curar la infección, no necesitamos amputar la pierna del paciente para frenar la infección.

Pros y contras de dolarizar Dicho esto, hablemos sobre las ventajas de dolarizar. Ir hacia una moneda fuerte, como podría ser el euro, el yen, el dólar o incluso el real, tiene la ventaja de que permite bajar la inflación y reducir dramáticamente el riesgo de devaluación, aunque siempre existe la posibilidad de salirse de la unión monetaria, como cuando se abandonó la convertibilidad en el 2002. Matando el fantasma de una crisis cambiaria, cae el riesgo país. Sin esos peligros a la vista, aumenta el ahorro doméstico y se abarata el crédito, potenciando la inversión. Además, bajan los costos de transacción asociados al comercio internacional. Combinados, todos estos efectos potencian el crecimiento de largo plazo de la economía.

Pero el problema, al igual que durante la convertibilidad, es que perdemos uno de los principales precios de la economía y los precios no están de adorno. En particular, el tipo de cambio refleja la escasez de divisas, de suerte tal que cuando un país se queda sin dólares sube, para que los que consumen cosas que cuestan moneda extranjera ajusten el cinturón y dejen de gastar dinero en esas cosas, al tiempo que les indica a los que indirectamente fabrican divisas (como los exportadores o los que elaboran bienes que compiten con las importaciones) que tienen que poner manos a la obra y aumentar su producción.

Para muestra de lo que pasa cuando faltan dólares y no sube su precio, tenemos la crisis de 1995 que hizo saltar el desempleo al 18,6% y le costo a la economía una caída del PBI del 5%.

Si vamos a perder un precio importante de la economía, la clave tiene que pasar por identificar la moneda que mejor copie a nivel mundial nuestros ciclos económicos, de manera tal de no quedar atados a la suerte de una economía que no tenga nada que ver con la nuestra. Pondré un ejemplo simple: si soy exportador de alimentos me conviene que mi moneda esté vinculada a la de un país que también sea proveedor mundial de cosas parecidas, porque si me ato a la suerte de un importador de soja, cuando el precio internacional de esa oleaginosa caiga, habrá menos dólares en mi economía, pero para el país importador será una buena noticia y su moneda se fortalecerá en el mundo. Puede que, para un país centroamericano como El Salvador, sea una buena idea dolarizarse, porque de hecho su economía depende fundamentalmente de la norteamericana, pero en nuestro caso, tal vez sería mejor idea adoptar el real brasileño, dado que nuestras economías van mas de la mano. Converger a la moneda de nuestro principal socio en el Mercosur, además de ser políticamente más viable que dolarizar, fortalecería el bloque y le permitiría recuperar liderazgo al Presidente.

Alternativamente, podríamos dolarizar si tuviéramos un sistema de precios absolutamente flexible, que permitiese que los salarios subiesen cuando aumente la productividad de la economía, pero que bajen cuando nuestro desarrollo se frene respecto del resto del mundo. Pongamos un ejemplo: supongamos que los argentinos y los brasileños necesitamos 1000 horas hombre de trabajo para fabricar un auto y que cada hora se paga 10 dólares. Si en Brasil crece más la productividad y necesitan solo 900 horas de trabajo por auto, podrán vender los autos mas baratos que en Argentina, derrumbando nuestras exportaciones y por ende nuestra producción, salvo que los salarios bajen en nuestro país a 9 dólares la hora.

Aceptando que no es posible bajar salarios nominales en Argentina, queda todavía una posibilidad, y es la migración masiva de trabajadores hacia el país que emite la moneda a la cual nos estamos atando, pero todos sabemos que para los norteamericanos una cosa es el libre comercio y otra cosa la libertad de circulación de personas.

Lo que quiero decir es que, si no adoptamos la moneda de un país al que le pasen las mismas cosas que nosotros, que necesite devaluar cuando en casa también nos viene bien hacerlo y que fortalezca su moneda cuando acá sobran las exportaciones, el resultado será catastrófico, salvo que nos banquemos un sistema de salarios flexibles o que estemos dispuestos a emigrar en las épocas malas.

Los problemas fiscales Por otro lado, cerrar el Banco Central no convierte al Tesoro en un alumno prolijo. Si el Gobierno continúa gastando por encima de sus ingresos, la deuda pública seguirá creciendo y sobrevendrá una crisis de todos modos. Lo que cambia es que no se podrá salir de la misma devaluando, pero como vimos en el caso reciente de Grecia, eso puede terminar siendo mucho más doloroso.

Es cierto, como dicen algunos colegas, que hay muchos países que tienen déficit y no presentan ni inflación ni crisis cambiarias, pero hay pocos que combinen un rojo de 7% del PBI con un ahorro doméstico de sólo 14 puntos del producto, donde buena parte de ese consumo que se posterga, se estaciona sistemáticamente en dólares.

El desafío después de bañar al nene, es vaciar solo el agua sucia, sin que por la cañería se vaya también el bebé.

Alérgicos al Poder de Mercado 2 : Implicaciones Macro

A inicios de Agosto Apple batió un nuevo record: superó el billón de dólares de valor de mercado. El auge de las empresas super-estrellas como Apple, Google, Amazon o Facebook está en el centro del debate sobre el poder de mercado y la concentración de beneficios. En una entrada antes del verano hablamos de cómo el poder de mercado se podía estimar a través de markups o margen de ganancia usando datos a nivel de empresa. Vimos el aumento significativo de los markups desde los años 80, tanto en EEUU como en el resto del mundo, y su estrecha relación con los beneficios de las empresas.

Ahora bien, ¿qué implicaciones macroeconómicas tiene este aumento del poder de mercado y la consiguiente concentración de beneficios?

En términos generales podemos decir que los altos markups generan una pérdida de eficiencia: al aumentar los precios para incrementar el beneficio por unidad vendida, las empresas pierden clientes, baja la demanda del bien final y con ello baja asimismo la demanda de factores o inputs de producción.

Analicemos qué pasa con el input trabajo. Según el modelo de De Loecker & Eeckhout (2018), esperaríamos que a medida que el markup aumenta, el gasto en trabajo descienda en su totalidad. Las cifras respaldan esta hipótesis. Utilizando datos de las cuentas nacionales de Estados Unidos, el gráfico nos muestra una caída constante desde los 80 del gasto en trabajo sobre el ingreso total (línea verde) y esta tendencia es muy similar al inverso del markup (línea roja).

Figura 1. Caída en el gasto en factor trabajoFuente: De Loecker & Eeckhout (2018)

Dado que la oferta laboral es creciente en el salario, y la demanda de trabajo es decreciente, esperaríamos observar también un salario de equilibrio inversamente proporcional al markup. Las cifras nuevamente respaldan este hallazgo. Se observa que ha habido muy poco o prácticamente ningún cambio en la mediana de los salarios desde los años 80. Y eso, en periodos de crecimiento económico, implica que la participación de los salarios en el PIB per cápita decrece.

Las cifras muestran también un amplio descenso en la participación de la fuerza laboral desde los años 90. El descenso se observa desde los 90 y no desde los 80 (que es cuando empiezan a subir los markups) debido al incremento en la participación laboral de las mujeres desde los años 60. Esta tendencia se estabiliza tres décadas después, y es ahí cuando comenzamos a ver la caída de la participación de la fuerza de trabajo. De nuevo esta caída sigue la tendencia del aumento del poder de mercado.

¿Pero qué pasa con otros inputs? La evolución del gasto en capital antes de los años 80 era relativamente fluctuante debido a periodos de alta inflación y fricciones financieras, pero una vez se estabiliza comienza a seguir la misma tendencia que la inversa del markup. Es decir, el gasto en capital también cae cuando los markups aumentan.

Figura 2. Caída en el gasto en capitalFuente: De Loecker & Eeckhout (2018)

Por último, otra implicación importante gira en torno a la desaceleración del PIB. Como se observa en el gráfico debajo, desde la gran recesión el PIB no se ha recuperado en su totalidad, encontrándose aún por debajo de su tendencia histórica. Si bien ese descenso no coincide con el aumento del poder de mercado en los ochenta, sí coincide con el aumento más agudo del poder de mercado tras la gran recesión.

Figura 3. Desaceleración del PIB real per cápitaFuente: De Loecker & Eeckhout (2018)

Muchos atribuyen la desaceleración del PIB a una caída de la productividad total de los factores - si bien ha habido grandes avances en las tecnologías de la información estos no se han visto reflejados en las estadísticas de productividad. Aquí los autores difieren: bajo la óptica del aumento en el poder de mercado, vemos que, para un nivel de productividad dado, un aumento del poder de mercado llevaría a una reducción de las cantidades producidas y a un aumento de precios y, por ende, a una reducción del PIB. Es decir, podemos observar una reducción del PIB aun manteniendo niveles constantes de productividad.

De este análisis sobre las consecuencias macroeconómicas del aumento en el poder de mercado se desprenden dos implicaciones de gran importancia: una relacionada a la inflación, y otra en torno al valor de la bolsa.

En primer lugar, la subida de los markups genera un aumento de los precios. A pesar de que las tasas de inflación han sido bajas de los últimos años, estas han sido más altas debido al incremento de poder de mercado. Para frenar este tipo de inflación la política monetaria sería la mejor herramienta sino, quizás, las políticas anti-trust.

En segundo lugar, dado que los precios de las acciones reflejan el flujo descontado de los beneficios futuros, estos estarían sobrevalorados en comparación con un mercado más competitivo. El poder de mercado aumenta, los beneficios suben y, por tanto, el valor de la bolsa sube. Es decir, con poder de mercado, el valor de la bolsa deja de ser una buena medida de la producción de una economía.

 

 

 

¿Nos podemos fiar de la investigación económica?

Cada vez más a menudo los investigadores nos vemos envueltos o afectados por prácticas que tienen como objetivo asegurar o contrastar la fiabilidad de los resultados de nuestras investigaciones. La razón es que nuestra carrera profesional depende en gran medida de nuestra capacidad para publicar en revistas de prestigio. Y, como los economistas pasamos el día analizando cómo los incentivos afectan el comportamiento de los individuos, se nos hace bastante evidente que tenemos incentivos a obtener los resultados que maximicen la posibilidad de publicar en dichas revistas. El problema es que dichos resultados no tienen porqué coincidir siempre con aquellos resultados que querríamos obtener si nuestro objetivo fuese maximizar el conocimiento científico. En los casos en los que el resultado deseado no coincide con el que se genera automáticamente a través de los incentivos la solución más común es la intervención por parte de algún agente externo o regulador. Dicha intervención sirve para asegurar que ambos resultados coinciden y el campo de la investigación económica no es una excepción. A continuación os cuento tres anécdotas que ilustran cómo la vida profesional de cualquier investigador se ve regularmente afectada por este fenómeno.

1. Cuando empecé a interesarme por la evidencia científica en torno a las ventajas del bilingüismo (ver mi post sobre el tema aquí) me resultó muy curioso ver que a lo largo del tiempo se habían generado fuertes consensos entre los académicos, pero que dichos consensos apuntaban en direcciones diametralmente opuestas. En particular, la literatura sobre cómo el bilingüismo modifica el cerebro comenzó con una visión negativa generalizada que sostenía que hablar dos o más idiomas causaba confusión (ver un resumen de la literatura aquí). Esta perspectiva fue puesta en discusión por primera vez en 1962, cuando Peal and Lambert publicaron un estudio en el que los individuos bilingües obtenían mejores resultados que los monolingües en una serie de tests cognitivos. Desde entonces, un número creciente de estudios han aportado todo tipo de evidencia a favor de esta visión optimista del bilingüismo. Esta acumulación de evidencia ha hecho que la mayoría de investigadores hayan descartado la primera hipótesis a favor de la segunda. Tanto es así que recientemente se han encontrado indicios de un importante sesgo de publicación. El sesgo de publicación se refiere al hecho de que los estudios que avalan la teoría dominante tienden a ser más aceptados para su publicación en revistas de prestigio, lo que incrementa su repercusión. Dicho sesgo crea efectos perversos en los incentivos de los investigadores, cuyo prestigio profesional depende del número de publicaciones y la calidad de las revistas donde publicamos. En este caso, Bruin, Treccani y Della Sala (2015) estudian el sesgo de publicación analizando datos sobre el destino de los artículos presentados en conferencias celebradas entre 1999 y 2012. Concluyen que aquellos artículos que encuentran una significativa ventaja cognitiva de los bilingües encuentran más fácilmente el camino a la publicación en revistas de prestigio. Esta diferencia no se debe a diferencias en el tamaño de la muestra, el tipo de test utilizado, ni en la precisión estadística.
2. Recientemente he evaluado un artículo para la revista Health Economics (ver detalles sobre el proceso de publicación aquí). Me sorprendió que junto al artículo que debía evaluar, la revista me enviaba un link a lo que ellos llaman su política sobre “resultados negativos”. En ella especifican que los estudios que cumplen con sus estándares en términos de relevancia del tema investigado y calidad del método empírico utilizado merecen ser publicados independientemente del hecho que rechacen o no rechacen la hipótesis planteada. Es decir, que si un estudio sobre el impacto de la universalización de la sanidad en la probabilidad de supervivencia de los bebés prematuros (por citar un tema de actualidad, ver aquí) concluye que dada la información disponible no es posible determinar si hay un impacto y que por tanto existe la posibilidad de que este sea nulo, merece ser publicado. Con esto la revista pretende desincentivar dos tipos de comportamientos que van contra el avance científico: que los autores de estudios meritorios se abstengan de mandarlos a la revista por obtener "resultados negativos" o, aún más grave, que los investigadores se dediquen a seleccionar los datos (“data mining”) o los modelos empíricos utilizados (“specification searching”) para obtener resultados “positivos”. Estas últimas dos prácticas también reciben el nombre de “data fishing” (“pescar datos”), “data snooping” (“fisgar en los datos”) o “p-hacking” (en referencia al p-valor que indica la significatividad estadística de los resultados). En un reciente artículo publicado en the Economic Journal, los investigadores Ioannidis, Stanley y Doucouliagos analizan 156 áreas de investigación empírica en el campo de la Economía que incluyen 64,076 estimaciones reflejadas en más de 6,700 estudios. En la mitad de las áreas de investigación se da que el 90% de sus resultados no cuentan con suficiente poder estadístico. Además, entre aquellos resultados que sí tienen suficiente poder estadístico, alrededor del 80% de los efectos estimados se han exagerado, llegando a multiplicarse por cuatro o incluso más. Los citados autores llevan décadas analizando diferentes literaturas y encontrando evidencia de sesgo de publicación en muchas de ellas, incluyendo: la literatura sobre el rol de los sindicatos en el mercado de trabajo, el impacto de los gastos en sanidad sobre la salud y el impacto del salario mínimo en el empleo. Hasta llegar a publicar su artículo en the Economic Journal los autores declaran haber tenido que superar muchos obstáculos y el rechazo de parte de la comunidad científica (ver aquí).
3. En estos días estoy preparándome para registrar un experimento en el American Economic Association Registry for Randomized Controlled Trials (ver aquí), una base de datos donde cada día se registran experimentos realizados o a realizar en el campo de la Economía. Esta práctica estaba ya muy extendida en campos como la medicina pero es relativamente nueva para los economistas. Recientemente los gestores del registro han anunciado que la base cuenta ya con más de 1000 experimentos registrados en más de 100 países. En esta ocasión se trata de la evaluación de un campamento de verano de matemáticas que realizaré este año junto con Flavia Coda Moscarola. En el registro deberemos indicar cuantos estudiantes reclutaremos para el estudio, qué variables usaremos para medir los resultados, qué subgrupos analizaremos, etc. Una vez realizado el experimento, deberemos justificar cualquier desviación respecto a este plan original.

Estos tres episodios que acabo de relatar reflejan tres de las formas que tiene la profesión de investigador para auto-regularse: primero, la vigilancia impuesta por otros investigadores, ya sea replicando estudios precedentes o realizado tareas de meta-análisis de los estudios publicados en una cierta literatura. En segundo lugar, las directrices de las revistas, que cada vez más se ocupan de la credibilidad de la investigación publicada y por ello cada vez más revistas requieren los datos utilizados, el código de programación, etc. Tercero, el registro previo de los estudios a realizar, de modo que no se pueda alterar los datos recogidos o la metodología para obtener resultados más “publicables”. Si vemos el vaso medio vacío, estas prácticas se han demostrado necesarias después de que investigadores como Ioannidis, Stanley and Doucouliagos hayan dedicado muchos trabajos a demostrar que problemas como el "sesgo de publicación" afectan a cuestiones muy relevantes. Por otro lado, podemos ver el vaso medio lleno si consideramos que nuestra disciplina ha reaccionado y se está produciendo lo que Esther Duflo (profesora de MIT y editora de American Economic Review) llama una "revolución de credibilidad".

 

La última crisis argentina

de Martín Gonzalez Eiras

Este año Argentina y Turquía lideran lo que probablemente sea un dominó de sudden stops en mercados emergentes. La dinámica es similar en ambos casos, y parece calcada a la de pasadas crisis que se producen al consumir persistentemente por encima de los ingresos. Por ejemplo, la pérdida de confianza, fuga de capitales, y aumento en el riesgo de default, es similar a la que se vio en la periferia de la zona euro a comienzos de esta década.

Aunque estos episodios revelen una dinámica similar, diríamos de libro de texto, difieren en la secuencia de decisiones y shocks que les condujeron al desajuste inicial. Parafraseando a Mario Vargas Llosa, y pecando de falta de originalidad, podríamos preguntarnos cuándo se jodió el plan económico de Mauricio Macri. Recordemos que fue en los primeros días de mayo de este año cuando comenzó la corrida contra el peso alimentada por la pérdida de confianza. En el resto de esta nota trataré de hacer un análisis de las causas mediatas e inmediatas de la última crisis argentina.

En 2011 Cristina Fernández de Kirchner logra la reelección con el 54% de votos. En lugar de corregir los desequilibrios macroeconómicos---peso sobrevaluado y subsidios a la energía y transporte en la ciudad de Buenos Aires y sus suburbios---que permitieron su amplia victoria, el gobierno los acentúa. Lo hace con el objetivo de forzar una nueva candidatura de Fernández de Kirchner en 2015, a pesar que la constitución del país solamente contempla una reelección consecutiva.

Los sueños de “Cristina eterna” se terminan cuando la alianza circunstancial de Sergio Massa, ex jefe de gabinete de Fernández de Kirchner, con Macri se impone en la provincia de Buenos Aires en las elecciones de mitad de mandato en 2013. Fernández de Kirchner sigue gobernando sin corregir los desequilibrios arriba mencionados. Y termina su mandato transfiriendo recursos por aproximadamente 2,5 puntos porcentuales del producto a los gobiernos provinciales dejando al nuevo gobierno una verdadera bomba de tiempo.

Los cuadros técnicos de la alianza Cambiemos discutieron largamente las políticas que habrían de implementar en caso de ganar las elecciones de 2015. Había desacuerdo sobre el grado de gradualismo y shock que debía tener el necesario ajuste fiscal y tarifario. El ala política defendía un mayor gradualismo consciente del poco margen de maniobra que tendría un gobierno de minorías parlamentarias y casi sin experiencia de gobierno. Dentro del ala económica algunas voces alertaban sobre el riesgo de dilatar el ajuste.

Macri gana las elecciones prometiendo reducir, y eventualmente eliminar, las retenciones a las exportaciones agropecuarias, y el levantamiento del control de cambios. Su equipo confía que éstas, y otras medidas como un pronto acuerdo con los holdouts, conducirían a un crecimiento sostenido apuntalado por la inversión que permita, por un lado reducir la inflación, y por otro lado la eliminación gradual de las distorsiones. En los ojos del nuevo gobierno el país no tenía un problema fiscal sino uno de crecimiento.

Aun y dándole al gobierno el beneficio de la duda respecto a su, un tanto naif, diagnóstico inicial, demostró poca capacidad para adecuar sus políticas a cambios en el contexto. Decidió mantener la baja en las retenciones a pesar de la mencionada transferencia de recursos a los gobiernos provinciales que hace Fernández de Kirchner al final de su gestión. A mediados de 2016 otorga un blanqueo de capitales, que le proporciona un aumento transitorio de recursos, asociado a un aumento permanente en las jubilaciones. Cualquier ilusión que con el blanqueo se materialice la demorada llegada de inversiones se pierde cuando, menos de dos meses más tarde, la Corte Suprema invalida los ajustes tarifarios obligando al gobierno a reducir la velocidad con la cual recortaba subsidios energéticos.

Quizás el ejemplo más doloroso de la incapacidad del gobierno de Macri para sortear obstáculos fue la respuesta que dio a los disturbios violentos que rodearon la sanción, en diciembre del año pasado, de un cambio en la fórmula de actualización de las jubilaciones que implicaba una pérdida en el poder adquisitivo de las mismas. El gobierno no vio en la movilización de los violentos la contracara de su triunfo electoral en las elecciones de mitad de mandato: derrotados en las urnas, la influencia de los kirchneristas se reducía a manifestaciones y protestas. Interpretó los hechos como el reflejo de su propia debilidad para adoptar políticas impopulares.

Así, el intento de entrar en una etapa de “reformismo permanente” quedó sepultado bajo la montaña de piedras que los violentos arrojaron en las puertas del Congreso Nacional. Para compensar los efectos negativos sobre el crecimiento que esto pudiera tener, ya sea por efectos directos o sobre las expectativas, la jefatura de gabinete ideó un asalto sobre la independencia del Banco Central. El 28 de diciembre anunció la flexibilización de la meta de inflación para este año al 15%. Y a los pocos días se recortaron las tasas de interés, dejando en claro que el cambio de la meta no era solamente un cambio en el objetivo de política monetaria, sino también una intromisión sobre como conducir la misma.

Lo notable es que semejante atropello tuvo lugar prácticamente una semana después que en Estados Unidos se sancionara la reforma tributaria impulsada por Donald Trump. Con un mínimo de conocimiento de macroeconomía se podía inferir que una política fiscal más laxa iba a forzar a la Reserva Federal a acelerar la velocidad con la cual estaba aumentando la tasa de interés de referencia. La divergencia en los niveles de riesgo país de la Argentina y el resto de los países latinoamericanos desde fines del año pasado indica que, para los mercados financieros, la decisión de la jefatura de gabinete marcó el momento en que el gobierno terminó por cavar su propia tumba.

Se me ocurren dos explicaciones para esta cadena de errores desde el comienzo del mandato de Macri. Por un lado un estilo de conducción muy disperso con 22 ministros sin poder (los cargos que tradicionalmente estaban en Economía llegaron a estar distribuidos en seis ministerios). Por otro lado, quienes detentaban el poder, el jefe de gabinete y su dos vicejefes, no tenían la formación adecuada. En particular su experiencia en el mundo de los negocios no los preparó para anticipar los efectos de equilibrio general de las políticas implementadas, de las contempladas pero no llevadas a cabo, ni de los cambios en el contexto por shocks externos o acciones de actores institucionales o no institucionales domésticos.

Recientemente Macri expresó su deseo que esta sea la última crisis argentina. Lo será seguro, hasta la próxima.

El acceso a los microdatos administrativos: la nueva frontera

En promedio, los alumnos nacidos en enero tienen una nota media de educación primaria de 7,2 sobre 10, mientras entre los nacidos en diciembre es de 6,4. La mitad de los primeros se matricula en bachillerato, pero solo el 44% de los segundos. Y una vez se tienen en cuenta las características de los alumnos, sus padres y sus colegios, resulta que los nacidos en la segunda mitad del año tienen peores notas, mayores tasas de abandono escolar, menores transiciones al bachillerato y mayores problemas de aprendizaje que los nacidos en la primera mitad. Chocante, ¿no?

Son resultados de un estudio de Caterina Calsamiglia y Annalisa Loviglio para los cursos 2009-10 a 2013-14 en Cataluña. Si la madurez afecta tanto a los resultados escolares, seguramente los profesores deberían prestar más atención a los más pequeños de la clase y quizá se deba otorgar alguna flexibilidad a los padres al elegir la edad de inicio de la escolarización de sus hijos.

A este estudio se refirió mi colega Manuel Arellano en la charla titulada "El acceso a los microdatos administrativos públicos: la nueva frontera de la investigación económica y social", que tuvo lugar el mes pasado en la XVIII Aula de Verano "Ortega y Gasset" de la Universidad Internacional Menéndez Pelayo, en la que me baso en esta entrada. Ahora bien, no todo lo que digo aquí está en su presentación y también dejo fuera buena parte de ella, así que les recomiendo su lectura.

Los datos administrativos y el análisis económico

Analizar de forma rigurosa asuntos tan importantes como la educación requiere contar con mucha información individual ("microdatos") sobre los estudiantes, sus familias, sus colegios y, si se puede, sus profesores. De esta forma pueden estudiarse los resultados académicos y asegurarse de que uno no los atribuye a un factor, como la edad, cuando en realidad puedan deberse a otros aspectos.

Hasta hace unos años, contar con esta información era casi imposible, pero la situación ha mejorado mucho. La información individual que rutinariamente recogen las administraciones públicas sobre todos nosotros está a menudo en bases de datos electrónicas y es técnicamente posible utilizarla para el análisis estadístico. Esta mayor capacidad de almacenamiento, acceso y tratamiento de la información ha revolucionado la ciencia económica. Hoy en día, cuatro de cada cinco artículos publicados en las mejores revistas académicas de economía son empíricos (según un estudio de Daniel Hamermesh) y entre estos la investigación puntera se basa en datos administrativos.

Los datos administrativos tienen ventajas con respecto a otro tipo de datos como las encuestas: el número de observaciones es mucho mayor, tienen menores errores de medida y menos datos ausentes para algunas variables, y permiten seguir a cada persona o empresa a lo largo del tiempo. Al abarcar a una fracción mucho mayor de la población, la mera descripción de patrones básicos resulta más representativa del conjunto de la población, lo que favorece un mayor impacto en el debate público. Por ejemplo, la investigación de Thomas Piketty y Emmanuel Saez sobre la participación en la renta total de quienes están en la parte superior de la distribución ha tenido gran influencia en el debate sobre la desigualdad en Estados Unidos, centrado hace unos años en el 1% más rico.

Los datos administrativos: cuestiones del acceso

No obstante, los datos administrativos conllevan sus propios problemas. Por una parte, no se recogen con fines de investigación y por ello a menudo se necesita un gran esfuerzo para ponerlos en un formato adecuado para esos fines. Por otra parte, a diferencia de las encuestas, su explotación suele requerir el cruce de datos que poseen distintos organismos. Por ejemplo, estudiar el efecto de la educación sobre el desempeño laboral requiere cruzar datos de una consejería de educación con los de la Seguridad Social.

La creación de bases de datos que cruzan varias fuentes puede generar dudas en los ciudadanos sobre el mantenimiento de su privacidad. Como es sabido, estamos en un momento de desconfianza de los ciudadanos en sus gobiernos. Y la cesión a los investigadores puede aumentar la desconfianza. Por tanto, dar ese acceso exige salvaguardar la confidencialidad con estándares muy rigurosos. Como mínimo, exige anonimizar los datos, es decir, suprimir el nombre y reemplazar el NIF por un número aleatorio que identifique al individuo.

Por suerte, la experiencia internacional demuestra que esto es posible. En Dinamarca, Statistics Denmark proporciona datos anonimizados que combinan información de distintas fuentes. Los investigadores solicitan el acceso a través de centros acreditados en las principales universidades y este se proporciona tras un proceso competitivo basado en el mérito científico. Entonces pueden acceder a los datos desde cualquier ordenador a través de un servidor seguro. Alternativamente, en otros países como Francia se ha creado un centro de acceso seguro a los datos.

Como resultado, frente al tradicional predominio de la investigación económica sobre Estados Unidos (EEUU), ahora se está investigando y conociendo mejor la situación de países como Alemania, Austria, Dinamarca, Francia, Noruega, Portugal o Suecia. De hecho, las barreras existentes en EEUU llevaron a destacados economistas académicos a redactar un libro blanco para ampliar el acceso a datos administrativos para la investigación.

Mientras tanto en España...

España está muy retrasada en este aspecto. No partimos de cero, pues los investigadores tenemos acceso a algunos datos administrativos. Por ejemplo, desde 2004 la Seguridad Social proporciona la Muestra Continua de Vidas Laborales (MCVL), una muestra aleatoria del 4% de quienes tienen relación con la Seguridad Social como cotizantes (asalariados, autónomos) o beneficiarios (parados, pensionistas) cada año.

La explotación de la MCVL ha generado valiosos conocimientos sobre asuntos como el efecto de las prestaciones por desempleo sobre la duración del paro, el paro de larga duración o la desigualdad salarial. Pero al ser una muestra individual, no permite tener información de todos los trabajadores de una misma empresa, por lo que no se puede analizar el empleo en ellas con datos detallados de sus trabajadores. Este acceso palidece en comparación, por ejemplo, con el existente en Portugal, donde están disponibles los datos de empleo (Quadros de Pessoal) de todos los trabajadores. Por su parte, la Agencia Tributaria proporciona una muestra del 4% de los declarantes del Impuesto sobre la Renta a través del Instituto de Estudios Fiscales y datos fiscales de las personas incluidas en la MCVL, la Encuesta de Población Activa y la Encuesta de Condiciones de Vida.

Al nivel de las comunidades autónomas (sin ánimo de exhaustividad), en la Comunidad de Madrid están disponibles datos de los resultados individuales en pruebas académicas estandarizadas. En Cataluña, el DataResSS, una iniciativa conjunta de la Barcelona Graduate School of Economics y el Institut d'Estadística de Catalunya, pone datos administrativos de Cataluña a disposición de los investigadores. El sistema de acceso es parecido al danés antes descrito y es el que permitió la realización del estudio sobre madurez y resultados educativos descrito al inicio de esta entrada.

Hay que facilitar el acceso a los microdatos administrativos

La evidencia empírica es vital para el diseño y la evaluación de las políticas públicas en educación, empleo, justicia, protección social, sanidad y otras áreas. En palabras de Manuel Arellano, en la medida en que las nuevas tecnologías nos ofrecen la oportunidad de tener más y mejor evidencia, sería irresponsable desaprovecharla.

Arellano también menciona otro aspecto, lo que en física se denomina el efecto del observador o efecto Hawthorne: la mera observación de un fenómeno puede cambiar el fenómeno observado. Cabe esperar que el análisis riguroso de los datos administrativos por los investigadores redunde en mejoras de la propia actividad de la administración pública. El acceso a estos datos implica un nuevo tipo de control sobre la calidad y la limpieza de las administraciones públicas y por ello una mejora de calidad de nuestra democracia. De hecho, esto podría suponer un obstáculo para que se facilite ese acceso.

España no cuenta con infraestructuras estables de acceso −ya sea de tipo remoto o en centros de acceso seguro− que permitan un análisis estadístico de datos administrativos acorde con las posibilidades tecnológicas de nuestro tiempo. Pero existe abundante experiencia internacional en la que apoyarnos para crearlas.

Algunos responsables del sector público que se han percatado de la necesidad de avanzar en este sentido. El Presidente de la Autoridad Independiente de Responsabilidad Fiscal (AIReF) destacó en un artículo reciente la importancia de desarrollar políticas basadas en la evidencia. Y manifestó su voluntad de abrir a la comunidad científica los datos que la AIReF ha obtenido para revisar el gasto en subvenciones de las administraciones públicas (Spending Review).

Por su parte, el Gobernador del Banco de España (BE) declaró la semana pasada en un discurso que el acceso de investigadores independientes a datos de alta calidad es necesario para avanzar en el conocimiento económico, señalando que cada vez más países están relajando los requisitos para acceder a datos administrativos y que España no debe quedarse atrás. Tras recordar que el BE ya proporciona los microdatos de algunas de las encuestas que realiza, se comprometió a ampliar la disponibilidad de los balances de las empresas no financieras y de algunos datos bancarios, y a esforzarse para que otras instituciones públicas se unan al BE en esta iniciativa.

La materialización de estas iniciativas sería muy útil para favorecer la investigación sobre asuntos clave. Y podría coadyuvar a iniciar el camino hacia lo que debe ser el objetivo final: el acceso de los investigadores a los datos administrativos de toda la población, con la estricta salvaguardia de su confidencialidad.

¿Es el Gobierno el culpable de la desaceleración económica?

El curso político ha comenzado en clave pre electoral y el PP, Ciudadanos y varios medios culpan al nuevo gobierno de provocar incertidumbre y afectar negativamente a la economía. Con gráficos sencillos demostraremos que la desaceleración comenzó a principios de año con Rajoy en la Moncloa y las causas fueron principalmente exógenas al gobierno y a la política económica.

1. Desaceleración económica y empleo

El empleo tocó un pico de crecimiento el pasado verano próximo al 4% anual, como se observa en el gráfico posterior, y desde entonces no ha parado de perder intensidad aunque la tasa de crecimiento sigue próxima al 3%, muy superior al promedio europeo que también se ha desacelerado.

El dato de afiliados a la Seguridad Social de agosto ha sido malo, como se puede comprobar en el siguiente gráfico, pero también fue malo el de agosto de 2017 con Rajoy en la Moncloa. En ese mes se destruyeron 40.000 empleos más que en agosto de 2011 (y recordemos que fue en medio de una grave crisis financiera en la que Merkel reconoció que estuvo a punto de romperse el euro aquel verano).

1.1 La intensa destrucción de empleo en agosto se debe a la reforma laboral del PP de 2012

Por lo tanto, la causa principal de la intensa destrucción de empleo en agosto, además de la desaceleración que llevamos meses anticipando los economistas, es la reforma laboral del PP de 2012, que ha aumentado exponencialmente la rotación, doblando el número de contratos con menos de una semana de duración.

 

 

Recordemos que el gobierno del PP nos decía que las exportaciones crecían gracias a que la reforma laboral y la mejora de la competitividad. Pero como se puede observar en el gráfico posterior, las exportaciones españolas están estancadas desde que comenzó el año y no se ha cambiado ni una coma de la reforma laboral.

La causa que explica la desaceleración es el frenazo del comercio mundial este año y especialmente de las importaciones europeas, donde nuestras empresas concentran dos tercios de sus ventas en el exterior.   

2. Turismo y pernoctaciones

El turismo y las pernoctaciones en hoteles no han parado de empeorar desde principios de 2017, como se ve en el siguiente gráfico. La causa principal es la intensa depreciación de la lira turca que ha abaratado mucho turismo alemán que venía a España a Turquía.  

Cuando sucedió lo contrario y el terrorismo expulsó turistas de Turquía a España, el PP lo vendió como un éxito de su política económica. Ahora culpan al gobierno de Sánchez que no ha tomado ninguna medida que afecte al turismo aún. En ningún libro de texto de economía se explica que un turista alemán no venga a Baleares o Canarias de vacaciones porque el gobierno no pueda aprobar los presupuestos. De hecho, en 2016 tampoco hubo presupuestos, ni gobierno y el turismo creció.

3. Venta de coches

Las ventas de coches llevan sin crecer desde enero, como puedes comprobar en el gráfico siguiente. La causa es que los salarios no crecen, la tasa de ahorro de las familias está exhausta y en mínimos históricos y los precios de la gasolina, de la luz, del gas, etcétera no han parado de crecer desde el pasado verano, y hay menos dinero para gastos extras como un coche.

 

4. Consumo privado

El consumo en el comercio y las tiendas también dejó de crecer en enero y las causas son las mismas que en las ventas de coches. El consumo privado explica dos tercios del PIB y ayuda a explicar la desaceleración del PIB y el empleo.

 

Si hubiera preocupación por la inestabilidad política, el Gobierno no estaría emitiendo bonos de deuda pública a tipos negativos, como puedes comprobar en el gráfico posterior. Emitir a tipos negativos significa que los inversores no sólo no cobran ningún tipo de interés para proteger sus ahorros, sino que pierden dinero y están dispuestos a pagar al Gobierno español por custodiar su dinero.

 

 

5. Compras de deuda del BCE

Es cierto que las compras del BCE son determinantes para explicar los bajos tipos de nuestra deuda pública. Cuando Rajoy hablaba de la confianza de los mercados en su política económica lo que estaba pasando es que los mercados eran Mario Draghi, que ha comprado 250.000 mill. de deuda pública española desde 2015.

Trichet, en la peor crisis financiera en ochenta años, sólo compró 44.000 mill. durante el gobierno de Zapatero. Pero en el gráfico posterior se observa que, a pesar de las compras del BCE, en Italia -donde sí hay inestabilidad política- los inversores han huido y su prima de riesgo ha subido. Algo que en España no ha sucedido a pesar de la moción de censura y la debilidad del gobierno en el parlamento.                                        

En este blog seguiremos observando con preocupación la desaceleración, como hemos hecho desde hace un año. Pero lo haremos siempre fieles al rigor de lo que observamos y los datos, algo que otros han perdido de repente con el cambio de Gobierno. Y en positivo, haciendo propuestas que ayuden a mejorar la vida de los españoles, especialmente de los parados y los que más sufren la precariedad. Contamos contigo.

 

La entrada ¿Es el Gobierno el culpable de la desaceleración económica? aparece primero en El Blog de José Carlos Díez.

La (mala) economía de las criptomonedas

Aunque en este blog siempre hemos estado pendientes de la actualidad, debo reconocer que no le hemos prestado demasiada atención a uno de los fenómenos más importantes de los últimos tiempos: Bitcoin. De hecho, no hemos escrito nada al respecto desde que Jesús Fernández Villaverde nos iluminara con tres entradas formidables en el verano de 2015 (aquí).

Desde entonces la atención que los economistas académicos han dedicado al tema ha crecido de manera substancial. En mi humilde opinión, destacan aportaciones de Bruno Biais y coautores, Markus Brunnermeier (aquí) y el propio Jesús Fernández Villaverde (aquí). Muchas de las ideas recogidas en esos artículos están perfectamente resumidas en una entrevista que Hyun Song Shin, exprofesor en Princeton y actual economista jefe del Bank of International Settlements (una especie de Banco Central de Bancos Centrales) ofreció en el Podcast Bloomberg Benchmark (aquí).

Hoy quiero hablarles de un trabajo que a mí me resulta particularmente interesante. Se trata de este paper de Eric Budish, profesor en la Escuela de Negocios de Chicago. Budish parte del trabajo original de Shitoshi Nakamoto en el que describe el funcionamiento de Bitcoin utilizando la tecnología del Blockchain y un sistema de incentivos denominado ‘Proof-of-Work’ (prueba de esfuerzo) para solucionar el problema principal de cualquier sistema monetario: el problema de doble pago.

En teoría, el funcionamiento de Bitcoin es sencillo. Cada transacción recibe una protección criptográfica que identifica al pagador y evita fraudes. Estas transacciones se recogen en un registro público (el Blockchain). Cada diez minutos, un grupo de usuarios llamados ‘mineros’ compite en un torneo computacional por el derecho de añadir un bloque nuevo al registro. Estos bloques están encadenados de modo que uno no puede resolver un problema sin haber resuelto el anterior. Cuando un minero completa el puzle, lo reporta en la red y el resto de usuarios acepta la solución al pasar a tratar de resolver el nuevo bloque. Como contraprestación, recibe un pago de un Bitcoin y las tasas que los usuarios de la red hayan pagado para agilizar sus transferencias.

El sistema es verdaderamente ingenioso y la Blockchain tiene multitud de aplicaciones formidables. Desgraciadamente, en su misión original de albergar un sistema de pagos, se enfrenta a problemas muy serios. El primer problema surge de la disipación de rentas inherente a cualquier torneo en el que no existen restricciones a la participación. A saber, en el largo plazo, el coste de intentar resolver un puzle (electricidad más coste de uso de los chips), C, tiene que ser igual al retorno esperado. Si asumimos la máxima de Nakamoto de que una CPU significa un voto, entonces el retorno esperado es el premio de resolver un bloque (B) dividido por el número de mineros (N). Es bien sabido que esta ecuación es responsable del espectacular consumo energético del Bitcoin.

El segundo problema tiene que ver con los incentivos de los mineros a aceptar una solución, en lugar de seguir intentando resolver el puzle por su cuenta. Como bien comprendió Nakamoto, si ningún minero controla una parte sustancial del poder computacional de la red, el intento de ganarle al resto en la carrera es vano. El problema aparece cuando un minero o grupo de mineros posee más de la mitad del poder de computación. En ese caso, los mineros pueden decidir efectuar un ataque de mayoría.

El plan es sencillo: los atacantes se dedican a comprar cuanto puedan durante el tiempo asignado a un bloque. Llamemos V el valor de tales adquisiciones. Las adquisiciones se registran y los vendedores efectúan los envíos. Cuando todos los mineros hayan recibido sus bienes, los mineros vuelven atrás en la cadena y resuelven los puzles desde el principio, añadiendo nuevos bloques y avanzando en paralelo a los mineros no coaligados. Como estos tienen mayoría, los atacantes conseguirán adelantar eventualmente a los demás. En ese punto, el resto de los mineros seguramente decidirá cambiar de cadena y unirse a los atacantes. Como resultado, las transacciones registradas en los bloques abandonados dejan de ser válidas y los atacantes recuperan su inversión.

El coste del ataque es proporcional al flujo de coste de la red de mineros (N*C), que tiene que ser igual al premio de resolver un puzle. El beneficio del ataque, sin embargo, depende de cuán grande sean las transacciones que un grupo de mineros pueda realizar. Esto significa que el Bitcoin es un sistema de pagos en el que el coste de registrar una transacción tiene que ser proporcional al valor máximo que esa transacción pueda reportarle a un atacante. He aquí la mala economía del Bitcoin.

En la práctica se han producido muy pocos ataques de mayoría (aquí uno de los más famosos). Como Budish explica esto se debe a que el uso de chips ASCI específicos para la resolución de puzles ha generado barreras sustanciales a la entrada, lo que dificulta el ataque en gran medida. Esta situación es probablemente transitoria y es posible que en los próximos años este tipo de ataques se hagan más frecuentes, reduciendo la confianza en la red e incrementando los costes de transacción. Les prometo que seguiremos informando.