Entendiendo la evasión fiscal a partir de la compraventa de vivienda en España

José G. Montalvo, Amedeo Piolatto y Josep Maria Raya

Contaba un notario hace unos años (en plena burbuja) que en toda compraventa de vivienda, llegado un cierto momento, abandonaba la sala para que el comprador y el vendedor “hicieran sus cositas”. “Un sobre por aquí, un recibo por allá”. Era el momento de la parte de la compraventa en dinero negro (también conocido como dinero en “B” no de “Blanco” precisamente sino ese que no es A y que da a lugar a Cajas “B”, Contabilidades “B”, ya me entienden…).

La gran recesión y la crisis del euro ejercieron (y todavía ejercen) una gran presión sobre los presupuestos gubernamentales que condujeron a medidas de austeridad. Al mismo tiempo, numerosos escándalos de fraude fiscal, como los archivos de Panamá y los casos de corrupción a nivel de país, fueron llevados a la atención pública. El coste social del fraude es más visible y las autoridades nacionales tienen más necesidad de erradicarlo. Sin embargo, comprender y observar el fraude sigue siendo una tarea particularmente difícil.

En Nada es Gratis se ha tratado en diversas ocasiones el fraude fiscal (aquí, aquí o aquí, por ejemplo). La literatura empírica sobre evasión fiscal se ha enfrentado al desafío de obtener datos fiables. En Slemrod and Weber (2012) se analizan los límites para el estudio empírico de la evasión fiscal, y Alm, (2012) o Esteller-More et al., (2018) resumen los principales resultados en este campo.

Evasión fiscal en la compraventa de vivienda

España se encuentra entre los países de la Unión Europea con los niveles más altos de evasión fiscal. En el área mediterránea, varios casos de corrupción relacionados con el sector de la construcción han sido investigados y judicialmente sentenciados en los últimos años. El fraude ha estado estrechamente relacionado con el mercado inmobiliario, particularmente durante los años de auge. Quizás la forma más común de evasión fiscal en el mercado inmobiliario en España es no declarar todo el precio de compra a la autoridad fiscal. En un trabajo reciente (versión completa aquí) se trata de medir la evasión fiscal a partir del comportamiento estratégico de los compradores de vivienda en relación a este tipo de fraude.

El punto de partida es que la evasión es una decisión en riesgo en la que las personas sopesan las ganancias y pérdidas de la evasión por la probabilidad de ser auditados o no (uno de los pilares de la teoría de la evasión fiscal). Un componente clave de nuestro modelo es el valor de tasación: la estimación del valor de la propiedad realizada por una institución financiera (sobre la importancia que tuvieron las tasaciones en los años de boom inmobiliario, ver aquí). Básicamente, los pisos se tasaron por encima de su valor real (fenómeno conocido como sobretasación) en alrededor de un 30% y con ello los bancos evitaban costes en provisiones y titulación. La manipulación de los valores de tasación fue evidente y alimentó la burbuja crediticia impulsando al alza los precios de la vivienda.

La solución del modelo proporciona como principal resultado que un aumento en el ahorro conduce a que la parte del precio de la vivienda no declarada aumente y una disminución en la sobretasación. La razón es la siguiente: una persona con acceso a ahorros líquidos puede darse el lujo de evadir y no necesita presionar para obtener una tasación elevada, mientras que una persona con restricción de liquidez no puede evadir y debe solicitar un hipoteca (condicionada a la tasación) más elevada. De ello se deduce que el nivel de evasión y la sobretasación de vivienda están negativamente correlacionadas.

Adicionalmente, el modelo también incorpora componentes de comportamiento, como la vergüenza y el estigma. El estigma refleja la inquietud que una persona puede sentir cuando otras personas se dan cuenta de un comportamiento fraudulento. Por el contrario, la vergüenza corresponde al sentimiento de culpa que una persona puede sufrir independientemente de si se descubre su comportamiento fraudulento. En el modelo, el estigma juega un papel en la cantidad evadida solo si la probabilidad de ser atrapado depende de la cantidad evadida. Asimismo, el valor de la vivienda que está oculto a la autoridad fiscal puede variar localmente según el nivel de aplicación de la ley y la distribución del sentimiento de vergüenza entre la población.

Tasaciones y evasión en los datos

Para probar estas predicciones, utilizamos una muestra de transacciones de viviendas privadas de segunda mano que ocurrieron en España entre 2005 y 2011. Los datos incluyen tanto el precio real de la transacción como el declarado a la autoridad fiscal (dos variables que hasta ahora no se habían observado conjuntamente en una misma base de datos). Para un subconjunto de ellos, también se observan las características socioeconómicas del comprador y la información sobre la hipoteca.

Con estos datos se observa un efecto negativo muy significativo de la tasación en la evasión fiscal tal y como predice el modelo. En particular, centrándonos en la primera columna de la Tabla, observamos que un aumento de la sobretasación en un punto (es decir, el valor de la tasación duplica el precio de la transacción) coincide con una disminución en la probabilidad de fraude de 83,7% y una disminución en la cantidad que permanece sin declarar de 32.140€ euros

Asimismo, también se pueden identificar fuentes de heterogeneidad en la evasión fiscal tanto a nivel individual como geográfico. Los resultados muestran que la evasión fiscal se ve afectada negativamente por el nivel local de cumplimiento de la ley y la confianza en las instituciones. En particular observamos que si hay evidencia de corrupción en el municipio (siguiendo la medida de corrupción de Fernández-Vázquez, 2016) aumenta la probabilidad de fraude en un 81,4% y la cantidad que permanece sin declarar en 17.872€. Se observa una mayor evasión fiscal en las CCAAs o municipios con casos de corrupción (en el paper se puede observar que los resultados son robustos a distintos indicadores de corrupción). En el trabajo también se muestra que la evasión fiscal también se ve afectada por el nivel educativo del individuo De hecho, cuanto mayor es el nivel educativo, es menor la probabilidad de fraude y la cantidad del valor de la transacción que permanece sin declarar (20,5% y 17.890 euros respectivamente). Este resultado es consistente con la predicción del modelo teórico: los ciudadanos mejor educados son más afectados por la culpa y, por lo tanto, participan menos de la evasión fiscal.

Table 1. Estimated model for the whole simple.

p <0.10. ** p <0.05. *** p <0.01

Combatiendo la evasión fiscal en el mercado de la vivienda

Este estudio genera dos implicaciones de política económica importantes. Primero, las autoridades tributarias deberían enfocar sus esfuerzos en prevenir la evasión auditando transacciones que muestren tasaciones bajas. Este enfoque también es ventajoso porque las tasaciones son mucho más fáciles de observar que otros elementos, como el acceso al efectivo o el comportamiento fraudulento en sí. En segundo lugar, el sentimiento de culpa y la pérdida de reputación de un defraudador disminuyen cuando la corrupción es generalizada. Por lo tanto, los gobiernos deberían promover políticas anticorrupción pero también educar a sus ciudadanos. Los ciudadanos bien educados que observan a los gobiernos responsables son menos propensos a evadir impuestos. Son ciudadanos “blancos” (y no por su color de piel), en A, que no hacen “sus cositas” cuando el “profe”, perdón, el notario, abandona la sala.

Justicia: los límites de la inteligencia artificial... y humana

Creo que no exagero cuando digo que de un tiempo a esta parte tenemos a la inteligencia artificial (IA)  hasta en la sopa. En los medios, en tertulias, en artículos y congresos científicos se discute de todo lo que va a hacer la IA por nosotros, o de lo mala que es la IA porque servirá para controlarnos o para quitarnos trabajos. En este contexto, me parece importante aportar algo de rigor a esta conversación y, en particular, mostrar que la IA tiene sus límites y que no le podemos exigir que vaya más allá; de paso, veremos que nosotros también estamos limitados, por lo que es posible que la ayuda de la IA, bien utilizada, sea más importante de lo que parece.

Lo que voy a discutir hoy es un trabajo de Jon Kleinberg (uno de los investigadores más importantes en computación y en particular en el campo de la IA y sus límites), Sendhil Mullainathan y Manish Raghavan que demuestra que no es posible diseñar algoritmos justos para un cierto tipo de decisiones. Así de tajante; y precisamente porque es así de tajante, porque es un teorema matemático en realidad, es por lo que me parece un resultado valioso. Seamos precisos, pues. El trabajo se centra en un tipo de problemas bastante general: la toma de decisiones. Esto incluye, por ejemplo, las herramientas que se están usando en la justicia americana para asistir a los jueces cuando tienen que decidir si dejan en libertad bajo fianza, o condicional, o incondicional a los procesados. La más común es un algoritmo llamado COMPAS, sobre la que se viene discutiendo mucho recientemente tanto desde el punto de vista de su utilidad o precisión como sobre sus aspectos éticos. Otros casos que caen dentro de este tipo de problemas son las decisiones médicas: los médicos pueden usar algoritmos que les indican las probabilidades de que el enfermo tenga unas enfermedades u otras. Incluso la admisión de alumnos en las universidades americanas está siendo tratada con algoritmos de IA.

¿Qué características básicas definen estos problemas?  Primero, los algoritmos producen un número, llamémosle "factor de riesgo", que sirve a una instancia superior, típicamente una persona o un comité, para decidir sobre alguien. Segundo, la tarea que ejecuta el algoritmo es clasificar a las personas en función de alguna propiedad: van a reincidir en su crimen, tienen cierto tipo de cáncer, o están interesados en un producto (por ejemplo, para anuncios personalizados). Y tercero, esos factores de riesgo que proporciona el algoritmo son típicamente no binarios (es decir, no son "sí-no") sino estimaciones de la probabilidad de que la persona tenga la característica que nos interesa.

El problema es ahora garantizar que el algoritmo es "justo". ¿En qué sentido? Bueno, si aplicamos el algoritmo a dos o más clases de personas, separadas por atributos que no tienen que ver con lo que se decide, debería tratarlas a todas por igual. Por ejemplo, la justicia en Estados Unidos debe tratar por igual a blancos y negros, o los anunciantes deben tratar por igual a hombres y mujeres, digamos. ¿Y qué debemos pedir al algoritmo para considerarlo justo, para que cumpla esa igualdad de tratos entre grupos? Básicamente, necesitamos que cumpla tres condiciones (que se pueden presentar más formalmente, y aconsejo a los interesados en esa precisión el trabajo original; aquí voy a usar la presentación más introductoria contenida en el mismo artículo):

1. Buena calibración: si el algoritmo asigna a un grupo de personas una probabilidad x de tener la característica de interés, entonces aproximadamente una fracción x de ese grupo de personas deben tener la característica. Esto debe ser cierto por separado para cada grupo de personas: por ejemplo, una fracción x de los hombres y una fracción x de las mujeres para las que el algoritmo sugiere que tienen una probabilidad x de querer cierto producto debe quererlo realmente.

2. Balance en positivos: el factor de riesgo promedio que se asigna a las personas que tienen la característica debe ser independiente de su grupo. Si esto no se cumple, estaríamos asignando sistemáticamente a los positivos de un grupo menos probabilidad de serlo que a los del otro: por ejemplo, estaríamos diciendo sistemática que a igualdad de otras características un negro reincidirá más en el crimen que un blanco. Obviamente, esto no puede ocurrir, insisto, a igualdad de otra características.

3. Balance en negativos: lo mismo, pero al revés: el factor de riesgo promedio asignado a los que NO tienen la característica debe ser independiente del grupo. Como dicen Kleinberg y colaboradores, en el fondo estas dos condiciones de balance lo que pretenden es generalizar la idea de que las tasas de falsos positivos y falsos negativos sean las mismas en todos los grupos.

En definitiva, al pedir estas características lo que estamos haciendo es llamar justo a un algoritmo que ni subestime ni sobreestime la fracción de personas que tienen la característica de interés, y que la asigne a cada persona con la misma precisión, independientemente de a qué grupo pertenezca. Con esta noción ya formalizada, podemos establecer el resultado principal del trabajo:

Teorema: Un algoritmo de asignación de factores de riesgo que satisfaga las tres condiciones anteriores sólo es posible si el problema permite predicción perfecta (factores binarios de riesgo, solo están permitidos los valores 0 o 1) o si la característica de interés está presente en ambos grupos en fracciones idénticas de personas.

La demostración del teorema no es fácil, pero está disponible en el artículo, por lo que yo me voy a centrar en lo que al final nos importa: ¿Qué implicaciones tiene este resultado? Como discuten los autores del trabajo, su teorema establece que hay que hacer compromisos entre los distintos criterios que entran en nuestra definición de justicia, en prácticamente cualquier contexto e independientemente del método de asignación de riesgos, puesto que no se van a poder cumplir los tres. ¿Qué pasa entonces? Es fácil verlo con un ejemplo: supongamos que queremos determinar la probabilidad x de que una persona tenga una enfermedad concreta, y supongamos que es más frecuente en mujeres que en hombres. El teorema nos dice que entonces al menos una de estas cosas indeseables es verdad: o bien el algoritmo sobreestima o subestima la probabilidad de tener la enfermedad para uno de los dos géneros, o el algoritmo da más falsos positivos o falsos negativos para uno de los dos géneros. O sea, lo que viene siendo fatal.

Así las cosas, excepto en esos casos tan especiales que menciona el teorema, cualquier procedimiento de asignación de riesgos puede criticarse por sesgado, ya que no puede ser justo. Pero aquí hay otro punto importante, que los agoreros anti-IA estarán pasando por alto mientras dicen "ya sabía yo que la IA era algo malo malísimo de la muerte": el teorema es válido para cualquier método de estimar riesgos, sea un algoritmo en un ordenador o... un comité de decisores humanos; el teorema no contiene ninguna hipótesis en este sentido y por tanto se aplica a todos los casos. Notemos, además, que tampoco importa de dónde vengan los datos con los que se haya entrenado al algoritmo ni cómo se han obtenido: el resultado es francamente muy general.

Obviamente, este no es el único problema de la IA ni mucho menos, pero es un resultado importante por lo riguroso, porque es cierto y no hay cuñado que lo discuta, y por tanto tenemos que vivir con él. No le podemos pedir peras al olmo de la IA, pero tampoco nos las podemos pedir a nosotros: no vamos a poder ser justos al 100% en nuestras decisiones de este tipo. ¿Quiere eso decir que tenemos que resignarnos con cualquier algoritmo basura? No, para nada; habrá que trabajar duro para ir disminuyendo sus sesgos, y ello exige, en primer lugar, transparencia absoluta: los algoritmos deben ser públicos al menos para todos aquellos afectados por sus decisiones, de manera que se pueda estudiar su grado de justicia o sesgo. En este sentido, puede ocurrir que el algoritmo que se utilice para una decisión vía IA, si es totalmente público, sea más transparente que la decisión de un grupo de personas, estando ambas sujetas a sesgos de acuerdo al teorema. Desde el punto de vista de la regulación, el Reglamento General de Protección de Datos europeo establece los derechos de los afectados por decisiones automáticas, si bien esa protección es mejorable. De casualidad, justo cuando escribo estas líneas la Comisión Europea ha publicado un white paper sobre IA en el que se discuten en detalle los problemas que debería abordar la futura regulación. La propuesta estadounidense, la Algorithmic Accountability Act, va más allá y propone obligar a las compañías a auditar sus algoritmos para comprobar su impacto y sesgos en relación a los distintos grupos de afectados, pero habrá que ver lo que se apruebe finalmente. En todo caso, la conclusión es la de siempre: hay que seguir estudiando, investigando y desarrollando mejores algoritmos, desde el convencimiento de que la IA y la inteligencia humana solo proporcionarán buenos resultados si van de la mano. Insisto: nosotros estamos igual de sesgados que los algoritmos, y ellos no pueden sustituir nuestras decisiones, pero nosotros no vamos a ser perfectos.

Para terminar, amigo lector, le dejo con dos sugerencias: Una, si quiere experimentar de verdad lo difícil que es este problema de asignación de riesgos, este artículo del MIT Technology Review le permitirá jugar de forma interactiva con el problema de decisiones judiciales, similar al ya mencionado COMPAS, y convencerse de que no hay manera de ser justo (cito textualmente: "Si se está frustrando, es con motivo: no hay solución"). Y dos, le recomiendo un trabajo muy reciente de alguien de gran predicamento en este blog como es Daron Acemoglu, junto con Pascual Restrepo, en el que discuten que quizá estamos investigando sobre la forma equivocada de IA, centrándonos más en la automatización y menos en convertirla en un complemento de nuestra actividad. Espero que disfrute ambas sugerencias.

 

Tecnologías sanitarias y disposición a pagar por año de vida. (I de II) Contra escrúpulos privados, virtudes públicas

de Juan Oliva y Jaume Puig-Junoy

Atrapados en la regla del rescate

Imagen de Arek Socha. Pixabay

La solvencia y la sostenibilidad del Sistema Nacional de Salud (SNS) depende de factores demográficos (esperanza de vida, morbilidad, discapacidad y proximidad a la muerte) y muy especialmente de factores no demográficos, entre los que tiene un rol muy destacado la gestión de la innovación biomédica, además de la inflación diferencial y de la organización institucional.

En un escenario presupuestario en el que el gasto público sanitario consolidado en 2017 no había recuperado en términos nominales ni tan sólo el nivel de 2010, no resulta exagerado ni recurso privativo de economistas agoreros señalar el elevado coste de oportunidad de una gestión poco eficiente de la innovación. Por desgracia, sigue siendo menos visible la atención efectiva que podría hacerse en los centros de salud que la inclusión de nuevas terapias glamurosas de elevado coste que no siempre van acompañadas de resultados clínicos importantes. A día de hoy existen cientos de nuevos medicamentos (biológicos, terapias génicas, etc.) en el pipeline de la industria y algunos anuncian precios de 2-4 millones de € por año de tratamiento.

La incorporación de la innovación terapéutica debe garantizar un triple equilibrio: el acceso de los pacientes a soluciones innovadoras desde el punto de vista de su eficacia y seguridad incremental, la sostenibilidad económica del SNS y una adecuada compensación al esfuerzo innovador. La existencia de, al menos, tres tipos de incertidumbres asociadas a la innovación deberían condicionar decisiones eficientes sobre financiación y precio de innovaciones: las incertidumbres en efectividad (¿qué resultados obtendrá?), en eficiencia (¿compensan los resultados la inversión?), y las incertidumbres financieras (¿qué impacto presupuestario tendrá?).

Estamos asistiendo a una carrera de mayores precios casi con independencia de su aportación en términos de años de vida ajustados por calidad (AVAC) ganados. Salvo contados casos, la relación entre precios y aportación terapéutica incremental no parece ser el criterio que guía estos elevados precios. Parece, antes bien, que en condiciones de monopolio legal se imponen precios que aprovechan el imperativo moral de la regla del rescate (rescatar vidas humanas identificables, sea cual sea su coste) como guía para priorizar el gasto sanitario público, haciendo caso omiso de su coste de oportunidad (poco visible para la sociedad). Además, con esta forma de proceder se proporcionan incentivos indeseables a la inversión en I+D. No es extraño que se señale que el principal problema actual para el acceso a las terapias innovadoras son los elevadísimos precios marcados por la industria farmacéutica en una estrategia de "máximo precio tolerable y durante el mayor tiempo posible", como se ponía de relieve el mes pasado en el Finantial Times.

Necesidad de determinar sin remilgos la disposición a pagar por resultados en salud

Un informe de 2018 del Expert Panel on Effective Ways of Investing in Health, ya mostraba muy certeramente dos preocupaciones básicas sobre la inversión en salud: ¿cómo manejar la incertidumbre sobre el valor de los nuevos medicamentos?, y ¿cómo establecer su precio de forma dinámica? Las recomendaciones del panel se centraban en propuestas de políticas que no deben pasar desapercibidas: (a) revisión de la política de competencia para reducir los elevados precios solicitados por la industria; (b) evaluar nuevos tratamientos con métodos del campo de la evaluación de tecnologías sanitarias adecuados y transparentes; y (c) reforzar el poder de negociación de los compradores utilizando procesos de negociación conjunta. Asimismo, en una línea similar, también en 2018, en el informe de la OECD sobre Pharmaceutical Innovation and Access to Medicines, se proponía la adopción de políticas para fomentar la eficiencia del gasto farmacéutico y para determinar la disposición a pagar por el valor de las innovaciones.

Las políticas de precio basado en el valor se fundamentan en un concepto sencillo: basar el precio de la tecnología en la evidencia sobre su beneficio clínico, es decir, recompensar la innovación en función de la magnitud de sus resultados. Sigue siendo la única vía para hacer frente al elevadísimo y poco visible coste de oportunidad de la aplicación de la ley del rescate a cualquier coste, pero su métrica y aplicación es compleja y controvertida.

Un número creciente de países han tratado de incorporar el criterio de eficiencia de manera explícita en el proceso de toma de decisiones. Muchos de ellos han optado por emplear la caja de herramientas que proporciona la evaluación económica (coste-efectividad, coste-utilidad y coste-beneficio), especialmente en el campo de los medicamentos y de otras tecnologías sanitarias. Suecia, Países Bajos, Francia, Bélgica, Reino Unido, Canadá, Australia, Nueva Zelanda, sin agotar la lista, son ejemplos de ello. Ello conduce a considerar, de forma explícita o implícita, valores de referencia que ayuden a estimar la disposición a pagar de la población o el coste de oportunidad para el sistema de salud de financiar innovaciones que llegan al sistema sanitario. En otras palabras, referencias que ayuden en la práctica a responder la pregunta “¿Vale lo que cuesta?”.

Virtudes públicas: determinar el umbral de aceptabilidad

Intuitivamente, la idea del umbral de aceptabilidad es sencilla. Operativamente es tremendamente complicada. Nos traslada a la cuestión de cuánto está dispuesto el financiador a pagar a cambio de una ganancia adicional determinada en salud. Es decir, una vez una evaluación económica de una opción X nos indica que habría que invertir 20.000, 30.000, 80.000 euros adicionales por cada AVAC extra que ganaríamos en comparación con la opción Z, ¿es razonable afrontar dicha inversión de recursos? Asumiendo que sea una decisión que suponga la financiación pública de la opción, ¿podemos permitírnoslo teniendo en cuenta la renta del país, los tributos recaudados, los potenciales beneficios a los que debemos renunciar del resto de destinos posibles para los fondos públicos implicados?

El umbral es un valor de referencia para tratar de responder a estas cuestiones, siquiera de manera parcial y restringida al ámbito sanitario. Hay dos familias de métodos comúnmente empleadas para establecer los valores del umbral. La primera pasa por revelar la disponibilidad a pagar de la población por una mejora de la salud utilizando principalmente métodos de valoración contingente (perspectiva de la demanda). La segunda busca estimar el coste de oportunidad de incorporar una nueva prestación o tecnología analizando la productividad del sistema sanitario (qué cuesta producir un AVAC) (perspectiva de la oferta). El esfuerzo científico desplegado en los últimos años para tratar de revelar o estimar el valor de un AVAC en distintos países y sociedades ha sido, y continúa siendo, impresionante, de lo cual da fe la abundante literatura existente sobre el tema.

Con todo, solo en el caso de Inglaterra y Gales se han explicitado los valores de umbral utilizados oficialmente, aun admitiendo que el ratio-coste efectividad no sea el criterio único a tener en cuenta en la toma de decisiones. Ello debido a que dichos valores han podido ser revelados dada la transparencia con la que opera su buque insignia en el campo de la evaluación de tecnologías sanitarias: el National Institute of Clinical Excellence (NICE). El análisis externo de sus primeras 50 decisiones llevó a publicar una estimación del valor implícito de su umbral de entre 35.000 a 40.000 libras esterlinas por AVAC. NICE tuvo que dar respuesta pública señalando que una tecnología cuyo ratio coste efectividad incremental (RCEI) fuera de hasta 20.000 libras por AVAC tenía altas probabilidades de recibir una recomendación favorable y si su RCEI excedía las 30.000 libras por AVAC debería haber buenas razones adicionales para ser empleado en el ámbito de su National Health Service. Posteriormente, estos valores fueron adaptados y se permitieron consideraciones especiales debidamente regladas en el caso de terapias para situaciones “al final de la vida” (end of life treatments). En otros países, los valores no han sido explicitados pero se estima que podrían moverse en rangos de entre 30.000 €-50.000 € por AVAC (Australia), 20.000 € - 90.000 € (Canadá), 30.000 € (Corea del Sur) o umbrales máximos de 80.000 € (Bélgica y Países Bajos).

El motivo por el cual las agencias e instituciones de otros países no han revelado el valor de los umbrales que manejan es que hay un elevado riesgo de endogeneización (anclaje) de los precios de las tecnologías al valor del umbral. Sin embargo, optar por un umbral implícito no impide la aplicación de criterios de eficiencia ni el uso de la evaluación económica en dichos procesos, dado que, obviamente, dicho valor acaba siendo estimado en los procesos de negociación de precios y financiación por parte de los productores de medicamentos y tecnologías sanitarias.

Asimismo, conviene señalar que el uso práctico de estos umbrales supone que una tecnología cuya RCEI se encuentre por debajo del valor del umbral tiene una alta probabilidad de recibir la financiación pública solicitada, pero no la certeza. De la misma manera, una tecnología cuya RCEI se encuentre por encima tienen una alta probabilidad de no recibirla, salvo que los argumentos de distinta naturaleza y más allá de la eficiencia tengan un peso específico importante. En este sentido, conviene señalar que la evaluación económica es un mero elemento técnico que puede ser de utilidad los procesos de toma de decisiones mencionados, pero en absoluto un instrumento de toma automática de decisiones. Tanto en el caso del NICE como en el otros países, se acepta que el valor de una innovación depende de otras dimensiones de valor con una métrica reglada y establecida de forma general ex-ante, sin que ello sea un obstáculo para el uso de umbrales flexibles “ajustados” de diversas formas a estas otras dimensiones de valor socialmente aceptadas (por ejemplo, según gravedad de la enfermedad o impacto presupuestario).

Por último, conviene señalar que el umbral aporta un valor de referencia máximo al cual se podría llegar. No obstante, si todas las tecnologías fijaran su precio “pegándose” a este valor, el excedente total sería apropiado exclusivamente por la entidad que comercializa el bien o servicio. En realidad, lo esperable es que este excedente sea repartido entre el financiador y el productor, en función del poder de negociación de cada una de las partes.

Expuesto en este post el concepto de umbral de aceptabilidad y su uso en distintos países, en el siguiente post revisaremos los valores de referencia debatidos para España y su encaje dentro del proceso de financiación pública y establecimiento de precios de tecnologías sanitarias.

URGE: España tiene un 30% de pobreza infantil

España tiene un 30% de pobreza infantil y eso supone 10 puntos más del promedio europeo. Lo ha dicho el relator de la pobreza de Naciones Unidas y la realidad es que gastamos muy poco en este tipo de políticas sociales… ¿por qué?

Philip Alston reclama medidas fiscales para ayudar a los más vulnerables

No gastamos porque no hay dinero (deuda pública desproporcionada y déficit público). Debemos liberar partidas de gasto menos prioritarias empezando por trabajar en un presupuesto de base cero para revisar todas las partidas y ver dónde se puede mejorar la eficiencia del gasto. También limitaría el crecimiento del gasto en pensiones más altas y metería mucha innovación en sanidad y dependencia.

Sin duda, explicándolo con pedagogía a la sociedad creo que estaríamos de acuerdo TODOS. Lo que tengo claro es que no podemos condenar a los niños a esta situación de pobreza y me niego a mirar a otro lado.

¿Y tú?

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Tasa Tobin en España: qué es y qué efectos tendrá

El Gobierno ha dado luz verde a la proposición de ley llamada Tasa Tobin, pero de «tasa» no tiene nada (es un impuesto más) y de «Tobin» tampoco (nuestra volatilidad está en mínimos).

La Tasa Tobin está pensada exclusivamente para la transacciones en bolsa

Y a parte de eso, no afectará en nada más. Al final, es un impuesto que se inventó Montoro para recaudar más dinero y que ahora Pedro Sánchez y la ministra Maria Jesús Montero están impulsado con el mismo objetivo. Eso sí: recaudaremos MUY POCO.

¿Qué efectos tendrá la puesta en marcha de la Tasa Tobin?

Por un lado, todos los que tenéis fondos de inversión, fondos de pensión o invertís en bolsa tendréis menos rentabilidad, y por otro, todas las empresas españolas que están buscando capital tendrán una bolsa mucho más estrecha.

Al final, se trata de un impuesto que no tiene ningún sentido en un mundo global como en el que vivimos y mucho menos en un entorno europeo con perfecta movilidad de capitales, salvo que se aplique en todos los países de la Unión Europea o en todos los países del mundo.

En este vídeo te explico más detalles.

 

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Autonomía local y desigualdad

Por Zelda Brutti

¿Es buena la autonomía local en la gestión de los servicios públicos - como educación, saneamiento, transporte, salud? Este es un debate antiguo en economía, fundado en modelos teóricos clásicos como los de Musgrave, Oates y Tiebout y enriquecido de una variedad de estudios empíricos que aspiran a aislar los efectos de una mayor (o menor) autonomía a nivel local sobre la calidad y eficiencia del servicio ofrecido. En este Blog ya se habló sobre algunos posibles resultados de los procesos de descentralización aquí. Asimismo, el análisis de cómo las consecuencias de los procesos de descentralización pueden variar entre diferentes administraciones locales, dentro de una misma nación, es un área de investigación particularmente importante para las personas interesadas en la equidad de los resultados y en la distribución de los beneficios.

Desde un punto de vista teórico, es lógico esperar que algunas entidades locales puedan utilizar la propia autonomía de manera más eficiente que otras. Regiones que se caracterizan por mayor riqueza, desarrollo, capital humano y social probablemente manejarán mejor la gestión de los servicios públicos. Sin embargo, en el mundo real es muy difícil encontrar casos de reformas de descentralización administrativa que permitan demostrar estas suposiciones de manera concluyente. En muchos casos, se otorga mayor autonomía solamente a una selección de entidades locales `aventajadas’. En otros casos, las reformas son muy graduales en el tiempo, y se mezclan con otros cambios institucionales, políticos, económicos o fiscales importantes. En todas estas situaciones, es prácticamente imposible obtener buenas estimaciones de los efectos del aumento de la autonomía per se. Por estas razones, en este trabajo me centro en la reforma de descentralización administrativa que fue introducida en Colombia en 2001 ya que, como explico a continuación, me parece que reúne las condiciones necesarias para poder identificar el efecto causal de la descentralización.

Con el objetivo de mejorar sus resultados y su eficiencia, las responsabilidades del servicio de educación pública fueron traspasadas del nivel regional al nivel municipal, junto con los recursos necesarios para su financiación, procedentes del gobierno central. Las responsabilidades más importantes que pasaron de nivel fueron la contratación, la formación y la distribución de docentes en el territorio; la construcción y mantenimiento de la infraestructura escolar; la organización del transporte escolar, así como de cualquier otro programa de apoyo a las escuelas. Los años 2002 y 2003 fueron “periodo de transición”, durante el cual las administraciones regionales y municipales cooperaron en la prestación del servicio educativo y finalizaron el traspaso de competencias.

Sin embargo, esta reforma de descentralización administrativa se aplicó sólo a aquellos municipios que superaban el tamaño de 100 mil habitantes. Esta regla de decisión, estrictamente ejecutada y bastante arbitraria, facilita mucho la identificación de los efectos de la autonomía local sobre la calidad del servicio educativo ofrecido. Más interesante aún, los municipios afectados se encontraban en niveles muy distintos de la distribución de desarrollo económico – expresado a través de un índice elaborado periódicamente por el gobierno central que mide la calidad de vida y la riqueza, con escala de 0 a 100. Por lo tanto, este contexto permite estudiar la relación entre los resultados educativos obtenidos de la mayor autonomía local y el nivel de desarrollo económico que caracterizaba los municipios en el momento del traspaso de competencias.

La variable que utilizo para medir los resultados educativos es la nota promedio obtenida por los estudiantes de los colegios públicos en cada municipio en un examen estandarizado (Saber11), elaborado y evaluado por una agencia educativa del gobierno central (ICFES). Este examen tiene una tradición muy larga en Colombia y es considerado el indicador más fiable de la calidad educativa en cada escuela o región.

El siguiente gráfico muestra los principales resultados de la estimación de un modelo empírico con efectos fijos municipales y temporales, que mide cómo la autonomía en el sistema de educación afectó los resultados educativos a nivel municipal, en función del nivel de desarrollo económico local (medido en el año 2001; acrónimo MDI). En promedio, la autonomía local mejoró la calidad educativa en 0.44 desviaciones estándar durante los 10 años posteriores a la reforma. Sin embargo, este resultado promedio se distribuyó de manera muy desigual en el territorio: aquellos municipios caracterizados por un bajo desarrollo económico tuvieron un impacto cada vez más negativo a lo largo del tiempo, mientras que para aquellos municipios más desarrollados los beneficios crecieron a lo largo de los años.

Nota: El gráfico muestra los efectos marginales de la autonomía municipal sobre las notas promedio en los colegios públicos (eje vertical), en distintos niveles de desarrollo municipal (eje longitudinal) y en distintos periodos de tiempo (véanse los indicadores de formas distintas). Las líneas finas indican intervalos de confianza de 95%.

Los municipios afectados por la reforma estaban concentrados en índices de desarrollo (MDI) entre 20 y 80. El gráfico muestra cómo para aquellos municipios caracterizados por niveles de desarrollo por debajo de un 40, el efecto de una mayor autonomía local es negativo y estadísticamente significativo. Esto implica que la población de estos municipios gozaba de mejor calidad educativa bajo la gestión regional. La conclusión opuesta aplica a los municipios con niveles de desarrollo de más de 50. Además, en el gráfico se puede ver como las diferencias en los efectos de la reforma sobre los resultados educativos entre municipios aventajados y desaventajados aumentan a lo largo del tiempo, a medida que el efecto de la reforma se refuerza y las nuevas políticas locales se implementan de manera generalizada. El artículo completo muestra cómo el efecto “distanciador” empieza solo después de la descentralización del servicio – es decir, mientras las competencias de educación recaían en el gobierno regional (y no en el municipal), los municipios más desarrollados y menos desarrollados eran muy parecidos en términos de calidad educativa.

En el artículo muestro también evidencia de que la divergencia de resultados no se puede explicar por cambios en el número o las características de los estudiantes que van a los colegios públicos. Las diferencias en aptitudes administrativas y capital humano de los funcionarios locales parecen ser el elemento más importante a la hora de explicar las diferencias entre los municipios más y menos desarrollados.

¿Qué hemos aprendido de la experiencia colombiana? Primero, que las previsiones de heterogeneidad en los resultados de la descentralización postulados en los modelos teóricos, efectivamente parecen cumplirse en el mundo real. Segundo, que es aconsejable una buena dosis de planificación en los procesos de descentralización – asegurándose de que todas las entidades municipales estén preparadas para asumir sus nuevas responsabilidades y evitar, así, la generación de  desigualdades entre la población del país.

Digital-itis

Roberto Serrano

(Nota de los editores: Esta entrada es una versión traducida y resumida de una conferencia impartida por el autor en la Fundación Ramón Areces disponible aquí)

Todas las revoluciones tecnológicas han acabado representando un cambio positivo para las sociedades, pero solo después de que se encontrara la manera de resolver algunos de los problemas que traen consigo. La invención de la imprenta en el siglo XV, que popularizó libros y cultura, provocó una reasignación de poder, lejos de las élites aristocráticas y religiosas, y en favor de las clases medias. A la revolución industrial, que permitió una  significativa expansión de la frontera de posibilidades de producción, se opusieron los luditas y su destrucción de maquinaria. Pero con el paso del tiempo acabó desembocando en el nacimiento de los sindicatos, que se convirtieron en un canal útil para mejorar las condiciones de empleo, con una mejor legislación de protección a los trabajadores de los abusos de las prácticas capitalistas libres y salvajes.

En nuestros días la revolución digital ha provocado una nueva ola de optimismo tecnológico, sostenido por todo lo que la tecnología hace por nosotros en la vida cotidiana: cosas inimaginables hace solo veinte años como, por ejemplo, tomar fotos o videos de cualquier cosa, estar en comunicación constante o mejorar nuestras habilidades de navegación mediante el uso del GPS, son parte diaria de nuestras actividades. Internet es una fuente infinita de información. Tenemos documentación cuantitativa ingente en respuesta a casi todas las preguntas, y las redes sociales facilitan la comunicación y la transmisión de mensajes de forma gratuita y sin restricciones. Con todo ello, podemos producir mucho más y hacerlo mejor.

Los riesgos del lado oscuro de la digitalización

En principio, todo esto es positivo, pero también tiene un lado oscuro, que produce una serie de patologías. Mi intención con esta entrada es la de un neoludita civilizado: no abogaré por la destrucción de las nuevas tecnologías, pero para sacar el máximo provecho de ellas, creo que es productivo señalar los riesgos de su mal uso. Por ejemplo, estos son los más evidentes:

• Las prácticas básicas de protección al consumidor se han relajado o abandonado, conduciendo a situaciones peligrosas.
• La difusión inmediata del conocimiento, facilitada por Internet, ha creado una situación de “vergüenza de la opulencia”. Esto es, paradójicamente, en un mundo donde casi todo es información disponible, puede que recibamos menos información relevante que antes: no se dispone de tiempo suficiente para leer todas las fuentes de información disponibles y es posible que el efecto final sea que se lea mucho menos.
• La negación de la realidad que no haya sido registrada por un dispositivo digital.
• La atención permanente a dispositivos digitales que causa un deterioro de las relaciones humanas básicas, con consecuencias muy negativas para la cohesión social, y que reduce la capacidad de atención, hasta el punto de perjudicar nuestros procesos cognitivos y deliberativos.
• El deterioro de la salud física por el "sedentarismo" causado por el uso excesivo de dispositivos digitales.
• La disminución en los niveles de seguridad del tráfico por el exceso de confianza y atención excesiva al GPS.
• La violación de la privacidad, manipulación de identidad y abuso de poblaciones desprotegidas, especialmente niños pequeños y adolescentes.

Algunas de las enfermedades digitales

A falta de un término mejor, podemos referirnos a los diferentes problemas creados por la era digital como digital-itis. Algunas manifestaciones de digital-itis son enfermedades específicas, como las que describo a continuación.

Top5-itis: Se trata de limitar la evaluación de resultados a un conjunto muy reducido de indicadores. Por ejemplo, en el mundo académico, para evaluar la producción científica de un investigador o una institución, se utilizan rankings de revistas académicas. En Economía, una práctica muy extendida es el recuento de publicaciones en las revistas "top5", en muchas ocasiones descartando cualesquiera  otros criterios. Esto ha producido incentivos perversos que favorecen la endogamia y el favoritismo, sofocan la innovación de ideas y concentran la atención solo en la investigación económica que tenga el sello de aprobación Top5. El año pasado publiqué una pieza satírica sobre esta enfermedad, y James Heckman y sus coautores han hecho interesante trabajo empírico al respecto que sugiere que esta evaluación superficial sin duda conducirá a una disminución de los estándares de la profesión.

VAR-itis: En el mundo del deporte ​​(el fútbol en particular) siempre han ocurrido multitud de decisiones arbitrales infames a lo largo de los años. Muchas de ellas involucraban violaciones claras de las reglas del deporte, y fueron documentadas en repeticiones de TV. El arbitraje asistido por video (VAR) ha venido recientemente a rescatarnos de este problema. El VAR se basa en una poderosa tecnología que utiliza múltiples cámaras para capturar todos los ángulos posibles de una determinada jugada. En principio, es una herramienta muy útil, pero el problema es de nuevo que asistimos a una “vergüenza de la opulencia” en la cantidad de datos para cada jugada. Cuando hay tantas versiones de una jugada, que difieren solo en fracciones de segundos, es necesario realizar un buen análisis estadístico. De hecho, en cualquier muestra de datos, hay algunos valores atípicos que van a contradecir el mensaje general que debe extraerse de ellos. Es por eso que la noción de intervalos de confianza y significatividad estadística deben adoptarse, por ejemplo, para descartar que, en un fuera de juego, varios milímetros decidan validar o no una jugada como legal. Esto estaría en consonancia con el espíritu original del deporte, por el cual solo las violaciones claras de la regla de fuera de juego deben contar para invalidar una jugada, y ayudaría a acelerar las llamadas realizadas por el VAR, cuyas intervenciones están creando muchas tensiones entre los profesionales y aficionados al deporte.

Scooter-itis: Es importante desarrollar medios de transporte que sean económicos y ecológicamente sostenibles. En este contexto, en muchas ciudades ha tenido lugar una auténtica explosión de nuevos vehículos ecológicos, en su mayoría scooters y bicis eléctricas, que se alquilan por hora y se dejan en cualquier lugar, en el destino del usuario. Utilizando tecnología GPS, las empresas propietarias de éstos vehículos eventualmente vienen a recogerlos. El problema que crean es una externalidad negativa básica. De hecho, las aceras son un bien público y no se pueden convertir en un bien privado propiedad de estas empresas o sus usuarios. Por ejemplo, la scooter-itis causa un problema grave a las personas con discapacidad, como yo, ya que pueden surgir obstáculos al azar en cualquier lugar de cualquier acera. En un incidente el verano pasado me caí en la calle, tras tropezar con uno de estos vehículos cuando caminaba demasiado rápido para detener el golpe. Adecuar la regulación sería deseable para restablecer la naturaleza de bien público de las aceras de nuestras ciudades.

Popul-itis: Este es el más importante de todos, al estar poniendo en peligro nuestras democracias. Argumentos y discusiones superficiales, datos manipulados, noticias falsas, tonos excesivamente enojados en los medios de comunicación, se han convertido en habituales y están haciendo que mucha gente desconfíe de las instituciones y voten a políticos que hacen campaña con un mensaje que vende bien, típicamente a una parte desinformada del electorado, pero que no pasaría un mínimo escrutinio racional. Este discurso público ha conducido a una peor calidad de los políticos elegidos en todos los ámbitos en muchos países.

 El tratamiento

¿Qué hacer con estas imperfecciones? Se me ocurren dos tipos de políticas. Primero, por el lado de la oferta, se necesita una serie de nuevas regulaciones, que incluyen acciones para contrarrestar el poder de monopolio en Internet, introducir controles de calidad en la difusión de información y tomar medidas enérgicas contra los sitios web que producen noticias falsas y desinformación. Por el lado de la demanda, la variable clave es la educación, la necesidad de elevar el análisis crítico y la evaluación de cualquier tipo de material que uno recibe.

Para terminar, siempre debemos recordar que la tecnología debe estar al servicio de los humanos, y no al revés. Si vamos a conservar nuestra etiqueta de “especie racional”, no debemos dejar de usar nuestras capacidades intelectuales y cognitivas. Las nuevas herramientas generadas por la revolución digital tienen un claro potencial para mejorar esas capacidades, pero tengamos en cuenta sus deficiencias y mantengámonos alejados de su mal uso.