Aplanar la recesión
Llevamos muchas semanas hablando de aplanar la curva de contagios. Ahora que parece que ya hemos conseguido contener la emergencia sanitaria llega el momento de aplanar la curva de la recesión en la que nos estamos adentrando. La batería de disposiciones adoptadas es grande: medidas para mantener la renta de las familias (subsidios, moratorias en el pago de alquileres o incluso cheques), para preservar temporalmente el emparejamiento entre trabajadores y empresas (ERTE) y para ayudar a las empresas a superar un periodo con bajos o nulos ingresos (créditos garantizados al menos parcialmente por los estados, retraso en el pago de impuestos...). El problema básico es que los cambios provocados por la pandemia evolucionan a un ritmo muy rápido y existe una enorme incertidumbre sobre el impacto de las medidas: ¿Es el monto suficiente? ¿Son las medidas más adecuadas? ¿Están funcionando?
Un problema fundamental de los gestores de la política económica para responder a estas preguntas es que los indicadores oficiales y las estadísticas macroeconómicas se producen con muchos retrasos y poca frecuencia. Además, en muchas ocasiones, no tienen la granularidad suficiente para distinguir entre geografías o subgrupos de población. En estas circunstancias resulta difícil ajustar las medidas de manera que se obtengan los mejores resultados, especialmente cuando el objetivo es justamente dar tiempo a las empresas y familias con más problemas para recuperarse y volver a la senda de la recuperación. Por este motivo cada vez hay más propuestas para producir información económica en tiempo real, o con muy alta frecuencia. Algunos economistas están utilizando el consumo de energía eléctrica como indicador de actividad económica de elevada frecuencia dado el importante efecto del consumo de las empresas. En Estados Unidos varios autores han puesto en marcha una Encuesta Laboral en Tiempo Real que mide con muy alta frecuencia el empleo, las horas trabajadas y los salarios. Pero, sin duda, los mayores avance en big data aplicados a la construcción de indicadores económicos en tiempo real son lo que está realizando el equipo de Opportunity Insights del MIT. Estos académicos, con la colaboración de empresas privadas de muy diversos campos, están construyendo un sistema de rastreo del impacto de la Covid-19 en las personas, las empresas y las comunidades. Por ejemplo, hacen un
Ante la escasez de datos puntuales, surgen propuestas para producir información económica en tiempo real
Los datos indican que resulta fundamental apuntar con precisión a los trabajadores con los menores salarios si se quiere tener un impacto máximo sobre la recuperación seguimiento del número de pequeños negocios que están abiertos cada día utilizando los datos de negocios que hacen transacciones de la empresa Womply. Para calcular las horas de trabajo en pequeños negocios usan datos de la empresa Homebase. Respecto al consumo utilizan un indicador ya clásico: las transacciones de tarjetas de crédito. En el caso español varios bancos publican información agregada sobre el número de transacciones con tarjetas de crédito por sector, tamaño del ticket, etc. De hecho, un grupo de investigadores está utilizando 1.400 millones de transacciones de tarjetas y TPV del BBVA para analizar la evolución del consumo en España tras el comienzo de la pandemia.
¿Qué se puede hacer con este tipo de datos de muy alta frecuencia? En una palabra: maravillas. Un trabajo de la semana pasada evalúa el impacto de los cheques que envió el Gobierno de Estados Unidos a una gran mayoría de la población del país a mediados del mes de abril. Usando la información de un agregador financiero se puede calcular la propensión a consumir en función de la renta de los receptores de los cheques. La propensión marginal a consumir, parámetro fundamental para determinar el impacto multiplicador sobre la renta, ponderada por los días que pasaron desde que recibieron el cheque, es el doble en el grupo de personas con salarios menores a 1.000 dólares que en el grupo con salario mensual superior a 5.000 dólares. Parece por tanto evidente que resulta fundamental apuntar con precisión a los trabajadores con los menores salarios si se quiere tener un impacto máximo sobre la recuperación.
Otra aplicación interesante de este tipo de datos de muy alta frecuencia es el impacto de las órdenes de confinamiento. Por ejemplo, para el caso de Estados Unidos, los patrones de caída de la actividad económica (reducción del gasto de los consumidores, del consumo de las pequeñas empresas, del tiempo en el trabajo...) no estuvieron vinculados a los decretos de confinamiento, sino que se trató de una respuesta general al inicio de la pandemia en Estados Unidos. En el caso español los datos de consumo no muestran una caída significativa hasta que se decreta el confinamiento y, en ese momento, se hunden de forma muy abrupta.
Una aplicación que resultaría interesante sería el seguimiento de la desigualdad y el impacto de las medidas sobre su evolución. En esto estoy trabajando estos días con un grupo de colegas. Los indicadores de desigualdad basados en encuestas se producen con mucho retraso, por lo que son de poca utilidad para hacer un seguimiento útil del impacto de la políticas. En el caso español muchos analistas y tertulianos ya han sentenciado que la pandemia aumentará la desigualdad. Sin embargo no hay datos que sustenten esta visión más allá de opiniones más o menos fundamentadas. De hecho, el libro El gran nivelador, de Walter Scheidel, que fue un éxito hace dos años, argumentaba que las fuerzas que han reducido la desigualdad a lo largo de la historia son las guerras, la revoluciones, el colapso de los estados... y las grandes pandemias. Obviamente en este caso la historia puede no ser una buena guía, pero no es ni mucho menos evidente el impacto a medio plazo sobre la desigualdad. Espero que en el próximo artículo les pueda adelantar ya algo sobre el impacto a corto plazo de la pandemia sobre la desigualdad en España. Algunos datos preliminares son realmente sorprendentes. Pero les dejaré con ganas de leer ese próximo artículo.