¿Ha llegado Godot? Cornavirus?

¿Ha llegado Godot?

Luis Puch 20-03-2020 12 comentarios

Antonia Díaz y Luis Puch

La evolución reciente de los acontecimientos y lo dramático de la situación en España obligan a poner el foco en el muy corto plazo. Mientras que los trabajadores de la Sanidad se desviven por atender a los enfermos, los ocupados en otros sectores indispensables de nuestra economía se esfuerzan para que no nos falten suministros ni medios de transporte. Vaya por delante nuestro más afectuoso saludo e inmenso agradecimiento a todos ellos.

El decreto de estado de alarma y el confinamiento en el hogar que sufrimos, con la consiguiente limitación de movimientos, ha puesto de manifiesto que el sistema de Sanidad Pública no solo es una forma de redistribuir recursos sino una manera de proteger nuestras libertades individuales. Por eso, debemos no solo trabajar incansablemente en contener la propagación del virus y cuidar a los enfermos sino también tomar las medidas económicas necesarias para que la Sanidad Pública salga reforzada de esta crisis. El objetivo, para ello, debe ser que la crisis económica dure e impacte lo menos posible. Queremos enfatizarlo: la mejor manera de contener el virus en el muy corto plazo es reforzar los medios de la Sanidad Pública y, por supuesto, ¡la colaboración de todos! La situación en este momento es extraordinariamente delicada; muchos profesionales están enfermando y la sombra de un colapso sanitario planea sobre nosotros. En estas condiciones, ¿nos puede preocupar otra cosa? Creemos que sí, aunque sólo sea para intentar sentirnos útiles como economistas. Ahora, además, la Eurozona cuenta con los 750000 millones del BCE: ¿Ha llegado Godot? ¿Sí? Quizás por eso es el momento de empezar a hablar de los detalles.

Una de nuestras preocupaciones

Tenemos que empezar a pensar en la factura de esta crisis y en cómo la pagamos. La buena fe por parte de todos es imprescindible. La evaluación de la eficacia de las medidas adoptadas, y las que se puedan adoptar, va a ser necesariamente somera y aproximada: trabajamos en tiempo real, como decía Florentino Felgueroso en Twitter el otro día. El objetivo de las medidas de política económica debe ser minimizar el impacto del necesario parón económico —minimizar la cuenta— para que, cuanto antes, podamos volver a una situación de normalidad. En este “minimizar la cuenta” damos por supuesto que TODAS LAS NECESIDADES de la emergencia sanitaria van a ser cubiertas, y más aún, que la Sanidad Pública quedará protegida en el corto y medio plazo.

En este post queremos reflexionar sobre un conjunto de medidas –necesariamente un bosquejo— en la línea de minimizar la factura de la crisis.

Social Insurance

Desde el viernes pasado, cuando salió nuestro post sobre economía de pandemia (¡que no de guerra!), se vienen discutiendo muchas de las propuestas ya efectivas en diferentes países. Ahora mismo, por ejemplo, en Estados Unidos se habla mucho de implementar medidas de “social insurance”; es decir, de protección social. En Estados Unidos, sin un sistema de Sanidad Pública universal, y sin un sistema de bajas remuneradas por enfermedad (Medicaid y Medicare en el lugar de ambas), esta pandemia va a golpear durísimamente a los sectores más desfavorecidos de la sociedad. Por eso hablan de “social insurance”: porque no la tienen (food stamps en su lugar; Social Security completa la terna). Queremos destacar esto porque la situación en España es diferente. A pesar de que el sistema de protección social ha sufrido mucho durante la Gran Recesión, aún lo tenemos. Se trata de mantenerlo, de cuidarlo y gestionarlo eficazmente. La extrapolación a nuestro país, sin más, de medidas pensadas por economistas —por otra parte, excelentes— que se mueven en el ámbito anglosajón puede llevar a malos diagnósticos y evaluaciones de política económica. Creemos que en Estados Unidos y Reino Unido tienen una situación dramática porque, o carecen de red de protección social, o su situación es peor que en España. Esto no quita para que haya muchísimo por hacer en términos de ayudas sociales y coberturas a familias y empresas en España. Sólo significa que tenemos mucho a nuestro favor gracias al capital público que habíamos construido desde el inicio de la democracia y que, afortunadamente, ha resistido contra viento y mareas.

Creemos, además, que esa extrapolación tiene una lógica perversa. Si pedimos social insurance estamos pidiendo más gasto público, que sin duda hará falta, tal y como se ha anunciado. Eso está bien en países que tienen holgura suficiente pero no en España donde los márgenes fiscales actuales son estrechos. Aquí nos lleva a una situación endiablada, un auténtico conundrum, que puede hacer que nos quedemos cortos para hacer frente a la emergencia actual. Pero, además, actuar solamente con la lógica de social insurance es demasiado simplista. Actuar así, en España, es equivalente a olvidar que el Estado debe preocuparse de fomentar buenas prácticas, vigilar y ordenar el buen funcionamiento de los mercados. Es decir; creemos que, para que la mano invisible pueda hacer su trabajo, el Estado debe hacer el suyo.

Risk Sharing

Queremos recordar el problema: (1) hay un parón de la actividad real para frenar la enfermedad, (2) ese parón golpea el sistema de pagos. Tenemos pagos de dos tipos: (i) pagos y vencimientos de préstamos y líneas de crédito, y (ii) salarios y cotizaciones sociales.

Caso (i): Las líneas de crédito privadas dependen, por un lado, del aval de los prestatarios (su riqueza) y, por otro, de su capacidad de generar renta. Esta última es la que está frenada en seco por la pandemia. Debemos tenerlo claro: tenemos un shock real que tensiona el mercado de crédito privado porque era una contingencia no prevista. Ante esto tenemos dos vías: (a) el gobierno concede liquidez al prestatario para hacer frente a esos pagos y luego obtiene ingresos para financiar ese gasto o (b) el gobierno sugiere/impone al prestamista un periodo de carencia a la línea de crédito establecida hasta que pase lo peor de la pandemia, a un coste moderado, es decir, a precios (tipos de interés) públicos.

Caso (ii): Supongamos una empresa que, sabiendo que este parón es pasajero, no despide a sus trabajadores, sino que les manda de vacaciones hasta que pase la pandemia. Supongamos que esa empresa ya no puede adelantar salarios. Entonces debe abrir una línea de crédito. También en este caso pueden ocurrir las posibilidades (a) o (b) anteriores.

Nosotros llamamos “risk-sharing” a soluciones de tipo (b), donde un agente privado ayuda a otro sin que intermedie el sector público, es decir, sin que varíen las cuentas públicas, que es lo importante. En la vía tipo (b) intermedia el sector financiero: los bancos; o si no, lo hacen directamente las empresas entre sí a través del crédito comercial. En la medida de lo posible, creemos que hay que acudir a medidas de tipo (b) en España. Creemos que hay margen para el risk-sharing porque no todos los agentes privados pierden con esta crisis o, al menos, no en el muy corto plazo. Además, insistimos aquí en que el risk-sharing es un reparto de riesgos dinámico de ámbito financiero, sí, pero también empresarial, como ya explicamos en nuestro post anterior. Restauración y Hostelería pierden, y gana Alimentación tanto en la distribución minorista y mayorista, como en una parte del sector manufacturero que nutre al sector. Los bares y los cines cierran, pero ganan las productoras de audiovisuales y de informativos, y las plataformas digitales. Es decir, para muchos bienes y servicios es pura sustitución de unos sectores por otros en el muy corto plazo. Parte de esta sustitución es completamente pasajera, se revertirá en cuanto podamos salir de casa. Los ganadores pueden sostener a sus proveedores y clientes en sectores golpeados a muy corto plazo por la crisis y, cabe esperar que las dos partes se beneficiarán de un efecto rebote después. En definitiva, se dan las condiciones para un reparto de riesgos tanto financiero como empresarial, y esto es lo que explica el papel especialmente importante de los avales.

Los avales

El Estado debe actuar para promover ese risk-sharing, dando directrices, coordinando y dando su aval cuando sea necesario. Además, ahora parece que va en serio, y que ha llegado Godot, con lo que tenemos todos los ingredientes para una complementariedad estratégica en la buena dirección. Pongamos un ejemplo: en España hay un saldo vivo de crédito hipotecario para vivienda de alrededor de un 40% del PIB, y la hipoteca media está alrededor de los 75000 euros (más de un 60% de los préstamos tienen una antigüedad superior a cinco años). La cuota hipotecaria media está en unos 500€ para unos 4 millones de hipotecas en manos de los hogares. ¿Cuántos impagos podría haber por mes? ¿Un 10%, 20%, 25% del saldo vivo?¿Durante uno, dos, tres meses? Estamos hablando de entre unos 400 o 1000 millones que deja de ingresar la banca si la crisis es transitoria, y siempre que sus efectos no sean duraderos. Y no olvidemos que prestaciones por desempleo y otras coberturas estarán operando. ¿Cuánto cuesta a la banca, en el peor de los escenarios, financiar esos impagos? ¿20 millones de euros para este año? ¿Cuánto de ese coste podrá recuperar a corto plazo? De este risk-sharing estamos hablando: 20 millones de euros por evitar medio millón de desahucios en un mal escenario.

José Luis Peydró nos prevenía (aquí) sobre la capacidad limitada de la banca para asumir riesgo crediticio dados sus requerimientos actuales de capital (el BCE acaba de relajarlos). La cuestión es que el eventual problema de solvencia va a depender mucho de la duración y de la profundidad del parón económico. ¿Cuánto riesgo deben tomar la banca privada y la pública? A corto plazo el riesgo lo debería asumir la banca privada, ya que conoce la calidad crediticia de sus clientes. A medio plazo debería entrar la garantía pública y, por supuesto, no sin antes haber proporcionado información suficiente a la banca privada sobre el cumplimiento fiscal de sus clientes sujetos a refinanciación. Eventualmente, también, como apuntaba J.L. Peydró, con información acerca de qué deudores dan lugar a mayores spillovers para la economía. Para todo lo demás, estará el BCE.

La apertura, en los términos incluidos en el Decreto-Ley de 17 de marzo, de una línea de avales del Estado para empresas y autónomos (que ronda los 100mil millones)  es una medida para facilitar el risk sharing que estamos describiendo. Este aval podría usarse, también, para sostener el crédito comercial entre empresas, fundamental para el funcionamiento del tejido productivo. En cuanto hablamos de préstamos entre diferentes agentes aparece el problema de la mala fe. Al igual que hay unos stress tests para comprobar la salud de los bancos, no debe ser difícil diseñar un test de control de calidad para dar ese aval público a una empresa. De nuevo, como nos recordó Peydró en su post del martes, se puede cuestionar que los agentes privados soporten riesgo en esta crisis y pedir que todo el riesgo lo asuma el Estado. Creemos que esta postura es errónea por dos razones: (1) en una situación como esta, donde el shock es completamente exógeno, no es justo que todo el riesgo lo soporte el prestatario, (2) del mismo modo que los avales indiscriminados premian a los prestatarios “malos”, también la cobertura universal de riesgo premia a los prestamistas “malos”.

Apuntes breves para acabar

Las bolsas siguen en su pánico delirante a pesar de que el BCE ha anunciado el gran paquete de liquidez para la Eurozona al que hemos apelado en varios puntos del post, y que se irá comentando en detalle en el Blog. Recordemos que el papel de los mercados financieros es dotar de liquidez a la economía real y diversificar riesgos. Las compras en corto son una herramienta más para esos fines. Y esto está muy bien cuando los inversores pueden formar expectativas fiables sobre el comportamiento futuro de la economía, lo que no es el caso. No sólo eso; cuando el sistema de pagos se tambalea, el mercado está dominado por grandes inversores, que son quienes pueden adoptar posiciones bajistas. Es muy dudoso que los mercados financieros operen en condiciones razonables de competencia en estos casos. No creemos que haya que prohibir, sin más, las operaciones en corto, sino que la CNMV y el Banco de España deben vigilar las transacciones muy de cerca para que no se añada volatilidad gratuita a la economía, y si procede, penalizar a quien la propague mientras dure esta emergencia.

El Gobierno deberá completar el Decreto-Ley con medidas que especifiquen qué empresas y de qué manera puede aplicar un ERTE, como pedían Juan Francisco y Marcel en su post de ayer, asunto muy importante, junto con algunas cuestiones más, que irán fijándose, y entre las que esperamos estén de nuestros argumentos pro risk sharing. De momento, a diferencia de la Gran Recesión, parece que Godot no se ha hecho esperar.

por Luis Puch

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Luis Puch

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Es Doctor en Economía por la Universidad Carlos III de Madrid, Profesor de Análisis Económico en la Universidad Complutense de Madrid, y Director de Investigación en ICAE-UCM. Su investigación más reciente se refiere a las consecuencias agregadas de las decisiones de inversión e innovación de las empresas, y a las implicaciones de estos procesos para el crecimiento económico, el uso de energía y el medioambiente.

https://nadaesgratis.es/luis-puch/ha-llegado-godot

Ensayos clínicos en tiempos de pandemia

Manuel Bagues

Todos seguimos con atención e impaciencia las noticias que nos van llegando acerca de los estudios que se están realizando sobre posibles tratamientos del COVID-19. A continuación discuto brevemente dos de los problemas a los que se enfrentan. El primer problema es el reducido tamaño muestral de los estudios que se han realizado hasta la fecha, lo que complica la interpretación de los resultados. El segundo problema está relacionado con el diseño de los estudios y su adaptación en función de los resultados que se vayan observando, de forma que se concilie el objetivo de estimar con precisión el efecto del tratamiento con el de salvar el mayor número posible de vidas entre los participantes.

Para ilustrar el problema del tamaño muestral, voy a utilizar como ejemplo el estudio publicado recientemente por el virólogo francés Didier Raoult en el que se analiza el efecto de la hidroxicloroquina, un antiguo fármaco para la malaria que tiene la ventaja de ser conocido y de fácil producción. Los investigadores franceses asignaron a 16 pacientes de COVID-19 al grupo de control y a 26 al grupo de tratamiento, quienes recibieron unos 200mg de sulfato de hidroxicloroquina tres veces al día. Mientras que a los seis días de iniciarse el tratamiento el 70% de los pacientes del grupo de tratamiento daba negativo en los tests, en el grupo de control únicamente ocurrió con el 12.5%, una diferencia que es significativa al 0.1%. Los resultados de este estudio han tenido una enorme repercusión y el presidente Donald Trump ha declarado que confía en que la hidroxicloroquina sea el “game changer” que todos estamos esperando, desatando entre los consumidores una fiebre por hacerse con este producto.

Como ya han discutido varios autores, el estudio francés es imperfecto en muchos aspectos (ver Dahly, Gates y Morris). Desafortunadamente, la asignación de los pacientes no fue aleatoria. Los pacientes del grupo de tratamiento fueron reclutados en Marsella, mientras que el grupo de control lo forman pacientes de otras localidades del sur de Francia. Además, los autores excluyeron del análisis final a varios pacientes del grupo de tratamiento que, de haber sido testados, probablemente habrían dado positivo (tres habían sido trasladados a la UCI y uno falleció). También parece mejorable la forma de medir el outcome, utilizando una variable dicotómica, que no explota información más detallada acerca de la rapidez de la curación.

Pero incluso si obviamos todos estos problemas, no deberíamos apresurarnos a concluir que la hidroxicloroquina “cura” el COVID-19. Incluso con una diferencia tan grande como la observada entre el grupo de tratamiento y el grupo de control en este estudio, cabe una probabilidad no despreciable de que esta diferencia se deba a la casualidad y no a la existencia de un efecto real del tratamiento. Es decir, podría tratarse de un falso positivo, utilizando la jerga estadística. Como muestro en detalle en el siguiente párrafo, si por ejemplo pensábamos inicialmente que la hidroxicloroquina tenía un 10% de probabilidad de duplicar la tasa de curación, después de observar los resultados de este estudio deberíamos aumentar nuestros “priors” hasta el 41.6%, pero estaríamos todavía lejos de tener la certeza de que será la cura definitiva.

Para calcular de una manera aproximada la posibilidad de que los autores hayan detectado un efecto real y no un falso positivo utilizo el sencillo método que proponen Maniadis, Tufano y List (2014). El método require calcular la probabilidad de obtener un efecto significativo debido a la existencia de un efecto real y la probabilidad de obtener un falso positivo. Para calcular la posibilidad que tenían los investigadores franceses de detectar un resultado significativo real, necesitamos calcular el poder estadístico del estudio (la probabilidad de detectar el efecto, asumiendo que este existe) y hacer algún supuesto sobre la probabilidad que asignamos a priori de que exista el efecto. Podemos considerar, por ejemplo, un escenario moderado, en el que pensamos que, a priori, de existir un efecto, el tratamiento aumentaría la tasa de curación del 12.5% al 25%. Dado el tamaño muestral del estudio, y considerando el nivel de significatividad (alpha) del 0.1% obtenido por los autores, el poder estadístico del estudio sería del 0.6% (utilizando el comando de stata: power twoproportions 0.125 0.25, n1(16) n2(26) alpha(0.001)). Si somos relativamente escépticos acerca del potencial de la hidroxicloroquina y asignamos una probabilidad previa del 10% a que el tratamiento tiene efecto, la probabilidad de que los autores obtengan un “auténtico” positivo sería del 10%*0.6%=0.06%. Por otro lado la probabilidad de obtener un “falso” positivo sería igual al nivel de significatividad que hemos fijado, en este caso un 0.1%, multiplicado por la probabilidad que hemos asignado inicialmente a que no exista ningún efecto, un 90%, lo que supone un 0.09% (=0.1%*90%). Dados estos supuestos, la probabilidad de que el resultado significativo observado por los autores refleje un efecto real sería igual P(auténtico positivo)/( P(auténtico positivo)+P(falso positivo))=0.06%/(0.06%+0.09%)=41.6%.

Naturamente, distintos lectores pueden tener distintas expectativas acerca de la probabilidad de que exista un efecto, y esto afectará al cálculo realizado, pero en general la probabilidad posterior de que que exista un efecto a partir de un único estudio con una muestra pequeña seguirá siendo limitada. Además, la probabilidad de que se trate de una falso positivo podría ser aún mayor si tenemos en cuenta que este es únicamente uno de los múltiples tratamientos que se están ensayando. Cada ensayo adicional multiplica la probabilidad de obtener por casualidad resultados significativos.

Todo esto no quiere decir que no debamos tener esperanzas acerca del potencial de la hidroxicloroquina, pero sí que debemos ser cautos. Afortunadamente, existen al menos otros 13 estudios en camino y la Organización Mundial de la Salud anunció el 20 de marzo un ensayo a gran escala randomizado que tendrá lugar en decenas de países y en el que participarán miles de enfermos. En este ensayo se estudiará la eficacia de cuatro tratamientos distintos, incluyendo además de la hidroxicloroquina, un compuesto antiviral llamado remdesivir, y dos combinaciones de drogas utilizadas para el HIV.

A medida que estos estudios a gran escala vayan generando datos, se planteará un nuevo problema en el diseño de los estudios. En principio, si el único objetivo fuera estimar con precisión el efecto de un tratamiento, lo óptimo sería dividir a los participantes en grupos de igual tamaño hasta la conclusión del estudio. Sin embargo, a medida que los datos vayan revelando que alguno de los tratamientos parece ser más eficaz, para salvar las vidas de los participantes sería conveniente aumentar el número de individuos que son asignados al tratamiento más exitoso, aunque esto retarde la velocidad a la que se obtiene información sobre la eficacia de cada tratamiento. Este problema ha sido estudiado recientemente por el economista Max Kasy y coautores (aquí y aquí), quienes proponen un algoritmo de asignación y muestran diversos ejemplos de su aplicación. La aplicación de este tipo de algoritmos en los nuevos ensayos clínicos podría contribuir a salvar numerosas vidas.

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La productividad en España: Is Spain Different?

Antonia Díaz 04-03-2020 2 comentarios

¿Por qué no crece la productividad en España? ¿Estamos condenados a ser el furgón de cola, la anomalía europea, el enigma del crecimiento? ¿Debemos resignarnos a cargar con el sambenito Spain is different? En este post voy reflexionar sobre este problema (en este blog ya se ha hablado mucho aquí, aquí, aquí, aquí, aquí, y aquí, por ejemplo) repasar ciertos conceptos y analizar algunos estadísticos.

¿Paradoja de la productividad descendente o del crecimiento del PIB?

¿Qué es la productividad? Los economistas manejamos dos indicadores básicos: la productividad media, que es igual a la producción por unidad de trabajo y la productividad total de los factores, PTF, que se mide como la diferencia entre el crecimiento de la producción (en un periodo dado) menos el crecimiento ponderado de los factores primarios (capital y trabajo), bajo ciertos supuestos acerca de cómo se produce en una economía. Ambos estadísticos están relacionados pero no son iguales, ya que la productividad media no nos dice nada del uso del otro factor primario, el capital o, más precisamente, de la evolución del capital por trabajador.

Figura 1: VA por trabajador de elaboración propia. La PTF es la calculada por EU KLEMS para comparar con el resto de países.

La Figura 1 muestra el Valor Añadido Agregado por trabajador y la PTF en Alemania, España, Francia e Italia. Los datos los he tomado de EU KLEMS. Están en logaritmos y normalizados por el valor de la productividad media en 1995. La Figura 1 muestra que, efectivamente, la producción por trabajador permaneció estancada durante todo el boom 1996-2007. Si a eso le sumamos que la inversión (en vivienda) creció de forma exorbitada durante esos años (llegó a ser casi el 30% del PIB en 2007), con el consiguiente aumento del stock de capital, el resultado es que la PTF, como el muestra en segundo panel, cayó en picado. No es un consuelo, pero no estamos solos en el furgón de cola: los italianos nos acompañan. La Figura 1 también muestra que la productividad media está aumentando desde 2007 pero no lo suficiente: la PTF sigue su marcha descendente aunque hay un ligero repunte en el periodo 2014-2016 (el último disponible en EU KLEMS).
¿Por qué nos preocupa tanto la PTF a los economistas? Como mero estadístico, si su tasa de crecimiento es positiva, indica que la producción aumenta más que proporcionalmente que los factores capital y trabajo. Su crecimiento es un indicador de progreso y de mejora en los estándares de vida. De hecho, esa producción extra al aumentar o mejorar los inputs (una tecnología más avanzada o más capital humano) es nuestra medida de la rentabilidad de esas mejoras. Por tanto, si la PTF no aumenta ¡o cae! se deduce que no somos capaces mejorar nuestra tecnología/que no somos capaces de mejorar nuestra tecnología productiva o que no nos cunde dedicar más años a estudiar. Por eso nos pone tan nerviosos una PTF que está cayendo ¡desde 1995! No hay modelo macroeconómico que justifique 10 años de una PTF cayendo pertinazmente. Es decir: cualquier modelo de crecimiento (bajo la premisa que la asignación de mercado es eficiente) donde la evolución del progreso tecnológico siga la marcha descendente de la PTF en España predecirá, no ya un estancamiento en la producción por trabajador, sino directamente una caída de magnitud similar a la de la PTF. Por eso, el crecimiento del PIB en España durante el boom es una paradoja, dado el comportamiento de la PTF.
Conviene insistir en el supuesto esencial: que hay competencia perfecta y que la inversión se dirige a los activos y sectores más rentables (que en ese caso son los más competitivos). Bajo ese supuesto, con los modelos macroeconómicos de los que disponemos, no podemos entender que, simultáneamente, la PTF caiga y que la inversión y la producción por trabajador aumenten. Esa es la paradoja de la economía española.

Y el presunto culpable es…

Para resolver esta paradoja podemos optar por tres rutas: (1) cuestionar el modelo teórico que usamos para entender el comportamiento conjunto de la PTF y la producción por trabajador, (2) cuestionar la hipótesis de eficiencia y estudiamos los datos con más profundidad (para poder entenderlos), o (3) negar la mayor y cuestionar la medición de la productividad. En Díaz y Franjo (2016) optamos por la segunda vía. Hablamos de ello en este post hace ya unos años. En ese artículo construimos un modelo de crecimiento neoclásico donde la inversión residencial es ineficientemente alta en un periodo de boom en los precios de la vivienda. Si el 70% de nuestra inversión va dirigido a un tipo de capital cuyo precio está aumentando, la PTF medida, a la fuerza, cae. Entonces, ¿por qué se invierte y aumentan las horas trabajadas, como ocurrió durante el boom? Una manera de sostener esa inversión ruinosa es a través de subsidios. Por eso usamos nuestro modelo para deducir la magnitud de los subsidios directos e indirectos necesaria para mantener el volumen de inversión residencial observado en el periodo 1996-2007. Esa magnitud viene a ser 2% del PIB. Para poner en contexto este número podemos recordar que, por ejemplo, García_Montalvo (2012) estimaba que solo las subvenciones directas a la compra de vivienda costaban alrededor de un 1% del PIB. Nuestro trabajo, apuntaba, por tanto, a la composición sectorial de la economía española, donde la construcción tiene un peso enorme. No solo eso. Nuestros cálculos apuntan a que el progreso tecnológico incorporado en el stock de capital en España crece a una tasa menor que en otros países del entorno. Es decir, aunque el sector de la construcción es el peor en términos de PTF, el resto de la economía no lo hace muy bien, como también estiman García-Santana et al. (2019).
Esta evidencia, así como otra más reciente, nos lleva a echar las luces largas y preguntarnos, ¿son todos los sectores iguales? Es decir, voy a explorar brevemente la ruta (2). Miremos la PTF por sectores. La PTF que aparece en la Figura 1 es la que ofrece EU KLEMS directamente. En esa base de datos hay mucho detalle sectorial. Aquí voy a organizar el PIB en cuatro grandes sectores: (i) los sectores que producen bienes, manufacturas entre ellos, (ii) construcción y servicios inmobiliarios, (iii) Admones. Públicas, educación y sanidad, y, por último, el (iv) resto de servicios. Al agrupar los sectores de esta manera (EU KLEMS solo ofrece la agregación tradicional) y, para poder comparar, hemos recalculado la PTF. En nuestra medida el capital es el stock nominal dividido por el deflactor del PIB y el trabajo son trabajadores (no horas). Como resultado, la PTF calculada varía ligeramente respecto a lo que calcula EU KLEMS.

Figura 2: Elaboración propia. El Valor Añadido de cada sector se obtiene deflactando el nominal por su propio deflactor. Euros de 2010.

Agrupamos en “Goods” toda la producción de bienes porque la literatura de cambio sectorial nos dice que hay más crecimiento de la productividad en la producción de bienes que en la producción de servicios. La razón es que la producción de bienes es más intensiva en capital y, por tanto, se beneficia más del progreso tecnológico incorporado en las máquinas. “Consin” agrupa Construcción y servicios inmobiliarios. “AEH” agrupa a las Administraciones Públicas y los sectores de Educación y Sanidad. “Serv_m” es el resto de servicios. “TOT” se refiere al total de la economía. Varias cosas destacan: Primero, la productividad en construcción y servicios es contracíclica y, dado su peso en el PIB, hace que la productividad global sea contracíclica. El sector de la construcción destaca por su enorme volatilidad. En cambio, el sector “Goods” tiene una productividad procíclica. Es decir, la paradoja de la productividad contracíclica en España es la paradoja de la Construcción y de Servicios. Es particularmente sorprendente la evolución del Valor Añadido por trabajador durante el periodo 2000-07 para construcción y servicios: estaba cayendo. ¿Cómo es posible que en plena euforia del boom la producción por trabajador cayera? ¿Debemos replantearnos la ruta (1)? ¿Qué modelo teórico puede racionalizar que la producción por trabajador esté cayendo en un boom? Desde luego, la competencia imperfecta debe ser un ingrediente esencial.
Pero en este post también quería hablar de la tendencia, no solo del ciclo. Como vemos, la producción por trabajador y la PTF son crecientes en la producción de bienes. En el sector AEH vemos que tanto productividad media como PTF son muy moderadamente crecientes (pero no cae, como en Construcción y Servicios). Esto es destacable. Las Cuentas Nacionales computan como Valor Añadido del sector público solo el sueldo de los trabajadores públicos sin imputar valor alguno al capital público. Por tanto, por construcción, si los salarios no varían demasiado, su productividad es plana. La medición de la productividad en los sectores educativos y sanitarios privados tampoco es sencilla por la naturaleza de su trabajo. Y, aún así, la PTF estuvo cayendo en Construcción y Servicios más que en el sector agrupado AEH. Por tanto, el problema de la PTF decreciente en España es el problema de Construcción y Servicios, esencialmente. Pero Servicios es un sector muy amplio. Por eso vamos a mirar con un poco más de detalle los sectores.

Aún más detalle

Para no ser exhaustiva, he escogido la PTF por trabajador calculada por EU KLEMS para cuatro sectores en Alemania, España, Francia e Italia.

Figura 3. Sectores con crecimiento de la PTF negativo

Figura 3. Sectores con crecimiento de la PTF negativo

La Figura 3 presenta dos de los sectores con un desempeño peor en España en términos de PTF. El primer panel de la Figura 3 presenta la PTF del sector de Hostelería. Este gráfico debe hacernos reflexionar. Tenemos un sector turístico potentísimo. Somos uno de los grandes destinos turísticos del mundo ¿por qué la PTF cae? Vemos que también tiene un crecimiento nulo o negativo en Alemania, Francia e Italia, siendo las dos últimas las otras dos grandes potencias del sector. Al ver este gráfico, estamos tentados a decir que la PTF se mide mal en servicios (de lo que ya hablamos en el post sobre la medición del PIB). En concreto, ¿cómo se mide la calidad de los servicios? En cualquier caso, dado que todos los países siguen las mismas prácticas contables, esa diferencia de PTF entre Italia y España debe estar reflejando, en parte, un problema real del sector. ¿Qué problema es ése? ¿Se trata de un problema del tamaño de las empresas?
El siguiente ejemplo patológico es el del sector de la Construcción. Al comparar con el resto de los otros países vemos que la PTF no es alta en este sector, dado que muy intensivo en mano de obra no cualificada y estructuras. ¿La caída de la PTF a plomo durante el boom es específica de España, o de un boom de la construcción?
Otro sector patológico es el Financiero (primer panel de la Figura 4) cuya PTF supera con mucho a la de nuestros vecinos. Lamentablemente, ese robusto crecimiento de su PTF durante el boom era, en realidad, una medida del riesgo que estaba concentrando el sector, ya que la medición de su valor añadido depende de la diferencia entre los tipos a los que se presta y se toma prestado, así como del volumen intermediado. Durante esos años este sector estaba en plena borrachera financiando el boom de la construcción. Curiosamente, la PTF del sector en Alemania cae abruptamente en la segunda parte del boom. ¿Cómo debemos medir el valor añadido del sector financiero?
Por último, he escogido el sector con la mayor tasa de crecimiento de la PTF, Telecomunicaciones. Si hay un sector que debería tener un desempeño más parecido al de otros países, debería ser este. Por tecnología, capital humano, internacionalización, tamaño de las empresas, etc. Y lo primero que destaca es que la PTF de Telecomunicaciones estaba plana de 1995 a 2001. ¿Por qué? Estadísticamente, ya sabemos por qué: porque la producción por trabajador creció al mismo ritmo que el capital por trabajador. ¿Cómo es posible que en plena euforia de telecomunicaciones no hubiera ninguna ganancia de productividad?

Problemas de medición

En suma, el estudio del comportamiento de la PTF en España requiere de más estudios sectoriales y, más aún, de distribución de empresas. Una objeción que puede ponerse a esta evidencia es que es difícil medir la PTF por sectores. Como dijimos arriba, la PTF mide la diferencia de crecimiento entre la producción final y una combinación ponderada del crecimiento de los factores primarios. La ponderación utilizada es proporcional a la elasticidad de la producción respecto a los inputs usados y para medir esas elasticidades se usa la participación de capital y trabajo en el valor añadido sectorial. Como muestran Karabarbounis y Neiman(2014), usando los datos de EU KLEMS, estas participaciones están cambiando (ellos miran el agregado, no por sectores). Cómo afecta ese cambio a la medición de la PTF, es algo sobre lo que la literatura sobre cambio sectorial nos puede ilustrar.

por Antonia Díaz

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Antonia Díaz

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Es doctora en Economía por la Universidad de Minnesota, acreditada a Catedrática de Análisis Económico, y profesora en la Universidad Carlos III de Madrid. Su investigación reciente se refiere a la interacción entre crecimiento económico, innovación, uso de energía y cambio climático y, por otro lado, el estudio del mercado de la vivienda y los determinantes de la distribución de riqueza de los hogares.

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https://nadaesgratis.es/antonia-diaz/la-productividad-en-espana-is-spain-different

Buscando la curva de Laffer desesperadamente

Jesús Ruiz 

Hace unos días el diario El País publicaba una entrevista a Paul Krugman. En la primera de las preguntas el premio Nobel respondía: “[…] básicamente no encontrará economistas honestos que digan que una rebaja de impuestos se va a pagar sola [como prometió Donald Trump con su gran recorte fiscal]. Tenemos muchos ejemplos de que no es así, pero la gente lo sigue diciendo.”

Unas semanas antes, Olivier Blanchard había declarado ante el Comité de Presupuestos de la Cámara de Estados Unidos (House Budget Committee; véase aquí) que, de alguna manera, las políticas de gasto en favor del medio ambiente “se pagan solas”; en la medida que, en efecto, mejoran el futuro. Su argumento destacaba, además, que dichas políticas deberían ser financiadas con impuestos pero también con deuda aprovechando que vivimos en un mundo con tipos de interés bajos. Más concretamente, en su documento de hace un año “Public Debt and Low Interest Rates” (véase aquí o en un resumen aquí, o en este post de Marcel y Juan Francisco), Blanchard afirmaba que si los costes de la deuda son pequeños (debido a tipos de interés bajos, y que probablemente se mantendrán así en el futuro), los países no deberían ser penalizados por altos niveles de deuda per se siempre que el endeudamiento financie políticas de gasto que mejoren el futuro (por ejemplo, el caso de los bonos verdes). La dificultad, quizás, sería “re-educar” a las agencias de rating y a los inversores privados para que entendieran el valor de lo que podría denominarse “deuda buena.”

Ambos argumentos pueden ser racionalizados por la existencia de efectos de Laffer dinámicos de las políticas impositivas. Lamentablemente, sin embargo, la evidencia empírica sugiere que es muy difícil, si no imposible, incluso en presencia de estos efectos dinámicos, encontrar situaciones en que un recorte fiscal pueda autofinanciarse.

Conviene aclarar en primer lugar la diferencia entre un efecto Laffer dinámico, y el más popular efecto Laffer estático, basado éste en modelos estáticos, cuyas predicciones son más bien utilizadas como efectos de corto plazo. Uno de los temas más controvertidos del análisis de la política impositiva es aquél que estudia si un recorte impositivo impulsará la actividad económica, hasta el punto que el presupuesto público mejore tanto que el recorte fiscal se autofinanciará. Desde un punto de vista estático, los modelos tradicionales utilizados se basaban en estudiar si el tipo impositivo marginal se situaba en la parte decreciente de una curva como la representada en la Figura 1. En este gráfico, diríamos que bien conocido, se representan los niveles de un tipo impositivo (por ejemplo, un tipo impositivo sobre la renta del trabajo), frente a los ingresos generados por tal impuesto. El gráfico muestra que, para niveles bajos del tipo impositivo, un aumento pequeño del mismo no tendrá unos efectos demasiado negativos sobre los incentivos de los hogares a trabajar haciendo posible, por tanto, un aumento en los ingresos públicos (en nuestro ejemplo, la base imponible –renta del trabajo– no se vería muy reducida). Sin embargo, para valores altos del tipo impositivo, un aumento del mismo podría generar reducciones en los ingresos públicos debido a la caída de la base imponible resultante del desincentivo generado por un tipo impositivo elevado. Lamentablemente, y desde el punto de vista empírico para las economías desarrolladas, no parece haber figuras impositivas que se sitúen en la parte decreciente de tal Curva de Laffer Estática. No solo eso, sino que desde un punto de vista de implementación práctica, cualquier gobierno que reduzca impuestos esperando, en un hipotético futuro, los beneficios de la curva de Laffer estática, va a experimentar antes de eso los efectos dinámicos de los que vamos a hablar en este post y sobre los que no se suele pronunciar ningún heraldo de Laffer.

Figura 1. Curva de Laffer Estática

A diferencia de la curva de Laffer estática, la clave del efecto Laffer Dinámico es que un recorte impositivo puede afectar positivamente a la tasa de crecimiento de la economía. Si la reducción en el tipo impositivo da lugar a un incremento suficientemente importante en la tasa de crecimiento, de manera que la base imponible futura se incrementa en el largo plazo, entonces es posible que los ingresos fiscales futuros den lugar a superávits que compensen los déficits iniciales creados con el recorte impositivo. Es decir, es posible que el recorte impositivo pueda pagarse solo, y aunque el tipo impositivo se encuentre en la parte creciente de la curva de Laffer estática.

En definitiva, podemos hablar de un recorte impositivo dinámicamente factible si los déficits iniciales generados por tal recorte, se compensasen con superávits futuros en valor presente (es decir, la restricción presupuestaria del gobierno se satisface intertemporalmente).

Es muy importante tener en cuenta que, para que pueda existir un recorte impositivo dinámicamente factible, es imprescindible que tras el recorte impositivo el gobierno mantenga sus programas de gasto originales (consumo público o transferencias), de manera que sigan creciendo a la misma tasa que antes del recorte. La Figura 2 ilustra este argumento. En la figura representamos el tiempo en el eje horizontal, y en el eje vertical las sendas temporales de los ingresos públicos (línea roja) y de los gastos públicos (línea azul). Para simplificar, suponemos equilibrio presupuestario hasta el instante t₀ (los ingresos públicos se igualan a los gastos públicos, esto es, ambas líneas se solapan). En t₀, sin embargo, se produce el recorte impositivo, lo que provocará una caída en los ingresos públicos actuales (esto es, estamos en la parte creciente de una hipotética curva de Laffer estática), generando un déficit presupuestario, que se financiará mediante la emisión de deuda pública.

Si el recorte impositivo resulta en que la base imponible (renta del trabajo, por ejemplo) crezca a una mayor tasa, llegará un momento en que los ingresos públicos superarán al gasto público generándose superávits presupuestarios a partir de t₁. La factibilidad de tal recorte exige que el área en A sea menor que el área en B en valor presente (de nuevo, la suma descontada de los ingresos públicos menos la suma descontada de los gastos públicos debe ser mayor o igual que cero, es decir, la restricción presupuestaria del gobierno se satisface intertemporalmente). Conviene tener en cuenta que, a medida que pasa el tiempo, el valor presente de los gastos y de los ingresos es menor, por lo que el área B (más alejada en el tiempo) aporta un valor menor que el área A (más próxima). También hay que advertir que, aunque el recorte pudiera ser factible, lo cual equivale a decir que el nivel de deuda generado por tal recorte se acabará amortizando en el largo plazo, tales niveles de endeudamiento sobre PIB podrían llegar a ser muy altos durante la transición, con todos los inconvenientes que generarían en los mercados de deuda.

En definitiva, la factibilidad del recorte impositivo depende: i) del efecto del tipo impositivo sobre la tasa de crecimiento (a mayor efecto, menor será el número de periodos con déficit); ii) de la pérdida inicial de ingresos ocasionada por el recorte impositivo (la sensibilidad de la recaudación respecto del impuesto); y iii) del efecto de equilibrio general sobre el tipo de interés real neto de impuestos con el que se descuentan ingresos y gastos futuros.

Figura 2.

Por supuesto, definir programas de gasto del gobierno (consumo público y transferencias) que mantienen el mismo porcentaje sobre el PIB (en lugar de crecer a la tasa más baja de antes del recorte impositivo), es incompatible con un efecto Laffer dinámico (tanto los ingresos como los gastos crecerán a igual tasa tras el recorte impositivo). Es decir, es crucial cómo definamos la política de gasto del gobierno. En todo caso siempre puede ser interesante valorar qué proporción de un recorte impositivo puede autofinanciarse, comparando para ello el déficit inicial creado, con el déficit intertemporal de largo plazo alcanzado.
¿Por qué la mayoría de los economistas son escépticos sobre que un recorte impositivo pueda autofinanciarse, como decía Krugman? Dicho de otra manera, ¿a qué dificultades se enfrenta la existencia de figuras impositivas que den lugar a un efecto Laffer dinámico? Principalmente cuatro:

i) Los estudios empíricos sugieren que los efectos de los recortes impositivos sobre la tasa de crecimiento a largo plazo son pequeños. Además, es conveniente hacer notar que si en algún periodo un recorte fiscal generó más ingresos, este hecho casual no puede indicar causalidad a menos que se demuestre que el crecimiento de la base imponible fue debida al recorte fiscal y no a otros factores. Identificar qué proporción de un mayor crecimiento se debe al recorte fiscal no es nada fácil, siendo tal identificación una de las cuestiones más abiertas y controvertidas en el análisis macroeconómico cuantitativo. Así, el pasado 10 de febrero, el diario El Mundo, sección Andalucía, publicaba una noticia con el siguiente titular “Sube la recaudación en 2019 pese a la bajada de impuestos”. Nótese que este titular no demuestra que el mayor crecimiento de la renta o de la actividad económica en Andalucía en 2019 (y, por tanto, de la base imponible) fuera provocado por los recortes impositivos realizados. De ahí que, en la misma noticia, apareciera la siguiente afirmación en la línea que comentábamos más arriba: “[…] lo que está por determinar es si la recaudación hubiese sido diferente (mayor o menor) de no haberse producido la reforma fiscal de 2019.”

Por otro lado, desde un punto de vista teórico, los tipos impositivos tendrán mayores efectos sobre la tasa de crecimiento si la elasticidad de sustitución intertemporal (ESI) del consumo privado es alta (esto es, si la elasticidad del ahorro respecto al tipo de interés es alta). El problema es que una ESI alta hace que el modelo teórico no pueda replicar sendas de consumo suaves como las observadas en los datos (dónde la volatilidad asociada al componente cíclico del consumo privado es menor que la volatilidad asociada al componente cíclico del PIB). En consecuencia, los modelos teóricos tienen dificultad para generar efectos Laffer dinámicos bajo niveles de la ESI empíricamente plausibles (véanse Agell y Persson, 2001, Novales y Ruiz, 2002, y Bruce y Turnovsky, 1999).

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ii) Para que un recorte impositivo financiado con deuda tenga éxito debe suponerse perfecta credibilidad de la autoridad fiscal. Si los agentes piensan que va a ser imposible que un recorte impositivo se autofinancie, esperarán que en el futuro el gobierno no tenga más remedio que subir impuestos para pagar los déficits generados. Ante esa expectativa los agentes tomarán hoy decisiones de consumo y ahorro inesperadas para el gestor de la política, y previsiblemente los efectos dinámicos de Laffer no llegarán a producirse.

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iii) Si los recortes impositivos provocan incrementos en los tipos de interés netos de impuestos con los que se valoran los ingresos y gastos públicos futuros, los superávits presupuestarios futuros tendrán un valor muy bajo respecto de los déficits iniciales, lo que hará difícil un recorte dinámicamente factible. Con tipos de interés bajos, esta dificultad pierde importancia, como ha hecho ver Olivier Blanchard, en los términos que reflejábamos al principio.

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iv) Si, aún así, existe algún recorte dinámicamente factible, la senda de endeudamiento puede conducir a niveles de deuda sobre PIB elevados durante la transición, tanto, que sean penalizados por inversores privados y agencias de rating. Es por ello que Blanchard insistía en re-educar a los mercados para discriminar “endeudamiento bueno” (endeudarse para pagar políticas de lucha contra el cambio climático) de “endeudamiento malo”. Por supuesto, podemos evaluar tanto recortes impositivos como incrementos en alguna partida de gasto que puedan pagarse con deuda, y que tenga efectos sobre el crecimiento como para generar algún efecto Laffer dinámico (piénsese, por ejemplo, en pagar con impuestos y con deuda subsidios a tecnologías limpias, que puedan incrementar el crecimiento económico).

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En definitiva, tanto teórica como empíricamente, parece difícil encontrar situaciones económicas y figuras impositivas cuyo recorte pueda autofinanciarse, ya sea desde un punto estático o dinámico. Es por esto, en gran parte, que Krugman argumentaba que era difícil encontrar un economista honesto que dijera que una rebaja fiscal pudiera pagarse sola. Lo cierto es que los modelos de crecimiento endógeno que se han usado para analizar los efectos Laffer dinámicos no presentan propiedades empíricas adecuadas como para convertirse en laboratorios fiables de evaluación de políticas, (algo que sucede también con muchos otros modelos neo-keynesianos sin crecimiento, o con crecimiento exógeno). Esto deja abierto el debate sobre cómo evaluar efectos Laffer en modelos de crecimiento endógeno con mejores propiedades empíricas, en los que podrá estudiarse cómo de sensibles son los efectos Laffer encontrados a las características estructurales de las economías modelizadas (sobre preferencias, tecnología, rigidez de precios y salarios,…), información ésta muy relevante para los gestores de la política fiscal.

Una respuesta de la literatura ha sido la de utilizar modelos neoclásicos o neo-keynesianos para estudiar en qué porcentaje un recorte impositivo puede autofinanciarse. Para ello se comparan los efectos contemporáneos frente a los efectos a largo plazo que tal recorte impositivo tiene sobre los ingresos públicos, en lo que se ha dado en llamar Dynamic Scoring (véase Mankiw y Weinzierl, 2006, o Trabandt y Uhlig, 2011). En este caso, la cuestión abierta será la magnitud del efecto dynamic scoring para diferentes figuras impositivas objeto de recortes.
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Referencias
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• https://nadaesgratis.es/admin/buscando-la-curva-de-laffer-desesperadamente?fbclid=IwAR191oIkdHCK_FDT7umVKi2TFcKgfTVWBwSfdKDczniz0JOW84HuYihEXKU

 

EL cisne verde según BIS

El Banco de Pagos Internacionales (BPI) ha publicado el libro titulado ‘El cisne verde – Bancos centrales y sostenibilidad financiera‘ en el que Frédéric Samama, Director de Inversión Responsable de Amundi, es uno de los autores. El cambio climático plantea nuevos desafíos a los bancos centrales, reguladores y supervisores. Este libro revisa formas de abordar estos nuevos riesgos dentro del mandato de estabilidad financiera de los bancos centrales. Sin embargo, integrar el análisis de riesgos relacionados con el clima en la monitorización de la estabilidad financiera supone un mayor desafío debido a la incertidumbre radical asociada con un fenómeno físico, social y económico que cambia constantemente e involucra dinámicas complejas y reacciones en cadena.

Los bancos centrales por sí solos no pueden mitigar el cambio climático. Este complejo problema de acción colectiva requiere la coordinación de acciones entre muchos actores, incluidos los gobiernos, el sector privado, la sociedad civil y la comunidad internacional.

Los bancos centrales pueden tener un papel adicional que desempeñar para ayudar a coordinar las medidas para combatir el cambio climático. Entre ellas se incluyen políticas de mitigación del clima, como la fijación de precios del carbono, la integración de la sostenibilidad en las prácticas financieras y los marcos contables, la búsqueda de combinaciones de políticas apropiadas y el desarrollo de nuevos mecanismos financieros a nivel internacional. Todas estas acciones serán complejas de coordinar y podrían tener importantes consecuencias redistributivas que deberían manejarse adecuadamente, aunque son esenciales para preservar la estabilidad financiera (y de precios) a largo plazo en la era del cambio climático.

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Los autores del libro son:

Bolton Patrick, Professor of Business at Columbia University

Despres Morgan, Deputy Head of the Financial Stability Department at the Banque de France

Pereira Da Silva Luiz Awazu, Deputy General Manager of the BIS

Samana Frédéric, Head of Responsible Investment at Amundi

Svartzman Romain, Economist at the Banque de France 

El Cisne verde según el BIS
The green swan
Central banking and financial stability in the age of climate change
Patrick BOLTON - Morgan DESPRES - Luiz Awazu PEREIRA DA SILVA-Frédéric SAMAMA - Romain SVARTZMAN
January 2020

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El Cisne verde según el BIS
The green swan
Central banking and financial stability in the age of climate change
Patrick BOLTON - Morgan DESPRES - Luiz Awazu PEREIRA DA SILVA-Frédéric SAMAMA - Romain SVARTZMAN
January 2020

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