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Datos sanitarios y COVID-19: sin luces entre tinieblas

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Por José E. Boscá, Rafael Doménech, Javier Ferri

Esto es una crónica de la información oficial que ha servido para monitorizar la evolución de la epidemia causada por el SARS-CoV-19 en España, y tiene un mensaje claro. Le podemos dar un matiz conciliador, “ha sido mejorable”, o ser algo más tajantes, “ha sido un proceso errático que ha devenido en algo indescifrable”. Con independencia del matiz que cada cual quiera utilizar, lo cierto es que las administraciones públicas españolas han perdido la ocasión de invertir en coordinación y reputación, ofreciendo la información transparente, precisa y en tiempo real necesaria para gestionar primero el colapso sanitario y, posteriormente, la desescalada. Una crisis sanitaria con la potencia devastadora sobre la salud y la economía, como la actual, necesita que se adopten decisiones bien calibradas que generen consensos, permitan anticipar acontecimientos, y disipen incertidumbres. Misión difícil cuando la información sobre la que se asienta la toma de decisiones cambia frecuentemente, carece de sentido, o directamente desaparece dando lugar a un “apagón estadístico” de algunas variables relevantes.

Lejos de mejorar, el registro de datos sanitarios relacionados con la epidemia ha ido sufriendo un deterioro progresivo. Parece que el discurso de no bajar la guardia, que de forma acertada las autoridades sanitarias repiten a la población, no ha calado lo suficiente en su propio desempeño estadístico. Prueba de ello es que (a fecha de finalización de este post) desde el 20 de mayo no se actualizan los datos en el fichero de datos agregados (agregados.csv) que gestiona el Centro Nacional de Epidemiología, donde se acumulaban desde el inicio de la epidemia la mayoría de las series de interés: casos confirmados, hospitalizados, UCIs, fallecidos y curados. Tampoco desde el 18 de mayo conocemos el comportamiento de una variable tan importante para medir el riesgo de rebrote por nuevos contagios como es el número de reproducción básico instantáneo agregado del virus (Gráfico 1) para España y para las distintas CC.AA.

Gráfico 1. Número reproductivo básico instantáneo

El primer estado de alarma decretó que las competencias sanitarias en todo el territorio español quedaban bajo el mando único del Ministerio de Sanidad. Se hubiera esperado que esta potestad sirviera también para homogeneizar criterios en la publicación de información entre autonomías. Nada más lejos de la realidad. Los casi tres meses y cinco prórrogas del estado de alarma no han sido suficientes para lograr este cometido. El Cuadro 1 ofrece un registro no exhaustivo de incidencias al respecto, ordenadas cronológicamente. La mejora de los criterios con los que se ofrece la información estadística es necesaria y bienvenida[1], pero siempre que los frecuentes cambios metodológicos y de medición no impidan seguir ofreciendo de manera complementaria la información con los criterios anteriores, para poder analizar la evolución en el tiempo de la epidemia.

Cuadro 1. Incidencias en los datos publicados por el Ministerio de Sanidad sobre la evolución de la epidemia.

  • 02/04/2020 y 03/04/2020: Se informa en una nota a pie de tabla que los datos que se habían estado publicando hasta la fecha en las comunidades de Castilla La Mancha, Castilla y León, Comunidad Valenciana, Madrid y Galicia (sólo para UCI) son datos de prevalencia (pacientes ingresados en cada fecha), y no datos acumulados como en el resto de comunidades, y como se pensaba que eran.
  • 16/04/2020 y 17/04/2020: Cataluña pasa de 23.680 hospitalizados a 21.242; de 2.798 a 2.305 los casos acumulados que han precisado UCI; de 3.855 a 3.752 los fallecidos (el Ministerio por otra parte informa de que hay 134 nuevos fallecidos); de 17.297 a 12.787 los curados (el Ministerio sin embargo informa de que se han producido 826 nuevos curados).
  • 16/04/2020 y 17/04/2020: Navarra reporta 77 fallecidos nuevos. La media durante los diez días anteriores es de 7 y durante los días posteriores es 10.
  • 17/04/2020 y 18/04/2020: La Comunidad Valenciana pasa de 9.869 casos a 9.795. Sin embargo, se informa de que ha habido 76 casos nuevos.
  • 17/04/2020 y 18/04/2020: Andalucía pasa de 11.053 casos acumulados a 11.020. Sin embargo, se reportan 107 casos nuevos.
  • 17/04/2020 y 18/04/2020: La Rioja pasa de 4.098 casos acumulados a 3.648. Sin embargo, dicen que ha habido 101 casos nuevos.
  • 23/04/2020 y 24/04/2020: El agregado de España pasa de 213.024 casos acumulados a 202.990. Al parecer se pasa de computar los contagiados detectados con PCR, más los detectados con test de anticuerpos a considerar sólo los diagnosticados por PCR. No obstante, hay regiones (Cataluña, Canarias o Galicia, por ejemplo) en las que el criterio no cambia o bien, porque no suministraban datos de test de anticuerpos o bien porque ya anteriormente no distinguían entre los dos tipos de pruebas.
  • 23/04/2020 y 24/04/2020: Como consecuencia Castilla La Mancha pasa de 17.557 casos acumulados a 15.365 por el cambio de criterio, la IA (14 días), es decir, los casos detectados por 100.000 habitantes en los últimos 14 días, pasan de 249,3 a 113,24.
  • 23/04/2020 y 24/04/2020: Como consecuencia País Vasco pasa de 13.436 casos acumulados a 11.881 por el cambio de criterio, la IA (14 días) pasa de 164,4 a 80,5.
  • 23/04/2020 y 24/04/2020: Sin embargo Cataluña pasa de 44.892 casos acumulados a 45.544 sin haber cambiado el criterio de notificación de casos, la IA (14 días) pasa de 180,4 a 178,8. Atendiendo a este criterio Cataluña ha pasado en un día de estar mejor que Castilla La Mancha y un poco peor que el País Vasco a estar al día siguiente muchísimo peor que las otras regiones.
  • 23/04/2020 y 24/04/2020: Aragón pasa de 291 casos acumulados en UCI a 240. Una nota a pie de tabla explica: ‘Aragón ha informado de un ajuste en los datos de UCI por lo que no se ha podido calcular el incremento frente a días previos’.
  • 23/04/2020 y 24/04/2020: En Baleares los casos acumulados en UCIs caen de 167 a 166)
  • 24/04/2020 y 25/04/2020: Cantabria pasa de 2.084 casos acumulados a 2.071. Sin embargo, el Ministerio dice que ha habido 16 casos nuevos.
  • 28/04/2020 y 29/04/2020: Galicia pasa de ofrecer información de prevalencia a datos acumulados de UCI. 
  • 28/04/2020 y 29/04/2020: Galicia pasa de 2.758 hospitalizados a 2.736.
  • 28/04/2020 y 29/04/2020: Galicia pasa de 412 a 547 fallecidos acumulados. Se reportan sólo 7 nuevos fallecidos.
  • 28/04/2020 y 29/04/2020: Galicia pasa de 1.841 a 5.393 curados acumulados. 
  • 01/05/2020 y 02/05/2020: El Ministerio informa que: “En la Comunidad de Madrid se empiezan a consolidar diariamente la serie de casos confirmados por PCR, asignando a los casos nuevos notificados la fecha en la que se toma la muestra o se emite el resultado. Se realiza una actualización diaria de la serie de casos.” Esto significa que los casos reportados en un día son sólo los confirmados ese día, que son los que aparecen en los medios de comunicación. En los días posteriores se van incrementando los casos asignados a ese día (hasta por múltiplos de más de 20) conforme se va teniendo el resultado de los test. 
  • 02/05/2020 y 03/05/2020: Cantabria pasa de 1.616 curados acumulados a 1.610. 
  • 10/05/2020 y 11/05/2020: Cataluña pasa de reportar 52.086 casos acumulados a 54.807. Sin embargo, dicen que sólo ha habido 83 casos nuevos.
  • 10/05/2020 y 11/05/2020: Baleares pasa de 1.141 hospitalizados acumulados a 1.126. 
  • 18/05/2020 y 19/05/2020: Asturias pasa de 317 a 303 fallecidos, de 2.328 hospitalizados a 1.098, y de 153 ingresados en UCI a 119, datos acumulados a lo largo de la pandemia.
  • 19/05/2020: Dejan de proporcionarse datos de curados acumulados para España y todas las Comunidades Autónomas.

Las consecuencias de estas y otras anomalías quedan reflejadas cuando se representa la evolución temporal de las series. En el Gráfico 2 se muestran algunos ejemplos, con las series observadas y las series ajustadas utilizando una corrección estadística. Por ejemplo, en el caso de Aragón llama la atención que se produce un cambio en los criterios con los que se mide el número acumulado de pacientes que han pasado por UCIs, que aumentan un 20%, para cambiar unos días más tarde y volver a la senda original. En Castilla La Mancha los nuevos casos acumulados entran en una senda de crecimiento exponencial, para corregirse de golpe y volver a la fase aplanamiento de la curva de la epidemia. En Galicia de un día para otro el número acumulado de fallecidos aumentó un 40%. Por último, el Gráfico 2 muestra también la extraña estacionalidad semanal de los nuevos casos diarios en la Comunidad de Madrid. Gestionar una epidemia con un cuadro de mandos sujeto constantemente a tanto ruido añade incertidumbres a las ya que ya plantea un enemigo desconocido como el COVID-19.

Gráfico 2. Algunos ejemplos de series originales y ajustadas de seguimiento de la epidemia.

En el segundo boletín de seguimiento sobre la crisis del Covid-19, publicado por Fedea, se proponía la utilización racional y transparente de siete indicadores para valorar la capacidad de las distintas autonomías de transitar por las distintas fases, a la vez que detectar problemas de modo prematuro, al estilo de los criterios aplicados por el estado de Nueva York (ver Cuadro 2). Dada su importancia, todos estos indicadores deberían poder obtenerse de modo fiable e inmediato a partir de información pública, sin imponer sobre el usuario de la información un coste de tal calibre que desincentive su utilización, y se produzca, voluntaria o involuntariamente, un sesgo interpretativo hacia la penumbra y en contra de la transparencia. De hecho, como recientemente advertía Kiko Llaneras, el tránsito hacia una nueva metodología de conteo de las infecciones ha provocado un desbarajuste añadido considerable, en el que es imposible guiarse por la información proporcionada para conocer el ritmo real de contagios o el número total de fallecidos. Y es que el sentimiento que provocan los desajustes informativos comentados, sobre todos los que deseamos disponer de una imagen precisa de lo que acontece, está perfectamente representado en este grito aterrador que lanzó el gran Matías Prats hace ya unos años, pero cuyo eco los muros de una mala gestión informativa nos devuelven hoy: ¿Pero esto qué es? ¡¡Pero esto qué es!!

Cuadro 2. Indicadores para la evolución de la epidemia

Fuente: Fedea. Aspectos económicos de la crisis del Covid-19. Boletín de seguimiento nº2.

Ahora que, afortunadamente, lo peor de la epidemia parece haber quedado atrás es necesario invertir en reconstruir la información estadística de esta crisis sanitaria para entender bien lo que ha pasado, estimar los parámetros del modelo epidemiológico que caracteriza al COVID-19, y sentar los criterios con los que preparase para afrontar la posibilidad de futuros rebrotes sin tener que movernos de nuevo sin luces entre tinieblas.

[1] Desde el 1 de junio el Ministerio de Sanidad incluye en sus informes unos gráficos con los nuevos contagios de acuerdo a la fecha de diagnóstico.


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Javier Ferri

Javier Ferri

Javier Ferri es Profesor de la Universidad de Valencia e investigador asociado de Fedea. MSc in Economics por la University College London y Doctor en Economía por la Universidad de Valencia. Ha sido investigador invitado en la Adam Smith Business School de la University of Glasgow. Colabora como investigador con los Ministerios de Economía y Hacienda, la Fundación Rafael del Pino y el BBVA Research. Su interés de investigación actual se centra en la modelización macroeconómica para estudiar temas relacionados con la política fiscal, el mercado de trabajo y el sector financiero.

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Parada biológica 2020

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Ha llegado un mes de agosto inimaginable de un año que, esperemos, no se repita. Pero, a pesar de las circunstancias, en NeG seguimos con la tradición de descansar durante el mes de agosto. Mañana publicaremos el habitual comentario de Nacho Conde, Manu García, Luis Puch y  Jesús Ruiz sobre los datos mensuales de afiliados a la Seguridad Social del mes de julio (el anterior, aquí) y, salvo imprevistos mayúsculos, no volveremos a las trincheras hasta el primero de septiembre. Después de publicar 212 entradas en lo que va de año (en todo 2019 publicamos 238), creemos que colaboradores y editores se han ganado con creces tiempo para otras labores.

Ciertamente, la actividad durante 2020 en NeG ha sido frenética y la respuesta de nuestra audiencia espectacular. Desde el principio de este año, hemos registrado un número medio mensual de usuarios superior a los 100 mil, con casi 230 mil visitas a páginas al mes. Además, algunos de nuestros colaboradores han participado en numerosos comités, grupos de trabajo y en la elaboración de informes y libros sobre la crisis de la Covid-19. Hemos recibido numerosos manuscritos y nuevas ofertas de colaboración a las que hemos respondido, en muchos casos, positivamente. En suma, inferimos que la atención y el interés en NeG ha aumentado significativamente. Una señal que agradecimos, y seguimos agradeciendo enormemente, es la muy favorable respuesta a la campaña de donaciones que nos permitirán sostener financieramente el blog durante el resto de este año.

Durante esta primera mitad del año hemos introducido algunas innovaciones. Por ejemplo, en aras de mejorar la calidad de la discusión de nuestras entradas, modificamos la política de comentarios. Para hacer esta sección más interesante y útil, limitamos ahora los comentarios exclusivamente a temas intrínsecamente relacionados con el objetivo de las entradas que planteen cuestiones o dudas que puedan mejorarlas. Esperamos que esto contribuya a que nuestros lectores participen más y mejor en los debates que planteamos. Y para que los editores no se extralimiten en sus labores o para cualquier otra cuestión sobre el funcionamiento del blog, hemos creado la figura de Defensor del Lector, que asumida por Florentino Felgueroso responde en la dirección de correo defensorlector@nadaesgratis.es a todo aquello que nuestros lectores consideren oportuno. También hemos creado la sección de “NeG-Preguntas y Respuestas” (aquí y aquí) en formato video, que esperamos tenga continuidad, y hemos difundido los webinars que consideramos más relevantes entre los muchos que han tenido lugar (por ejemplo, este y este).

En definitiva, después de estos meses tan distópicos, esperamos que todo vuelva a la normalidad y que sepamos aprovechar lo aprendido y lo invertido durante ellos. NeG volverá en septiembre y tratará de contribuir en lo que pueda a la superación de una crisis económica que se vislumbra horripilante.

Juan Francisco Jimeno

Juan Francisco Jimeno

Doctor en Economía por MIT, 1990. Ha sido profesor en varias universidades españolas y extranjeras, investigador en FEDEA hasta 2004 y en la actualidad trabaja en la Dirección General de Economía y Estadística del Banco de España. Es autor de numerosos artículos de investigación y de libros sobre macroeconomía y economía laboral, investigador asociado al CEPR y a IZA y editor del IZA Journal of Labor Policy. Los puntos de vista expresados en mis entradas son estrictamente personales y no reflejan, necesariamente, los del Banco de España

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Una propuesta para evitar el efecto negativo de los cierres de los centros educativos en el futuro de los jóvenes españoles

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De Almudena Sevilla (University College London), Jorge Sainz (URJC IPR, University of Bath) e Ismael Sanz (URJC)

1. Medidas educativas para evitar efectos negativos en el rendimiento escolar

En el pasado mes de junio, varios economistas de la educación de Reino Unido (Burgess, 2020 https://bit.ly/39nc73z) y Estados Unidos (Kraft, 2020 y Dynarski, 2020) han realizado diferentes propuestas que tienen en común la implementación de tutorías de pequeños grupos de refuerzo y apoyo a los alumnos rezagados para compensar la pérdida de aprendizaje por el cierre los centros. Los más de 100 experimentos aleatorios analizados por Education Endowment Foundation muestran que, de hecho, muchas de las políticas educativas con más difusión pública no tienen ningún efecto como, por ejemplo, la mentorización, intervenciones en las aspiraciones de los alumnos o el uso de uniformes. Las tutorías en pequeños grupos, en cambio, son unas de las medidas educativas para las que existe evidencia empírica de efectividad en estudios rigurosos de investigación. Estas tutorías pueden ser un buen complemento para un sistema educativo que está diseñado para hacer pasar a un gran número de alumnos de curso a curso, pero que no funciona para una parte de los alumnos.

Kraft (2020) analiza los factores que contribuyen al éxito de la configuración de tutorías en pequeños grupos. Por ejemplo, las tutorías realizadas por voluntarios no suelen proporcionar buenos resultados educativos porque i) no funcionan durante todo el curso académico, ii) en ocasiones los tutores no asisten al no existir una relación contractual y iii) no tienen una formación específica para la enseñanza y, menos, de alumnos rezagados. A estas personas, ajenas a la educación, les resulta difícil mantener a los estudiantes con necesidades de apoyo y refuerzo centrados en sus estudios después de las clases ordinarias. El resultado final de las tutorías realizadas por voluntarios es, generalmente, bajas tasas de participación de los alumnos y escasa mejora en su rendimiento académico.

Por el contrario, Kraft, (2020) señala que las tutorías en pequeños grupos ofrecen buenos resultados académicos de los alumnos si se: a) lleva a cabo un riguroso proceso de selección de tutores con educación superior; b) contrata a tutores que trabajen a tiempo completo a lo largo del año académico con el mismo grupo de alumnos; c) forma a los tutores sobre las mejores prácticas docentes y se les proporciona apoyo continuo y d) coordinan los esfuerzos entre los docentes y tutores

La efectividad de las tutorías en pequeños grupos disminuye cuanto más grande es el grupo, con una caída más pronunciada cuando el grupo es de más de 6 alumnos (Burgess, 2020). Los estudios analizados por Education Endowment Foundation muestran que una tutoría en grupos pequeños de media hora al día durante 12 semanas produce un progreso adicional de cuatro meses en la escuela. Es decir que compensaría la pérdida de los tres meses de escolaridad por el cierre de los centros a partir de mediados de marzo. Nickow et al., (2020), en un reciente meta-análisis de este mismo mes de julio publicado en el NBER muestran, a partir del estudio de 96 artículos de experimentos aleatorios, que el efecto de las tutorías en pequeños grupos es importante y significativo (37% de la desviación estándar). El meta-análisis confirma la hipótesis de Kraft en el sentido de los efectos son más fuertes para los programas de tutoría de docentes y profesionales que los impartidos por voluntarios y padres. Los efectos para las intervenciones de lectura y matemáticas son similares, aunque la tutoría de lectura tiende a producir tamaños de efectos más altos en los primeros cursos, mientras que la tutoría de matemáticas tiende a producir tamaños de efectos más elevados en los cursos posteriores.

Nuestro objetivo es cuantificar en términos presupuestarios el coste de la propuesta de tutorías en pequeños grupos para España. El esfuerzo económico que requiere es importante en un momento en el que la situación de las finanzas públicas no es la mejor, pero el análisis económico sugiere que el coste de no hacer nada sería todavía mayor. Como señalamos en el post anterior el estudiante promedio ha perdido una cuarta parte del año escolar con el consiguiente efecto negativo en la adquisición de competencias y habilidades, que se traducirá en una menor productividad de la población actica durante décadas. Este impacto negativo, que será mayor para los jóvenes de familias desfavorecidas, se podría traducir en una disminución en los salarios y caída en las tasas de crecimiento económico de 0,04 puntos porcentuales al año.

2. Propuesta de tutorías en pequeños grupos

Siguiendo la propuesta de Burgess (2020), hemos supuesto que las tutorías en pequeños grupos de 5 alumnos. La mayor parte del coste de esta propuesta es el tiempo del tutor. Las tutorías se llevarían a cabo en el centro educativo del alumno, en horario extraescolar, lo que generaría algunos costes adicionales pero que serían relativamente pequeños. El Education Endowment Foundation ha estimado un coste para la tutoría de media hora diaria por 12 semanas en grupos pequeños de 5 alumnos en 770 euros por cada grupo. Asumimos esa estimación de 770 euros por grupo y que los docentes imparten, al menos, dos grupos cada uno. En Reino Unido hay una densidad de población mucho más elevada que en España, lo que facilita que, en la inmensa mayoría de los casos, los alumnos que se beneficien de las tutorías se encuentren en los mismos centros educativos y sean del mismo curso. La elevada dispersión de la población en nuestro país puede incrementar el coste de las tutorías en pequeños grupos, por cuanto que es posible que en algunos casos los grupos sean de menos de 5 alumnos. Es decir, que se requerirá configurar más grupos, sobre todo en las Comunidades Autónomas con menos densidad de población y más dispersas como las del Noroeste español.

El coste de la propuesta se podría reducir llevando a cabo algunas de las tutorías online. Precisamente, Education Endowment Foundation un programa piloto de tutorías online para apoyar y reforzar a los alumnos desfavorecidos desde el Grado 5 al 10 (desde 5º de Primaria hasta 4º de ESO). La iniciativa brindará tutoría de alta calidad a 1.600 alumnos. La impartición de tutorías online a mediante tutores en los últimos cursos de estudios superiores o recién graduados ha mostrado ya efectos positivos y significativos (equivalentes a lo que se aprende de hasta 5 meses) en evaluaciones rigurosas. Los tutores podrían ayudar también a elaborar recursos educativos digitales para apoyar a los docentes que están dando clases físicamente en hora escolar y ayudarles con los materiales por si hay que emplear alguna fórmula de rotación de la asistencia de los estudiantes a clases.

En la Tabla 1 hemos supuesto que el Programa abarca a los alumnos de los centros sostenidos con fondos públicos, es decir públicos y concertados. En todos los niveles educativos se ha supuesto que se benefician el 40% de los alumnos, un porcentaje amplio para incluir a todos los posibles alumnos perjudicados académicamente por el cierre de los alumnos. En el caso de FP Básica se ha asumido que el 100% de los alumnos de este ciclo se beneficiarían de este programa de tutorías en pequeños grupos, en lugar de sólo el 40%. Siguiendo a Burgess (2020) la propuesta asume un porcentaje de alumnos beneficiarios del 40% de los alumnos, selección que debe basarse en criterios objetivos como el rendimiento académico (a través de un test al inicio del curso que viene que determine los estudiantes a los que el cierre de los centros haya podido afectar más). El 40% es un porcentaje elevado y amplio, por cuanto como explicamos a continuación varios indicadores educativos señalan que la proporción de estudiantes con dificultades está por debajo de este umbral. Por ejemplo, el porcentaje de alumnos españoles que en PISA 2018 no alcanzó el nivel básico (nivel 2) en la competencia principal de esa edición, Lectura, fue del 23%. Los alumnos con necesidad específica de apoyo educativo representan un 11,7% de los alumnos de Primaria, un 10,8% de los alumnos de la ESO y un 12,6% de los alumnos de FP Básica (Ministerio de Educación y Formación Profesional)). En 2º y 3º de la ESO existe el Programa de Mejora del Aprendizaje y el Rendimiento (PMAR) para alumnos que necesitan de apoyo y refuerzo, una vía que se asemeja a la que antes de la LOMCE se denominaba diversificación curricular. Un 6,1% de los alumnos españoles de 2º y 3º de la ESO (7,9% en el caso de los centros públicos y 3,2% de los concertados) seguía esta diversificación en el curso 2017-18. Es decir, que con un programa de tutorías en pequeños grupos que alcance al 40% de los estudiantes se estaría beneficiando a los alumnos rezagados y con necesidades de apoyo e incluso a un espectro algo mayor de alumnos que por otras razones no pudieran seguir la formación online.

Nuestra propuesta se diferencia de la de Burgess (2020) en que incluimos no sólo alumnos de Primaria y ESO, sino también a estudiantes de FP Básica y FP Media. Los niveles educativos de FP Básica y FP Media son claves en el objetivo de nuestro país de reducir la tasa de abandono temprano educativa que vimos en nuestro post anterior. España tiene aún un elevado porcentaje de jóvenes entre 25 y 34 años que no han realizado más estudios que los de la ESO (30,2%). Por eso, es importante apoyar y reforzar a los estudiantes que en el curso 2019-20 se encontraban en FP Básica para que puedan continuar sus estudios, lograr el título de la ESO y seguir con FP de Grado Medio. La FP Básica es, de hecho, el nivel educativo de transición más importante para que los jóvenes con dificultades educativas, sociales o de comportamiento no se desconecten del sistema educativo. Son los alumnos a los que en mayor medida podría afectar la crisis sanitaria pues el cierre de los centros desde marzo podría suponer en algunos casos el último lazo que les quedaba con la educación formal. La FP Media es el otro nivel educativo clave en el objetivo de disminuir la tasa de abandono educativo temprano en España. Para lograr que más alumnos lleguen a estudios medios (titular FP Media o Bachillerato) se requiere disminuir el porcentaje de alumnos que no finaliza la ESO (FP Básica y PMAR), incrementar el porcentaje de alumnos que se matricula en FP Media y reducir la proporción de alumnos que comenzando FP Media no termina estos estudios que hemos calculado que se encuentra en un 40,4%. Por ello, se incluye en la propuesta tanto FP Básica como FP Media. Los datos de los que se ha partido son los relativos a la matriculación del curso 2019-20 publicados por el Ministerio de Educación y Formación Profesional el mes pasado de junio.

3. Coste presupuestario de la propuesta

Además de la financiación del coste laboral de los tutores de los grupos que se establecerían, se ha incluido en la estimación del coste presupuestaria de la propuesto la formación que necesitarían estos tutores. Se trata de apoyar y reforzar a alumnos rezagados por lo que será necesario una formación específica a los tutores. Para ello se ha tenido en cuenta que, según recoge la Comisión Europea en 2020 la financiación que se destina en España a la formación y perfeccionamiento del profesorado (incluido el presupuesto de las Comunidades Autónomas) es de 154,3 millones de euros. Un 70% de ese presupuesto se destina a Enseñanzas no-universitarias (en las que nos centramos aquí) y de ese montante se ha considerado que la formación de los tutores supondría el 40%, dado que es la proporción de alumnos que se beneficiaría del programa de tutorías en pequeños grupos (154,3*0,7*0,4). El coste de la propuesta que figura en la Tabla 1 de 365 millones de euros. Algunas Comunidades Autónomas ya tienen programas similares de menor alcance, herederos del Programa de Refuerzo, Orientación y Apoyo (PROA). También el mencionado Programa de Mejora del Aprendizaje y el Rendimiento (PMAR) que tiene una ratio máxima de 15 alumnos. PROA y PMAR, son Programas que no están pensados para compensar del cierre de los centros y que no benefician a un número tan elevado de alumnos como el de nuestra propuesta de tutorías en pequeños grupos, pero con los que se podrían encontrar sinergias reduciendo el presupuesto requerido para financiar esta propuesta.

El coste total del Programa que se propone es una cifra modesta: menos del 1% del Gasto Público en Educación en 2018 situado en 50.807 millones de euros y un calendario rápido pero factible (comenzando en octubre). Es interesante comprobar que la estimación del coste de la propuesta de tutorías en pequeños grupos es similar también a los cálculos que realiza del Kraft (2020). Este investigador calcula que hay 50 millones de estudiantes no universitarios en EEUU y que el impulso de las tutorías en pequeños grupos supondría un coste de 2.700 millones. Dado que en España hay en el curso 2019-20, 8.276.528 alumnos no universitarios, un sexto del tamaño del sistema educativo de EEUU y con el tipo de cambio dólar/euro actual, el coste de la propuesta de Kraft sería de 387 millones de euros trasladado al caso de nuestro país. La propuesta de Burgess es de 410 Millones de libras esterlinas, 451 millones de euros, algo más elevada que la nuestra dado que Inglaterra tiene más población escolar que España.

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Política Macroprudencial y COVID-19: restringir la distribución de dividendos para mejorar la efectividad de la regulación de capital contracíclica

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Por Manuel A. Muñoz

(Esta entrada es una versión adaptada y resumida del post del autor en VoxEU)

De acuerdo a la evidencia, la banca de la zona euro es particularmente reticente a reducir el pago de dividendos durante la fase bajista del ciclo. Es decir, buena parte del ajuste ante shocks negativos que afecta a sus beneficios se hace vía beneficios no distribuidos. En esta entrada argumento que dicho patrón puede amplificar el impacto que un shock negativo de oferta (como ha sido el COVID-19) tiene sobre el crédito bancario y la actividad económica. Propongo un modelo dinámico, estocástico, de equilibrio general y con sector bancario, calibrado para datos trimestrales de la zona euro y concluyo que restringir la distribución de dividendos de los bancos tiene el potencial de mejorar significativamente la efectividad de los colchones de capital contracíclicos para garantizar que las entidades de crédito continúan financiando a los hogares y empresas durante la crisis del COVID-19.

Recomendación del BCE (Mecanismo Único de Supervisión)

El pasado 28 de julio de 2020, el BCE prorrogó la vigencia de su recomendación a los bancos sobre distribución de dividendos hasta enero de 2021. Las entidades de crédito no deben distribuir dividendos correspondientes a los años 2019 y 2020 ni recomprar acciones hasta enero del año próximo. El objetivo es garantizar que los bancos continúen financiando a familias y empresas a pesar de la crisis del COVID-19. La recomendación – que originalmente se emitió el 28 de marzo de 2020 (con vigencia hasta el 1 de octubre de este año) – no tiene precedentes, en la medida en que es la primera vez que el BCE solicita a los bancos que no distribuyan dividendos incluso si están cumpliendo con sus requerimientos de capital.

En esta entrada, presento una serie de resultados que proporcionan apoyo teórico y empírico a este tipo de recomendación ante la situación actual. Otras contribuciones recientes en las que se ha abogado por una restricción en la distribución de dividendos en el contexto del COVID-19 incluyen, entre otras, Abad y Suarez (2020), Acharya y Steffen (2020), Beck et al. (2020), y Stein et al. (2020).

Evidencia empírica: patrones en las distribuciones de dividendos en la banca de la zona euro

La Figura 1 muestra la evolución de los dividendos en efectivo y de los beneficios de los bancos incluidos en el Euro Stoxx Banks’ Index (i.e., SX7E) con una frecuencia trimestral, para el periodo 2002:I-2018:II. La fuerte preferencia de los bancos por suavizar el pago de dividendos en efectivo  a lo largo del ciclo (Figura 1a) tiene dos implicaciones relevantes. Primero, la ratio dividendo-beneficio del sector es notablemente contracíclica (Figura 1b), lo que implica que los bancos distribuyen una proporción de sus beneficios relativamente mayor precisamente cuando sus posiciones de capital son – presumiblemente – más frágiles. Segundo, este patrón afecta significativamente a la dinámica del capital bancario en la medida en que las reservas (beneficios no distribuidos acumulados) representan una proporción muy significativa de aquel y ambas variables están alta y positivamente correlacionadas (Figura 1c).

Nota: SX7E hace referencia al índice bancario del Euro Stoxx. Las series representadas en la figura 1a han sido construidas como una suma simple de los miembros del SX7E mientras que aquellas mostradas en las figuras 1b y 1c se refieren al índice en sí (es decir, son una suma ponderada de los miembros de ese mismo grupo de bancos). En la figura 1b, la línea discontinua está asociada al eje de ordenadas secundario (i.e., el de la derecha). En la figura 1c, la línea punteada está asociada al eje de ordenadas secundario. Fuentes: Bloomberg, Eurostat y cálculos propios.

La Figura 2 presenta el componente cíclico de reservas, capital bancario, activo total de la banca, y PIB real. La Figura 2a confirma que la correlación entre beneficios retenidos (acumulados) y capital bancario es muy elevada, sugiriendo que aquéllos son un motor importante de la volatilidad de este. Debido a la importancia del capital propio como fuente de financiación y a la restricción que impone la identidad del balance, no sorprende que la correlación entre capital y activos totales de la banca (como proxy de crédito bancario) sea también elevada y positiva (Figura 2b). En resumen, hay un elevado grado de comovimiento entre reservas de los bancos, crédito bancario y PIB real (Figuras 2c y 2d).[1]

La reticencia de los bancos a reducir el pago de dividendos ante shocks negativos que afectan a sus beneficios lleva a caídas en sus reservas y capital bancario. Para cumplir con sus objetivos de ratios de capital regulatorio en un contexto de presión sobre su capital y desaceleración (o incluso recesión) económica (periodos en los que hacer ampliaciones de capital suele ser más costoso o incluso inviable para algunos bancos), los directivos de los bancos tienen incentivos a restringir la oferta de crédito para reducir el denominador de la ratio de capital regulatorio. A nivel agregado, esta estrategia (individual) tiene el potencial de amplificar los ciclos financieros y económicos.

Nota: Esta figura muestra el componente cíclico del PIB real así como de los beneficios retenidos acumulados, del capital propio y de los activos totales de los miembros del SX7E (suma simple de todos los miembros). El componente cíclico se ha obtenido extrayendo la tendencia lineal de las series desestacionalizadas y deflactadas en logaritmos. En la figura 2d, la línea discontinua está asociada al eje de ordenadas secundario. Fuentes: Bloomberg, Eurostat y cálculos propios.

Restricciones de dividendos dinámicas

Basándome en el modelo cuantitativo DSGE que propongo en Muñoz (2020); evalúo la deseabilidad (o no) de recomendar a los bancos que limiten temporalmente su distribución de dividendos (incluso si cumplen con sus requerimientos de capital) con el fin de mantener el flujo de crédito a la economía durante la pandemia COVID-19.

El modelo incorpora el mecanismo clave a través del cual el ajuste ante shocks negativos que afectan a los beneficios de la banca es soportado, fundamentalmente, por los beneficios no distribuidos, lo cual induce volatilidad en el capital bancario y, en última instancia, amplifica el ciclo crediticio y económico.[2]

En concreto, los bancos: (i) tienen preferencia por la distribución de una fracción elevada y estable (en el tiempo) de sus beneficios, (ii) acumulan capital vía retención de beneficios, (iii) están sujetos a una restricción de balance y (iv) cumplen con sus requerimientos de capital periodo a periodo.

En Muñoz (2020), las restricciones de dividendos dinámicas se modelizan mediante lo que denomino objetivo prudencial de dividendos (DPT, por sus siglas en inglés). El DPT es un objetivo regulatorio sobre el pago de dividendos, el cual debe ser tomado como referencia por parte de los bancos a la hora de planificar sus distribuciones de beneficios. Dicho objetivo es dinámico en la medida en que reacciona ante desviaciones del indicador seleccionado por la autoridad pública con respecto a su tendencia, y entra en una función de penalización (cuadrática) que juega el papel de mecanismo sancionador y está orientada a incentivar a los bancos a que no se desvíen significativamente de dicho objetivo regulatorio. El DPT óptimo es contracíclico y llama a que el pago de dividendos sea procíclico y relativamente más volátil con el fin de suavizar el flujo de crédito mediante unas reservas y capital bancario más estables.

Uno de los principales resultados del paper es que este tipo de restricciones de dividendos dinámicas es particularmente eficaz a la hora de complementar y reforzar la efectividad de la liberación del colchón de capital contracíclico (CCyB, por sus siglas en inglés) en términos de suavizamiento del crédito y del PIB real. La razón fundamental es que sendas herramientas de política prudencial operan a través de mecanismos de transmisión diferenciados. En concreto, el DPT aborda el “problema” que está amplificando la prociclicidad desde su raíz (i.e., la preferencia de los bancos por el suavizamiento de los dividendos).

Tal y como puede observarse en la Figura 3, relativa a las respuestas de ciertos agregados ante un shock negativo al capital bancario, el DPT óptimo es más eficaz que el CCyB óptimo a la hora de contener la caída del capital propio – vía mayor volatilidad en los dividendos – lo cual, al combinarse con el CCyB, refuerza la efectividad en términos de suavizamiento del crédito y de diversos agregados de la economía real (línea negra con  diamantes).

Nota: Las variables están expresadas en desviaciones porcentuales con respecto a su nivel de estado estacionario. La línea sólida (azul) se refiere al escenario base (sin política macroprudencial), la línea estrellada (rojo) hace alusión a un escenario en el que una medida del bienestar social ha sido maximizada con respecto al parámetro cíclico del DPT, la línea punteada (verde) representa un escenario en el que la misma medida del bienestar social ha sido maximizada con respecto al parámetro cíclico de los requerimientos de capital, y la línea con diamantes (negro) representa un escenario en el que dicha medida de bienestar social ha sido maximizada conjuntamente con respecto a ambos parámetros de política macroprudencial.

El análisis cuantitativo que presento en Muñoz (2020) concluye no sólo que regular la distribución de dividendos es óptimo (aún bajo el supuesto de que los bancos cumplen con sus requerimientos de capital) sino que – a nivel agregado (asumiendo una variedad de shocks financieros y no financieros) – el DPT es más eficaz que el CCyB a la hora de estabilizar el ciclo crediticio y económico. El bien diferenciado canal de transmisión a través del que operan uno y otro instrumento se traduce en que el DPT es particularmente más eficaz que el CCyB ante shocks no financieros (incluyendo los shocks de oferta). La Figura 4 muestra las respuestas del capital, del crédito y del PIB real ante una perturbación negativa de productividad.[3] Con independencia del criterio de optimización elegido, el DPT es más eficaz que un CCyB optimizado y muy reactivo.[4] Este resultado es particularmente relevante a la luz de estudios recientes que demuestran que el CCyB es relativamente menos eficaz ante shocks de productividad que ante shocks financieros (vease, e.g., Angelini, Neri y Panetta 2014).

Nota: Las variables están expresadas en desviaciones porcentuales con respecto a su nivel de estado estacionario. La línea sólida (azul) representa un escenario con un CCyB optimizado (que es muy reactivo), las líneas estrellada (rojo), punteada (verde) y con diamantes (negro) representan escenarios en los que el parámetro macroprudencial del DPT ha sido optimizado en base a distintos criterios de maximización del bienestar social y de suavizamiento del ciclo financiero bajo compromiso pleno (véase Muñoz 2020 para más detalles).

Conclusión

Debido a los distintos mecanismos a través de los que operan cada una de las dos herramientas de política prudencial, restringir la distribución de dividendos ante un shock de oferta negativo (presumiblemente el tipo de perturbación al que corresponde el COVID-19) tiene el potencial de ser particularmente eficaz a la hora de complementar la liberación del CCyB con el fin de sostener el flujo del crédito a la economía real y la actividad económica durante la fase más aguda de la crisis.

Nota del autor: las opiniones expresadas en esta entrada son del autor y no reflejan necesariamente ni las opiniones del Banco Central Europeo ni las del Eurosistema.


 [1] Nótese que los beneficios retenidos acumulados, capital y activos totales son variables stock mientras que el PIB real es una variable flujo. Presumiblemente, la correlación entre PIB real y beneficios no distribuidos (variable flujo) sería todavía mayor que aquella entre PIB real y reservas.

[2] En concreto, hay dos canales a través de los cuales el suavizamiento de dividendos de los bancos puede exacerbar la contracción en la oferta de crédito durante la fase bajista del ciclo: la restricción impuesta por la identidad del balance (asumiendo que todo lo demás se mantiene constante, una mayor volatilidad en el capital propio se traduce en un incremento de la volatilidad en el activo), y los requerimientos de capital (para cumplir con los requerimientos de capital sin tener que reducir el pago de dividendos significativamente, los bancos tienden a hacer el ajuste vía restricción de activos).

[3] Un shock negativo de productividad, estándar, tiene ciertas similitudes con un shock de tipo COVID-19 en la medida en que ambos se traducen en la generación de un menor nivel de PIB dados unos factores productivos. En el caso de un shock de tipo COVID-19, la caída en la productividad total de los factores proviene de los límites que un periodo de cuarentena impone sobre el uso y combinación de factores productivos disponibles (movilidad de trabajadores limitada, etc). Tal y como se menciona en Baldwin y di Mauro (2020), el cierre de establecimientos, las restricciones de viajes y otras reacciones humanas ante la pandemia  han tenido un impacto directo sobre la economía por el lado de la oferta. Hasta la fecha, distintos autores han modelizado el shock de oferta de tipo COVID-19 de distintas maneras. Por ejemplo, Guerrieri et al. (2020) asumen un MIT shock a la oferta de trabajo mientras que Fornaro y Wolf (2020) consideran que un shock a la tasa de crecimiento tecnológico caracteriza mejor el episodio del COVID-19.

[4] Muy reactivo en el sentido de que se trata de un CCyB de acuerdo al cual un incremento del output gap en un punto porcentual se traduce en un incremento de los requerimientos de capital en un punto porcentual.

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Publicado originalmente en: Ir a la fuente
Autor: admin

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