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Políticas públicas en tiempos de pandemia (o cuando el problema es el sentido común)

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Por Juan Luis Jiménez

Las políticas económicas son importantes para el conjunto de la economía pero, probablemente, lo serán mucho más en tiempos de crisis económica. Como ya nos hemos cansado de exponer, el dinero público (el de los contribuyentes), exige ser evaluado. A pesar de los esfuerzos de organismos como la Airef, a través de sus Spending Review, la evaluación de las políticas en España brilla (por su ausencia).

¿Por qué sucede esto? ¿Por qué alguien podría pensar que es un gasto importante e innecesario utilizar 50.000€ para evaluar los efectos de una política de 3.000 millones de € (esto es un ejemplo)?

Suponemos que ello se debe a la ausencia (¿intencionada?) de datos y transparencia, al cortoplacismo de las políticas motivadas por electoralismos y a la propia presión de los lobbies. Todos ellos nefastos motivos.

Pero, en tiempos de crisis económica como el actual donde el coste de oportunidad de los fondos públicos es mayor (si cabe), las decisiones de evaluación están precedidas por una más mundana: escoger qué políticas implementar.

Para ello, las políticas deben aplicar dos conceptos básicos mínimos: (a) incentivos correctamente diseñados y, sobre todo, (b) sentido común. A partir de estos, se irán añadiendo mejores justificaciones: aplicabilidad, efectos de largo plazo, mejora medioambiental, diversificación de la economía, etc.

El objetivo del post es mostrarles algunos casos recientes en los que el dinero de los contribuyentes ha sido utilizado sin ni siquiera haber aplicado los dos conceptos mínimos necesarios, desde mi modesta opinión. Valórenlos, por favor:

Caso 0: La crisis de Thomas Cook

Permítanme comenzar con un caso pre-pandemia. Aunque desde hacía meses (¿años?) era conocida la delicada situación del touroperador británico Thomas Cook, no fue hasta septiembre de 2019 cuando este quebró. Su salida dejó un hueco relevante en el mercado turístico, afectando a destinos españoles, principalmente a Canarias y Baleares. El Gobierno Central movilizó 700 millones de euros de dinero público, para paliar los efectos de esta salida. Esto se hizo vía urgencia en el BOE, sin evaluar sus efectos (ni previa ni posteriormente) y en solo 18 días.

Mientras el Gobierno emprendía estas medidas inmediatas, el sector se reorganizaba: para Canarias y en menos de 15 días, el 91% de las reservas se habían cubierto por otras compañías. Y el resto de divisiones, igual. Es decir, ¡el problema se resolvió por sí mismo, sin ayuda externa!

A pesar de lo anterior, en noviembre de 2019 todos los partidos solicitaron más ayudas al sector. En septiembre de 2020, Thomas Cook volvió como un operador de viajes online. Y mientras tanto, el dinero público se movilizó…

Caso 1: Ayudas para los turistas, ricos.

En tiempos de Covid-19, la demanda turística mundial (y española) ha sufrido uno de los mayores (¿el mayor?) golpe de su historia. Por tanto, uno de los objetivos prioritarios del Gobierno de España y de algunos autonómicos es reactivar esta demanda. ¿Cómo hacerlo? Tal y como expusimos con anterioridad, generar confianza a partir de una buena calidad de los datos sobre la pandemia puede ser un buen punto de partida.

Pero los gobiernos consideran otro instrumento (tradicional en estos casos): el subsidio. De esta forma, el Gobierno de Andalucía pagará el 25% del coste de hotel de los andaluces que decidan viajar dentro de su Comunidad Autónoma.

¿Por qué es una medida errónea? En primer lugar, porque se ha hecho independientemente del nivel de renta del individuo; en segundo lugar, porque con datos de 2019, el 49,8% de los andaluces no pudo viajar, lo que supone que afectaría a los andaluces de mayor nivel de renta; y en tercer lugar, dados los dos puntos anteriores, en la situación actual de pandemia la decisión de viajar no está necesariamente condicionada por la renta, sino por el miedo al contagio durante el viaje.

La pregunta clave es: ¿cuántos consumidores cambiarán su decisión de no viajar por la de viajar al verse reducido el coste del alojamiento un 25%? Es decir, ¿incentiva nueva demanda la medida o simplemente reduce el coste de quienes ya habían decidido viajar? Desconocemos la existencia de estudios al respecto, pero el sentido común sugiere que si la política afecta a los más ricos, su decisión de viajar no se modificará sustancialmente por abaratar el alojamiento (todo ello suponiendo que, efectivamente, se abarate).

Semanas después, la Comunidad Andaluza corrigió en parte la medida al anunciar que el bono será del 50% para las familias con rentas inferiores a 20.000 euros anuales y personas con discapacidad. Como cabía esperar, la política corre el riesgo de expandirse a otras regiones, y la Comunitat Valenciana será la siguiente. Y las Islas Baleares.

En definitiva: una medida aparentemente regresiva (favorece a los andaluces de mayor renta), que convierte 9 millones de euros públicos en una subvención encubierta al sector hotelero (si es que finalmente no crea nueva demanda).

Caso 2: Invertir en infraestructuras de dudosa rentabilidad económica y social.

La utilización de los Fondos del Plan de Recuperación que plantea la Unión Europea requiere de un ejercicio de visión a largo plazo para la economía. De esta forma, las Comunidades Autónomas presentan al Gobierno Central sus intereses y líneas de financiación.

En esta línea, el Gobierno de Canarias solicitará 3.850 millones de euros a dicho Plan para la construcción de sendos trenes que unan las capitales de Gran Canaria y Tenerife con el sur de las islas. Dada la apuesta europea por la movilidad vía tren, podría parecer una idea correcta, si no fuera porque, hasta donde conocemos, estos proyectos muestran amplias dudas sobre su viabilidad.

Un estudio preliminar sobre el tren de Gran Canaria mostraba que, para varios escenarios posibles de demanda, la rentabilidad social y financiera eran siempre negativas. Posteriores trabajos han ido en la misma línea. No obstante, los estudios realizados por el Cabildo de Gran Canaria (a cuya información no se puede acceder completamente), sustentan que la demanda parece ser un factor clave para dicha rentabilidad, y tales estudios practicaban supuestos demasiado optimistas para ella, lo que señala la debilidad de las estimaciones.

En este caso concreto, actuar contra la evidencia científica presentada incluso en el Parlamento de Canarias no solo es un error, sino que puede alcanzar el nivel del delito de prevaricación.

Para sustentar la arbitrariedad de la petición de financiación, incluso el Viceconsejero del área confirma que la inversión no es una prioridad, pero sí una oportunidad para captar fondos europeos.

Caso 3: Utilizar dinero público para el primero que llegue.

Que los agentes responden a los incentivos es algo básico en Economía. Y, por ello, la intervención pública debería realizarse partiendo de esa premisa. Con este hecho presente, la siguiente política se entenderá mejor (aún).

El Cabildo de Gran Canaria realizó una convocatoria de subvenciones “de incentivos destinados al mantenimiento y recuperación del mercado laboral y a la contratación de trabajadores desempleados”. Según reza en la convocatoria, esta persigue “mantener y recuperar el mercado laboral afectado como consecuencia de la pérdida de actividad tras (…) el COVID-19”, y “contribuir a la activación del mercado laboral a través de la incorporación al mismo de personas desempleadas en Gran Canaria”. En total, 3,6 millones de euros públicos asignados a ambos objetivos.

El Cabildo plantea como beneficiarios de tales ayudas a los trabajadores autónomos y las empresas con sede o centro de trabajo en la isla de Gran Canaria (y residente en la isla).

Más allá de la potencial discriminación que supone no subsidiar a trabajadores no residentes en la isla, el sentido común nos lleva a pensar que estas ayudas se aplicarían a trabajadores y empresarios que más lo necesiten, evaluando su situación económica y financiera, ¿no?

¡Pues no! El sistema de concesión de las ayudas era tan “flexible” que se harían en estricto orden de llegada. ¡Se conceden las ayudas a quien la presente en primer lugar! (si quieren añadir una nota no anecdótica, el sistema se abrió un viernes a mediodía).

Resumen

Como mencionaba un artículo reciente titulado “¿Quién controla que las políticas sirvan de algo?”, la falta de evaluación dispara el riesgo de una reconstrucción a ciegas, al mismo tiempo que la evaluación de políticas públicas se ve como un coste.

Pero antes de evaluar las políticas, hay que decidir cuáles aplicar y de qué forma. Y lo mínimo que se debe utilizar es el sentido común. Si no, como estiman Gustafsson et al (2020), las peores empresas invertirán más en buscar subsidios públicos y, por ello, tendrán mayor probabilidad de lograrlos, con lo que los incentivos públicos solo servirán para mantener ineficiencias empresariales.

Errar es humano. Aplicar políticas sin el mínimo sentido común, no.

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Publicado originalmente en: Ir a la fuente
Autor: Juan Luis Jiménez

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La desigualdad en salud en América Latina y el Caribe: un breve resumen selectivo.

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“La desigualdad es obstinadamente alta en América Latina y el Caribe,” así empieza el resumen del nuevo libro “La crisis de la desigualdad: América Latina y el Caribe en la encrucijada” publicado por el  Banco Interamericano de Desarrollo. Como indican Matías Busso y Julián Messina, editores del libro, en su introducción, esta desigualdad seguramente ha tenido mucho que ver con las protestas multitudinarias en el último trimestre del 2019 en grandes ciudades de Chile, Colombia y Ecuador. El libro no tiene desperdicio: dedica catorce capítulos a analizar el estado y causas de la desigualdad en América Latina y el Caribe, no sólo en el ingreso sino en diversos sectores (educación, salud, justiciar, acceso al sector financiero, etc.), incluye desigualdades por género y etnia, presta especial atención a los hogares más vulnerables, y al limitado alcance redistributivo que la política fiscal ha tenido.

En esta entrada quería resumirles el capítulo sobre desigualdades en salud que escribí con Samuel Berlinski y Jessica Gagete-Miranda. Empecemos por las buenas noticias: la Figura 1 muestra como la tasa de mortalidad en América Latina y el Caribe ha ido bajando de manera paulatina desde los setenta hasta ahora, y acercándose a los niveles de la OCDE.

Figura 1: Tasa de mortalidad de menores de 5 años, por cada 1000 nacidos vivos

Fuente: La crisis de la desigualdad: América Latina y el Caribe en la encrucijada. Banco Interamericano de Desarrollo. 2020.

Las causas de dicha bajada son seguramente multifactoriales, y se debe a la mejora de la situación socioeconómica de la región, tecnología sanitaria, y posiblemente al mejor acceso a cuidados de salud materno-infantiles. En muchos de los países de la región hubo una expansión muy importante de la atención materno-infantil durante las décadas de los 70, 80 y 90 (véase este artículo sobra la historia de los servicios de salud en la región), que mejoró el acceso a dichos cuidados a los más pobres. Por ejemplo, la Figura 2 muestra que, a finales de los ochenta, en Bolivia y Perú, el porcentaje de madres que recibían cuidados prenatales por personal cualificado era el doble si la madre tenía al menos educación secundaria que si la madre solo tenía primaria o menos, pero que esta disparidad se ha ido reduciendo a lo largo de los noventa y dos mil. En Colombia también ha habido una mejora importante, aunque la situación en los ochenta era menos dispar. Para estos países, que son para los que las Encuentas de Demografía y Salud nos proporcionan datos por períodos prolongados, también se observan mejoras en indicadores relacionados con la maternidad como el de haber tenido al menos cuatro visitas prenatales, o el indicador de tener una atención prenatal de cierta calidad.

Figura 2: Atención prenatal por personal cualificado. Ratio: Educación secundaria/primaria

Fuente: La crisis de la desigualdad: América Latina y el Caribe en la encrucijada. Banco Interamericano de Desarrollo. 2020.

Aunque todavía queda que mejorar, hay que celebrar la evolución de los indicadores de cuidados materno-infantiles en la región. La contrapartida de dicha mejora es que, en términos epidemiológicos, los problemas de salud de la región se empiezan a parecer más a los de los países de la OCDE, con mucha mayor importancia de enfermedades crónicas como la diabetes, hipertensión, etc. (aunque enfermedades transmisibles como el dengue son también muy importantes en algunos países, y por supuesto, Covid19).

¿Cómo de preparados estaban los países de América Latina y el Caribe para dicha transición epidemiológica? Salvo Brazil y Costa Rica, que tienen un Sistema Nacional de Salud como el de España en el cual la cobertura es universal y no está ligada al empleo, la mayoría de los países de la región tiene un sistema de salud segmentado, en el que el acceso a cuidados médicos es distinto según la situación laboral. Los trabajadores formales, es decir, aquellos cuyos empleadores pagan impuestos y cotizaciones están cubiertos por seguros de salud que les deben proporcionar la atención necesaria.

El problema más importante son los trabajadores informales, es decir, lo que no pagan cotizaciones, y sus familias. En la región, más del 50% de los trabajadores son informales. Para ellos, la situación es bastante heterogénea según el país. En Colombia, tienen derecho a un seguro de salud, que al menos en papel se va pareciendo cada vez más al de los trabajadores formales, pero sigue habiendo diferencias importantes en cuanto a la calidad y gasto según el sistema.  Argentina, Perú y México no han ido tan lejos, pero han intentado mejorar la cobertura de los trabajadores informales y sus familias a través de planes especiales (Plan Nacer y Plan Sumar en Argentina, Seguro Integral de Salud en Perú y Seguro Popular en México) que proporcionan un paquete de prestaciones explícito.

La Tabla 1 nos indica el porcentaje de adultos que padecen de una enfermedad o dolencia crónica, pero que no han sido diagnosticados. Para poner un ejemplo, en Argentina, 64% de la población que sufre de hipertensión no han sido diagnosticada. Podemos obtener dicho porcentaje gracias a encuestas que realizan pruebas diagnósticas a la persona que está siendo encuestada, además de preguntarle por las dolencias que padece y los tratamientos médicos que está tomando. Como se puede comprobar, los porcentajes son muy altos, lo cual es particularmente preocupante en tiempos de pandemia, pues las personas con enfermedades crónicas son más susceptibles a padecer síntomas graves, y estas personas se deberían proteger más si supieran que padecen dichas enfermedades crónicas.

Tabla 1: Porcentaje de adultos que sufren de la enfermedad pero que no han sido diagnosticados.

Argentina Brasil Guayana México Perú Uruguay
Hipertensión 64 47 43 44 60 58
Diabetes 26 21 33 33
Colesterol alto 73 30 67 39

Fuente: La crisis de la desigualdad: América Latina y el Caribe en la encrucijada. Banco Interamericano de Desarrollo. 2020.

En términos de desigualdad, lo más relevante es como los porcentajes de la Tabla 1 son diferentes según el nivel socio-económico del encuestado. En general, el tipo de encuestas utilizadas no tienen mucha información socio-económica, así que utilizamos el nivel educativo como proxy para evaluar la brecha socio-económica en el diagnóstico de enfermedades crónicas. En la tabla 2 mostramos que, salvo para Guayana en la cual el tamaño muestral es especialmente bajo, en el resto de países analizados el porcentaje de adultos no diagnosticados es mayor para aquellos con bajo niveles de educación que para los más educados.

Tabla 2: Porcentaje de enfermos adultos que no han sido diagnosticados. Exceso para adultos con educación primaria o menos (controlando por sexo y edad).

Argentina Brasil Guayana México Perú Uruguay
Hipertensión 2 4*** -8 9*** 8*** 1
Diabetes 13** -1 7** 25**
Colesterol alto 8** -11* 1 5

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.10. Fuente: La crisis de la desigualdad: América Latina y el Caribe en la encrucijada. Banco Interamericano de Desarrollo. 2020.

Resolver la desigualdad representada en la Tabla 2 es uno de los grandes desafíos de la economía del desarrollo. La gran pregunta es cómo podemos mejorar el acceso a cuidados de salud de los trabajadores informales, que en general son menos educados, sin dañar de forma significativa los incentivos que dichos trabajadores, y sus empleadores, tienen de pagar impuestos y contribuciones. ¿En otras palabras, aumentará el porcentaje de trabajadores informales (y por lo tanto la recaudación fiscal y cotizaciones) si se eliminan las diferencias entre el acceso a cuidados de salud entre trabajadores informales y formales? Este estudio y este otro muestran evidencia que el Seguro Popular de México y el Régimen Subsidiado de Colombia aumentaron la informalidad en el mercado laboral, pero todavía debemos analizar cuál es la situación óptima, y si hay alguna manera de reducir este efecto, que sin dejar de ser natural, es perverso.

Aquí lo dejo, animándoles a que lean el capítulo original que tiene muchos más detalles, y por supuesto, el libro.

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Publicado originalmente en: Ir a la fuente
Autor: Marcos Vera Hernández

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El efecto lunes (o cómo las grandes petroleras demuestran su poder de mercado en España)

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Por Jordi Perdiguero y Juan Luis Jiménez

Imagen de IADE-Michoko en Pixabay

Históricamente, los mercados petrolíferos han mostrado un nivel de competencia muy reducido, en cualquiera de los niveles de la cadena de producción. El paradigma es la OPEP: un cartel, conocido, que dura más de medio siglo ¡y que nadie ha sancionado! Además, las características de demanda y oferta (alta inelasticidad, reducida diferenciación, etc.) no ayudan a promover dicha competencia efectiva.

Las principales acciones anticompetitivas realizadas por las empresas en este mercado a nivel internacional han sido comportamiento colusorio (por ejemplo, aquí), respuesta asimétrica a cambios en costes (el artículo seminal de Bacon, 1991) o precios predatorios (Anderson y Johnson, 1999).

En España, los resultados van en la misma línea. Tres décadas después de la liberalización sectorial que rompió en la Península y Baleares el monopolio de Campsa (ahora Repsol), la competencia es muy reducida (véase aquí, aquí o aquí).

En este contexto, Pol Antràs, José Ignacio Conde-Ruiz y Manu García nos advirtieron en 2012 que debíamos repostar los lunes, ya que ese día la gasolina era más barata. ¿Por qué? Apuntaban a que no se debía a un efecto de demanda, sino a una hipotética acción coordinada de las compañías.

Y eso es precisamente lo que este post viene a (de)mostrar. Basado en un artículo recién publicado, concluimos cómo las tres principales empresas petrolíferas de España (Repsol, Cepsa y BP) crearon una nueva acción anticompetitiva: bajar precios para engañar a la ciudadanía (y hacernos ver que los precios no eran tan altos). La capacidad de invención de los oligopolios para no competir es ilimitada. Lean…

El caso

2012. España. El país sufría las mayores consecuencias de la crisis económica de 2008. Y, entre otros malos indicadores, aparece reiteradamente uno en la prensa: los precios (antes de impuestos) de los hidrocarburos están en el Top 5 de los más caros de toda la Unión Europea. La extinta Comisión Nacional de la Energía abrió expediente en 2013, pero no fructificó.

Este hecho preocupa por cuanto supone un encarecimiento de una de las principales materias primas de cualquier economía (máxime en España, donde además tenemos alta dependencia de las importaciones petrolíferas).

Pero, “misteriosamente”, España comienza a desaparecer de los valores altos del ranking, sobre todo a partir de finales de marzo-principios de abril de 2012 (vea la figura). Buena noticia para la economía española, ¿no?

Figura: Posición de España en el ranking del Oil Bulletin.

Fuente: Elaboración propia.

Pues no. Como siempre, nada es casual (ni gratis) y la explicación está en los detalles. El ranking citado se extrae del Oil Bulletin, estadística semanal de precios de hidrocarburos en la Unión Europea que publica la Comisión Europea. Y, ¿a que no adivina qué día de la semana era el elegido para recopilar la información estadística de cada país?

Efectivamente, los lunes.

Desde la perspectiva del oligopolio, hay dos formas de solucionar el problema del revuelo mediático que se generó en España por tener precios altos: competir agresivamente para bajar precios o “maquillar” las estadísticas. Y sabemos que los oligopolios nunca tomarán lo primero…

Datos y estrategia empírica

Para estimar el origen de este “misterioso y repentino” cambio de España en el ranking europeo, los autores contamos con los precios diarios de la gasolina 95 de todas las estaciones de servicio de España, entre el 01 de enero de 2012 y el 31 de diciembre de 2013. Más de 3 millones de observaciones, con las que nuestro objetivo era sencillo: explicar si el precio que establecen las estaciones depende sistemáticamente del día de la semana (entre otros factores).

Pero, ¿cómo poder estimar un comportamiento causal? Pues disponemos tanto de dos grupos de control como un cambio exógeno:

a) Los precios de los hidrocarburos en Canarias. Los gestores del Oil Bulletin nos confirmaron que, por su diferente fiscalidad, las estaciones de servicio de Canarias no están incluidas en el ranking.

b) Las compañías independientes y low cost. La literatura empírica (aquí, por ejemplo) ha mostrado que estas estaciones son las únicas que disciplinan la competencia en el mercado y, por tanto, a priori no seguirán comportamientos poco competitivos de las principales marcas.

c) La Comisión, ante el revuelo organizado, modificó el 13 de mayo de 2013 la forma de recopilar la información. A partir de entonces, utilizó como dato para España una media semanal de precios en lugar del dato del lunes.

¿Qué encontramos?

Resultados

Tanto del análisis descriptivo como de aplicar un estimador en diferencias (difference-in-difference) los principales resultados fueron los siguientes (puede ver las estimaciones en el artículo):

1. Efectivamente, los precios de la gasolina en la Península Ibérica son más bajos los lunes que el resto de días de la semana, durante 2012 y parte de 2013. Sistemáticamente. Pero no lo son para las estaciones independientes, low cost, supermercados, cooperativas ni las estaciones situadas en las Islas Canarias.

2. Utilizando Canarias como grupo de control (donde, recuerden, el Oil Bulletin no utiliza sus datos), el estimador en diferencias señala que los precios de la gasolina para las estaciones de Cepsa, BP y sobre todo Repsol, son más bajos los lunes.

3. Los resultados anteriores se repiten si tomamos las estaciones low cost como grupo de control.

Y el resultado más relevante:

4. El efecto lunes desaparece para Repsol, Cepsa y BP tras el 13 de mayo de 2013, día en que la Comisión modificó la forma de obtener la información estadística y dejó de usar el precio de los lunes como referencia.

Observe en el gráfico cómo, tras mayo de 2013, España vuelve a estar en el Top5 de precios más altos en la Unión Europea.

Conclusiones

Las estimaciones no dejan lugar a dudas: el “efecto lunes” existió, y supuso una demostración (más) del poder de mercado que tienen Repsol, Cepsa y BP en este mercado. Las tres grandes compañías, que en 2012 copaban más del 68% de las estaciones de servicio en España, bajaban los precios los lunes con el único objetivo de reducir la presión mediática sobre los precios de los carburantes en España, recuperando el resto de días de la semana los (potenciales) menores ingresos de los lunes. Y, ojo, todo lo anterior teniendo en cuenta que hay más de ocho mil estaciones de servicio en España, con relaciones con el mayorista diferentes y supuestamente independientes de este.

Pero, por si los resultados anteriores le parecen poco, hay un giro de guion interesante. Repsol, la compañía que lideró este proceso (por la concentración y los claros resultados econométricos), publicó una nota de prensa en julio de 2013, en la que reconocía haber hecho el efecto lunes.

Literalmente el presidente Brufau expresó que bajaron los precios los lunes por ser la “jornada que los profesionales del transporte utilizan mayoritariamente para cargar sus depósitos de combustible de cara a su actividad semanal”.

A la vista de los resultados econométricos, nos surgen inmediatamente las siguientes preguntas:

a) ¿Es una estrategia comercial de la compañía y no la publicitan?

b) ¿Desde cuándo los profesionales del transporte recargan gasolina 95 (que es el producto que hemos utilizado en nuestras estimaciones)?

c) En cualquier caso, ¿dejaron de repostar a partir del 13 de mayo de 2013 y por ese motivo ya no es el lunes el más barato?

d) ¿Por qué no se aplica esa estrategia en las estaciones de servicio de Canarias?

Las respuestas a todas ellas son tan insultantemente obvias que no merece la pena responderlas.

Las implicaciones de este caso son evidentes: la capacidad de coordinación de las empresas dominantes en este mercado es extremadamente alta y contraria a los intereses de los consumidores (y, por ende, de la competencia).

Las autoridades deberían tratar de ser más activas en la promoción de la competencia en este sector (promoviendo la apertura de estaciones low cost o independientes), revisando la política de sanciones aplicadas al sector y siendo más restrictivos en potenciales fusiones sectoriales.

Nada es gratis, pero a algunos les sale muy barato no competir.

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Autor: Juan Luis Jiménez

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Hábito en los viajes turísticos: ¿una cuestión de renta?

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David Boto-García (Departamento de Economía, Universidad de Oviedo)

La pandemia ha causado una importante reducción en el flujo de viajes turísticos en España. Al margen de restricciones, el número de viajeros hospedados en hoteles cayó en un 54.7% en agosto de 2020 con respecto al mismo mes del año anterior, siendo el total de pernoctaciones un 64.3% menor (INE, 2020).

En un reciente post, Juan Luis Jiménez analizaba algunas políticas públicas impulsadas para reducir el impacto negativo de la pandemia, entre otras, sobre el sector turístico español. En concreto cómo el Gobierno de Andalucía (y también está sobre la mesa en el caso de la Comunidad Valenciana y las Islas Baleares) sufraga el 25% del coste de hotel de aquellos que decidan viajar dentro de la Comunidad Autónoma. ¿Puede ser regresiva esta política si no se condiciona al nivel de renta? ¿Incrementaría esto la probabilidad de viajar, o tan solo beneficiaría a aquellos que viajarán igualmente?

En el presente post persigo analizar los factores que determinan la decisión de viajar, si existe un proceso dinámico (hábito) en esta decisión y qué implicaciones puede tener por tanto los incentivos monetarios a corto plazo.

El hábito de viajar

La formación de hábito es un proceso por el cual los individuos tienden a realizar una actividad con asiduidad. Numerosos estudios en economía han analizado este proceso en el consumo de los hogares, relacionando cómo las decisiones presentes vienen condicionadas por el consumo pasado (véase Dynan, 2000; Alessie y Lusardi, 1997; o Heien y Durham, 1991). De acuerdo con la teoría de la adición racional de Becker y Murphy (1988), los individuos maximizan su utilidad a lo largo del tiempo, de manera que se vuelven ‘adictos’ al consumo de un bien si la utilidad marginal que les reporta crece con el consumo pasado.

En otras palabras, las preferencias sobre los bienes se forman de manera dinámica a través del consumo, de modo que consumir hoy un producto incrementa el gusto por el mismo en el futuro. Esto tiene especial importancia en los llamados bienes de experiencia, aquellos en los que las características relevantes como la calidad no son conocidas con certidumbre hasta que no se adquieren o consumen. Algunos ejemplos son el cine, los libros, los restaurantes o, el caso que aquí nos trae, los viajes.

En un reciente estudio analizo la participación turística de los residentes en España, prestando especial atención a la posible formación de hábito en la decisión de viajar. En el contexto actual, donde el turismo nacional es muy relevante, resulta de especial interés identificar qué segmentos son más resilientes y tienen un mayor gusto (hábito) por viajar condicional en sus características, por cuanto las políticas económicas les serán de mayor afección.

La inercia de viajar

Viajar es una actividad de ocio que tiene la naturaleza de bien de experiencia y cuya utilidad puede verse incrementada cuanto mayor sean los viajes realizados previamente. Las razones son varias.

Por una parte, a medida que uno viaja con mayor frecuencia puede encontrar menos dificultades para realizar reservas, buscar información o moverse por un destino, reduciendo las barreras y costes a la participación turística. Por otra parte, haber realizado viajes placenteros puede incrementar el gusto por viajar en el futuro inmediato, ya que el individuo genera buenas expectativas en base a satisfactorias experiencias pasadas.

Los datos

A partir de datos longitudinales mensuales de alrededor de 92.000 individuos (entre febrero de 2015 y diciembre de 2018) procedentes de la Encuesta de Turismo de Residentes (es decir, solo consideramos ciudadanía española dentro del territorio nacional), se estima un modelo dinámico de participación turística, con el objetivo de estudiar el efecto de viajes pasados en la decisión futura de viajar.

Para identificar adecuadamente el efecto de los viajes pasados en la utilidad latente de viajar hoy, es necesario controlar tanto por características observables (edad, renta o estructura del hogar), como por factores inobservables individuales invariantes a corto plazo (conocimiento de idiomas o estado de salud). Desde un punto de vista técnico, esto permite separar la verdadera dependencia en el consumo de la dependencia espuria generada por factores no observables a nivel individual. El análisis tiene en cuenta además las llamadas “condiciones iniciales” (Heckman, 1981), ya que el primer periodo observado no se corresponde con el inicio del proceso estocástico latente. Efectos fijos regionales y temporales también son incluidos en las regresiones.

Un aspecto novedoso del trabajo es que además de tener en cuenta características individuales y del hogar, también se consideran factores regionales como el índice de precios, el clima o la tasa de desempleo en la Comunidad Autónoma de origen. Así, el trabajo permite explorar cómo la climatología, la situación del mercado laboral o la inflación regional afectan a las decisiones individuales de viaje.

Concretamente, como indicadores climáticos de la región de residencia se consideran: i) los grados-día de calefacción (heating degree days) y ii) los grados-días de enfriamiento (cooling degree days). Estos dos índices se obtienen de Eurostat a partir de observaciones meteorológicas diarias de temperatura en diferentes puntos de España, agregadas mensualmente. Se trata de indicadores de demanda de energía para calentar o enfriar un edificio en función de la temperatura exterior, y miden de manera no lineal la climatología de una zona geográfica. En su cálculo se consideran diferentes umbrales, de modo que los indicadores toman valor cero para temperaturas moderadas. De acuerdo con estudios previos, la probabilidad de viajar crece (decrece) a medida que aumenta (se reduce) la temperatura en la región de origen.

Los resultados

Las estimaciones muestran que existe un proceso de formación de hábito en la decisión de viajar para los residentes en España. Controlando por características y efectos individuales antes mencionados, haber viajado el mes anterior tiene un efecto positivo y significativo sobre la probabilidad de viajar en el siguiente mes. Concretamente, la probabilidad de persistencia media estimada es del 28%.

Cuando se calcula este efecto marginal en diferentes submuestras, se encuentra que esta probabilidad crece con la renta y el nivel educativo (como cabía esperar). Como se observa en la Tabla 1, la probabilidad de viajar en el mes t condicional en haberlo hecho en t-1 es del 34,8% entre los hogares con renta mensual entre 1000 y 1500 euros (24,7% de la muestra), pero alcanza el 58,6% entre aquellos que perciben más de 5000 €/mes (2,1% de la muestra).

Otra forma de ver lo mismo es que la probabilidad de salida (probabilidad de no viajar condicional en no haberlo hecho el mes anterior) decrece con la renta y la formación educativa. Así, la probabilidad de participación de estado estacionario (probabilidad de viajar a lo largo del tiempo) es notablemente superior entre aquellos con más ingresos y mayor nivel educativo.


Tabla 1.- Probabilidades de viaje por renta y nivel educativo
Nota: *** significa significatividad estadística al 1%. Los hogares con rentas menores de 1000 euros al mes y los individuos con estudios primarios son las categorías de referencia.
1 Probabilidad de persistencia: probabilidad de viajar en el mes t si ha viajado en mes t-1
2 Probabilidad de entrada: probabilidad de viajar en mes t si no ha viajado en mes t-1
3 Probabilidad de salida: probabilidad de no viajar en mes t si ha viajado en mes t-1
4 Probabilidad de estado estacionario: probabilidad de viajar a lo largo del tiempo (medio plazo)

En línea con la literatura, los resultados también muestran que la probabilidad de realizar un viaje turístico crece con la edad (a tasa decreciente) y es mayor en el verano, pero se reduce cuando aumenta el IPC de la región de residencia. Dado un nivel de renta, el encarecimiento de la cesta de la compra hace menos factible viajar.

De manera similar, el mercado laboral afecta de manera importante a la participación turística: los individuos desempleados y aquellos con contratos de trabajo temporales tienen una menor probabilidad de hacer un viaje turístico. Respecto a la composición del hogar, las familias con niños pequeños (especialmente las monoparentales) son menos propensas a viajar. Además, la probabilidad de viajar aumenta de manera significativa con el tamaño y la densidad poblacional del municipio de residencia.

A modo de resumen

De acuerdo con los resultados presentados, es de esperar que los individuos de baja renta y poca formación sean los que más reduzcan su probabilidad de viajar a causa de la pandemia, ya que su menor hábito viajero les hace más propensos a dejar de consumir ese bien. Por el contrario, los de rentas altas y alto nivel educativo son quienes se espera que continúen viajando ya que son quienes han generado un mayor gusto por este bien a lo largo del tiempo. El efecto identificado no se debe a diferencias en poder adquisitivo sino a diferencias de gusto dada la renta. Así, políticas orientadas a subvencionar directamente al consumidor tienen el riesgo de ser fuertemente regresivas si no se condicionan a niveles de renta.

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