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Parsimonia y transparencia – Una herramienta para el cálculo del Output Gap

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Por Francisco Sabido Martín (Estadístico del Estado) y Alberto Carlos Sabido Martín (Técnico Comercial y Economista del Estado)

Einstein decía “Everything should be made as simple as possible, but not simpler”. El aforismo refleja el principio de la navaja de Occam: la explicación más simple y suficiente es la más probable, pero no es necesariamente la verdadera.

Si consideramos que estos principios deberían tener una aplicación generalizada, creemos que se vuelven más importantes cuando tratamos de modelar variables inobservables, como el output gap (OG), que no pueden ser contrastadas. Especialmente si la estimación de estas variables tiene repercusiones en la prescripción de política fiscal.

El OG mide la posición de la economía en el ciclo económico. El Fondo Monetario Internacional (FMI) lo define como la diferencia entre el PIB real y el PIB potencial. El PIB potencial es el nivel de PIB que se alcanzaría si la economía emplea de la manera más eficiente posible sus insumos, o si emplease los recursos a plena capacidad. Desafortunadamente, el PIB potencial no es observable o mensurable y por tanto debe estimarse.

La estimación del PIB potencial se configura como el elemento central de las reglas fiscales aplicadas por la Unión Europea (la COM lanzó su propuesta de revisión en febrero de este año). Dado que determina la posición cíclica, su cálculo es necesario a efectos de descomponer el saldo público en saldo estructural y saldo cíclico. También será el primer paso para el cálculo de la tasa de referencia de crecimiento de medio plazo de la economía española que limitará el crecimiento del gasto público en cada Administración (Art 12– Ley 2/2012). En otras palabras, el PIB potencial está incrustado en el corazón de las reglas fiscales europeas y españolas.

Existen numerosas metodologías que se pueden aplicar para el cálculo del OG, (se pueden consultar aquí, aquí o aquí). No obstante, la Ley 2/2012, establece la obligación de utilizar la metodología de función de producción desarrollada por la Comisión Europea (COM).

El lector pensará que dada la importancia de esta metodología sobre la siempre necesaria consolidación fiscal (como se ha analizado en este blog aquí o aquí), estaría a disposición del público un manual que permitiese entender y reproducir los resultados de la COM. Sin embargo, la realidad tiende a defraudar y, aunque se ha mejorado la calidad de la información y de los datos suministrados, lo cierto es que la principal fuente para el seguimiento de la metodología (Havik et al., 2014,aquí) es incompleta y no recoge las numerosas modificaciones que se han introducido en los últimos 6 años. Esto convierte en una quimera reproducir un procedimiento que debía gozar de la máxima transparencia.

Convencidos de la necesidad de dotar de la mayor transparencia posible a un cálculo que potencialmente (disculpen el juego de palabras) puede tener efecto sobre todos nosotros, ofrecemos una herramienta para facilitar que cualquier persona, desarrolle, investigue y debata sobre las distintas alternativas existentes para calcular el OG. La herramienta es una aplicación construida en R con Shiny que se encuentra disponible para su descarga en este enlace.

Os contamos brevemente su funcionamiento.

  1. 1. Se comienza eligiendo un país de la UE (más Reino Unido y EE.UU.) que se quiere analizar.
  2. 2. La pestaña “Basics” ofrece una descomposición de la evolución del PIB, regresa el desempleo con dos variables relevantes: Inflación (Curva de Philips) y balanza por cuenta corriente y regresa el crecimiento del PIB con el crecimiento del desempleo. Uno de los resultados más interesantes es el aplanamiento, para el caso de España, de la curva de Philips en la última década.

  1. 3. Las siguientes pestañas (“Time series”, “Hodrick-Prescott” etc.) ofrecen los resultados asociados a distintas metodologías y regresan el valor del OG con las variables que, a priori, deben tener mayor influencia en su evolución.
  2. 4. La pestaña “EC Meth” reproduce, hasta donde nos ha sido posible, la metodología utilizada por la COM y que debe ser utilizada por el gobierno español (según la Ley 2/2012). Así mismo, se parametrizan las principales variables utilizadas en su cálculo para que el usuario pueda ver su efecto.
  3. 5. La pestaña “Proposal” recoge los resultados asociados a nuestra propuesta de simplificación de la metodología en base a los supuestos de transparencia y parsimonia comentados anteriormente y explicados en la pestaña de “paper”. Tanto en este como en el anterior apartado se incorpora un gráfico de descomposición del output gap que permite comparar entre países las variables determinantes del mismo (p.ej. el empleo en el caso español y la productividad en el caso alemán).
  4. 6. La pestaña “remix” ofrece una comparativa de los resultados asociados a las distintas metodologías planteadas y plantea, como supuesto para reflexión para el lector economista, cuál es la tasa de desempleo que hace que el OG sea igual a cero (como proxy de una tasa de desempleo estructural). ¿No debería esta tasa estar próxima al ancla de la NAWRU utilizada por la propia COM en su metodología? Nuestra metodología, sin incorporar el ancla a la estimación, da un valor más cercano (sabemos que es discutible que se pueda aplicar la Ley de Walras).

Se puede comprobar que los resultados obtenidos para el caso de España por nuestra propuesta son muy similares a los asociados a la tediosa y oscura metodología de la COM.

Es importante aclarar que la herramienta utiliza, como datos de base para todos los análisis, los proporcionados por la COM y que, por tanto, los resultados para 2020 y 2021 están asociados a las previsiones publicadas por la COM esta primavera.

Creemos que esta herramienta puede servir no solo para los estudiantes y académicos, sino que también puede ser de utilidad para aquellas instituciones que tengan interés en dotar de mayor transparencia sus estimaciones.

Cabe recordar que las reglas fiscales no se han suspendido y que la referencia del OG y del PIB potencial siguen en el corazón de los procedimientos del Pacto de Estabilidad y Crecimiento, por lo que su estimación y comprensión no han perdido ni un ápice de su importancia.

Dejamos para otra posible entrada un análisis de las implicaciones fiscales asociadas a las distintas metodologías.

Toda impresión o comentario sobre el funcionamiento de la aplicación es bienvenido.

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La desaceleración de la productividad en España: una visión de largo plazo

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De Leandro Prados de la Escosura (UC3M y CEPR) y Joan R. Rosés (LSE y CEPR). Esta entrada es una traducción de la columna aparecida en VoxEU el 21 de noviembre de 2020.

La actual desaceleración de la productividad en las economías avanzadas ha suscitado un estimulante debate sobre sus causas y soluciones (aquí; aquí; o aquí). La larga fase de crecimiento acelerado tras la Segunda Guerra Mundial, que permitió un progreso sin precedentes de los niveles de vida, ha dado paso a una nueva fase de desaceleración de la producción por hora trabajada y a un lento crecimiento de la productividad total de los factores (PTF). En un estudio reciente, analizamos qué impulsó la expansión y el estancamiento de la productividad en España durante los 170 últimos años, a fin de arrojar alguna luz sobre las causas de sus malos resultados actuales.

La economía española en el largo plazo

España es un caso histórico interesante. Era un país atrasado hasta la década de 1950 que logró acortar distancias con las economías más avanzadas durante la época dorada del crecimiento europeo (1950-1973). En los últimos 170 años, el país ha sido capaz de adoptar tecnologías extranjeras, a veces con un considerable retraso, pero nunca ha figurado entre los líderes tecnológicos mundiales.

Una consideración más detallada del desarrollo económico español revela fases con diferentes pautas de crecimiento. Entre mediados de los siglos XIX y XX, el PIB creció a un ritmo medio anual del 1,5%, al que el producto por hora trabajada contribuyó 3/5 partes. Posteriormente, la Edad Dorada (1954-75) fue testigo de una impresionante aceleración del crecimiento del PIB, atribuible casi exclusivamente a la productividad laboral (5,8% de crecimiento del PIB del 6,2%).

A partir de 1975 surgió un nuevo patrón en el que la economía española no ha sido capaz de combinar la creación de empleo y el crecimiento de la productividad laboral. Durante el período de la Transición (1975-1985), el crecimiento del PIB per cápita fue reducido (1,5%). Sin embargo, el crecimiento de la productividad laboral compensó con creces el fuerte descenso de las horas trabajadas provocado por el cierre de industrias ineficientes que hasta entonces se encontraban protegidas de la competencia.

Desde la adhesión de España a la UE (1985) hasta la Crisis Financiera Global (2008), el crecimiento del PIB se aceleró de nuevo (3,7% anual). Casi la mitad de ese crecimiento fue el resultado de un aumento de las horas trabajadas por persona, mientras que la productividad laboral sólo contribuyó con un tercio. Durante la Gran Recesión (2008-13), se registró un ritmo de destrucción de empleo comparable al experimentado en la Transición, pero sin la fuerte respuesta de la productividad laboral en esos años. En la recuperación posterior (2014-19), el crecimiento del PIB fue debido principalmente al aumento de las horas trabajadas por persona (2,0% de una tasa de crecimiento del PIB del 2,6%).

Contabilidad del crecimiento

En el período comprendido entre 1850 y 2019, la profundización del capital (capital por trabajador) contribuyó con cerca de la mitad del crecimiento de la productividad laboral, los aumentos de la eficiencia (PTF) en alrededor de un tercio, mientras que el resto es atribuible a la calidad de la mano de obra (figura 1). La tasa anual de crecimiento a largo plazo de la PTF es, sin embargo, bastante modesta (entre el 0,5 y el 0,6% anual). Las grandes explosiones en el crecimiento de la PTF coincidieron con la adopción de innovaciones (tecnologías de uso general), el cambio estructural y la reasignación de la mano de obra hacia los sectores más avanzados.

Gráfico 1. El crecimiento de la productividad laboral y sus fuentes, 1850-2019 (%)

Nota: PTF obtenida con calidad del trabajo derivada a partir de la educación

Una mirada más atenta a la evolución de la PTF permite distinguir diversas fases, con ciclos de expansión seguidos de períodos donde experimenta tasas de crecimiento lentas o negativas. La PTF aportó cerca de la mitad del crecimiento de la productividad laboral, pero con tasas de variación relativamente modestas, entre 1850 y 1892. Esta fue una fase inicial de apertura internacional y modernización con la introducción de los ferrocarriles y otras tecnologías industriales extranjeras. A este ciclo siguió un período de crecimiento más lento de la productividad laboral, con tasas de variación negativas de la PTF, que duró hasta el final de la Primera Guerra Mundial. En la década de 1920 se registró una fuerte expansión de la productividad laboral a la que la PTF contribuyó entre la mitad y dos tercios. Durante este ciclo, la tasa de crecimiento de la PTF fue superior al 2% anual. El sector manufacturero se expandió vigorosamente gracias a la adopción de la electricidad y otras innovaciones extranjeras. Este ciclo expansivo concluyó abruptamente con la Gran Depresión y la Guerra Civil. En los primeros años de la dictadura de Franco se produjo un lento retorno a los niveles anteriores, aunque la recuperación de la postguerra en España duró más que en otros países europeos que habían experimentado mayor destrucción y mortandad como resultado de la Segunda Guerra Mundial. Durante todos estos años, el capital humano contribuyó sólo marginalmente al aumento de la productividad laboral.

Gráfico 2. Productividad Total de los Factores obtenida con calidad del trabajo derivada a partir del ingreso y de la educación, respectivamente (2010=100) (logaritmos naturales)

La situación cambió drásticamente durante la Edad Dorada y la Transición (1954-85), cuando la producción por hora trabajada creció rápidamente (5,7%). Los aumentos de la eficiencia contribuyeron casi a la mitad de su crecimiento y el capital físico representó otras dos quintas partes (Figura 2). Las tasas de crecimiento de la PTF fueron excepcionales, superando el 3% anual. La industria manufacturera española adoptó la producción en masa y tuvo lugar una reasignación de mano de obra de la agricultura a la industria y los servicios. Entre la adhesión de España a la UE (1985) y la víspera de la Crisis Financiera Global (2007), el crecimiento de la productividad laboral se redujo mientras que el capital por persona contribuía con cuatro quintas partes de su crecimiento. Durante los años de la crisis (2008-2013), el capital impulsó la leve aceleración del crecimiento de la productividad laboral, mientras que el crecimiento de la PTF fue negativo. En la recuperación posterior a 2013, la PTF ha liderado un escaso crecimiento de la productividad laboral, ya que la contribución del capital se volvió negativa.

El estancamiento de la productividad total de los factores

¿Por qué se detuvo el crecimiento de la PTF a partir de 1985? Podría considerarse una benigna hipótesis de convergencia. A medida que España se acercaba a la frontera tecnológica, se hizo más difícil lograr aumentos de eficiencia. Además, ya se había producido el desplazamiento definitivo de recursos de sectores de baja productividad o de crecimiento lento (es decir, la agricultura) a los de alta productividad o de crecimiento rápido (es decir, la industria manufacturera). Por lo tanto, el potencial de España para acortar distancias se habría agotado y el crecimiento de la PTF se desaceleraría ajustando su ritmo al de las economías avanzadas. Sin embargo, esta hipótesis puede rechazarse fácilmente, ya que los países de la OCDE que en 1990 tenían niveles iniciales de producción por hora trabajada superiores a los de España muestran un crecimiento más intenso de la PTF a lo largo del período 1990-2019 (aquí).

Existen otras explicaciones de la desaceleración de la PTF. Así, se ha sugerido la hipótesis de que a medida que se reasignaban recursos hacia sectores que atraían menos innovación (de los sectores comercializados a los no comercializados, es decir, hacia los servicios de baja calificación y la construcción) la eficiencia agregada disminuía. Por ejemplo, la inversión privada se dirigió hacia las estructuras residenciales, estimulada por precios relativos y subsidios favorables, y una baja inversión en ISTC (investment-specific technical change) (aquí) y en intangibles (aquí). Además, la escasa capacidad técnica de los recursos humanos habría limitado la explotación de las nuevas tecnologías (aquí). El aumento de la participación de las estructuras (viviendas y otras construcciones) en el stock neto de capital y su contribución sustancial al valor total de los servicios de capital a principios del siglo XXI, junto con la desaceleración de la “calidad” del capital desde 1990, respaldan estas afirmaciones (aquí).

Pero, ¿cuáles son los determinantes últimos de este ciclo de baja productividad? La asignación ineficiente entre empresas, más que entre sectores, es el resultado de la regulación gubernamental (aquí). Las restricciones regulatorias a la competencia en los mercados de productos y factores ayudan a explicar el bajo gasto de las empresas en investigación y desarrollo y la escasa inversión en capital intangible (aquí). En concreto, la regulación del comercio minorista, los costos de creación de empresas, la falta de flexibilidad del mercado laboral, la legislación sobre quiebras y los procedimientos judiciales son factores que inciden en la competencia (aquí).

Se puede formular, pues, la hipótesis de que los obstáculos a la competencia en los mercados de productos y factores, los subsidios y el “amiguismo” condujeron a una mala asignación de capital y a una baja inversión en intangibles y en ISTC, lo que afectó negativamente a la profundización del capital y al crecimiento de la PTF. Esta interpretación es coherente con el hecho de que los sectores en expansión que crearon más empleos (construcción y servicios) tuvieron una menor productividad laboral que la industria y experimentaron un crecimiento más lento del producto por hora trabajada (aquí), lo que implicaría que tuvieran menos éxito en la atracción de inversiones e innovación tecnológica.

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Un año de pena

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2020 será recordado como un año en el que vivimos muy peligrosamente y morimos más de lo que lo hicimos en cualesquiera otros días de nuestra vida. Muchos de nosotros hemos sufrido dolorosas pérdidas de familiares, amigos y colegas. Y la profesión de economistas, por causas varias, no ha sido inmune al exceso de mortalidad.

En NeG intentamos rememorar a todos los economistas que nos dejan publicando semblanzas que recojan sus principales contribuciones, aptitudes y actitudes. Por ejemplo, este año lo hemos hecho con Juan Carlos García-Bermejo, querido amigo de muchos de nosotros, y con Alberto Alesina. Pero, lamentablemente, no han sido los únicos que se fueron y no hemos podido cumplir con esta tarea en todos los casos (por razones que no vienen al caso). Por otra parte, en muchas ocasiones han aparecido obituarios tan magníficamente escritos que quedada poco por aportar.

No obstante, con esta entrada queremos recordar in memoriam a algunos de ellos, indicando, en vínculos, lecturas para iniciar en sus obras a los que no las conocen. DEP.

Emmanuele Farhi. Era claramente el macroeconomista más destacado de su generación y a su corta edad (41 años) ya había recibido numerosos reconocimientos y premios a la investigación por sus contribuciones a la Macroeconomía, Finanzas Internacionales y a la Economía Pública. Jean Tirole, Premio Nobel de Economía, dice de él (aquí) que estaba en camino de conseguir ese mismo premio y que su trabajo tenía un único propósito: contribuir al bien común mejorando las políticas económicas. Por como se dice y quién lo dice resulta evidente que la pérdida de Emmanuele ralentizará el progreso de la Macroeconomía.

Thomas Laubach. Desarrolló su carrera profesional siendo investigador y asesor económico en varios organismos económicos (entre ellos el Board of Governors de la Federal Reserve y la OCDE). Al mismo tiempo, ocupó posiciones académicas y mantuvo ese difícil equilibrio entre ser respetado académicamente y traer rigor al diseño y la formulación de las políticas económicas.  En su obituario, Volker Wieland, destaca sus contribuciones a la comprensión y estimación de la tasa natural de interés, la política monetaria y la deuda pública, aparte de otras a  importantes debates recientes sobre políticas macroeconómicas. En un mundo donde ha resucitado el “estancamiento secular”, se echarán mucho de menos las aportaciones que habría podido realizar sobre este nuevo régimen macroeconómico.

Ed Lazear. Uno de los economistas laborales más famosos. Se le atribuye haber sido el fundador de una rama de la Economía, Personnel Economics, esto es, la utilización del análisis y la evidencia empírica de la Economía Laboral para la gestión de los recursos humanos y el diseño de incentivos en las organizaciones y las empresas. También hizo importantes contribuciones en los campos de la Economía de la Educación, el análisis de la inmigración, la productividad y el emprendimiento empresarial. Su estilo destacaba por la simplicidad de planteamientos que, a pesar de ello, dieron lugar a importantes debates sobre numerosas teorías económicas. Bien conocidas son por ejemplo, su crítica a los salarios de eficiencia basada en la posibilidad de establecer “fianzas” relativas al comportamiento (bonding) o a la relevancia de los costes de despido cuando los salarios son flexibles y pueden acordarse en función de otros términos del contrato de empleo.

Assar Lindbeck. Uno de los grandes popes de la ciencia económica en la Europa del siglo XX. No solo fue un investigador y profesor de Economía destacado en los campos de la Macroeconomía, la Economía Laboral y la Economía Pública sino que también fue un emprendedor de la investigación e impulsor de varios centros de investigación de prestigio internacional. Por ejemplo, el Institute for International Economic Studies de la Universidad de Estocolmo le debe mucho de su actual liderazgo en la investigación económica en Europa. También es probable que el Premio Nobel de Economía (propiamente, el Premio del Banco de Suecia en Ciencias Económicas en memoria de Alfred Nobel) no hubiera tenido el éxito y la trayectoria que ahora se le reconoce sin su participación en el comité de selección de los premiados. También fue excepcionalmente influyente a la hora de imbuir a la socialdemocracia sueca de principios económicos básicos que fundamentan buena parte de los logros de sus políticas económicas y sociales. Su visión sobre lo que la ciencia económica puede y debe aportar debería ser lectura obligatoria en todos los cursos de introducción a la Economía.

Finis Welch. Otro economista laboral muy destacado, principalmente por sus contribuciones empíricas al análisis del mercado laboral y, en particular, de la estructura salarial y de la desigualdades económicas.  La introducción de uno de sus artículos (In Defense of Inequality) es, en mi opinión, una de las que han sido escritas mejor y resultan más inspiradoras de toda la literatura económica. Su pasión por el análisis de datos queda ejemplificada en su labor fundamental en el desarrollo del programa econométrico STATA que tantos y tantos economistas laborales utilizaron (y todavía algunos siguen utilizando).

La lista no es, lamentablemente, ni mucho menos completa. Está además sesgada: todos son varones (aunque hay excusas: los varones morimos más y la profesión económica ha estado demasiado masculinizada) y todos son reconocidos por sus contribuciones a la Macroeconomía o a la Economía Laboral, áreas de conocimiento más cercanas a mis intereses y, por tanto, con mayor influencia sobre mí.

Animamos a nuestros lectores a que utilicen los comentarios para añadir otros nombres y, así, rendirles el homenaje que merecen.

*****************************************************************************

Copio a continuación la contribución de Luis Rodrigo Izquierdo Millán (Universidad de Burgos)

Con una enorme tristeza, comento que este año también falleció Bill Sandholm, autor del libro más completo y avanzado sobre Teoría de Juegos Evolutiva moderna: “Population Games and Evolutionary Dynamics”. Hasta la llegada de este libro, en Teoría de Juegos Evolutiva existía una clara división entre modelos estocásticos (que usan como primitiva el comportamiento individual de cada agente) y modelos deterministas (que son modelos agregados, poblacionales, tales como la dinámica del replicador). Estos dos tipos de modelos venían siendo analizados usando técnicas completamente diferentes por distintos grupos de investigadores que no interaccionaban apenas entre ellos. Hasta la llegada del libro de Bill, la Teoría de Juegos Evolutiva era percibida por muchos como una colección de modelos dispares, difíciles de comparar, y de dudosa utilidad práctica.

En su libro, Bill fue capaz de unificar el campo estableciendo un vínculo formal, nítido y exquisitamente riguroso entre los modelos estocásticos (microfundamentados usando el concepto de “protocolo de revisión”) y los modelos deterministas (que aparecen en este marco como aproximaciones al comportamiento de los modelos estocásticos cuando la población es suficientemente grande, y/o el horizonte temporal es suficientemente largo, y/o el ruido es suficientemente pequeño). Cada una de estas aproximaciones ­–que aparecen como límites en el tamaño de población, tiempo y/o ruido, y donde el orden en que se toman estos límites es importante– es especialmente relevante para un determinado propósito. Este marco unificador permitió que el campo comenzara a avanzar de forma mucho más coherente y rigurosa, y que multitud de aplicaciones comenzaran a florecer en numerosas disciplinas además de en Economía (e.g. en Ingeniería y en Ciencias de la Computación).

Además de ser un genio, Bill era tremendamente generoso, paciente y amable. Para todos sus estudiantes, y para todos los que hemos tenido la enorme suerte de poder trabajar con él, Bill era una fuente de inspiración y motivación impresionante. Pese a que su talento e inteligencia estaba a años luz de la mayoría de nosotros, Bill siempre encontraba tiempo para escucharnos con gran interés (independientemente de la disciplina de la que viniésemos), y siempre fue capaz de sacar lo mejor de cada uno de nosotros.

Somos cientos o miles los académicos que hemos llorado su pérdida este año.

La trayectoria profesional de Bill puede consultarse en: https://link.springer.com/article/10.1007/s00182-020-00732-2

In Memoriam: https://econ.wisc.edu/2020/07/10/in-memoriam/

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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Desigualdades en salud infantil: datos para las políticas públicas

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Anna García-Altés y Neus Carrilero

Globalmente, y desde una perspectiva histórica, la salud de las niñas y niños ha mejorado en muchos aspectos en las últimas décadas en los países de renta alta. Las mejoras en la atención obstétrica y perinatal así como los avances médicos han reducido las tasas de mortalidad perinatal y por cáncer, principales causas de mortalidad infantil. En cambio, otros aspectos no han mejorado: problemas respiratorios, maltrato infantil, problemas de salud mental, obesidad, etc., todos ellos con un fuerte componente social (ver aquí, aquí,aquí y aquí). Tampoco han disminuido las desigualdades sociales en salud, siendo los estratos más vulnerables socialmente los que sufren unos peores resultados en salud. Esta tendencia no es exclusiva ni de Cataluña, ni de España, sino que es una tendencia internacional (ver aquí o aquí).

En el último informe sobre desigualdades publicado por AQuAS con datos individuales de toda la población de Cataluña, pudimos observar las importantes desigualdades en la utilización de servicios sanitarios públicos según su nivel socioeconómico (NSE). Las desigualdades identificadas en la población infantil fueron el acicate para poner en marcha el estudio que comentamos hoy en esta entrada.

Utilizamos datos individuales de la población menor de 15 años residente en Cataluña durante el período 2014-2017, un total de 1.449.816 niñas y niños. Las fuentes de información fueron el Registro Central de Personas Aseguradas del CatSalut para la obtención del NSE y el Conjunto Mínimo Básico de Datos (CMBD) de todos los ámbitos del sistema sanitario público para la obtención de todos los códigos diagnósticos de las visitas y hospitalizaciones. Las variables de estudio fueron 29 patologías seleccionadas, el NSE y el sexo. El NSE se aproximó por el nivel de copago farmacéutico del progenitor@ responsable: exento de copago, renta inferior a 18.000€, de 18.000€ a 100.000€, más de 100.000€.

Calculamos prevalencias y cuatro medidas de desigualdad e impacto basadas en la regresión lineal para ponderar cada categoría del NSE según su peso poblacional: dos de ellas absolutas (Índice de desigualdad de la pendiente y Riesgo atribuible poblacional absoluto), y dos relativas (Índice relativo de desigualdad y Riesgo atribuible poblacional relativo). Posteriormente se realizaron modelos de regresión de Poisson para determinar la asociación entre la categoría NSE ponderada y cada patología.

Los resultados obtenidos son bastante preocupantes. En 25 de las 29 patologías estudiadas hay un gradiente socioeconómico significativo y se establece una asociación negativa, es decir: a menor nivel de renta, mayor probabilidad de sufrir una determinada enfermedad.

Hay un grupo de patologías donde el índice relativo de desigualdad es más alto. Destaca la tuberculosis, con 5 veces más riesgo de padecerla las niñas de nivel socioeconómico más bajo y 6 en niños. Sigue un conjunto de patologías donde niñas y niños de nivel socioeconómico más bajo tienen como mínimo 1,8 veces más probabilidad de padecerlas: obesidad, hipertensión esencial, hipoxia intrauterina, traumatismo y asfixia al nacer, trastornos de ansiedad y adaptación, trastornos de estado de ánimo, gestación corta, bajo peso al nacer y retraso en el crecimiento fetal, y envenenamiento. Las alergias alimentarias son la única patología con contragradiente.

Las desigualdades se muestran diferentes según sexo. Las niñas sufren más desigualdad que los niños en alergia respiratoria, asma, obesidad, dermatitis y trastorno del espectro autista. Los niños sufren más desigualdad que las niñas en anomalías congénitas.

Si toda la población infantil disfrutase de un estado de salud como el de los niños y niñas con un nivel socioeconómico medio, podrían evitarse 141.104 procesos patológicos (un 7,5% de toda la carga patológica estudiada). En términos relativos, las patologías que potencialmente disminuirían más si toda la población infantil tuviera un estado de salud equivalente al de la población con un nivel socioeconómico medio (18.000€ a 100.000€ anuales) son la tuberculosis, la obesidad y la hipertensión esencial. En términos absolutos, las patologías que disminuirían más son las más prevalentes.

¿Qué implicaciones tienen estos resultados?

Una niña/o de un entorno más desfavorecido económicamente tiene más probabilidades de sufrir una enfermedad que en un entorno más favorable. El gradiente socioeconómico es sistemático en patologías de muy diversa etiología y gravedad.

Algunas limitaciones del estudio son la no disposición de los datos del sistema sanitario privado. Por la literatura sabemos que si los incluyéramos el gradiente observado se suavizaría, pero seguiría existiendo. Otra, la poca granularidad de la variable socioeconómica utilizada, y el hecho de asignar a la niña/o la renta del progenitor@ responsable (muy a menudo la madre), y no la renta familiar, lo que arrastra a la baja la distribución.

Uno de los cambios que trajo la crisis anterior (2008-2014) es el ocurrido en el patrón de pobreza. Antes de la crisis eran las personas mayores de 64 años las más afectadas por la pobreza, pero desde 2010 lo son las niñas y los niños. Esta situación no ha cambiado, según se puede ver en los últimos datos de la tasa de riesgo de pobreza del 2019 recientemente publicados por el INE, alcanzando el 28% de las niñas y el 26% de los niños menores de 16 años.

L@s niñ@s son uno de los colectivos más frágiles, ya que son totalmente dependientes de su entorno. Los estudios empíricos sugieren que en España el estado de salud de los hijos depende de manera significativa del de los progenitores, una vez ajustado por características personales como la edad, el sexo y la composición del hogar (véase Pascual y Cantarero). Esto es especialmente importante ya que, de nuevo ajustando por el nivel de ingresos, educación, y clase social de los progenitores, las niñas y niños con mala salud tienen un menor nivel educativo, peor salud y clase social más baja cuando llegan a adultos, edad a la que a su vez, pueden ser madres o padres. Es decir, en caso de mala salud, el ascensor social funciona “para bajar”, especialmente en los países con un política redistributiva baja.

Las políticas estructurales centradas en el apoyo del entorno más cercano de la niña/o (principalmente la familia) y en la etapa de desarrollo en los primeros años de vida son clave para reducir las inequidades en la salud en la infancia. Entre todas, la educación es la principal política para disminuir las desigualdades en salud (ya comentado en este blog), especialmente en edades tempranas, y en aquéllas y aquéllos con mayor riesgo de exclusión social (véase esto en este mismo blog, o esto otro). Otras políticas públicas relevantes son las enfocadas al apoyo a la familia y en especial la madre y en el cuidado del menor (véase Cantó y Ayala) -también comentado en este blog-. Dichas políticas se han mostrado eficaces además para establecer roles equitativos de género en la estructura y responsabilidades familiares. También, con creciente preocupación, la vivienda, el urbanismo y el medio ambiente ocupan un espacio pendiente en las políticas para mejorar la salud de la población infantil, como se plasma aquí y aquí. Políticas enfocadas a reducir las desigualdades de acceso y uso en los servicios sanitarios (principalmente, la atención primaria) son otros de los ámbitos de mejora para revertir las inequidades en salud de la infancia.

Reducir las desigualdades en salud en la infancia es una obligación ética y de justicia social, y es la apuesta más eficiente y segura para construir el pilar del futuro de nuestra sociedad.

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