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Primer Trimestre 2021: afiliación en paralelo con la Pandemia

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de J J. Ignacio Conde-Ruiz (@conderuiz), Manu García (@manugar), Luis Puch (@lpuchg) y Jesús Ruiz (@icae_ucm)

En pocas semanas pretendemos realizar y publicar en este blog un análisis más profundo del impacto que ha tenido la crisis de la COVID-19 en un mercado de trabajo tan dual como el español. En este post nos vamos centrar en el primer trimestre del año 2021, siguiendo la línea de la serie de posts que hemos ido publicando desde que llego esta pandemia.

En marzo, la Seguridad Social registró 18.920.902 afiliados de media mensual, 70.790 cotizantes más con respecto a la media de febrero. Pero, si miramos el último día del mes de marzo, podemos decir (y ver en el Gráfico 1) que, en datos diarios de afiliación a la Seguridad Social, el primer trimestre de 2021 nos deja tal y como empezamos el año: exactamente con 18.793.353 cotizantes a 31 de marzo. Más aún, después de este primer año de la crisis COVID-19, el dato de afiliación a fin de marzo de 2021 nos sitúa más cerca del suelo del confinamiento: 18.396.362 (a 30/4/2020), que de la cifra de cotizantes alcanzados poco antes de la declaración del estado de alarma: 19.344.258 (a 11/3/2020). Es decir, la caída en datos diarios después de un año sigue por encima del medio millón de afiliados.

Queremos destacar un aspecto que nos parece clave: el tremendo efecto fin de mes a 31 de marzo (ver Gráfico 1). El efecto de fin de mes habitual en los datos diarios de afiliación se ha combinado esta vez con el inicio de los festivos de la Semana Santa. Esto ha resultado en una perdida de 190.960 cotizantes en el último día del mes. SÍ, han leído bien, 191 mil afiliados netos menos ¡¡¡en un solo día!!! El Secretario de Estado se ha apresurado a aclarar en rueda de prensa que, de los 191 mil cotizantes perdidos el último día, ya se han recuperado cerca de 120 mil en los primeros días de abril (¡el lunes 5, vaya!). Y es cierto, esto es lo que pasa habitualmente en el mercado laboral y que hemos puesto de relieve en múltiples ocasiones desde que abrimos esta línea de investigación. Lo que no deja de sorprendernos es que esta terrible patología del mercado laboral español (que se observa en los datos diarios) no ocupe más tiempo en el análisis de la situación por parte de los medios y de los estudiosos.

El mercado laboral español se acopla al calendario como ningún otro: crea empleos el lunes para destruir el viernes, o el sábado para destruir el domingo, o el primer día del mes para destruir el último día del mes, o al principio de la temporada de verano para destruir al final de la temporada de verano, o el primer día del año escolar para destruir al final del curso, etc. Y lo hace así de forma recurrente, semana a semana, mes a mes, trimestre a trimestre, y con un marcado patrón cíclico, por cierto. Esto ocurría antes de la pandemia y está ocurriendo, amplificado si cabe, durante la pandemia. Porque esta altísima rotación de contratos se hace a costa de los trabajadores temporales, los cuales como sabemos no se han podido proteger con los ERTEs en esta crisis, como sí ha podido hacerse para los trabajadores con contrato indefinido.

Alguien puede caer en la tentación de pensar que no pasa nada si se destruye un contrato hoy si al trabajador le vuelven a contratar mañana. Muy al contrario, esta altísima rotación, que además recae principalmente en los trabajadores más jóvenes, es profundamente injusta porque impide una vida normal a muchos trabajadores enfrentados a tanta precariedad, y también es ineficiente para la economía pues sabemos que la rotación laboral asociada a fricciones administrativas, fiscales y regulatorias, está también detrás de las bajísimas tasas de crecimiento de la productividad.

Gráfico 1. Afiliación diaria a la Seguridad Social

Aunque profundizaremos en ello en el próximo post, hay dos lecciones que hemos aprendido durante la pandemia: i) la importancia de los ERTEs como mecanismo de flexibilidad interna para evitar los despidos (al menos inicialmente) de los trabajadores indefinidos; y ii) la evolución del mercado laboral está estrechamente relacionada con la situación epidemiológica y las medidas de restricción de movilidad introducidas para evitar la propagación del virus.

Tal como hemos explicado, las dinámicas de ajuste del mercado laboral durante la pandemia se pueden ver analizando el Grafico 2. Dicho gráfico muestra el número de trabajadores acogido a los ERTEs. En una primera fase, la de gran confinamiento para frenar la primera ola pandémica, la economía prácticamente se paralizo, los trabajadores indefinidos afectados se pudieron proteger en los ERTEs (por encima de los 3,5 millones), mientras que los temporales (más de 1 millón, como muestra el Gráfico 1 para marzo de 2020) fueron despedidos (mejor dicho, no les renovaron el contrato). Con la desescalada, a medida que se empezaba a reiniciar alguna actividad, por un lado se incorporaban a la actividad trabajadores en ERTEs (esto no afectaba a los afiliados), pero por otro lado para que esa actividad pudiera funcionar era necesario contratar a los temporales que les son complementarios, produciéndose un aumento de la afiliación. Y es que, es así como funciona un mercado de trabajo dual como el español, donde los contratos temporales (por supuesto, en distinto grado) están presentes en todas las ramas de actividad. Por lo tanto, para producir, es prácticamente imprescindible contratar trabajadores temporales. La cuestión es si somos capaces de emplear a los trabajadores temporales que requiere la tecnología, a la vez que abolimos la precariedad.

La dinámica que acabamos de describir se volvió a observar durante la segunda ola pandémica, lo que obligó a introducir medidas restrictivas, de manera que, sin llegar a los niveles de la primera ola, empujó a nuevos trabajadores a acogerse a los ERTEs, a la vez que temporales adicionales fueron despedidos. Esta dinámica es también la que hemos observado en el primer trimestre del año como consecuencia de la tercera ola de la epidemia, y que examinamos a continuación en algo más de detalle a través de los flujos de altas y bajas de afiliación.

Gráfico 2. Evolución diaria de los trabajadores en situación de ERTE

En primer lugar, podemos comparar las altas y las bajas de los últimos tres meses. Como se puede ver tanto las altas como las bajas diarias, que siguen los efectos calendario típicos de las semanas, suben ligeramente con la mejora del entorno de control de la pandemia (ver Grafico 3) a lo largo del mes de marzo y después de que el día 5 de febrero se registrara el mínimo de actividad (el menor número de afiliados corregidos de ERTEs). Este hecho muestra que con la mejora de la pandemia aumenta inmediatamente el dinamismo en el mercado laboral. En cuanto se reducen las medidas restrictivas (¡porque se puede!), disminuye el numero de trabajadores en ERTEs (en el mes de marzo se ha reducido en 116 mil trabajadores), y aumenta la contratación de temporales. De ahí el aumento de 70 mil afiliados medios en el mes de marzo. 

Gráfico 3. Altas y Bajas diarias durante los meses de Enero, Febrero y Marzo

Si comparamos las altas y las bajas de los últimos meses, la principal observación es que las altas empiezan el mes mejor que lo acaban, mientras que las bajas son bastante uniformes para mal a lo largo de todo el mes (los gráficos excluyen el primer y último día de cada mes). Así es difícil incrementar sólidamente la afiliación. En particular, creemos que los últimos meses se parecen demasiado entre sí como para hablar de reactivación de la recuperación.

Aunque el dato del mes de marzo ha sido positivo con respecto al mes de febrero en media mensual, podemos ver ahora cómo ha sido este marzo en relación con otros marzos, y especialmente en relación a marzo de 2020: el primer (medio-)mes de pandemia para España. Si comparamos los meses de marzo en los últimos años, por el lado de las altas observamos (en rojo) que este marzo empezó algo peor que el de 2020 (en rosa), sin pandemia aún, y ha terminado algo mejor (¡que menos!), y más en línea con los años anteriores a la pandemia:

Grafico 4. Altas diarias durante los meses de marzo

En cuanto a las bajas, lo más destacable sin duda, como ya habíamos dicho al principio del post, es que el efecto fin de mes a 31 de marzo en las bajas de afiliación se ha situado en niveles de bajas de pandemia: en rosa, el primer lunes (anticipo de la incertidumbre que venía), y sobre todo, el tercer lunes de marzo de 2020. Podemos decir también que las bajas a lo largo de todo el mes se han situado en niveles relativamente altos, lo que evidentemente complica que puedan concretarse las adiciones al stock de afiliados de la economía española.

Grafico 5. Bajas diarias durante los meses de marzo

Existe aun mucha incertidumbre sobre cómo va evolucionar el mercado de trabajo en los próximos meses. Por un lado, todo apunta a que estamos entrando en la cuarta ola pandémica, y aunque parece que no va a ser tan intensa como las anteriores, este virus nos ha dado muchas sorpresas negativas y, por lo tanto, hay que ser prudentes. Por otro lado, el Presidente del Gobierno acaba de anunciar un plan de vacunación muy ambicioso. Como estamos viendo en otros países este es el mejor camino para controlar la pandemia: vacunar, vacunar y vacunar. Y como hemos aprendido, solo cuando esté controlada la crisis sanitaria, podremos superar la crisis económica. Esperemos que, esta vez si, estemos cerca de consolidar la recuperación.

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Publicado originalmente en: Ir a la fuente
Autor: J. Ignacio Conde-Ruiz

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COVID en el mundo. Australia

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Hoy publicamos la cuarta entrada de la serie sobre el impacto de la pandemia en diferentes países. El objetivo de esta serie es dar a conocer la situación objetiva y subjetiva de la pandemia (gestión, incidencia, retos, etc…) en otros lugares, para poder sacar lecciones sobre los elementos que se pueden/deben mejorar en la gestión de la pandemia en nuestro entorno.

La primera se centró en el caso del Reino Unido (aquí), la segunda en Argentina (aquí) y la tercera en los Países Bajos (aquí). Hoy nos fijamos en Australia. Como se puede observar en el gráfico 1 y 2, en el caso de Australia tanto la incidencia como la mortalidad han sido espectacularmente bajas durante todo el período COVID. Nos explica las razones que justifican este éxito en el caso Australiano Marian Vidal-Fernández, profesora asociada en la University of Sydney. Marian ha centrado su investigación en el área del capital humano y en la identificación de los elementos que pueden ayudar a ciertos subgrupos de la población a maximizar su acumulación de capital humano. Gracias Marian por participar en esta iniciativa y por ayudarnos a entender las razones del éxito Australiano.

Gráfico 1. Número de casos nuevos diarios en España (naranja) y en Australia (azul) por cada 100.000 habitantes. Fuente: Organización Mundial de la Salud.

Gráfico 2. Número de muertes diarias en España (naranja) y en Australia (azul) por cada 100.000 habitantes. Fuente: Organización Mundial de la Salud.


Marian Vidal-Fernández

Australia posee características geo-sociales que dotan al país de varias ventajas comparativas respecto a España en cuanto a la lucha contra la COVID19. Por ejemplo, la densidad poblacional es baja (407 personas por Km2 vs 5,400 en Madrid), la edad media es de 37 años (45 en España), culturalmente hay poco contacto físico entre personas y las estaciones del año están invertidas en el hemisferio sur, lo que supuso una ventaja al inicio de la pandemia.

Además, al ser una isla, resulta relativamente fácil controlar los accesos fronterizos y prevenir la importación del virus. No obstante, tales ventajas no iban a impedir, por si solas, la expansión de la COVID19. Cabe destacar, entonces, las políticas federales y estatales que han facilitado que, a día de hoy, los casos de COVID19 transmitidos a la comunidad se puedan contar con los dedos de una mano (y esto ha sido así desde hace más de dos meses). La razón por la que utilizo esta definición de contagio comunitario es porqué, desde hace casi un año, a todos los pasajeros de vuelos internacionales se les aplica un protocolo muy estricto: al llegar al aeropuerto se les hace un test COVID19, son siempre escoltados desde el aeropuerto hasta habitaciones de hoteles con equipos médicos de las cuales no pueden salir durante 15 días. Antes de terminar la cuarentena se someten a un segundo test y dos días después de salir del hotel todavía deben exponerse un tercer test.

Aún así, este sistema de cuarentena internacional tan estricto no ha sido inmune a la expansión de los contagios probablemente debido a la transmisión a través de los sistemas de aire acondicionado (Figura 3). Durante una época además parecía se habían olvidado de que el virus de podía también importar por mar y los pasajeros del crucero Ruby Princess llegaron a puerto sin ningún tipo de control, lo que generó una oleada de contagios a centenas por lo que se abrió una investigación para averiguar el origen del error burocrático.

Figura 3. Número de casos por origen de la infección.

Department of Health, Australia, April, 2020

En Melbourne, perteneciente al estado de Victoria, en julio de 2020 hubo un confinamiento masivo que violaba derechos humanos básicos ya que prácticamente no se avisó a los residentes de una serie de edificios relativamente humildes, de que no podrían salir durante semanas después de que el sistema de cuarentena en hoteles fallase debido a la falta de protección y formación de los trabajadores de empresas de seguridad en los hoteles que se habían contagiado.

A medida que los gobiernos estatales con focos de contagio locales confinaban a la población (casi siempre con permiso para ir al colegio y hacer deporte), los gobiernos vecinos cerraban fronteras a aquellos empadronados en el estado afectado. Las diferentes políticas federales han provocado continuos encontronazos entre los Premiers estatales ya que éstos cerraban sus fronteras a otros estados más rápidamente de lo que ordenaban confinamientos locales cuando empezaban a tener casos en su territorio.

Aparte de cuarentenas y confinamientos, los elementos clave en el control de la pandemia en Australia han sido la inmediatez y focalización de acción, la independencia de gobiernos estatales, los tests masivos y gratuitos en masa junto a la obligación de estar confinado hasta la obtención del resultado negativo por SMS, el rastreo inmediato y efectivo de casos positivos y, más que la aplicación de multas por violaciones de restricciones, la impresionante colaboración y obediencia ciudadana.

Otro elemento destacable es la creación de una aplicación móvil por parte del gobierno federal, con la cual recibías un aviso inmediato si habías estado en algún transporte público o área con algún caso positivo. A pesar del asesoramiento por parte de economistas del comportamiento sobre los métodos para incentivar a la población a utilizar la aplicación, la campaña publicitaria para resaltar la protección de datos y su descarga gratuita, el resultado no fue el esperado y su implantación fue relativamente menor, en parte porqué aún quedaban dudas sobre la seguridad en la protección de datos y la existencia de varios problemas técnicos.

Dada la poca efectividad de la app nacional, el gobierno de New South Wales (NSW) optó por una negociación más tácita. Todas aquellas personas que quieran entrar en un local, ya sea público o privado, tienen que hacer un “check-in” a través de un código QR. El incumplimiento de esta premisa o la provisión de datos falsos por parte del local o del individuo es una acción punible. Este sistema facilita el contacto inmediato de todas aquellas personas que se ven expuestas a un caso positivo. Desgraciadamente, este sistema no se implementó dentro de uno de los sitios más susceptibles a la transmisión infecciosa; el transporte público. Las únicas medidas implementadas en el transporte público hasta hace relativamente poco eran la provisión de desinfectante y de personal de limpieza constante, así como la distancia entre pasajeros, elementos que resultan inútiles cuando se está compartiendo el mismo sistema de aire acondicionado. Las mascarillas solo eran obligatorias durante brotes en sitios cerrados y, a partir de enero del 2021, también en el transporte público.

En NSW, las escuelas y las guarderías nunca han llegado a cerrar puertas del todo. Durante el único confinamiento estatal que duró solamente unas semanas en abril de 2020, permanecieron siempre abiertas para hijos de trabajadores esenciales (personal médico, profesores, y transportistas) y familias vulnerables. Una vez reabiertas sólo se cerraban 2 días para desinfectar la escuela si se detectaba un sólo caso, y se localizaba y ponía en cuarentena a los estudiantes del mismo curso y a sus familiares.

En la actualidad, los únicos casos registrados en NSW son los de pasajeros extranjeros sometidos a estrictos controles de confinamiento. Hace meses que no hay ningún brote en la comunidad y, a partir de este fin de semana, los que tengan tiempo y les apetezca ya pueden salir a bailar a las discotecas.

En términos económicos, se han introducido un abanico de ayudas económicas focalizadas en los sectores más afectados, como el turismo, la hostelería, y las guarderías. Esta batería de ayudas incluye el reparto de vales a los consumidores y campañas para incentivar el turismo nacional. No obstante, el mayor desembolso consiste en una ayuda denominada JobKeeper, que se puede traducir como “Conservar el puesto de trabajo” que, durante un año, ha financiado una parte substancial de los salarios de los trabajadores en cualquier empresa que pueda demostrar que su facturación ha descendido un 30% debido a restricciones de la pandemia. La polémica ha estallado cuando ha salido a la luz que varias multinacionales se han beneficiado de estas ayudas multimillonarias y han repartido unos jugosos beneficios y bonuses a sus accionistas y altos ejecutivos. Por suerte, algunas han tenido la decencia de devolver voluntariamente estos beneficios al gobierno.

A pesar de los buenos resultados hasta el momento, todavía queda mucho camino a recorrer en el tema de la vacunación. En el momento de escribir este artículo, Australia ocupa el curioso puesto 69 en cuanto a proporción de individuos vacunados. Justo esta semana, después de vacunar al personal que vigila la cuarentena en hoteles, así como a parte del personal sanitario y trabajadores en residencias de ancianos, ha empezado la vacunación a los mayores de 70 años y a las personas con problemas médicos.

La implementación del proceso de vacunación resulta un tanto complicada: Los pacientes deben buscar por su cuenta y a través de internet un proveedor de la vacuna. Sinceramente, lo veo un poco sofisticado para aquellas personas mayores con dificultades para, por ejemplo, enviar un SMS o aquellos viviendo en zonas rurales. Varios economistas han puesto el grito en el cielo por la lentitud de este proceso, que resulta primordial para avanzar en la apertura de fronteras; elemento clave para recuperar el desarrollo económico del país y la libre movilidad de personas.

Una curiosidad, aquellos que reciben la vacuna por primera vez, no saben quién la ha fabricado hasta después de la inyección. Así mismo, se está barajando la posibilidad de solicitar un certificado de vacunación para viajes interestatales o para acceder a determinados establecimientos similar a la idea del pasaporte sanitario. Cabe destacar que esta no es algo totalmente nuevo en Australia ya que, actualmente, los niños que no tienen el calendario de vacunación actualizado con todas las vacunas no pueden obtener ningún tipo de subvención de guarderías, así que no sería una política totalmente novedosa en el país.

Aunque me resulta un poco chocante y hasta intimidatorio el nivel de control, seguridad, monitoreo, y dudosa ética de algunas medidas que rememoran los orígenes convictos de este país, la inmediatez de acción y a veces despotismo ilustrado de los gobernantes australianos que han intentado casi siempre justificar las decisiones en base a la evidencia científica actualizada al minuto, parecen haber sido clave en el control de la COVID19. Aún así, queda por ver la efectividad y celeridad en el proceso de vacunación que se proyecta estará finalizado para finales de año, así como la gestión de la pandemia tras la apertura de las fronteras internacionales.

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Publicado originalmente en: Ir a la fuente
Autor: Judit Vall

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Subvenciones a residentes en transporte aéreo: La importancia de elegir un buen mecanismo¹

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De Ginés de Rus (ULPGC, UC3M y FEDEA) y M. Pilar Socorro (ULPGC)

En cualquiera de los vuelos de hoy entre Madrid y Las Palmas de Gran Canaria, por un billete de ida y vuelta (idéntico en sus condiciones) por el que el residente canario haya pagado 100 euros, el no-residente habrá pagado 400 euros. Con independencia de su lugar de residencia, la aerolínea habrá ingresado 400 euros por cada viajero. En el caso del residente, los 300 euros restantes los pone el contribuyente. En el mismo vuelo, por otro residente que haya optado por una tarifa flexible de 200 euros, la aerolínea habrá ingresado 800 euros. Los 600 euros restantes van a cargo del contribuyente.

Esta subvención ad valorem del 75% del precio del billete (aplicable a cualquier vuelo nacional desde/a un territorio no peninsular) ha sido analizada recientemente por la CNMC (aquí), el Ministerio de Transportes y la AIReF (aquí). El interés por analizar esta política surgió tras el aumento del descuento desde el 50% al 75% en 2018 (desde 2017 para todos los vuelos interinsulares), y las quejas de los gobiernos canario y balear por las subidas de precios que se produjeron tras el aumento de la subvención. Una vez finalizados estos estudios, la conclusión del Gobierno es que se mantiene el mecanismo de subvención ad valorem vigente, a pesar de que la partida presupuestaria correspondiente pasó de 324 millones de euros anuales a 730 tras dos años de aplicación del 75% de subvención. A la recomendación contenida en el informe de la AIReF de utilizar una subvención fija por billete y ruta, el Gobierno responde que dichos informes, informes son, y que descarta “una modificación del sistema actual”.

Más allá del interés directo que uno pueda tener con respecto a esta política, su análisis muestra la utilidad de la evaluación económica de las políticas públicas, y el papel complementario del análisis económico del problema, y el contraste, con microdatos, de las conclusiones que se desprenden de dicho análisis (en una entrada próxima, Ángel Martinez Jorge explica el estudio econométrico que forma parte de la evaluación de esta política). También para evidenciar las dificultades de modificar un mecanismo establecido cuando las circunstancias políticas no son favorables.

¿Por qué se subvenciona el precio de los vuelos a los residentes en Canarias, Baleares, Ceuta y Melilla? Supongamos que la lejanía, la fragmentación territorial, etc., así lo aconsejan, y que de esta manera se garantiza una conectividad aérea razonable a precios asequibles. Supongamos, además, que el mercado, a pesar de la alta densidad existente en la mayoría de las rutas afectadas, produce un equilibrio no deseable desde algún criterio social que damos por bueno.

No discutimos aquí el objetivo de la política. Lo tomamos como dado. Es nuestro punto de partida para analizar la manera en que se aplica dicha política, los efectos económicos que produce el mecanismo elegido, y su comparación con un mecanismo alternativo que permite conseguir el mismo objetivo de manera más eficiente. Finalmente, comentamos de forma sucinta los impedimentos que existen para introducir un mecanismo alternativo superior.

En nuestro modelo (aquí) analizamos, partiendo de una situación de equilibrio sin subvención, los efectos que tiene la introducción de una subvención ad valorem en el precio (de residentes y no residentes) y en el gasto público. Estos resultados los comparamos con los que se obtendrían con una subvención específica (cuantía fija) que produjera el mismo efecto que la subvención ad valorem (mismo efecto sobre el precio que finalmente paga el residente o, alternativamente, mismo efecto sobre las arcas públicas). Utilizamos dos situaciones extremas en lo referente a la estructura de mercado: una situación en la que ninguna aerolínea operando en la ruta tiene poder de mercado (un caso asimilable al de competencia perfecta), y una situación en la que una única compañía aérea opera en la ruta sin sustitutivo alguno. La estructura de mercado real en cada ruta estará entre estos dos casos polares de competencia perfecta y monopolio.

Otro elemento determinante en el análisis es la cuota de los no residentes en la ruta (o mejor en cada vuelo) ya que, incluso en una situación de monopolio, el ejercicio de poder de mercado tras la introducción de la subvención al residente se vería sensiblemente limitado si los no residentes tuviesen un peso significativo. Los efectos en precios y cantidades dependerán, además del grado de competencia y el porcentaje de los no residentes, de las funciones de demanda de los residentes y los no residentes y de los costes de operación de las aerolíneas, entre otras. En términos prácticos, la desagregación por ruta y periodo de tiempo es esencial, si queremos evaluar los efectos económicos de las subvenciones. Mientras que el porcentaje de residentes en las rutas interinsulares es bastante similar (en torno al 87% en las rutas interinsulares canarias y al 77% en las rutas interinsulares baleares), este porcentaje varía mucho en las rutas nacionales no interinsulares, con un rango que va desde el 13,7% al 78,6%. Los modelos empíricos que emplean datos agregados no ofrecen suficiente información para distinguir las rutas en las que la política está resultando eficaz de aquellas en las que la política está produciendo efectos adversos significativos.

El análisis muestra que en un mercado competitivo los dos tipos de subvención producen el mismo efecto, siendo irrelevante el peso del segmento no residente. En el caso del monopolio, por el contrario, las diferencias pueden ser importantes, especialmente en aquellas rutas en las que el porcentaje de residentes es muy alto. Supongamos a efectos ilustrativos, una ruta en la que todos los viajeros son residentes y el coste marginal es constante. Si se introduce una subvención del 75%, la disposición a pagar se multiplica por cuatro para cualquier cantidad demandada, el precio subvencionado es marginalmente inferior al inicial, el nuevo precio de equilibrio se cuadriplica con respecto al subvencionado, y la compañía se apropia prácticamente la totalidad de la subvención. En el caso de una subvención específica, un mínimo descuento produciría el mismo efecto sobre el precio que finalmente pagan los residentes cuando se aplica una subvención del 75%. Con la específica, los no residentes mejoran porque los precios para ellos no subirían tanto, y también mejoran los contribuyentes al reducirse el gasto público.

La Figura 1 representa la situación inicial sin subvención en la que el precio que pagan residentes y no residentes viene dado por A continuación, se comparan los efectos de introducir una subvención ad valorem de valor σ con una subvención específica  s equivalente, es decir, que dejaría a los residentes pagando el mismo precio final Como puede observarse, con una mínima subvención específica podrían alcanzarse los mismos resultados sobre el precio de los residentes que con la subvención ad valorem. Sin embargo, el efecto sobre el precio que pagarían los no residentes y la carga de los contribuyentes serían radicalmente distintos:

Figura 1. Equilibrio con subvenciones para residentes: el caso de monopolio

Los principales resultados del modelo, susceptibles de ser contrastados con el análisis econométrico son:

• Cuanto mayor sea el nivel de competencia en la ruta, más eficaz será la subvención a residentes.

• Con poder de mercado, la subvención ad valorem es equivalente al uso combinado de una subvención específica más una subvención a los beneficios. Por tanto, aunque una subvención específica de lugar al mismo precio para los residentes que la subvención ad valorem, la subvención ad valorem aumenta el poder de mercado del monopolista y, por tanto, hace que la compañía aérea cobre un precio más alto, lo que se traduce en beneficios extraordinarios para las aerolíneas, precios más altos para los no residentes y mayor gasto público.

• Con la subvención ad valorem, cuanto más alto es el precio del billete, mayor es la subvención. Esto implica, en primer lugar, que con la subvención ad valorem las compañías aéreas tienen un incentivo menor para ser eficientes en costes y cobrar precios más bajos. En segundo lugar, tienen menor incentivo para invertir en tecnologías que permitan reducir costes. En tercer lugar, cuanto menos eficiente en costes es la compañía aérea, mayor subvención recibe. Por último, los pasajeros que compran billetes más caros reciben una subvención mayor.

• La diferencia entre la subvención ad valorem y la subvención específica equivalente es mayor cuanto más alta es la proporción de pasajeros residentes en la ruta y menos importante es la demanda de los no residentes para las compañías aéreas (ya sea porque su disposición a pagar es baja o porque su demanda es muy inelástica con respecto a los precios).

• Por todas estas razones, la primera conclusión es que fomentar la competencia en la ruta es la política prioritaria; y la segunda, que una subvención específica es superior a una subvención ad valorem, especialmente en las rutas en las que haya un bajo nivel de competencia (intra o intermodal) y una baja proporción de pasajeros no residentes.

•  La subvención específica equivalente, la que implica el mismo precio para los residentes que la subvención ad valorem (o, alternativamente, el mismo gasto público), depende de las características de la ruta, tales como el nivel de competencia, la proporción de pasajeros residentes, las funciones de demanda de los residentes y los no residentes y los costes de operación de las compañías aéreas, entre otras. Estas características de la ruta, en especial las funciones de demanda de los residentes y los no residentes, pueden ser diferentes en distintos períodos del año. También debemos tener en cuenta que los costes de operación de las compañías aéreas pueden aumentar a corto plazo si se produce un aumento de la demanda, mientras que podrían ser constantes a largo plazo. La tercera conclusión por tanto es que el importe de la subvención específica ha de variar por ruta, y posiblemente por periodo temporal, teniendo en cuenta las características particulares de cada una y las condiciones del mercado. Esta subvención específica debería revisarse anualmente o en el caso de que se produzcan shocks externos que lo justifiquen. Aunque la subvención ad valorem es más sencilla en su aplicación, sus elevados costes asociados justifican la relativamente mayor complejidad de la específica.

El informe de la AIReF (aquí) muestra, mediante el análisis desagregado de dos millones de vuelos, que las pistas que ofrece el modelo micro básico apuntaban en la dirección correcta (véase el análisis pormenorizado que realiza Angel Martinez Jorge en la entrada que complementa la evaluación de esta política pública). En los vuelos nacionales no interinsulares, los precios suben (y por tanto la subvención total) con el paso del 50% al 75% de bonificación del precio del billete y lo hacen en proporción directa con el porcentaje de residentes en el vuelo. Además, muestra que la oferta no ha variado significativamente atendiéndose el aumento de demanda con una mayor ocupación media por vuelo, lo que elimina la justificación de la subida de precios por un aumento de costes a corto. Por último, muestra que las OSP en Canarias con precios máximos regulados, y un único operador de hecho, han dejado los precios constantes durante los últimos diez años mientras que en los vuelos con el resto de España los precios bajaban un 30 por ciento en media en dicho periodo, reflejando la entrada de nuevas compañías y la reducción de costes en el transporte aéreo.

Si la evaluación económica realizada ha puesto en evidencia debilidades notorias en la implementación de la política pública descrita, proponiendo alternativas para su mejora, ¿por qué el Gobierno se resiste a tomarlas en consideración? Además de los equilibrios políticos que refuerzan el status quo, hay un elemento central, común a muchas otras políticas que implican gasto público: la existencia de dos niveles de gobierno (en el que el regional pide y el central financia). Este sistema de gobernanza genera incentivos perversos que conduce a un equilibrio similar al dilema del prisionero.

Otra de las razones que se han utilizado para defender la subvención ad valorem frente a la específica es que la primera es más sencilla en su aplicación. A través de algunas simulaciones numéricas, y bajo los supuestos de nuestro modelo teórico, obtenemos que, para conseguir el mismo efecto sobre el precio de los residentes que una subvención específica, con la subvención ad valorem el gobierno necesitaría gastar alrededor de un 4% más de fondos públicos si el porcentaje de residentes en la ruta es del 1%, 34% más de fondos públicos si el porcentaje de residentes en la ruta es del 50%, y alrededor de 277% más de fondos públicos si el porcentaje de residentes en la ruta es del 90%. Dada la magnitud de estas diferencias, parece razonable testar estos resultados de forma empírica cambiando a una subvención fija en un grupo de rutas representativas y evaluar, en base a sus resultados, si merece la pena extender el nuevo mecanismo al conjunto de la red subvencionada.

[1] El informe sobre el que se basa este artículo fue encargado a los autores por la Autoridad Independiente de Responsabilidad Fiscal (AIReF) para el Spending Review sobre Infraestructuras de Transporte, financiado por la UE a través del Structural Reform Support Programme (SRSS). Las opiniones que contiene reflejan únicamente la opinión de los autores y no implica una posición política de la Comisión Europea o de la AIReF, ni son responsables de ningún uso que pueda hacerse de la información que contiene.

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Astrazeneca: Comunicación de Riesgos, Sesgos de Comportamiento y Políticas (No) Basadas en la Evidencia

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De Pedro Rey Biel (@pedroreybiel)

Anoche (casi) me sorprendí al oir a Tamara Falcó en un programa de televisión de máxima audiencia afirmando que ella no se pondría la vacuna de Astrazeneca por los riesgos que implica. Paralelamente, he tenido conversaciones con personas cercanas de muy diversos extractos sociales en la última semana expresando sus reticencias y miedos ante esta vacuna. ¡Hasta mi suegra preguntó a la enfermera que le vacunó el viernes, si la vacuna que le ponían ¡”había salido buena”! Todo ello, me ha recordado la famosa anécdota del inversor Warren Buffet afirmando que no encuentra un momento mejor para vender sus acciones que cuando escucha al abrillantador de sus zapatos hablando sobre comprar acciones. Cuando tenemos a una parte importante de la población, sin conocimientos epidemiológicos específicos, preocupándose por los riesgos relativos de una de las vacunas disponibles contra una pandemia mundial como la del COVID-19, parece buen momento de preguntarse si tanto las autoridades políticas y sanitarias como los medios de comunicación, que dan altavoz a quien quizá no sea el más indicado para opinar, no podrían contribuir a comunicar los beneficios y riesgos relativos tanto de las enfermedades como de las vacunas un poco mejor.

Como ya les he comentado en el pasado, en situaciones en las que el efecto de una medida es incierta, comunicar su riesgo relativo es una tarea complicada. A la dificultad intrínseca que tenemos los seres humanos para comprender informaciones probabilísticas y porcentuales, se une en esta pandemia un contexto en el que los estudios de farmacovigilancia van produciendo evidencia cambiante a la que cuesta adaptarse, lo que incrementa la desconfianza sobre quienes comunican los riesgos, que en muchos casos son a la vez los responsables políticos de tomar medidas. ¿Cómo puede ser que lo que se me permitía hacer ayer ahora no vale? ¿Por qué la vacuna que era segura para mi grupo de edad ayer hoy no está indicada? Por eso mismo es crucial aumentar la transparencia respecto a la evidencia científica que justifica las diferentes medidas que se van tomando.

Nos encontramos ante dos tipos de problemas de comunicación. Por una parte, la falta de coordinación entre las medidas adoptadas por distintas instituciones políticas, tanto a nivel de comunidades autónomas, como de países o de agencias del medicamento regionales, nacionales y europeas (entre ellas y también frente a instituciones políticas), afianza un clima de desconfianza entre los ciudadanos, responsables últimos con su comportamiento de que las medias adoptadas, sean las que se sean, se cumplan y sean efectivas. ¿Cómo puede ser que no haya un criterio más homogéneo sobre confinamientos y cierres perimetrales si la evidencia epidemiológica es la misma? ¿ante normativas contradictorias, cómo debo comportarme? ¿cómo sé que las medidas que me aplican a mí son más eficaces que las adoptadas por otro gobierno para otra población? Y en el contexto concreto de comunicar los beneficios y riesgos de una vacuna, ¿cómo puede ser que ante los mismo datos un país como Alemania suspenda la vacunación de Astrazeneca para toda su población, mientras que en España se haga para menores de 60 años y en el Reino Unido para menores de 30? Obviamente, todos entendemos que haya diferencias de criterio e incluso de intereses entre distintos gobiernos (motivados quizá por el origen del país productor de las vacunas, por su precio o por intereses lectorales), pero no contribuye a aumentar la tranquilidad de los ciudadanos el que algo tan sencillo y con datos tan objetivos como los que se utilizan para el análisis de costes y beneficios en la salud de la población, se terminen adoptando medidas tan dispares.

Un segundo problema, en el que me quiero centrar hoy, es que la comunicación de riesgos necesita tener más en cuenta las dificultades de la población para entender datos probabilísticos y adaptar su comportamiento en consecuencia. El psicólogo y experto en estadísticas sanitarias Gerd Gigerenzer, lleva años divulgando ejemplos muy preocupantes sobre la diferencia entre la información médica objetiva que se trasmite y la interpretación que la población hace de ella. Uno de estos espeluznantes ejemplos es el caso de la prensa británica informando en los años 90 de que las píldoras anticonceptivas “incrementaban en un 100% el riesgo de producir trombos sanguíneos”. Si bien esta información era cierta, pues el riesgo de este efecto secundario se doblaba al tomar la píldora anticonceptiva de 1 de cada 7000 casos a 2 de cada 7000, una gran parte de la población focalizaba su atención en ese “100%” y lo interpretaba como que tomando la píldora era seguro que tendrían un trombo, lo que incrementó en 13.000 el número de abortos que se produjeron (los cuáles irónicamente tienen su propio riesgo de provocar trombos). Sospechamos que algo parecido está ocurriendo con las vacunas.

Pongamos por ejemplo la información sobre la efectividad de las vacunas. Cuando hace unos meses parecía existir una competencia en los medios por informar sobre qué vacuna era más efectiva, ¿realmente entendíamos que quería decir que una vacuna (en este caso la de Pfizer) es efectiva “en un 95%”?. Tal y como se daba esta información, la interpretación más habitual era la de que vacunándose, la probabilidad de contagiarse de coronavirus sería del 5%, cuando en realidad la probabilidad de infectarse una vez vacunado es muchísimo más baja. De hecho, lo que se observó en el ensayo clínico de esta vacuna es que en un estudio aleatorizado con 44.000 pacientes (la mitad con vacuna, la otra mitad con placebo), se produjeron 170 casos de participantes infectados, de los que sólo 8 pertenecían al grupo de 22.000 participantes vacunados. El 95% sale por tanto de dividir 8 entre 170. ¿Cuántos de ustedes estaban seguros de que ese fuera el cáculo detrás del famoso 95%? y ¿por qué no hemos estado tan preocupados por la efectividad de otras vacunas, como la de la gripe, cuyo similar cáculo de efectividad no es nunca superior al 60%?

Hablemos ahora del riesgo de las vacunas y especialmente de la interpretación que la población general hace de los mismos. La Economía del Comportamiento ya nos ha demostrado que la forma de presentar la información afecta muchísimo a nuestra interpretación de los datos, lo que se conoce como “efecto enfoque” (framing effect). Para empezar, sesgos de comportamiento conocidos como el de «disponibilidad» o el de «experiencia reciente», describen el que los individuos tendamos a focalizarnos en aquella información que más se enfatiza. Por ello, centrar el foco comunicativo en el riesgo muy extremo de desarrollar un efecto secundario muy poco probable, nos lleva en muchos casos a sobre reaccionar y tener un miedo irracional a algo, sin ponderar adecuadamente ni el beneficio relativo frente a ese riesgo, ni los riesgos de otras medidas alternativas. El mandato de las agencias del medicamento, como la EMA, es precisamente evaluar los potenciales efectos secundarios de un fármaco o una vacuna e informar sobre ellos. Sin embargo, listar los posibles efectos secundarios, por inusuales que sean, no es lo mismo que hacer una recomendación sobre si los beneficios de una vacuna superan a sus costes, ni tampoco es lo mismo que tomar una medida política basada en dicha información sobre a qué grupos poblacionales debe administrárseles una vacuna. Hagan el ejercicio de leer el prospecto del fármaco más aparentemente inocuo que tengan por casa, pongamos el Dalsy, y luego piensen qué harían ustedes mismos, o qué decisión tomaría sobre su administración el político de turno  si los medios llevaran semanas hablando de sus posibles efectos secundarios.

El que seamos tan sensibles a la forma en que se presenta una información incierta se observa en dos ejemplos de experimentos clásicos:

1. Ante una epidemia que se espera que mate a 600 personas, a la mitad de la población se les pide elegir entre la medida A, que salvará con seguridad a 200 personas, y la medida B, con la que existe una probabilidad de 1/3 de que se salven todos y una probabilidad de 2/3 de que no se salve nadie. A la otra mitad de la población se les pide elegir entre la medida C, con la que morirán con seguridad 400 personas, y la medida D, con la que existe una probabilidad de 1/3 de que nadie muera y de 2/3 de que todos mueran. Obviamente al leer los dos tratamientos del experimento se habrán dado cuenta de que las medidas A y C son equivalentes en sus consecuencias (como también lo son la B y la D). Sin embargo, cuando a la mitad de los participantes en el experimento se les pide elegir entre A y B, el porcentaje de los que eligen A es muy alto (72%), mientras que el porcentaje de aquellos participantes que deben elegir entre C y D y eligen C, de idénticas consecuencias que A, es mucho menor (22%). Presnetar la infromación hablando de efectos positivos (salvar vidas) es muy distinto que centrar el foco en consecuencias negativas (cuantos morirán).

2. Imaginemos que queremos cuantificar a través de una medida monetaria, la disponibilidad de la población a enfrentarse a una situación de riesgo, lo que en economía de la salud se conoce como “disponibilidad a pagar” (willingness to pay). Suponga que ha estado expuesto a una enfermedad que con una probabilidad del 0,1% (1 de cada 1.000 casos) provoca una muerte segura e indolora. ¿Cuánto estaría dispuesto a pagar por la cura?. Ahora imagine que se le solicita presentarse como voluntario de un ensayo clínico para estudiar un fármaco que provoca una muerte segura e indolora con exactamente la misma probabilidad (0,1% o 1 de cada 1.000 casos), pero ahora la pregunta es: ¿Cuánto deberían pagarle por participar en el ensayo clínico?. Si han hecho el ejercicio probablemente sus resultados sean similares a los de este experimento clásico, en el que la media de la primera pregunta (200 dólares) es muy inferior a la media obtenida de la segunda pregunta (10.000 dólares). Pero si ambas cifras difieren, en un caso en que el riesgo es distinto, ¿Cuál es la mejor valoración de hasta qué punto estamos dispuestos a asumir riesgos?

La conclusión fácil y manipuladora a la que nos incita la volatilidad que tiene la población para interpretar riesgos, sería que, ya que los individuos no se van a enterar o podemos manipularles fácilmente para que tomen decisiones sobre riesgos como queramos, es mejor no darles ninguna información. Por el contrario, la enseñanza más madura tanto para el político como para los medios de comunicación, es que asuman una responsabilidad extraordinaria en lograr que la población conozca y asimile correctamente los riesgos a los que se enfrenta. Como decimos, no es tarea fácil, pero hay una amplia investigación que señala que el uso de gráficos (como los que ha utilizado el gobierno británico), y la comparación de riesgos puede ayudar al menos a poner la información en contexto. Si la proporción de pacientes que han desarrollado trombos con la vacuna de Astrazeneca no es superior a uno de cada 100.000 casos… ¿cómo se compara con la probabilidad de infectarse del virus? ¿y con la de morir por el virus? ¿y con la de tener un accidente de coche? No les voy a dar las respuestas (algunas están en este artículo de Kiko Llaneras), para incitarles a que reflexionen sobre ello, y se planteen qué instituciones, probablemente todas, están contribuyendo a la confusión actual y a aumentar la desconfianza en ciertas vacunas. Barbaridades como la anunciada hoy por el Consejero de Sanidad de la Comunidad de Madrid, de ser cierta y no ser parte de la actual lucha electoral, indicando que la proporción de personas que en los últimos días no ha acudido a su cita de vacunación por ser de Astrazeneca, se ha disparado del 2% al 60%, no tienen ningún sentido.

Ayudemos por tanto a introducir la racionalidad en la toma de decisiones tanto de las autoridades sanitarias como de los individuos y fomentemos la vacunación recordando las pautas que nos ha enseñado la economía del comportamiento. Y si no, al menos apelemos a la responsabilidad colectiva: todos los cálculos aquí mostrados se han hecho teniendo sólo en cuenta el beneficio individual de la vacunación pero…¿se pueden imaginar hasta que punto el riesgo de cualquiera de las vacunas disponibles, con la evidencia empírica existente, es ridículo frente a los beneficios para la población si tenemos en cuenta que tu vacunación individual contribuye a parar el ciclo de infección de toda la sociedad?

Pedro Rey Biel

Pedro Rey Biel

Doctor en Economía por University College London (2005). Actualmente es Profesor de ESADE e Investigador Ramón y Cajal. Sus campos de Investigación son: economía del comportamiento y economía experimental, diseño de instituciones, incentivos, y Economía de la Salud.

Sus campos de Investigación son: economía del comportamiento y economía experimental, diseño de instituciones, incentivos, Economía de la Salud.

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Publicado originalmente en: Ir a la fuente
Autor: Pedro Rey Biel

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