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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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Autor: Pedro Rey Biel

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¿Políticamente sintomático? Los efectos de la COVID-19 en las elecciones catalanas

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Iván Auciello Estévez y Pau Jovell Codina

Este martes se han celebrado elecciones en Madrid y tanto los resultados como la participación han sido notablemente distintos que en las anteriores elecciones. Lo mismo pasó, pero de forma distinta, en las elecciones catalanas celebradas el 14 de febrero de 2021, sólo unas semanas después del pico de la tercera ola de la COVID-19. La participación electoral fue notablemente inferior a la del 2017 (51,3% en comparación a 79,1%) y la más baja de la historia. Debido a ello el porcentaje de votos de los diferentes partidos sufrió grandes cambios que provocaron un cambio en el espectro político catalán. A pesar de que el contexto político había cambiado en comparación a las anteriores elecciones, las encuestas de predicción de participación se mantenían en niveles parecidos a los de 2017 hasta la irrupción de la Covid-19, cuándo empezó a disminuir el porcentaje de participación pronosticado por las encuestas.

En esta entrada estudiamos la relación entre la Covid-19 y los resultados electorales en Cataluña. Para estimar el efecto de la pandemia exploramos las diferencias en incidencia acumulada de Covid-19 a nivel municipal y lo comparamos con los resultados electorales controlando por variables económicas y demográficas (densidad de población y porcentaje de mayores de 65 años). Con todo ello hemos construido unos datos de panel a nivel municipal para los años 2017 y 2021, y hemos realizado las estimaciones mediante regresión lineal con efectos fijos de municipio y ponderado a la población de cada municipio.

El argumentario utilizado se sustenta tanto en la teoría económica como en artículos que analizan procesos electorales anteriores. Así, el modelo más utilizado de participación electoral, el de Riker and Ordeshook (1968) considera que la decisión de participar se basa en un coste-beneficio entre el beneficio expreso de votar (sentirse realizado, considerar que se cumple el deber cívico, etc.) y el coste que los individuos asocian a la participación. Este coste subió notablemente, ya sea por la sensación de que ir a votar implicaba mayor riesgo de contraer la enfermedad, cómo por los inconvenientes que causaron las medidas anti-covid. Por tanto, el aumento de los costes implicaría menos participación como demuestran diversos estudios empíricos, que encuentran que con pequeños aumentos en el coste la participación cae notablemente Aldrich, 1993. Suponemos que el aumento del coste es igual para todos (aunque podría haber diferencias por edad y, por ello, controlamos por el colectivo más vulnerable, los mayores de 65 años), lo que implicaría una caída de participación, pero también podría inducir a cambios en el resultado. Este cambio puede deberse a diferencias en el beneficio “sentimental” de votar entre los votantes de distintos partidos.

Otros análisis se basan directamente en la elección de partido. Según la teoría del voto “en retrospectiva”, el votante apoya o castiga a los partidos en el Gobierno, en respuesta a su actuación en una crisis como Key (1966). En contraste, según la teoría del voto “en prospectiva”, el individuo vota al partido que cree que lo hará mejor o, como argumentan Leininger y Schaub (2020), busca que coincidan el partido del gobierno regional y el del nacional para una gestión más óptima de la crisis.

1) Análisis sobre participación

Primero estudiamos el impacto de la Covid-19 la participación. Como podemos observar en los mapas, las zonas que presentan una mayor incidencia acumulada se observa un porcentaje más bajo de participación, en especial el área metropolitana de Barcelona. El análisis muestra que un aumento de 100 puntos de Incidencia Acumulada en los últimos 14 días está relacionado con una caída de 2,6 puntos porcentuales en la participación. Para entender la magnitud, en un municipio de 1.000 habitantes, 1 caso más en los últimos 14 días se traduce en un aumento de 100 puntos de incidencia acumulada (por cada 100.000 habitantes), por lo que estimamos que el efecto de la pandemia es bastante alto. Por otro lado, con el objetivo de capturar y entender el impacto de la segunda y tercera ola de Covid-19, hemos realizado el análisis con medidas de incidencia acumulada en el último mes y en los últimos 4 meses previos a las elecciones. Sin embargo, a medida que cogemos más tiempo, el efecto sobre la participación disminuye (1,3 y 0,4 puntos porcentuales respectivamente).

Con estos resultados, podemos inferir en que se trata de una relación causal: la Covid-19 se presenta como el único elemento de variación exógena entre municipios al comparar las elecciones del 2017 y las del 2021. Es cierto que el contexto político ha cambiado, mientras en el 2017 el marco de votación se centraba en el proceso independentista (lo que llevó al récord histórico de participación); en el 2021 el escenario que ha marcado las elecciones es la pandemia. Sin embargo, el detonante de este cambio de contexto (y la desatención sobre el proceso independentista) ha sido la irrupción del virus, tal y como se puede observar en el gráfico las predicciones de participación a las elecciones al Parlamento de Cataluña, las cuales caen con la entrada de la Covid-19. Este vínculo puede estar explicado por un aumento del coste de participación, ya que los votantes a la hora de ejercer el voto afrontan un riesgo de contagio. Estos resultados, están en línea con la teoría del votante miope, el cual tiende a tener en cuenta los episodios más cercanos a la elección en el momento de votar. En este caso, el votante miope está actuando de manera racional, ya que tienen en cuenta el riesgo en el momento de la votación (el riesgo real) más que en el riesgo de los últimos meses.

2) Análisis de partidos

Las elecciones nos han brindado un gran cambio en el espectro político, como se puede observar en el gráfico. Es por ello, que no hemos podido abarcar otras elecciones, ya que no eran comparables entre ellas. Hemos agrupado los partidos políticos en grupos ideológicos e identitarios. Los grupos se dividen de la siguiente forma:

– Izquierda independentista: ERC y CUP

– Derecha independentista: JUNTSXCAT y PDECAT

– Izquierda no independentista: PSC y PODEMOS

– Derecha no independentista: PP, Cs y VOX

Por un lado, hemos realizado el análisis del grupo independentista y no independentista, el grupo que llega a las elecciones en el cargo (la coalición independentista) y la oposición respectivamente. Los resultados muestran que la pandemia tiene un efecto positivo en el porcentaje de voto de los partidos independentista y negativo para el grupo no independentista. Dicho efecto puede ser considerado como un voto en retrospectiva, que muestra una cierta aprobación por parte de los votantes independentistas a cómo el gobierno regional ha gestionado la pandemia.

Por otro lado, en el análisis de los grupos divididos en identitarios e ideológicos, encontramos que el grupo con el coeficiente positivo más alto es la Izquierda no independentista. Este comportamiento, está asociado al voto en prospectiva. Con la llegada de Salvador Illa (Ministro de Sanidad durante la pandemia) como candidato del PSC, el partido se ve reforzado y termina como ganador de las elecciones. La Izquierda no independentista es la coalición al cargo del gobierno central en el momento de las elecciones, por lo que el efecto positivo del Covid-19 puede ser considerado como un intento de alinear la estrategia de recuperación tras la pandemia en Cataluña con la de España.

Otra explicación a estos resultados, vinculando con la explicación de la participación, es que existan diferencias en el deber cívico entre los votantes de los diferentes partidos. Estos deberes cívicos sobresalen especialmente en momentos de crisis o desastres naturales (e.g. pandemias).

En conclusión, nuestros resultados sugieren que la COVID-19 tuvo un resultado significativo en las elecciones catalanas que se tradujo en una relación negativa entre el virus y la participación. Por el contrario, la relación es positiva entre la Incidencia Acumulada y el voto de los partidos independentistas y el grupo de izquierda no independentista. Sería interesante realizar este análisis con las elecciones a la Comunidad de Madrid, ya que todo apunta a que los resultados serían muy diferentes. Ahora hay una mejor situación epidemiológica que parece no haber afectado a los costes de participación, lo que se ha traducido en la participación más alta histórica en la Comunidad. Por otro lado, parece que se cumple la teoría retrospectiva ya que ha habido un gran apoyo al gobierno en el cargo, y parece que hay un cierto acuerdo entre los votantes sobre la gestión de la pandemia. Sin embargo, por ahora, esto solo son suposiciones a la espera de un estudio que las pueda refutar o confirmar.


Iván Auciello y Pau Jovell son estudiantes del máster en Economía en la Barcelona Graduate School of Economics. Iván se graduó en Economía en la Universidad Carlos III y Pau en la Universitat Pompeu Fabra.»

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¿Por qué gravar?

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Antonia Díaz y Luis Puch

Muchos ciudadanos sienten un rechazo visceral a pagar impuestos. Una de las posibles causas de ese rechazo es la sensación de que los demás no pagan la parte que les corresponde. Quizá a muchos de esos ciudadanos no les importe que otros eludan el pago que les corresponde salvo porque la elusión de unos tiende a aumentar la carga fiscal de otros. Con la elusión y la evasión fiscal no solo perdemos servicios públicos que no pueden ser provistos. No solo eso. Es también i) la cara de tontos que se nos queda a los asalariados cuando soportamos el IVA que los pequeños empresarios se deducen; ii) son los módulos que soporta el nuevo autónomo cuando el empresario bien establecido retiene ganancias en vez de declararlas porque para eso tiene éxito de sobra; iii) es el heredero que traslada su sede fiscal, de iure que no de facto, a una región más generosa en esa base de tributación, probablemente porque dicha región dispone de ingresos fiscales extraordinarios que no se justifican por su mayor productividad (más bien al contrario); iv) es la política de beneficios declarados que utilizan las grandes corporaciones para ajustar sus saldos fiscales después de intereses, impuestos y amortizaciones; v) es, en fin, la fuga hacia paraísos fiscales (alguno de ellos incluso ¡entre nuestros socios europeos! ¿Lo pueden creer?) de las multinacionales y de las sociedades interpuestas. Todas estas posibilidades, ¡y mas!, suponen un robo al resto de ciudadanos con la gravísima consecuencia del deterioro de la necesaria cohesión social. Porque todos hacemos nuestra parte cuando tenemos la sensación de que lo que se nos pide es justo al compararnos con el resto: cuando lo que se nos pide se adecúa a lo que llamaremos la equidad social.

Luego está nuestro análisis coste-beneficio individual. Comparamos lo que aportamos al erario público con lo que recibimos de él en bienes y servicios públicos. Solemos decir que nos duele menos contribuir si recibimos más o mejor. Esto tiene sentido. El problema es que, si falla la equidad social, es difícil que podamos dotarnos de las prestaciones a las que aspiramos. Luego está la vertiente del papel redistributivo de los impuestos. Introducir la redistribución en el debate de la equidad social versus coste-beneficio individual confunde muchísimo.

Confunde porque se escuchan frases del tipo: “redistribuir con el gasto (público) en vez de con la recaudación”. Como si cada lado no tuviera una función. Como si sustituir impuestos por deuda fuera Pareto óptimo en cualquier caso. Como si, en fin, no existieran las externalidades. Externalidades, que son la razón (junto a los problemas de información asimétrica en algunos mercados como la salud y la educación) por la que los gobiernos proveen los bienes públicos. Redistribución NO es proveer servicios públicos. No. Redistribución ES compartir riesgos ante la dificultad de asegurarse (es decir, financiar en los mercados de crédito) contra eventos adversos extremos. Sí, extremos porque a muchos les resultan muy lejanos, y no por estar en el día a día de tantos otros. Pero hablaremos de eso en otro momento, porque requiere otro post.

Hoy no queremos escribir de para qué pagamos impuestos. Hoy queremos escribir de por qué gravar. ¿Y por qué toca? Porque nos parece que estos últimos días hemos sufrido especialmente la demagogia de las bajadas de impuestos, alimentando con simplificaciones el tipo de desconfianza que hemos descrito arriba. Máxime, porque los que se llenan la boca con bajar impuestos usan ese argumento para bajárselo a sus cuatro amigos. Porque no se trata de subir ni bajar ningún impuesto. Bueno sí, se trata desde luego de bajar los impuestos a los que están pagando de más, si es que conseguimos que paguen los que lo hacen de menos. Se trata de que todos los contribuyentes paguen su parte. Esto es lo que queremos explicar en este post.

Más impuestos o menos impuestos

¿Más impuestos o menos impuestos? Esta parece ser la pregunta del momento. Estos días hemos visto (también en NeG) apelar a medidas agregadas a favor del argumento propio o en contra del oponente. Casualmente ocurre que el Gobierno acaba de poner en marcha una comisión de expertos (¡otra!) para la reforma fiscal en el marco del Plan de Recuperación Europeo. Le deseamos mucho éxito en este problema tan espinoso, pero es difícil entender qué puede hacer una comisión de expertos si no es convocar a los equipos de investigación en sus instituciones de trabajo para realizar las oportunas estimaciones con los mejores y más detallados datos disponibles, e intentar escribir modelos (¿macroeconómicos completamente especificados?) que se puedan ejecutar en sus supercomputadores para así proporcionar simulaciones fiables de los efectos de las propuestas de reforma. Esto, y diseñar protocolos precisos para el seguimiento del impacto de las medidas adoptadas y su posterior evaluación, a la vez que mecanismos de corrección cuando sea necesario. (Por cierto, ¿es esto lo que hace el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia español? No nos lo parece).

Algunos creen que se puede reducir ese proceso laborioso que hemos descrito a una oración llena de subordinadas o simplificar cuando no toca. Que se puede, por ejemplo, convertir la Teoría Económica y los métodos cuantitativos de frontera en titulares de prensa. Un titular: “la presión fiscal en España está por debajo de la media de la UE” (ergo, hay que subir los tipos impositivos). Otro titular: “el esfuerzo fiscal que realizan los contribuyentes españoles está entre los más altos de las economías de las OCDE” (ergo hay que bajar los tipos impositivos). Dos titulares que, aunque puedan parecer contradictorios, llevan a la misma conclusión: necesitamos ensanchar nuestras bases tributarias. En román paladino: “que cada uno ponga su parte”, y volvemos a la casilla de salida.

¿Por qué la presión fiscal es baja? La presión fiscal, P, se define como recaudación, R, sobre PIB, P = R/Y, es decir , (nótese que numerador y denominador se pueden poner en términos per cápita). Recaudamos poco porque las bases imponibles son estrechas. Nuestro sistema impositivo está lleno de agujeros por el que se va, por ejemplo, muchísimo ingreso de IVA y muchísima imposición a las rentas de capital.

¿Por qué el esfuerzo/sacrificio fiscal es alto? Porque esta medida agregada pone la presión fiscal en términos relativos a una medida agregada de la actividad económica del país, por ejemplo, del PIB per cápita. Es fácil comprobar (esto, y otras cosas) que, si R es la recaudación, Y es el PIB (u otra medida de actividad, ¡ojo!), N es la población, y llamamos E al esfuerzo fiscal, el esfuerzo fiscal es:

El esfuerzo fiscal, E, es mayor cuanto mayor sea la recaudación per cápita, sí; pero es menor cuanto mayor sea el PIB per cápita, que además juega cuadráticamente. No es sorprendente que el Esfuerzo Fiscal en España sea mayor que el de economías más ricas. Este índice le da un gran peso al nivel de renta. Aprendemos algo con este índice. Que España es más pobre y tiene más parados, temporales y precarios que casi cualquier economía de la OCDE, y esto, por descontado, tiene consecuencias fiscales.

Podríamos decir más (ya lo ha dicho muy bien J.L. Ferreira). Por ejemplo, que, si usamos renta per cápita en lugar de PIB per cápita, como medida de la actividad sobre la que relativizar la presión fiscal, entonces, la brecha de exceso de esfuerzo fiscal en la economía pobre será tanto mayor cuanto más importante sea el peso de los impuestos indirectos, porque Renta = PIB – impuestos indirectos. Podríamos decir más. Sí, que si llevamos esta medida a los microdatos y cuanto más estrecha sea la medida de actividad (base imponible, base imponible de contribuyentes netos, base imponible de rentas elevadas, etc.), más grande será la medida de esfuerzo fiscal. Podríamos decir más. Sí, pero no vale la pena.

La cuestión es que cuando las bases imponibles son estrechas, es decir, cuando no todos ponen la parte que les corresponde, siempre hay un estadístico que nos podemos sacar de la manga para justificar cualquier discurso a favor de bajar impuestos (a los que, de por sí, ya no pagan su parte), o subirlos (a los que ya pagan lo suyo).

Botella medio vacía o medio llena

¿Por qué podemos decir que la tarifa del IRPF es suficientemente progresiva? Porque los asalariados que resultan ser contribuyentes netos realizan un esfuerzo fiscal muy grande (medido como tipo efectivo sobre su base liquidable). Lo hacen (a la fuerza ahorcan) para compensar el esfuerzo que no hacen los pequeños y medianos empresarios de éxito, y el que de ninguna manera pueden hacer parados, temporales y precarios. ¿Y los grandes empresarios? Ah, no, que estamos hablando de contribuyentes por IRPF. Y ¡ojo! que los asalariados estrella que tributan, lo hacen porque es parte de la señalización de quiénes son: están bajo el foco de las cámaras.

¿Por qué podemos decir que la imposición sobre la renta de las personas físicas es poco progresiva? Pues porque el sistema tributario es excepcionalmente permisivo con el trasvase de rentas desde el IRPF a Sociedades. Y aquellos contribuyentes que pagan IRPF en los tramos altos del impuesto son normalmente asalariados muy productivos que, al contrario que otros, no pueden, o no quieren, crear una empresa (legal). Es una cuestión de equidad horizontal. Un tipo medio moderado para una renta excepcional, junto a una supervisión adecuada, sería mucho más eficiente que la fuga de asalariados hacia una empresa de servicios profesionales. Como hemos dicho en otros posts (véase aquí, aquí, aquí, aquí, o aquí), hay demasiados agujeros en nuestro sistema impositivo que facilitan, a quien puede permitírselo, no pagar al fisco la parte que les corresponde (¡ojo! que esto da un negocio lucrativo a gestores, consultores y banqueros). Los empresarios de éxito disponen de cuantiosas fuentes de renta que eluden al fisco. Esto no sería así si, entre todos, hiciéramos un esfuerzo por registrar y valorar adecuadamente la riqueza inmobiliaria (en sentido amplio, la tecnología lo permite), a la vez que gravarla a tipos medios sobre el patrimonio moderados. Deberíamos integrar la tributación de renta y de sociedades para los no asalariados, o para aquellos asalariados que no se encuentren en los tipos marginales de renta pero a los que a la vez se les puede vincular con empresas de éxito (la tecnología lo permite). Salvo, si coordináramos, en fin, la imposición internacional sobre la riqueza (la tecnología lo permite).

Este es el debate que debemos tener. El debate de la equidad horizontal. Este es el debate que una economía como España, debe tener –y no es (sólo) cuestión de inspectores. Este debate es previo a cualquier otro en materia de impuestos. Se trata del primer requisito para que un sistema tributario sea aceptado por los contribuyentes y eficaz en su cometido: recaudar lo que los votantes decidan recaudar. Cuanto más equitativo, menor será la elusión fiscal. La deuda no es la panacea. Para una economía que no crece la deuda es simple y llanamente una carga para las generaciones futuras, y si acaso, un negocio (¡otro!) para quien la adquiere.

Pero no solo debemos ensanchar las bases imponibles y tapar los agujeros fiscales por razones de equidad. También para aumentar la productividad. El sistema tributario no debe dar un premio a actividades poco productivas que aprovechan los agujeros del sistema. Con mayor equidad bien puede darse la paradoja que aumente la presión fiscal (porque aumente la recaudación sobre el PIB) y caiga el esfuerzo fiscal (porque aumente más el PIB, el verdadero y el que se mide).

De índices y metáforas

Quien haya estudiado Estadística recordará el concepto de “estadístico suficiente” que es aquel que recoge la información… suficiente. ¿Suficiente para qué? Para analizar el problema que se tenga delante. Es un concepto finalista. El índice de presión fiscal tiene ciertos usos y para esos, es suficiente. Por ejemplo, permite analizar, en un modelo de imposición óptima, la combinación de impuestos que puede dar la misma recaudación sobre PIB a la vez que mayor bienestar. Pero a nadie se le ocurre pensar que contenga información suficiente para hablar de progresividad, de cómo se reparte la carga de un impuesto, o de la capacidad recaudatoria de un país. Por eso, cuando apelamos a ese índice, comparamos la presión fiscal con países de renta similar, estimamos elasticidades de recaudación respecto de renta, etc. Por eso complementamos la información que nos da el índice con otra, para poder tener así una visión más completa. La sola virtud del estadístico presión fiscal es que se trata de una ratio de dos agregados. La teoría que cada uno de nosotros tiene en la cabeza le da contenido a esa ratio: si todos soportamos un tipo parecido, si no hay grandes disparidades de renta, esa ratio puede informar sobre tipos impositivos efectivos. Puede. Quizá.

Pero un índice alternativo que divide una ratio por un nivel de renta ¿tiene alguna teoría fiscal detrás que lo sostenga? Nos parece, más bien, un conejo sacado de la chistera para respaldar ciertos posicionamientos apriorísticos en el debate impositivo. Deducir que pagamos muchos impuestos de comparar entre países un índice que divide una ratio por un nivel no tiene fundamento. Pero, sobre todo, es tremendamente frívolo extraer consecuencias normativas de mirar un índice; incluso si ese índice fuera el de presión fiscal. El buen debate sobre el diseño fiscal necesita echar mano de la Teoría Económica; en particular, de la Teoría de Imposición Óptima desde la aproximación de Mirleess y de la literatura que extiende esa aproximación. Además de un buen ejercicio macroeconómico de evaluación de políticas (¿será que nos está faltando equilibrio general en los debates de los expertos en materia fiscal?).

¡Ah! Y adviértase que todavía no hemos hablado sobre redistribución. Aún así, algo hemos dicho de por qué gravar, y si es de más o de menos.

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Autor: Antonia Díaz

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La situación cíclica de la economía española en el último año: estudiando sus causas

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Por José E. Boscá, Rafael Doménech, Javier Ferri y Camilo Ulloa

Como explicamos en su momento en este mismo blog, en Junio de 2018 iniciamos un Observatorio macroeconómico para conocer mejor las fuentes de nuestros ciclos económicos. Desde entonces se han presentados seis ediciones en la sede de la Fundación Rafael del Pino. Tras cada presentación, un grupo de economistas y expertos de la administración, de las universidades y de otras instituciones privadas y públicas, hacen una valoración de los resultados y aportan su experiencia para matizar, ampliar o profundizar los distintos aspectos tratados. En nuestra modesta opinión, el Observatorio es un buen ejemplo de lo que puede aportar reforzar los vínculos entre el mundo académico, la administración pública y las empresas. Por nuestra parte, siempre salimos con un puñado de buenas ideas que utilizamos para ir mejorando las futuras ediciones del Observatorio.

La presentación tiene siempre la misma estructura, y está dividida en tres partes. En la primera, se muestra la descomposición histórica del ciclo del PIB, que se obtiene empleando un modelo DSGE que incorpora 21 tipo de perturbaciones distintas, y que se vuelve a estimar en cada edición con la última actualización de una base de datos de series temporales para 21 variables macroeconómicas, incluyendo un buen subconjunto de variables financieras. En la segunda parte, se analiza la evolución del comportamiento macroeconómico del mercado de trabajo a partir de la relación entre desempleo y vacantes, la productividad y el margen intensivo del trabajo, y la participación de las rentas del trabajo en la renta agregada. La última parte es cambiante, y en ella ponemos el énfasis en un aspecto en particular que nos interesa destacar, puede ser una política o políticas concretas, o la descomposición histórica de otras variables distintas del PIB.

La última edición del Observatorio se centra en el análisis de las causas últimas (perturbaciones) que subyacen a un año tan atípico desde el punto de vista del ciclo, como ha sido el 2020. Incluimos también el primer trimestre de 2021, aunque en este caso, para hacer la descomposición por perturbaciones, se ha recurrido a estimaciones en tiempo real obtenidas desde fuera del modelo. Los lectores interesados en los detalles del informe, pueden encontrarlo aquí o aquí. En lo que sigue, nos centraremos en algunos de los resultados.

Empecemos por la caracterización del ciclo económico de la producción. Hay muchas formas de estimar el ciclo. Nosotros elegimos una muy sencilla e interpretable: la tasa de crecimiento interanual por persona en edad de trabajar (PET). Corregir por la población en edad de trabajar pensamos que proporciona una mejor imagen de la capacidad de una economía para generar renta y producción. El Gráfico 1 muestra la evolución de esta medida sustrayendo la media del periodo.

Gráfico 1. Tasa de crecimiento interanual del PIB por persona en edad de trabajar, 4T1992-1T2021 (%)

Vemos que la tasa de crecimiento del PIB por PET estaba en el último trimestre de 2019 en su promedio histórico, con las implicaciones, pese a la simplicidad de la medida, que ello puede tener para caracterizar el déficit público o el desempleo estructural. Las estimaciones con las que trabajábamos apuntaban a que en el primer trimestre de 2021 el PIB por PET se habría quedado aproximadamente un 10,9% por debajo del de finales de 2019 e, incluso, un 5,1% por debajo del observado en el primer trimestre de 2020.

En el Gráfico 2 presenta la descomposición para los dos últimos años de la variable que hemos visto en el gráfico anterior. Esta primera descomposición se hace de un modo muy agregado, utilizando dos categorías para agrupar las 21 perturbaciones que contiene nuestro modelo: perturbaciones de oferta, por un lado, y de demanda + crédito por el otro. El tamaño de cada barra representa su contribución en la explicación del componente cíclico en el periodo correspondiente. Durante los dos primeros trimestres de la crisis de la COVID-19 los factores de oferta y demanda explicaron cada uno de ellos aproximadamente la mitad de la caída del PIB por PET. Sin embargo, las tasas negativas de crecimiento interanual de la segunda mitad del año vienen explicadas en su gran mayoría por factores de oferta. De hecho, en el primer trimestre de 2021 la contribución de los factores de demanda y crédito empieza a ser positiva.

Gráfico 2. Tasa de crecimiento interanual del PIB por PET y contribuciones de las perturbaciones de oferta, demanda y crédito 1T2019-1T2021

La PTF explica en gran medida la caída de la producción (Gráfico 3), con una contribución negativa media de 6,6 puntos durante 2020 y esperada de 3 puntos en 1T2021. Además, la contribución negativa de las perturbaciones a los márgenes va incrementándose durante 2020 y continúa agravándose en 1T2021. Durante 2020, más de 2 puntos negativos de crecimiento son atribuibles a los márgenes salariales.

Gráfico 3. Contribuciones por el lado de la oferta, 1T2019-1T2021

Por la parte de la demanda agregada, los shocks al sector exterior son los que han dominado la contribución negativa de la demanda (Gráfico 4). Sin embargo, las perturbaciones negativas de consumo privado han ido reduciéndose desde 2T2020, para ser casi nulas a finales de año, y tornarse en claramente positivas en 1T2021. El crédito ha tenido una aportación positiva de casi un punto en promedio.

Gráfico 4. Contribuciones del consumo e inversión públicos, crédito, vivienda y consumo privado, 1T2019-1T2021

En el Gráfico 5 se muestra la descomposición de la tasa de crecimiento del consumo por PET. Después de observar que los factores de demanda explican la fuerte contracción de la misma durante 2020, un cambio relevante es que esos mismos factores no estarían contribuyendo ya en el primer trimestre de 2021 a aumentar el consumo embalsado, ya que su contribución sería prácticamente nula.

Gráfico 5. Contribuciones al crecimiento interanual del consumo por PET de las perturbaciones de oferta, demanda y crédito, 1T2019-1T2021

El Gráfico 6 indica que la caída de la inversión en maquinaria y bienes de equipo por PET (16,1%) en el conjunto de 2020 ha sido similar a la del PIB por PET (13,2%), cuando históricamente a lo largo del ciclo la inversión privada no residencial suele mostrar una volatilidad muy superior a la del PIB. Parte de esta explicación se encuentra en la caída del consumo privado y el aumento del ahorro forzoso, como detectamos (no mostrado aquí) por el efecto positivo de la perturbación idiosincrática del consumo sobre la inversión privada no residencial.

Gráfico 6. Contribuciones al crecimiento interanual de la inversión por PET de las perturbaciones de oferta, demanda y crédito, 1T2019-1T2021

Por último, en el Gráfico 7 se observa que la participación de la remuneración de asalariados sobre el PIB a coste de los factores aumentó en 2020 en 1,9 puntos porcentuales, alcanzando un nivel similar al del 1T2011. Este incremento es resultado de una caída sin precedentes del excedente de explotación bruto y de la renta mixta bruta del 12,1%, frente a la disminución del 5,4% de la remuneración de asalariados en 2020 respecto al año anterior.

Gráfico 7. Participación de la remuneración de los asalariados sobre PIB a coste de los factores y tasa de desempleo, 1T1995-4T2020

Un aspecto importante que valdría la pena estudiar, y que nuestro modelo todavía no permite, es la identificación del efecto de las transferencias públicas en la economía, un aspecto que nadie duda está siendo de vital importancia en la actual crisis económica. Lo tenemos en el radar para futuras extensiones de nuestro trabajo.

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Publicado originalmente en: Ir a la fuente
Autor: Javier Ferri

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