Escribe Rebecca Riley / F&D FMI – Las evaluaciones de las economías mundiales pueden estar equivocadas en billones de dólares. Las métricas existentes como el PIB, los precios al consumidor, la productividad y similares están luchando por igualar el rápido ritmo de cambio en tecnología, modelos de negocio y comportamiento del consumidor en la economía actual basada en datos. Se necesita una innovación continua en los sistemas de medición de crecimiento para evitar una brecha creciente entre lo que se mide y la nueva y cada vez más diversa realidad económica que vivimos.
Sin información precisa sobre el verdadero estado de la economía, los responsables de la política económica quedarán en la oscuridad, sin saber cuándo pisar el acelerador para contrarrestar una recesión o frenar para frenar la inflación. Sin información detallada sobre la estructura de la economía, no pueden saber cómo promover mejor el crecimiento económico para todos. Esto resulta más que extraño en un mundo digital caracterizado por abundantes datos nuevos que podrían ayudar a monitorizar la economía y a guiar la acción de banqueros centrales, fiscales y responsables de la política económica en general.
Es hora de replantear la infraestructura crítica de las estadísticas económicas clave. Esto significa que nuestros conceptos económicos deben adaptarse a los tiempos cambiantes, desarrollando datos y métodos para medir estos conceptos e integrándolos en la producción de datos económicos fundamentales. También significa acceder a nuevas fuentes de información.
Por muy prometedor que parezca, es importante reconocer los importantes obstáculos para aprovechar nuevas fuentes de datos y desarrollar estadísticas económicas significativas y fiables. Y, sin embargo, como demuestran muchos avances ya logrados, superar los obstáculos promete beneficios reales en forma de una mejor formulación de políticas económicas.
La economía reconfigurada
Los responsables de la toma de decisiones se basan en estadísticas económicas para proporcionar un mapa de la economía. Las agencias estadísticas nacionales elaboran los principales informes económicos de las naciones basándose en conceptos articulados en el Sistema de Cuentas Nacionales de las Naciones Unidas (SNA), el referente global. De manera similar, la medición de la inflación se guía por el manual de precios al consumidor del FMI. Las estadísticas económicas resultantes se incluyen en las políticas oficiales y sustentan las evaluaciones de políticas y las previsiones presupuestarias. Estas estadísticas también guían la política de tipos de interés y los ajustes a los pagos de bienestar y los contratos comerciales.
La economía digital basada en los datos ha transformado la forma en que producimos bienes y servicios y cómo los consumimos. En esencia, los avances tecnológicos han reconfigurado nuestra economía, pero hemos sido lentos en reconfigurar nuestras estadísticas económicas, lo que deja enormes puntos ciegos para los responsables de la toma de decisiones.
No hace falta mucho para captar la desconexión. Productores y consumidores utilizan tecnologías digitales basadas en datos a diario para crear productos y servicios nuevos y mejorados, como aplicaciones de transporte compartido, plataformas de redes sociales, software mejorado con IA y mercados online. Las mayores empresas del mundo por capitalización bursátil son casi exclusivamente empresas tecnológicas globales que dependen de los datos. Gran parte de esta nueva actividad económica no se contabiliza o es invisible en las métricas económicas.
Por ejemplo, una característica distintiva de la economía digital basada en datos es su dependencia de intangibles como el software, las bases de datos de marketing y el “capital organizacional” de las empresas (la estructura, los procesos y la cultura que les permiten operar de forma eficiente). En muchas economías avanzadas, las empresas invierten al menos tanto en intangibles como en edificios y fábricas, lo que sin duda asciende a cientos de miles de millones de dólares y probablemente a billones.
Pero las medidas oficiales de productividad y PIB no reflejan completamente estos intangibles. La economista del Conference Board Carol Corrado y sus colegas de investigación estiman que la mitad de las inversiones intangibles en economías avanzadas son, esencialmente, inversiones en datos que las cuentas económicas apenas están empezando a incluir como parte de una actualización del SNA este año. Estos añadirían sustancialmente a nuestra comprensión de los factores que impulsan el crecimiento de la productividad.
La creciente importancia de la inversión intangible, junto con la globalización de la producción, plantea un conjunto separado de dificultades para medir la producción nacional. Por ejemplo, el uso de bienes intangibles por parte de empresas multinacionales ha provocado el traslado de beneficios para minimizar las obligaciones fiscales, trasladando la propiedad intelectual y los ingresos a países con bajos impuestos. Esto puede dar lugar a que los insumos de producción se cuenten en un país mientras que los ingresos asociados se contabilizan en otro.
Agregados macroeconómicos
Los investigadores han demostrado la importancia de estos temas para agregados macroeconómicos como el PIB, las balanzas comerciales y la productividad al redistribuir la producción de las multinacionales entre países en línea con el empleo o las ventas. En algunas economías pequeñas y abiertas, como Irlanda y Dinamarca, las agencias estadísticas recurren cada vez más a un conjunto más amplio de datos para trazar una imagen de la salud económica, complementando el PIB con otros agregados e indicadores de cuentas nacionales menos sensibles a los efectos de la globalización.
Los cálculos del PIB real y del consumo real de los hogares son una base para estimar los cambios en el nivel medio de vida material. Los aumentos en el PIB real pretenden captar las ganancias en la cantidad y calidad de bienes y servicios, más que solo aumentos en el valor monetario. Pero medir la calidad de los productos es notoriamente esquivo, especialmente cuando la innovación rápida conduce a productos nuevos o mejorados que sustituyen a los antiguos.
Consideremos, por ejemplo, las industrias de servicios de información y comunicaciones. Dependen en gran medida de los datos y las tecnologías digitales, y esperamos que registren un crecimiento fuerte y impulsado por la innovación. Y, sin embargo, la productividad medida en esos sectores se estancó sustancialmente en varias economías avanzadas durante la década posterior a la crisis financiera de 2008, contribuyendo a una desaceleración del crecimiento global.
Una investigación del economista Richard Heys de la Oficina Nacional de Estadísticas del Reino Unido, en colaboración con ingenieros y académicos, condujo en 2021 a un nuevo enfoque. La investigación sugiere que el crecimiento real en la industria de las telecomunicaciones estuvo más en línea con lo esperado debido a una fuerte caída en los precios ajustados por calidad. Este hallazgo, implementado junto con otros avances metodológicos, recortó un cuarto de punto porcentual la desaceleración estimada del crecimiento de la productividad en el Reino Unido durante esa década. Las agencias estadísticas nacionales han adoptado una variedad de enfoques para ajustar las mejoras de calidad en productos digitales, lo que ha afectado el equilibrio entre la inflación medida y el crecimiento económico dentro de los países, así como la comparabilidad de estas estadísticas entre países.
El reto de medir con precisión la calidad de la producción adquiere un giro particular en un mundo digital basado en datos. Muchos servicios digitales se consumen esencialmente de forma gratuita y, por tanto, simplemente no se cuentan en el consumo doméstico. Por ejemplo, los consumidores utilizan motores de búsqueda, redes sociales y software de código abierto sin coste monetario. Pero el valor de estos servicios digitales está lejos de ser nulo, según experimentos que preguntan a los consumidores cuánto estarían dispuestos a pagar por ellos.
Paul Schreyer, de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, desarrolló una forma de conceptualizar estos servicios. Incluye el uso de las redes sociales como insuyo para servicios de ocio habilitados digitalmente e incorpora ese valor a una mayor medida de actividad económica. Las estimaciones experimentales sugieren que el valor nominal de los servicios digitales de ocio producidos por los hogares es elevado. Investigaciones preliminares sobre el Reino Unido lo sitúan en el 8 por ciento del PIB nominal.
Los hogares también utilizan servicios digitales gratuitos para realizar actividades que antes podrían haber tenido lugar en la economía de mercado, donde se contarían en el PIB, como organizar los viajes. Otra actividad es la producción voluntaria en el hogar de software y material de asesoramiento. Una evaluación precisa de la magnitud de este tipo de actividad requiere buena información sobre el uso del tiempo por parte de los hogares.
Aprovechamiento de nuevos datos
La economía, rica en datos, necesita estadísticas económicas reconfiguradas para reflejar nuevas realidades. Una actualización del SNA este año —la primera desde 2008— es un esfuerzo bienvenido que busca captar mejor los desarrollos macroeconómicos, como la digitalización y la globalización, teniendo en cuenta la sostenibilidad y el bienestar medioambiental.
Pero hay otro conjunto de desafíos. La economía actual ofrece una serie de oportunidades en forma de nuevos datos recogidos a través de la interacción de las personas con sistemas digitales. Estos podrían ayudar a que las estadísticas económicas sean más actuales, precisas y detalladas. Para lograrlo, sin embargo, se requerirán capacidades significativamente ampliadas y potencialmente elevados costes iniciales en un entorno de recursos limitados e incentivos en competencia.
Dirigir nuevas fuentes de datos hacia el bien público puede requerir acuerdos de intercambio de datos o cambios legislativos, inversión en tecnologías para el procesamiento de datos e instituciones de confianza. Nuevas formas de datos que proporcionan estadísticas económicas significativas y fiables exigen inversión en el desarrollo de nuevos métodos económicos y estadísticos, pruebas de concepto y métodos de exploración de datos.
Esto ya está ocurriendo con los índices de precios al consumidor, que son algunos de los indicadores de inflación más seguidos. Tradicionalmente, las agencias gubernamentales elaboran estos índices utilizando datos obtenidos del seguimiento de precios de los minoristas y mediante encuestas a los consumidores sobre el gasto. Esto es caro. También se está volviendo más difícil a medida que la gente está menos dispuesta a responder a las encuestas.
Sin embargo, el aumento del uso de códigos de barras y escáneres por parte de los minoristas y la prevalencia de los datos en línea están cambiando las reglas del juego. Durante la última década, las agencias estadísticas de Países Bajos, Australia y Canadá han incorporado gradualmente datos de puntos de venta en los índices de precios al consumidor. La agencia estadística del Reino Unido también está avanzando en este ámbito. La recopilación de estos datos permite una medición de la inflación más oportuna y precisa; Además, estos avances también pueden permitir a las agencias estadísticas captar mejor las experiencias de los consumidores en diferentes partes del país y en distintos niveles de ingresos. Detrás de estos avances se sustenta una avalancha de avances técnicos en el manejo de datos a gran escala e intrínsecamente caóticos, como ilustran Kevin Fox y sus colegas de la Universidad de Nueva Gales del Sur y el Centro de Excelencia en Estadísticas Económicas del Reino Unido.
Uno de los principales beneficios de los datos del sector privado para cartografiar y seguir la economía es el potencial de mejorar la puntualidad y granularidad de los indicadores económicos. Esto fue especialmente evidente durante la pandemia. Había demanda de evidencia de alta frecuencia sobre desarrollos económicos tanto a nivel nacional como local. Las agencias estadísticas y los investigadores adoptaron los datos del sector privado para satisfacer esa demanda. En parte compensan los beneficios el ruido estadístico, la posibilidad de doble recuento y muestras insuficientes que podrían ocultar señales económicas.
Los investigadores han explorado estos problemas comparando datos del sector privado con estadísticas nacionales representativas, destacando los ajustes necesarios y el valor añadido por fuentes de datos complementarias. Otros han destacado los beneficios de los datos administrativos y de encuestas vinculados, así como el potencial de las encuestas asistidas por IA. La producción de estadísticas económicas clave probablemente se basará cada vez más en una variedad de fuentes de datos del sector privado, sistemas administrativos públicos y encuestas, en un enfoque mixto impulsado por agencias nacionales.
El camino a seguir
Es hora de reforzar la inversión en nuestra infraestructura de estadísticas económicas. Podemos estar perdiendo la capacidad de monitorizar la economía y tomar decisiones informadas porque billones de dólares en actividad económica pueden estar sin medir o medir con un detalle insuficiente. No debe subestimarse la importancia de abordar este asunto, y tampoco los desafíos.
Los obstáculos incluyen superar la inercia burocrática, financiar la reforma de los sistemas contables económicos y llevar a cabo acciones coordinadas. Si no avanzamos en estadísticas fiables producidas por agencias nacionales con rigor estadístico de manera responsable y transparente —con imparcialidad y acceso igualitario— habrá mucho ruido para cubrir el vacío en el mundo actual tan rico en datos.
¿Qué podría deparar? La revisión de 2025 del SNA y las actualizaciones del manual de balanza de pagos del FMI son un punto de partida y serán más eficaces si se implementan ampliamente por agencias estadísticas de todo el mundo. Pero los problemas implicados sugieren que no se puede esperar que las agencias estadísticas resuelvan los problemas por sí mismas. La pandemia de COVID-19 nos mostró lo que se puede lograr mediante la coordinación y el liderazgo. El avance de las estadísticas económicas en una economía digital y rica en datos exige la colaboración entre los propietarios de datos del sector público y privado, así como entre agencias gubernamentales, respaldada por marcos legales y técnicos. También es necesaria la colaboración entre agencias estadísticas internacionales y con académicos universitarios.
Parte de esto ocurre en los márgenes. Ejemplos incluyen el Centro de Excelencia en Estadísticas Económicas del King’s College London, establecido por la Oficina de Estadísticas Nacionales del Reino Unido; el Instituto de Investigación en Medición Económica en la Oficina Nacional de Investigación Económica en EE. UU.; el trabajo del Centro de Investigación Económica Aplicada de la Universidad de Nueva Gales del Sur en Australia; y la cátedra de Medición en Economía en la Escuela de Economía de París, apoyada por la agencia nacional de estadística, en Francia. Economistas y estadísticos harían bien en adoptar esa colaboración.
REBECCA RILEY es profesora de práctica económica en King’s Business School, King’s College London, y directora del Economic Statistics Centre of Excellence.
Referencias:
Abdirahman, M., D. Coyle, R. Heys y W. Stewart. 2020. “Una comparación de deflactores para la salida de servicios de telecomunicaciones.” Economie et Statistique/Economics and Statistics 517-518-519: 103–22.
Corrado, C., J. Haskel, M. Iommi y C. Jona-Lasinio. 2022. “Midiendo los datos como activo: marco, métodos y estimaciones preliminares.” Documento de trabajo del Departamento de Economía de la OCDE 1731, Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, París.
Fox, K. J., P. Levell y M. O’Connell. 2025. “Medición de la inflación con datos de alta frecuencia.” Revista de Estadísticas Empresariales y Económicas. DOI: 10.1080/07350015.2025.2537392.
Schreyer, P. 2022. “Contabilizando los servicios digitales gratuitos y la producción doméstica: una aplicación para Facebook (Meta).” Eurostat Review on National Accounts and Macroeconomic Indicators (EURONA): 7–26.
