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Es posible que las evaluaciones económicas no capten los importantes cambios que ocurren en una economía reconfigurada y basada en datos
REBECCA RILEY es profesora asociada de Economía en la Facultad de Negocios King’s del King’s College de Londres y directora del Centro de Excelencia de Estadísticas Económicas.
Las opiniones expresadas en los artículos y otros materiales pertenecen a los autores; no reflejan necesariamente la política del FMI.
Las evaluaciones de las economías del mundo podrían estar dejando escapar billones de dólares. Los parámetros que existen para calcular el PIB, los precios al consumidor, la productividad y otros indicadores similares no logran adaptarse a la vertiginosa evolución de la tecnología, los modelos de negocio y el comportamiento de los consumidores en la actual economía basada en datos. Hay que innovar continuamente en los sistemas de cálculo para evitar una creciente brecha entre lo que se mide y la nueva realidad económica cada vez más diversa que estamos viviendo.
Sin información precisa sobre el verdadero estado de la economía, las autoridades económicas se verán sumidas en la incertidumbre, sin saber cuándo pisar el acelerador para enfrentar una recesión o cuándo pisar el freno para ralentizar la inflación. Sin información detallada sobre la estructura de la economía, no pueden saber cuál es la mejor manera de promover el crecimiento económico para todos. Esto no encaja del todo bien con un mundo digital en el que abundan datos nuevos que podrían ayudar a vigilar la economía y guiar las medidas que adoptan los bancos centrales, las autoridades fiscales y las autoridades económicas.
Es hora de replantearse los elementos básicos de las principales estadísticas económicas. Esto significa que nuestros conceptos económicos deben adaptarse a los tiempos cambiantes, y que para medir esos conceptos deberán desarrollarse datos y métodos que habrán de incorporarse en la producción de datos económicos básicos. También significa que hay que aprovechar las nuevas fuentes de información.
Aunque esto pueda sonar bastante prometedor, es importante reconocer los fuertes obstáculos que surgen al intentar aprovechar las nuevas fuentes de datos y desarrollar estadísticas económicas fiables. De todas formas, como demuestran los numerosos avances ya logrados, una vez superados los obstáculos la mejora en la formulación de políticas económicas arrojará ventajas reales.
Para tomar decisiones, las autoridades usan estadísticas económicas que les permiten trazar un mapa de la economía. Los organismos nacionales de estadística producen las cuentas económicas básicas de los países a partir de los conceptos articulados en el Sistema de Cuentas Nacionales (SCN) de las Naciones Unidas, el parámetro de referencia mundial. Por su parte, los indicadores de la inflación se rigen por el Manual del índice de precios al consumidor del FMI. Las estadísticas económicas resultantes se utilizan en las políticas oficiales y fundamentan las evaluaciones de las políticas y los pronósticos presupuestarios. Esas estadísticas también orientan la política de tasas de interés y los ajustes en las prestaciones de asistencia social y los contratos empresariales.
La economía digital basada en datos ha transformado la manera en que se producen y consumen los bienes y servicios. Básicamente, los avances tecnológicos han reconfigurado nuestra economía, pero nosotros estamos tardando en reconfigurar nuestras estadísticas económicas, y eso crea un enorme punto ciego para quienes deben tomar decisiones.
No hace falta mucho para hacerse una idea de la desconexión. Tanto productores como consumidores utilizan a diario las tecnologías digitales basadas en datos para crear productos y servicios nuevos y mejorados, como aplicaciones de transporte compartido, plataformas de medios sociales, programas informáticos mejorados con inteligencia artificial y plataformas para mercados en línea. Las empresas más importantes del mundo por capitalización de mercado son casi exclusivamente tecnológicas mundiales que dependen de los datos. Gran parte de esta nueva actividad económica no se contabiliza o es invisible en los parámetros económicos.
Por ejemplo, algo que distingue a la economía digital basada en los datos es que depende de activos intangibles como el software, las bases de datos sobre comercialización y las empresas de “capital de organización” (la estructura, los procesos y la cultura que les permiten operar de manera eficiente). En muchas economías avanzadas, las empresas invierten al menos tanto en activos intangibles como en edificios y fábricas, lo que indudablemente asciende a cientos de miles de millones de dólares y, lo que es más probable, a billones.
Sin embargo, los cálculos oficiales de productividad y PIB no reflejan completamente esos activos intangibles. La economista de The Conference Board, Carol Corrado, y sus compañeros de investigación estiman que la mitad de las inversiones intangibles en las economías avanzadas son esencialmente inversiones en datos que las cuentas económicas han empezado a incluir en una actualización del SCN este año. Esto permitiría ampliar considerablemente nuestro conocimiento de los factores que impulsan el crecimiento de la productividad.
La importancia cada vez mayor de las inversiones en activos intangibles, sumada a la globalización de la producción, plantea otras dificultades a la hora de calcular el producto nacional. Por ejemplo, el uso de intangibles por parte de las empresas multinacionales ha dado lugar al traslado de beneficios para reducir al mínimo las obligaciones tributarias, mediante la transferencia de los derechos de propiedad intelectual y los correspondientes ingresos a países de baja fiscalidad. Como consecuencia, es posible que los insumos de la producción se contabilicen en un país, mientras que los ingresos conexos se contabilicen en otro.
Al imputar el producto de las multinacionales a distintos países en función del empleo o las ventas, los investigadores han demostrado la importancia que estas cuestiones revisten para agregados macroeconómicos como el PIB, las balanzas comerciales y la productividad. En algunas economías pequeñas y abiertas, como Irlanda y Dinamarca, los organismos de estadística cada vez más analizan un conjunto mayor de datos para diagnosticar el estado de la economía, complementando el PIB con otros indicadores y agregados de cuentas nacionales menos sensibles a los efectos de la globalización.
Los cálculos del PIB real y el consumo real de los hogares sientan las bases para estimar los cambios en el nivel de vida material medio. Los aumentos del PIB real sirven para captar los incrementos en la cantidad y la calidad de los bienes y servicios, y no solo los incrementos en el valor monetario. De todas formas, medir la calidad de los productos es una labor muy imprecisa, sobre todo cuando la rápida innovación da lugar a productos nuevos o mejorados que sustituyen a los antiguos.
Un ejemplo es el de las industrias de servicios de información y comunicación. Estas dependen en gran medida de los datos y las tecnologías digitales, y cabría esperar que registraran un firme crecimiento impulsado por la innovación. Sin embargo, la productividad observada en esos sectores sufrió un fuerte estancamiento en varias economías avanzadas durante el decenio posterior a la crisis financiera de 2008, lo que contribuyó a una desaceleración en el crecimiento mundial.
En 2021 surgió un nuevo enfoque a partir de una investigación de Richard Heys, economista de la Oficina Nacional de Estadística del Reino Unido, en colaboración con ingenieros y expertos del sector académico. La investigación indica que el crecimiento real en el sector de las telecomunicaciones concordaba con lo que era de esperar debido a una fuerte caída en los precios ajustados en función de la calidad. Este hallazgo, aplicado junto con otros avances metodológicos, redujo en un cuarto de punto porcentual la desaceleración estimada del crecimiento de la productividad del Reino Unido durante ese decenio. Los organismos nacionales de estadística han adoptado una serie de estrategias para realizar ajustes según la mejoras de la calidad de los productos digitales, lo que ha afectado el equilibrio de la inflación y el crecimiento económico que se miden dentro de los países y la comparabilidad de esas estadísticas entre los países.
El desafío de calcular con precisión la calidad de la producción adquiere un matiz particular en un mundo digital basado en datos. Muchos servicios digitales se suelen consumir de forma gratuita, por lo que no se contabilizan en el consumo de los hogares. Por ejemplo, los consumidores utilizan motores de búsqueda, medios sociales y programas informáticos de código abierto con un costo monetario cero. No obstante, el valor de esos servicios digitales dista mucho de ser cero, según los experimentos en los que se pregunta a los consumidores cuánto estarían dispuestos a pagar por ellos.
Paul Schreyer, de la Organización de Cooperación y Desarrollo Económicos, formuló una manera de conceptualizar esos servicios. Incluye el uso de los medios sociales como insumo de los servicios digitales de recreación e incorpora ese valor en un cálculo ampliado de la actividad económica. Las estimaciones experimentales hacen pensar que el valor nominal de los servicios digitales de recreación que producen los hogares es grande. La investigación preliminar sobre el Reino Unido sitúa ese valor en un 8% del PIB nominal.
Los hogares también utilizan servicios digitales gratuitos para realizar actividades que antes podrían haberse desarrollado en la economía de mercado, en la que se contabilizaban en el PIB, como la organización de viajes. Otra actividad es la producción doméstica voluntaria de software y material de asesoramiento. Para evaluar con exactitud la escala de este tipo de actividad se necesita buena información sobre el uso del tiempo por parte de los hogares.
La economía con abundantes datos precisa una reconfiguración de las estadísticas económicas a fin de reflejar las nuevas realidades. La actualización del SCN de este año, la primera desde 2008, tiene por objeto reflejar mejor adelantos macroeconómicos como la digitalización y la globalización, sin dejar a un lado la sostenibilidad ambiental y el bienestar.
De todas formas, existen otros desafíos. La economía de hoy en día ofrece diversas oportunidades a partir de los nuevos datos que se recopilan de las interacciones de las personas con los sistemas digitales. Son datos que podrían contribuir a que las estadísticas económicas fueran más puntuales, precisas y detalladas. Sin embargo, para ello se necesitarán capacidades mucho mayores, con unos costos iniciales potencialmente elevados en un contexto de recursos limitados e incentivos divergentes.
Para encauzar las nuevas fuentes de datos hacia el bien público es posible que se necesiten acuerdos de intercambio de datos o modificaciones de las leyes, inversiones en tecnologías para el procesamiento de datos e instituciones de confianza. Las nuevas formas de datos que generan estadísticas económicas valiosas y fiables requieren inversiones para el desarrollo de nuevos métodos económicos y estadísticos, pruebas de concepto y métodos de prospección de datos.
Esto ya está ocurriendo con los índices de precios al consumidor, uno de los indicadores de inflación más examinados. Tradicionalmente, los organismos gubernamentales desarrollan estos índices utilizando los datos obtenidos a partir de la supervisión de los precios de los minoristas y las encuestas de los consumidores sobre el gasto. Se trata de una labor costosa y cada vez más difícil porque las personas muestran menos disposición a responder a las encuestas.
El mayor uso de códigos de barras y escáneres en los comercios minoristas y la prevalencia de datos en línea están cambiando las reglas del juego. Durante el último decenio, los organismos de estadística de los Países Bajos, Australia y el Canadá han incorporado gradualmente los datos de los puntos de venta en los índices de precios al consumidor. El organismo de estadística del Reino Unido también está logrando avances en este sentido. La recopilación de esos datos permite medir la inflación de forma más puntual y exacta. Además, estos avances también pueden ayudar a los organismos de estadística a captar mejor las experiencias de los consumidores en las diferentes partes del país y con diferentes niveles de ingresos. Lo que alimenta estos avances es un torrente de mejoras técnicas en el manejo de datos a gran escala que son inherentemente desordenados, como indican Kevin Fox y sus colegas de la Universidad de Nueva Gales del Sur y el Centro de Excelencia de Estadísticas Económicas del Reino Unido.
Una de las mayores ventajas de los datos del sector privado para hacer un trazado y un seguimiento de la economía es el potencial de mejorar la puntualidad y la granularidad de los indicadores económicos. Esto se puso especialmente de manifiesto durante la pandemia. Había una demanda de datos de alta frecuencia sobre la evolución económica a escala nacional y local. Los organismos de estadística y los investigadores no dudaron en recurrir a los datos del sector privado para atender esa demanda. Pero las ventajas se ven neutralizadas en parte por el ruido estadístico, la posible doble contabilización y las muestras inadecuadas que podrían ocultar señales económicas.
Los investigadores han analizado esas cuestiones comparando los datos del sector privado con estadísticas nacionales representativas y señalando los ajustes que son necesarios y el valor que aportan las fuentes de datos complementarias. Otros han destacado las ventajas de vincular los datos administrativos y los de encuestas, así como el potencial de las encuestas que utilizan inteligencia artificial. Es probable que la elaboración de estadísticas económicas clave se base cada vez más en diversas fuentes de datos procedentes del sector privado, los sistemas administrativos públicos y las encuestas, aplicando un enfoque mixto coordinado por los organismos nacionales.
Es hora de redoblar la inversión en nuestra infraestructura de estadísticas económicas. Es posible que se esté erosionando nuestra capacidad para vigilar la economía y tomar decisiones fundamentadas porque quizás hay billones de dólares de actividad económica que no se están contabilizando o que se están contabilizando sin suficiente detalle. No se debe subestimar la importancia de abordar esta cuestión y los desafíos que acarrea, que consisten en, por ejemplo, superar la inercia burocrática, financiar la modernización de los sistemas de contabilidad económica y adoptar medidas coordinadas. Si no se dan pasos para mejorar las estadísticas fiables que producen los organismos nacionales con rigor estadístico y de manera responsable y transparente —es decir, con imparcialidad y acceso igualitario— el ruido de los datos no permitirá llenar los vacíos que existen en el mundo actual de abundantes datos.
¿Qué deparará el futuro? La revisión del SCN de 2025 y las actualizaciones del Manual de Balanza de Pagos del FMI son un punto de partida y serán más eficaces si los organismos de estadística de todo el mundo las adoptan de manera más universal. De todas formas, las cuestiones que se observan hacen pensar que es poco probable que los organismos de estadística puedan resolver por sí solos los problemas. La pandemia de COVID-19 nos mostró lo que se puede lograr gracias a la coordinación y el liderazgo. Para lograr que las estadísticas económicas avancen en una economía digital con abundantes datos se necesita colaboración entre los dueños de los datos en los sectores público y privado, y entre los organismos gubernamentales, con el apoyo de marcos jurídicos y técnicos. La colaboración entre los organismos de estadística en el plano internacional y con el mundo académico de las universidades también es necesaria.
Ya se está trabajando un poco en ello de forma aislada. Algunos ejemplos son el Centro de Excelencia de Estadísticas Económicas del King’s College de Londres, creado por la Oficina Nacional de Estadística del Reino Unido; el instituto de investigación sobre mediciones económicas de la Oficina Nacional de Investigación Económica en Estados Unidos; la labor del centro de investigación de economía aplicada de la Universidad de Nueva Gales del Sur en Australia, y la Cátedra de Cálculos Económicos de la Escuela de Economía de París, con el apoyo del organismo nacional de estadística, en Francia. Los economistas y los estadísticos harían bien en sumarse a ese tipo de colaboración.Abdirahman, M., D. Coyle, R. Heys, and W. Stewart. 2020. “A Comparison of Deflators for Telecommunications Services Output.” Economie et Statistique/Economics and Statistics 517-518-519: 103–22.
Corrado, C., J. Haskel, M. Iommi, and C. Jona-Lasinio. 2022. “Measuring Data As an Asset: Framework, Methods and Preliminary Estimates.” OECD Economics Department Working Paper 1731, Organisation for Economic Co-operation and Development, Paris.
Fox, K. J., P. Levell, and M. O’Connell. 2025. “Inflation Measurement with High Frequency Data.” Journal of Business & Economic Statistics. DOI: 10.1080/07350015.2025.2537392.
Schreyer, P. 2022. “Accounting for Free Digital Services and Household Production: An Application to Facebook (Meta).” Eurostat Review on National Accounts and Macroeconomic Indicators (EURONA): 7–26.
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