Cuando un gobierno desacredita los datos oficiales con el uso de “otros datos” intenta engañar o disimular su ignorancia. Este ensayo es una reflexión sobre las consecuencias que tiene tal método en la percepción pública y en la toma de decisiones.

Es difícil encontrar una percepción más subjetiva que la del tiempo. Cuando es noviembre para los adultos la Navidad está a punto de llegar; en cambio, si se le pregunta a un niño pequeño con seguridad responderá que falta mucho tiempo para que llegue. De igual forma, si se cuestiona a un economista que esté de acuerdo con la actual política económica del gobierno, dirá que no estamos en tiempos de recesión, mientras que otro economista que no comulgue con dicha política podría pensar de manera distinta. Asimismo, un servidor público de alto rango (con tal de no perder su buena percepción pública) podrá, incluso, inventar sus propios tiempos, mientras la realidad indique algo distinto. Puede ser interesante, entonces, conocer algunas reglas simplistas de estadística que se usan para responder a preguntas sobre percepciones que de alguna forma involucran el tiempo.

Ilustraciones: Patricio Betteo

 

Durante una conversación entre varios colegas profesores de la universidad donde trabajo surgió la pregunta de qué tan viejos nos consideraban los alumnos. Esto condujo a darnos cuenta de la obviedad de que nuestras percepciones son subjetivas. En particular, la percepción de vejez depende tanto de la edad del perceptor como de la persona a quien se desea describir. Los alumnos universitarios que rondan los 20 años con seguridad nos consideran viejos a los profesores de más de 50 años. Yo mencioné que conocía el caso de un poeta que de niño (cuando tenía un poco más de 10 años) escribió un cuento en el que hacía referencia a un “viejo lobo de mar” de 33 años. Para la mayoría de los presentes esta descripción sonaba inexacta e infantil debido a que todos habíamos llegado al quinto piso de edad y no creíamos que una persona de 33 años pudiera considerarse ya un viejo (lobo de mar). Sin embargo, para el entonces niño escritor la descripción era muy válida pero, una vez que él mismo pasó el umbral de los 33 años, tuvo que reconocer que para ser “viejo lobo de mar” se requiere mayor edad (aunque se tuviera mucha experiencia en las lides marinas).

Tratamos entonces de establecer una relación matemática entre la edad percibida de una persona y la edad del perceptor. Como la mayoría de los presentes tiene formación cuantitativa, nos pareció razonable que la relación se expresara como una función, del tipo de raíz cuadrada de los años del perceptor, y se debía calibrar ese valor por un factor de escala para obtener algo interpretable en términos de la edad del sujeto a quien correspondiera la descripción. Por ejemplo, para el niño escritor de un poco más de 10 años, al multiplicar por el factor 10 la raíz cuadrada de su edad (aproximadamente 3.3) resulta que un viejo es quien haya alcanzado los 33 años de edad, lo cual cumplió con lo que se esperaba de la relación propuesta. Otros casos que llamaron la atención: alguien de 16 años considerará viejo a quien tenga 40 años (la raíz cuadrada de 16 es 4, que multiplicada por 10 es 40); una persona de 81 años dirá que viejo es quien tenga 90 años, pues la raíz cuadrada de 81 es 9, que multiplicada por 10 da 90, y una persona que haya alcanzado los 100 años no tendrá más remedio que percibirse a sí misma oficialmente como vieja. Por otro lado, un niño de 4 años, según esta regla, pensaría que un joven de 20 ya es viejo y, por lo mismo, un niño de 1 año percibiría también a otro niño, pero de 10 años de edad, como un viejo.

Por supuesto que este ejercicio lo hicimos por diversión y dista mucho de buscar el establecimiento de una regla científica, universal y, menos aún, bien calibrada, por varias razones. Primero, porque no corresponde a la verificación de alguna teoría formal de percepción de carácter sicológico o social, sino a una mera apreciación casual; segundo, porque tampoco surgió de algún estudio muestral o experimental que se hubiera realizado de manera objetiva, con bases estadísticas y que condujera a realizar inferencia estadística válida y formal; y tercero porque la calibración de la relación —que involucra el uso de la raíz cuadrada y multiplicar por el factor 10— se hizo mediante una aproximación burda que básicamente resultara fácil de comunicar. En su lugar se hubiera podido usar algo más formal, que brindara mejores resultados o en esencia los mismos, pero con sustento más sólido, como quizás elevar a la potencia 0.51 en lugar de tomar raíz cuadrada y multiplicar por 9.5 en lugar de hacerlo por 10, si con ello se satisficiera algún criterio de optimalidad estadística.

Como colofón de la aplicación de esta regla simplista, se podría decir que cumplió su objetivo pues produjo resultados que tenían sentido para quienes conversábamos y, además, nos alegró el rato.

 

En otro contexto, en fechas recientes se ha presentado una situación que resulta interesante ya que se relaciona con el fenómeno de la recesión económica que parece rondar a México. La percepción que la mayoría de nosotros tiene de ese fenómeno es de una situación perversa, que podría traer consecuencias muy malas para el país en el momento en que se presente, aunque no sepamos con certeza de qué se está hablando. Lo curioso es que el término resulta confuso aun para muchos economistas y ni siquiera está definido con claridad. Por ello se tiende a hacer uso de una regla simplista para dar una respuesta (en apariencia técnica) de cómo se mide ese fenómeno económico. De esta forma, se dice que una economía ha entrado en recesión técnica cuando el crecimiento del producto interno bruto (PIB) real del país ha sido negativo durante dos trimestres consecutivos. Esta regla es simplista porque no tiene en cuenta los desarrollos teóricos y metodológicos que los analistas de ciclos económicos han realizado, durante décadas, acerca de los ciclos y sus fases.

De hecho, las reglas simplistas son útiles para dar una respuesta rápida y fácil a una pregunta un tanto incómoda, cuando la respuesta completa puede ser muy rebuscada o no se sabe bien qué responder. Esto es lo que ocurrió con la regla de los dos trimestres de caídas consecutivas de la economía. Según Heath, fue un asesor económico del entonces presidente de Estados Unidos, Lyndon B. Johnson, quien comenzó a usar la regla de los dos trimestres de caídas consecutivas en el PIB para responder al público en general que quería saber cómo identificar si la economía había entrado o no en recesión.1 Dicha regla no tiene en cuenta que una recesión afecta a la economía en su conjunto y por ello debe incorporar el comportamiento de diversas variables, no sólo la dinámica del PIB. Es decir, se deben considerar aspectos como: 1) la difusión de los efectos negativos a diversos sectores de la economía, de manera que se pueda considerar como una situación negativa generalizada; 2) la profundidad de la contracción económica, ya que no es lo mismo una caída del PIB de 0.1 % en un trimestre, que una caída de mayor magnitud, digamos del 5 %; y 3) la duración de sus efectos, porque no es suficiente para que haya recesión con que ocurran caídas en dos trimestres consecutivos y luego se tenga una recuperación de la economía, que mantenerse con caídas por más de dos trimestres, aunque éstas sean pequeñas.

Debido a lo anterior, hay que reconocer que el problema de la medición de efectos y fechado de las recesiones económicas es un tema estadístico, que se presenta en un entorno económico. Así pues, diversas organizaciones de estadística oficial, como es el caso del Inegi en México, del Conference Board en Estados Unidos y de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) a nivel internacional, han desarrollado sistemas que proveen de información estadística acerca de diversos indicadores que pretenden mostrar el estado de la economía en su conjunto, conocidos como indicadores coincidentes, y otros más que se construyen con fines predictivos llamados indicadores adelantados. Los indicadores sirven para analizar los ciclos de la economía, pues permiten detectar en sus patrones de comportamiento los puntos de giro que mostrarían el cambio de dirección para pasar de crecimiento o expansión a una posible caída, que podría conducir a una recesión.

Los indicadores, también, deben mostrar los aspectos más evidentes de una etapa recesiva y de su opuesto, que sería una etapa expansiva. Estos se refieren a variables del tipo: ingreso real, empleo, producción y ventas —al mayoreo y al menudeo—. Cuando alguna de estas variables muestra una caída se puede iniciar un círculo vicioso que conduzca a la recesión, mientras que se requiere que todos los aspectos involucrados mejoren para poder decir que se está en una etapa de expansión económica. Una mirada superficial y meramente casual de alguno de estos aspectos podría llevar a una falsa impresión y, muchas veces, esto es lo que hacen los funcionarios públicos a quienes no les conviene que se mencione el tema de la recesión. No es suficiente ver cada una de las variables por separado y es preferible construir índices compuestos que incluyan a esas variables, junto con otras más. Un trabajo reciente que muestra un análisis de algunos índices construidos por el Inegi, de acuerdo con la metodología propuesta por la OCDE, es el de Guerrero y Corona.2

Aunque se tengan muy buenos sistemas para elaborar excelentes indicadores, que se les brinde un mantenimiento de primer nivel y que los resultados que provean sean útiles, es importante generar credibilidad en sus resultados. Por esta razón, en diversas partes del mundo, además de contar con esos sistemas de información, también se requiere de expertos que realicen análisis de la situación económica y que puedan decidir si la desaceleración ocurrida en determinado momento pueda considerarse o no como la entrada a una recesión. Dichos expertos tienden a constituirse en un comité nacional que se pronuncia al respecto de la posible recesión en su país y, si gozan de prestigio dentro de su área de estudio, transfieren credibilidad a la decisión que tomen.

La moraleja de la aplicación de la regla de dos trimestres consecutivos de caída del PIB es que no produce una respuesta completa y contundente a la pregunta de si se ha entrado en una recesión o no. Sin embargo, sí apunta en la dirección correcta, al menos en lo que toca a la duración, que es uno de los aspectos que deben tenerse en cuenta para responder con mayor certeza a la pregunta en consideración.

 

Es desafortunado que, en México, las más altas autoridades del gobierno puedan siquiera sugerir la existencia de “otros datos”, distintos de los oficiales, para sustentar algún dicho o resultado de alguna política gubernamental. Esto es evidencia de que desconocen los datos que produce en particular el Inegi, que es la agencia nacional de estadística de México, la cual ha ganado credibilidad y gran reconocimiento nacional e internacional, después de muchos años de arduo trabajo y de esfuerzo sostenido. Los datos que ahí se producen se generan de manera sistemática, con metodologías de altos estándares de calidad y según las recomendaciones que han establecido diversos organismos internacionales, como la División de Estadística de la Organización de las Naciones Unidas (ONU), la Oficina de Estadísticas de la OCDE, el Banco Mundial y el Fondo Monetario Internacional. Seguir los lineamientos de estas organizaciones no se hace tan sólo por quedar bien con ellas y ganarse la buena voluntad de Estados Unidos, como algunas personas piensan, sino para que las cifras de México puedan compararse con las de otros países y con las del propio al paso del tiempo. Con ello se está en posibilidad de juzgar las bondades, o falta de ellas, en los resultados que se observen de aplicar las políticas gubernamentales en temas de seguridad, de economía, de educación, de salud y de tantos otros rubros afectados por dichas políticas.

Si no se usan las mismas bases de datos para decidir (en particular en materia económica) y dar seguimiento a las decisiones tomadas, se llega al absurdo de afirmar que el resultado de una política ha sido bueno de acuerdo con lo mostrado por una fuente de información, y que ha sido malo al emplear otra. Para evitar esto, en México se cuenta con la Ley del Sistema Nacional de Información Estadística y Geográfica3 que establece la obligatoriedad de usar la información oficial para formular políticas y tomar decisiones en las instituciones gubernamentales, además de que dicha información debe ser de interés nacional y útil para el público en general. Por otro lado, dicha ley establece que los datos deben generarse en forma regular, periódica y con base en metodologías que tengan sustento científico, lo cual desacredita por completo el uso de “otros datos” que pudieran a simple vista parecer ciertos, pero que típicamente corresponden a percepciones casuales y, a modo, del fenómeno al que se refieren.

Los riesgos al utilizar una fuente de información distinta de la oficial son, en principio, la discordancia que se puede presentar entre ambas fuentes. Aunque lo más grave es que: (i) se caiga en la tentación de usar la fuente que más convenga a los intereses de quien presente los datos; (ii) se use con recurrencia la fuente que más agrade al jefe del gobierno en turno y que, por ello, los subordinados también lo hagan; (iii) se prefiera inventar datos en lugar de usar fuentes fidedignas; y (iv) se opte por intervenir en la generación de los datos oficiales, como ya ha ocurrido en otros países y que ha conducido al descrédito, en años recientes, de los datos producidos por agencias oficiales de estadística en países como Argentina, Grecia, Irán y Túnez, entre otros.

La regla simplista de desacreditar los datos oficiales y usar “otros datos” puede ser útil en el corto plazo para los fines del gobierno que la emplee, pero su credibilidad no es sostenible. La realidad tiene mucho peso y una regla de este tipo sólo funcionará unas cuantas veces, en esencia por el desconcierto que causa inicialmente: resulta inesperado que un funcionario gubernamental de alto rango pueda siquiera usar un argumento tan pueril, pero una vez que se sabe que el otrodatismo se va a utilizar en repetidas ocasiones, pierde toda posibilidad de impacto y produce, incluso, malestar en la gente cuyas percepciones sean más críticas.

La conclusión más clara es que quien aplica la regla de desacreditación porque cuenta con “otros datos” busca engañar o es ignorante del tema que trata (es decir, es un servidor público anumérico) y lo trivializa al grado de considerar que lo que se afirme con un argumento de autoridad deberá ser aceptado, tal cual, por la audiencia. Esa ignorancia conduce incluso a infringir la ley y, como es sabido, no por desconocer la ley se exime de culpa a quien no cumple con ella. Además, es ridículo e inaceptable que un profesional que tenga preparación adecuada sobre el tema en cuestión pueda usar dicha regla, ya que su aplicación sólo será aceptada por gente que comparta ideologías y preconcepciones, que no tengan sustento en evidencia empírica, cuando ésta exista y sea oficial. Porque si bien la percepción del tiempo puede ser distinta para todos, las mediciones bien realizadas en la dimensión temporal no lo son.

 

Víctor Manuel Guerrero Guzmán
Doctor en Estadística por la Universidad de Wisconsin-Madison. Actualmente es profesor emérito del ITAM, fue presidente de la Asociación Mexicana de Estadística, del Inter-American Statistical Institute y director del International Institute of Forecasters.


1 Heath, Jonathan. Lo que indican los indicadores: cómo utilizar la información estadística para entender la realidad económica de México, Instituto Nacional de Estadística y Geografía, Aguascalientes, 2012.

2 Guerrero, Víctor M., y Corona, Francisco. “Actualización del Sistema de Indicadores Cíclicos de México”. Realidad, Datos y Espacio-Revista Internacional de Estadística y Geografía-INEGI, vol. 9 (3), 2018, pp. 26-57.

3 Inegi. Ley del Sistema Nacional de Información Estadística y Geográfica. 2.ª edición. Aguascalientes, Instituto Nacional de Estadística y Geografía, 2008.