Falacias, dilemas y paradojas, 2a ed.. Manuel Sanchis i Marco

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СКАЧАТЬ –como, por ejemplo, ocurría en los años setenta y ochenta con el establecimiento de normas monetarias para el crecimiento anual del stock de dinero– ya sea, por el contrario, mediante la discrecionalidad y el buen juicio económico (judgment) (Sanchis y Bekx, 1994: 21). En efecto, el dilema Goodhart nos habla de la capacidad que tienen algunas variables económicas para comportarse de forma caprichosa e inconsistente con lo que había sido, hasta ese momento, su trayectoria vital, una vez que las autoridades las sitúan bajo los focos de la observación pública y atribuyen a su evolución un elevado valor político. De este modo, se encuentran sometidas a un estricto control y presión políticos.

      Charles Goodhart, profesor de la London School of Economics, criticaba el pretendido valor taumatúrgico que los monetaristas atribuían al control –mediante el establecimiento de reglas– de las distintas definiciones de stock monetario al analizar la estabilidad de la demanda de dinero, y planteó el dilema que subyacía a la relación entre magnitud monetaria y gasto nominal, en los siguientes términos: «cualquier relación estadística estable tenderá a debilitarse tan pronto como pretenda utilizarse como mecanismo de control».

      Pero el dilema Goodhart se extiende más allá de lo monetario e invade otros terrenos de la economía, como puedan ser el de la política fiscal o el del mercado de trabajo, entre otros. También va más allá de lo económico e invade cualquier otro ámbito del comportamiento humano que se encuentre bajo presión, ya sea la política o de otro tipo, siempre que tenga lugar bajo los mismos presupuestos. En definitiva, el dilema Goodhart no es otra cosa que nuestro castizo: «hecha la ley hecha la trampa». En el terreno de la industria armamentística, por ejemplo, España prohibió hace poco la fabricación de bombas antipersonas, pero sigue fabricando cuatro tipos distintos de bombas racimo cuyos efectos sobre el terreno son equivalentes a los de las bombas antipersonas.

      Recordemos también el período anterior a los informes de convergencia de la Comisión Europea y del Banco Central Europeo que hicieron luego posible el nihil obstat del consejo Europeo para permitir la entrada de los países de la Unión Europea en el euro. En aquellos años, la prensa europea hablaba continuamente de «contabilidad creativa» al referirse a los criterios estadísticos y de contabilización para determinadas operaciones de la contabilidad nacional que establecían algunos países con el fin de alcanzar la cifra objetivo de déficit a la que obligaba el Tratado de Maastricht.

      Algo parecido empezó a ocurrir en materia de empleo desde que se lanzó en 1997, durante la Cumbre de Luxemburgo, la Estrategia Europea para el Empleo. Y sigue ocurriendo hoy, sólo basta con leer algunos de los titulares de aquella época y otros más recientes: (i) «El paro se reduce en 202.600 personas hasta marzo tras los cambios introducidos en la EPA» (El País, 20/05/1999); (ii) «Los métodos de la EPA, en entredicho. Los cambios metodológicos en la Encuesta de Población Activa desatan la polémica sobre la fiabilidad de la muestra» (El País, 1999), y (iii) «La nueva EPA endurece los requisitos para calificar a los parados y los reduce en 334.600. Un cambio por imperativo europeo» (El País, 3/02/2002). En realidad, lo que está actuando sobre la EPA es el dilema Goodhart; por eso, como señalaba en el prólogo a la primera edición de este libro, es conveniente que en economía procuremos siempre discernir entre apariencia y realidad.

      Bibliografía

      Conthe, M. (1998): «El dilema de Goodhart», El País, 15 de julio de 1998, p. 44.

      El País (1999): «El paro se reduce en 202.600 personas hasta marzo tras los cambios introducidos en la EPA», El País, 20 de mayo de 1999, p. 57.

      — (1999): «Los métodos de la EPA, en entredicho. Los cambios metodológicos en la Encuesta de Población Activa desatan la polémica sobre la fiabilidad de la muestra», El País, 20 de mayo de 1999, p. 58.

      El País (2002): «La nueva EPA endurece los requisitos para calificar a los parados y los reduce en 334.600. Un cambio por imperativo europeo», El País, 3 de febrero de, 2002, p. 42.

      Sanchis, M. y P. Bekx (1994): «Money Demand and Monetary Control in Spain», Brookings Discussion Papers in International Economics, 105: 21, The Brookings Institution, Washington, D.C.

      Píldora 5

      Còmo medir variables cualitativas en economía

      Aunque a veces somos capaces de observar con facilidad las diferencias de calidad que hay entre distintos bienes –en principio, más o menos homogéneos– en un momento del tiempo, los cambios en la calidad también suelen ocurrir a lo largo del tiempo para un mismo bien. Tanto es así que una de las cuestiones del análisis económico más debatidas en la actualidad consiste en saber cómo se deben medir los cambios en la calidad a lo largo del tiempo para un mismo bien que –aunque se supone homogéneo en el tiempo– ha sufrido mejoras en la calidad debido, sobre todo, a los cambios tecnológicos asociados al desarrollo de la nueva economía.

      Al estudiar la posibilidad de medir la calidad en términos económicos, el análisis se centró, al principio, en los índices de precios, pero uno de los defectos de estos índices consistía –y aún consiste– en que no eran capaces de reflejar debidamente los cambios en la calidad de un mismo producto. Para remediar este problema, el análisis económico propuso los precios hedónicos como base para poder analizar los cambios en la calidad. La construcción de índices de precios hedónicos, es decir, de índices de precios ajustados por la calidad para distintos tipos de bienes, se realiza mediante la utilización de métodos econométricos de regresión múltiple, que permiten tomar buena nota de los cambios en la calidad de unos mismos bienes a lo largo del tiempo o de unos mismos bienes entre sí –y, en principio, homogéneos– en un mismo momento del tiempo. En otras palabras, el enfoque hedónico convierte el problema de la «calidad» en una medida de cantidad.

      El padre fundador del análisis de los precios hedónicos es Zvi Griliches (1961), aunque el trabajo más ampliamente citado en la literatura que dio origen a esta forma de abordar la medición de las variables cualitativas en economía fue el desarrollado por Andrew T. Court (1939). Aunque Andrew Court se ha llevado toda la gloria, en realidad, este método de medir la calidad tiene su origen, en realidad, en los trabajos pioneros de Haas (1922) para estimar el valor de las tierras agrícolas. Haas desarrolló una metodología consistente básicamente en estimar una regresión con el precio final del producto como función de las características actuales de las casas.

      Sea como fuere, la General Motors le encargó a Court un estudio para que demostrara que las quejas que GM recibía por parte de los consumidores sobre los elevados precios de los automóviles no estaban justificadas. Esto era debido a que el aumento en la calidad del vehículo –que el consumidor suponía invariable en el tiempo– no se veía reflejado en el incremento de precios. Partiendo del paradigma del utilitarismo inglés de finales del siglo xviii y de principios del siglo xix, según el cual, el único fin legítimo de cualquier institución era «la mayor felicidad para el mayor número»,⁸ Andrew T. Court definió las comparaciones de precios hedónicos en los automóviles como aquellas que tenían en cuenta la contribución potencial de cualquier elemento constitutivo del automóvil –como, por ejemplo, el motor– al bienestar material del comprador y de la comunidad.

      Además, señaló que los automóviles proporcionaban toda una serie de servicios para el disfrute de los usuarios y que, por lo tanto, sería deseable poder medir directamente el incremento en el bienestar y la felicidad derivado de dichos servicios. Aunque esto es lógicamente imposible, sí que podemos relacionar la satisfacción y el bienestar que recibe con el automóvil el consumidor con las características físicas –como, por ejemplo, el diseño, la maniobrabilidad, etc.– y los atributos operativos y técnicos –como, por ejemplo, la potencia, la velocidad, la seguridad, etc. –del vehículo. Combinando los datos que reflejan dichos atributos se puede construir un índice de utilidad СКАЧАТЬ