El coste económico de los conflictos separatistas: País Vasco, Reino Unido y Cataluña

Por José E. Boscá y Javier Ferri

En la entrada anterior, cuya lectura recomendamos antes de abordar la presente, explicamos de un modo muy intuitivo el método del control sintético de Abadie y Gardeazabal (AER, 2003), y lo ubicamos entre las distintas aproximaciones al método empírico en la economía en particular, y en la ciencia en general. En esta entrada vamos a repasar qué nos dicen las estimaciones más recientes que utilizan el método del control sintético sobre el coste asociado a tres conflictos separatistas de los que se han escrito ríos de tinta, pero cuyo coste económico ha trascendido menos a la opinión pública. En particular, hablaremos del País Vasco, el Reino Unido y Cataluña.

Los tres comparten la puesta en marcha de un proceso (no en todos los casos activo en el presente, ni necesariamente oficial) con elevado soporte social (no necesariamente mayoritario), destinado a desvincular un territorio del marco jurídico que lo mantiene unido a una entidad supranacional o supraregional: en el caso del Reino Unido, los Tratados de la Unión Europea que le ligan al resto de Europa, y en el caso del País Vasco y Cataluña, la Constitución que les une al resto de España. Esta característica común es importante, porque una parte del coste económico de estos procesos se transmite por medio de movimientos en el capital asociados a aumentos de la incertidumbre en áreas históricamente muy integradas.

Unas cuantas observaciones son pertinentes antes de entrar en materia. En primer lugar, a nadie se le escapa que los tres conflictos mencionados son diferentes en muchos aspectos cruciales para determinar su efecto. Así el grado de violencia, la destrucción de capital por actos vandálicos, o las extorsiones a empresarios, añaden al shock de la incertidumbre un claro shock negativo sobre la rentabilidad del capital físico y humano (ver Abadie y Gardeazabal, EER, 2007). En el País Vasco, el desarrollo del conflicto estuvo unido a actos terroristas sostenidos en el tiempo durante tres décadas, lo que no tiene parangón con los otros dos procesos.

Una segunda observación es que, aunque vamos a presentar distintas estimaciones sobre el coste en términos de PIB o empleo, estas variables pueden, en los casos de conflictos separatistas, no correlacionar con el bienestar de un modo tan elevado como en situaciones normales. Los tres procesos apelan de modo directo a sentimientos enfrentados, y no resulta fácil comparar, por ejemplo, el aumento del bienestar de los Brexiters por ver cumplido su objetivo, con la reducción del bienestar de los Remainers. Como complicado es valorar la pérdida de bienestar asociada a la ruptura de múltiples relaciones sociales, o el inestimable mazazo a la felicidad que supone sufrir el asesinato de familiares y amigos. Por último, cabe destacar que en los dos procesos que continúan activos (Reino Unido y Cataluña) es muy probable que los efectos sobre la actividad económica vayan cambiando conforme se desarrollan los acontecimientos, por lo que las estimaciones se han de ir actualizando, como de hecho se está haciendo.

País Vasco

En el artículo ya mencionado, Abadie y Gardeazabal (AER, 2003) aplican su método para construir una economía sintética del País Vasco a partir del resto de las regiones españolas. Para realizar el emparejamiento se elige una serie de variables que se supone son buenos predictores económicos del crecimiento. Las ponderaciones entre regiones, y los pesos entre predictores del crecimiento se eligen de modo que se minimice el error cuadrático medio de los predictores del crecimiento entre la economía vasca y su alter ego, y además la evolución del PIB real per cápita en la región sintética durante la década de los 60 se parezca lo máximo posible a la evolución del PIB real per cápita en el País Vasco. Como resultado, el método asigna óptimamente una ponderación de 0,8508 a Cataluña y 0,1492 a Madrid, siendo 0 el peso asignado al resto de regiones.

Gráfico 1. PIB real per cápita. País Vasco: economía real y sintética sin terrorismo

Fte: Abadie y Gardeazabal (AER, 2003, p. 118).

El Gráfico 1 muestra que, como consecuencia del conflicto terrorista separatista que se inicia a gran escala a partir de 1975 el PIB real per cápita en el País Vasco cae rápidamente y la brecha con respecto a un País Vasco sin terrorismo se mantiene relativamente estable en torno a un valor del -10% durante más de 20 años. Una aproximación rápida a partir de esta estimación resulta en una pérdida acumulada de unos 33.000 euros por habitante desde 1975 a 1995 (a precios de 2008).

 Reino Unido

Born, Müller, Schularick y Sedlácek (2019, Economic Journal) estiman el coste económico que ha causado el resultado del referéndum de Junio de 2016. Para ello construyen una economía alter ego del Reino Unido a partir de una submuestra de 23 países de la OCDE. El método para construir la economía sintética es muy similar al comentado anteriormente. Los autores minimizan en este caso el error cuadrático medio entre el Reino Unido y su alter ego correspondiente a los vectores que incluyen las observaciones del PIB en el periodo 1995Q1 a 2016Q2 más los valores medios de 6 variables que predicen el crecimiento.

El Cuadro 1 representa las ponderaciones óptimas. Como puede verse, Estados Unidos, Italia, Nueva Zelanda, Hungría y Alemania suponen el 98 por cien de la economía sintética.

Cuadro 1. Pesos en la construcción de la economía sintética para el Reino Unido

Fte: Born, Müller, Schularick y Sedlácek (2019, Economic Journal, p. 2729)

En el Gráfico 2 se muestra la evolución del PIB real del Reino Unido y su alter ego, y se hace un zoom en lo sucedido desde el segundo trimestre de 2016, después de la votación a favor del Brexit. La diferencia que se percibe en el panel de la derecha supone un coste acumulado desde entonces de 50.000 millones de libras, unos 3.000 euros para una familia de cuatro miembros. En esta columna publicada recientemente puede comprobarse que las sucesivas reestimaciones han arrojado un resultado similar. Cuando estudian las causas que subyace a esta caída de la actividad económica, los autores concluyen que, junto con el aumento de la incertidumbre, el empeoramiento de las expectativas sobre la renta futura ha jugado un papel fundamental.

Gráfico 2. PIB real en el Reino Unido y su alter ego. Desviaciones porcentuales con respecto al PIB de 1995Q1 (izquierda) y 2016Q2 (derecha).

Fte: Born, Müller, Schularick y Sedlácek (2019, Economic Journal, p. 2729)

Cataluña

Víctor Echevarría de BBVA Research construye una economía sintética, alter ego de la economía de Cataluña, a partir del resto de Comunidades Autónomas. En este estudio la variable de interés es el empleo en el sector privado, medido por la afiliación a la Seguridad Social. En la estimación de referencia el punto de corte se sitúa en diciembre de 2016 y se minimiza el error cuadrático medio de la composición sectorial (22 sectores) de la afiliación a la seguridad social, en el momento de la fecha de corte, entre Cataluña y su alter ego. Comunidad Valenciana, País Vasco y Madrid, por este orden, se reparten más del 99 por cien del peso de la región sintética.

El Gráfico 3 dibuja la última actualización (véase la página 23 de esta presentación) de la tasa de crecimiento de la afiliación en el sector privado, con una ampliación en el panel derecho de lo observado a partir de agosto de 2017. La tasa de crecimiento del empleo en el sector privado ha sido en promedio un 0.5 por ciento inferior al de la región sintética, lo que equivale en la actualidad a 30.000 empleos menos, comparado con el empleo que habría tenido una región gemela que no hubiera recibido los shocks que han afectado a Cataluña en los últimos dos años.

Gráfico 3. Afiliación a la seguridad social. Tasas de crecimiento anuales.Fte: Víctor Echevarria, BBVA Research

El Gráfico 3 también apunta a que el gap negativo en el empleo tiende a reducirse en los meses en los que las tensiones políticas se suavizan. Cuando a la afiliación en el sector privado se le añade el empleo público, la diferencia desaparece, lo que viene explicado por el mayor crecimiento del empleo público en Cataluña con respecto al resto de España.

Teniendo en cuenta la tasa de empleo y de actividad media de Cataluña, perder 30.000 empleos sería equivalente a que, todo lo demás igual que en la región sintética, en una población como Granollers todos los trabajadores se quedaran en el paro. Considerando que el PIB por empleado en Cataluña es alrededor de 70.000 euros, estaríamos hablando de un coste de 2.100 millones de euros en términos de PIB, unos 255 euros por persona. Teniendo en cuenta una presión fiscal de aproximadamente 1/3 del PIB, la pérdida de recaudación asociada a la destrucción de 30.000 empleos sería 700 millones de euros, lo que equivale al 70 por cien del déficit de la Generalitat de Cataluña en 2018.

 

Hay 11 comentarios
  • Hola, creo que hay un error en el càlculo final. Según el sistema de cuentas territorializadas del ministerio de Hacienda https://www.hacienda.gob.es/CDI/cuentas%20territorializadas/informe_ministerio_scpt_2014.pdf,
    los últimos datos disponibles de 2014 daban un déficit fiscal de 9892 millones por un método semejante al cálculo de coste-beneficio. Por lo tanto 700 millones de coste representaría un 7% del déficit. Según la balanza fiscal calculada por la Generalitat para ese mismo año serían 11.590 calculadas según coste-beneficio y 16.570 según coste-monetario, por lo que 700 millones representarían un 6% o un 4%.
    Por otro lado el coste fiscal mayoritariamente (en un 80% aproximadamente) sería soportado por las cuentas del estado, por la caida de la recaudación de la seguridad social, el incremento de las prestaciones de desempleo, la caida de la recaudación de la seguridad social, y el 50% de la caida del IRPF y del IVA, fundamentalmente.

  • Entiendo Javier que, en realidad, lo que se mide es el efecto en la variable de referencia de las “diferencias” entre la “economía sintética de control” y la “economía afectada”. El metodo no distingue si, después del punto de control, la “diferencia” le ocurre a la economía afectada o a la “sintética de control”.

    Cuando una economía específica (en el caso del Brexit la americana) es más del 50% de la sintética se estaría asignando a “efecto Brexit” un 50% de, por ejemplo, el impacto en la variable de referencia en USA de la guerra comercial con China.

    También se estaría asignando a Brexit el diferencial del impacto de cualquier otro conflicto en las economías de UK y la “sintética”.

    Este efecto de “asignación errónea” es más importante, entiendo, cuanto más nos separemos del punto de control.

    En un caso como el Brexit, donde se puede argumentar que los efectos negativos a corto se ven compensados por los positivos a largo, derivados del dinamismo de “liberarse” del “corset burócratico/socialdemocrático” de la UE, el plazo sería muy relevante en el efecto neto del análisis y el método más discutible a medida que el plazo de análisis se incrementa.

    • Gracias, José Pablo,

      efectivamente, cabe la posibilidad de que el efecto se deba tanto a lo que sucede después del momento t0 en la región tratada como en la región sintética. Por eso los resultados asociados a este método tienen que venir acompañados de un ‘análisis de placebo’. Si lo que cambiara fuera la región sintética, entonces cuando aplicáramos el método a otras regiones que no han recibido el tratamiento, como si efectivamente lo hubieran recibido, deberíamos detectar ese efecto del que nos hablas. En el caso de Cataluña, por ejemplo, se ha repetido el mismo análisis para todas y cada una de las Comunidades Autónomas, no encontrándose efectos similares a los de Cataluña.

  • Los nuevos métodos de la Micro Aplicada en buena medida recogen nuestras limitaciones, pero la Macro Aplicada (MA) es un cuento distinto. Mientras la Micro puede centrarse en individuos, MA sigue basada en agregados artificiales de individuos y cosas heterogéneas y cambiantes.

    MA ha pretendido ser una herramienta útil para ingenieros sociales, pronosticadores e historiadores. Como remarcaran Tinbergen y Frisch (primer premio Nobel en 1969), la integración de modelos teóricos y métodos estadísticos permitiría analizar (ex ante y ex post) las consecuencias de políticas y eventos económicos. Esta es la alternativa “vieja” referida en el primer post. Dado que solo se la menciona, conviene recordar que en MA los modelos o sistemas de ecuaciones parten de igualdades contables entre agregados artificiales. La igualdad más antigua es M=kY donde el parámetro k es igual a M/Y. Para darle “vida” a la igualdad damos contenido a las dos variables y suponemos que el parámetro k=k* es constante en el tiempo, y atribuimos la “desigualdad” en un momento determinado a un “shock” en M o Y. En 1970, Friedman circuló la versión “más sofisticada” de la “teoría cuantitativa” usando tres ecuaciones: oferta Ms controlada por un banco central, demanda Md=k*(·)Y, y equilibrio Md=Ms. Pero nunca se pudo encontrar una M controlada por un banco central cuya demanda fuera estable (este el propósito de especificar una función de demanda). En esos años yo enseñaba Teoría Monetaria y usaba M?

    • Por cierto, ese problema es más complicado cuando nuestro modelo parte de Qs=Qd
      donde Qs es oferta agregada de PBI y Qd demanda agregada por PBI. Los modelos “sofisticados” desagregan esa oferta y esa demanda de varias maneras, lo que requiere mucha “teoría” y por lo tanto supuestos razonables, comenzando por una definición precisa del territorio relevante (generalmente una jurisdicción política para la que existen datos, en particular un estado-nación). MA siempre ha supuesto arbitrariamente un mundo dividido en estados-nación y por eso suponer economía cerrada o abierta tiene consecuencias importantes (como la M de Friedman, la “apertura” no se puede definir). Lo mismo vale para ecuaciones sobre la “conducta agregada” de los residentes de un estado-nación: sus ofertas y demandas no son estables porque son agregaciones artificiales sobre personas y cosas heterogéneas.

      En investigaciones MA mi atención se centra en cómo se modela el grado de apertura. Mucho se ha investigado sobre Qd y Qs en economías cerradas como si fueran independientes, pero ya en 1970 la comparación de modelos de economías cerradas (países como EEUU) y abiertas (países como Chile) nos planteaba problemas serios sobre lo que efectivamente implicaba el grado de apertura para las interdependencias entre Qd y Qs. Hoy la economía global supone interdependencias incluso para los países más grandes.

    • Cualquier método usado en MA tiene los mismos problemas. El post se centra en el uso del método de control sintético en MA. Un método ingenioso pero tan poco fiable como el método viejo cuando se usa en MA porque ninguno de los dos resuelve los problemas graves de la teoría macroeconómica que se pretende aplicar.

      En ingeniería social, el diagnóstico y la solución requieren argumentos persuasivos y nos hemos acostumbrado a recurrir al análisis econométrico con los datos disponibles. Los principales “resultados” de este análisis se refieren al PBI y el empleo y uno debe encontrar variables capaces de predecir estos “resultados”, lo que supone alguna idea sobre la teoría macroeconómica antes criticada (cuando el único propósito del análisis es pronosticar un “resultado” un atajo es usar métodos puramente estadísticos como ARIMA e ignorar la teoría).

      En MA, el crecimiento del producto a nivel de países es quizás el “resultado” más estudiado. Aunque su estudio nunca ignora el “growth accounting” de Solow (consistente con el crecimiento de Qs en MA) va más allá de MA. Bajo “growth econometrics” se han considerado muchos “growth regressors” que reflejan otras teorías (ver
      http://home.uchicago.edu/sdurlauf/includes/pdf/Durlauf%20Kourtellos%20Tan%20-%20Are%20Any%20Growth%20Theories%20Robust.pdf)
      cuya lectura recomiendo porque las conclusiones de los autores invitan a reflexionar sobre su importancia para los casos estudiados en este segundo post.

      • El método del control sintético no sé si lo ha entendido, pero desde luego el método del lenguaje sintético no lo controla nada. Intente centrar sus ideas antes de lanzarse a escribir, por favor.

        • Javier, ojalá pudiera resumir mis ideas en eslóganes simples. Pero supongo que a usted y los lectores no le interesan leer eslóganes. Lo importante son los argumentos. Siempre tratando de cumplir con las restricciones a comentarios, en los 3 sobre el primer post celebré los métodos de investigación empírica pero recordé la importancia de la teoría y en particular la gran diferencia entre teoría micro y teoría macro. En los 3 comentarios a este segundo post he profundizado sobre la Macro Aplicada para destacar que por mucho que avancen los métodos, la teoría no ha podido superar sus deficiencias (aprovechó para agregarle que esta teoría sobrevive por las dificultades para desarrollar teorías alternativas, es decir, un ejemplo de la falacia del sunk cost).

          • Estimado Enrique. Reitero mi consejo de que ordene sus ideas, utilice un lenguaje preciso y no se aleje del tema objeto de la columna. En ésta, ya ha superado los tres comentarios.

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