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Construyendo una democracia participativa: La falta de “suficiencia estadística” en la principal encuesta social en Bolivia, por Ruben Aguilar

Ruben Aguilar

Economista

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La economía es una ciencia en la que interactúan decenas de variables (PIB, reservas internacionales, pago de sueldos y salarios al sector público, créditos otorgados por el sistema financiero, ventas de un supermercado, rendimientos de un cultivo agrícola, incidencia de la pobreza extrema, analfabetismo, etc), desde un enfoque cuantitativo todas estas variables han sido generadas por un Proceso Generador de Datos (PGD); entender la economía bajo estos preceptos, en mi percepción, asiente con la óptica que señala Richar Thaler en su texto “Portarse Mal; 2017; Pg29) de que los economistas  tienen el monopolio al momento de dar consejos de políticas públicas.

El PGD caracterizado por Peter Phillips (1996) como el espacio de probabilidades “Λ” es entendido como la conjunción de un espacio muestral “Ω”, un “F” vinculado a un álgebra de Boole y “P” una medida de probabilidades, de tal forma que se lo formaliza como: Λ=‹Ω,F,P› ; los economistas miran de esta forma a una variable, como las descritas en el párrafo anterior  y, entienden el core, el subyacente, el núcleo, los fundamentos que generaron esa variable; para estudiosos de otras áreas del conocimiento simplemente son variables que en el día a día pueden estar en la prensa o son tan interesantes que opinar sobre ellas es una tarea incluso divertida.

Volvamos a entender el PGD representado por el espacio de probabilidades Λ=‹Ω,F,P›; en el aparece el espacio muestral “Ω” el cual pone una restricción, que en lenguaje sencillo significa que jamás podremos saber con certeza el verdadero valor de los parámetros que generaron el PGD, a lo sumo podremos aproximarlo mediante un conjunto de estimadores .

Un segundo elemento que forma parte del Λ=‹Ω,F,P›, es “F” vinculado a un álgebra de Boole, nuevamente en lenguaje sencillo, nos dice que el PGD es totalmente medible tienen una cota superior e inferior, está limitado y tiene un principio y un fin y, para entender este tópico, la “muestra” entendida que representa “n” valores de “m” realizaciones que generaron el PGD es “suficiente”.

En la práctica ¿qué es “n” y qué es “m”? Aquí “n” es la muestra que hasta en una encuesta de venta de un producto se realiza; “n” también son las respuestas en boca de urna previo al finalizar un sufragio; “n” también es el número de hogares entrevistados en Bolivia por la Encuesta de Hogares impulsada por el Instituto Nacional de Estadística (INE). En los tres ejemplos nadie sabe cuánto es “m”; en definitiva “m” son las realizaciones que generaron el PGD y se necesita un “n” estadísticamente suficiente para representar “m”; en lenguaje sencillo la muestra “n” debe ser “suficiente” para que los científicos sociales puedan estimar el PGD con el uso de “X”, variables que forman parte de una “matriz de diseño”.

Veamos con más detalle lo señalado, el espacio de probabilidades Λ=‹Ω,F,P›,para ser aproximado necesita un conjunto de estimadores ,los cuales pertenecen al espacio paramétrico ; estos parámetros al ser estimados con la información proveniente de los posibles valores que tome X, vale decir debería garantizarnos que no es necesario acudir a elementos ajenos a X, de tal forma que la función de densidad  cumpla el principio estadístico de “suficiencia”.

Ramu Ramanatham (1993; Pg.167), para explicar la propiedad de suficiencia, da cuenta que pensemos en como un estadístico muestral (esta definición no se limita a parámetro exclusivamente), asimismo pensemos en θ* como otro estadístico muestral (de otra muestra), donde obviamente. A continuación definamos la función de densidad la cual nos permitirá alcanzar el PGD, ahora si la densidad condicional de θ* dado es independiente de θ para todos los valores de θ* decimos que es un estadístico suficiente.

¿Por qué es importante la suficiencia en la práctica y más específicamente en Bolivia?, porque si el operativo de campo, el diseño muestral y la presentación de la información permiten obtener estadísticas suficientes, los usuarios de la información no tendrán la necesidad de acudir a otros operativos, usar parámetros prestados, realizar supuestos heroicos. Más específicamente si el INE brindaría a todos los usuarios de la información estadísticas suficientes, la asignación de recursos del Tesoro General de la Nación repercutiría favorablemente en los investigadores, gobiernos municipales, gobernaciones, etc., porque aliviaría de gastos adicionales a estos y, liberaría esos presupuestos a otras actividades (en economía esto se conoce como crowding in).

¿Son las estadísticas del INE suficientes? En el documento Nota Técnica “ACTUALIZACIÓN DE LA CANASTA BÁSICA DE ALIMENTOS Y DE LAS LÍNEAS DE POBREZA” publicada por el INE en el primer semestre de 2020, se observa que esta institución daba un importante paso en su independencia en la generación de estadísticas; además,  ponía por primera vez a disposición de los usuarios de la información, un cálculo de las líneas de pobreza (urbano y rural) basada exclusivamente en un operativo estadístico, la Encuesta de Presupuestos Familiares (EPF) 2015-2016 y superaba la forma sesgada de calcular las líneas de pobreza considerando una canasta de alimentos de hace tres décadas atrás (EPF 1990-1991) y sobre todo, dejaba de utilizar otro operativo ajeno a la EPF “La Encuesta de Evaluación de Impacto del Fondo de Inversión Social de 1997”.

Lo señalado implicaba que a partir de 2020 para entender el PGD que subyace a la variable Pobreza en Bolivia, era suficiente acudir a solo un “n” basado en la EPF 2015-2016.

Esta excelente noticia para las estadísticas sociales, única en lo que va el siglo XXI en los operativos estadísticos encarados desde el nivel central del Estado, fue totalmente vulnerada por la última Encuesta de Hogares (2020) llevada a cabo a finales de 2020 y publicada oportunamente en 2021.

Es de conocimiento de todos que 2020 fue un año afectado fuertemente por la pandemia y sus repercusiones en la actividad económica, incluso las autoridades económicas del país dan cuenta que la economía sufrió un fuerte retroceso; empero, el INE en el operativo de la EH 2020 reporta resultados totalmente incoherentes al entorno señalado por las autoridades.

La EH 2020 además de los múltiples usos acorde a las temáticas inmersas en la boleta, permite hacer un seguimiento a los ingresos de los hogares; única variable que comparada con las líneas de pobreza y pobreza extrema permitirán señalar el numero de personas que se encuentran por encima o por debajo de los umbrales de pobreza y pobreza extrema.

El INE para el año 2020 da cuenta que el ingreso total se incrementó y cuando se presta atención al ingreso por actividades el INE señala que las actividades de “Actividades artísticas, entretenimiento y recreativas”, fueron las más favorecidas por el entorno. Todos saben que la pandemia trajo un efecto adverso sobre el empleo, la actividad y los ingresos de la economía.

Fuente: INE, Elaboración propia

Esta violación a un principio de coherencia con la realidad empieza a obligar a los usuarios de la información, académicos, etc., a acudir a supuestos, encuestas piloto y otros para subsanar de alguna forma el sesgo que presentan las estadísticas oficiales; dicho de otra forma, las estadísticas de ingresos provenientes de la EH 2020 no son suficientes; por ejemplo para entender la pobreza, su incidencia, debemos empezar a acudir a elementos ajenos a la muestra para realizar las estimaciones e intentar conocer el PGD.

Esta anomalía no es menor, porque implica recursos públicos, en realidad de todos y todas las bolivianas que aportan al erario con sus impuestos. Pueden sobrar las explicaciones: i) el operativo por la culpa de tal o cual no fue llevado con éxito; ii) el diseño de la boleta elaborada por tal o cual no contemplaba el efecto de la pandemia en varias variables; iii) el trabajo de campo de 2020 a diferencia de 2019 fue presencial y virtual; iv) a causa de un presupuesto acotado, no gestionado oportunamente por tal o cual no permitió un trabajo de campo compatible con el 2019, etc. Abundan los argumentos, los resultados oficiales, están sesgados, son incoherentes con la realidad económica, no son parsimoniosos y sobre todo no son suficientes; quienes tienen la delicada labor de estudiar y tomar decisiones con base a estos resultados estarán obligados a asignar recursos adicionales (al margen de los impuestos pagados) para contar con información coherentes (crowding out).

Habría sido muy acertado, como lo fue en 2020, que el INE en 2021 pueda congregar a diferentes actores de la sociedad civil (banca, ONG, académicos, institutos de investigación, think tanks, delegaciones diplomáticas, etc) para dialogar, previa a la publicación, esos resultados. A veces la justicia sin discusión puede ser una idea opresiva (Amartya Sen; La idea de la justicia, 2009; Pg.367).

*La opinión expresada en este artículo es responsabilidad exclusiva del autor y no representa necesariamente la posición oficial de Publico.bo


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Ruben Aguilar

Economista

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