¿Hacia dónde va la investigación en macroeconomía?

 admin 12-07-2024 

Por Galo Nuño

Tras una reciente charla de Tom Sargent sobre el pasado de la macroeconomía (a raíz de este reciente trabajo suyo), se me ocurrió la idea de hacer una entrada reflexionando sobre hacia donde se dirige la investigación en macro. Quiero pensar que esta entrada será útil para estudiantes (especialmente doctorando, pero también de grado), profesores al comienzo de sus carreras, y para todo aquel que tenga interés en entender cuál es la frontera de la investigación en economía.

La macro antes de la gran crisis financiera

Antes de discutir cómo es la macro hoy, creo que merece la pena repasar como era la macro hace 20 años, para entender los cambios que se han producido desde entonces. Aunque sé que me estoy dejando cosas en el tintero, creo que es justo afirmar que la macro hace dos décadas estaba dominada por los modelos DSGE y los VAR.

Los modelos DSGE (las siglas significan dynamic stochastic general equilibrium) constituyen la herramienta básica de la macroeconomía teórica. Esencialmente son “economías en miniatura” pobladas por familias que trabajan y consumen, empresas que producen, y un sector público que gasta y recauda impuestos, junto a un banco central que intenta garantizar la estabilidad de precios. Lo que distingue a los modelos DSGE de un juego como el Simcity es que los distintos agentes que pueblan estas economías virtuales toman sus decisiones de forma dinámica, intentando maximizar sus diferentes objetivos (utilidad para las familias, beneficios para las empresas) formando expectativas sobre el futuro de forma “racional” (sin cometer errores sistemáticos). Lo que separa a la macro de la microeconomía o la organización industrial es que estos modelos son de equilibrio general, es decir, los precios que los agentes observan son, a su vez, resultado de las decisiones de los propios agentes (los mercados “se vacían”). Estos modelos se resuelven en un ordenador. Una vez resueltos pueden emplearse para realizar proyecciones macroeconómicas, o para realizar experimentos contrafactuales del tipo “que pasaría si el banco central sube los tipos de interés el mes que viene o si el gobierno baja este o aquel impuesto”.

Los VAR (vectores autoregresivos) son una herramienta empírica para el estudio conjunto de series temporales. Aunque su utilidad es variada (por ejemplo, en previsiones macroeconómicas), una de sus aplicaciones más importantes es, combinados con una “estrategia de identificación”, calcular “respuestas al impulso”, es decir, entender como un shock o sorpresa macroeconómica (por ejemplo, un anuncio fiscal inesperado) afecta a las diversas variables económicas a lo largo del tiempo. Las estrategias de identificación intentan inferir cuales son los auténticos shocks estructurales.

Aunque estas dos herramientas son independientes, hace dos décadas algunos de los trabajos más exitosos en economía (como este sobre política monetaria) consistían en presentar respuestas al impulso a través de un VAR con una cierta estrategia de identificación, y construir luego un modelo DSGE que generaba respuestas parecidas, lo que apoyaba el realismo empírico del mismo) al menos en esa dimensión). Luego ese modelo DSGE podía emplearse para analizar escenarios alternativos mediante experimentos computacionales.

Las críticas a la agenda DSGE-VAR

Durante la crisis financiera de hace ya década y media, la crítica al estado de la macroeconomía como disciplina científica se convirtió en un tema habitual en blogs y artículos de opinión (aquí hay un ejemplo de Paul Krugman en el NY Times, y otro del semanario The Economist). Aunque las críticas variaban de un autor a otro, creo que un resumen relativamente imparcial se centraría en las limitaciones asociadas con los modelos DSGE y los VAR.

En el caso de los DSGE, las críticas se centraban en tres aspectos. Primero, la mayoría de los modelos (especialmente aquellos empleados por los bancos centrales), ignoraban el papel de los bancos y otros intermediarios financieros en la economía. En esos modelos no podía haber crisis financieras porque no había ni siquiera bancos (los hogares invertían directamente en el capital de las empresas o en deuda pública). Segundo, la mayoría de estos modelos se resolvían mediante métodos lineales, por lo que no permitían analizar fenómenos no lineales como la decisión de un país de no pagar su deuda o un pánico bancario. Tercero, estos modelos solían considerar “agentes representativos”, lo que significa que ignoraban la heterogeneidad existente entre familias y empresas, limitándose a modelar el comportamiento de un agente medio. Ese supuesto exige asumir que, o bien todos los agentes son iguales, o tienen acceso a “mercados completos” que les permiten asegurarse frente a cualquier riesgo idiosincrático. Respecto a la crítica de los modelos VAR, el principal talón de Aquiles eran las estrategias de identificación de shocks, sobre las que siempre existía la duda de que fueran realmente adecuadas.

La macro hoy

Las críticas anteriores reflejaban auténticas limitaciones de la investigación economía, aunque desafortunadamente muchas de las propuestas de los críticos eran volver a un estado pre-científico de la economía basado en escuelas de pensamiento preestablecidas alejadas de un intento serio de entender los datos. Afortunadamente, en el mismo momento en que esas críticas se producían, los economistas estaban ya en sus pizarras abordando como resolverlas. Así, hoy en día la frontera en economía gira alrededor de modelos agentes heterogéneos y datos granulares analizados con proyecciones locales (local projections), que describo a continuación.

Los modelos de agentes heterogéneos son la extensión natural de los DSGE, en los que hogares, empresas o bancos son heterogéneos. Dicha heterogeneidad puede ser ex-ante (con características estructuralmente diferentes entre ellos: hay gente más paciente o impaciente) o ex-post (lo que varía es “la suerte”, es decir, las realizaciones de su riesgo idiosincrásico). Estos modelos abandonan el supuesto de mercados completos, modelando en detalle el conjunto de activos disponibles, así como las posibles fricciones financieras a las que se enfrentan los agentes. Como resultado estos modelos permiten analizar la dinámica de la distribución del ingreso y la riqueza (para hogares) o de tamaño y productividad (para empresas). Las herramientas computacionales necesarias para resolverlos son naturalmente más complicadas que en el caso de un agente representativo, ya que, al menos al nivel individual, las no-linealidades juegan un papel fundamental. La heterogeneidad también puede venir a nivel sectorial, como sucede en modelos de redes de producción o de comercio.

Pero si ahora disponemos de laboratorios que permiten estudiar de manera individual a los diversos agentes o sectores, la revolución en el uso de datos granulares es lo que ha permitido disciplinar estos modelos de manera rigurosa. En la última década, los investigadores hemos podido acceder a nuevas fuentes de información detallada, que van desde la información tributaria a los registros de crédito de los bancos centrales. Esto es consecuencia tanto de la revolución del big data, que implica que cada vez más existen estas fuentes de información digital y los recursos computacionales para manejarlas, como de la voluntad de las administraciones públicas en permitir su uso para la investigación (como en el caso del laboratorio de datos BELab del Banco de España). Estos datos permiten disciplinar los modelos de agentes heterogéneos a nivel micro. Pero no solo eso, combinados con la tecnología de local projections (de las que el español Óscar Jordá fue el pionero), permiten analizar la respuesta ante shocks macroeconómicos, no solo de las series macro, sino a nivel individual.

¿Y de donde salen estos shocks si no empleamos VAR? Una nueva “industria” académica intenta aislar shocks mediante las respuestas de datos financieros de alta frecuencia, o el uso de herramientas de machine learning sobre datos “no estructurados”, como discursos o imágenes.

De manera análoga a lo que discutía más arriba, un trabajo de investigación exitoso en la actualidad emplea datos granulares para entender la respuesta micro a un shock económico, y luego construye un modelo de agentes heterogéneos que replica ambos tipos de respuestas, para terminar, realizando experimentos computaciones sobre ese modelo. El juego es parecido al de hace dos décadas, pero la complejidad técnica es mucho mayor.

Este aumento de la complejidad explica porque cada vez más la economía es un juego de especialización. Actualmente los macroeconomistas se especializan más y más en el análisis de datos, o la resolución de modelos, incrementando el número de coautores en cada paper. La época del experto económico que sabía de todo ha quedado atrás: la macro es ya una ciencia madura basada en el trabajo de equipos.

¿Y el futuro?

Como decía el Yogi Berra, hacer previsiones es muy difícil, sobre todo del futuro. No obstante, me la voy a jugar, avisando al lector de que no soy imparcial, ya que tengo un caballo en esta carrera, es decir, mi propia agenda de investigación. Dicho esto, mi convencimiento es que la agenda teórico-empírica que comenzó en los 70-80s del siglo pasado, basada en la micro-fundamentación de la macroeconomía, es imparable. Cada vez vamos a ver modelos más complejos del comportamiento individual, alimentados con datos cada vez más detallados. En unos pocos años podremos disponer de datos de localización (de nuestros dispositivos digitales) o de patrones de gasto (de nuestros bancos) para mejorar aún más el comportamiento de estos modelos, que serán más detallados, y por tanto más complejos. Su resolución requerirá el uso de herramientas como las redes neuronales para poder hacer frente a la maldición de la dimensionalidad en modelos no-lineales. Será un futuro apasionante, en el que la macroeconomía podrá seguir contribuyendo a una mejor comprensión de la realidad, con el objetivo de mejorar la vida de todas las personas.

Macroeconomía 12

 TUESDAY, JUNE 18, 2024

Macro 12e

 

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Macroeconómica

Duodécima edición | ©2025N. Gregory Mankiw

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¿Qué mató a la macroeconomía?

Nov 16, 2021 ROBERT SKIDELSKY, PS

LONDRES – El problema con la facilitación cuantitativa (FC), señaló medio en broma en 2014 el entonces Presidente de la Reserva Federal Ben Bernanke acerca del programa de compra de bonos emprendido por la Fed, es que “funciona en la práctica, pero no funciona en la teoría”. Se podría decir lo mismo sobre la política macroeconómica en general, en el sentido de que no hay ninguna teoría sólida que la respalde. Los gobiernos “estimulan” por rutina la economía para “luchar” contra el desempleo, pero con una teoría que niega que exista un desempleo contra el cual luchar.

Aparte de los refinamientos matemáticos, la economía ha vuelto a lo que era hace un siglo: el estudio de la asignación de recursos determinados, más la teoría cuantitativa del dinero. La macroeconomía –la teoría de la producción como un todo, inventada por John Maynard Keynes- prácticamente ha desaparecido.

Por ejemplo, ¿qué causa el desempleo? La respuesta estándar es la “rigidez descendente de los precios”. Un peluquero que cobra $14 la hora, pero que puede trabajar de forma rentable solo a $13 la hora, escoge no hacerlo. Esa opción es, entonces, voluntaria, lo que refleja una preferencia por el ocio, o una decisión de no ser peluquero. Lo mismo es cierto para todos los trabajadores de una economía. Visto así, lo que denomina desempleo es una opción por no trabajar.

El supuesto clave es que cada uno optimiza, es decir, escoge la mejor opción disponible para sí. El trabajo está siempre disponible a algún precio. En consecuencia, el desempleo es óptimo para los desempleados. Si se acepta el supuesto, la lógica es indestructible.

Así, si el gobierno amplía la oferta de dinero en un intento de aumentar el empleo, solo logrará una mayor inflación, porque la expansión monetaria no hace nada por aumentar la oferta de personas que deseen trabajar. En consecuencia, la política monetaria debería apuntar únicamente al objetivo de estabilizar los precios, lo que se hace mejor confiando en un banco central libres de tentaciones políticas.

Los más capaces economistas se han estremecido ante la lógica de sus propios supuestos. Así, en su reciente manual Macroeconomics, Daron Acemoglu del MIT, David Laibson de la Universidad de Harvard y John List de la Universidad de Chicago identifican tres categorías de empleo “no voluntario”: friccional, estructural y cíclico. El desempleo friccional ocurre porque buscar un trabajo toma su tiempo. El desempleo estructural surge porque las rigideces salariales impiden que la cantidad de mano de obra coincida con la cantidad que se ofrece. El desempleo cíclico –o de corto plazo- sucede debido a “shocks tecnológicos, cambio de sentimientos, y factores monetarios/financieros”, y “es amplificado por la rigidez salarial descendente y los multiplicadores”.

El multiplicador, una clara fórmula para calcular el efecto amplificado de cualquier cambio ascendente o descendente en el gasto, es la única parte de la maquinaria macroeconómica que ha sobrevivido a la muerte de las políticas keynesianas de gestión de la demanda. Incluso esta herramienta había caído en desuso –se suponía que los multiplicadores equivalían a cero- antes de que la crisis financiera y económica de 2008 la reviviera.

La teoría económica moderna sostiene que los obstáculos a un pleno empleo no son inherentes sino contingentes. Por ende, se pueden ir reduciendo con reformas al mercado laboral diseñadas para “flexibilizar” salarios rígidos, y por una mejor regulación de los bancos. En una desaceleración cíclica –un estado de desequilibrio- la mayoría de los economistas aceptan de mala gana que una política expansionista puede aumentar la demanda de corto plazo de mano de obra incluso a la tasa salarial prevalente. Esa fue la contribución de Keynes. Como el premio Nobel de economía Robert Lucas observara en 2009, “Supongo que todos somos keynesianos en las trincheras”.

Como sugiere Lucas, hoy en día la política macroeconómica está reservada para las crisis. Pero, puesto que no existe un modelo de crisis –que por definición son inesperadas- las políticas de estímulo no precisan de teorías.

Tales políticas pueden ser monetarias o fiscales. Los bancos centrales pueden aumentar la oferta de dinero a las empresas privadas con el fin de alentarlas a contratar más trabajadores, o los gobiernos pueden entrar en déficits presupuestarios. El “keynesianismo monetarista” (en la forma de la FC) fue la principal respuesta a la Gran Recesión de 2008-09. Esto es lo que Bernanke dijo que funcionó en la práctica, pero no en la teoría. De hecho, tampoco funcionó en la práctica.

Los campeones de la FC argumentan que las cosas habrían sido peores sin ella, lo cual es imposible de probar o refutar. Persiste el hecho de que la recuperación de la crisis financiera de 2008-09 estaba lejos de completarse cuando ocurrió en 2020 la nueva crisis del COVID-19, puesto que una gran cantidad de dinero de la FC fue acumulada, no gastada.

La pandemia de COVID-19 hizo que los gobiernos volvieran al “keynesianismo fiscal”, porque no había manera de que la simple ampliación de la cantidad de dinero llevara a la reapertura de las empresas que por ley no podían hacerlo. En el gran confinamiento, el keynesianismo fiscal equivalió a emitir pagos del Tesoro a gente impedida de trabajar.

Pero ahora que se ha reabierto la economía, han desaparecido las razones prácticas para la expansión monetaria y fiscal. Los comentaristas financieros generales creen que la economía volverá a ser como antes. Después de todo, las economías caen en trincheras no más a menudo que una persona lo haría. Así que el momento ha llegado para ajustar las políticas monetaria y fiscal, porque continuar la expansión de una o ambas solo conduciría a un “alza inflacionaria”. Podemos respirar aliviados: el trauma ya pasó y se reanudará la vida normal sin desempleo.

La relación entre teoría y práctica no es como la veía Bernanke. La política monetaria funciona en la teoría, pero no en la práctica; la política fiscal funciona en la práctica, pero no en la teoría. El keynesianismo fiscal sigue siendo una política en busca de una teoría. Acemoglu, Laibson y List ofrecen una pieza de la teoría faltante cuando observan que las crisis son “difíciles de predecir”. Keynes les habría respondido que son imposibles de predecir, razón por la cual rechazaba la opinión estándar de que las economías son cíclicamente estables en ausencia de crisis (algo tan inútil como decir que las hojas no se mueven sin viento).

Los modelos de oferta y demanda que se enseñan a los estudiantes de primer año puede iluminar la ruta de equilibro de la industria de la peluquería, pero no la economía como un todo. La macroeconomía es hija de la incertidumbre. A menos que los economistas acepten la existencia de una incertidumbre ineludible, no podrá haber una teoría macroeconómica, sino solo respuestas prudentes a las emergencias.

Traducido del inglés por David Meléndez Tormen

Robert Skidelsky, a member of the British House of Lords, is Professor Emeritus of Political Economy at Warwick University. The author of a three-volume biography of John Maynard Keynes, he began his political career in the Labour party, became the Conservative Party’s spokesman for Treasury affairs in the House of Lords, and was eventually forced out of the Conservative Party for his opposition to NATO’s intervention in Kosovo in 1999

El Impacto Macroeconómico del Coronavirus

Por José E. Boscá; Rafael Doménech y Javier Ferri

Hace sólo dos semanas que empezaron a tomarse las primeras medidas en España para hacer frente al COVID-19, lo que dificulta la previsión de sus efectos económicos con un mínimo nivel de certidumbre y precisión. La duración del periodo de confinamiento; la intensidad con la que el virus afectará a la población y a la economía; la gradualidad en el levantamiento de las restricciones a la movilidad de las personas, o en la apertura de empresas; la probabilidad de un rebrote en el otoño e invierno próximo, que pueda originar una segunda ola de contagios; el tiempo hasta que pueda aparecer una vacuna; la efectividad de las políticas adoptadas para luchar contra esta crisis sanitaria y económica; y las nuevas medidas que puedan aprobarse próximamente, tanto en España como en el marco de las instituciones europeas, son todos ellos factores que entrañan una incertidumbre muy elevada como para realizar cualquier ejercicio de previsión. A esto hay que añadir que, para una pequeña economía abierta como España, no sólo afectan esos elementos de incertidumbre en su dimensión doméstica, sino también los asociados a la recuperación de nuestros socios comerciales y las restricciones para viajar de las decenas de millones de turistas extranjeros que anualmente visitan nuestro país.

En esta entrada nos centramos en realizar una primera aproximación al impacto macroeconómico en España causado por la epidemia COVID-19. Desde Nada es Gratis, durante las dos últimas semanas se ha estado haciendo un seguimiento de esta crisis sanitaria, siempre desde una perspectiva económica aunque desde distintos enfoques. En lugar de ofrecer previsiones de crecimiento, nuestro enfoque consiste en realizar simulaciones condicionadas a un conjunto de supuestos, sobre los que seremos muy transparentes. Estas simulaciones se obtienen a partir de la última versión del modelo de equilibrio general dinámico y estocástico EREMS (véase Boscá et al, 2018), que es un modelo elaborado con financiación y cooperación público-privada de la Fundación Rafael del Pino, el BBVA Research, los Ministerios de Economía y de Hacienda y la Universidad de Valencia. El enfoque es similar al utilizado en otras investigaciones recientes que han empezado a evaluar los efectos de esta crisis (por ejemplo, Eichenbaum, Rebelo y Trabandtz, 2020, o Faria e Castro, 2020). Su funcionamiento está determinado por un conjunto de ecuaciones, variables y parámetros que describen cómo se comporta a nivel agregado la economía española. La mayor parte de las variables son endógenas en el modelo. Cuando la economía recibe perturbaciones, como las originadas por el coronavirus, la respuesta de estas variables endógenas ofrece una imagen de la dinámica de los principales agregados macroeconómicos que suceden a estas perturbaciones.

Como veremos a continuación, los supuestos en los que se basan nuestras simulaciones del impacto de la crisis están basadas en el principio de prudencia, por lo que pueden considerarse relativamente optimistas. En cualquier caso, como elemento de comparación, también se ofrecen, al final de la entrada, los resultados de otros supuestos menos optimistas, pero relativamente verosímiles. Sólo a medida que se empiecen a conocer en las próximas semanas y meses datos en tiempo real sobre la evolución del empleo y de la actividad se estará en condiciones de evaluar en qué medida esa información disponible permite discriminar unos escenarios frente a otros.

Supuestos de las simulaciones

Dos de los supuestos principales tienen que ver con:

a) la duración del periodo de confinamiento, periodo en el que suponemos que los shocks negativos se muestran en su plenitud; y

b) la rapidez con la que desaparecen esos shocks negativos cuando se levante el confinamiento.

El final del periodo de confinamiento los establecemos en el 11 de abril de 2020, de acuerdo con la reciente decisión del Gobierno sobre la prolongación del estado de alarma. En base a nuestras propias simulaciones con una función logística que ajusta el número de contagiados registrados, y a supuestos razonables (pero también algo optimistas) sobre la efectividad de las medidas de confinamiento que incluimos en un modelo SEIR, el pico de contagios se produciría en la primera semana de Abril (final de la zona amarilla en el Gráfico 1) y el pico de hospitalizaciones en la segunda semana de Abril (marca en las barras del Gráfico 2). Aunque tanto nuestras simulaciones con la función logística (de 20 de marzo), como las del modelo SEIR (que es un modelo epidemiológico, que ajusta funciones matemáticas para la evolución del número de personas susceptibles, expuestas, infectadas y recuperadas) son muy sensibles a los supuestos epidemiológicos y poblacionales empleados, estimaciones más recientes de otros investigadores siguen fijando el pico de contagios en fechas muy parecidas a las nuestras, por lo que, asumimos como creíble la fecha del 11 de abril para el final de la cuarentena social.

Gráfico 1. Extrapolación con una función logística del número de contagiados registrados

(Simulación realizada el 20/03/2020)

Gráfico 2. Simulación con un modelo SEIR del número de infectados y hospitalizados.

(La marca en el día 42 corresponde con el 11 de abril)

En cuanto a la duración de las perturbaciones negativas como consecuencia del estado de alerta, una vez establecida la fecha para el final del confinamiento, nuestro supuesto de partida (también optimista) es que sus efectos van desapareciendo de forma gradual y lineal a lo largo del segundo trimestre. Es decir, el tercer trimestre empezaría sin ninguna perturbación negativa actuando sobre la economía, aunque obviamente con los efectos arrastrados por la respuesta a los shocks hasta ese momento, con la excepción de la que afecta a la morosidad en el sector bancario, que suponemos que se prolongaría hasta finales de 2021.

Durante las cuatro semanas de cuarentena modelizamos los efectos del coronavirus a través de cinco tipos de perturbaciones:

a) las que afectan a la utilización de los factores productivos (en el modelo mediante un shock a la productividad total de los factores, PTF);

b) las que afectan a la confianza y se plasman en una contracción de la demanda latente de consumo (shock a las preferencias por el consumo);

c) las que afectan a la confianza y se plasman en una contracción de la demanda latente de compra de vivienda (shock a las preferencias por las casas);

d) las que afectan a las exportaciones (shock a la renta del resto del mundo), y

e) las que afectan a los impagos en el sector bancario (shock a la morosidad bancaria).

Para calibrar el shock a la productividad total de los factores se ha tomado como referencia la caída en la demanda total de energía eléctrica, comparando los días antes del inicio del confinamiento con los días posteriores. En el Gráfico 3 se muestra esta comparación. La demanda de energía eléctrica a lo largo del día se ha reducido un 13.9%. Este va a ser el dato que vamos a utilizar para calibrar el shock a la utilización de los factores. Pensamos que se trata de un límite inferior en la caída de la producción real. De hecho, la demanda de energía tiene un suelo que se produce sobre las 5 de la madrugada. Con toda seguridad este suelo tiene un componente importante que es independiente de la actividad económica (por ejemplo, alumbrados de calles, electrodomésticos conectados, anuncios luminosos, etc). Si restamos el suelo observado el 20 de marzo de ambas series (antes y después del inicio del confinamiento), la caída observada en la energía eléctrica sería del 45%. Podríamos promediar ambas tasas, y obtener una caída media del 29%, más cercana a lo observado en China durante el periodo de confinamiento. Por lo tanto, nuestra cifra del 13.9% para calibrar el shock a la PTF puede considerarse optimista.

Gráfico 3. Evolución de la demanda diaria de electricidad por hora del día, antes y después del confinamiento.

Promedio de los viernes 28 de febrero y 6 de marzo frente al viernes 20 de marzo (MW)

Para calibrar el shock a las preferencias por el consumo se ha utilizado la desagregación del gasto total de los hogares que hace el INE. En particular, suponemos que existen cinco categorías de gasto fuertemente afectadas por el confinamiento de los hogares: vestido y calzado; muebles y artículos del hogar; transporte; ocio y cultura; y restaurantes y hoteles. Nuestro supuesto (de nuevo optimista) es que la demanda latente de estos bienes se ha reducido al 50%. Teniendo en cuenta la proporción que esos bienes representan sobre el presupuesto medio de los hogares, obtenemos una caída de la demanda de consumo del 18,8%.

La calibración del shock a las preferencias por la adquisición de vivienda se basa de nuevo en el supuesto de la reducción de la misma a la mitad.

En cuanto al sector exterior, suponemos que los países a los que exportamos van a sufrir consecuencias en su PIB ligeramente inferiores a las que el modelo reproduce para España, lo que consideramos de nuevo un supuesto optimista y nos proporciona un tamaño del shock a la renta del resto del mundo.

Por último, basándonos en el efecto conjunto de los anteriores cuatro shocks sobre el PIB y la tasa de desempleo, se estima que la tasa de morosidad podría aumentar en cuatro puntos porcentuales. Para llegar a esta cifra se estima que la relación entre el aumento del desempleo en puntos porcentuales y la disminución del componente cíclico del PIB es de 1 a 1 aproximadamente, y que por cada punto de aumento del desempleo la mora aumenta en 0.75 puntos. En el modelo, el aumento de la tasa de morosidad frena la acumulación de capital bancario disponible para crédito y se supone que este incremento se produce a partir del segundo trimestre y se mantiene hasta el último del año 2021.

Como se ha indicado, la mayor parte de las perturbaciones afectan con toda su intensidad durante la fase de confinamiento, y luego van desapareciendo linealmente hasta el final del segundo trimestre. Necesitamos convertir los tamaños de estas perturbaciones a un modelo con frecuencia trimestral. Es decir, si z es la perturbación y d representa la duración del periodo de confinamiento, teniendo en cuenta que las medidas empezaron a hacerse efectivas a partir del 15 de marzo, el tamaño de la perturbación que afecta al primer trimestre será 15/90*z, mientras que el tamaño del shock que afecta al segundo trimestre vendrá determinado por (d-15)*z/90+(90+15-d)/90*z/2.

El Gráfico 4 recoge la contribución del efecto de la epidemia en el PIB, separando la contribución de cada shock. Para interpretar correctamente este gráfico hay que tener en cuenta dos hechos. Primero, el gráfico representa la desviación del PIB de cada trimestre con respecto al PIB que habría sucedido en ausencia de la crisis actual. Para anualizar estas desviaciones habría que dividir las desviaciones correspondientes por cuatro. Segundo, estas simulaciones suponen un escenario en ausencia de medidas de políticas económicas para paliar la crisis, lo que significa también que la regla de consolidación fiscal con la que España estaba comprometida sigue actuando.

Gráfico 4. Efecto sobre el PIB de la epidemia de COVID-19

Desviación porcentual respecto al PIB del trimestre en ausencia de shocks

Puede apreciarse que los shocks a las preferencias de consumo y vivienda tienen un impacto moderado. El de consumo detrae alrededor de medio punto de PIB trimestral en 2T, mientras que el de la construcción produce su mayor efecto en el primer trimestre. El efecto sobre la renta del resto del mundo se deja notar de modo importante en nuestro PIB, con una caída de más de 3 puntos en el 2T. El shock derivado de la traslación de problemas de liquidez en solvencia, en ausencia de medidas paliativas, genera una elevada persistencia en la caída del PIB, llegando a detraer casi 2 puntos de PIB del 4T. El parón de la producción por el lado de la oferta es el que tiene efectos más significativos sobre la producción, detrayendo casi 9 puntos en 2T.

En conjunto, nuestra simulación a partir de supuestos sesgados hacia lo razonablemente optimista, muestran una reducción del PIB en 1T de 4,7 puntos y de 13,5 puntos en el 2T. La reducción del PIB en los dos últimos trimestres es de casi un 2 por cien. En términos anuales la caída en la producción sería equivalente a 5,7 puntos sobre el escenario en el que no hubiéramos sufrido la pandemia. Teniendo en cuenta que las previsiones de crecimiento del PIB para 2020 anteriores a la crisis se situaban sobre el 1,6%, la irrupción del coronavirus supondría una caída observada del PIB durante 2020 del 4,1% condicionada a los supuestos realizados en nuestras simulaciones.

El Gráfico 5 muestra el impacto de la epidemia (una vez incluido el conjunto de shocks) sobre distintos agregados macroeconómicos, en ausencia de cualquier medida de política económica. Se observa una contracción muy acusada del consumo y de la inversión, mientras que el sector exterior tendría una contribución ligeramente positiva al reducirse más las importaciones que las exportaciones. Cabe destacar que, bajo el supuesto de que la regla fiscal sigue activa, los ingresos públicos tendrían que aumentar, en línea con la caída del PIB, para mitigar el aumento en la ratio deuda pública/PIB.

Gráfico 5. Efecto sobre los componentes del PIB de la epidemia de COVID-19

Desviación porcentual respecto a cada componente en ausencia de shocks

Para hacernos una idea de la sensibilidad de estos resultados a los supuestos realizados, en el Gráfico 6 se recoge, junto a nuestro escenario base, las simulaciones de los efectos de la epidemia correspondientes a distintos escenarios alternativos:

1) Escenario de pérdida adicional de confianza. Se trata de un escenario ligeramente más pesimista en el que el shock de oferta (shock a la PTF) se comporta de forma idéntica a nuestro escenario de referencia, pero el shock de confianza que afecta a las preferencias por el gasto en consumo privado y en vivienda se prolonga hasta finales del tercer trimestre, fecha en la que empieza a decrecer de forma lineal hasta final de año. También el shock sobre la renta del resto del mundo se prolonga. Este comportamiento podría venir provocado por las noticias negativas sobre la detención de los contagios o expectativas sobre un aumento en la probabilidad de una segunda oleada de contagios después del verano.

2) Escenario en el que el confinamiento dura una semana más, mientras que se mantiene el ritmo y los plazos para la recuperación.

3) Escenario en el que la bajada en utilización de los factores es más acusada, y se corresponde al caso intermedio estimado a partir de la reducción de demanda de energía. Por lo tanto, la PTF del modelo se reduce el 29% en lugar del 13,9% del escenario base, manteniéndose inalterados el resto de shocks.

En el escenario de pérdida de confianza, la caída simulada en el PIB durante 2020 sería del 7,1% frente al 4,1% de nuestro escenario de referencia. Una prórroga de una semana del estado de alarma reduciría el PIB anual en 0,5 puntos adicionales respecto a nuestro escenario base. Un mayor efecto del confinamiento sobre la pérdida de utilización de la capacidad productiva provocaría un desplome adicional del PIB anual de 3,8 puntos. Estos ejemplos ilustran bien las dificultades de realizar cualquier ejercicio de previsión con los niveles actuales de incertidumbre.

Hay que añadir un matiz importante: estas simulaciones se han realizado asumiendo que los agentes económicos conocen anticipadamente la duración del periodo de confinamiento, intensidad de la crisis y velocidad de la recuperación posterior. Si en lugar de ello, se introdujera incertidumbre al respecto, los efectos negativos de la crisis del COVID-19 sobre el gasto de hogares e inversión de las empresas sería seguramente mayores.

Mañana proporcionaremos resultados sobre la capacidad de las medidas anunciadas hasta el momento para paliar los resultados que hemos ofrecido en esta entrada.

Gráfico 6. Efecto el PIB de la epidemia COVID-19: Sensibilidad a distintos escenarios

Desviación porcentual trimestral respecto al escenario en ausencia de shocks

JAVIER FERRI

Javier Ferri es Profesor de la Universidad de Valencia e investigador asociado de Fedea. MSc in Economics por la University College London y Doctor en Economía por la Universidad de Valencia. Ha sido investigador invitado en la Adam Smith Business School de la University of Glasgow. Colabora como investigador con los Ministerios de Economía y Hacienda, la Fundación Rafael del Pino y el BBVA Research. Su interés de investigación actual se centra en la modelización macroeconómica para estudiar temas relacionados con la política fiscal, el mercado de trabajo y el sector financiero.

LA MACROECONOMÍA DEL CORONAVIRUS

El impacto del coronavirus es demencial y generalizado. Más allá de las consecuencias sociales y sanitarias, que deberían ser la prioridad absoluta de los gobiernos, las consecuencias económicas son potencialmente graves e imprevisibles. Esta columna intenta compilar y sintetizar los análisis y propuestas que han surgido en los últimos días elaboradas por distintos académicos. Hay un consenso muy amplio en que es imprescindible un estímulo fiscal contundente y decidido, que provea al sector sanitario de los recursos indispensables y que preserve al máximo los lazos productivos, garantizando los ingresos de los trabajadores y la solvencia de las empresas.

1.- ‘#FlattenTheCurve’

La prioridad absoluta ahora es no saturar la capacidad de nuestros sistemas sanitarios: de ello dependerán las ratios de mortalidad del virus. Hay que destinar todo el gasto público necesario para aumentar la capacidad del sistema sanitario (es decir, subir la barrita horizontal del gráfico), pero también el confinamiento y todas las medidas de distanciamiento social necesarias (aplanar la curva). La naturaleza de una emergencia de salud pública tiene múltiples características que requieren de una intervención masiva y coordinada del Estado. Por citar algunas: externalidades, bienes públicos, ‘mercado de limones’, economías de escala, etc., es decir, múltiples fallos de mercado y de coordinación que conllevan free-riding, falta de acción y mala asignación de recursos. Pero hay que reconocer que, a corto plazo, controlar la curva de infecciones implica empeorar la curva de la recesión económica. Ésta es la razón por la que los países se están resistiendo a tomar medidas cuanto antes. 

2.- ‘Shock’ de oferta vs. ‘shock’ de demanda

El impacto económico inicial del coronavirus tiene características de un shock de oferta (es decir, un problema con la producción). El lockdown en China, que es la mayor fábrica del mundo y el inicio de casi todas las cadenas de producción globales, implica que los suministros y su transporte han estado parados. Las medidas de distanciamiento social impiden a muchos trabajadores acudir a su trabajo, con lo cual la producción no tiene lugar, y los servicios no se proveen. Si esto fuera simplemente un stand by, como si nos fuéramos todos de repente de vacaciones, al volver la capacidad productiva seguiría intacta. Pero el riesgo es que este shock de oferta (que esperemos que, aunque es severo, sea corto y reversible) se puede traducir, en la ausencia de intervención pública, en un severo shock de demanda (es decir, un problema con el gasto) y en una amenaza para la estabilidad financiera (un problema de solvencia). 

El riesgo de colapso económico es real sin una intervención del sector público. Si las empresas no pueden facturar, tendrán problemas de liquidez para pagar a empleados, proveedores y acreedores. Los trabajadores que pierdan el empleo y los autónomos que no puedan facturar perderán ingresos, consumirán menos y no podrán hacer frente a sus pagos. Las empresas tendrán pérdidas e invertirán menos; algunas quizás tengan que cerrar. Si los impagos aumentan, la solvencia de familias y empresas se traslada al sector financiero. Si las grandes empresas y los intermediarios financieros empiezan a vender activos para mantenerse a flote, el valor de esos activos financieros caerá, y la solvencia de los bancos puede verse en entredicho. El descalabro de las bolsas estos días refleja la preocupación por un guión de acontecimientos como éste.

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Los economistas Luca Fornaro y Martin Wolf apuntan varias razones por las que el shock de oferta es sólo el inicio y ponen énfasis en la dimensión global del problema, la retroalimentación de círculo vicioso (doom loop) entre oferta y demanda, y la posibilidad de que emerja una trampa de estancamiento, en la que las expectativas pesimistas se conviertan en una profecía auto-cumplida. Los multiplicadores económicos son también inter-temporales: una menor inversión por una menor demanda en el día de hoy implica un deterioro de la productividad en el futuro, y esas malas expectativas de futuro amplifican el impacto económico en el presente. La política monetaria puede estimular hasta cierto punto, a partir del cual la trampa de liquidez requiere de una política fiscal agresiva para salir del embrollo. 

Los economistas Moritz Schularick y Sascha Steffen muestran su preocupación sobre la posibilidad de que esta crisis económica se convierta en una crisis financiera. Explican cómo la liquidez se evapora rápidamente en los mercados a través de las expectativas sobre la caída de beneficios, la rebaja de valor de los activos, las insolvencias y el aumento de la aversión al riesgo ante un escenario de incertidumbre radical. Estas pérdidas se trasladan a las hojas de balance de los bancos. Si las acciones de éstos caen, sus ratios de apalancamiento, relativas al valor de su capital, se disparan: esto los hace mucho más vulnerables al riesgo, generando problemas de inestabilidad financiera.

Los economistas Agnès Bénassy-Queré, Ramon Marimon, Jean Pisani-Ferry, Lucrezia Reichlin, Dirk Schoenmaker y Beatrice Weder di Mauro han elaborado una cronología aproximada de la crisis económica derivada del coronavirus, empezando por la disrupción de las cadenas de producción en China cuando apenas había infectados en Europa, y acabando por la necesidad de estímulos cuando la propagación del virus remita, para garantizar una recuperación que evite la histéresis. En cada fase, analizan qué tipo de shock será más relevante para la economía, y qué propuestas económicas son las más adecuadas para contrarrestarlo.

Muchos otros economistas, como Olivier Blanchard o Raghuram Rajan, y las organizaciones mundiales como el Fondo Monetario Internacional (FMI) y la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), concuerdan en que habrá una recesión global y que el estímulo fiscal será necesario. El editorial del periódico económico ‘Financial Times’ aboga por una respuesta fiscal agresiva y globalmente coordinada y advierte de que un estímulo fiscal pequeño y que llegue demasiado tarde puede tener consecuencias nefastas.

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El economista Pierre Olivier Gourinchas estima que si la economía sufre un parón del 50% el primer mes, y del 25% los dos meses siguientes, y asumiendo que todo vuelve a la normalidad después, esto ya es el 8,35% del PIB anual; y suponiendo que el virus dura poco y luego todo vuelve a la normalidad. Pero no puede haber vuelta a la normalidad si los trabajadores pierden el trabajo, las empresas cierran, se producen disrupciones severas en las cadenas de producción y todo este pánico se traslada al sistema financiero. Así que en macro también nos encontramos con la necesidad de un #FlattenTheCurve.

3.- Evitar el contagio económico

Las medidas tomadas para evitar el contagio del virus nos ponen en una tesitura complicada para estimular la economía. El confinamiento social impide el consumo. El cierre de empresas impide la inversión productiva. La idea de Gourinchas es: no podemos evitar la recesión, pero podemos cortocircuitar los canales de transmisión del contagio económico. Para ello, hace hincapié en tres frentes:

Que los trabajadores sigan contratados aunque no trabajen vía transferencias temporales, y que puedan seguir realizando pagos de suministros, alquileres, hipotecas, etc.

Que las empresas no cierren vía medidas de refinanciación de crédito, vacaciones fiscales y de seguridad social, moratorias de pagos a acreedores y proveedores o, directamente, asistencia financiera. 

Proveer al sistema financiero de la liquidez necesaria.

Los economistas Antonia Díaz y Luís Puch también proponen una batería de medidas para cortocircuitar el contagio, incentivando a las empresas para que se extiendan crédito entre sí y se den moratorias de pagos, con el aval del Estado. En otras palabras, que todos aquellos agentes económicos que puedan permitírselo digan ‘tranquilo, ya me pagarás cuando todo esto amaine’. Para que esto suceda, es necesario que el Estado ponga las garantías para una mancomunación del riesgo privado e inyecte liquidez cuando sea necesario. La idea es que las relaciones económicas sigan intactas, para poder volver a la normalidad cuanto antes.

4.- Todos somos ‘keynesianos’ en las trincheras

Un shock agregado de dimensiones tan colosales afecta a todo el mundo y no hay modo de que los problemas en un sector o una parte de la economía se compensen por la fortuna o la fortaleza de otros, mientras que los estímulos de los estabilizadores automáticos que hacen de cortafuegos pueden ser insuficientes. A pesar de que, como dicen Díaz y Puch, las empresas tecnológicas pueden salir bien paradas (Amazon ha anunciado el aumento de su plantilla en 100.000 trabajadores en Estados Unidos), va a haber pérdidas generalizadas. Estamos en una situación radicalmente incierta: no sabemos cuánto va a durar ni qué costes va a tener, y sus consecuencias dependen no sólo de nuestra respuesta, sino también de la de los demás. No hay seguro privado que pueda extender garantías de esta magnitud. El único actor que tiene la capacidad para dar una respuesta contundente, efectiva y global en una situación excepcional es el sector público. Como se trata de gastar, por ejemplo, aumentando la capacidad del sistema sanitario y compensando pérdidas de ingresos con transferencias, y no de estimular, esto es eminentemente una cuestión de política fiscal, no monetaria. 

Los economistas Emmanuel Saez y Gabriel Zucman insisten en la idea de que sin una acción decidida de los gobiernos, los despidos y las bancarrotas pueden ser generalizadas y el coste económico elevado. Su propuesta parte de dos problemas que tienen algunas medidas ya mencionadas:

• Proporcionar liquidez es necesario pero insuficiente, porque ayuda a suavizar los costes pero no compensa por las pérdidas.
• Un programa de transferencias puede ser insuficiente y es difícil de diseñar para que vayan bien dirigidas específicamente a aquellos trabajadores afectados.

Por ello, proponen que el Gobierno se convierta en el «comprador de último recurso» (buyer of last resort). Es decir, consumir todo lo que las empresas van a dejar de vender; a condición de que las empresas sigan pagando a trabajadores, acreedores, proveedores, etc. Calculan que si el Estado se hace cargo de consumir el 40% de lo que se produce y no se va a vender en tres meses, es una transferencia del 10% del PIB al sector privado (comparativamente, el déficit público de España en 2009 fue del 11,3% del PIB). La idea es evitar a toda costa la pérdida del tejido productivo.

El economista y eurodiputado Luis Garicano ha propuesto un plan europeo de 500.000 millones de euros para extender un “seguro social” a trabajadores y empresas en las líneas siguientes:

Ayudar a los estados miembros a pagar el aumento del coste sanitario: 50.000 millones para el reclutamiento urgente de personal, el aprovisionamiento de material y el acondicionamiento de espacios para que sirvan como hospitales.

Extender un cortafuego financiero a las empresas: 275.000 millones que el Banco Europeo de Inversiones usaría como colateral para apalancarlo hasta unos 2,2 billones de euros en forma de garantías, líneas de crédito e inversión en el capital social de las empresas.

Esquema de protección del empleo: que el Estado se haga cargo de parte del sueldo de los trabajadores mientras dure el confinamiento, a condición de que la relación laboral no se extinga. Garicano estima que una reducción de horas trabajadas del 8% durante tres meses costaría 175.000 millones. 

Esta última medida ya está en marcha en varios países. En España se conoce como Expediente de Regulación Temporal de Empleo (Erte), y permite compatibilizar la prestación por desempleo con una jornada reducida. Además del Estado y del propio empleador, en Dinamarca los sindicatos también han ofrecido cinco días (menos) de fiesta por trabajador. Garicano apunta que ensayar un esquema parecido a nivel europeo sería como poner una primera piedra para el seguro de desempleo común.

Una crítica habitual al estímulo fiscal es su presión inflacionaria. Es cierto que la disrupción de las cadenas de producción y una economía de racionamiento pueden conllevar a un aumento de precios. El Estado puede regular esto penalizando el comportamiento acaparador y evitando la mala asignación de recursos. Un ejemplo de esto ha sido la decisión del Gobierno francés de sacar las mascarillas del mercado farmacéutico, para ponerlas al servicio del sistema sanitario, donde son necesarias, y regulando el precio del alcohol desinfectante. Pero, en realidad, todas estas tensiones inflacionistas se contrarrestan porque estamos ante una reducción global de la demanda, que será deflacionaria. 

5.- Estímulo monetario y estabilidad financiera

A pesar de que hay una tarea primordial de la política fiscal, la monetaria no es impotente. Como primera medida de respuesta al coronavirus, algunos bancos centrales del mundo han bajado los tipos de interés sobre reservas (con la notoria excepción del europeo). ¿Puede una bajada marginal de los tipos de interés estimular el crédito cuando ya estaban de por sí muy bajos? Ante la expectativa de un crecimiento de la insolvencia, el deterioro de las condiciones de oferta de crédito (‘credit tightening’) podría contrarrestar cualquier reducción de tipos. Así que son necesarios mayores incentivos para que los bancos faciliten la renovación (roll-over) y la refinanciación de deudas existentes a tipos de interés más bajos, suavizando los costes para empresas y familias.

Además, la crisis financiera del 2008 fue un escenario de ensayo para medidas monetarias poco convencionales que ahora forman parte del arsenal a disposición de los bancos centrales. Las líneas de intercambio de divisas establecidas entre distintos bancos centrales (swap lines) se han consolidado. La idea es que el Banco Central Europeo (BCE) puede prestar euros a los bancos sin límite, pero no puede hacer lo mismo con dólares. Estas líneas de liquidez aseguran que el BCE no se queda sin dólares.

Por otro lado, también se han bajado los tipos en el mercado de repos, en el que el banco central presta liquidez a los bancos a cambio de activos seguros. Esto habría de tranquilizar las presiones de los bancos para obtener fondos a corto plazo. Las medidas regulatorias acordadas después de la Gran Recesión, como los requerimientos de liquidez y capital (Basilea III), también tendrían que amortiguar parte del golpe, pero esto depende crucialmente de su duración en el tiempo.

Como con el coronavirus biológico, el ‘virus’ económico puede ser letal para aquellos agentes económicos con ‘enfermedades’ previas (en este caso, problemas de solvencia). El aumento del riesgo de impagos de las empresas se produce en un momento en el que el mercado de deuda corporativa estaba inflado a niveles históricos. La sobredosis de liquidez y dinero barato producto de la política monetaria ultra-expansiva de la última década habían empujado al sector corporativo a sobre-endeudarse; y no precisamente para invertir, sino emitiendo deuda para llevar a cabo grandes fusiones y adquisiciones, y para repartir dividendos, aprovechando las estructuras fiscales. Antes del coronavirus, las bolsas ya parecían infladas y sin perspectivas a futuro que justificaran un aumento sostenido del precio de los activos financieros. Una corrección en ese sentido era esperable, pero no tan generalizada y súbita. 

La caída precipitada del valor de esos activos activa una espiral negativa. Parte de esos bonos corporativos forman parte de los activos en las hojas de balance de los bancos, y se suponía que eran seguros para usar como colateral en las líneas de crédito. Una venta masiva de estos activos y un desplome de su precio pone bajo presión la solvencia de las entidades financieras. Los bancos centrales pueden intervenir cuando una caída precipitada de unos mercados concretos amenaza con llevarse por delante la estabilidad del sistema. Sin embargo, no hay que confundir un ‘shock’ derivado de la contingencia del coronavirus con la debilidad y la fragilidad estructurales de la economía por el cierre en falso de la Gran Recesión. Como dice Rana Foorohar, hay que inyectar toda la liquidez necesaria para garantizar la estabilidad financiera, pero “liquidez no es igual a remedio. Aunque los bancos centrales contrarresten presiones en el sistema bancario, esto no compensa la pérdida de ingresos del sector privado.”

6.- ¿Todos para uno, y uno para todos? Coronavirus y desigualdad

Es evidente que habrá costes generalizados, y la pregunta del millón es cómo se repartirán. Las consecuencias asimétricas de la pandemia amenazan con aumentar aún más la desigualdad. Cuanto mayor es el nivel educativo, más probable es que el tipo de empleo permita cumplir con las medidas de confinamiento sin desajustar severamente la jornada laboral. Esto es, los trabajadores con mayores sueldos tienen más posibilidad de tele-trabajar que los trabajadores con empleos físicos y presenciales, que suelen estar peor pagados. Además, estos últimos empleos son los que están más en riesgo de evaporarse si el confinamiento se prolonga, precisamente los de aquellas personas que más los necesitan. Como dice The New York Times, evitar el coronavirus es un lujo que algunos trabajadores no se pueden permitir. El Estado tiene que proteger a esos trabajadores, sus empleos y sus ingresos.

Por otro lado, las grandes empresas suelen ser mucho más solventes y disponer de mucho más capital para vender en caso de necesidad, que las pymes y los autónomos. Además, ninguno de los dos tienen el acceso a los mercados financieros de las grandes empresas y, por lo tanto, no se van a beneficiar de las medidas de liquidez que promuevan los bancos centrales. Para proteger el tejido productivo, es imprescindible que el Estado atienda también a las necesidades específicas de estas empresas más pequeñas, cuyos problemas de caja se pueden convertir rápidamente en un problema de solvencia.

Si el impacto distributivo del coronavirus es asimétrico, las medidas económicas para contrarrestarlo deberían tenerlo en cuenta y compensarlo en la medida de lo posible. España, Italia y Francia han propuesto diversas moratorias en pagos corrientes, como en hipotecas y otros créditos, alquileres y suministros. Para que este tipo de medidas sean netamente progresivas deberían ser simétricas: para familias y para empresas, para alquileres y para hipotecas.

Por otro lado, Díaz y Puch proponen financiar parte del gasto público discrecional con un impuesto a las grandes tecnológicas, que van camino de ser las grandes beneficiarias de esta crisis. Sáez y Zucman piden que se financie el estímulo fiscal con su anterior propuesta de un impuesto elevado a las grandes fortunas. Se podrían añadir cláusulas a la condicionalidad de las ayudas del Estado a las empresas que impliquen imponer parte de las pérdidas a los accionistas (una moratoria en el reparto de dividendos, por ejemplo). También habrá que fiscalizar cómo el Estado compensa a aquellas empresas a las que ha restringido su actividad económica o sustraído parte de su tejido productivo (las clínicas privadas, por ejemplo).

Finalmente, no todos los países están en las mismas condiciones para hacer frente al coronavirus. Tras años de austeridad impuesta y recortes en los servicios públicos, los sistemas sanitarios de países como Italia y España estaban mermados. Para ponerlo en perspectiva, Alemania tiene entre dos y tres veces más camas de UCI por habitante que sus vecinos europeos. La famosa barrita horizontal que señala el límite de capacidad del sistema sanitario a partir del cual no se puede atender a todos los pacientes no está a la misma altura para los distintos países. 

7.- ‘Teléfono rojo’, llamamos a Bruselas

Los sistemas fiscales de los distintos países tampoco están igual de preparados para hacer frente a gastos contingentes derivados de la pandemia. Las ratios de deuda pública sobre el PIB de España e Italia superan con creces las de otros países como Alemania. Un riesgo real es que, a medida que Italia y España anuncien sus planes económicos, las primas de riesgo se disparen y empiecen los ataques especulativos contra sus bonos soberanos, en una repetición de la crisis de 2010-2011 que sólo el whatever it takes de Mario Draghi pudo parar. En esta ocasión, la presidenta del BCE, Christine Lagarde, y el Eurogrupo parecen dispuestos a repetir el ‘chicken-game’, pasándose la patata caliente. Este estado de cosas es temerario e inaceptable, porque puede conllevar que los gobiernos pongan el freno de mano a medidas que son absolutamente necesarias, poniendo en riesgo las vidas de los ciudadanos y mermando sus economías más de lo necesario.

La Comisión Europea ya ha acordado flexibilizar las reglas fiscales del Pacto de Estabilidad y Crecimiento, permitiendo que los gastos estatales relacionados con el coronavirus no cuenten en el procedimiento de déficit. También ha flexibilizado las normas de competencia en materia de ayudas de Estado para que los gobiernos puedan apoyar directamente a las empresas. Además, parte de los fondos estructurales y del Presupuesto de la Unión Europea (todo gasto ya previsto) va a destinarse a un programa específico de lucha contra el coronavirus. Pero no hay presupuesto adicional, más allá de unos tímidos 20.000 millones apalabrados por el Banco Europeo de Inversiones, de apoyo a las empresas con problemas. Esto es a todas luces insuficiente. La UE necesita rápidamente responder en dos frentes: sumar recursos comunitarios suficientes para un estímulo fiscal contundente, y establecer un ‘cortafuegos’ financiero en el mercado de bonos soberanos. 

Garicano propone varias alternativas para financiar el gasto a nivel europeo. La más obvia es monetizar la nueva emisión de deuda; que el BCE dé un apoyo directo a los bonos soberanos de aquellos estados más afectados por el virus, agotando su límite del 33% de participación. Esto implicaría flexibilizar la normas legales de inversión acorde a la contribución de capital de cada país en el BCE. Otra alternativa que propone es establecer un fondo específico relacionado con el coronavirus con la garantía del Mecanismo Europeo de Estabilidad (Mede), que proveyera de una base legal para activar el programa de Transacciones Monetarias Directas (OMT).

Gourinchas, por su parte, descarta la utilización de las OMT por su condicionalidad: legalmente, deben ir acompañadas de unos memorándums de restricción presupuestaria. Para Gourinchas, esto no es una opción y manda una mala señal. Por ello, propone un instrumento financiero específico, un eurobono emitido por el Mede sólo para gastos derivados de la pandemia: el coronabono.

Moritz Schularick también propone utilizar el Mede como vehículo para ayudar a la recapitalización y a los programas de garantías para el sistema financiero, y que ese coste no recaiga sobre las espaldas fiscales de los estados individualmente. Sin embargo, advierte de que el capital del que dispone actualmente el Mede es insuficiente (60.000 millones de euros, comparado con los 25 billones de activos financieros del sistema bancario europeo) para evitar una crisis financiera. Él y su coautor proponen aumentar esa capacidad a 200.000 millones, y que se movilicen en primera instancia y no después de que se agoten los recursos nacionales, descartando cualquier discusión sobre condicionalidad o riesgo moral.

La movilización de los recursos del Mede sin que vayan acompañados de la condición de aplicar medidas de austeridad es algo que también apoya el eurodiputado socialista Jonás Fernández, y que han pedido explícitamente los Verdes europeos. No hay muchas más maneras de movilizar recursos fiscales europeos que no estén ya presupuestados, dada la ausencia de un activo de deuda mutualizada (eurobonos).

Hay al menos tres motivos adicionales (además de los económicos) por los que es necesaria una solución contundente y coordinada a nivel europeo. La primera es porque el confinamiento decretado en España e Italia tiene externalidades positivas sobre el resto de países en cuanto a contención del virus. La segunda, porque sin una respuesta coordinada, las medidas de confinamiento contundentes en otros países se pueden retrasar, aumentando la propagación del virus. Finalmente, si hay europeos muriéndose en los sistemas colapsados de Italia y España y la Unión Europea es incapaz de reaccionar, esto pone en entredicho todo el proyecto comunitario. Los acontecimientos de estos días han dejado a Alemania imponiendo restricciones a las exportaciones de material médico a sus socios europeos mientras China mandaba ayuda gratuita. La impotencia de la UE en esta crisis sería un punto de inflexión irreversible.

LIDIA BRUN

Economista e investigadora doctoral en macroeconomía y desigualdad en la Universidad Libre de Bruselas