Technical notes

2023

Día mundial de la acción frente al calentamiento terrestre

Fecha: enero 2023

Día Mundial de la Acción frente al Calentamiento Terrestre

La protección del medio ambiente ha alcanzado en este siglo la consideración de ideal normativo de primer orden. Siete de los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) apelan de manera más o menos directa a la defensa de la naturaleza y sus recursos, y raro es el mes del año en el que no se celebra algún Día Internacional o Mundial dedicado a destacar valores o comportamientos relacionados con la protección medioambiental. Uno de esos días es el 29 de enero, declarado Día Mundial de la Acción frente al Calentamiento Terrestre (también conocido como Día Mundial por la Reducción de las Emisiones de CO2).

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2022

El valor económico de la inversión digital de las empresas europeas y sus determinantes

Fecha: diciembre 2022

Pilar Rivera Torres* y Vicente Salas Fumás**

Digitalización, Inversión digital y empresas

Resumen

El trabajo estudia la digitalización empresarial como un fenómeno multidimensional, donde los avances en cada dimensión dependen de la rentabilidad que las empresas esperan conseguir con la adopción/uso de innovaciones tecnológicas relacionadas con la información y las comunicaciones. Con datos de la ESC2019, los análisis realizados explican las diferencias entre empresas en la adopción y uso de las tecnologías digitales en función de, variables de país (la rentabilidad de la adopción/uso de robots y ordenadores aumenta con la productividad de los países, mientras que el uso de las tecnologías en el control de los trabajadores es mayor en los países con menor productividad); en función de variables de sector (la rentabilidad de los robots es mayor en la industria que en los servicios, mientras que la rentabilidad más alta en la utilización de ordenadores en el trabajo se alcanza en los sectores de servicios a las empresas); y en función de variables de empresa (tamaño, propensión a innovar, capital organizacional). En consecuencia, la digitalización no es un fenómeno homogéneo, ni en sus determinantes ni en sus efectos, y debe valorase y gestionarse conjuntamente con otros activos intangibles como la capacidad de innovación y el capital organizacional.

Abstract

The work studies business digitalization as a multidimensional phenomenon, where advances in each dimension depend on the profitability that companies expect to achieve with the adoption/use of technological innovations related to information and communications. With data from the ESC2019, the analyses carried out explain the differences between companies in the adoption and use of digital technologies according to: country variables (the profitability of the adoption/use of robots and computers increases with the productivity of countries, while the use of technologies in the control of workers is greater in countries with lower productivity); economic sector variables (the profitability of robots is higher in industry than in services, while the highest profitability in the use of computers at work is achieved in the business services sectors); and on firm level variables (size, propensity to innovate, organizational capital). Consequently, digitalization is not a homogeneous phenomenon, neither in its determinants nor in its effects, and must be valued and managed together with other intangible assets such as innovation capacity and organizational capital.

RESUMEN EJECUTIVO

El trabajo explica las diferencias en digitalización entre las empresas europeas, bajo el supuesto de que existen características del país donde están localizadas, del sector de actividad y del mercado donde venden sus productos o servicios, y de las propias empresas que influyen en el valor económico de la inversión en digitalización y, por tanto, en la decisión de que unas empresas se digitalicen y otras no. Con datos de la European Company Survey del año 2019, ESC2019, de Eurofound-Cedecop, elaborados a partir de encuestas a casi 22.000 empresas de la Unión Europea (UE) y el Reino Unido, los análisis realizados confirman la influencia de factores de país, de sector y de empresa en la explicación de las diferencias en digitalización entre las empresas de la muestra, aunque, con las variables explicativas para las que se dispone de información, queda todavía bastante variabilidad en la digitalización de las empresas europeas pendiente de explicación.

Entre los resultados concretos, destacar, primero, que la productividad media de los países influye positivamente en la rentabilidad de unas tecnologías digitales (ordenadores y robots), y negativamente en otras (analítica de datos aplicada al control de los trabajadores). En segundo lugar, la industria ofrece condiciones más favorables para la robotización (digitalización de las máquinas) que los servicios, mientras que los servicios profesionales ofrecen las mejores condiciones para el uso de ordenadores en el trabajo (digitalización de las personas). Finalmente, la rentabilidad de la inversión en tecnologías digitales es más alta entre las empresas que se apoyan en ventajas competitivas de diferenciación e innovación, que en las que se apoyan en ventajas competitivas en costes; además, la rentabilidad de la inversión en digitalización aumenta con la dotación de capital organizacional de las empresas.

Las empresas españolas muestran niveles altos de digitalización cuando esta se contempla como un constructo unidimensional, sin diferenciar según indicadores de medios y usos digitales. La alta digitalización relativa de las empresas españolas está muy condicionada por el hecho de que son las empresas de la muestra entre las que está más extendido el uso de la analítica de datos para el control de las personas, precisamente el indicador de digitalización cuya rentabilidad se asocia negativamente con la productividad media de los países. La contribución del capital organizacional (delegación de capacidad de decisión y capital humano específico) a la rentabilidad de la inversión en digitalización es menor entre las empresas españolas que entre las empresas de los países más productivos de la UE. Además, las empresas españolas muestran menores niveles de dotación de estos intangibles que las de los países más productivos.

Los resultados del estudio recomiendan, primero, tratar la digitalización como un concepto multidimensional (diferenciando entre digitalización de las personas y digitalización de las máquinas, uso de las tecnologías en funciones organizativas de coordinación o de control del trabajo). Y segundo, valorar las decisiones de inversión en digitalización en un contexto más amplio que incluye las inversiones en activos complementarios como el capital-innovación, y el capital organizacional.

1.  INTRODUCCIÓN

El crecimiento de la productividad en las economías desarrolladas durante los últimos años no ha respondido a las expectativas generadas por las importantes innovaciones y desarrollos tecnológicos en los campos de la información y las comunicaciones (Brynjolfsson, Rock y Syverson, 2017). Entre las explicaciones de la que se ha denominado “la paradoja de la productividad” (la productividad se ha mostrado relativamente insensible a la innovación que representa invertir en ordenadores y en medios digitales afines), una de ellas pone el acento en las importantes diferencias entre unas empresas y otras en la adopción, uso y aprovechamiento de las tecnologías de la información: por un lado, un número relativamente reducido de empresas “avanzadas” que progresan aceleradamente en innovación y productividad; y por otro, el resto de empresas “retrasadas”, cuyas diferencias con las primeras en uso y retorno de los avances tecnológicos aumentan con el tiempo, en lugar de cerrarse, como se esperaría que sucediera como resultado del efecto imitación (Andrew, Nicoletti y Timiliotis, 2018; Autor, Midell y Reynols, 2020). Estas evidencias plantean la pregunta sobre qué factores explican las diferencias en la adopción, uso y aprovechamiento de las tecnologías de la información y las comunicaciones entre unas empresas y otras. La respuesta debería orientar el diseño e implantación de políticas públicas facilitadoras de la difusión y uso de las nuevas tecnologías y, eventualmente, aumentar la productividad del conjunto de la economía.

Este trabajo utiliza información de la European Company Survey 2019, ECS2019, (European Foundation for the Improvement of Living and Working Conditions, European Centre for the Development of Vocational Training, 2020) para evaluar y explicar las diferencias en la difusión y uso de las tecnologías digitales entre las empresas con sede en los países de la Unión Europea (UE) y en el Reino Unido (RU), en un momento del tiempo previo a la irrupción de la pandemia de la COVID-19. En el planteamiento y ejecución de la investigación, la decisión de las empresas de digitalizarse o no se asimila a una inversión en la que se decide si se adopta o no una nueva tecnología y/o sobre el uso de tecnologías ya disponibles. La empresa invierte/se digitaliza si el valor actual neto descontado de los flujos de caja atribuidos al proyecto es positivo, y no lo hace cuando es negativo. La heterogeneidad observada en la digitalización de unas empresas y otras en un momento en el tiempo se explica porque el valor económico de la inversión/digitalización es positivo para las que invierten y negativo para las que no. La investigación consiste en encontrar variables observables que describen la situación de cada empresa, que sirven de proxy de los beneficios y costes de digitalizarse, y que, en definitiva, explican la heterogeneidad en la digitalización de las empresas en la muestra.

Los indicadores de digitalización de las empresas se seleccionan atendiendo a los medios o tecnologías disponibles (ordenadores, robots, plataformas…), y atendiendo al uso de los medios en actividades productivas y/o en funciones organizativas de coordinación y control, siempre dentro de las restricciones que impone la información disponible en la base de datos. Por otra parte, las variables proxy de los beneficios y costes de la digitalización para cada empresa en un momento determinado, año 2019, se agrupan en tres categorías: las que explican diferencias en beneficios y costes atribuibles al país donde está localizada la empresa (comunes para todas las empresas localizadas en el mismo país); las que explican las diferencias que tienen que ver con el sector de actividad al que pertenece la empresa y/o a características del mercado donde vende sus productos o servicios (comunes para todas las empresas en el mismo sector-mercado); y características de las propias empresas que influyen en la relación coste beneficio en la decisión de invertir/digitalizar. Dentro de cada categoría, las variables concretas se seleccionan condicionados por la información que facilita la ECS2019. Cada indicador de digitalización se analiza por separado, excepto en un caso en el que los indicadores se agregan para clasificar a las empresas en dos clases, las de alta digitalización (puntúan alto en todos o la mayoría de los indicadores), y el resto. El análisis consiste en modelizar cada indicador de digitalización en función de las variables de país, sector y empresa, estimar el modelo con los datos disponibles, e interpretar los resultados.

El contenido del estudio está relacionado con Eurofound (2021), en cuanto a que los dos utilizan la misma base de datos para estudiar la digitalización de las empresas europeas. Las metodologías y los análisis son, sin embargo, diferentes. El trabajo de Eurofound estudia la digitalización con un enfoque más amplio, pero con una presentación de los resultados en forma descriptiva y con explicaciones de las diferencias de digitalización individualizadas para cada una variable explicativa seleccionada. Este trabajo tiene también una orientación empírica y analiza los determinantes de la digitalización con modelos estadísticos donde los efectos de las variables de país, sector-mercado y empresa sobre la propensión a digitalizar por parte de una empresa, se estiman controlando por el resto de factores explicativos. El trabajo está relacionado también con el de Rivera-Torres y Salas-Fumás (2022). La diferencia está en que el principal resultado del trabajo anterior fue la elaboración un “mapa” de digitalización de las empresas en la UE utilizando la metodología estadística de las clases latentes. En el presente trabajo, en cambio, se modelizan y explican empíricamente cada uno de los indicadores de digitalización por separado (entre ellos el pertenecer o no a la clase de alta digitalización, de acuerdo con la clasificación de las empresas de la muestra que se realiza en el trabajo anterior).

Los datos a nivel de empresa/establecimiento/centro de trabajo para cerca de 22.000 unidades operativas en los 27+1 países que proporciona la ECS2019, contrastan con los datos sobre digitalización de las empresas europeas agregados por países y por sectores de actividad que publica Eurostat dentro del apartado Digital Economy and Society. Los datos de Eurostat tienen la ventaja de que están elaborados expresamente para proporcionar una imagen fiel de la digitalización de las empresas en la UE, y, por tanto, son más completos que los que se utilizan en este estudio, sobre todo en lo que se refiere al número de tecnologías digitales de las que se dispone información. La ECS2019 no está específicamente diseñada para estudiar la digitalización empresarial; por esta razón las preguntas y respuestas sobre la variable de interés –digitalización–, no tienen toda la riqueza informativa que hubiera proporcionado una encesta específica sobre tecnología digital; y menos aún de la que tendría si la ECS2019 se hubiera realizado dos años más tarde de manera que se hubiera reflejado en ella el impacto de la COVID-19 en la digitalización empresarial europea. Sin embargo, tiene la ventaja sobre la base de datos de Eurostat de que permite incorporar características de las propias empresas, además de las variables de país y sector de actividad, entre los factores explicativos de las diferencias en digitalización. Los análisis y resultados del presente estudio deben considerarse, por tanto, complementarios de los trabajos sobre determinantes de la adopción de las tecnologías digitales en Europa con datos agregados de sector y país, por ejemplo, el trabajo de Andrew, Nicoletti y Timiliotis, 2018.

El programa Next Generation EU, NGEU, de la Unión Europea –la respuesta comunitaria para paliar los impactos negativos de la COVID-19– incorpora la digitalización de la economía –junto a la sostenibilidad medioambiental y a la inclusión social– como objetivos estratégicos de la UE para los próximos diez años. El Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia elaborado por el gobierno español para cumplir con su parte del programa NGEU, destina 16.000 millones de euros, de un total de 140.000 millones –incluyendo ayudas no retornables y deuda– a la digitalización y mejora de la conectividad de la sociedad española. Casi un tercio de las ayudas a la digitalización se destinan a los sectores productivos privados (empresas), dentro de las cuales se incluye el programa Kit Digital, con una dotación económica de 3.000 millones de euros de ayudas a pequeñas y medianas empresas, y autónomos. Los resultados de este estudio sobre la digitalización de las empresas españolas en el contexto general de la digitalización de las empresas europeas, deberían ser de utilidad para el diseño de políticas públicas de apoyo a las empresas españolas, al mejorar el conocimiento sobre las variables que están condicionando la rentabilidad privada de las decisiones de digitalización y, por tanto, la propia decisión de digitalizarse o no.

El resto de la exposición se organiza como sigue. El primer apartado presenta el marco conceptual bajo el que se analiza la digitalización empresarial en el trabajo. El apartado segundo está dedicado a la descripción del diseño del estudio empírico. El apartado tercero presenta los resultados del análisis sobre digitalización y sus determinantes. Las conclusiones resumen los principales resultados y algunas implicaciones.

2. MEDIOS Y USOS EN LA DIGITALIZACIÓN EMPRESARIAL

Digitalización es un término de uso común para hacer referencia, de forma sintética, a la tendencia global hacia una sociedad que avanza en el desarrollo y en el uso intensivo y extensivo de tecnologías que facilitan la comunicación, el almacenamiento, la relación e interpretación de información codificada. La digitalización empresarial se refiere a la penetración intensiva y extensiva de las tecnologías de la información y las comunicaciones, en las actividades de producción, intercambio y organización que se desarrollan dentro y entre entidades con personalidad jurídica propia que llamamos empresas. El cuadro 1 muestra la ordenación y sistematización de la digitalización empresarial que sirve de guía para los análisis empíricos posteriores, elaborada en un trabajo anterior a partir de la información contenida en la encuesta ECS2019 referida a variables que podían servir para identificar medios digitales que las empresas adoptan, y para identificar usos de dichos medios para la toma de decisiones individuales y/o para la coordinación y el control de los trabajadores y de las tareas que realizan. El cuadro no pretende ofrecer una visión general y aplicable en cualquier contexto sobre la digitalización empresarial; se trata de un marco conceptual adaptado a la información (limitada) sobre digitalización disponible en la ECS2019.

En la ordenación y sistematización de los elementos incluidos en las distintas casillas del cuadro 1, se distingue entre, medios –recursos y tecnologías– para procesar la información digitalizada, y usos a los que puede ir destinada la información procesada con los distintos medios. En lo que se refiere a los medios se diferencia entre: digitalización de personas –cuando estas realizan su trabajo habitual en la organización con el apoyo de ordenadores–, digitalización de máquinas –cuando se les incorpora un robot más o menos inteligente– y digitalización mixta –como ocurre en las plataformas, que integran personas y máquinas en redes inteligentes–. En lo que respecta a los usos, y teniendo en cuenta que la dirección y la organización empresarial afectan a las personas u su trabajo dentro de las empresas, el cuadro 1 identifica tres posibles usos de la información procesada por cada uno de los medios: decisión, coordinación y motivación-control.

Tomar decisiones implica elegir entre distintas alternativas. Para valorar los beneficios y costes de cada una de ellas se necesita información procedente de dentro y/o de fuera de la organización. Cuando se decide de forma centralizada, primero, hay que comunicar la información relevante que se encuentra dispersa en distintos puntos de la organización al centro de decisión; con la información comunicada y la propia, el centro decisor elige entre las alternativas posibles, elección que se comunica al conjunto de personas dentro de la organización para que procedan a la ejecución correspondiente. Cuando se decide de forma descentralizada, hay que determinar qué información se comparte horizontal y verticalmente dentro de la organización entre los actores con poder de decisión, tanto antes de la decisión como después de la misma. En los dos escenarios, centralización y descentralización, la digitalización facilita la operativa de comunicación-decisión-comunicación, con el resultado final de decisiones más y mejor informadas y ejecutadas.

La coordinación entre personas y puestos de trabajo es necesaria cuando las decisiones individuales de todos y cada uno de los participan en una acción colectiva son mutuamente interdependientes. Esto significa que la decisión-acción de una persona o centro de trabajo contribuye más o menos a los resultados colectivos dependiendo de las decisiones-acciones de los demás. A través de variables de diseño organizativo (definición de puestos de trabajo, asignación de personas a los puestos y tareas, autonomía en las decisiones que afectan a las tareas que se realizan en el puesto) la dirección de la empresa influye en la coordinación, bien alterando las interdependencias entre personas y puestos de trabajo en la organización, es decir aumentando o disminuyendo las necesidades de coordinación. O bien, para unas interdependencias dadas, los sistemas de información mejoran la coordinación, compartiendo información en el proceso de toma de decisión (cuando una persona decide tiene mejor conocimiento de lo que van a decir otras cuyas decisiones son interdependientes con las propias), y también en la fase en la que las decisiones individuales pasan a la fase de ejecución. Los avances en las tecnologías de la información y las comunicaciones han alterado la organización del trabajo (por ejemplo, a través de la reingeniería de procesos), y han aumentado la capacidad y efectividad del intercambio de información para mejorar la coordinación (plataformas e intranets).

La motivación-control son funciones organizativas relevantes para el desempeño organizacional, particularmente en acciones colectivas donde existen conflictos entre los actores participantes, y estos conflictos no pueden resolverse contractualmente porque la información disponible es incompleta y/o no es verificable. En ausencia de conflictos de interés, es decir cuando los actores participantes en acciones colectivas comparten el objetivo que representa los intereses del grupo y actúan en consecuencia, el problema organizativo se limita a coordinar lo mejor posible las actuaciones individuales, atendiendo a las restricciones impuestas por las interdependencias. En presencia de conflictos de interés, es decir los actores actúan desde el interés particular que no coincide con el colectivo, el diseño organizativo debe atender también problemas de motivación, principalmente a través del control jerárquico (supervisión) y del diseño de incentivos individuales y/o colectivos (que actúan sobre la motivación extrínseca, por ejemplo compensación de los trabajadores en función de resultados, o sobre la intrínseca, por ejemplo el enriquecimiento de puestos de trabajo para un mejor desarrollo personal y profesional de los trabajadores).

La digitalización facilita que las personas accedan a información que, procesada, mejora la toma de decisiones, tanto individuales como colectivas. En los procesos en los que intervengan máquinas y/o personas que realizan tareas interrelacionadas, los soportes digitales permiten intercambios de información selectiva en tiempo real con la que se mejora la coordinación sin retrasos importantes por el tiempo empleado en la comunicación-coordinación. En el cuadro 1, la coordinación se amplía para dar cabida a las transacciones B2B y B2C con la ayuda de las plataformas (comercio electrónico), y/o para la comunicación con proveedores y clientes potenciales a través de páginas web. En lo que se refiere al uso de medios digitales para resolver problemas de motivación, resulta ilustrativo para comprender mejor su significado el cambio organizativo que ha experimentado la industria del transporte por carretera en Estados Unidos, a partir del uso de medios digitales en funciones de control de las empresas de transporte sobre el trabajo de los conductores de los vehículos, tal como explican Baker y Hubbard (2004)1.

La “información” es un elemento fundamental para dar soluciones a los problemas de organizar la producción y el intercambio en economías con especialización y división del trabajo. La empresa-organización se explica como una solución alternativa al sistema de precios para dirigir la asignación de recursos en situaciones donde el sistema de precios falla, precisamente por los altos costes en que se incurre para conocer los precios y cerrar contratos completos. Por otra parte, el propio diseño interno de las organizaciones –la definición de puestos de trabajo, la autonomía de las personas que los ocupan, los criterios de movilidad de personas, los sistemas de motivación y control–, evolucionan y cambian en el tiempo en función de la disponibilidad y coste de la información. Digitalización y organización empresarial van de la mano y se complementan mutuamente (en el sentido de Brynjolfsson y Milgrom, 2013), tal como se ha demostrado en varias investigaciones académicas (Brynjolfsson, Hitt y Yang, 2002; Aral, Brynjolfsson y Wu, 2012; Brynjolfsson, Rock y Syverson, 2018; Stucki y Wochner, 2018). La complementariedad recomienda tomar decisiones de inversión en capital tecnológico, simultáneamente con las decisiones de acumulación de capital organizacional (en el sentido de Black y Lynch, 2005) para el mejor aprovechamiento de los retornos potenciales de cada inversión.

3. DISEÑO DEL ESTUDIO

El objetivo de este estudio es explicar las diferencias en digitalización entre empresas que pertenecen a distintos sectores de actividad económica, localizados en distintos países de la UE y en el RU, y que difieren en el valor añadido de las actividades que realizan, en dimensión, en edad, en estrategia competitiva y en su organización interna. Para la formulación y el contraste de las hipótesis del trabajo, las decisiones empresariales sobre digitalización se asimilan a decisiones de inversión basadas en los costes y los beneficios atribuibles a las mismas. El proyecto de inversión se acepta y la inversión se materializa si el valor esperado de los flujos de caja del proyecto, debidamente descontados, es no negativo. En caso contrario el proyecto se rechaza. Un mismo proyecto puede generar distintos valores presentes descontados en unas empresas y en otras. Por otra parte, para una misma empresa un proyecto puede no ser rentable en el momento presente, pero, por cambios en las condiciones internas y/o externas, pasar a ser rentable en el futuro. Así se explica por qué existe heterogeneidad entre las empresas en su grado y forma de digitalización, y porqué la heterogeneidad puede cambiar en el tiempo. Ante la imposibilidad de conocer los detalles de las decisiones de inversión de las empresas, la investigación académica intenta explicar la heterogeneidad en la digitalización empresarial a través de variables observables que aportan información sobre la probabilidad de que para una empresa el valor actual neto de una hipotética inversión en digitalización sea positivo, y la probabilidad de que sea negativo.

Las variables proxy de los factores que influyen en la decisión de inversión a través de condicionar el valor económico de los proyectos de digitalización, en este trabajo, son las siguientes: i) el entorno institucional-económico, en sentido amplio, entendido como el atractivo del país donde la empresa desarrolla su actividad y toma la decisión de invertir (tecnologías disponibles, financiación, ayudas públicas, capital humano, …); ii) los condicionantes tecnológicos por el lado de la oferta que impone el tipo de actividades que realiza la empresa (por ejemplo diferentes oportunidades y posibilidades tecnológicas entre manufactura, construcción, transporte, servicio…), juntamente con las condiciones por el lado de la demanda, por ejemplo crecimiento, intensidad de la competencia, y volatilidad de las ventas; iii) las características de la empresa, su modelo de negocio y gestión, resumidos en su estrategia competitiva y dotación de capital organizacional.

Las variables a explicar, variables de digitalización, y las variables explicativas, entorno-institucional-económico, sector-mercado y características de la empresa, que concretamente se utilizan en el estudio, están condicionadas por la información disponible que proporciona la ECS2019. La muestra incluye cerca de 22.000 empresas-establecimientos con diez o más trabajadores con sede en los diferentes países de la UE y en el RU (el momento en que se recoge la información, año 2019, es anterior al Brexit). Las características de la información disponible, referida a un momento del tiempo, impiden interpretar los resultados del análisis como relaciones de causa-efecto. El análisis se limita a establecer comparaciones entre valores medios de las variables de digitalización en submuestras de empresas que comparten determinadas características (ser del mismo entorno institucional-económico, o pertenecer al mismo sector de actividad, o tener un nivel de capital organizacional similar), controlando por el resto de factores explicativos.

3.1. Variables seleccionadas

La lista completa de variables utilizadas en el estudio, cada una con una breve descripción y forma de medirla, se muestra en el cuadro 2, agrupadas por categoría: indicadores de digitalización (variables dependientes), variables de entorno institucional-económico, variables de sector-mercado y variables de empresa (independientes).

El bloque de digitalización incluye cinco indicadores, cuatro de ellos tomadas directamente de la ECS2019 y el quinto elaborado por los autores. Concretamente: proporción de trabajadores que utilizan regularmente ordenadores en la realización de su trabajo (ordenadores); si la empresa tiene instalados o no robots (robots); si la empresa utiliza o no analítica de datos para el control de personas (control); si la empresa utiliza intranet para la comunicación interna entre trabajadores y/o entre estos y los superiores jerárquicos (coordinación); si la empresa pertenece o no a la clase latente de alta digitalización (alta-digitalización), de acuerdo con la tipología de clases latentes en Rivera-Torres y Salas-Fumás (2022).

La variable ordenadores y la variable robots forman parte de los medios y las tecnologías de digitalización, según el cuadro 1. La analítica de datos es una tecnología digital y la intranet de la empresa es una variante de plataforma. Sin embargo, en este trabajo, la variable control subraya el uso de la tecnología en la función de motivar-controlar a los trabajadores en la realización de las tareas que tienen asignadas, de acuerdo con la relación de empleo acordada con el empleador. De igual modo, la variable coordinación destaca el uso de la intranet para facilitar el intercambio de información que facilita la coordinación entre personas y puestos de trabajo, sobre la propia herramienta. Finalmente, la variable alta-digitalización separa las empresas de la muestra en dos grupos, el de las empresas más avanzadas en digitalización porque puntúan alto en todos los indicadores, y el resto de empresas.

El entorno institucional-económico se operacionaliza mediante tres escenarios. Primero, la variable país que incluye los 27+1 países (UE+RU), países donde están localizadas las empresas de la muestra, dando lugar a otras tantas variables dicotómicas que toman valor uno para todas empresas localizadas en un mismo país y cero en el resto de casos. De esta forma el modelo capta los factores propios del país, comunes para todas las empresas localizadas en el mismo, que pueden influir en las decisiones de digitalización empresarial. Segundo, los países se agrupan en bloques de acuerdo con la siguiente clasificación: Centro Europa, Sur de Europa, Este de Europa, Escandinavia y Anglosajones (cuadro 2), de manera que las 28 variables dicotómicas se reducen ahora a 5; la clasificación trata de averiguar la influencia en la digitalización empresarial de factores relacionados con la proximidad geográfica que al mismo tiempo coincide con heterogeneidad institucional y económica entre los bloques, además de simplificar algunos de los análisis comparativos entre países. Cuando interesan las comparaciones de España con el resto, España se segrega del sur de Europa y se considera un bloque con un único país. Finalmente, cada uno de los países representados en la muestra se sustituye por la variable productividad laboral, medida por la ratio entre el PIB del país en dólares con poder de paridad de compra, y el número de horas trabajadas. La hipótesis es que la eficiencia productiva del país condensa la información relevante sobre factores económicos y no económicos del mismo que influyen en la digitalización de las empresas.

Las variables de sector de actividad que resumen las condiciones de oferta, tecnología de producción principalmente, que influyen en la decisión de digitalización de las empresas se definen a partir de la clasificación sectorial CNAE, tal como aparece en la lista de sectores del cuadro 2. Se asegura que todos los sectores incluyen al menos 500 empresas (observaciones). Dentro de la variable de mercado, que resume las influencias por el lado de la demanda en la decisión de digitalización, se incluyen las variables competencia (percepción de la empresa que responde al cuestionario sobre la intensidad de la competencia en su mercado) y demanda (percepción de la empresa sobre la volatilidad de la demanda.

Las características de las empresas que potencialmente influyen en sus decisiones de digitalización se resumen en variables de carácter general (tamaño, edad, forma jurídica –sede de empresa, sede de subsidiaria o establecimientovalor añadido de las actividades que realiza la empresa –si se diseñan y desarrollan nuevos productos o es únicamente un centro productivo, exportación (dispersión geográfica del mercado) y crecimiento (si la empresa aumenta plantilla o no en los últimos años); en variables que responden a diferentes formas de competir (ventaja competitiva en costes y ventaja en innovación); y en variables que captan la heterogeneidad en la organización interna o capital organizacional (delegación de capacidad de decisión, formación específica de los trabajadores).

3.2. Modelo empírico

El modelo empírico más general se formula como:

La variable dependiente cambia atendiendo a cada una de las cinco variables de digitalización que se pretende explicar. Las variables explicativas son las mismas para todas las variables de digitalización, con la excepción de la variable entorno institucional-económico que variará entre las tres formulaciones indicadas anteriormente (cuadro 2). La variable ordenadores es cuantitativa y en ese caso la ecuación del modelo es una función lineal que se estima por mínimos cuadrados ordinarios. Las variables, robots, control, coordinación y alta-digitalización son todas variables dicotómicas (0/1) y la formulación y estimación del modelo empírico es tipo probit.

La ecuación [1] incluye entre las variables explicativas el producto de la variable entorno institucional-económico por las variables respectivas de sector-mercado y empresa. Con esta especificación del modelo se permite que, además de diferencias en la digitalización empresarial media entre unos entornos y otros, capturadas en las constantes, los entornos influyan también en los efectos marginales de las variables de sector de actividad-mercado y de las variables de empresa (diferentes betas para cada entorno institucional-económico para las variables de sector-mercado y empresa).

4.  RESULTADOS
4.1.  Descripción de variables

El cuadro 3 muestra los valores medios, en porcentajes, de las variables del cuadro 2, para la muestra total de empresas, para las empresas agrupadas en bloques de países atendiendo a su afinidad geográfica-institucional, y para las empresas ubicadas en España, estas últimas en un grupo aparte, separadas del resto de empresas del bloque Europa del Sur.

En el conjunto de la UE+RU, el 48,9 % de los trabajadores utiliza ordenadores para realizar su trabajo; el 10,8 % de las empresas han incorporado algún robot; el 31,4 % de las empresas responden que utilizan la analítica de datos para el control de los empleados; el 23,1 % de las empresas manifiestan utiliza la intranet para la coordinación entre trabajadores; y, finalmente, el 14,8 % del total de empresas pertenece a la clase de alta digitalización.

Según el cuadro 3, los países con mayores niveles de digitalización de sus empresas, en general, son los países del Norte de Europa (Escandinavia), mientras que los menores niveles de digitalización se concentran en las empresas de los países del Este y de los países del Sur, con la excepción de España. Las comparaciones difieren según la variable de digitalización que se considere. Por ejemplo, la proporción media de trabajadores que utilizan ordenador para realizan su trabajo es inferior en España que en los países del Centro y Norte de Europa y que en los países Anglosajones, pero España sobresale en la proporción de empresas que usan robots, y en la proporción de empresas que utilizan la analítica de datos para el control de las personas (en este último caso por delante de las empresas del resto de países del Sur y de las empresas de los países del Este, las segundas y terceras, respectivamente, en utilizar la analítica de datos en funciones de control). España es un país con un nivel de digitalización relativamente alto según el indicador sintético, con un 21,3 % de empresas en la clase alta, aunque inferior al observado en Escandinavia (24 %).

La distribución de empresas por sectores de CNAE es desigual, porque también lo es el peso de cada sector en el conjunto de la economía; dentro de un sector, las proporciones muestran diferencias importantes entre países. Al máximo nivel de agregación sectorial, el 25 % de las empresas de la muestra pertenecen a la Industria (manufactura y minería), el 10,4 % a Construcción y el resto, 64,6 %, al grupo más heterogéneo de Servicios. Dentro de Servicios destaca la representación del sector Comercio, con el 20 % de empresas de la muestra. Por países, la proporción de empresas españolas en la muestra pertenecientes al sector comercio, 5,1 %, aparece particularmente baja, mientras que la proporción de empresas que pertenecen al sector de Otros servicios está sobrerrepresentada en la muestra de empresas españolas (16,4 %). Comparado con la media de la muestra total, entre las empresas españolas están sobre representadas, además de Otros servicios, las de los sectores de Industria, Transporte, Información y comunicación, Actividades profesionales, científicas y técnicas y Otros servicios, e infra representadas, además del Comercio, las de los sectores de Construcción y Hostelería.

Algo más de un tercio de las empresas en la muestra, 35 %, responde que su mercado relevante es muy competitivo, mientras que el 31,5 % responde que la demanda de sus productos o servicios es poco o nada predecible. Las empresas españolas están ligeramente por debajo del promedio en cuanto a la competencia que perciben en sus mercados (28,8 %) y por encima respecto a volatilidad de la demanda (34,5 %).

Por tamaños, el 62,4 % son empresas pequeñas (con 10 trabajadores como mínimo), 28,6 % medianas y 9 % grandes. Por edad, más del 61 % de las empresas tiene 20 o más años de antigüedad y solo un 15 % 10 años o menos. Los porcentajes son relativamente homogéneos entre los bloques de países comparados, aunque destacan las empresas del centro y norte de Europa en la categoría de empresas de 20 o más años de antigüedad (70,9 %). La proporción más alta de empresas de la muestra, el 72,8 %, corresponde a aquellas con sede social en el establecimiento donde realizan su actividad. El 17 % de las empresas que responden lo hacen desde el establecimiento principal, y el resto, 10,2 %, son sede de empresas subsidiarias. En menos de la mitad, 44 %, de los establecimientos desde los que se responde a la ECS2019 además de producir, se realizan actividad de desarrollo de nuevos productos o servicios (más valor añadido); en el resto no se realizan desarrollos de ese tipo. En la muestra de empresas españolas están infra representadas las sedes de subsidiarias (3,7 %), mientras que entre las empresas escandinavas y anglo-sajonas este colectivo está sobre representado (24,8 % y 23,3 %). La proporción de empresas españolas donde se realizan actividades de más valor añadido es más alta que la proporción entre las empresas de los bloques de países con los que se compara (57,3 %).

Algo menos de la mitad de las empresas de la muestra son exportadoras (46,7 %) y el 40,3 % responde que ha aumentado la plantilla de trabajadores en los últimos años. La proporción de empresas españolas, al igual que la de las empresas de otros países del Sur, que exportan y que han aumentado plantillas es mayor que en el promedio de la muestra, y supera también a la proporción de empresas que exportan y crean empleo en el Centro y Norte de Europa.

El 35 % de las empresas responde que otorga bastante o mucha importancia al precio-coste como ventaja competitiva. Una proporción similar manifiesta una prioridad alta o muy alta en conseguir innovaciones radicales (34,5 %). Finalmente, aproximadamente menos de la mitad, 44,6 %, responde haber introducido al menos una innovación (en producto o proceso) en los últimos años. El patrón de respuestas de las empresas españolas a las preguntas sobre estrategia competitiva se acerca al promedio de la muestra (32,1 % y 35,7 %). Por otra parte, la proporción de empresas españolas que introduce alguna innovación es la más alta entre los países que se compara, excepto cuando la comparación se limita a las empresas del resto de países del Sur que innovan, en cuyo caso la proporción es similar (55,7 % y 56,2 %).

El 70 % de los encuestados responde que la dirección de la empresa otorga autonomía a los trabajadores para realizar su trabajo, y el 30 % que el trabajo se realiza con poca autonomía por parte de los trabajadores. En más de un tercio, 34,6 %, de las empresas de la muestra la proporción de trabajadores que realiza formación en su puesto de trabajo está por encima del 60 %. La proporción de empresas españolas que “delega” es similar a la del resto de países del Sur (68,9 % y 68,8 %) y es mayor que la proporción entre las empresas del este (57,4 %). Destaca la distancia con la proporción de empresas que delegan de los países escandinavos, el 89,5 %, más de 20 puntos porcentuales de la proporción que delega entre las españolas. La proporción de empresas españolas con un 60 % o más de trabajadores recibiendo formación en tiempo de trabajo es inferior a la proporción de empresas en esa situación en los países escandinavos y anglosajones, pero mayor que en el promedio del resto de bloques de países.

Las correlaciones entre las variables de digitalización, ordenadores, robots, control personas y coordinación son relativamente bajas; el valor más alto es 0.11 entre robots y control de personas. Se observa también una correlación negativa, desde -0.15 a –0.12, entre la variable estrategia de bajo coste y las variables de innovación, delegación y formación. La correlación más alta es positiva, 0.38, y afecta a dos variables, realizar actividades de más valor añadido e introducir innovaciones, para las que se espera una elevada correlación a priori.

4.2. Resultados del análisis multivariante

El cuadro 4 muestra los resultados de la estimación del modelo [1] para los cinco indicadores de digitalización, suponiendo que los coeficientes de las variables explicativas de sector-mercado y empresa son los mismos para todos los entornos considerados. Para cada variable dependiente se estiman tres modelos que responden a formas distintas de captar el efecto entorno institucional-económico en el que opera la empresa, sobre la propensión a la digitalización: 1) 28 variables dicotómicas que representan a los países (Modelo 1A); 2) 6 variables dicotómicas, una por cada bloque geográfico, más España (Modelo 1B); 3) la variable productividad laboral media de cada país (Modelo 1C). El cuadro muestra los coeficientes de todas las variables explicativas estimados en el Modelo 1A, excepto los de las variables de país (28) que se muestran en el Anexo 1. Para el resto de modelos estimados solo se presentan estimaciones de los coeficientes de las variables de entorno institucional-económico.

La bondad del ajuste es desigual entre las variables de digitalización. Los valores más altos de R2 y pseudo R2 se obtienen para las estimaciones de los determinantes de la proporción de personas que realizan su trabajo con ordenadores, 35,4 %, probabilidad de que una empresa utilice robots, 23,5 %, y probabilidad de que una empresa pertenezca a la clase de alta digitalización, 22 %. Los más bajos se encuentran en la probabilidad de que una empresa use la analítica de datos para el control de trabajadores, 9.8 %, y en la probabilidad de que una empresa utilice la intranet para la coordinación de los trabajadores, 7,8 %. Las hipótesis nulas de coeficientes iguales a cero de las variables de entorno institucional-económico, sector-mercado o empresa, una a una, se rechazan holgadamente en todas las estimaciones. También se rechaza estadísticamente la hipótesis nula de todos los coeficientes estimados de las variables explicativas iguales a cero. Finalmente, dentro del apartado de “capacidad explicativa” se muestra información sobre la pérdida de información (disminución del R2 y del pseudo R2) al eliminar, uno a uno, cada uno de los tres grupos de variables explicativas.

La contribución de la cada una de las clases de variables explicativas a la capacidad explicativa del modelo, evaluada a través de la pérdida de R2 (o pseudo R2) cuando la clase correspondiente se excluye como explicativa en el modelo general, es desigual. En este sentido, en la variable ordenadores, la mayor pérdida de capacidad explicativa se produce con las variables de sector-mercado, -51,6 %; al excluir las variables de país o de empresa, cada bloque por separado, la disminución de R2 es mucho menor (alrededor del -13 %). En la estimación de robots, los resultados en cuanto a pérdida de información al excluir bloques de variables son, empresa -31,2 %, sector-mercado, -25,9 % y, a mayor distancia, país, -7,6 %. En control, la variable cuya exclusión del modelo significa la mayor pérdida de información es con la variable país, -43 %, y la que significa una menor pérdida, Sector-mercado, -10,2 %. En coordinación, la mayor pérdida de información se produce al excluir las variables de empresa, -42,5 %, y en alta digitalización la variable explicativa cuya exclusión reduce más el pseudo R2 es la de Sector-mercado, -45,1 %. Cada uno de los bloques de variables contribuye de forma desigual a explicar la correspondiente variable dependiente de digitalización empresarial. Esto significa, según el marco conceptual propuesto, que la contribución de las variables de país, sector-mercado y empresa cuando se trata de explicar las diferencias en la rentabilidad de la inversión en digitalización entre las empresas, difiere entre unas variables de digitalización y otras, aunque en todas las variables dependientes la contribución de cada uno de los bloques de variables explicativas es significativamente distinta de cero.

4.2.1. Diferencias en digitalización atribuibles al entorno institucional-económico

Las diferencias en la rentabilidad de la inversión empresarial en digitalización atribuibles a las características del país donde está localizada la empresa, se miden a través de los coeficientes estimados para las variables dicotómicas de país (28) en el Modelo 1A. Los coeficientes, expresados como diferencias con respecto al valor del coeficiente de la variable omitida España (variable omitida en la estimación), se muestran en el Anexo 1, junto con el error estándar y la significación estadística. Para facilitar el análisis y la discusión de los resultados, el gráfico 1 muestra la representación gráfica de los valores estimados cuando estos son estadísticamente significativos, distintos de cero. La longitud de las barras en el gráfico 1 expresa diferencias en términos relativos, calculadas como el cociente estimado de la variable de país correspondiente (diferencia absoluta con España), dividido por el valor medio de la variable de digitalización para el conjunto de la muestra (cuadro 2).

Valores positivos (negativos) indican medias de la variable de digitalización más altas (más bajas) en las empresas del país respectivo, en comparación con la media en las empresas españolas, controlando por el resto de variables explicativas del modelo. En Portugal, Grecia, Finlandia, Lituania y Polonia, la proporción de personas que trabajan regularmente con ordenador (variable ordenadores) es menor que la proporción en España. En el resto de países la proporción es mayor que en España; por ejemplo, entre las empresas alemanas la proporción de trabajadores que usan ordenador en su trabajo es un 32 % mayor que la proporción entre las empresas españolas. Con la variable robots ocurre lo contrario: la proporción de empresas españolas que han instalado robots es mayor que la proporción de empresas que lo han hecho en la mayoría de países; las excepciones son solo Dinamarca y Finlandia, con una proporción de empresas con robots superior a la de España. Por otra parte, la proporción de empresas con robots en Italia es un 31,8 % menor que la proporción de empresas que usan robots en Italia; las diferencias medias entre empresas con robots entre Alemania y España es de -23 % (siempre normalizando por la proporción media de empresas con robots en la muestra). Finalmente, no se rechaza esta- dísticamente que la proporción de empresas con robots en Francia, Bélgica y Suecia es igual a la proporción de empresas con robots en España, controlando por el resto de variables explicativas.

En lo que respecta a las variables de digitalización según los usos que se realizada de los medios digitales, destaca, en primer lugar, el resultado según el cual la proporción de empresas que utilizan la analítica de datos para el control de los trabajadores es significativa y sustancialmente mayor en España que en la gran mayoría de países de la UE. Por ejemplo, controlando por el resto de variables explicativas y normalizando las diferencias absolutas por el valor medio de la variable en la muestra de empresas, la proporción de empresa en España que utilizan la analítica de datos para el control de los trabajadores supera en un 90 % a la proporción de empresas que hacen uso de la tecnología para el control de los trabajadores en Alemania y Suecia. En lo que se refiere al uso de las tecnologías digitales para la coordinación de los trabajadores y de las tareas que realizan, la proporción de empresas que utilizan la tecnología para la función de coordinación en España ocupa un lugar intermedio en el conjunto de los países de la UE y RU, aunque son más los países con mayor proporción de empresas que en España que los países con una proporción menor. Finalmente, la proporción de empresas españolas en la clase de alta digitalización es mayor o igual entre las empresas españolas que entre las empresas de la mayoría de los países de la UE y RU, solo por debajo de la proporción de empresas en la clase de alta digitalización en Dinamarca.

Como complemento a la estimación de las diferencias en la digitación media de las empresas por países, el gráfico 2 muestra las diferencias relativas en la digitalización media de las empresas españolas, con respecto a la digitalización media de empresas en bloques de países que responden a una cierta proximidad geográfica-institucional (Modelo 1B del cuadro 4).

Los valores no normalizados de los coeficientes estimados para las variables de bloque de países (diferencias absolutas con respecto al promedio de las empresas en España) se muestran en el Anexo 1. La agrupación de los países por bloques con el criterio de proximidad geográfica y afinidad institucional capta relativamente bien la heterogeneidad de los efectos país en las decisiones de digitalización de las empresas recogidos en el gráfico 1, aunque la pérdida de información al estimar agrupando los 28 países por bloques geográficos es mayor en las variables de digitalización según el uso de la tecnología, coordinación y control, es mayor que en las variables de medios digitales. La digitalización según la variable ordenadores Proporción de personas que usan ordenadores en su puesto de trabajo) es mayor en las empresas del Centro de Europa, Escandinavia y Anglosajones, y menor en las empresas del este y del sur, incluida España. La penetración de los robots es más alta entre las empresas escandinavas, seguidas de las españolas y las de los países del centro de Europa, y más baja en el resto. España y el resto de países del Sur, junto con los países del Este, muestran los mayores niveles de penetración en sus empresas del uso de la analítica de datos para el control de personas, con una notable diferencia con las empresas del resto de bloques. En la variable coordinación destacan los países escandinavos, por encima de España y de todos los demás bloques de países. Finalmente, las empresas con más representación en la clase de alta digitalización son las de los países escandinavos y las españolas.

El tercer análisis sobre los determinantes de país donde la empresa está localizada en la propensión a la digitalización entre las empresas de la UE y RU, resume el efecto país en la variable continua productividad laboral, medida por el cociente entre el PIB en paridad de poder de compra de cada país y el número de horas trabajadas. La variable productividad laboral sustituye a las variables dicotómicas de país en el modelo explicativo. El coeficiente estimado de la variable productividad, controlando por el resto de variables explicativas de sector-mercado y empresa aparecen en el Modelo 1C en la parte inferior del cuadro 4. El coeficiente estimado de la variable productividad es estadísticamente significativo en los modelos explicativos de las variables ordenadores (con signo positivo), robots (con signo positivo) y control de personas (con signo negativo); y es estadísticamente no significativo en las estimaciones correspondientes a las otras dos variables de digitalización, coordinación y alta digitalización. En ordenadores y en robots la disminución en la capacidad explicativa del modelo, disminución en el R2 y en el pseudo R2, al sustituir las variables de país por la productividad laboral media como variable explicativa es relativamente pequeña, 10 % y 6 % respectivamente. Cuando la variable de digitalización es el control sobre las personas, en cambio, la pérdida de poder explicativo del modelo es mayor, con un descenso en el pseudo R2 que supera al 30 %.

En las variables de digitalización de ordenadores y robots, la productividad laboral media de los países tiene un efecto positivo sobre la propensión de las empresas a digitalizarse. En el marco teórico propuesto esto significa que la rentabilidad de la inversión en medios digitales aumenta con la productividad laboral media de los países, y con todo lo que ello significa (más capital humano, más intensidad de capital y tecnología, mayor eficiencia institucional en general…). Además, la productividad laboral mantiene casi intacta la capacidad explicativa de las variables dicotómicas de país, lo que significa que en ella se condensa buena parte de la información sobre los factores relevantes del país que pueden influir en las decisiones de digitalización de las empresas localizadas en los mismos. En lo referente a la tercera variable, control sobre los trabajadores, para la cual el coeficiente de la variable productividad laboral es estadísticamente significativo, pero de signo negativo, la conclusión es que en los países más productivos las empresas recurren en menor medida a la analítica de datos para controlar a los trabajadores que las empresas en los países menos productivos. Por otra parte, la productividad laboral es ahora menos informativa que en las otras variables de medios digitales sobre las características de los países que pueden explicar las diferencias en el uso de la analítica de datos en el control sobre las personas entre las empresas según el país donde están localizadas (atendiendo a la notable pérdida de poder explicativo del modelo al sustituir la variable país (28) por la variable productividad laboral, según el Modelo 1C del cuadro 4).

Señalar, por último, la relevancia económica de la variable productividad laboral para explicar diferencias en la digitalización empresarial dentro de la UE, en función de las diferencias en rentabilidad de la inversión que pueden atribuirse a características de los países donde las empresas están localizadas. Una diferencia de productividad entre dos países igual a una desviación estándar de la variable en la muestra -aproximadamente la diferencia entre la productividad laboral de Suecia (71 euros de PIB por hora trabajada) y España (52.4 euros)-, significa una diferencia de 4.5 puntos porcentuales en el promedio de la proporción de personas que usan ordenador para realizar el trabajo en la empresa, a favor del país más productivo (9,5 % sobre el promedio de la variable proporción de personas con ordenador en toda la muestra). En el caso de los robots, la misma diferencia en productividad laboral (una desviación estándar) implica 1.8 puntos porcentuales de diferencia en la proporción de empresas que usan robots entre los dos países (17 % sobre la media de la proporción de empresas que usan robots en toda la muestra).

4.2.2. Diferencias en digitalización atribuibles al sector-mercado

En este apartado se analizan, primero, los efectos de Sector de actividad en la propensión de las empresas a adoptar medios digitales y a utilizarlos en funciones organizativas de control y coordinación. Para ello se siguen unas pautas similares a las que se han utilizado para el análisis de los efectos de país, es decir, comparar las diferencias relativas (absolutas normalizadas por el valor medio de la variable de digitalización en el conjunto de la muestra) entre empresas de cada uno de los sectores de CNAE con el valor medio de un sector tomado como punto de comparación, en este caso el sector de Industria. Los valores absolutos de los coeficientes estimados para cada uno de los sectores CNAE se muestran en el cuadro 4. Los valores de estos coeficientes normalizados por el valor medio de la variable de digitalización respectiva en el conjunto de la muestra se representan en el gráfico 3.

De la observación del gráfico 3 se desprende claramente que la digitalización de las máquinas, el uso de los robots, está notablemente más extendida entre las empresas industriales que entre las empresas del resto de sectores de actividad, Construcción y Servicios. Con los ordenadores sucede lo contrario, la penetración de ordenadores, medida por la proporción media de personas que usan ordenadores para realizar su trabajo, es mayor en los sectores de Servicios que en la Industria y en la Construcción, aunque dentro de los sectores de servicios existen notables diferencias. En este sentido, la variable ordenadores toma valores manifiestamente más altos en los sectores de Informática y comunicación, Actividades financieras e inmobiliarias y Actividades profesionales, científicas y técnicas, que en el sector industrial; en cambio, entre las empresas en los sectores de Hostelería y Transporte la proporción de trabajadores que usan ordenadores en su trabajo es similar a la proporción de trabajadores entre las empresas del sector Industrial.

Las menores diferencias relativas entre sectores se producen en la variable control; el sector con mayor proporción de empresas que usan la analítica de datos para controlar a los trabajadores es el del Transporte, un 23 % más que en la Industria, seguido del Comercio, un 16 % por encima; el sector con la proporción más baja es el de Artes y entretenimiento, -33 %. El uso de medios digitales en la coordinación está más extendido entre las empresas de los sectores de servicios que entre las empresas industriales, destacando el sector de Información y comunicaciones, Hostelería y Artes y entretenimiento. Finalmente, los sectores con una proporción más alta de empresas en la clase alta digitalización son Informática y comunicaciones, Actividades financieras e inmobiliarias, Actividades profesionales, científicas y técnicas y Actividades administrativas.

Los coeficientes estimados de las variables de competencia y demanda solo son estadísticamente significativos al 5 % para las variables de control, coordinación y alta digitalización; para ordenadores y robots no son significativos Esto significa que características sobre los mercados donde venden sus bienes o servicios, percibidas por las propias empresas, como la intensidad de la competencia y la variabilidad de la demanda no influyen en la rentabilidad de la inversión en medios digitales pero si influyen en la de los usos. El uso de medios digitales en el control de personas y en la coordinación del trabajo están más extendidos entre las empresas con mercados donde la competencia es intensa que entre las que perciben que en sus mercados hay poca competencia; la intensidad competitiva en el mercado presiona sobre las empresas para reforzar sus funciones organizativas de control y coordinación. Por otra parte, los usos de medios digitales en coordinación y control están más extendidas entre las empresas que perciben una demanda predecible para sus productos que entre las que perciben una demanda poco predecible. Aparentemente, poca predictibilidad de la demanda no justifica más inversión en funciones organizativas de coordinación y control; cuando la demanda es poco predecible es más efectivo disponer de capacidad de reacción y adaptación que capacidad de organización.

En la clase de alta digitalización están relativamente más representadas las empresas que perciben mucha competencia en sus mercados de producto o servicio que el resto (26,7 % de diferencia relativa con el mismo criterio de normalización que en los análisis anteriores), y menos representadas las empresas que perciben que su demanda es poco o nada predecible que el resto (-6,7 %).

4.2.3. Diferencias en digitalización atribuibles a las características de la empresa

Controlando por variables de país y sector-mercado, las variables que captan características diferenciales de las empresas dentro de un país o sector de actividad, aportan información adicional sobre la propensión de las mismas a la adopción y uso de tecnologías digitales, cuadro 4. Los coeficientes estimados de las variables explicativas de empresa del cuadro 4 para cada una de las variables dependientes de digitalización, normalizados por el valor medio de la variable de digitalización respectiva en el conjunto de la muestra, se resumen en la representación gráfica del gráfico 4 para facilitar el análisis y la discusión. En este sentido, la lista de variables empresariales que pueden afectar a la rentabilidad y a la decisión de digitalizar, se distingue entre variables que pueden considerarse más estructurales, como el tamaño, la forma jurídica-propiedad de la empresa-establecimiento, la edad, y variables más directamente relacionadas con el modelo de negocio, como la estrategia y la organización.

Atendiendo a la significatividad estadística de los coeficientes estimados para la variable, el tamaño de la empresa es un factor relevante para explicar diferencias de digitalización entre empresas, controlando por todas las demás variables explicativas. La proporción media de trabajadores que utilizan ordenadores para realizar su trabajo disminuye con el tamaño empresarial (18 % menor en empresas grandes que en pequeñas). Para el resto de variables, la digitalización aumenta con el tamaño de la empresa, siendo particularmente destacable la diferencia entre grandes y pequeñas empresas en la probabilidad de usar robots (142 % mayor en las grandes que en las pequeñas). La probabilidad de uso de medios digitales en el control y en la coordinación aumentan con el tamaño de la empresa, pero de forma más marcada en el uso para coordinación que en el uso para el control. Las empresas de 10 o menos años están menos o igual de digitalizadas que las de más edad en lo que se refiere a los medios (ordenadores y robots), pero más digitalizadas en lo que se refiere a los usos.

Ser sede (con personalidad jurídica propia) aumenta la propensión a la digitalización, comparado con ser únicamente centro de trabajo (sin personalidad jurídica). La forma de empresa con mayor nivel de digitalización, en todas las dimensiones excepto en la variable ordenadores, es la Sede de una Subsidiaria. Las empresas que responden al cuestionario que realizan actividades de más valor añadido (como diseñar nuevos productos) están más digitalizadas que las empresas que no realizan estas actividades. Pertenecer al grupo de empresas que exportan aumenta la probabilidad de estar más digitalizada frente a no pertenecer a ese grupo, excepto en coordinación donde no existen diferencias significativas entre las empresas que exportan y las que no. La diferencia más importante en digitalización entre exportadoras y no exportadoras se produce en la variable robots. Finalmente, aumentar la plantilla de trabajadores, frente no hacerlo, se asocia con niveles más altos de digitalización en todas las variables, excepto en la variable ordenadores para la que no se detectan diferencias significativas.

La estrategia empresarial se resume en dos variables, la importancia que las empresas atribuyen de los costes-precios como ventaja competitiva, y la implicación en actividades innovadoras en dos aspectos, realizar innovaciones radicales, o, simplemente, introducir alguna innovación o no hacerlo; gráfico 4. Por otra parte, las variables proxy de la dotación de capital organizacional incluyen a la delegación de poder de decisión, y a la formación específica de los trabajadores. Las empresas que priorizan los bajos costes como ventaja competitiva están menos o igual digitalizadas (en ordenadores y en pertenencia a clase alta) que las empresas que priorizan otra ventaja competitiva (previsiblemente calidad o diferenciación). Introducir alguna innovación o no hacerlo explica diferencias en la propensión de la empresa a estar digitalizada, con una mayor propensión a la digitalización entre las que innovan que en el resto; esto es así en todas las variables, pero especialmente en uso de robots y pertenencia a la clase alta digitalización.

Comparadas con las empresas que no delegan/no conceden autonomía a los trabajadores para realizar su trabajo, las que sí delegan tiene más personas utilizando ordenadores en su trabajo (16 %), son más propensas a utilizar la intranet para la coordinación (14 %) y están más representadas en la alta digitalización (33 %); gráfico 4. Sin embargo, no existen diferencias significativas entre las que delegan y las que no lo hacen en uso de robots, ni tampoco en uso de la analítica de datos para el control de personas. El haber optado por un modelo organizativo de delegación o por otro centralizado, no parece influir en la decisión de aprovechar medios digitales para controlar a las personas. Probablemente, optar por la delegación obedece a razones superiores (por ejemplo, confianza generalizada dentro de la organización) y no tanto de las facilidades que ofrece la tecnología para el control sobre los trabajadores. Finalmente, los resultados del gráfico 4 confirman que las empresas que proporcionan formación en horario de trabajo una proporción alta de sus trabajadores están más digitalizadas que las forman a menos trabajadores. Más trabajadores con formación específica se asocia positivamente con más digitalización en todas las variables, medios y usos, y ello explica por qué las empresas con más trabajadores en formación específica están más representadas, 38,6 %, en la clase de alta digitalización que las empresas con menos trabajadores en formación específica.

4.2.4. Diferencias por entornos institucionales-económicos en los efectos del sector-mercado y de las características de la empresa en la propensión a la digitalización empresarial

En este apartado se resumen los resultados más relevantes de la estimación del modelo [1] completo, es decir cuando la estimación del modelo permite diferencias en las pendientes de las variables de sector-mercado y empresa en diferentes entornos institucionales captados por las variables explicativas de país, bloques geo- gráficos y productividad laboral. Para facilitar los cálculos y su interpretación se muestran los resultados de dos estimaciones. En la primera los entornos institucionales-económicos comparados se limitan a los bloques de países España, Centro de Europa, Escandinavia y Resto de países. A efectos de la estimación del modelo, se definen variables dicotómicas que toman el valor 1 cuando una empresa pertenece a un bloque determinado y 0 cuando no pertenece. Con el producto de la variable de entorno y las variables de sector-mercado y empresa se permiten diferencias entre unos entornos y otros en los efectos marginales de las variables de sector-mercado y empresa sobre la propensión a la digitalización empresarial. En una segunda estimación las variables de bloque de países se sustituyen por la variable productividad laboral, de manera que además de las variables sin multiplicar, las variables explicativas del modelo se amplían para incluir variables explicativas definidas como el producto de la productividad laboral por cada una de las variables de sector-mercado y empresa. Los resultados completos de las estimaciones del modelo (1) completo se presentan en el Anexo 2 para las variables de digitalización ordena- dores, robots y alta digitalización, las tres variables para las cuales el modelo tiene mayor capacidad explicativa. El texto principal se limita al análisis y discusión de los resultados empíricos considerados más relevantes.

4.2.4.1. Ordenadores

De acuerdo con los resultados del Anexo 2, las diferencias sectoriales en la proporción de trabajadores que utilizan ordenadores en su trabajo, variable ordenadores, se mantienen relativamente parecidas a las que se desprenden de los resultados del cuadro 4, obtenidos con la estimación del modelo [1] sin las variables multiplicativas. En lo que se refiere a los resultados nuevos sobre diferencias de diferencias sectoriales en el uso de ordenadores por bloque de países, las diferencias en la proporción de trabajadores digitalizados entre los sectores de Industria y Servicios son menores en los países de Centro Europa, de Escandinavia y parcialmente también en España, que en el Resto de países. Por tanto, existe una dependencia de Entorno institucional en la relación entre intensidad de uso de ordenadores en el trabajo y sector de actividad, industria o servicios, al que pertenece la empresa.

Esa dependencia se aprecia también cuando se constata que el coeficiente estimado negativo es estadísticamente significativo para la variable multiplicativa productividad x sector CNAE, para prácticamente todos los sectores de actividad. Además, en general, el valor absoluto del coeficiente estimado para la variable multiplicativa es mayor en los sectores CNAE donde las diferencias iniciales con la Industria en digitalización de los trabaja- dores son más altas. Todo esto lleva a la conclusión de que, entre las empresas de los países con niveles más altos de productividad, las diferencias intersectoriales en la proporción de trabajadores con ordenador en su trabajo cotidiano son menores que entre las empresas de los países menos productivos. En este contexto, España ocupa un lugar intermedio en el conjunto de países, acorde con su nivel de productividad laboral cercano a la media de los 28 países.

En lo que se refiere a las variables de Mercado, intensidad de la competencia y variabilidad de la demanda (percibidas por las empresas) las comparaciones entre bloques geográficos de países o entre países con diferentes niveles de productividad laboral no muestran diferencias estadísticamente significativas. Es decir, los efectos que puedan tener estas variables de mercado en la decisión de las empresas de digitalizar a los trabajadores dotándoles de ordenadores para realizar su trabajo, no depende del Entorno institucional en los términos en que aquí se ha definido.

Entre las variables de empresa, las diferencias entre entorno en sus efectos sobre la propensión a digitalizar a los trabajadores con el uso de ordenadores en su trabajo son desiguales entre unas variables y otras. Por ejemplo, los resultados del Anexo 2 indican que las diferencias en la proporción de trabajadores que utilizan ordenadores en su trabajo entre empresas que exportan y las que no, aumenta con la productividad de los países. En cambio, las diferencias en uso de ordenadores entre las empresas que Aumentan empleo y el resto de empresas que no lo hacen disminuyen con la productividad media de los países. Dentro del marco conceptual propuesto para estudiar la digitalización empresarial, exportar frente a no exportar aumenta más la rentabilidad de la digitalización a través de la variable ordenadores en los países más productivos que en los más productivos. En cambio, entre las empresas que crecen aumentando el empleo, la inversión de digitalización de los trabajadores parece más rentable en países menos productivos que en países más productivos.

La evidencia del Anexo 2 indica también que la proporción de trabajadores que usan ordenadores entre las empresas con prioridad por la ventaja competitiva en costes disminuye con la productividad laboral de los países. Por tanto, en los países con mayor nivel de productividad del trabajo la ventaja que buscan las empresas con su estrategia competitiva (costes, calidad, diferenciación) importa menos a la hora de decidir la utilización de ordenadores en el trabajo que en los países con menos productividad. Otro resultado que se desprende del Anexo 2 es que las diferencias en proporción de trabajadores que usan ordenadores entre las empresas que delegan y las que no, aumenta con la productividad laboral de los países. La asociación entre delegación de poder de decisión y digitalización -uso de ordenadores en el trabajo- es más intensa entre las empresas de los países más productivos que entre las empresas de los países menos productivos. Las empresas en los países más productivos aprovechan mejor la complementariedad entre delegación y digitalización que las empresas en los países menos productivos, lo que puede contribuir a explicar las diferencias en productividad.

Completamos los resultados del Anexo 2 con algunas representaciones gráficas con las que se visualizan las diferencias de los efectos de las variables de empresa entre entornos institucionales-económicos. Tal como se muestra en el gráfico 5, entre las empresas españolas la proporción de personas con ordenadores es mayor entre las empresas que no crean empleo que entre las que Aumentan empleo; el signo es el opuesto al que se observa en el resto de bloques de países. Además, entre las empresas españolas, la diferencia entre trabajadores con ordenadores en el grupo de delegan y en el resto que no lo hacen, es menor que entre las empresas de los países más productivos del centro de Europa y, sobre todo, Escandinavia. Algo similar ocurre cuando se compara la proporción de trabajadores con ordenadores entre las empresas españolas con formación a más del 60 % de trabajadores en horario laboral, con la proporción en las empresas con más o menos trabajadores en formación en el resto de bloques de países. En conjunto, el gráfico 5 confirma que la asociación positiva entre capital organizacional (delegación y formación específica de los trabajadores) y digitalización-ordenadores es positiva en todos los bloques de países, pero más intensa en los países del centro y norte de Europa que en el resto de países de la UE y RU. Por ejemplo, las diferencias entre proporción de trabajadores que utilizan ordenador entre empresas que delegan y que no delegan en Escandinavia es un 25 % (normalizado por el promedio de ordenadores en la muestra), mientras que en España es solo de un 15 %.

El gráfico 6 completa la información del gráfico 5 pero esta vez sustituyendo la variable de bloque de países por la variable continua de productividad laboral en la construcción de las variables multiplicativas seleccionadas. La diferencia en la proporción de trabajadores con ordenador entre las empresas que delegan capacidad de decisión en sus trabajadores con la proporción de las que no delegan aumenta con la productividad laboral de los países. Este resultado refuerza la conclusión de que las empresas de los países más productivos (centro y norte de Europa) aprovechan mejor la complementariedad entre delegación y digitalización-ordenadores que las empresas en los países menos productivos (sur y este de Europa); o tal vez, los países donde las empresas obtiene más retorno de esa complementariedad son más productivos que el resto. El gráfico 6 indica también que la complementariedad entre formación específica de los trabajadores y digitalización-ordenadores es independiente de la productividad laboral media de los países. Finalmente, las diferencias en la proporción de trabajadores con ordenadores ente empresas con ventaja competitiva en costes, en comparación con la proporción entre empresas que se apoyan en otras ventajas competitivas, así como entre las empresas que Aumentan plantilla y las que no lo hacen. En este último caso las diferencias en la proporción de trabajadores que usan ordenadores se limitan a los países con niveles más bajos de productividad, y desaparecen a partir de niveles de productividad medios altos (de 67 en adelante cuando la productividad media de los países es de 54).

4.2.4.2. Robots

Se analizan ahora los resultados de la estimación del modelo [1] ampliado para la variable dependiente incorporación o no de robots en la empresa, de nuevo a partir de los cuadros del Anexo 2. El resultado a partir del cuadro 4 de que la proporción de empresas con robots es significativamente mayor en la Industria que en el resto de sectores de actividad, se mantiene en las nuevas estimaciones donde se permiten diferencias entre Entornos institucionales en los efectos de las variables de sector-mercado y empresa en la propensión de las empresas a utilizar robots. El resultado añadido es que las diferencias en robotización de las empresas entre Industria y el resto de sectores aumenta con la productividad laboral de los países. Es decir, la mayor robotización de las empresas industriales en comparación con la de las empresas de servicios es más marcada entre las empresas de los países más productivos que entre las de los países menos productivos.

En el caso de España, las diferencias en robotización de empresas industriales en comparación con el resto de empresas es similar a la que se observa en el bloque de Otros países, y son menores que las diferencias en robotización de las empresas industriales entre empresas del Centro de Europa y de Escandinavia. Entre el resto de variables explicativas de mercado y de empresa, la única variable para la cual existen diferencias en las “betas” entre países es la competencia en el mercado, con un coeficiente estimado positivo y significativo de la variable competencia × productividad laboral. Es decir, cuando la relación entre competencia percibida en el mercado y propensión a usar robots se analiza para la productividad media de los 28 países, la percepción sobre la competencia en el mercado no afecta la propensión a instalar robots. Sin embargo, cuando se permiten diferencias en la asociación entre competencia y digitalización (robots) según niveles de productividad de los países, entre las empresas de los países con productividad más alta la competencia tiene un efecto positivo sobre la propensión a robotizarse.

4.2.4.3. Alta digitalización

Finalmente, cuando la variable de digitalización es pertenecer o no a la clase alta, se mantiene el resultado general de una probabilidad de pertenecer a la clase alta mayor entre las empresas de Construcción y Servicios que entre las empresas del sector de Industria. Sin embargo, las diferencias en probabilidad disminuyen al aumentar la productividad media de los países. Es decir, en países con alta productividad la probabilidad de pertenecer a la clase alta de digitalización entre empresas industriales y entre empresas del resto de sectores es más parecida que en los países de productividad baja. Se repite así el resultado de la variable robots según el cual las diferencias entre sectores en la probabilidad de pertenecer a la clase alta en las empresas españolas son similares a las de las empresas en el resto de países, mientras que entre las empresas de los países del Centro de Europa y de Escandinavia las diferencias entre sectores de pertenecer a la clase alta son menores que entre las empresas del Resto de países y España.

La probabilidad de estar en la clase alta entre empresas que aumentan empleo, en comparación con la de las que no lo hacen, es menor entre las empresas de los países más productivos que entre las empresas de los países menos productivos. La asociación positiva entre tamaño empresarial y probabilidad de que la empresa pertenezca a la clase alta solo es más fuerte entre empresas en países de alta productividad que entre empresas en países de menor productividad. Y por tanto menor entre empresas españolas que entre empresas del Centro de Europa y de Escandinavia. Los coeficientes estimados de las variables multiplicativas de bloque de países y empresa no son estadísticamente significativos; por tanto, los efectos de las variables de empresa en la probabilidad de pertenecer a la clase alta no difieren significativamente entre bloques de países y no difieren entre países con diferentes niveles de productividad media.

El gráfico 7 muestra el coeficiente beta estimado en el modelo (1) en función de la productividad media de los países para variables explicativas seleccionadas cuando la variable de digitalización es la probabilidad de pertenecer a la clase alta digitalización. Valores por debajo (encima) de cero indican probabilidad de pertenecer a la clase alta menor (mayor) para las empresas en la categoría de variable explicativa que en la categoría omitida correspondiente. Por ejemplo, las empresas del sector de la construcción tienen mayor probabilidad de pertenecer a la clase alta que las empresas del sector Industria para niveles de productividad por debajo de 45 (valor medio de la variable 54), y menor para niveles por encima de 45.

5.  CONCLUSIÓN

El trabajo explica las diferencias en digitalización de las empresas europeas a partir de las siguientes premisas y restricciones operativas.

  • La digitalización empresarial es un fenómeno multidimensional. A efectos de este trabajo se distingue entre, adopción por parte de las empresas de medios digitales (ordenadores, robots, plataformas, software específico y especializado…), y usos empresariales de los medios digitales para actividades productivas y para funciones organizativas (decisión, coordinación y control). En principio cada dimensión puede desarrollarse por separado y ello justifica que se estudien por separado.

  • La decisión de digitalización empresarial es equiparable a una decisión de inversión. Una empresa sin restricciones financieras adopta un medio digital y/o decide su uso si el valor actual neto de los flujos de caja de la inversión es no negativo; en caso contrario rechaza la adopción.

  • Para explicar las diferencias de digitalización entre las empresas, hay que explicar por qué la rentabilidad de una misma inversión digital en un momento del tiempo es mayor en unas empresas (las que siguen adelante con la inversión y se digitalizan) que en otras (las que no invierten y posponen la digitalización).

  • Los diagnósticos sobre determinantes de la digitalización empresarial requerirían conocer los detalles de las oportunidades de inversión de las empresas en cada momento del tiempo, una información de la que no se dispone. En su lugar, se utilizan variables potencialmente explicativas de las diferencias en digitalización empresarial que son observables por el investigador y que, directa o indirectamente, se supone que influyen en el valor económico de la inversión y, por tanto, en la decisión de digitalización.
  • La información observable utilizada en el estudio está condicionada por las fuentes disponibles: ECS2019 con datos de cerca de 22.000 empresas en los países de la UE y RU (28). De la base de datos de la encuesta se han seleccionado cinco indicadores de digitalización empresarial, las variables a explicar: dos de medios (trabajadores que usan ordenador en su trabajo, si la empresa tiene instalados robots o no); dos de usos (control de los trabajadores y coordinación del trabajo); y un indicador global (medios y usos de la misma empresa). Por otra parte, las variables explicativas, es decir los factores que pueden condicionar la decisión de digitalización de las empresas, se agrupan en tres categorías, las dos primeras externas a la empresa, y la tercera interna a la misma: entorno institucional-económico donde está localizada la empresa (nivel de desarrollo tecnológico, funcionamiento de los mercados, calidad institucional, incentivos y ayudas públicas…); sector de actividad (como proxy de diferencias en condiciones de oferta de las empresas en sus mercados, sobre todo en las tecnologías y procesos productivos) y mercado (competencia, volatilidad de la demanda, proximidad geográfica, crecimiento…); y empresa (condicionantes internos de la rentabilidad de la inversión por disponibilidad de recursos y capacidades, economías de escala, tipo de ventaja competitiva, disponibilidad de recursos complementarios en forma de capital organizacional…).

Los análisis realizados refrendan la decisión de analizar las dimensiones de digitalización de forma separada cada una de las demás (baja correlación entre los valores de las variables de digitalización, y diferencias en los modelos explicativos estimados para cada una de ellas). Esto significa que las variables de entorno institucional-económico, sector-mercado y empresa que se utilizan como proxy de la rentabilidad de la inversión en digitalización, impactan de forma diferente –cuantitativa y cualitativamente (capacidad explicativa y signo de las correlaciones)–, en los beneficios y en los costes según se trate, por ejemplo, de digitalizar a las personas (ordenadores), o a las máquinas (robots), o según se trate de usar medios digitales para el control de los trabajadores, o para coordinar su trabajo.

Concretamente, la productividad laboral media de los países se asocia significativa y positivamente con el uso de ordenadores y robots, negativamente con el control sobre los trabajadores, y de forma no significativa con la coordinación del trabajo. Por tanto, en los países más productivos (centro y norte de Europa en este estudio), todo lo demás igual, se dan condiciones comunes a todas las empresas que favorecen relativamente la rentabilidad de las inversiones empresariales en ordenadores y robots, mientras que en los países menos productivos (sur y este de Europa, y sobre todo en España) se dan condiciones relativamente más favorables para la digitalización del control sobre los trabajadores. En la medida en que la intensificación del uso de ordenadores y robots contribuya al aumento de la productividad (Gal et al., 2019), la ventaja comparativa de las empresas en los países inicialmente más productivos para invertir en ordenadores y robots, aumentará todavía más la brecha de productividad entre los países del centro y norte de Europa frente al resto.

El estudio también pone de manifiesto que, controlando por el resto de variables explicativas, la industria muestra una ventaja comparativa en la digitalización en forma de robotización (digitalizar a las máquinas), mientras que los servicios, y particularmente los servicios a las empresas, muestran una ventaja comparativa en la intensificación en el uso de ordenadores por parte de los trabajadores (digitalizar a las personas). Aparentemente, la tecnología, la intensidad de capital en maquinaria y equipos, y el diseño de los procesos, en las actividades manufactureras, en comparación con la tecnología y procesos de la prestación de servicios, con estado actual de las tecnologías digitales, determinan las ventajas comparativas de cada sector de actividad, en cuanto a digitalizar a las máquinas o digitalizar a las personas. En principio, las dos formas de digitalización pueden con- tribuir a aumentar la productividad.

Por otra parte, se observa que las diferencias en ventaja comparativa en el uso de los ordenadores de los servicios frente a la industria disminuyen al aumentar la productividad laboral de los países, mientras que las ventajas comparativas de la industria frente a los servicios en la robotización son aparentemente mayores en los países más productivos que en los menos productivos. Tal vez, las empresas manufactureras realizan relativamente más actividades de servicios (I+D, diseño, marketing…) en los países más productivos que en los países menos productivos, y ello les da más oportunidades para aumentar la digitalización de las personas acercándose a los niveles de las empresas de servicios. En segundo lugar, la relativamente mayor intensidad de capital tangible en la producción de las empresas industriales en los países más productivos, en comparación con las de los países menos productivos, podría derivar en unas condiciones relativamente más favorables para la robotización entre las empresas de los países más productivos que entre las de los menos productivos (por ejemplo, con empresas más capital intensivas por mayores diferencias en costes del trabajo y del capital). En todo caso, los resultados empíricos ponen de manifiesto que, para explicar las diferencias en digitalización empresarial entre países, no basta con mirar el nivel de productividad y la especialización sectorial por separado; hay que tener en cuenta también el efecto cruzado entre el nivel de productividad de la economía y la composición sectorial de su actividad.

El resultado empírico de unas mayores diferencias en robotización que en uso de ordenadores entre empresas grandes y pequeñas (a favor de las grandes), controlando por el resto de variables, podría explicarse porque instalar robots obliga a un desembolso de inversión y a cubrir unos costes fijos, muy por encima de los desembolsos y costes fijos de invertir en ordenadores. Solo las empresas con un volumen de negocio relativamente alto están en condiciones de rentabilizar la elevada inversión y cubrir los altos costes fijos. Exportar es también una forma de acceder a mercados más grandes, y ello explicaría por qué las empresas que exportan están relativamente más digitalizadas que las que no exportan. Entre las empresas grandes, la rentabilidad del uso de medios digitales para funciones de control de personas y coordinación del trabajo es mayor que entre las más pequeñas, probablemente porque las necesidades de procedimientos formales de control y coordinación aumentan con el tamaño empresarial. Mercados más competitivos favorecen la digitalización en usos –control y coordinación–, pero la intensidad de la competencia percibida por las empresas no influye en la decisión de invertir en medios, controlando por el resto de variables. Por otra parte, percibir una alta volatilidad en la demanda de los productos o servicios, por sí sola, no aumenta la rentabilidad de la digitalización, comparada con la de las empresas que perciben una demanda predecible; por el contrario, la propensión a utilizar medios digitales en control y coordinación es menor entre las empresas que perciben que su demanda es poco o nada predecible que en el resto.

Controlando por el resto de variables explicativas, las empresas con actividades de más valor añadido y más innovadores están más digitalizadas, en medios y usos, que las empresas con actividades de menos valor añadido, y que sostienen sus ventajas competitivas en los bajos costes. Según los resultados del trabajo, las ganancias de la digitalización no están en reducir costes sino en aprovechar la digitalización para innovar más y en diferenciarse más de los competidores. Por otra parte, la digitalización empresarial muestra una clara asociación positiva con la dotación de capital organizacional de las empresas, medido por las variables delegación de poder de decisión y formación a los trabajadores en el puesto de trabajo. El resultado apoya la hipótesis extendida en la literatura sobre complementariedad entre capital digital y capital organizacional según la cual, el retorno de la inversión en digitalización aumenta con la dotación de capital organizacional y, por ello, es más probable encontrar empresas digitalizadas entre las empresas que delegan en los trabajadores y en empresas que más trabajadores forman en horas de trabajo (formación específica), que entre las que no delegan y en las que menos trabajadores forman.

Cuando se concentra el foco en las empresas españolas, en comparación con las del resto de países o con las de bloques de países seleccionados, el primer resultado que llama la atención es la posición comparativamente alta, en nivel general de digitalización, de las empresas en España; de hecho, se encuentra en las primeras posiciones entre los países de la UE. Esto se explica principalmente porque las empresas españolas son, con diferencia, las que más utilizan la analítica de datos en el control sobre los trabajadores, y porque utilizan robots en una proporción relativamente alta. La comparativamente alta digitalización en robots y en control de los trabajadores, compensa la comparativamente más baja intensidad en el uso de ordenadores y el menor uso de la coordinación. Al mismo tiempo, entre las empresas españolas la asociación entre capital organizacional (delegación y formación) y digitalización es más débil que entre las empresas de los países del centro y norte de Europa. Si se combina la menor penetración de la delegación entre las empresas españolas (tal vez porque no la rentabilizan tanto como las empresas de otros países) con el menor impacto del capital organizacional en la decisión de digitalizar, las empresas españolas estarían desaprovechando oportunidades que ofrecen las inversiones en digitalización para la mejora de la productividad. Es decir, la digitalización en ordenadores y robots podría ser “excesiva” para la baja dotación de recursos complementarios. Por el contrario, las empresas españolas encuentran particularmente ventajoso utilizar los medios digitales para control sobre las personas, frente a aprovechar los medios digitales (ordenadores especialmente) en entornos de más descentralización, donde su contribución a la productividad es más alta, tal como hacen las empresas de los países más productivos del centro y norte de Europa.

Políticas públicas

La UE ha convertido la digitalización, en general y de las empresas en particular, en un objetivo estratégico. Para que haya sido así las autoridades públicas entienden, primero, que la digitalización está positivamente asociada con el nivel de bienestar colectivo. Y segundo, que existen fallos del mercado que impiden que la digitalización que se alcanza con las decisiones descentralizadas de los agentes no es la socialmente deseable. La digitalización puede incidir en el bienestar a través de la productividad, el empleo y la inclusión social. Las decisiones descentralizadas, con el apoyo de los mercados laborales y financieros funcionando correctamente, podrían no llevar a resultados socialmente deseables si existen múltiples equilibrios en el conjunto de países de la UE, cada uno con diferentes niveles de bienestar y digitalización. Los resultados del estudio aportan algunas novedades en la relación entre digitalización y bienestar, así como algunas razones que justifican políticas de apoyo público, junto con directrices sobre cómo deben diseñarse estas políticas.

En primer lugar, las políticas públicas deben diferenciar entre decisiones de digitalización empresarial que mejoran la productividad, y decisiones que no afectan a la productividad. En este trabajo no es posible establecer inferencias causales de la digitalización sobre la productividad, pero si se observa que las variables de digitalización más extendidas entre las empresas de los países más productivos (ordenadores y robots) son distintas de las más extendidas entre los países menos productivos (analítica de datos para el control de personas). La relación entre digitalización y productividad debe analizarse por separado para medios y usos de digitalización, para la digitalización de personas y para la digitalización de las máquinas. Sobre la relación entre digitalización y empleo, el estudio tampoco permite inferencias causales, pero, para el conjunto de la muestra, los resultados indican que la digitalización está igual o más extendida entre empresas que aumentan plantillas que entre las que dicen que no las aumentan (aunque las diferencias en digitalización entre los dos colectivos disminuyen según aumenta la productividad media de los países). Los resultados del estudio no permiten establecer relaciones entre digitalización e inclusión o desigualdad.

La digitalización entre las empresas en la UE podría estar segmentada en un patrón extendido entre los países más productivos del centro y norte de Europa, y otro distinto extendido entre las empresas de este y del sur, sin que se estén aseguradas las condiciones de una posible convergencia hacia un patrón común. En las empresas de los países del centro y norte de Europa la digitalización en medios progresa en paralelo a la acumulación de capital organizacional, en forma de delegación de poder de decisión en los trabajadores y formación específica de esos trabajadores por la empresa. Capital digital y capital organizacional se complementan y refuerzan mutuamente en su contribución al crecimiento de la productividad desde niveles de partida comparativamente altos. En los países del sur, incluida España, y del este, la digitalización se inserta en empresas con bajo capital organizacional, que aprovechan la digitalización para reforzar el control jerárquico de la dirección sobre los trabajadores; en este contexto la digitalización no encuentra las condiciones más favorables para hacer crecer la productividad de las empresas con todo su potencial. Las políticas públicas de apoyo a la digitalización dentro de la UE deben diseñarse de manera que las empresas de los países del sur y del este tengan incentivos para cambiar el diseño organizativo, con más delegación y más formación específica de los trabajadores, como condición necesaria para avanzar en el cierre de la brecha de productividad a través de la digitalización.

El tamaño de las empresas no es una variable por la que esté justificado necesariamente segmentar las políticas públicas de apoyo a la digitalización, excepto cuando las empresas tengan restringido su crecimiento por algún factor exógeno (restricciones financieras, por ejemplo) y la digitalización obligue a inversiones importantes (como la instalación de robots). En todo caso las políticas públicas deberían priorizar la eliminación de las restricciones y dejar que las fuerzas de la competencia presionen para que las empresas crezcan y puedan absorber los costes fijos de las inversiones desde una mayor dimensión. La digitalización debe ayudar a reducir los costes organizativos del crecimiento empresarial, incluso en modelos de gestión centralizados, pero las políticas públicas deberían ser neutrales en su influencia sobre la distribución de tamaños empresariales en una economía más digitalizada, limitándose a mejorar el funcionamiento de los mercados.

Las políticas públicas de la UE deberían tomar en consideración la influencia de las empresas matrices en la digitalización de las subsidiarias. Los datos disponibles no permiten conocer la sede de las empresas matrices de las empresas subsidiarias que participan en el estudio. Pero los resultados indican que, entre las distintas formas de empresa representadas en la muestra, los niveles más altos de digitalización, en medios y en usos, se encuentran en las sedes de subsidiarias. La digitalización de las empresas europeas no es sólo una cuestión de fuerzas del mercado (precios, incentivos monetarios); es también una cuestión administrativa que surge de decisiones de propiedad, organización y control dentro de las empresas y, en particular, en las relaciones entre empresas matrices y filiales.

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Notas

* Universidad de Zaragoza.

** Universidad de Zaragoza y Funcas.

1 Antes del desarrollo de las tecnologías digitales, en estados Unidos los conductores-transportistas eran mayoritariamente propietarios de los vehículos, y minoritariamente asalariados de empresas de transporte propietarias de los vehículos. La razón es que con la propiedad del camión que conducían los conductores tenían más y mejores incentivos a cuidar de ellos como una forma de mantener su valor económico. La contrapartida a estos incentivos es que cada conductor asumía íntegramente el riesgo de la inversión en el camión. Con los avances tecnológicos que permiten a las empresas de transporte controlar la conducción de los camiones, los conductores pueden pasar a ser asalariados de las empresas que son las que financian y poseen los camiones en propiedad, mejorando la asignación de riesgos y manteniendo los incentivos a la buena conducción.

ANEXOS
Anexo 1
anexo 2

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Día Internacional del Migrante

Fecha: diciembre 2022

Día Internacional del Migrante

La celebración del Día Internacional del Migrante el próximo 18 de diciembre brinda una buena oportunidad para poner de manifiesto que un escenario demográfico como el de España exige planteamientos razonables y debates públicos sosegados sobre la inmigración. Es cada vez más urgente utilizar los conocimientos y las evidencias disponibles para diseñar una política de inmigración que concilie de la mejor forma posible las necesidades de la economía y del sistema de protección social con las preferencias de la población residente y con la integración de los inmigrantes.

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La subvención de 20 céntimos por litro de combustible a debate

La subvención de 20 céntimos por litro de combustible a debate

Fecha: diciembre 2022

María José Moral

Subvención, Combustible, Consumo, Precios, España

1. INTRODUCCIÓN

Parece algo ya asumido que la subvención general de 20 céntimos por litro de combustible a cualquier con­sumidor (ya sea un hogar o una empresa) se está cuestionando. Todo apunta a que no se prorrogará la bonifica­ción regulada sobre el precio de los combustibles que acaba el 31 de diciembre1. La previsión es que, en caso de mantenerse alguna bonificación, se focalizaría en colectivos concretos. De hecho, esta ayuda no está incluida en el Proyecto de los Presupuestos Generales del Estado. Además, en la última reunión del Ecofin, de 6 de diciembre, se ha alcanzado el compromiso de dirigir más selectivamente las ayudas para el consumo energético a aquellos agentes más vulnerables con el objetivo de no mantener medidas indiscriminadas que presionan las cuentas públicas.

Desde que se puso en marcha el 1 de abril, varios han sido los foros en los que se ha señalado que una subvención sobre el precio de los combustibles, general a todos los consumidores, es ineficiente desde el punto de vista medioambiental y también poco equitativa.

En esta nota técnica se aportan elementos de debate sobre la falta de equidad que genera la subvención en la medida en que los hogares con mayores rentas son los más favorecidos (véase Airef, 2022). También se aporta evidencia sobre la falta de eficiencia medioambiental como consecuencia de que la bonificación sobre el precio reduce el incentivo al ahorro energético. Para ello se analizan las tendencias de la demanda de gasolina y diésel por grandes agentes consumidores desde 2015 hasta 2020. Entre otras cuestiones este análisis pone de mani­fiesto que el consumo de gasolina recae fundamentalmente en los hogares, mientras que el de gasóleo se reparte casi por igual entre hogares y actividades productivas. A partir de este primer diagnóstico se interpreta la evolu­ción mensual de los consumos en relación con los precios hasta los datos más recientes de 2022. La conclusión es que, efectivamente, no ha habido ahorro ni reducción de la demanda de combustibles en España a pesar del nivel de precios tan elevado que se ha registrado. Más al contrario, en agosto se produjo un inusual crecimiento de la demanda de gasolina a lo que contribuyó la bonificación del precio.

Por último, se realiza un examen más profundo de los patrones de consumo de gasóleo para automoción que presentan las ramas productivas. Este examen permite construir indicadores que muestran qué actividades económicas son más dependientes del precio del diésel. En consecuencia, se ofrece una guía para el diseño de una política selectiva de ayuda al coste por automoción al que hacen frente las empresas (bien sea con una subvención sobre litro comprado o bien profundizando en las exenciones que ya existen en el impuesto especial sobre hidrocarburos).

2. EFECTOS DISTRIBUTIVOS DE LA SUBVENCIÓN AL PRECIO DE LOS COMBUSTIBLES

La teoría economía indica que una subvención fija sobre los precios no genera efectos redistributivos y la subvención de 20 céntimos por litro de combustible no es una excepción. A continuación, se analizan los argu­mentos que ponen de manifiesto esto desde el punto de vista de los hogares, pero que serían totalmente trasla-dables si se analizara desde el punto de vista de las actividades económicas.

En cuanto a la renta personal es claro que es regresivo puesto que la subvención no depende de la renta sino de la cantidad consumida del producto. Pero, además, cuanto mayor es la renta del hogar mayor es la pro­babilidad de tener un coche, que este sea más grande y potente, de poseer más de un coche y de realizar un uso más intensivo del vehículo privado2. De hecho, el informe de la Airef (2022) indica que los hogares con mayores rentas han acaparado una mayor cuantía del gasto público que ha supuesto la subvención.

Respecto al primer punto, es evidente que para acceder a la ayuda es preciso tener un vehículo y utilizarlo. Dado que la presencia de vehículos con energías alternativas al gasóleo y la gasolina es muy marginal todavía, el análisis de la posesión de un vehículo (sin identificar la energía que utiliza) es válido para tener información relevante sobre qué hogares pueden beneficiarse de la subvención de los 20 céntimos.

Según Laborda y Moral (2017) solo el 76,1 % de los hogares españoles tenían un vehículo, en 2015. Teniendo en cuenta que ese año, el 99,94 % de los turismos utilizaban gasolina o diésel (según la DGT), la conclusión es clara: se está dejando fuera de la ayuda a uno de cada cuatro hogares3. Incluso aunque el hogar declare que podría mantener un coche, lo cierto es que cuanto menor es la renta menor es la probabilidad de poseer un vehículo. En 2015, el 43,3 % de los hogares con menos de 1.000 euros mensuales de renta no tenían coche; mien­tras que si la renta oscilaba entre los 3.000 euros y 5.000 euros esta cifra se reducía a tan solo el 4,86 % de los hogares. Por otra parte, la edad del sustentador principal es crucial, ya que cuando supera los 65 años solo uno de cada dos hogares posee un vehículo. Por tanto, en los hogares con poca renta y con personas mayores como sustentadores principales es menos probable que accedan a esta bonificación.

Además, existe otro motivo que puede llevar al hogar a no tener un vehículo y es la “conciencia medioam­biental”. En este sentido, existe una leve tendencia a no tener un vehículo en propiedad y utilizar el transporte público convencional o bien los nuevos servicios de movilidad que no implican el consumo de gasoil o gasolina (puesto que todos los servicios de movilidad compartida son eléctricos4). Luego sea cual sea la razón por la que el hogar ha decidido no tener un vehículo de combustión se les está penalizando al no poder acceder a una sub­vención que, a priori, es generalista.

Existe una cuestión adicional no trivial que también se debería tener presente a la hora de diseñar una nueva bonificación sobre el precio. Se trata de que cualquier consumidor que reposte en el Estado español accede a la subvención, sea cual sea su residencia. Recordemos que España es el segundo país del mundo por lle­gadas de turistas. De hecho, entre abril y septiembre han entrado 46,2 millones de turistas internacionales (cifra muy cercana a la población española que, en 2021, fue de 47,3 millones). De ellos, el 15,5 % lo ha hecho con su propio coche, pero además muchos de los turistas que llegan a nuestro país utilizan coches de alquiler durante su estancia5. En relación con este punto, habría que añadir un “efecto frontera” que ha surgido debido a que con la subvención los precios en España eran más bajos que en Portugal y Francia6, por tanto, esto ha atraído a numerosos residentes fronterizos a repostar en España. Cabe señalar que tanto Portugal como Francia han implementado también bonificaciones similares sobre el precio del combustible. En el caso de Portugal es preciso estar inscrito en una plataforma de la agencia tributaria, por tanto, se restringía a los contribuyentes; por el contrario, en Francia, se implementaba la ayuda de forma similar a España.

Por último, es preciso apuntar un efecto que es independiente de la renta pero que se debería tener en cuenta. Se trata del lugar de residencia de los hogares, ya que en las zonas rurales existen pocas (o nulas) posibili­dades de realizar los trayectos con transporte público por lo que se debe utilizar el vehículo privado. Luego se cual sea el nivel de renta los hogares están obligados a consumir combustible para sus desplazamientos.

En consecuencia, el diseño de la aplicación de una subvención no es fácil puesto que se deberían compaginar estas pautas para evitar la regresividad en la renta, focalizar en el contribuyente residente y no perjudicar a los habitantes de las zonas rurales con menos servicios de transporte público. En Francia, por ejemplo, se acaba de anunciar que a partir del 1 de enero de 2023 se dará una ayuda de 100 euros a los contribuyentes que necesiten el vehículo para ir a trabajar y su salario esté por debajo de un determinado umbral. Luego se estarían combinando los tres aspectos comentados.

3. SUBVENCIÓN AL PRECIO DE LOS COMBUSTIBLES Y EFICIENCIA MEDIOAMBIENTAL

La transición energética aboga por una disminución en el consumo de los combustibles fósiles, pero la reducción en su precio (debida a la subvención) no ayuda a que el consumidor perciba la necesidad del ahorro energético con la misma intensidad. Sin embargo, se pensaba que el elevado nivel de precios que motivó la sub­vención sería suficiente para contener el consumo. En este apartado se aporta evidencia para evaluar si el ahorro energético se ha visto afectado en los meses que ha estado vigente la subvención.

El consumo de gasolina y diésel en los hogares y los sectores productivos se estudia a partir de la Cuenta de Flujos Físicos de la Energía7 que elabora el INE y que ofrece información anual de 2015 a 2020. El gráfico 1 presenta el consumo de ambos combustibles de estos dos grandes agentes. En primer lugar, es patente el fuerte shock que supuso la pandemia para la movilidad, especialmente en el caso de los hogares que redujeron el con sumo de gasolina y diésel en un 21 %. Por ello, en esta nota técnica el año 2020 no se toma como referencia y se utiliza el año 2019.

Otro rasgo relevante a tener en cuenta es que los hogares dominan el consumo de gasolina, mientras que en el diésel el reparto es más equilibrado. Esto indica que la mayoría del parque de vehículos de gasolina perte­nece a los hogares lo que puede ser relevante a la hora de definir políticas de medio plazo de estímulo y apoyo a la renovación del parque automovilístico.

Hasta 2020, el consumo de gasolina presentaba una tendencia creciente (5,5 % anual) frente a un avance del diésel más modesto (0,74 % anual). De hecho, los hogares prácticamente no aumentan el uso de diésel como consecuencia del avance de la presencia de coches de gasolina en el parque automovilístico, en detrimento de los que utilizan gasoil (véase la tabla A.1 del Apéndice). Si bien este cambio es muy lento, reflejándose primero en el consumo de gasolina, en 2019 también se observó una discreta reducción en el uso de diésel. Por otra parte, los ahorros detectados en 2020 no se deben entender como tales, sino como la consecuencia natural de la limitación de la movilidad por la pandemia.

Para captar el impacto de la subvención de 20 céntimos por litro de combustible es preciso analizar los datos mensuales posteriores a abril de 2022. En concreto, se emplean los datos mensuales de consumo de gasoil y gasolina que ofrece la Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia (CNMC), aunque no es posible distinguir el agente que realiza el consumo. Como ya se ha comentado, debido a lo excepcional de 2020 y 2021, la situación de 2022 se compara con el año 2019.

El consumo de gasoil en 2022 todavía no ha alcanzado los niveles de 2019; tan solo en junio se ha superado el nivel registrado en 2019 (véase el gráfico 2). En los primeros meses de aplicación de la subvención, los precios del gasóleo crecieron y en junio eran un 15,2 % más altos que en marzo (véase el gráfico 3); mientras que su con­sumo creció a una tasa mensual del 11,6 %. Por el contrario, en el mismo período de 2019, los precios del diésel cayeron un 1,7 % y el consumo solo subió un 6,6 %. Aunque es cierto que parte del mayor consumo de 2022 se justifica por un mayor crecimiento de la actividad económica (un 1,5 % frente a un 0,3 % en 2019-T2), todavía habría que tener en cuenta la sustitución de vehículos diésel hacia gasolina y otras energías limpias. Por tanto, se puede afirmar que la presencia de precios elevados no ha garantizado el ahorro energético, más bien todo lo contrario.

Por otra parte, desde la puesta en marcha de la subvención y hasta junio, el consumo de gasolina creció un 15,5 % al tiempo que su precio subía un 17,7 % (véanse los gráficos 4 y 5). Luego, se sigue observando un creci­miento más intenso en el consumo de gasolina que podría atribuirse al aumento de los turismos de gasolina en el parque automovilístico. Lo que no se puede atribuir a esta tendencia es el fuerte crecimiento observado en agosto de un 5,8 % respecto a julio cuando lo habitual es que el consumo de gasolina en ambos meses sea muy similar. La explicación es simple: aumentó el consumo de los hogares alentado porque en agosto los precios habían tocado techo y la subvención hizo que el precio efectivo fuera inferior al pagado en marzo.

En conclusión, los elevados precios de los combustibles no han llevado a caídas en la demanda. La subven­ción de los 20 céntimos por litro parece incluso haber alentado un mayor consumo en los meses estivales y en el segmento residencial que es el responsable de la mayor parte del consumo de gasolina. Por tanto, las críticas dirigidas a la ineficacia desde el punto de vista medioambiental están fundadas y no se puede esperar que sim­plemente un precio alto del combustible lleve a los consumidores a reducir su demanda.

4. GRANDES CONSUMIDORES DE COMBUSTIBLES

En este apartado se analiza el consumo de combustibles desagregando las actividades productivas en gran­des sectores productivos distinguiendo entre el sector primario, la industria (incluye energía, industrias extrac­tivas, manufacturas y construcción), servicios y, por último, se representa de forma independiente el sector de “Transporte Terrestre y por Tubería” (categoría 49 de la clasificación CNAE2009). Nótese en esta última categoría no se incluye todo el sector de transporte, ya que el “Transporte marítimo y por vías navegables interiores” y el “Transporte aéreo” utilizan para su actividad principal fuelóleo y queroseno, por lo que estas dos categorías de transporte se agregan en la categoría “Servicios”. Con ello se pretende identificar mejor el impacto del transporte por carretera que utiliza mayoritariamente el gasóleo como parte fundamental de su actividad.

El gráfico 6 muestra que el sector económico que más diésel consume, detrás de los hogares, es el sector de transporte terrestre (un 30 % del total). De hecho, el resto de las actividades de servicios (incluidos los servicios de transporte marítimo y aeronáutico) solo representan el 8 % del consumido de gasóleo en España. Le sigue la industria y cierra el ranking el sector primario con un 3,6 %.

Otro indicador que muestra la dependencia de cada agente respecto del consumo de combustibles de auto-moción es el peso relativo que representa este consumo respecto de la energía total que necesita, es decir, en su mix energético. En el gráfico 7 se presenta esta dependencia para los hogares y el sector de transporte terrestre.

El primer resultado que se destaca es que también este indicador muestra que las restricciones de movilidad durante la pandemia cambiaron la demanda de hogares (tanto para gasolina como para diésel), pero no así del transporte terrestre, debido a que la reducción de la movilidad fue más intensa y duradera para el sector residencial.

Los hogares, que son los mayores consumidores de gasolina del país, presentan también una mayor depen­dencia respecto de este combustible en su mix energético, ya que el 14,00 % del total de energía que utilizan es gasolina. Por su parte, la dependencia respecto del diésel es más del doble llegando al 36,25 % de la energía consumida. Luego, en conjunto, los hogares dedican la mitad de la energía que utilizan a automoción dedicando el resto fundamentalmente a calefacción, agua caliente y electrodomésticos (IDEA, 2022).

La relación de consumo diésel-gasolina en los hogares es importante ponerla en valor puesto que tal y como se muestra en la tabla A.1 del Apéndice la distribución del parque automovilístico no está tan sesgada hacia los coches diésel. Los datos de la Dirección General de Tráfico indican que, entre 2015 y 2020, los vehículos diésel pasaron de representar el 56,65 % al 54,42 % de los turismos; mientras que los coches de gasolina avanzaron de un 43,29 % al 45,02 %. Por tanto, los vehículos diésel no duplican a los de gasolina y, además, existe una ten­dencia (lenta) a disminuir su presencia. A esto habría que añadir que el consumo medio de un vehículo diésel es menor que con un motor gasolina. En consecuencia, estos resultados indican claramente que los hogares reco­rren muchos más kilómetros con coches diésel que con coches de gasolina. Este hecho es primordial si se quisiera diseñar una subvención diferente por tipo de combustible o primar a aquellos conductores que más kilómetros realizan.

En cuanto a las empresas de transporte terrestre se confirma que el consumo de gasolina es muy residual respecto del resto de energías que necesitan (tan solo el 0,45 % entre 2015 y 2020), siendo el diésel la energía fundamental para su actividad con el 79,6 % de la energía consumida. Esta intensidad en el uso del diésel es muy superior no solo a las familias, sino también a lo que se observa en el resto de las ramas productivas. En efecto, incluso con la fuerte heterogeneidad existente entre las diferentes ramas productivas (en el gráfico 8 se repre­senta la mediana de este indicador, así como el percentil 75 y 25) la dependencia del diésel en su mix energético es muy inferior.

Un aspecto relevante que se aprecia en todas las ramas productivas es que, desde 2016, existe una paulatina, aunque muy lenta, disminución del peso del diésel en el total de energía consumida. Evidentemente esta tendencia es ajena a la subvención de los 20 céntimos, pero es importante identificarla desde el punto de vista medioambiental. Conocer su procedencia puede contribuir al diseño de políticas de medio y largo plazo cuyo objetivo sea reducir la dependencia de los combustibles fósiles.

Examinando si ha cambiado la distribución del parque de vehículos industriales y autobuses (véase la tabla A.2 del Apéndice), llama la atención que la sustitución de vehículos industriales diésel no se está produciendo. Así, en los camiones de menos de 3.500 kg en diciembre de 2016 el 96,4 % del parque era diésel, pero en octubre de 2022 sigue en el 96,0 %. De igual manera se está manteniendo la presencia de camiones diésel en los más pesados (más de 3.500 kg), pues en 2016 representaban el 98,6% y en 2022 el 98%. En el caso de las furgonetas la tendencia es incluso más llamativa pues está aumentando ligeramente la presencia de furgonetas diésel. Luego las medidas aplicadas en estos últimos años para incentivar la compra de vehículos ligeros N1 (es decir, las furgo­netas) con energías alternativas no están consiguiendo resultados relevantes8.

Únicamente los autobuses muestran una tendencia decreciente del parque de vehículos diésel pues en 2016 representaban el 96,9 % y en 2022 el 92,1 %. En este caso la sustitución se está haciendo hacia los autobuses de gas natural comprimido. En este proceso de sustitución la Comunidad de Madrid mantiene un claro liderazgo pues, actualmente, el 19,2 % de su parque de autobuses utiliza gas natural comprimido. Le sigue Baleares con el 10,6 % y, a mucha distancia, Cataluña y Andalucía con el 5,7 % y el 4,3 %, respectivamente.

Para cerrar este apartado, se resumen las conclusiones más relevantes:

  • El sector residencial es un consumidor muy significativo en el consumo de combustibles y la subvención de los 20 céntimos por litro ha disminuido el incentivo al ahorro energético, en especial en la gasolina.
  • El sector de transporte terrestre es la actividad productiva que más depende del diésel por lo que sería un claro candidato para continuar con la subvención en caso de mantenerse. No hay que olvidar que la primera vez que oímos hablar de esta ayuda fue el 25 de marzo de 2022 con el Acuerdo entre el Minis­terio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana con los departamentos de Mercancías y viajeros del Comité Nacional del Transporte por Carretera (CNTC)9. Tres días más tarde se confirmó que la ayuda de los 20 céntimos también iría a los hogares.
  • El parque de camiones y furgonetas diésel no está disminuyendo. En consecuencia, se deberían revisar las políticas de incentivo a la compra de este tipo de vehículos con bajas emisiones. Especialmente en el caso de las furgonetas donde la oferta de modelos eléctricos es algo más amplia.
5. DEPENDENCIA DE LAS RAMAS PRODUCTIVAS RESPECTO DEL DIÉSEL

Una vez verificada la relevancia del sector de transporte terrestre en el consumo de diésel, en este apartado la atención se concentra en el consumo de gasóleo en el resto de las ramas productivas. Para ello se emplea la Cuenta de Flujos Físicos de la Energía del INE que distingue ramas de actividad a dos dígitos de la clasificación CNAE2009. En la tabla A.3 del Apéndice se enumera la clasificación detallada de las ramas productivas analizadas.

Para mostrar más claramente las diferencias entre actividades no se incluye al sector de transporte terrestre que ha quedada patente su dependencia por lo que se realiza un cambio de escala que consiste en tomar como total del consumo el realizado por las 60 ramas productivas. De manera que la suma de los pesos relativos del consumo de cada rama es igual a 100. Nótese que este cambio de escala no afecta, en ningún caso, a la ordena­ción obtenida en base al volumen de consumo.

En el gráfico 9 se representa la curva de consumo acumulado (en porcentaje) ordenando las ramas produc­tivas de mayor a menor consumo y en el cuadro 1 se muestra este indicador solo para las 14 ramas productivas con mayor consumo, así como el consumo acumulado. Si la selección de sectores para mantener la subvención se realiza en función de su volumen de consumo, los sectores económicos seleccionados deberían estar en ese listado. Esta evidencia pone de manifiesto que, incluso dejando al margen al sector de transporte terrestre, el consumo de gasoil para automoción está muy concentrado entre unos pocos sectores. Solo seis sectores consu­men más de la mitad del diésel utilizado en las 60 ramas productivas.

Algunas ramas productivas que están en las primeras posiciones del ranking ya se benefician de exenciones o devoluciones del impuesto especial sobre hidrocarburos como la agricultura, la ganadería o el avituallamiento de buques (que incluye a la pesca)10. En las otras actividades existe la posibilidad de acogerse a la devolución de parte de dicho impuesto cuando se justifica adecuadamente que el gasóleo se emplea para actividades profe­sionales. Recientemente, en octubre de 2022, se ha modificado la norma que regula estas devoluciones para hacerlas más ágiles y que se realicen en el mes natural siguiente a la compra del gasóleo11. En la actualidad, la devolución al gasóleo profesional está en 4,9 céntimos por litro con un tope de 50.000 litros por vehículo y año (excepto en los taxis donde este máximo es de 5.000 litros). En el caso del gasóleo empleado en la agricultura, incluida la horticultura, la ganadería y la silvicultura la devolución es de 6,37 céntimos por litro de gasóleo.

Un problema que presenta el indicador del consumo de cada rama productiva sobre el consumo total es la correlación con el “tamaño” de dicha actividad. Por ello, se emplea otro indicador que complemente la selección de sectores productivos. A partir de la Cuenta de Flujos Físicos de la Energía se calcula la intensidad energé­tica como el cociente entre el combustible utilizado (en unidades físicas, terajulios) por el valor añadido bruto corriente (en unidades monetarias, millones de euros) de la actividad.

En el gráfico 10 se representan las intensidades energéticas de diésel de las ramas productivas ordenadas de mayor a menor, para el año 2019. Es fácil comprobar que solo unas pocas ramas productivas son muy inten­sivas en el uso del diésel para automoción en relación con el valor añadido bruto que generan. En concreto, solo 7 actividades superan el nivel de 0,75. En el cuadro 2 se enumeran las ramas productivas con mayor intensidad energética del gasóleo para automoción.

Comparando la ordenación que se obtiene con ambos indicadores (es decir, el cuadro 1 y el cuadro 2) se comprueba que 9 de las 14 ramas líderes están seleccionadas con los dos criterios. De manera que, aunque existe una correlación alta entre ambos criterios, es cierto que su complementariedad ayuda a afinar la identificación de aquellos sectores más dependientes del diésel para automoción.

Dependiendo de qué criterio se quiera primar más, así como de la restricción presupuestaria que fije los recursos públicos destinados a una política de bonificación de parte del precio del gasóleo se tendrá una selec­ción de ramas productivas sobre las que actuar. Una vez que se seleccionen los sectores la implementación de la ayuda podría utilizar los cauces ya existentes de la devolución de parte del impuesto especial sobre hidrocarburos que ya está en funcionamiento para el gasóleo profesional.

6. A MODO DE CONCLUSIÓN

En esta nota técnica se discuten algunos efectos de la subvención de 20 céntimos por litro de combustible consumido que, desde el 1 de abril, está vigente para todos los consumidores (hogares y empresas).

Se han analizado los argumentos que indican la ineficiencia de la bonificación en cuanto a conseguir obje­tivos de reducción del consumo de combustibles fósiles nocivos por sus emisiones al medio ambiente, y se ha aportado evidencia sobre el avance en el consumo de gasolina registrado en el mes de agosto y que no es habi­tual. También se explican los argumentos que evidencian lo poco equitativa que es la ayuda en tanto en cuanto están siendo los hogares de mayores rentas los más beneficiados. De manera que la primera conclusión es se extrae es que la subvención debe ser temporal y muy selectiva hacia colectivos (hogares o empresas) que real­mente se vean muy afectados por los precios elevados de los combustibles.

En la segunda parte se profundiza en el patrón de consumo de gasolina y gasóleo de automoción en España por grandes sectores dejando patente el liderazgo de los hogares y del transporte terrestre. Por último, se focaliza el estudio en las ramas productivas de la economía española, ya que algunas podrían ser susceptibles de poder continuar con la subvención. Los resultados ponen de manifiesto la fuerte concentración en unos pocos sectores de la dependencia respecto del consumo de gasóleo para automoción. En este sentido, se ofrecen dos criterios de ordenación de dicha dependencia que permiten identificar qué sectores podrían ser candidatos para conti­nuar recibiendo la subvención a partir del 1 de enero de 2023.

Bibliografía

AIREF. (2022). Informe sobre los proyectos y líneas fundamentales de los presupuestos de las administraciones Públicas 2023: Comunidades autónomas y corporaciones locales, Informe 52/22, 25 de octubre de 2022.

IDEA. (2022). Informe anual de consumos por usos del sector residencial, abril 2022. Disponible en: https://informesweb.idae.  es/consumo-usos-residencial/informe.php

INE. (2008). Encuesta de Hogares y Medio Ambiente. Disponible en: www.ine.es

Laborda, J. y Moral, M. J. (2017). Condicionantes del uso de la postventa de automóviles. En el Libro Blanco de la Posventa en la Automoción editado por After Market Club.

Laborda, J. y Moral, M. J. (2019). Scrappage by age: Cash for Clunkers matters! Transportation Research Part A: Policy and Practice, 124, pp. 488-504.

González, X. y Moral, M. J. (2023). Competition and Competitors: Evidence from the Retail Fuel Market. The Energy Journal, 44 (6).

Matas, A. y Raymond, J. L. (2007). Changes in the structure of car ownership in Spain. Transportation Research Part A 42, pp. 187–202.

MITMA. (2022). Acuerdo con los departamentos de mercancías y viajeros del Comité Nacional de Transporte por Carretera (CNTC). Disponible en: https://www.mitma.gob.es/el-ministerio/sala-de-prensa/noticias/vie-25032022-0753

VV. AA. (2022). Las Infraestructuras Terrestres, Transportes y Movilidad de personas. Papeles de Economía Española, 171. Disponible en: https://www.funcas.es/revista/infraestructuras-terrestres-transporte-y-movilidad-de-personas/

Notas
  1. Inicialmente se reguló en el capítulo VI del Real Decreto-ley 6/2022, de 29 de marzo, por el que se adoptaron medidas urgentes en el marco del Plan Nacional de respuesta a las consecuencias económicas y sociales de la guerra en Ucrania. El período inicial de la bonificación comprendía desde el 1 de abril al 30 de junio. En el Real Decreto-ley 11/2022, de 25 de junio, se prorrogó hasta el 31 de diciembre de 2022 manteniendo todas las demás condiciones de aplicabilidad a todos los consumidores y sobre todos los productos petrolíferos (gasolinas, gasóleos, GNC, GNL, …).
  2. Véase el artículo de Matas y Raymond (2007) o la Encuesta de Hogares y Medio Ambiente (INE, 2008).
  3. Por supuesto, es posible que los hogares utilicen un vehículo de carsharing pero para este análisis no es relevante puesto que todos los vehículos de carsharing son eléctricos.
  4. Véase el número 177 de Papeles de Economía Española (2022).
  5. No en vano, en González y Moral (2023) se estima que las estaciones de servicio situadas a menos de 5 kilómetros de los grandes aeropuertos tienen una demanda cautiva que les permite ejercer poder de mercado y subir un céntimo por litro de combustible independientemente de la marca de la gasolinera.
  6. Aunque de septiembre a mediados de noviembre la bonificación en Francia ha sido de 30 céntimos.
  7. Existe información sobre la cantidad de gasolina y diésel (en terajulios) que usan las empresas y los hogares exclusivamente para automoción (motos, turismos, furgonetas, autobuses o camiones).
  8. Véase en la web de IDAE (https://www.idae.es/ayudas-y-financiacion/para-movilidad-y-vehiculos) los vehículos N1 que han sido bonificados con los planes MOVES I a III.
  9. Véase el acuerdo en MITMA (2022), disponible en: https://www.mitma.gob.es/el-ministerio/sala-de-prensa/noticias/vie-25032022-0753
  10. Véase art. 52 sobre exenciones al impuesto especial sobre hidrocarburos en la Ley 38/1992, de 28 de diciembre.
  11. La Orden HFP/941/2022, de 3 de octubre, establece el procedimiento para la devolución parcial del impuesto sobre hidrocarburos por el gasóleo de uso profesional y modifica la Orden EHA/993/2010, de 21 de abril, por la que se establece el procedimiento para la devolución parcial de las cuotas del Impuesto sobre Hidrocarburos soportadas por los agricultores y ganaderos.
APÉNDICE

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Día Internacional del Niño

Fecha: noviembre 2022

Día Internacional del Niño

El 20 de noviembre de 1989 la Organización de las Naciones Unidas aprobó la Convención de los Derechos del Niño. Escogió para ello la fecha en la que, 30 años antes, alumbró la Declaración Internacional del Niño, marcando así este día de noviembre como el de celebración de los derechos de la infancia.

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Día Internacional de las Mujeres Rurales

Fecha: octubre 2022

Día Internacional de las Mujeres Rurales

El campo también es de las mujeres

Celebrar anualmente el Día Internacional de las Mujeres Rurales implica, a la vez, un reconocimiento y un estímulo; un reconocimiento de las labores que llevan a cabo las mujeres que viven y trabajan en el ámbito rural, y un estímulo a incrementar su participación en la economía del sector primario, asumiendo puestos de más nivel y mayor responsabilidad.

Lo cierto es que el predominio de los hombres en las actividades agrícolas y ganaderas es muy notorio. De las aproximadamente 770.000 personas que actualmente trabajan en España en el sector agrario [1], solo 181.000 son mujeres: es decir, por cada 100 hombres, 31 mujeres. Las diferencias entre comunidades autónomas son, sin embargo, significativas (Gráfico 1).

En Asturias y Cantabria —comunidades con una ocupación agraria total por debajo de la media nacional— la relación entre mujeres y hombres ocupados en el sector agrario es aproximadamente de 70/100. En cambio, en Murcia y Extremadura —las dos comunidades con mayor ocupación agraria— el número de mujeres empleadas por cada 100 varones empleados es mucho más bajo (34 y 10, respectivamente). Por tanto, las mujeres que trabajan en la agricultura y la ganadería no están más presentes en aquellas comunidades con más empleo en el sector primario; más bien al contrario, la participación laboral femenina se aproxima más a la masculina en los territorios en los que la agricultura y la ganadería generan menos puestos de trabajo.

Si la aproximación entre las tasas de empleo masculinas y femeninas se considera una condición necesaria para avanzar hacia la a menudo reivindicada “igualdad real entre mujeres y hombres en el medio rural [2]”, la tendencia es poco halagüeña. Tomando como referencia temporal el inicio de la Gran Recesión, se observa una reciente masculinización del empleo agrario. En 2008, el sector empleaba a 40 mujeres por cada 100 varones; en 2016 este indicador alcanzó a su valor más bajo (30), recuperándose ligeramente hasta 2019 para volver a caer en 2020. Desde entonces, la relación entre mujeres y hombres empleados en el sector agrario apenas ha variado (Gráfico 2).

Al examinar con más detalle la evolución del empleo femenino en este sector, se observa que la caída más intensa se produce entre las trabajadoras autónomas (sin empleados) [3], cuyo número ha descendido de 95.000 en 2008 a apenas 64.000 en 2022. También las asalariadas —la modalidad de empleo más frecuente— han sufrido un descenso importante durante el mismo periodo (desde 124.000 a 107.000). En cambio, las empleadoras (trabajadoras autónomas con empleados) muestran desde el final del periodo de crisis económica (2014) una tendencia ascendente, aunque con oscilaciones. Cabe destacar que el aumento de las mujeres empleadoras en este sector ha sido más intenso que el de los varones empleadores, si bien el número de ellas (9.600) es aproximadamente cuatro veces menor que el de ellos (37.700) (Gráfico 3).

Sin duda, numerosas mujeres trabajan en la agricultura y la ganadería sin que figuren en alguna de estas categorías de actividad formal. No constan como trabajadoras autónomas (con o sin empleados) ni como asalariadas, pero realizan labores indistinguibles de las de unas y otras.

Son, en muchos casos, mujeres que contribuyen informalmente a la explotación agraria familiar, bien de manera habitual, dedicando unas horas cada día, bien contingentemente, según lo requieran las muchas vicisitudes a las que está sometida la actividad en el campo. Intercalan esas actividades laborales bajo sol y lluvia, que escapan a la contabilidad nacional y las estadísticas del empleo, con su trabajo principal: el cuidado de la casa y de las personas dependientes en el hogar (niños y/o personas mayores). En el recientemente publicado “Diagnóstico de la Igualdad de Género en el Medio Rural 2021” se puede leer que las mujeres rurales dedican al trabajo doméstico cinco veces más tiempo al día que los hombres (ellas, casi 10 horas; ellos, menos de dos horas). Los hombres se vuelcan en el trabajo en el campo, muy exigente por las condiciones en las que se lleva a cabo; las mujeres se consagran al cuidado del hogar, pero el medio de vida de la familia (el negocio familiar) también forma parte de su día a día. ¿Cabe esperar que las niñas y jóvenes que crecen en esos contextos cojan el testigo asumiendo este modelo de producción económica y familiar?

En un entorno estructuralmente tan desigual como el que reflejan los datos hasta aquí expuestos, conseguir “la igualdad real entre mujeres y hombres en el medio rural” es uno de esos objetivos normativos inespecíficos que, como tales, suelen ser inalcanzables. Más eficaz parece reivindicar la capacidad demostrada de las mujeres para desempeñar trabajos tradicionalmente considerados masculinos con tanta productividad y tanto valor añadido como los hombres. La mejor manera de reconocer y alentar el trabajo de estas mujeres es seguramente procurándoles condiciones laborales equiparables a las de quienes, con cualificaciones y jornadas semejantes, trabajan en las ciudades, y poniendo a su alcance servicios que les permitan descargarse de tareas que comprometen su tiempo de ocio y su bienestar personal


Notas

1. Definido aquí como aquel que comprende las dos primeras categorías de la clasificación Nacional de Actividades Económicas: (1) Agricultura, ganadería, caza y sus servicios; (2) Silvicultura y explotación forestal.

2. Véase, por ejemplo, la nota de prensa publicada por el Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación el 15 de julio de 2022, a propósito de la presentación del informe “Diagnóstico de la Igualdad de Género en el Medio Rural 2021

3. En esta categoría incluimos, además, a cooperativistas y ayudas familiares

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Comentarios al texto preliminar del «Código de buenas prácticas para Inversores Institucionales, Gestores de Activos y Asesores de Voto en relación con sus deberes respecto de los activos asignados o los servicios prestados (“Código de Buenas Prácticas de Inversores o el “Código”)»

Fecha: septiembre 2022

Vicente Salas Fumás*

Código de buenas prácticas, inversores institucionales, gobierno corporativo, Activismo

Resumen

La CNMV ha publicado para consulta pública el “Código de buenas prácticas de inversores”. Los destinatarios del Código son los inversores institucionales tenedores de acciones de sociedades cotizadas en España, agentes y asesores de voto. La adhesión al Código es voluntaria, pero los signatarios se comprometen a “aplicar y explicar” (con un plazo transitorio con la opción de cumplir o explicar). El Código –inspirado en los Stewardship Codes que se extienden por el mundo después de la iniciativa pionera del Reino Unido en 2010– se propone aumentar la implicación (activismo) de los inversores institucionales (accionistas) en el gobierno de las compañías, con la expectativa de que la mayor implicación tendrá efectos positivos para los beneficiarios de los fondos de inversión, las compañías participadas y el conjunto de la sociedad. Los comentarios y sugerencias sobre el texto actual del Código contenidos en este documento se concretan, principalmente, en: los fallos del mercado que el Código trata de corregir; las singularidades del marco corporativo español; la conexión entre las actividades en que se concreta la implicación, y los resultados privados y sociales que se esperan del mayor activismo de los inversores institucionales; y, finalmente, en algunos aspectos formales de la redacción.

1. INTRODUCCIÓN

En fecha 24 de junio de 2022 la Comisión Nacional del Mercado de Valores, CNMV, hace público y somete a consulta el texto preliminar del Código de Buenas Prácticas para Inversores Institucionales, Gestores de Activos y Asesores de Voto hasta el próximo 16 de septiembre.

El objetivo del Código, en línea con otros que ya están vigentes en varios países por todo el mundo, incluidos países de la Unión Europea, UE, es: “promover una mayor implicación de los inversores institucionales y gestores de activos con las sociedades cotizadas, para que estas cuenten con inversores mejor informados, más activos y más involucrados en su estrategia y sus decisiones”. Los destinatarios del Código son, por tanto, los inversores institucionales, gestores de activos y asesores de voto, a la espera de que con su adhesión al mismo ejercerán un mayor activismo accionarial, más allá del que se ejerce a través de la compraventa de acciones y con el derecho de voto. Se espera que la mayor implicación de los inversores, cumpliendo con las prescripciones del Código (horizonte de largo plazo, buen gobierno interno, conocimiento de las sociedades participadas, transparencia, ejercicio del derecho de voto) “beneficiará a su vez la apertura y atención de los emisores a los intereses de los accionistas, en un proceso de mejora continua de su gobierno corporativo y gestión”. El Código aspira a corregir las ineficiencias en la asignación de recursos por parte de las empresas –las sociedades cotizadas especialmente–que atribuye al cortoplacismo de los accionistas y a la desconsideración de las externalidades en las decisiones de inversión. La corrección de las ineficiencias tendrá consecuencias positivas para los beneficiarios y clientes de los fondos de inversión, para las propias compañías cotizadas y para la sociedad en general.

La adhesión al Código será voluntaria, pero los inversores institucionales, gestores y asesores que lo suscriban adquieren la obligación de cumplir el Código de acuerdo con el principio de “aplicar y explicar” (aunque se con- templa un periodo transitorio de aplicación del principio de “cumplir o explicar” para las entidades que voluntariamente opten por ello). En este sentido, el Código se diferencia del Código de Buen Gobierno, CBG, en que este último obliga a todas las sociedades cotizadas, si bien las sociedades pueden elegir las recomendaciones que cumplen y las que no, con la obligación de informar sobre las razones del incumplimiento.

El objetivo de esta nota es exponer un conjunto de reflexiones, comentarios y sugerencias personales al texto del Código en fase de consulta pública, para su posible consideración en la redacción del texto definitivo. El contenido de la nota se fundamenta, en parte, en la experiencia del Stewardship Code (SC), en el Reino Unido (RU). Este país fue pionero en disponer de un Código de buenas prácticas para inversores institucionales ya en 2010, una iniciativa pionera que ha servido de inspiración para buena parte de códigos similares posteriores en otros países, 20 hasta la fecha, siete de ellos europeos1. En el anexo al texto principal se incluye un cuadro comparativo de los textos de los principios, doce, del Código vigente en el Reino Unido desde 2020, revisión del anterior de 2012, y los textos de los principios, siete, del texto español. La referencia al cuadro debe ayudar a comprender algunas de las afirmaciones que aparecen en los comentarios y sugerencias al texto español.

El Código del Reino Unido lleva por título “The UK Stewardship Code 2020”2, y el primer párrafo de la introducción define stewardship en los siguientes términos: Stewardship is the responsible allocation, management and oversight of capital to create long-term value for clients and beneficiaries leading to sustainable benefits for the economy, the environment and society. Más adelante, en la introducción al apartado dedicado a los principios, página 7, el SC precisa las actividades en las que se concreta el ejercicio de la stewardship: Stewardship activities include investment decision-making, monitoring assets and service providers, engaging with issuers and holding them to account on material issues, collaborating with others, and exercising rights and responsibilities.

El Código español lleva por título “Código de buenas prácticas para inversores institucionales, gestores de activos, y asesores de voto en relación con sus deberes respecto de los activos asignados o los servicios prestados (Código de buenas prácticas de inversores o el “Código”). En el apartado introductorio se hace una referencia expresa a la conexión entre el Código y los Stewardship Codes, pero el texto del Código elude proporcionar una definición precisa y aclaratoria del término stewardship, traducido al español. La traducción más común de la palabra stewardship es “administración”; también, “la función de supervisar o cuidar de algo”. Sin embargo, la traducción de steward es “mayordomo”, no administrador. El texto del Código parece haber querido evitar palabras como administración y supervisión entre las funciones de los destinatarios del Código, y opta por la referencia a buenas prácticas en el cumplimiento de la función, sin precisar la función o funciones concretas que se deben cumplir.

Tampoco se encuentra en el Código una frase con la enumeración de las actividades a realizar dentro del ejercicio de la stewardship, que sí aparece en el SC del RU. Lo más parecido que encontramos en el Código es el párrafo en la página 2 donde las buenas prácticas se concretan en “la mayor implicación de los accionistas en las sociedades en las que invierten”. La palabra clave es implicación, utilizada probablemente como sinónima de la palabra repetida varias veces en el SC, engagement. El objetivo final del SC, y también del Código es conseguir más activismo de los inversores institucionales en su condición de accionistas de las sociedades cotizadas. El SC dice claramente que el propósito del engagement –el resultado que se espera del mismo–, es to create long-term value for clients and beneficiaries leading to sustainable benefits for the economy, the environment and society. El Código no es tan directo a la hora de vincular implicación con resultados esperados. En la página 2 el Código señala que los signatarios deben integrar en sus procedimientos de inversión “factores y riesgos de sostenibilidad como los derivados del cambio climático y la degradación medioambiental”, y más abajo, en la misma página, vincula la implicación con conseguir que los factores y riesgos impacten en la sociedad y las empresas.

El hecho de que el Código manifieste expresamente su estrecha relación con los SC, sin proporcionar una definición precisa del término stewardship, y que no incluya en el texto una lista concreta de las actividades que debe realizar el signatario del Código (el steward), ha motivado que en la redacción del texto de comentarios y sugerencias se utilice regularmente la palabra stewardship, sin traducción. Esto presupone que, mientras no se diga lo contrario, la definición de stewardship, junto con la lista de actividades en que se concreta, en el SC 2020 del RU, son plenamente trasplantables al Código español.

La exposición posterior incluye tres apartados principales, las conclusiones finales y un anexo. En el primer apartado se presentan de forma resumida algunos aspectos destacados de la motivación, desarrollo, revisión y resultados de la aplicación del SC del RU, que ha servido de inspiración a los que han venido después. El segundo apartado incluye una breve reseña de tres artículos académicos, seleccionados de la amplia literatura existente, dedicados al análisis y la valoración de los SC, cuyos contenidos particulares nos parecen útiles para completar la perspectiva de análisis y valoración del Código. El tercer apartado incluye los comentarios y las sugerencias que suscita la lectura del Código, a partir de los antecedentes y de los contenidos de los estudios académicos. Las conclusiones resumen las sugerencias de cambios y/o extensiones sobre el texto actual que entendemos como más sustantivas. El anexo contiene una enumeración de los principios del Código del RU de 2020, con otra paralela de los principios del Código español.

2. ANTECEDENTES

El Reino Unido introdujo su Stewardship Code (SC) después de la crisis financiera de 2007-2009 como reacción a una recomendación del Informe Walker, elaborado como resultado final de una iniciativa gubernamental puesta en marcha para evaluar la responsabilidad del sistema de gobierno corporativo dominante en el RU, en las causas y las consecuencias de la crisis financiera de 2008. El Informe concluye que la gobernanza corporativa tuvo una gran responsabilidad en la gestación de la crisis y en sus negativas consecuencias, y recomienda su reforma con cambios de calado. El SC es el resultado de una de las recomendaciones del Informe sobre la necesidad de implicar más y mejor a los inversores institucionales en la gobernanza corporativa. La elaboración del Código corrió a cargo de la agencia cuasi gubernamental, el Financial Reporting Council (FRC), que inicialmente se inspiró en una “declaración de principios”, elaborada y sucesivamente revisada en los últimos veinte años, por el órgano representativo de los accionistas institucionales en el RU. El primer SC se publicó en 2010; posteriormente se revisó en 2012, aunque se mantuvieron las líneas maestras del Código inicial

Cuando estalla la crisis financiera en 2008, el modelo de gobernanza corporativa dominante en el RU sigue las recomendaciones de los códigos de buen gobierno corporativo (soft law), que habían sido elaborados atendiendo a la problemática sobre el gobierno corporativo tal como se había diagnosticado a principios de los años noventa (Código Cadbury). El buen gobierno se concreta en conseguir una composición y funcionamiento de los consejos de administración que asegure un control efectivo sobre los directivos de las compañías, y aumentar la transparencia de las compañías frente a inversores y grupos de interesados en general. La figura clave para conseguir esos objetivos fue la del consejero independiente, es decir sin conflictos de interés con el equipo directivo, y sin representar accionistas de control que, por otra parte, apenas existen entre las sociedades cotizadas en el RU.

El Informe Warren concluye que el modelo de consejeros independientes fue inoperante frente a la crisis financiera, y recomienda cambiarlo por otro que implique mayor activismo (engagement) de los accionistas en la gobernanza corporativa y, por tanto, más influencia de estos accionistas en las decisiones de los equipos directivos de las compañías. En el RU, los fondos de inversión y similares concentran conjuntamente una mayoría holgada de las acciones emitidas por las sociedades cotizadas, de manera que la recomendación de una gobernanza con mayor activismo accionarial apuntaba directamente a una mayor implicación de los fondos y similares en la gobernanza corporativa. Hasta ese momento se daba por sentado que los fondos de inversión influían en las decisiones empresariales a través de la compra y venta de acciones (entrada y salida del capital de las sociedades), y de modo más efectivo con la venta por la señal que pudiera transmitir de pérdida de confianza en el proyecto empresarial. Lo que el Informe recomienda es que, además de la salida, los fondos inversores institucionales influyan a través de la “voz” que les permite su condición de accionistas, y con una mayor transparencia en la explicación del ejercicio de derecho de voto en la junta general. El SC del FRC de 2010-2021 trata de establecer un conjunto de buenas prácticas sobre la actuación comprometida de los fondos de inversión con el gobierno de las sociedades cotizadas en el RU. La necesidad de un SC estaría justificada, entre otras razones, porque los fondos de inversión gestionan capitales que les confían a ellos sus clientes y beneficiarios, lo que podría dar lugar a conflictos de interés entre las aspiraciones de estos beneficiarios y la defensa de los intereses de las sociedades participadas.

Después de varios años de vigencia del SC, en 2018 el gobierno del RU nombra una comisión con el mandato de evaluar el impacto real del SC. El informe de la comisión es contundente: el SC de 2012 apenas habría tenido impacto alguno. La recomendación fue eliminar el SC o reformarlo profundamente. El FRC decide revisar el SC en una doble dirección: tratar de mejorar el compromiso de los fondos con la gobernanza corporativa, y ampliar el concepto de stewardship, incluyendo entre los resultados a los que debe espirar el stewardship aquellos relacionados con el medio ambiente, concretamente el cambio climático, con la acción social y con la gobernanza; la llamada ESG. En suma, por un lado, el SC de 2020 reformula las buenas prácticas para tratar de mejorar la forma de cómo se desarrolla la interacción del fondo/accionista con la sociedad de capitales participada y con los clientes y beneficiarios del fondo (como si el fondo, agente, tuviera dos principales, los beneficiarios y las sociedades de capitales en las que participa). Por el otro, cambia el fondo del compromiso del fondo/accionista como activista en la gobernanza empresarial, con la recomendación de que se considere una buena práctica atender a objetivos de relevancia social, además de los de interés estrictamente privado.

Entre los objetivos de interés social se incluyen a los factores ESG, y la contribución de los inversores institucionales al buen funcionamiento de los mercados financieros. En la parte expositiva, el SC 2020 dice: The Code also recognises that asset owners and asset managers play an important role as guardians of market integrity and in working to minimise systemic risks as well as being stewards of the investments in their portfolios. Y el Principio 4 convierte esta valoración en una imposición imperativa: Signatories identify and respond to market-wide syste- matic risk to promote a well-functioning financial system.

Una de las novedades importantes del SC 2020 fue, por tanto, la ampliación de los resultados empresariales, a los que los inversores deben prestar atención cuando se implican y se comprometen con su voz en las decisiones empresariales, para incluir entre ellos resultados de interés social, además de los de interés privado. La tarea no fue fácil, como pone de manifiesto el cambio en el texto del SC después de la fase de consulta pública. El texto del SC 2020 publicado para consulta pública define stewardship como: Stewardship is the responsible allocation and management of capital across the institutional investment community to create sustainable value for beneficiaries, the economy and society. En la redacción final, el texto, en la parte de resultados esperados de la implicación de los accionistas, dice lo siguiente: … to create long-term value for clients and beneficiaries leading to sustainable benefits for the economy, the environment and society. En la primera redacción, los beneficiarios, la economía y la sociedad están en un mismo plano. Es decir, en el ejercicio del stewardship se contempla la posibilidad de que se tomen acciones que puedan perjudicar parcialmente a los beneficiarios privados, si con ello se consiguen beneficios mayores para la economía y/o la sociedad. En el texto definitivo, en cambio, se deja claro que los beneficios para la economía y para la sociedad se limitan a los que puedan derivarse de mejorar los resultados privados, definidos en términos de valor a largo plazo para los clientes y beneficiarios. La posibilidad de compensar pérdidas privadas con beneficios públicos, en cumplimiento del Código, no existe en la redacción definitiva. Debería entenderse también que, con la redacción final, la incorporación de factores ESG por parte de los inversores, en sus relaciones con las sociedades participadas, queda supeditada a que con ello se contribuya a crear valor (privado) a largo plazo.

Entendemos que lo que la versión final del Código dice es que el valor creado para los inversores privados depende de que se reconozcan y se gestionen adecuadamente los riesgos por el cambio climático, el posible deterioro social y la mala gobernanza; es decir, los factores ESG afectan directa e indirectamente al valor creado privado y esa es una razón suficiente para que los accionistas-inversores los tengan en cuenta en sus relaciones con las compañías participadas. Por extensión, se trata de un razonamiento similar al que puede aplicarse para justificar por qué el sistema financiero, que financia las inversiones y comparte riesgos, debe preocuparse por el cambio climático.

3. LA VALORACIÓN DE LOS SC EN LA ACADEMIA

Entre los antecedentes al Código que merece la pena tener en cuenta a la hora de su valoración, se incluyen también las numerosas publicaciones académicas sobre el origen, sustancia, impacto de los SC, en los últimos años. A modo ilustrativo nos referiremos brevemente a tres.

La primera publicación seleccionada es el trabajo del profesor Davies (2020) sobre las razones por las qué fracasa el SC 2010 en el RU, y lo que puede esperarse del SC 2020, con el sugerente título, From Saving the Company to Saving the Planet. Davies reconoce como gran novedad del SC 2020 el ampliar los objetivos sobre los que las actividades de los stewards deben incidir, con respecto a los que se contemplan en la versión anterior del SC: desde los que conciernen únicamente a los beneficios privados para las compañías y sus accionistas, a los que conciernen a la sociedad en general y, entre estos últimos, el reconocimiento del impacto de las decisiones empresariales sobre el cambio climático, el más amenazante para el planeta. La lectura del artículo de Davies merece la pena como un diagnóstico preciso sobre las razones por las que el SC de 2010 no dio los resultados esperados, tanto desde la perspectiva de los resultados privados como de los colectivos.

La ambición normativa del SC 2020, al incluir referencias expresas a los factores ESG, y al impacto de las decisiones empresariales en el bienestar social en general, obliga al SC a ser mucho más preciso sobre la relación entre las actividades de los stewards y los resultados privados y sociales que se esperan conseguir con dichas actividades, incluida la atención a los incentivos de las partes implicadas. Davies reconoce las limitaciones del SC 2020 en este sentido, y lleva la discusión sobre los incentivos de los inversores a implicarse en la consecución de objetivos sociales a unos planos distintos. En primer lugar, los inversores institucionales pueden demostrar cierta predisposición a asumir objetivos sociales en sus actividades como stewards de las sociedades participadas, no tanto por convicción, sino como una forma de evitar o retrasar regulaciones más exigentes y vinculantes por parte de las autoridades públicas. El gobierno del RU es uno de los signatarios de los acuerdos internaciones para la lucha por el cambio climático y es de esperar que aumenten las presiones a favor de más regulación pública y menos espacio para la soft law. En segundo lugar, los inversores se implicarán más o menos en los objetivos sociales en función de que esté en juego o no su reputación frente a la opinión pública, dañada por la crisis de 2008. En estos años crecen las personas y los colectivos cada vez más amplios de la población, incluidos beneficiarios de los fondos, comprometidos personalmente con la mejora del medio ambiente y la inclusión social, a los que los inversores institucionales no podrán ignorar.

El segundo trabajo, Puchniak (2021) valora las iniciativas internacionales alrededor de los SC desde una perspec tiva comparada, lo que le permite contrastar las grandes diferencias entre los mercados de capitales del RU y de EE. UU., de un lado, y los del resto de países que han introducido un SC similar al del RU, del otro. El autor se refiere a la “falsa esperanza” de los países por conseguir algún resultado positivo al dotarse de un SC, teniendo en cuenta que entre sus sociedades cotizadas no se dan las condiciones para que eso ocurra. El RU se dota de un SC porque los inversores institucionales son los titulares de la mayoría de las acciones emitidas por las sociedades cotizadas (la situación en similar en EE. UU., aunque este país no tiene SC3) y, hasta ese momento se entiende que esos inversores no han tenido suficiente implicación en la gobernanza y gestión de las sociedades cotizadas. Sin embargo, en todos los países que han imitado el SC del RU la situación dominante entre las sociedades cotizadas es la presencia de accionistas de control implicados en la gobernanza. Según los datos aportados por el propio Puchniak, a finales de 2017 la proporción de acciones en manos de inversores institucionales en distintos países y continentes es: total mundial, 20 %; Asia, 11 %; Europa sin RU, 21 %; España, 21 %; Estados Unidos, 80 %; RU, 68 %.

Los SC encajan bien con la distribución de la titularidad de las acciones de las sociedades cotizadas en el RU porque su objetivo es activar la implicación de los inversores institucionales en la gobernanza de las compañías, los únicos que pueden hacerlo. En el resto de países, la pasividad o activismo de los fondos de inversión es irrelevante porque ya existen accionistas de control (mayoritariamente familias y personas, gobierno, otras corporaciones) con votos e incentivos suficientes para actuar como accionistas activos. Por otra parte, en países donde dominan los accionistas de control, los fondos de inversión no tendrán incentivos a activarse como accionistas porque, aunque lo hagan, su capacidad de influencia será mínima o nula porque estarán en minoría. Siendo así, ¿por qué hasta 22 países adoptan un SC que no encaja con su sistema corporativo? La respuesta del autor: …this Article demonstrates that the global shareholder stewardship movement has been co-opted by governments and institutional investors to serve their own purposes. This has resulted in stewardship serving diverse functions globally– such as mechanisms that governments can use to engage in halo signaling, a tool for government to advance their political agendas, or as a mechanism for institutional investors to stave off being regulated by government (página 42). Y alerta de que las luces brillantes del stewardshid puedan ser utilizadas como señal de cambio hacia una sociedad más sostenible e inclusiva, y servir de escusas para retrasar cambios normativos y reformas más profundas en la gobernanza de las sociedades cotizadas, precisamente en aquellos países donde los accionistas de control tratan de retrasar al máximo una (necesaria) regulación más estricta en materia social y medioambiental.

La publicación de Gordon (2022) con el título Systematic Stewardship, adopta un punto de vista diferente sobre la relación entre los inversores institucionales, en particular los fondos de inversión, y las compañías participadas. El trabajo comienza con el reconocimiento de la diversidad dentro del colectivo de inversores institucionales, y la diferente forma de enfocar la función de steward entre, por ejemplo, un hedge-fund y un fondo de inversión diversificado. Los hedge funds tienen su ventaja comparativa en detectar empresas cuyos resultados económicos y financieros pueden mejorarse a través de operaciones selectivas que tiene como objetivo cambiar la estrategia y/o modelo de negocio, con cambio en el equipo directivo o no. Se trata de actuaciones que responden a características idiosincráticas de las empresas sobre las que los inversores tratan de intervenir. Gordon argumenta que los gestores de fondos diversificados no tienen ninguna ventaja comparativa en actuar atendiendo a características idiosincráticas de las empresas porque el objetivo de la diversificación es precisamente eliminar los riesgos idiosincráticos de cada empresa del riesgo total de la cartera. Los fondos gestionan las carteras con el criterio de maximizar la rentabilidad media ajustada por el riesgo, de manera que el objetivo de la gestión es aumentar la rentabilidad esperada de la cartera para un riesgo dado, y/o reducir el riesgo de la misma para una rentabilidad dada.

Los fondos diversificados establecen criterios generales de buen gobierno que las sociedades potencialmente participadas deben cumplir, tratando de influir en la rentabilidad media de la cartera. Pero las oportunidades para mejorar la relación rentabilidad-riesgo de la cartera de inversión están en la capacidad para reducir el riesgo sistemático, el que no puede eliminarse con la diversificación. Gordon incluye, el cambio climático, la estabilidad financiera y la estabilidad social entre las fuentes de riesgo sistemático, no diversificable, y a los que los gestores de las carteras deben prestar atención. Se trata de tres factores muy relacionados con la ESG y, al mismo tiempo, muy relevantes para el bienestar social: Systematic stewardship provides an approach to ESG matters that serves both, investors welfare and social welfare, and fits the business model of large investment funds especially index funds (página 1). En este sentido, los intereses privados de mejorar los resultados de la cartera reduciendo riesgo sistemático, estarían alineados y serían compatibles con objetivos prioritarios de la sociedad en su conjunto.

El systematic stewarship significa una aproximación al activismo de los inversores institucionales, muy distinta a la que adoptan los SC. Gordon ilustra la diferencia con lo que, a su juicio, fue un error de la Comisión Warren, precursora del SC en el Reino Unido. En su opinión, el fallo de los fondos por no haber sabido detectar y evitar la excesiva exposición a los riesgos de los grandes bancos que desencadena la gran crisis financiera de 2008, no fue tanto por su falta de engagement en la gobernanza de un banco concreto, como diagnosticó el Informe Warren. El fallo estuvo en no haber entendido que la crisis de un banco era un suceso de efecto sistemático, es decir no eliminable a través de la diversificación, como después se demostró con la crisis financiera global. La perspectiva correcta en la preocupación de los fondos de inversión ampliamente diversificados sobre cómo actuar, debió ser la que corresponde a un gestor de riesgo sistemático –no la que corresponde a los riesgos idiosincráticos como parece concluir el Informe Warren– porque es la perspectiva compatible con la misión y los objetivos asignados a los gestores de esos fondos.

Gordon critica la referencia a los factores ESG que se incluye en el SC 2020, porque entiende que se justifica únicamente desde el punto de vista de los factores que influyen en el valor a largo plazo de una empresa participada y, a través de la participación del fondo en esa empresa, en el valor de la cartera del fondo. Para un gran fondo diversificado, la justificación de prestar atención al cambio climático, a la estabilidad financiera y la estabilidad social se basa en que actuando en esos ámbitos el fondo consigue reducir el riesgo sistemático de la cartera, lo cual también redunda en más bienestar para los beneficiarios del fondo4.

4. COMENTARIOS Y SUGERENCIAS SOBRE EL TEXTO DEL CÓDIGO

El Código a consulta pública consta de tres partes, la introducción, un apartado sobre características del Código y un apartado final con los principios y sus respectivas explicaciones. Los comentarios se presentan separados para cada una de las partes, cada uno seguido de algunas sugerencias sobre posibles modificaciones.

4.1. Introducción
  • La introducción comienza con un largo párrafo dedicado a los motivos por los que se introduce en España un Código sobre buenas prácticas dirigido a los inversores institucionales. El texto del párrafo en cuestión es el siguiente:

    Los inversores institucionales, en su condición de propietarios de los activos, y los gestores de activos, tienen una obligación fiduciaria de gestión y administración en relación con los activos conferidos por sus clientes y beneficiarios1, debiendo actuar en su mejor interés y siendo recomendable que adopten una orientación al largo plazo. Ello implica, a su vez, promover que las sociedades cotizadas u otras entidades en las que invierten, y sus órganos de administración, tengan entre sus objetivos la obtención de un rendimiento y creación de valor a largo plazo (rendimiento o rentabilidad a largo plazo, en adelante), que cuenten con un régimen de gobierno corporativo adecuado y que gestionen e integren adecuadamente en sus políticas y estrategias los riesgos y oportunidades relacionados con los aspectos sociales y medioambientales, así como los posibles impactos que puedan implicar, ya se trate de un impacto financiero sobre la entidad, o causar una externalidad, más allá de los aspectos estrictamente financieros, todo ello en consideración a su potencial para generar dicha rentabilidad a largo plazo. Lo anterior, puede generar las que invierten, evitando que adopten un enfoque predominantemente cortoplacista. Lo anterior contribuirá, a su vez, a la sostenibilidad de las ntidades en las que invierten y la sociedad y economía en general.
Comentario

En la motivación del Código aparecen implícitos dos fallos del mercado que se espera que ayude a resolver: el fallo por cortoplacismo, y el fallo por la presencia de externalidades. La referencia al “círculo virtuoso” sugiere complementariedades entre, las soluciones del Código al fallo del cortoplacismo, y las soluciones al fallo atribuido a las externalidades.

En nuestra opinión, el cortoplacismo, si existe, responde a un fallo del mercado por costes de transacción en la contratación entre actores privados en sociedades mercantiles con derechos de decisión compartidos, y/o en la contratación con la dirección de la sociedad cuando no coincide con la propiedad. Las externalidades, en cambio, dan lugar a fallos del mercado porque las decisiones de los actores económicos impactan en el bienestar de personas que no intervienen en la decisión, ni tampoco poseen la capacidad de intervenir para que el impacto sobre su bienestar se tome en consideración. El cortoplacismo resulta en pérdidas de riqueza potencial para actores privados, que harán lo que esté en sus manos para evitarlas. Evitar externalidades implica, para los decisores que las provocan, incurrir en pérdidas de riqueza privada y, por tanto, desde la racionalidad individual no existen incentivos para internalizarlas. Por esa razón, y si la intervención del estado no lo remedia, las externalidades terminan en pérdidas de riqueza y bienestar para colectivos que no están vinculados contractualmente con la compañía.

El cortoplacismo en las decisiones societarias puede producirse en situaciones donde, quien tiene que aprobar/ ratificar una decisión (consejo de administración, asamblea general de accionistas), está menos informado de quien hace las propuestas sobre las decisiones a tomar (dirección general). Por ejemplo, el equipo directivo de la sociedad no consigue convencer al consejo de administración de que, con la información que posee, invertir en formación de los trabajadores aumentará el valor de mercado de las acciones, además de, tal vez, mejorar el bienestar de los propios trabajadores. El consejo, con la misma información, habría tomado la decisión que propone el equipo directivo. Las dificultades del equipo directivo para comunicar al consejo de forma creíble la información que posee aumentarán razonablemente con el alargamiento del horizonte temporal en el que van a producirse los beneficios para la compañía. El equipo directivo tendrá más facilidad en convencer al consejo y a los accionistas para que aprueben sus proyectos cuando los flujos de caja son predecibles y se concentran en un corto e inmediato plazo de tiempo. Esta circunstancia explicaría el uso del término “cortoplacismo” para describir situaciones donde los conflictos de interés y las asimetrías de información entre actores con capacidad para influir en las decisiones de inversión (acreedores, accionistas mayoritarios, accionistas minoritarios, directivos), termina con pérdidas de riqueza potencial porque no se toman decisiones que se habrían tomado sin ese conflicto y/o con información completa y simétrica.

El cortoplacismo no podría darse en situaciones donde el empresario propietario financia la sociedad y toma las decisiones importantes de inversión, lo cual no quiere decir que no exista riesgo en las decisiones de inversión del empresario. El empresario toma las decisiones, generalmente en condiciones de incertidumbre, y la racionalidad, coherencia con sus preferencias de maximizar la riqueza creada (personal) prescribe que tendrá en cuenta los beneficios y costes de cada una de las alternativas a lo largo de toda la vida útil de los activos implicados, tangibles e intangibles.

El cortoplacismo, en distintas manifestaciones, formaría parte de los conflictos entre acreedores y accionistas, entre accionistas mayoritarios y minoritarios y entre accionistas y directivos que afectan a la sociedad de capitales complejas, prácticamente desde sus orígenes. La teoría de la agencia estudia estos conflictos de interés, que terminan en pérdidas de riqueza potencial debido a los altos costes de transacción cuando se contrata con información asimétrica y/o incompleta. El derecho mercantil y societario (hard law) y los códigos de buen gobierno (soft law) ofrecen soluciones contractuales entre actores privados para llevar a la práctica las recomendaciones de la teoría. La voluntad de los actores privados es evitar las pérdidas por los conflictos de interés a los que hemos aludido, pero no es posible del todo porque obligaría a incurrir en costes de contratación por encima de los posibles beneficios derivados de ellos (los altos costes de transacción, directos e indirectos, condicionan las decisiones individuales y colectivas).

Las externalidades remiten al impacto de las decisiones de asignación de recursos en la empresa sobre el bien- estar de actores ajenos a la relación empresarial, y/o a actores que no están en condiciones de reaccionar para influir y evitar que se produzcan. En condiciones normales, las externalidades directas sobre trabajadores, clientes o proveedores se deberían resolver contractualmente en el dominio privado. Cuando las decisiones privadas eligen entre alternativas ignorando las externalidades, el criterio de elección entre alternativas maximizar la riqueza privada (maximizar el valor económico de los activos con el horizonte temporal acorde con ese máximo), da un resultado que, en general, no coincide con la maximización del bienestar social, es decir la maximización de la riqueza creada total, incluidos los efectos externos. Por ejemplo, la contaminación medioambiental es una externalidad que impacta en el bienestar de generaciones futuras, impotentes en la defensa de sus intereses. Si reducir la contaminación significa un coste privado para la empresa y si las decisiones que toma la dirección de la empresa responden al interés particular de quienes soportan ese coste, los accionistas, la externalidad no entrará en los cálculos del valor económico de las inversiones y no se hará nada para evitarlas. Por otra parte, si la empresa considera que reconocer e internalizar la externalidad permite mejorar los resultados privados, entonces ya no podemos hablar de externalidad porque los efectos están internalizados e incluidos como un componente más de los costes y beneficios privados. La externalidad es un factor relevante desde la perspectiva del interés social cuando no es incentivo-compatible, es decir cuando no internalizarla es una decisión óptima desde el interés privado, pero no lo es desde el interés social.

A modo ilustrativo, considérese una situación de decisión donde una empresa decide si cierra una planta de producción. Con el cierre se reducen las pérdidas de los accionistas y, al mismo tiempo, los trabajadores empleados en la planta pierden también rentas salariales por el capital humano específico invertido en la actividad que termina. Los trabajadores tratarán de negociar con la empresa y alertarán sobre su pérdida de riqueza, que la empresa entiende perfectamente (no existe información asimétrica). Sin embargo, desde la racionalidad individual, la empresa decide cerrar la planta; es decir, la maximización del valor económico de los activos de la empresa lleva a la decisión de cerrar la planta con pérdidas para los trabajadores. Supóngase ahora una situación distinta donde la empresa reconoce que la pérdida de empleo por el cierre de una planta de producción alterará los incentivos de los trabajadores de otras plantas para realizar inversiones en capital humano específico. Es decir, la decisión de cierre de una planta genera externalidades para la propia empresa que, ahora, desde la racionalidad individual, la empresa tiene incentivos a internalizar. La decisión de cierre podría ser ahora distinta, no por- que a la empresa le interese el bienestar de los trabajadores, sino porque le interesa internalizar la externalidad por el cierre que afecta a sus beneficios futuros.

Supóngase, en tercer lugar, que la dirección de la empresa identifica las externalidades sobre el valor de su capital humano de la decisión de cierre, pero no consigue convencer al consejo de administración y/o los accionistas (información asimétrica), de que tal externalidad realmente se va a producir como consecuencia del cierre de una de las plantas. Si el consejo y los accionistas ratifican el cierre y se pierden rentas de los trabajadores y beneficios para los accionistas que estos no han sabido o podido valorar, la pérdida de riqueza total se incluye como parte de los costes de agencia. Pero, con igual información, la decisión de internalizar la externalidad sobre el bienestar de los trabajadores en la decisión de cierre depende si con ello los accionistas ganan (cuando la externalidad afecta también a sus beneficios) o pierden (cuando afecta solo al bienestar de los trabajadores). Lo relevante en este último caso no son los costes de agencia (accionistas y dirección coinciden en la decisión de cierre), sino la pérdida de riqueza que soportan los trabajadores y que no entra en el cálculo de los cash-flows en base a los cuales se toma la decisión de cierre de la planta.

Las externalidades no interiorizadas pueden ocurrir en empresas familiares, en empresa con un accionista director, en empresas cotizadas, en empresas con y sin separación entre propiedad y dirección, en cooperativas de trabajadores… El llamado cortoplacismo o, más genéricamente, los problemas de agencia debido a las asimetrías de información y los costes de contratar, son exclusivos de empresas en las que existe especialización en la financiación (fondos propios y ajenos), diversidad de accionistas (mayoritarios y minoritarios) y dirección separada de la propiedad.

La implicación de los inversores institucionales que busca el Código, podría contribuir a reducir la asimetría de información con los interesados internos de la sociedad mercantil y reducir así las pérdidas por costes de agencia. Sin embargo, en general, los inversores institucionales no tendrán incentivos para internalizar externalidades con resultados positivos para el conjunto de la sociedad, si con ello se reduce el valor privado a largo plazo de los beneficiarios y clientes.

Sugerencia

Que se revise el párrafo introductorio del actual texto y se aproveche la revisión para clarificar los fallos de mercado que el Código espera ayudar a resolver. Que se explique porqué el Código (soft law) es más efectivo que la regulación normativa (hard law) para resolverlos. Que se clarifique la diferencia entre los fallos del mercado por costes de agencia (cortoplacismo) y fallos por la presencia de externalidades. Que se indiquen las soluciones por la vía de la soft law para cada uno de los fallos por separado.

La revisión debería tomar en consideración el trabajo de Roe, Spamann, Fried y Wang (2020). Y más reciente- mente, sobre el mismo tema, el de Roe (2022). Las aportaciones de estos textos a la clarificación de los conceptos cortoplacismo y externalidad, deberían de contrastarse con el de los informes que se citan en la nota 3 del Código, indicando en qué medida las dos visiones sobre el cortoplacismo concuerdan o no en las apreciaciones sobre sus causas y consecuencias.

  • En la Introducción aparecen también referencias al stewardship y a las relaciones entre este concepto y el Código de buenas prácticas. Se han seleccionado para comentario posterior los párrafos siguientes de la página 2:

    La reciente modificación de varios actos delegados, en relación con las obligaciones fiduciarias de las gestoras de activos, entidades de seguros y reaseguros y entidades de servicios de inversión, tiene entre sus objetivos aclarar que en su asesoramiento y procedimientos de inversión deben integrar factores y riesgos de sostenibilidad, como los derivados del cambio climático y la degradación ambiental.
  • Una forma eficaz de contribuir a conseguir este impacto en la sociedad y en las empresas es a través de una mayor implicación de los accionistas en la vida de las sociedades en las que invierten. Al ser los inverso- res institucionales y los gestores de activos (gestores, en adelante) accionistas o actores importantes en un gran número de sociedades, su implicación es fundamental para conseguir un modelo eficiente de gestión y gobernanza empresarial.

    Cabe destacar que numerosos fondos de pensiones y compañías de seguros internacionales incluyen, entre las variables para seleccionar a sus gestores, las prácticas de stewardship y, específicamente, las relacionadas con sus políticas de implicación y voto, así como los resultados que se deriven de las mismas.
Comentario

Ni en los párrafos seleccionados ni en el resto de la introducción o en las secciones generales del texto, se ha encontrado una aclaración o definición más o menos fiel del concepto de stewardship, general y/o adaptada al caso español. El texto del Código se refiere a aspectos formales de los SC como, por ejemplo, su formulación en forma de principios, su aplicación bajo las reglas de cumplir o explicar y/o aplicar y explicar, su carácter voluntario… Es decir, se deja claro que los SC pertenecen al ámbito de la soft law, pero, en nuestra opinión, se profundiza poco en aspectos sustantivos. Del título del Código y del contexto expositivo podría inferirse que aquel establece una equivalencia entre stewardship y “buenas prácticas”. Pero falta precisión, tanto en lo que se refiere a cuáles son esas prácticas, como en lo que se refiere a los criterios por los que se consideran buenas o malas.

El Código se refiere indirectamente a las buenas prácticas en la frase (segundo párrafo reproducido) “mayor implicación de los accionistas en la vida de las sociedades en que se invierte”. En este sentido el Código enlaza con el engagement de los inversores institucionales que es objetivo prioritario del SC del RU, pero, a diferencia de este último, apenas se extiende en explicar en qué consiste la implicación/engagement. Por otra parte, en los párrafos reproducidos más arriba aparecen referencias dispersas e inconexas a los resultados esperados de esa implicación. Por un lado se dice que las sociedades de inversión deben “integrar factores y riesgos de sostenibilidad, como los derivados del cambio climático y la degradación ambiental” en sus actuaciones, y por otro que el resultado de la implicación es “conseguir un modelo eficiente de gestión y gobernanza empresarial”. Es decir se mezclan resultados sociales y resultados privados, sin precisar cuál es la relación/compatibilidad entre ellos.

Sugerencia

Revisar el texto del Código para incluir una definición aclaratoria sobre el término stewardship y/o la palabra o frase que se utilice en la traducción de este término al español. En la definición deben hacerse explícitos los criterops que permiten distinguir entre prácticas buenas y malas. Junto a la definición stewardship, el nuevo texto debería incluir también una frase con la enumeración de las actividades que forman parte del stewardship. La definición de stewardship y la enumeración de las actividades en el SC 2020 del RU podrían servir de guía para la redacción de estos textos.

En la explicación de los criterios con los que se juzgan o valoran los resultados de la aplicación del Código, debería clarificarse si los factores de ESG, junto con el cambio climático y los riesgos que se derivan del mismo, son fines o medios. En definición de stewardship que contiene el SC 2020 del RU, se deja claro que lo que importa en el resultado final es la utilidad de los beneficiarios de los fondos (crear valor a largo plazo para los clientes y beneficiarios). Los beneficios para la sociedad en general, si ocurren, quedan como un efecto colateral de los beneficios privados. El SC 2020 no contempla la posibilidad de que el stewardship pondere la suma de bienestar privado y de bienestar social como resultado del engagement (recuérdese lo dicho en un apartado previo sobre el cambio de redacción durante la fase de consulta para dejar clara la primacía de los intereses de clientes y beneficiarios). Por otra parte, el Principio 4 del SC 2020 establece de forma normativa que los signatarios del Código actuarán en pro de la estabilidad financiera, sin concretar si debe ser así incluso cuando se perjudica a los beneficiarios.

El Código no tiene por qué seguir al SC en lo que se refiere a la prioridad de los resultados privados o sociales de la implicación de los inversores institucionales. Pero, sea cual sea la respuesta a la pregunta sobre la prioridad de unos resultados u otros, lo importante es que se haga explícita en el texto. En algunas partes del Código, da la impresión que los factores ESG se incluyen entre los resultados de interés social. Esto no debe darse por sentado ni por sobreentendido. Por el contrario, el Código debe precisar explícitamente si la atención a los factores de ESG responde a que, al tenerlos en cuenta, se está cumpliendo mejor con el objetivo privado de crear valor a largo plazo para los beneficiarios, o si las externalidades medioambientales, sociales y de inestabilidad financiera deben formar parte del output final. Es decir, si los impactos sobre el bienestar social de las decisiones corporativas se consideran efectos colaterales, como en el SC 2020, o si las externalidades deben forman parte de los indicadores de resultados, en las mismas condiciones que los beneficios privados.

Las palabras “en el grado en que (los signatarios del Código) consideren oportuno” que aparecen en el Principio 1 sugieren que se deja libertad a los signatarios para que decidan si los factores ESG se consideran medios para mejorar los resultados privados (crear valor a largo plazo), o si, por el contrario, se consideran fines, es decir, si entran en los objetivos de la implicación al mismo nivel, al menos, que los resultados privados. La redacción de este texto parece haberse inspirado en la expresión “procure conciliar” que aparece en la Recomendación 12 del CGB, en un contexto similar de posible incidencia de intereses privados e intereses colectivos en las actuaciones del consejo de administración. En todo caso, se trata de términos suficientemente ambiguos como para merecer una explicación más precisa de su significado en la práctica, tal vez con la ilustración de cómo actuar en alguna situación donde el interés particular y el interés general entre en conflicto. Por otra parte, si el Código mantiene la libertad de los signatarios para decidir si los factores ESG son medios o son fines, debería pedir expresamente que los signatarios informen públicamente con suficiente detalle sobre su decisión.

4.2. Características del Código

Seleccionamos para comentarios y sugerencias dos párrafos de la página 5 referida a los potenciales signatarios del Código.

A efectos de este Código, por inversores institucionales se entienden las compañías de seguros y reaseguro de vida y los fondos de pensiones de empleo. Sin embargo, y dado su carácter voluntario, se contempla la posibilidad de que otras entidades, como serían las compañías de seguro y reaseguros de no vida, sociedades holding o de cartera, u otras entidades similares, puedan asimismo adherirse al Código si así lo consideran. En el caso de los fondos de pensiones de empleo, tanto la adhesión como la aplicación de los principios se realizará por medio de sus entidades gestoras.

En este sentido, y teniendo en cuenta la relevancia de la inversión de grupos familiares o inversores privados en la estructura de propiedad de las sociedades españolas, cotizadas o no, parece conveniente que éstos tengan la oportunidad de adherirse, con las especialidades necesarias, a los principios de este Código. Por ejemplo, entre otros, aquellos que ostenten una influencia significativa sobre las sociedades.

Comentario

El segundo de estos dos párrafos es el único en el que el Código reconoce la presencia habitual de accionistas de control en la estructura accionarial de las sociedades cotizadas en España, aunque el hecho no se valora como una “falsa esperanza” (Puchniak, 2021) de los beneficios que puede aportar un Código pensado para un país, el RU, con empresas cotizadas sin accionistas de control. Por el contrario, el Código considera que los principios sobre buenas prácticas en la implicación de los inversores institucionales en la gobernanza empresarial, sirven por igual para los accionistas de control. Teniendo en cuenta las discrepancias de que realmente pueda ser así (Puchinak y Gordon), el Código debería ser más explícito en las razones que llevan a creer que no es una “falsa esperanza”.

En un momento de fuerte impulso innovador, la llegada de novedades terapéuticas (medicamentos, dispositivos, innovaciones organizativas…) al sistema que cubran necesidades no atendidas y con promesas de mejor salud y bienestar para los ciudadanos no puede ser visto como un problema. No obstante, la literatura especializada apunta a las innovaciones sanitarias como uno de los grandes motores del gasto sanitario, si no el principal, en las últimas décadas6. Nada indica que no seguirá siéndolo en el futuro (European Comission-Ageing Report, varios años). Por tanto, en un contexto de tratamientos cada vez más personalizados y de una demanda de precios muy elevados para los mismos, el desafío, incluso para países de rentas altas, es cómo financiarlos.

Sugerencia

Revisar el texto para incorporar una justificación precisa del porqué los beneficios esperados del stewardship por parte de los inversores institucionales que se adhieren al Código, en su relación con las sociedades participadas, no se van a ver afectados de forma significativa por la presencia generalizada de accionistas de control en las sociedades cotizadas en España. Si la justificación tiene que ver con la presunción de que los accionistas de control tal vez terminen suscribiendo ellos también los principios del Código, tal presunción debería de fundamentarse tanto teórica como empíricamente.

En todo caso, si realmente existe el convencimiento de que es posible elaborar un SC sobre la implicación de los accionistas en la gobernanza empresarial que sea de aplicación indistinta para cualquier tipo de accionista- inversor, la recomendación sería sustituir el actual Código destinado a los inversores institucionales por otro destinado desde un principio a todos los accionistas. El actual CBG vigente en España ya incluye algunas recomendaciones dirigidas expresamente a la junta de accionistas, que pueden interpretarse como recomendaciones y buenas prácticas para inversores-propietarios. Sin embargo, las recomendaciones quedan diluidas en una lista cuyo principal destinatario es el consejo de administración. El código del buen inversor se dirigiría a los titulares de las acciones de las sociedades cotizadas, no a los miembros de consejo (o además de cuando los accionistas son también miembros del consejo) y sería un buen punto de partida para clarificar la discrecionalidad de los accionistas propietarios en la elección del propósito corporativo y, más concretamente, en cómo tener en cuenta las externalidades (los intereses generales) en las decisiones sobre asignación de los recursos corporativos.

Principios

El Código contiene siete principios, cada uno con las respectivas aclaraciones para facilitar su aplicación, además de una breve motivación en la sección de Características del Código. En el anexo se recogen los textos de los siete principios en un cuadro donde, a efectos comparativos, se han incluido también los doce principios del SC 2020 del RU.

El primer principio en su redacción actual dice lo siguiente:

Principio 1: Los inversores y gestores orientarán su actuación a la rentabilidad a largo plazo de sus inversiones en beneficio de sus clientes y beneficiarios, e integrarán, en el grado que consideren oportuno, como parte de sus obligaciones fiduciarias, los factores medioambientales, sociales y de gobernanza, así como los riesgos asociados, en sus estrategias, políticas y decisiones de inversión.

Comentario

El principio hace referencia a la “rentabilidad a largo de las inversiones”. En el primer párrafo de la introducción aparece por primera vez esta terminología, cuando se dice que la rentabilidad a largo plazo es un concepto sinónimo de “la obtención de un rendimiento y creación de valor a largo plazo”. En la motivación del Principio 1, página 7, se dice:

Para estas entidades, el Principio 1 asume que la creación de valor a largo plazo para sus clientes y beneficiarios está estrechamente vinculada con el incremento de valor de sus inversiones, el cual a su vez está directamente vinculado con la creación de valor por las sociedades en las que invierten.

En este párrafo, la rentabilidad a largo plazo no se menciona; los indicadores de desempeño incluyen la creación de valor, el incremento de valor y la creación de valor a largo plazo.

El concepto rentabilidad a largo plazo no es un concepto definido y de uso común en economía y finanzas. La rentabilidad remite ordinariamente a una ratio entre un flujo de rentas y/ o diferencia de valores entre dos momentos del tiempo, con respecto al valor del activo o los activos que van a percibir esas rentas en el momento inicial. Generalmente, la rentabilidad se define para un periodo de tiempo, relativamente corto, un año como máximo. Para periodos de tiempo plurianuales la rentabilidad se define en términos anuales acumulativos. Por otra parte, el “plazo”, largo o corto, no tiene por qué ser el mismo para cada decisión ni para cada decisor. En el párrafo tampoco se distingue entre si el inversor institucional toma decisiones independientes y separadas para cada una de las sociedades participadas, o toma decisiones de gestión con el criterio de maximizar la relación rentabilidad-riesgo del conjunto de la cartera.

El valor económico de un activo es igual al valor presente, descontado al coste de oportunidad intertemporal corregido por riesgo, de los flujos libres de caja que va a generar la posesión del activo para sus titulares-propietarios. El valor económico permite hacer comparaciones en la valoración de activos que tienen distinta vida productiva y, por tanto, generan flujos de caja en distintos periodos de tiempo; además, tiene en cuenta que el coste de oportunidad intertemporal de un euro puede ser distinto de unos activos a otros, por ejemplo, porque los riesgos detrás de los flujos previstos son también distintos. Utilizar el presente como punto temporal de referencia en la “agregación” de los flujos que se reciben a lo largo de un horizonte temporal multiperiodo es una convención para facilitar las comparaciones de valor entre activos o para un mismo activo ante distintas alternativas de uso. Lo relevante no es descontar al momento cero; lo relevante es que, al comparar la valoración económica de distintos activos, el momento del tiempo de referencia sea el mismo para todos ellos. La inversión en un activo crea valor privado para el propietario del activo cuando el valor presente descontado de los flujos es no negativo; es decir cual el VAN de la inversión, en cuyo cálculo interviene el coste inicial de producir o comprar el activo, es no negativo. El concepto de valor económico ajusta el horizonte temporal de la decisión a la vida útil del activo, o conjunto de activos, que se valora.

Una sociedad de capitales es una persona jurídica que posee activos en propiedad, contabilizados total o parcialmente en el balance de situación, y valorados en el balance de acuerdo con los criterios contables establecidos. La sociedad de capitales tiene el derecho a apropiarse privadamente de los flujos de caja libres resultantes de las relaciones contractuales en las que participa en cumplimiento de su objeto social, y en particular del beneficio neto que aparece en el último renglón de la cuenta de resultados de la sociedad. El valor económico de los activos de la sociedad de capitales es igual al valor presente descontado de los flujos de caja (beneficios modificados para distinguir entre costes y gastos antes de descontar los intereses de la deuda), utilizando como factor de descuento su correspondiente coste del capital. La sociedad de capitales crea valor cuando el valor económico de los activos es mayor o igual al coste de reposición de los activos que han contribuido a generar los flujos de caja descontados (incluidos en el balance o no). Cuando la empresa cotiza en bolsa, el valor de mercado de las acciones es igual a la diferencia entre el valor económico de los activos y el valor económico de deuda de la sociedad. La responsabilidad limitada, privilegio de las sociedades de capitales, permite a los accionistas aumentar el valor de las acciones asumiendo “riesgos excesivos”, que consiste en destruir valor económico de los activos de la sociedad, al mismo tiempo que se transfieren rentas desde los titulares de la deuda hacia los accionistas con una ganancia neta para estos. Los acreedores anticipan esta posibilidad y surge un conflicto de intereses que puede impedir tomar decisiones que maximizan el valor de los activos (costes de agencia).

Por definición, y por la forma como se calcula, el valor económico de los activos de una sociedad de capitales es un valor que tiene en cuenta los flujos de caja generados en un horizonte temporal a priori infinito, incluso cuando está prevista la venta de la sociedad (lo que se ingrese por la venta variará en función de los flujos de caja que el comprador vaya a generar con los activos una vez en su propiedad). Por tanto, por definición es un valor a largo plazo, o dicho de otro modo, añadir la coletilla “a largo plazo” detrás de valor económico es redundante.

La rentabilidad económica de los activos de la sociedad de capitales se puede calcular de distintas maneras, pero siempre poniendo en relación las variaciones de riqueza entre dos periodos de tiempo. Una fórmula de cálculo habitual consiste en dividir los beneficios contables antes de intereses e impuestos de la cuenta de resultados correspondiente al año/ejercicio económico t, por el valor de los activos en el balance al final de t-1 o promedio entre valor en t-1 y en t. Para convertir esta medida de rentabilidad con un indicador de valor económico creado, deberá demostrase que es mayor o igual al coste de oportunidad del capital de la sociedad antes de impuestos. La rentabilidad también podría calcularse por variaciones relativas en el valor económico entre dos momentos en el tiempo, principio o final de año, o entre el año cero y el año 10, digamos, aunque las comparaciones entre rentabilidades solo tienen un significado económico si los periodos de referencia son los mismos. Con estas consideraciones, a la pregunta qué es o cómo se calcula la “rentabilidad a largo plazo”, a la que se refiere el Código, no sabríamos qué responder.

Además de aparecer en el texto del Principio 1, la rentabilidad a largo plazo aparece en la parte aclaratoria del principio (página 9), entremezclada con otros indicadores de resultados privados:

Se considera recomendable que los inversores y gestores diseñen sus políticas procedimientos y estrategias de manera que se dirijan a crear valor a largo plazo en sus inversiones, promoviendo recíprocamente la creación de valor y un negocio rentable a largo plazo en las sociedades cotizadas, u otras entidades en las que invierten, evitando así la presión indebida de una visión cortoplacista de la empresa.

Los redactores del Código vinculan la rentabilidad a largo de los beneficiarios del fondo con la rentabilidad a largo plazo de las sociedades en las que participan como accionistas, y repiten la referencia al cortoplacismo como algo a evitar, aunque no queda claro si los perjudicados son la sociedad cotizada participada, los beneficiarios del fondo o todos a la vez. En ningún momento se explica por qué la rentabilidad a largo plazo y crear valor a largo plazo son equivalentes, y no se aclara de qué valor se trata (valor en bolsa, valor económico de los activos de la sociedad, valor social…). El texto aclaratorio del Principio 1 tampoco dice nada sobre si los factores de ESG deben considerarse medios o fines en sí mismos. En la introducción se hace referencia a las externalidades como una de las preocupaciones del Código, pero después no hay ninguna mención a ellas que tenga trascendencia para la aplicación del mismo.

Se remite al lector a lo dicho anteriormente sobre las diferencias entre cortoplacismo, si existe, y externalidades, y a lo dicho también sobre la necesidad de que el Código se posicione desde un principio en los resultados que se quieren conseguir a partir de la mayor implicación de los accionistas, todo ello relacionado con la subordinación o no del bienestar privado al bienestar social.

Sugerencia

Como norma general, cuando el Código se refiera a los indicadores de resultados con una terminología que no es habitual o estándar en la economía y las finanzas, debería inmediatamente proporcionar una definición precisa del indicador o los indicadores propuestos, así como de la forma de calcularlos. En el texto actual, la sugerencia aplica al menos a la rentabilidad a largo plazo, y al valor creado a largo plazo. Se recomienda también justificar por qué las métricas de resultados que se utilizan para el cálculo de los resultados de la gestión para los beneficiarios de los fondos, son las mismas o equivalentes económicamente a las que se utilizan en el cálculo de los resultados de la sociedad de capitales. El riesgo sistemático, que es el tema central del artículo de Gordon aplica a las carteras de los fondos diversificados, no a sociedades de capitales concretas.

En lo posible, debería unificarse la terminología del Código con la que se utiliza en el CBG. En este sentido, la Recomendación 12 del CBG dice: Que el consejo de administración desempeñe sus funciones con unidad de propósito e independencia de criterio, dispense el mismo trato a todos los accionistas que se hallen en la misma posición y se guíe por el interés social, entendido como la consecución de un negocio rentable y sostenible a largo plazo, que promueva su continuidad y la maximización del valor económico de la empresa. “Un negocio rentable y sostenible a largo plazo” no necesariamente significa lo mismo que “rentabilidad a largo plazo”, mientras que no debe darse por sobreentendido que “maximización del valor económico” de la empresa” y “crear valor a largo plazo” son equivalente (en cuanto que llevan a las mismas decisiones de inversión, por ejemplo)5.

Comentarios al resto de principios del Código

El resto de principios del Código, textos literales de los Principios y las respectivas explicaciones, se refieren sobre todo a la implicación de los inversores institucionales como accionistas activos de las sociedades participadas, y a la rendición de cuentas de esa implicación, aunque con más claridad y énfasis en la publicidad sobre cómo se ha desarrollado la implicación, que en los resultados conseguidos. Comparando las redacciones de los principios del Código español con los del SC 2020 del RU, anexo, se encuentran similitudes, aunque también diferencias que no responden necesariamente a diferencias en el marco corporativo entre los dos países, sino a diferencias de criterios.

En el texto de los principios del SC 2020 aparecen referencias a resultados de interés general, mezclados con resultados de interés privado. El Principio 1 vincula los beneficios para la economía, el medioambiente y la sociedad de la implicación de los inversores, con el propósito, la cultura y las creencias de los signatarios del SC. Por tanto, la recomendación implícita es que los inversores signatarios actúen sobre el propósito, la cultura y las creencias para mejorar los resultados de la implicación. El principio 4 impone directamente a los signatarios del SC 2020 el mandato de promover el buen funcionamiento de los mercados financieros. Los resultados privados del stewardship se concretan en crear valor a largo plazo para beneficiarios y clientes. En el Código, los resultados de interés social se limitan a los factores ESG y, como hemos repetido reiteradamente en nuestros comentarios, sin precisar cómo deben incorporarse a la función de steward de los inversores institucionales.

Sugerencias

Teniendo en cuenta la importante influencia de los SC del RU en el movimiento stewardship en todo el mundo y que el propio Código reconoce, se recomienda que el Código incluya alguna valoración comparativa, al menos en términos generales, de los principios con los del SC 2020 del RU, y, tal vez también con los de los códigos de otros países de referencia.

En el cuadro comparativo del anexo se han respetado los titulares de las agrupaciones de los principios que se contemplan en el SC 2020, y se han encajado –subjetivamente– en ellas los correspondientes del Código. Consi deramos que los titulares que utiliza el SC son más informativos, y merecería la pena valorar si el encabezamiento de los principios del Código debería modificarse para darles un contenido más sustantivo.

El Principio 6 hace referencia a los conflictos de interés de una manera escueta y sin precisar qué tipo de conflictos de interés son más previsibles que se presenten, entre quienes y cómo deberían resolverse atendiendo a los principios del Código. Es previsible que los conflictos de interés según distintos según las características del inversor; es decir, según se trate de un fondo diversificado, un fondo-índice o un hedge fund. El Principio sugiere que los conflictos de interés del signatario del Código ocurren en el ámbito privado, y recomienda que se resuelvan dando prioridad siempre a los intereses de clientes y beneficiarios del fondo. Es de esperar que en las decisiones de inversión y desinversión. Así como en el ejercicio de su influencia como accionista activo, los signatarios del Código se enfrentarán también a conflictos de interés entre lo privado y lo público. Por ejemplo, para un fondo de inversión participar en el capital social de varias empresas que compiten entre si en un mismo mercado puede estar justificado desde la rentabilidad privada, pero puede llevar a conflictos con el interés general si la implicación del fondo en el gobierno corporativo de las participadas se traduce en más colusión y menos competencia entre las participadas. Los signatarios del Código deberían asumir la obligación de informar públicamente sobre los conflictos de interés de cierta relevancia a los que se ha enfrentado como inversores y como stewards, tanto los restringidos al ámbito privado, como los que han trascendido al ámbito público (externalidades), y explicar cómo se han resuelto.

5. CONCLUSIÓN

A modo de conclusión se resumen algunos de los puntos destacados en el texto-comentario.

  1. Identificar los “fallos del mercado” que el Código aspira contribuir a superar; diferenciar entre los que implican pérdida de riqueza creada en el ámbito privado (costes de agencia en la sociedad de capitales compleja, por ejemplo), de los que significan pérdidas de bienestar social, y que no dependen de la propiedad y/o forma jurídica de las compañías (externalidades).
  2. Realizar una valoración expresa del encaje del Código en un sistema corporativo como el español, donde los inversores institucionales son, en general, accionistas minoritarios, y donde la concentración accionarial asegura la presencia de accionistas de control. Considerar la posibilidad de elaborar un Código de buenas prácticas para los accionistas influyentes, donde los inversores institucionales son un caso particular y no el destinatario principal.
  3. . Revisar el texto del Código para asegurar que en el mismo quedan claros los resultados finales que afectan a actores privados (beneficiarios de los fondos, accionistas de las sociedades participadas), y aquellos que impactan en el bienestar colectivo (reducen las externalidades negativas, como aumentar la calidad medioambiental, reducir la desigualdad, o aumentan las positivas, como contribuir a la estabilidad financiera y/o a la creación de conocimiento nuevo). En las referencias a los factores ESG o similares, que pueden interpretarse ambiguamente como medios para mejorar los resultados privados, o como fines en sí mismos, asegurar que los signatarios del Código informan cada uno de cuál es su posición particular en este punto.
  4. Utilizar medidas de resultados económicos y financieros de las empresas que sean de uso habitual entre economistas y financieros (por ejemplo, valor económico de los activos de la empresa, rentabilidad económica). Cuando se utilicen indicadores de resultados distintos a los habituales (por ejemplo, rentabilidad a largo plazo, valor creado –para quién, de qué–), deben definirse con precisión y explicar expresamente cómo se calcularían con la información disponible. Procurar que exista homogeneidad entre indicadores de resultados utilizados en los distintos códigos, por ejemplo, con los del CBG.
  5. Completar el texto añadiendo una definición sobre qué se entiende por stewardship (o el término o términos equivalentes en español), y añadiendo también una referencia precisa a las actividades que debe realizar el/ la steward. En la motivación de los principios, incluir alguna valoración de los incentivos de los signatarios a cumplirlas.
  6. Completar la elaboración del Código con un análisis en profundidad de las múltiples, y a veces inconexas, iniciativas para redefinir las relaciones de las empresas con la sociedad de la que forman parte. Se incluyen aquí, las iniciativas soft law; las directivas comunitarias, por ejemplo la reciente sobre diligencia debida de las sociedades en materia sostenibilidad y trabajo digno; los acuerdos entre países para hacer frente a externalidades globales, como el cambio climático; las autocríticas de inversores y directivos sobre la incompatibilidad entre maximizar el beneficio por parte de las empresas, y el bienestar social; las críticas de los movimientos sociales al propio sistema de economía de mercado y capitalismo; iniciativas legislativas nacionales… Parece el momento oportuno para hacer balance de lo hecho en el pasado (hace cuatro años España traspuso la directiva de información no financiera que aplica a empresas influyentes, y no nos consta que se haya producido una valoración oficial de su aplicación e impacto en los resultados previstos), y al mismo tiempo mirar hacia adelante para comprender mejor las demandas presentes y futuras sobre reformas en la propiedad, el gobierno y la dirección empresarial con el objetivo final de dar respuesta a las importantes externalidades globales a las que habrá que dar respuesta en el siglo XXI.
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Notas

* Profesor enérito de la Universidad de Zaragoza.

1 Como demostración de esa influencia véase Katelouzou y Siems (2020).

2  Disponible en: https://www.frc.org.uk/getattachment/5aae591d-d9d3-4cf4-814a-d14e156a1d87/Stewardship-Code_Final2.pdf

3 Sobre la visión desde Estados Unidos de los inversores institucionales como accionistas activos véase Bebchuk, Cohen y Hirst (2017).

4 Sobre este tema véase Gilson y Gordon (2013).

5 El significado más habitual del valor económico de la empresa es el de valor de mercado de las acciones, lo que abre la puerta a que el consejo de administración apruebe decisiones que destruyen el valor económico de los activos, pero benefician a los accionistas porque extraen rentas de los tenedores de deuda. La maximización del valor económico de los activos de la sociedad de capitales es una terminología que ayudaría a resolver el conflicto potencial entre accionistas y acreedores que tiene su origen en la responsabilidad limitada de la sociedad de capitales, y contribuiría a la reducción de riesgos financieros por sobreendeudamiento.

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La evaluación de la eficiencia de las tecnologías sanitarias en España: origen, evolución y estado actual

Fecha: septiembre 2022

Félix Lobo*, Juan Oliva**, José Vida***

Asistencia sanitaria, Tecnologías sanitarias, Medicamentos, Financiación, Evaluación económica, Eficiencia, Coste-efectividad

Resumen breve

El propósito de este documento es ofrecer un análisis crítico de la evolución y situación actual de la evaluación de la eficiencia de las tecnologías sanitarias en España. Para ello se lleva a cabo un recorrido por la incorporación del criterio de eficiencia en la decisión de financiación y establecimiento del precio de los nuevos avances en la asistencia sanitaria, tanto por lo que respecta a los medicamentos como para el resto de tecnologías sanitarias. De esta manera se puede identificar cuál es el fundamento de la inclusión de la dimensión de la eficiencia en los procesos de evaluación y toma de decisiones, y cuáles han sido las barreras que han obstaculizado la configuración de un verdadero sistema de evaluación de la eficiencia de las tecnologías sanitarias en nuestro país, al tiempo que se lleva a cabo un recorrido por la actividad desempeñada en este campo y se ofrece una visión panorámica del estado actual de la cuestión.

Resumen

El propósito de este documento es ofrecer un análisis crítico de la evolución y situación actual de la evaluación económica o de la eficiencia de las tecnologías sanitarias (EETS) en España. Después de resumir la naturaleza de la EETS, se expone las barreras que han impedido su desarrollo sistemático en España que sí se ha producido en otros países avanzados. La sección tres describe y valora la evolución de su régimen jurídico, dispar para medicamentos y otras tecnologías sanitarias y que calificamos de fragmentado, asistemático, discontinuo, parcial e insuficiente. La sección cuatro repasa cómo ha evolucionado la práctica de la EETS en España y la cinco recoge los últimos avances y la situación actual. Termina con unas conclusiones y reflexiones finales. A las dificultades organizativas de la EETS en nuestro país los mismos autores dedicamos otro documento de próxima publicación por Funcas.

La EETS –muchas veces llamada “análisis coste efectividad”– compara los beneficios terapéuticos y sociales y los costes sanitarios y sociales de tratamientos y programas alternativos. Se añade, pues, a los criterios clásicos de seguridad, eficacia y calidad. Forma parte de la familia del análisis coste-beneficio y es un eslabón clave en la cadena de la evaluación de las tecnologías sanitarias. La EETS es relevante dada la limitación de nuestros recursos que tienen un coste de oportunidad. Es necesaria porque las TS operan en marcos extraordinariamente complejos; pueden estar en la frontera más avanzada del conocimiento; continuamente se producen innovaciones; es muy difícil disponer de la información necesaria para valorarlas de manera individual e informal y, además, esta información no solamente es imperfecta, sino también asimétrica. La EETS también es útil a todos los niveles como ayuda a la toma de decisiones sobre adopción de nuevas TS –uno de los grandes motores del gasto sanitario–garantizando la asignación eficiente de los recursos, la solvencia de los sistemas sanitarios y podría defenderse que también contribuye a la equidad. Las decisiones deben apoyarse en criterios técnicos claros y objetivos, y en una sólida metodología científico-técnica, pero los argumentos técnicos no pueden sustituir a las decisiones políticas y profesionales. En suma, la EETS es una herramienta fundamental para conseguir que los recursos se empleen en las intervenciones que generan mejores resultados en salud. No puede extrañar que sea un área científica y profesional muy activa y en plena expansión internacional. Puede ser también una expresión del buen gobierno del sistema sanitario, que muchos consideran que todavía es deficitario en nuestro país.

Hacia 1990, Australia y Canadá comenzaron a aplicar criterios de eficiencia como fundamento de las decisiones de precio y financiación pública de medicamentos. En 1999, se sumaría el británico National Institute for Health and Care Excellence (NICE), referente internacional en este ámbito. Posteriormente se unirían otros países como Suecia, Países Bajos, Portugal o Francia, en Europa, o Corea del Sur y Japón, en el Lejano Oriente.

Por el contrario, la EETS no está implantada de manera sólida y sistemática en España. ¿Por qué? ¿Cómo es que no ha despegado la EETS en España a pesar de contar con investigadores reconocidos en el campo, haber abordado propuestas de estandarización metodológicas y contar con varias agencias especializadas ya a fines del Siglo XX?

Los propios decisores del sector han identificado barreras administrativas, metodológicas y de aplicación práctica que han condicionado el desarrollo de la EETS en nuestro país. Por nuestra parte insistiríamos en la importancia de las barreras políticas (como el carácter polémico de las decisiones sobre asignación de recursos escasos y el rechazo de las instancias políticas a perder su control); la ausencia de modelos aplicables procedentes de otros sectores, así como factores históricos y culturales. Ante estas barreras ha faltado determinación política para implantar un verdadero sistema de incorporación de los avances tecnológicos en nuestro sistema sanitario que tuviera en cuenta el criterio de la eficiencia. Debemos señalar, sin embargo, que España no ha sido el único país en afrontar barreras a la inclusión de dicho criterio.

En cuanto a la evolución del régimen jurídico de la EETS, detallada en la sección tres, se recuerda que el marco constitucional y legal general exige el cumplimiento del principio de eficiencia en la asignación de los recursos. Las normas específicas del sector con rango de ley más importantes –aunque insuficientes– han sido la Ley 25/1990 del Medicamento, la Ley de Cohesión y Garantías del Sistema Nacional de Salud, de 2003 y el Real Decreto Ley 9/2011. Regulan separadamente, por un lado, la EETS de los medicamentos y, por otro, las demás tecnologías sanitarias. Sin embargo, la falta de concreción y de desarrollo reglamentario y metodológico ha sido un límite infranqueable a su desarrollo –por lo menos en el caso de los medicamentos– que además deja un amplio margen de discrecionalidad que genera mucha incertidumbre a pacientes, profesionales sanitarios y empresas. Tampoco parece óptimo que las Administraciones Públicas lleven a cabo de forma separada la evaluación de los medicamentos y del resto de tecnologías sanitarias.

La regulación de la evaluación de las tecnologías sanitarias, exceptuados los medicamentos, es relativamente satisfactoria. El Real Decreto Ley 16/2012 creó la Red Española de Agencias de Evaluación de Tecnologías Sanitarias y Prestaciones del Sistema Nacional de Salud (RedETS) en función de la organización territorial del Estado en comunidades autónomas. Por el contrario, la regulación de la EETS de los medicamentos es calificable de fragmentada, asistemática, discontinua, parcial e insuficiente, situación que requiere una iniciativa ambiciosa para mejorarla y completarla a todos los niveles normativos. Esta indefinición ha hecho que, en la práctica, las decisiones en materia de eficiencia se sigan adoptando al nivel de la meso e incluso de la microgestión.

En España, la práctica de la EETS –analizada en la sección cuatro– no es marginal y la tendencia del número de trabajos realizados es creciente, aunque su cantidad, sin embargo, ha sido modesta. En particular, el desarrollo de estudios concretos de evaluación económica de los medicamentos para apoyar las decisiones específicas de la Administración sobre su posicionamiento terapéutico y de financiación pública y precios a lo largo del tiempo ha sido muy limitado. La calidad de los estudios concretos aún presenta margen de mejora, con debates similares a los que se reproducen a nivel internacional sobre aspectos controvertidos. Los actores públicos más activos son la RedETS, el Comité Mixto de Evaluación de Nuevos Medicamentos formado por seis CC. AA., la Comissió d’Avaluació Econòmica i d’Impacte Pressupostari (CAEIP) del Servei Català de la Salut (CatSalut), hasta su ­desaparición en 2019 y el Servicio Canario de la Salud. En el ámbito privado, sociedades profesionales y científicas (GENESIS, SEFH, AES), la industria farmacéutica y de productos sanitarios, y consultoras especializadas, además de los investigadores que desarrollan su labor en la universidad, han mantenido una actividad creciente.

La sección cinco recoge los últimos avances y la situación actual. Se aprecia una voluntad política positiva para hacer avanzar la EETS. Se ha concretado ya en iniciativas concretas de planificación (Plan para los Informes de Posicionamiento Terapéutico (IPT), organización (REvalMED…), sistemas de información (Valtermed), dotación presupuestaria y formación. El trascendental Reglamento (UE) 2021/2282 del Parlamento Europeo y del ­Consejo de 15 de diciembre de 2021 sobre evaluación de las tecnologías sanitarias, establece un marco común que se constituirá como punto de referencia imprescindible.

Las conclusiones del informe son claras (sección seis). La EETS no ha terminado de implantarse sólida y sistemáticamente en España, especialmente en el caso de los medicamentos. El marco legal y la práctica de las Administraciones sanitarias deberían haberla normalizado hace tiempo como herramienta de ayuda para la toma de decisiones. El desarrollo pleno de normas, estructuras organizativas y procedimientos que fundamenten las decisiones incorporando la dimensión de eficiencia, bajo las premisas de la calidad técnico-científica, transparencia en los procesos, rendición de cuentas y participación es una de las asignaturas pendientes de nuestro Sistema Nacional de Salud para garantizar de forma plena el derecho a la protección de la salud.

Reformas recientes en la evaluación de la eficiencia de los medicamentos apuntan a un cambio esperanzador. Sin embargo, el camino por recorrer es largo y exige acciones de amplio alcance, incluso desarrollos legislativos al máximo nivel. Se requiere determinación política para terminar de superar las barreras que se oponen a ello, así como incentivos, coordinación y liderazgo adecuados.

La EETS es una exigencia ineludible en la actualidad para cualquier sistema sanitario desarrollado. No evaluar incorporando toda la información disponible supone un coste social de oportunidad difícilmente justificable. La alternativa a introducir elementos claros y objetivos en el diseño y evaluación de las políticas sanitarias es actuar desde la opacidad, sin responsabilidad ni rendición de cuentas a la ciudadanía y supone dejar campo libre a grupos de presión y elementos mediáticos al fijar el orden del día de las políticas de salud. Otros países han incorporado hace tiempo estas herramientas en sus procesos de toma de decisiones y también tenemos en España ejemplos de buenas prácticas.

La evaluación, no ya la económica, sino la evaluación, en sentido amplio, no es meramente una opción o un conjunto de herramientas relativamente útil. Es parte del gran cambio que precisamos para garantizar una cultura de buen gobierno y la solvencia de nuestro sistema de salud y para que éste continúe mejorando el bienestar de nuestra sociedad, tal y como lo ha hecho en las últimas décadas.

1. UNA APROXIMACIÓN A LA EVALUACIÓN DE LA EFICIENCIA DE LAS TECNOLOGÍAS SANITARIAS

Las tecnologías sanitarias, entendidas en un sentido amplio, son “cualquier intervención desarrollada con el objetivo de prevenir, diagnosticar o tratar enfermedades o afecciones médicas, promover la salud, rehabilitar u organizar la prestación de servicios sanitarios. Estas intervenciones pueden ser pruebas diagnósticas, dispositivos médicos, fármacos, vacunas, procedimientos clínicos, programas o sistemas de provisión de servicios médicos” (O’Rourke, Oortwijl y Schuller, 2020). Desde un punto de vista jurídico, las tecnologías sanitarias se definen como “un medicamento, producto sanitario, o procedimientos médicos o quirúrgicos, así como las medidas para la prevención, el diagnóstico o el tratamiento de enfermedades utilizados en la asistencia sanitaria”1.

El Ministerio de Sanidad (2022) estima que en el año 2021 se destinaron 20.939 millones de euros a la financiación de medicamentos en el Sistema Nacional de Salud (SNS). Asimismo, según la Federación Española de Empresas de Tecnología Sanitaria (2022), en el mismo año, la facturación del mercado de tecnologías sanitarias (no medicamentosas) alcanzó la cifra de 9.500 millones de euros. Ambas cifras conjuntas suponen el 2,53 % del PIB del año 2021. En Europa las tecnologías sanitarias constituyen un sector innovador y generador de valor añadido a la economía, formando parte de un mercado global de asistencia sanitaria que representa el 10 % del producto interior bruto de la Unión2. Adicionalmente, el valor de las tecnologías sanitarias está más allá de su peso sobre el PIB ya que son pieza fundamental en las mejoras en esperanza y en calidad de vida experimentadas por la población española en las últimas décadas. Al tiempo, son uno de los principales factores impulsores del crecimiento del gasto sanitario público en la mayoría de países de nuestro entorno (Appleby, 2013).

La evaluación económica o de la eficiencia de tecnologías sanitarias (EETS) es una actividad cuya finalidad es examinar el valor de los recursos adicionales empleados en ellas y las ganancias en términos de salud que proporcionan, a corto y largo plazo, frente a sus mejores alternativas, en los individuos directamente afectados y en la sociedad. Muchas veces se designa como “análisis coste efectividad”, una traducción directa –y pobre– del inglés. La EETS forma parte de la familia del análisis coste-beneficio, aunque con especificidades notables, las cuales tienen que ver con el resultado evaluado (ganancia en salud). También está directamente emparentada con la evaluación general de las tecnologías sanitarias (ETS) que es un proceso científico basado en datos contrastados que permite determinar la eficacia relativa de tecnologías sanitarias existentes o nuevas, centrándose específicamente en el valor añadido de una tecnología sanitaria en comparación con otras tecnologías existentes o nuevas3. Así pues, la EETS es un eslabón más, pero importante, dentro de la familia de la ETS que consiste en un proceso multidisciplinar que resume información sobre los aspectos médicos, sociales y relativos a los pacientes, y las cuestiones económicas y éticas relacionadas con el uso de una tecnología sanitaria de manera sistemática, transparente, imparcial y rigurosa4. Es importante destacar que la ETS es una evolución del sistema de autorización y control de los medicamentos que surgió a partir de la catástrofe de la talidomida en los años sesenta del pasado siglo y que constituye un requisito legal imprescindible de la autorización para su comercialización. La ETS va más allá, pues no se limita al control de la eficacia, seguridad y calidad de los medicamentos o tecnologías sanitarias, sino que se fija en su seguridad y en su eficacia clínica relativas a través de una evaluación comparativa con las alternativas disponibles.

La justificación de la EETS parte del hecho de que no siempre es posible introducir una nueva tecnología ahorrando costes y mejorando resultados en salud. Lo habitual es que la introducción de innovaciones terapéuticas lleve aparejada un mayor coste. La cuestión, si se da tal situación, es si la ganancia en salud y bienestar inherente a la inclusión y uso de dicha innovación supera el coste de oportunidad de los recursos adicionales empleados. En terminología anglosajona diríamos que hay que asegurar un good value for money. En castellano no tenemos una expresión tan gráfica. “Buen retorno de la inversión” sería la expresión más aproximada. En todo caso, la cuestión relevante a señalar es que hay que buscar un buen equilibrio entre los costes asumidos y los resultados en salud alcanzados. Señalar qué es un buen equilibrio nos remite a la idea del valor social de las ganancias en salud y a la productividad del sector sanitario. Explicar con detalle estas ideas nos llevaría por otros caminos técnicos que no son objeto de este documento, pero podemos remitir al lector interesado a algunas lecturas al respecto5. En todo caso, vale la pena señalar que la investigación en el campo de las EETS puede ayudarnos en este empeño.

El punto de partida a considerar, por tanto, es que, además de los criterios clásicos de seguridad, eficacia y calidad de los programas y tecnologías utilizadas en el sistema sanitario, se debería contar con la dimensión de la eficiencia introduciendo la consideración de los costes, tanto en la toma de decisiones relacionadas con su uso más adecuado en la práctica habitual, como en las decisiones colectivas sobre el establecimiento del precio de una innovación y sobre su financiación pública, nada infrecuentes en este sector. El cuadro 1 describe estos criterios o garantías exigibles a una tecnología sanitaria para la entrada en el sistema sanitario.

La evaluación de la eficiencia es relevante desde el momento en el cual se cobra conciencia de la limitación de nuestros recursos: al decidir financiar una intervención, los recursos que exige no pueden ser empleados en otras alternativas (sanitarias o de otros ámbitos del bienestar como son las pensiones, la educación o la atención a la dependencia, entre otras). Por ello, cuando nos movemos en el terreno de las decisiones colectivas que implican el uso de recursos públicos, la exigencia es mayor que cuando aludimos a decisiones puramente privadas: no es suficiente tomar buenas decisiones, sino que se debe aspirar a que las decisiones sean las mejores posibles.

Junto a lo señalado, la EETS es necesaria porque la asistencia sanitaria y la salud pública operan en marcos extraordinariamente complejos. Las tecnologías pueden estar en la frontera más avanzada del conocimiento y continuamente se producen innovaciones. Resulta muy difícil disponer de la información necesaria para valorarlas de manera individual e informal. Por ello, se requiere aplicar métodos sistemáticos y con fundamento científico para informar las decisiones. Además, esta información no solamente es imperfecta, especialmente en el momento de entrada de la innovación al sistema sanitario, sino además asimétrica. Algunos agentes están mejor informados (por ejemplo, las empresas que las desarrollan y comercializan), mientras que otros (médicos, sistemas públicos de salud o aseguradoras sanitarias privadas que tienen que decidir incorporarlas y aplicarlas) pueden tener una información limitada. A ello se añade que estas decisiones de incorporación de tecnologías nuevas son cruciales para el bienestar de los ciudadanos por las mejoras en salud que pueden generar.

Por tanto, los resultados de las evaluaciones pueden ser útiles para que los profesionales sanitarios, las personas que tienen que tomar decisiones relativas a los servicios sanitarios, pacientes y ciudadanos conozcan cuál es la eficiencia (relación entre costes y efectos) de las distintas intervenciones sanitarias. Esta información, unida a otras, facilita la identificación e implementación de las opciones más favorables, permite la asignación más racional y transparente de unos recursos sanitarios limitados y contribuye a la mejora de la salud y el bienestar general.

En un momento de fuerte impulso innovador, la llegada de novedades terapéuticas (medicamentos, dispositivos, innovaciones organizativas…) al sistema que cubran necesidades no atendidas y con promesas de mejor salud y bienestar para los ciudadanos no puede ser visto como un problema. No obstante, la literatura especializada apunta a las innovaciones sanitarias como uno de los grandes motores del gasto sanitario, si no el principal, en las últimas décadas6. Nada indica que no seguirá siéndolo en el futuro (European Comission-Ageing Report, varios años). Por tanto, en un contexto de tratamientos cada vez más personalizados y de una demanda de precios muy elevados para los mismos, el desafío, incluso para países de rentas altas, es cómo financiarlos.

Además, aumentar el gasto en nuevas tecnologías no siempre merece la pena. En primer lugar, porque debe demostrarse la relación entre los recursos invertidos y el resultado obtenido. Asimismo, en relación al segundo aspecto, puede existir una amplia brecha entre la eficacia (resultado alcanzado en situaciones experimentales, “de laboratorio”, controladas) y la efectividad (resultado alcanzado en situaciones reales de práctica clínica habitual).

La mejor forma de despilfarrar los recursos con los que cuentan los sistemas de salud es financiando tec­nologías, medicinas y procedimientos que no tengan una eficacia, efectividad y seguridad probadas. Utilizar tecnologías que son efectivas pero ineficientes también es un despilfarro. Y ello no sería solo ineficiente sino también inequitativo. Frente a la consideración simplista que pretende que en beneficio de un paciente se debe hacer todo lo que es posible hacer técnicamente, hay que tener en cuenta a los demás pacientes que podrían beneficiarse de dichos recursos. Expresado en otros términos, en el campo de las decisiones sanitarias, los costes de oportunidad no solo se miden en unidades monetarias, sino que, en numerosas ocasiones, se traducen más crudamente en salud perdida.

Por estos motivos, las autoridades sanitarias han de tener en cuenta a todos los pacientes presentes y futuros, de modo que los recursos se empleen en las intervenciones que generan mejores resultados en salud. La EETS es una herramienta fundamental para conseguirlo. Por ello es necesario que las nuevas tecnologías sean al menos tan buenas o mejores que las que ya existen y se usan en la práctica clínica habitual, aunque puede convenir la coexistencia de tecnologías sustitutivas en beneficio de la competencia.

El objetivo que debe cubrir la EETS es, pues, resolver los problemas de información imperfecta y asimétrica y de incertidumbre sobre la efectividad y servir de puente entre el campo de la investigación científico-técnica y el de la toma de decisiones, en un contexto de recursos limitados y múltiples necesidades. El cuadro 2 resume algunas de las ventajas de contar con un sistema formal de la evaluación de la eficiencia de tecnologías sanitarias.

En este marco, merece la pena señalar que la EETS es un área científica y profesional muy activa y en plena expansión internacional, promovida por la necesidad de mejorar la asignación de los recursos y los procesos de toma de decisiones políticas. Su crecimiento también ha sido facilitado por el continuo desarrollo de nuevos métodos de evaluación en ciencias aplicadas. A comienzos de la década de los 90 del pasado siglo, Australia, en el año 1993, y la provincia canadiense de Ontario, en 1994, comenzaron a aplicar los criterios de eficiencia para informar las decisiones en los procesos de financiación pública y establecimiento de precios de medicamentos. Más tarde, en el año 1999, se sumaría la agencia NICE (National Institute for Health and Care Excellence, en su denominación actual), cuyo ámbito de competencias cubre Inglaterra y Gales. Esta organización es un paradigma y referente internacional en su ámbito por los principios rectores que rigen su actividad: autonomía, calidad metodológica, transparencia, procesos deliberativos y participativos y rendición de cuentas. Posteriormente, se unirían otros países como Suecia, Países Bajos, Portugal o Francia, en Europa, o Corea del Sur y Japón, en el Lejano Oriente.

Para finalizar esta contextualización cabe señalar que diversos informes de diagnóstico que se han realizado en los últimos años sobre nuestro Sistema Nacional de Salud apuntan a los problemas de buen gobierno o gobernanza del sistema. La falta de criterios y procesos claros para la mejora de la eficiencia de su desempeño son un ejemplo de ello (AES, 2013; Oliva, Peiró y Puig-Junoy, 2013). La buena gobernanza de los sistemas sanitarios debe apoyarse en valores fundamentales como son los derechos humanos y el cumplimiento de las normas, así como en principios rectores de nuestro sistema como son la universalidad, la equidad y la solidaridad. Pero estas normas deben ser complementadas por otros principios como sería el construir un sistema mucho más transparente en la información proporcionada a usuarios, profesionales y ciudadanos, más participativo en los debates y en la toma de decisiones, que desarrolle normas y estructuras concretas para que las personas responsables de la toma de decisiones rindan cuentas de las mismas y deban justificarlas basándose en criterios explícitos de efectividad, eficiencia y calidad (AES, 2013) (véase cuadro 3).

El desarrollo pleno de estructuras organizativas y procedimientos que ayuden a informar las decisiones incorporando la dimensión de eficiencia, bajo las premisas de la calidad técnico-científica, la transparencia en los procesos, la rendición de cuentas y la participación es una de las asignaturas pendientes de nuestro Sistema Nacional de Salud para garantizar de forma plena el derecho a la protección de la salud, como veremos en las páginas siguientes. A estas cuestiones organizativas y procedimentales de la evaluación de la eficiencia los mismos autores dedicamos otro documento de próxima publicación por Funcas.

2. BARRERAS Y CONDICIONANTES AL DESARROLLO DE LA EVALUACIÓN DE LA EFICIENCIA DE LAS TECNOLOGÍAS SANITARIAS EN ESPAÑA

Como se ha indicado, a comienzos de la década de los 90 del pasado siglo, Australia y Canadá comenzaron a aplicar los criterios de eficiencia en el proceso de establecimiento de precio y financiación pública de medicamentos. A este proceso se unieron otros países, muchos de ellos de nuestro entorno, pero también otros allende Europa.

Cuando Australia y Canadá avanzaban en sus procesos, España era pionera en varios aspectos relacionados con la EETS. Disponía de un buen número de investigadores reconocidos en el campo, había abordado propuestas de estandarización metodológicas (Antoñanzas y Rovira, 1993) y contaba con varias agencias específicas de evaluación de tecnologías sanitarias7, a partir de las cuales podría potenciarse el uso de la EETS en la toma de decisiones. Por tanto, la cuestión es: ¿por qué no despegó la EETS en España en ese momento o en años posteriores?

En este apartado señalaremos los obstáculos que dificultan la puesta en marcha de la evaluación de la eficiencia de las tecnologías sanitarias en España para las decisiones de financiación pública y fijación de precios. Los cuadros 4 y 4 bis recogen las barreras, identificadas en varias encuestas ad hoc por personas con capacidad de decisión en los niveles micro, meso y macro del ámbito sanitario, que dificultan la aplicación del criterio de eficiencia en la toma de decisiones sanitarias, así como sus sugerencias sobre los elementos que podrían favorecer un mayor uso de la evaluación económica. Entre ellas las hay de naturaleza política, jurídico administrativa, metodológicas y de aplicación práctica.

Por nuestra parte insistiríamos en la importancia de las barreras políticas (como el carácter polémico de la asignación de recursos escasos; el rechazo de las instancias políticas a perder el control sobre dichas decisiones de asignación de recursos escasos y la ausencia de modelos aplicables procedentes de otros sectores). También subrayaríamos el peso de una historia y una “cultura” prevalecientes en nuestro país en este ámbito que tienden a olvidar las exigencias de la limitación de recursos y la necesidad de marcar prioridades (Lobo, 2017). Podemos tomar como ejemplo, precisamente, la prestación farmacéutica. Desde fines de los años cincuenta del pasado siglo y con pocos matices, hasta no hace mucho, la financiación pública fue indiscriminada, alcanzando a todos los medicamentos comercializados. Dada la financiación generalizada de todos los productos en el mercado, la posibilidad de emplear criterios de eficiencia quedaba limitada únicamente a la intervención de precios. Esta “generosidad” de la prestación farmacéutica, que ha perdurado sesenta años, hace difícil, incluso ahora, encontrar apoyo entre los políticos, en el medio sanitario y en la opinión pública, al uso de herramientas económicas para guiar estas decisiones que pueden implicar la denegación de financiación pública (Lobo, 2013). Esto implica la resistencia de muchos de los agentes sociales y profesionales, incluyendo altos cargos de la Administración sanitaria, quienes han confundido, por ignorancia o por conveniencia, principios económicos esenciales como la eficiencia o el coste de oportunidad tildándolos de “economicistas”.

Entre las mencionadas en los cuadros 4 y 4 bis por los decisores sanitarios, las barreras que tienen que ver con una insuficiencia de recursos económicos y de personal y con un mal diseño de los incentivos profesionales y organizativos también nos parecen de gran importancia.

En todo caso, todas estas barreras terminan por reflejarse en la insuficiencia normativa, que es la barrera que sintetiza todas las demás y que consideramos más determinante, por lo que se analizará en detalle en el apartado tercero de este trabajo.

Asimismo, debemos señalar que España no ha sido el único país en afrontar barreras en la aplicación del criterio de eficiencia en la toma de decisiones sanitarias. En un estudio realizado en varios países europeos a finales de la década de los 90 del pasado siglo, las barreras identificadas en España fueron idénticas a las de otros países (Hoffman y Graf von der Schulenburg, 2000). Por tanto, la cuestión no es tanto la existencia de los obstáculos identificados, sino comprender los motivos de nuestra incapacidad para su superación que nos sitúa lejos de países de nuestro entorno como Inglaterra, Francia, Alemania o Suecia (Epstein y Espín, 2020).

3. EVOLUCIÓN DEL RÉGIMEN JURÍDICO DE LA EVALUACIÓN DE LA EFICIENCIA DE LAS TECNOLOGÍAS SANITARIAS: UNA REGULACIÓN FRAGMENTADA, ASISTEMÁTICA, DISCONTINUA, PARCIAL E INSUFICIENTE
3.1. El marco jurídico y organizativo

¿Propicia el marco jurídico en España el uso del criterio de eficiencia en la asignación de recursos públicos? Como punto de partida debe tenerse en cuenta que se trata de un principio que figura en la Constitución de 1978, cuyo artículo 31.2 dispone que “El gasto público realizará una asignación equitativa de los recursos públicos, y su programación y ejecución responderán a los criterios de eficiencia y economía”. Dicho principio se concreta, con carácter general, en la Ley 47/2003, de 26 de noviembre, General Presupuestaria, que en su artículo 72, indica que “El Ministerio de Hacienda, en colaboración con los distintos centros gestores de gastos, impulsará y coordinará la evaluación continuada de las políticas de gasto con la finalidad de asegurar que las mismas alcancen sus objetivos estratégicos y el impacto socioeconómico que pretenden”. Más recientemente, y como consecuencia de la penúltima crisis económica, la Ley Orgánica 2/2012, de 27 de abril, de Estabilidad Presupuestaria y Sostenibilidad Financiera introdujo en el artículo 7 el principio al exigir que “La gestión de los recursos públicos estará orientada por la eficacia, la eficiencia, la economía y la calidad, a cuyo fin se aplicarán políticas de racionalización del gasto y de mejora de la gestión del sector público”. Por tanto, existe un marco general que exige considerar el criterio de eficiencia en la asignación de recursos públicos y que propicia la evaluación de las políticas de gasto público, si bien resulta excesivamente genérico y abierto.

Dentro del ámbito sanitario, a lo largo de los años, se ha producido un desarrollo normativo y de programación que recogemos en el cuadro 5. La Ley 14/1986 General de Sanidad, de 25 de abril (LGS 1986), en su artículo 110 estableció el innovador principio de que: “Corresponde a la Administración Sanitaria del Estado valorar la seguridad, eficacia y eficiencia de las tecnologías relevantes para la salud y la asistencia sanitaria”. Sin embargo, fue un precepto poco efectivo pues se limitaba a hacer una simple atribución de competencias sin concretar su contenido ni anudar consecuencias prácticas a los resultados de la evaluación8.

Por lo que se refiere a los medicamentos, existía una financiación indiscriminada, como ya se ha indicado, en tanto se permitía prescribir los que fueran convenientes para la recuperación de la salud de los pacientes, por lo que, en último término, eran los facultativos quienes determinaban la financiación de los medicamentos (Vida, 2017)9. Al principio contrario, o de la financiación selectiva, es decir, la posibilidad de que no todos gocen de financiación pública, se aproximó la Ley General de Sanidad de 1986 en su disposición adicional quinta, que sigue en vigor, aunque no utilizó esta denominación y sólo tuvo limitada aplicación años después con los reales decretos de listas negativas10.

El principio de “financiación selectiva y no indiscriminada” sería explícitamente confirmado por la Ley 25/1990 del Medicamento, que utilizaba esa expresión en su Exposición de Motivos y lo concretó en su artículo 94 estableciendo que “en el momento de autorizar y registrar una especialidad farmacéutica se decidirá, además, si se incluye, modalidad en su caso, o se excluye de la prestación farmacéutica…”. Dicha Ley avanzó, pues, en la senda de exigencia de la eficiencia, aunque sin llegar a expresarla satisfactoriamente, pero iniciando un cambio en los fundamentos legales de la prestación farmacéutica y sentando los criterios que regirían su ordenación a partir de entonces (Vida, 2017). Por una parte, la idea de la limitación del contenido de la prestación farmacéutica que no puede incluir a todos los medicamentos autorizados y registrados; y, por otra, que la selección de los medicamentos debe llevarse a cabo tanto con criterios terapéuticos como económicos. Sin embargo, no se llegó a concretar y desarrollar cómo debía operar el requisito de la eficiencia, que permanecía vinculado a unos criterios de financiación muy básicos11.

3.2. El desarrollo de la evaluación de la eficiencia de las tecnologías sanitarias distintas de los medicamentos

Una de las características más notables en el tratamiento jurídico de la evaluación de la eficiencia de las tecnologías sanitarias es que los cauces y procedimientos sobre incorporación y financiación pública se establecen de manera diferente en el caso de los medicamentos y del resto de las tecnologías sanitarias.

La Ley 16/2003, de 28 de mayo, de cohesión y calidad del Sistema Nacional de Salud (LCCSNS), diecisiete años después de la LGS 1986, en sus artículos 20 y 21, dedicados al desarrollo de la cartera de servicios del SNS, claramente condiciona la incorporación de tecnologías para su financiación pública a que cumplan el requisito de eficiencia y permite su exclusión por el mismo motivo. Además, estableció que “las nuevas técnicas, tecnologías o procedimientos serán sometidas a evaluación con carácter previo a su utilización en el SNS por… la Agencia de Evaluación de Tecnologías Sanitarias…” (artículo 21)12.

En la modificación de la LCCSNS efectuada por el Real Decreto Ley 16/2012 (RDL 16/2012), de 20 de abril, de medidas urgentes para garantizar la sostenibilidad del Sistema Nacional de Salud y mejorar la calidad y seguridad de sus prestaciones (RDL 16/2012), se añadió que “En la evaluación… participará la Red Española de ­Agencias de Evaluación de Tecnologías Sanitarias y Prestaciones del Sistema Nacional de Salud”, es decir las agencias de las CC. AA. (artículo 8 quinquies). Asimismo, se dispuso que el Ministerio de Sanidad realice anualmente una evaluación de los costes de aplicación de la cartera común de servicios del SNS (art. 8.4 LCCSNS).

El desarrollo reglamentario de la LCCSNS concretó la aplicación del principio de eficiencia. El Real Decreto 1030/2006, de 15 de septiembre, que establece la cartera común de servicios del SNS y su actualización y la Orden SCO/3422/2007, de 21 de noviembre, regulan estos procedimientos en detalle (Vida, 2004 y 2011). Desde el año 2012, la Comisión de Prestaciones, Aseguramiento y Financiación coordina las demandas de evaluación de nuevas tecnologías, para lo cual se ha diseñado una herramienta de priorización (PriTEC) (Varela-Lema, Atienza-Merino y López-García, 2017). La citada Comisión eleva al CISNS las propuestas de actualización de cartera, considerando los informes realizados por las AETS. Según señala un artículo reciente, “Los dominios que normalmente se evalúan son la eficacia, la efectividad, la seguridad, los aspectos organizativos, los aspectos éticos y el coste efectividad. En ocasiones, los encargos incluyen explícitamente una evaluación económica. La importancia del contenido económico en los informes ha ido aumentando con el tiempo, e incluye no solo evaluaciones económicas completas, sino también análisis de costes, impacto presupuestario y revisiones sistemáticas de evaluaciones económicas” (Giménez et al., 2020). De hecho, en dicho trabajo también se indica que, de 439 informes realizados por la RedETS, 174 incluían aspectos económicos y 72 realizaban evaluaciones completas. De 25 evaluaciones económicas realizadas en el periodo 2006-2016 y analizadas en detalle se extrajeron 19 ratios de coste-efectividad incremental correspondiente a 15 análisis coste-utilidad de productos sanitarios. 15 tecnologías fueron incluidas en la cartera de servicios y 4 no fueron incluidas. Los autores también señalan que la mayoría de las evaluaciones analizadas cumplían con los criterios de calidad marcados para su elaboración (estos criterios se recogen en López-Bastida et al., 2010).

La crisis económica desencadenada a partir de 2008, exacerbó la necesidad de aplicar criterios de eficiencia en la asignación de unos recursos sanitarios siempre escasos. En marzo del año 2010, ya reconocida la gravedad de la crisis económica, el Consejo Interterritorial del Sistema Nacional de Salud (CISNS) acordó una serie de “Acciones y medidas para promover la calidad, la equidad, la cohesión y la sostenibilidad del Sistema Nacional de Salud” (CISNS de 18 de marzo de 2010), entre ellas potenciar el papel de las agencias de evaluación de tecnologías sanitarias. Se trabajaría “para reforzar las garantías y la seguridad en el procedimiento de autorización de las nuevas tecnologías en el SNS, mejorando la disponibilidad de evidencias científicas y de coste-efectividad como base para la toma de decisiones, mediante la creación de un modelo organizativo en red con las Agencias estatal y autonómicas”.

La Red Española de Agencias de Evaluación de Tecnologías Sanitarias y Prestaciones del Sistema ­Nacional de Salud (RedETS) fue establecida por el RDL 16/2012. La RedETS está formada por organismos, órganos y unidades de evaluación tanto estatales como autonómicos cuyo objetivo es desarrollar una evaluación independiente, participativa y transparente bajo un marco metodológico común, sujeta a revisión por expertos externos, y basado en el mejor conocimiento científico disponible13. El Consejo de la RedETS, actúa como órgano colegiado de asesoramiento científico-técnico del SNS y está formado por las personas titulares de las direcciones de las agencias o unidades de evaluación de las agencias bajo la coordinación del Ministerio de Sanidad. Actualmente el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia ha permitido incrementar su asignación presupuestaria y está previsto dotarla de personalidad jurídica.

Estructuralmente puede defenderse que la organización de la red y su regulación han sido estimables, pero su nivel de actividad real en materia de evaluación de la eficiencia podría ser superior al descrito. En este sentido, hay que puntualizar que la actividad de las AETS no se circunscribe únicamente a los informes económicos de evaluación de la eficiencia14. De hecho, este tipo de informes son generados habitualmente a demanda, bien de la citada Comisión de Prestaciones, Aseguramiento y Financiación, bien de la Administración autonómica del que depende cada AETS, bien como parte de proyectos de investigación financiados por proyectos europeos, del Fondo de ­Investigación en Salud, o de otras fuentes. En todo caso, una visita por las páginas webs de las mencionadas agencias o una visita a su listado de informes publicados15 parecen indicar que las evaluaciones económicas son una parte minoritaria de su actividad, y concentrada en AETS concretas16.

3.3. El desarrollo de la evaluación de la eficiencia de los medicamentos

El Plan Estratégico de Política Farmacéutica para el SNS del año 2004 del Ministerio de Sanidad, (Ministerio de Sanidad y Consumo, 2004) establecía que la evaluación económica (análisis coste-efectividad) debía ser una pieza clave para apoyar las decisiones y desarrollaba sus procedimientos. A pesar de este antecedente, llamó poderosamente la atención la práctica ausencia de referencias a la evaluación económica en la Ley 29/2006, de 26 de julio, de garantías y uso racional de los medicamentos y productos sanitarios (LGURM 2006) (Antoñanzas et al., 2007; Agencia de Calidad y Evaluación, 2007; Lobo, 2013). Y más, cuando, como hemos visto, casi en paralelo había sido establecida poco antes para las tecnologías no medicamentosas en la LCCSNS 2003. La LGURM en su versión original solamente mencionaba la palabra “eficiencia” en la exposición de motivos y en su regulación de los servicios de farmacia, aunque sí recoge la dimensión económica dentro del principio de financiación selectiva como ya ocurría en la LM17.

La Gran Recesión (crisis económica que afectó, entre otros, a España durante el periodo 2008-2014), como se ha apuntado ya, redobló la necesidad de contar con una evaluación económica de los medicamentos desarrollada sistemáticamente, pero las expectativas iniciales se verían defraudadas. El Acuerdo del Consejo ­Interterritorial del SNS de 18 de marzo de 2010 ya mencionado, consideraba “conveniente que la incorporación de nuevos medicamentos en la cartera de servicios del SNS ha de basarse en criterios de coste-efectividad, así como trabajar de manera conjunta para desarrollar Guías fármaco-terapéuticas que ayuden a que las decisiones clínicas se fundamenten en criterios de evidencia y coste-efectividad”.

Siguieron importantes modificaciones legislativas frente a la crisis que afectaron sustancialmente a la prestación farmacéutica. Se concretaron en una batería de reales decretos ley, promulgados entre 2010 y 2012, y en 2013 en una ley más18. No obstante, como veremos, no consiguieron una regulación satisfactoria.

Por lo que se refiere a la inclusión de medicamentos en la prestación farmacéutica, el Real Decreto Ley 9/2011, de 19 de agosto, de medidas para la mejora de la calidad y cohesión del Sistema Nacional de Salud (RDL 9/2011) introdujo la innovación legislativa más importante en materia de evaluación de la eficiencia de los medicamentos en nuestro país19. En efecto, modificó el artículo 89 de la LGURM 2006 retomando el concepto de financiación selectiva y añadiendo como criterios generales “a tener en cuenta” para la inclusión de medicamentos en la financiación del Sistema Nacional de Salud los siguientes (en cursiva las modificaciones respecto de la LGURM 2006 original):

  • c) Valor terapéutico y social del medicamento y beneficio clínico incremental del mismo teniendo en cuenta su relación coste- efectividad.

  • d) Racionalización del gasto público destinado a prestación farmacéutica e impacto presupuestario en el Sistema Nacional de Salud.

  • e) Existencia de medicamentos u otras alternativas terapéuticas para las mismas afecciones a menor precio o inferior coste de tratamiento.

El criterio c) remite a la eficiencia. El criterio d) remite a la necesidad de analizar y valorar el impacto presupuestario, que es complemento ineludible de los estudios de evaluación de la eficiencia en sentido estricto.

En cuanto a la evaluación económica en el ámbito de la intervención de precios, el RDL 9/2011 también modificó el apartado 3 del artículo 90 LGURM para disponer que la Comisión Interministerial de Precios de los Medicamentos (CIPM) tuviera en consideración los informes del Comité de Coste-Efectividad de los Medicamentos­ y Productos Sanitarios, órgano de nueva creación, que no llegó a ver la luz20. Y reparemos también en que la CIMP (según el artículo 90.2 LGURM original) tenía que basarse en los criterios del artículo 89 LGURM, y entre ellos el c), recién mencionado.

Por tanto, la LGURM, en la nueva redacción de 2011, ordenaba ya a la Administración que, de alguna manera, había de contar con estudios de la eficiencia (la ley usa el anglicismo “coste-efectividad”) para las decisiones de financiación y de precios.

Esta regulación fue pronto retocada por el RDL 16/2012, que también incluyó referencias a posibles estudios de evaluación de la eficiencia como apoyo de las decisiones. En concreto son dos. En primer lugar, el nuevo artículo 89 bis LGURM (sobre criterios fundamentales de inclusión en la prestación farmacéutica) establece que “la Comisión Interministerial de Precios de los Medicamentos tendrá en consideración los análisis coste-efectividad y de impacto presupuestario”. En segundo lugar, el artículo 90 LGURM (sobre fijación de precios) dispone que: “7. Para la toma de decisiones, la Comisión Interministerial de Precios de los Medicamentos tendrá en consideración los informes que elabore el Comité Asesor para la Financiación de la Prestación Farmacéutica del Sistema Nacional de Salud (CAPF)”21. Sin embargo, la creación de dicho Comité se demoró casi siete años, hasta el 1 de abril de 2019.

¿Qué valor se puede asignar a estas novedades de los RDL de crisis? Cabe señalar que aunque fueran innovaciones importantes, ello no quiere decir que fueran satisfactorias. Los preceptos indicados no llegan a concretarse en la propia LGURM y tampoco han sido desarrollados por disposiciones reglamentarias hasta la actualidad. Son un paso adelante, pues aparecen en una norma con rango de ley los criterios de eficiencia, tanto para la financiación pública como para las decisiones de precios, pero sigue tratándose de una regulación confusa y poco sistemática. En este sentido, es importante indicar que persiste la ambigüedad. Se utilizan expresiones muy vagas (“tener en consideración” o “tener en cuenta”, “estudios que pueda elaborar”). Lo único que se ordena es que la CIMP tenga en consideración los informes de este tipo. Por tanto, se echan en falta mandatos claros que obliguen a las empresas a presentar estudios de este tipo, y tampoco se ordena claramente a la Administración que los revise o los efectúe ella misma. No se configura, pues, la evaluación como un derecho o garantía para las empresas ni, sobre todo, para los ciudadanos y no se ofrece una mínima estructura metodológica ni garantías para las empresas y para los pacientes, es decir, no se implementó de manera efectiva una nueva garantía (demostrar la eficiencia) para incorporar un nuevo medicamento a la prestación farmacéutica (González López-Valcárcel, 2022) o, al menos, no se encuentra bien definida (Epstein y Espín, 2020). Por último, cabe destacar que la referencia al “beneficio clínico incremental” fue afortunada, pues se trata de un criterio fundamental, pero hubiera exigido una definición y desarrollo detallados y que no hubo previsión de nuevos fondos presupuestarios ni de contratación de personal experto adicional, lo cual lastraba su desarrollo y aplicación práctica.

No es extraño, por tanto, que después de la promulgación del RDL 16/2012 no se apreciaran progresos. Pronto voces expertas proclamaron su escepticismo (Cabiedes, 2012 y 2013). Siguieron varios informes oficiales de la Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia (CNMC, 2015a y 2015b), del Tribunal de Cuentas (2017) y de la Autoridad Independiente de Responsabilidad Fiscal (2018, 2019), quienes señalaron la falta de transparencia en materia de financiación y establecimiento del precio del medicamento por parte del Ministerio de Sanidad y de la CIPM. Asimismo, se sumaron las voces críticas de sociedades científicas y profesionales, como la Organización Médica Colegial o la Sociedad Española de Salud Pública y Administración Sanitaria-SESPAS (OMC, 2014; SESPAS, 2017). Estas llamadas de atención no tuvieron éxito alguno.

3.4. Valoración de conjunto de la evolución de la regulación de la evaluación de la eficiencia de los medicamentos y de otras tecnologías sanitarias

Llegados a este punto, cabe señalar que la regulación y organización de la evaluación de la eficiencia de los medicamentos y de otras tecnologías sanitarias, especialmente de los primeros, ha sido (i) fragmentada, puesto que se ha desarrollado de forma separada y estanca para medicamentos y las demás tecnologías sanitarias; (ii) asistemática, dado que se materializa de forma dispersa y vaga, sin contar con un desarrollo reglamentario coherente que lo haya concretado; (iii) discontinua, puesto que la regulación se ha producido a trompicones, con más estancamientos que avances, introduciéndose algunas novedades que tardaban años en desarrollarse; (iv) parcial, ya que solamente se han regulado ciertos aspectos por lo que no existe una metodología ni un procedimiento ni, en definitiva, un sistema que permita realizar adecuadamente una evaluación de la eficiencia; y (v) insuficiente, puesto que el marco normativo existente no concreta cómo debe realizarse la valoración de la eficiencia y la organización administrativa competente carece de los medios necesarios para implementarla.

En suma, el criterio de eficiencia aparece expresamente en la normativa del medicamento desde 2011, pero de manera escueta, sin el marco necesario. La falta de concreción y desarrollo normativo, así como de un respaldo organizativo y presupuestario ha impedido el desarrollo y consolidación de lo que aparecía en la normativa como un principio general deseable (recomendamos volver a revisar el cuadro 2). De este modo, no se daba una aplicación práctica sistemática y generalizada del criterio de eficiencia que permitiera afirmar que se trataba de un principio esencial en la determinación del contenido de las prestaciones sanitarias. De hecho, resultaba imposible conocer el peso que tenía la eficiencia como criterio en la decisión de financiación y fijación del precio de los medicamentos y si la CIPM tomaba sus decisiones considerando dicho criterio o no.

Así, la puerta se dejaba medio abierta, pero los decisores de mayor nivel no manifestaban una señal clara sobre cómo emplear este criterio. Esta indefinición tuvo como resultado que, más allá del discurso oficial, las decisiones en materia de eficiencia se trasladaban al nivel de la meso e incluso de la microgestión, lo cual no deja de ser paradójico, ateniéndonos al ejemplo observado en otros países (Drummond, 2002; Oliva, Antoñanzas y Rivero-Arias, 2008; Paris y Belloni, 2013; Abellán-Perpiñán y Martínez-Pérez, 2016). De este modo, las barreras para la aplicación de elementos de eficiencia en el sistema, analizadas en el epígrafe dos, han permanecido prácticamente inalteradas en décadas, mientras que otros países europeos, con barreras iniciales similares, avanzaban en la incorporación de la EETS como herramienta clave en la ayuda de la toma de decisiones (Zozaya et al., 2022)

4. LA PRÁCTICA EN LA EVALUACIÓN DE LA EFICIENCIA DE LAS TECNOLOGÍAS SANITARIAS

A partir de la evolución experimentada por la normativa sobre la evaluación de la eficiencia de las tecnologías sanitarias en nuestro país, pudiera parecer que en España la actividad centrada en las EETS es apenas marginal. Nada más lejos de la realidad. Los estudios de revisión de la actividad española en el campo de la EETS revelan una tendencia creciente en el número de trabajos realizados (Oliva, del Llano y Sacristán, 2002; Catalá-López y García-Altés, 2010), si bien con un importante margen de mejora metodológica (Sanz-Granda et al., 2013; Catalá-López et al., 2016; Ridao y Catalá-López, 2016), con debates similares a los que se reproducen a nivel internacional sobre aspectos controvertidos en materia de EETS sobre los que no hay consenso (Oliva et al., 2015; Trapero-Bertran et al., 2015; Espín et al., 2015), y también con problemas comunes a otros países sobre los que debe actuarse para mejorar la credibilidad de este tipo de análisis (Catalá-López y Ridao, 2016; Catalá-López y Ridao, 2017).

Esta actividad ha sido mantenida por varios tipos de agentes, públicos y privados. En primer lugar, por las siete agencias autonómicas de evaluación de tecnologías sanitarias más la agencia estatal que se coordinan a través de la Red Española de Agencias de Evaluación de Tecnologías Sanitarias y Prestaciones del Sistema Nacional de Salud22. La actividad de estas agencias consiste en informes de evaluación de tecnologías sanitarias (registrados en un repositorio de libre acceso23), en la elaboración de documentos de apoyo metodológico en su campo, incluyendo la evaluación económica (López-Bastida y Oliva (coord.), 2008; López-Bastida et al., 2010) y los recientes trabajos centrados en la estimación del valor del Año de Vida Ajustado por Calidad (Vallejo-Torres et al., 2014, 2015 y 2016), y en la generación de guías de práctica clínica. También participan en la Red Internacional de Agencias de Evaluación de Tecnologías Sanitarias (INAHTA-The International Network of Agencies for Health Technology Assessment), en la Red Europea de Evaluación de Tecnologías Sanitarias (EUnetHTA-European network for Health Technology Assessment) y en la Red Europea de Cooperación en Evaluación de Tecnologías Sanitarias (HTA Network). Un ejemplo de la actividad de estas agencias es el estudio de Giménez et al., 2020, donde se revisan 25 evaluaciones económicas realizadas en el periodo 2006-2016 de tecnologías sanitarias no medicamentosas (cribados, procesos quirúrgicos e intervenciones preventivas). Estos estudios son trasladados a la Comisión de Prestaciones, Aseguramiento y Financiación, que los tiene en consideración para elevar al Consejo Interterritorial del Sistema Nacional de Salud24 propuestas de actualización de la cartera de servicios sanitarios.

En segundo lugar, y dentro de los actores públicos, se debe mencionar la actuación del Comité Mixto de Evaluación de Nuevos Medicamentos formado por Andalucía, Cataluña, País Vasco, Navarra, Aragón y Castilla y León. Este Comité evalúa la aportación terapéutica que supone la comercialización de nuevos medicamentos en relación con las alternativas disponibles en el momento, considerando los criterios de eficacia, seguridad, aplicabilidad y coste a través de un Procedimiento Normalizado de Trabajo, con objeto de proporcionar a los profesionales sanitarios recomendaciones sobre su uso. También dentro de los actores públicos cabe destacar la actividad desarrollada por la Comissió d’Avaluació Econòmica i d’Impacte Pressupostari (CAEIP) del Servei Català de la Salut (CatSalut), que promovió, hasta su desaparición en el año 2019, una constante actividad en el campo de la evaluación económica y fomentó el uso de esta herramienta para la toma de decisiones en su medio. Entre sus actividades destaca la elaboración de una guía para la definición de criterios de aplicación de fórmulas de pago basadas en resultados en el ámbito fármaco-terapéutico (Segú-Tolsa, Puig-Junoy y Espinosá-Tomé (coord.), 2014) y una guía y recomendaciones para la realización y presentación de evaluaciones económicas y análisis de impacto presupuestario de medicamentos en el ámbito del CatSalut (Puig-Junoy et al., 2014). El objetivo buscado era incorporar la información proporcionada por las evaluaciones económicas en la toma de decisiones de los procesos de posicionamiento y compra de medicamentos por parte del CatSalut. Aunque el proyecto llegó a una fase de pilotaje, finalmente no se llevó a término. Asimismo, se debe mencionar el Plan de Salud de Canarias 2004-2008, de alcance regional, donde se realiza un análisis complementario de la carga de la enfermedad y del impacto económico para identificar los problemas que más afectan a la salud de las personas residentes en las Islas Canarias y donde se incorporan en nuestro país por primera vez de manera explícita los criterios coste-efectividad en la planificación de recursos sanitarios (Servicio Canario de la Salud, 2004)25.

En tercer lugar, cabe destacar las actividades desarrolladas bajo el amparo de sociedades profesionales y científicas. Así, el grupo GENESIS –Grupo de Evaluación de Novedades, Estandarización e Investigación en ­Selección de medicamentos– dentro del marco de la Sociedad Española de Farmacia Hospitalaria, ha desarrollado una muy relevante actividad de evaluación de medicamentos en los últimos años, incorporando con frecuencia consideraciones económicas y desarrollando su propia guía metodológica (Ortega Eslava et al., 2017), aunque sus métodos, en la parte de evaluación de la eficiencia, no han estado exentos de críticas cuando se han comparado con los estándares de guías de otros países (González López-Varcarcel, 2022). Por su parte, la Asociación de ­Economía de la Salud (AES) es un punto de encuentro de personas con interés en la Economía de la salud y específicamente la evaluación de la eficiencia. Anualmente en las Jornadas de Economía de la Salud se presentan numerosos trabajos de EETS aplicados y avances metodológicos. Cuenta con un grupo de trabajo específico en este campo (EEconAES) y genera un continuado debate sobre la relevancia de incorporar la evaluación económica y el criterio de eficiencia de manera más decidida en los procesos de toma de decisiones sanitarias (AES, 2008; AES, 2009; Bernal et al., 2011; AES, 2013).

Asimismo, se debe subrayar el importante papel de la industria farmacéutica y de productos sanitarios y de consultoras especializadas en la realización de trabajos de evaluación económica. De hecho, una importante proporción de los trabajos realizados en las dos últimas décadas han sido financiados con fondos privados, principalmente por la industria farmacéutica, y el número de empresas consultoras y su actividad ha crecido de manera apreciable.

Cabe destacar igualmente el papel de los investigadores que desarrollan su actividad en la universidad. Son autores de evaluaciones económicas aplicadas, pero también investigan nuevas herramientas e instrumentos que mejoran la calidad de los métodos aplicados a este campo (Abellán Perpiñán, Sánchez Martínez y Martínez Pérez, 2009), desarrollan guías de buenas prácticas o contribuyen al debate sobre la utilidad de la EETS en la toma de decisiones.

Hemos visto pues, en España, un panorama de actividad creciente en la práctica de la evaluación de la eficiencia de las tecnologías sanitarias, con un número de actores considerable y con gran heterogeneidad en la calidad de los trabajos desempeñados y en los intereses de los propios actores. Parece claro que existen enormes posibilidades de coordinación de toda esta actividad, no aprovechadas más que de manera muy parcial.

5. ÚLTIMOS AVANCES Y ESTADO ACTUAL DE LA EVALUACIÓN DE LA EFICIENCIA DE LAS TECNOLOGÍAS SANITARIAS

Como señalamos anteriormente, el régimen jurídico de la prestación farmacéutica incorpora el criterio de eficiencia (coste-efectividad) y los análisis de impacto presupuestario como elementos que deben ser tomados en consideración tanto para la decisión sobre financiación pública de medicamentos como para el establecimiento del precio. No obstante, hemos visto que la regulación es gravemente insuficiente y que no es claro el peso que estos criterios desempeñaban en las decisiones finales e, incluso, si éstos eran considerados de manera alguna26.

En los últimos años esta situación está cambiando y en la estrategia del Ministerio de Sanidad se ha dado prioridad a la evaluación de la eficiencia de las tecnologías sanitarias, especialmente visible en el caso de los medicamentos como se refleja en un reciente documento informativo sobre la financiación y fijación del precio de los medicamentos en España (Ministerio de Sanidad, 2022). Este cambio se puede apreciar en cuatro hechos destacables.

En primer lugar, el 22 de marzo de 2019, el Consejo de Ministros acordó, a propuesta del Ministerio de ­Sanidad, la creación del Comité Asesor para la Financiación de la Prestación Farmacéutica del Sistema Nacional de Salud y mediante Orden ministerial de 1 de abril de 2019 se nombró a sus miembros. El cometido de este órgano colegiado, de carácter científico-técnico, es “proporcionar asesoramiento, evaluación y consulta sobre la pertinencia, mejora y seguimiento de la evaluación económica necesaria para sustentar las decisiones de la ­Comisión Interministerial de Precios de los Medicamentos”27. La actividad de este Comité durante sus dos primeros años de vida ha incluido informes sobre el “Plan de acción para fomentar la utilización de los medicamentos reguladores del mercado en el SNS: medicamentos biosimilares y medicamentos genéricos”, sobre la necesidad de reforma de los copagos que recaen sobre los medicamentos con receta o sobre la nueva estrategia en materia de informes de posicionamiento terapéutico (IPT)28, a la que nos referiremos a continuación. Todas estas actividades han sido desarrolladas sin que el Comité cuente con una estructura y medios suficientes ya que fue creado con el compromiso de no incrementar el gasto presupuestario.

En segundo lugar, desde la sesión 187 del 30 noviembre de 2018, la Comisión Interministerial de Precios de los Medicamentos (CIPM) publica en sus actas el precio industrial máximo establecido para los fármacos financiados públicamente. Asimismo, desde la sesión 190 del 25 de abril de 2019, se incorpora una breve reseña justificativa que hace referencia al criterio o criterios marcados por la Ley que han conducido a una propuesta favorable o desfavorable de precio y financiación. Aunque la información es mínima y no incorpora informes adicionales, supone ya un avance respecto a la situación de años anteriores.

En tercer lugar, se encuentra la creación, en 2013, y desarrollo posterior de los informes de ­posicionamiento ­terapéutico (IPT). La evaluación de la seguridad, eficacia y calidad de los medicamentos en el marco de los procedimientos de autorización de comercialización tradicionalmente se ha centrado en el balance riesgo/beneficio del medicamento individual, sin entrar en comparaciones que determinasen el valor añadido (posicionamiento) del medicamento nuevo respecto de los tratamientos existentes. Por otro lado, las Comunidades Autónomas, responsables de la gestión de los servicios sanitarios, tienen que establecer prioridades y recomendaciones de uso acerca de la incorporación efectiva de los medicamentos a la práctica asistencial, lo que exige una valoración comparativa. Así, en ocasiones se han producido diferencias y contradicciones acerca del valor terapéutico de los medicamentos y recomendaciones dispares para su uso clínico. Se ha generado así confusión, desconfianza de los profesionales y de los pacientes y también problemas de equidad geográfica.

Para remediarlo y lograr una valoración unitaria de la efectividad de un medicamento, la Comisión de ­Farmacia del Consejo Interterritorial de Salud aprobó en mayo de 2013 la elaboración de los IPT, consagrados como vinculantes por la Ley 10/2013 (disposición adicional tercera). Los IPT son relevantes para la evaluación económica, primero porque en este tipo de análisis en uno de sus platillos se encuentran los costes, pero en el otro están la eficacia/efectividad y la seguridad (“La efectividad relativa es un concepto clave para la evaluación del Valor y por consiguiente para las decisiones sobre precios y financiación pública”, Jöhnson, 2011). Segundo, porque en la actualidad se contempla que los IPT pueden incluir la evaluación económica, a diferencia de lo que ocurría anteriormente. Inicialmente resultó confuso si debía ser así (Lobo, 2013) y en la práctica la dejaban fuera del análisis. Por tanto, se adoptaba una visión sobre el valor del medicamento enfocada únicamente en la terapéutica, obviando otros conceptos de valor más amplio, que consideran también los recursos necesarios para su financiación y su uso racional y no se integraban en un único proceso evaluador la parte clínica y la económica.

Los IPT son una herramienta claramente útil para evaluar el valor clínico comparado de un medicamento y pueden considerarse un elemento muy positivo en materia de coordinación y para añadir coherencia a las decisiones de uso del medicamento dentro del marco del SNS. Afortunadamente, el Plan para la consolidación de los informes de posicionamiento terapéutico de los medicamentos en el Sistema Nacional de Salud, de 2020, previó incorporar de manera expresa en dichos informes la evaluación económica de los medicamentos. Según señala: “El objetivo general del presente Plan es consolidar los IPT de los medicamentos como el instrumento de referencia para el posicionamiento y la evaluación económica del coste-efectividad de los medicamentos en el SNS como herramienta de referencia…”. El encargado de realizar la evaluación económica, según el plan, es “un equipo de la Dirección General de Cartera y Farmacia, apoyado por aquellas designaciones que se realicen por las CC. AA.” en el marco de una red de las administraciones y expertos conformada bajo el nombre de Red de ­Evaluación de Medicamentos del SNS – REvalMed, “tejida por las alianzas entre la DGCYF, la AEMPS y las CC. AA.” y recibiendo información procedente de las empresas que deseen comercializar el medicamento ­(Ministerio de Sanidad, 2020)29. Para ello, se seguirá un “Procedimiento normalizado de trabajo de evaluación clínica, evaluación económica y posicionamiento terapéutico…”30. Aunque el plan en la parte económica suscita dudas por lo que respecta a aspectos organizativos, metodológicos formales y tiempos de realización, en el momento de escribir este texto ya se han publicado los primeros IPT que incorporan la parte de la evaluación económica en el proceso.

En relación con el párrafo anterior, cabe señalar dos elementos de reflexión. En primer lugar, antes de la puesta en marcha de los nuevos IPT, el Comité Asesor para la Financiación de la Prestación Farmacéutica del SNS emitió un documento donde se recogen propuestas de mejora y concreción del plan que abarcan aspectos legales, profesionales, de buen gobierno y metodológicos. El segundo de ellos es la marcada heterogeneidad en los métodos empleados en los primeros IPT publicados que incorporan evaluaciones económicas. Mientras que en unos casos parecen adoptarse unos métodos que serían fácilmente homologables a los aplicados por agencias de evaluación de otros países, en otros casos la parte económica no deja de ser un mero cálculo de coste por tratamiento y paciente o se reconoce abiertamente que su realización es inviable. Ello también plantea dudas sobre si las empresas presentan sus informes de evaluación económica al Ministerio y si, en tal caso, los mismos son tenidos en cuenta en la elaboración del IPT. En días previos a la finalización de este documento, se publicaba un informe de la Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia que expresaba ideas similares31.

Por tanto, podemos señalar que los nuevos IPT se encuentran en fase de rodaje, pero ya con elementos de mejora identificados claramente desde su inicio y aún queda por comprobar el desempeño de su actuación en un lapso de tiempo más prolongado. Según el mencionado Plan para la consolidación de los IPT, la implantación del mismo y de la REvalMed contaban con una dotación presupuestaria total en 2021 de 3,5 millones de euros. En todo caso, conviene precisar que los IPT adolecen de la misma falta de definición y desarrollo normativo que es endémica en toda la configuración de la evaluación de la eficiencia de los medicamentos, ya que no se ha definido legalmente qué son los IPT y cómo encajan en el procedimiento de financiación y fijación del precio de los medicamentos, lo que genera problemas de transparencia y control teniendo en cuenta su creciente relevancia en dichos procedimientos.

En cuarto lugar, debe destacarse la creación del Sistema de información para determinar el valor terapéutico en la práctica clínica real de los medicamentos de alto impacto sanitario y económico en el Sistema Nacional de Salud (denominado Valtermed). Este sistema, iniciado en 2019 y coordinado desde la Dirección General de Cartera de Servicios del SNS y Farmacia, trata de integrar datos de carácter administrativo, clínico y terapéutico que permitan conocer el estado inicial y la evolución de los pacientes tras iniciar un tratamiento farmacológico. Aunque su impacto por ahora es limitado32, puede convertirse en una pieza clave en los procesos de evaluación continua, donde debe integrarse también la parte económica. Si Valtermed es una señal del regulador que orienta en la dirección que deben tomar los sistemas de información sanitarios para medir resultados en salud, y no solo de procesos, como ocurre en la actualidad, entonces este sistema, con las necesarias mejoras, puede devenir en una herramienta de cambio altamente atractiva. Sin embargo, si es un hecho aislado, sin relación con el desarrollo de los sistemas de información en el seno del SNS, se convertirá en una iniciativa de interés, pero con un recorrido e impacto limitados.

Más allá de los cuatro hechos comentados, las últimas novedades siguen apuntando a un impulso decidido a la evaluación de la eficiencia en el ámbito de los medicamentos. Así, se ha previsto dotación presupuestaria procedente de fondos europeos según el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia tanto para evaluación de medicamentos como para la red de agencias. El Componente 18 dedicado a Renovación y ampliación de las capacidades del Sistema Nacional de Salud, apartado C18.I5, incluye un “Plan para la racionalización del consumo de productos farmacéuticos y fomento de la sostenibilidad”, con 10,8 millones de euros, destinados a mejoras en los sistemas de evaluación de medicamentos, tecnologías y prestaciones sanitarias. Menciona expresamente tres elementos: la creación de la Red de Evaluación de Medicamentos en el Sistema Nacional de Salud; la valoración de medicamentos de alto impacto en el Sistema Nacional de Salud; y el refuerzo de las actividades de la Red Española de Agencias de Evaluación de Tecnologías Sanitarias y Prestaciones del SNS. Adicionalmente, se dotan con 7,1 millones de euros acciones formativas, incluido un “Curso para la evaluación avanzada de medicamentos y tecnologías sanitarias”.

Asimismo, se puede apreciar que continúa el impulso normativo pues, en el momento de finalización de este trabajo, se ha iniciado la elaboración de un Anteproyecto de Ley que modificaría el Texto Refundido por el que se aprueba la Ley de Garantía y Uso Racional de los Medicamentos y Productos Sanitarios (TRLGUR)33. A la espera de que se concrete en el proyecto de ley, resulta destacable que la evaluación económica es mencionada como uno de los objetivos, aunque no es la prioridad principal. En particular, con la modificación del TRLGUR se busca “promover el acceso a tecnologías de calidad que demuestren beneficio clínico adicional frente al estándar de tratamiento, profundizar en las medidas de racionalización del gasto farmacéutico, incentivando el uso de los recursos”.

Por otra parte, la evaluación de la eficiencia está recibiendo también un importante impulso fuera del ámbito de los medicamentos. La Red Española de Agencias de Evaluación de Tecnologías Sanitarias y Prestaciones del Sistema Nacional de Salud, establecida en el año 2012 por el Consejo Interterritorial del SNS y cuyo Consejo rector fue creado en 2013 (Orden SSI/1833/2013, de 2 de octubre), se ha reforzado durante los últimos años. Así, ha visto aumentar de manera significativa su presupuesto para el año 2021 y siguientes34. Ello, unido al propio papel que juegan las AETS españolas dentro de la European Network for Health Technology Assessment (EUnetHTA) y del impulso que la Comisión Europea está propiciando en los marcos de colaboración en esta materia, configura a esta Red como un actor de primer orden en el desarrollo de la evaluación de tecnologías sanitarias, en general, y de la evaluación económica, en particular, como herramientas de utilidad para informar las decisiones de financiación y precio de las tecnologías sanitarias.

En los próximos años, el desarrollo de la evaluación de las tecnologías sanitarias deberá ser más intenso si cabe, tanto a nivel europeo como nacional. El trascendental Reglamento (UE) 2021/2282 del Parlamento ­Europeo y del Consejo de 15 de diciembre de 2021 sobre evaluación de las tecnologías sanitarias, establece un marco común que se constituirá como punto de referencia imprescindible a nivel interno, a pesar de que los ­Estados miembros conserven sus competencias por lo que se refiere a las decisiones sobre el uso y la financiación de las nuevas tecnologías sanitarias. El Reglamento (UE) 2021/2282 pretende establecer un marco común omnicomprensivo: se extiende a todas las tecnologías (incluidos los medicamentos), y abarca no solo la dimensión médica sino también las dimensiones económica, social y ética. A partir de su aplicación el 12 de enero de 2025 se pondrá en marcha un Grupo de Coordinación sobre Evaluación de Tecnologías Sanitarias de los Estados miembros y se llevará a cabo una evaluación conjunta de tecnologías sanitarias a través de unas normas y metodologías comunes.

Para concluir la sección podemos señalar que en España se encuentra en la actualidad en tramitación el Proyecto de la Ley por la que se modifican diversas normas para consolidar la equidad, universalidad y cohesión del Sistema Nacional de Salud35 que refuerza institucionalmente el sistema de evaluación de tecnologías sanitarias. En concreto, la disposición adicional única prevé dotar de personalidad jurídica propia a la Red Española de Agencias de Evaluación de Tecnologías Sanitarias y Prestaciones del SNS (RedETS), bajo la forma de consorcio, con el fin de potenciar el desarrollo de sus actividades, disponer y gestionar sus propios recursos y competir a nivel internacional y nacional por los fondos necesarios para el desarrollo de sus actividades.

6. CONCLUSIONES Y REFLEXIONES FINALES

La EETS proporciona un marco conceptual que permite comparar los beneficios terapéuticos y sociales y los costes sanitarios y sociales de tratamientos y programas alternativos. La evaluación económica es, pues, un eslabón clave en la cadena de la evaluación de las tecnologías sanitarias, puesto que, sin incorporar la dimensión de la eficiencia, la evaluación queda incompleta. Por tanto, ni la evaluación económica es una “cosa de economistas”, ni es un elemento de naturaleza ajena al resto de la familia de técnicas del campo de la evaluación de actuaciones en salud.

La información que genera la evaluación económica puede servir de ayuda en el momento de tomar una decisión, toda vez que la consideración de la dimensión de eficiencia es fundamental para la solvencia de cualquier sistema sanitario, si bien nadie pretende que sea el único elemento a tener en cuenta en un proceso tan complejo. En modo alguno. El papel de los evaluadores debe ser ayudar a los representantes de los ciudadanos y a los decisores sanitarios para que estén mejor informados, con objeto de que los recursos públicos sean asignados de una manera más transparente y racional. Las decisiones deben apoyarse en criterios técnicos claros y objetivos, y en una sólida metodología científico-técnica, pero los argumentos técnicos no pueden sustituir a las decisiones políticas y profesionales.

A pesar de la evidente utilidad de la EETS, ésta no ha terminado de implantarse de manera sólida y sistemática en España. En este sentido, en ocasiones se ha mencionado que el complejo organigrama sanitario y el reparto competencial puede haber jugado en contra del uso de la evaluación económica en nuestro país. No obstante, cabe argumentar que en otros países europeos donde las competencias están tanto o más descentralizadas que en España ello no ha sido óbice para que la evaluación económica desempeñe un papel relevante para informar en los procesos de establecimiento de prioridades y financiación pública en el campo de la política sanitaria (Zozaya et al., 2022). Asimismo, cabe objetar que una parte de las políticas del medicamento siguen estando fuertemente centralizadas en nuestro país (los procesos de decisión sobre financiación y fijación de precio) y, sin embargo, esta centralización tampoco ha favorecido la aplicación de estas técnicas.

La evolución de la EETS en España se caracteriza por la falta de determinación política para implantar un verdadero sistema que resulte determinante en la incorporación de los avances tecnológicos en nuestro sistema sanitario. Aunque existe un marco constitucional y legal que exige el cumplimiento del principio de eficiencia en la asignación de los recursos del SNS, y a pesar de que se ha introducido en la normativa el requisito de considerar la información generada por las evaluaciones económicas para la financiación de innovaciones tecnológicas resulta difícil determinar la relevancia de la eficiencia en dichas decisiones.

La falta de una concreción legal y de un desarrollo reglamentario de los criterios relacionados con la eficiencia, así como de las funciones de los órganos responsables de valorarla, generan una enorme indeterminación que desactiva las virtudes de la EETS. Los destinatarios de estas decisiones (laboratorios, profesionales sanitarios, pacientes) se encuentran ante un amplio margen de discrecionalidad que genera mucha incertidumbre hasta el punto de desconocer el peso específico de la eficiencia en la decisión de incorporación o no de una nueva tecnología y, en su caso, de fijación de su precio.

Asimismo, resulta sorprendente que la EETS se lleve a cabo por las Administraciones sanitarias de forma separada entre los medicamentos y el resto de tecnologías sanitarias. Es dudoso que respecto de la regulación ésta sea la solución óptima. Esta separación podría tener su racionalidad en el pasado, pero muchas innovaciones que llegan a nuestro sistema ponen de manifiesto que esta separación administrativa cada vez es menos funcional y que la creación de compartimentos estancos es un problema evidente a la hora de aprovechar economías de escala que se diluyen entre organizaciones evaluadoras que cuentan con recursos preciosos, pero limitados, y distintos cometidos. Por tanto, parece claro que las evaluaciones realizadas en ambos campos tendrían que estar interrelacionadas, por lo menos en la práctica, incluso si son desarrolladas por organismos diferentes, dadas las proximidades metodológicas entre ellas y la necesidad de utilizar eficientemente a las estructuras y técnicos capaces de realizarlas.

En este sentido, la calidad de los estudios concretos de evaluación de medicamentos y tecnologías sanitarias aún presentan margen de mejora, si bien la adhesión a guías metodológicas consensuadas puede resultar de gran ayuda en este empeño (Giménez et al., 2020). Su cantidad, sin embargo, ha sido modesta, de modo que la productividad de los órganos encargados de realizarla es limitada, o bien otros cometidos han sido prioritarios en sus actividades. Hay que tener en cuenta que dichos órganos tienen medios limitados, que el funcionamiento en red impone costes de transacción y que los trabajos de evaluación de la eficiencia son minoritarios dentro de sus actividades habituales.

En materia regulatoria, la normativa de la evaluación de las tecnologías sanitarias, exceptuados los medicamentos, es relativamente satisfactoria, por lo menos sus normas de superior rango y en los aspectos procedimentales. Por el contrario, la regulación de la evaluación de los medicamentos merece un juicio más crítico. La calificamos de fragmentada, asistemática, discontinua, parcial e insuficiente. Esta situación requiere una iniciativa ambiciosa para mejorarla y completarla a todos los niveles normativos.

También el desarrollo de estudios concretos de evaluación económica de los medicamentos para apoyar su posicionamiento terapéutico y las decisiones concretas de financiación pública y precios a lo largo del tiempo ha sido muy limitado. En la actualidad, se aprecia una voluntad política positiva para poner remedio a esta situación. Se ha concretado ya en iniciativas concretas de planificación (Estrategia IPT), organización (REvalMED), dotación presupuestaria y formación. Sin embargo, el camino por recorrer es largo y exige acciones de amplio alcance, de la mano de desarrollos legislativos al máximo nivel.

La EETS es una exigencia ineludible en la actualidad para cualquier sistema sanitario desarrollado. Obtener información sobre eficiencia puede no ser sencillo, ya que exige un trabajo organizado, cualificado y riguroso y el esfuerzo por parte de los decisores en interpretar los resultados de estos análisis. Sin embargo, no evaluar tecnologías sanitarias incorporando toda la información disponible supone un coste social de oportunidad difícilmente justificable (Puig-Junoy y Oliva, 2009). De hecho, si el principal objetivo de una agencia evaluadora de medicamentos o tecnologías sanitarias, es elaborar información de interés para guiar una toma de decisiones que favorezca una prestación sanitaria efectiva, segura, eficiente, equitativa y responsable con la sostenibilidad económica del sistema sanitario, la evaluación económica debe estar necesariamente presente en el proceso. La alternativa a introducir elementos claros y objetivos en el diseño y evaluación de las políticas sanitarias es actuar desde la opacidad, con falta de responsabilidad y rendición de cuentas a la ciudadanía (Oliva y Puig-Junoy, 2017), estando expuestos a que grupos de presión y elementos mediáticos marquen las agendas de las políticas de salud (Campillo-Artero, García-Armesto y Bernal-Delgado, 2016).

Otros países han incorporado hace tiempo estas herramientas en sus procesos de toma de decisiones, especialmente en el campo de los medicamentos. El llegar con retraso nos permite aprender de sus errores y adaptar a nuestro medio aquellos procesos que han demostrado ser útiles y adecuados (Oliva, Antoñanzas y Rivero Arias, 2008; Lobo, 2015 y 2016). También nos permite ver que los retos presentes en España son compartidos con otros países vecinos y que no hay un modo único de resolverlos, sino diferentes alternativas que deben enmarcarse en el contexto de las necesidades, los recursos, la cultura, la organización y las normas de cada país (Zozaya et al., 2022). Asimismo, tenemos claros ejemplos de buenas prácticas realizadas en nuestro país desde hace tiempo sobre las que apoyarnos para seguir avanzando (Giménez et al., 2020).

La falta de impacto de la evaluación de la eficiencia en España no se ha debido a la falta de profesionales calificados para realizar estos estudios ni para interpretar la información que aportan estas técnicas. Con los incentivos, coordinación y liderazgo adecuados (Abellán Perpiñán y Martínez Pérez, 2016) el volumen de trabajos realizados y su calidad podrían ser superiores a los actuales. Las barreras de uso y aplicación de la evaluación económica en la toma de decisiones ya han sido identificadas y su persistencia se debe al desinterés mostrado por los decisores de más alto nivel y a la debilidad de aquellos agentes que han entendido su relevancia, pero que no han podido influir en su aplicación real.

Para concluir, el marco legal y la práctica de las Administraciones sanitarias deberían haber normalizado desde hace tiempo el uso sistemático de la evaluación de la eficiencia como herramienta de ayuda para la toma de decisiones en el ámbito sanitario español. No ha sido así, aunque reformas recientes apuntan a un cambio en este sentido. Una ventaja evidente de la evaluación económica es que hace explícita una información incorporable en el proceso de toma de decisiones sobre la asignación de los recursos escasos entre alternativas excluyentes que compiten entre sí. Quizás precisamente estos elementos que aluden a la transparencia y a la rendición de cuentas, y que han favorecido su incorporación en otros países europeos, han jugado en su contra en el nuestro. Es tiempo de cambiar esta situación de manera definitiva. Por ello, no cabe sino insistir en que uno de los mayores retos de nuestro sistema de salud es mejorar sus normas y avanzar hacia una cultura de buen gobierno (Meneu y Ortún, 2011; AES, 2013; Oliva, Peiró y Puig-Junoy, 2013; Repullo y Freire, 2016). En este proceso, un aspecto clave es interiorizar que la evaluación, no ya la económica, sino la evaluación, en sentido amplio, no es meramente una opción o un conjunto de herramientas relativamente útil. Es parte del gran cambio que precisamos para garantizar la solvencia de nuestro sistema de salud y para que éste continúe mejorando el bienestar de nuestra sociedad, tal y como lo ha hecho en las últimas décadas.

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Notas

* Catedrático emérito, Dpto. de Economía, Universidad Carlos III de Madrid.

** Catedrático de Economía, Universidad de Castilla-La Mancha.

*** Profesor titular de Derecho Administrativo, Universidad Carlos III de Madrid.

1 Art. 3 l. Directiva 2011/24/UE del Parlamento Europeo y del Consejo, de 9 de marzo de 2011, relativa a la aplicación de los derechos de los pacientes en la asistencia sanitaria transfronteriza.

2 Considerando 1 del Reglamento (UE) 2021/2282 del Parlamento Europeo y del Consejo de 15 de diciembre de 2021 sobre evaluación de las tecnologías sanitarias y por el que se modifica la Directiva 2011/24/UE.

3 Considerando 2 del Reglamento (UE) 2021/2282.

4 Artículo 2.5 del Reglamento (UE) 2021/2282.

5 Véase, por ejemplo, Vallejo-Torres, L. et al. (2014) y Sacristán, J. A. et al. (2020).

6 “El progreso de las tecnologías médicas continúa transformando la asistencia sanitaria y mejorando la esperanza y la calidad de vida, pero también es uno de los principales motores del crecimiento del gasto sanitario en los distintos países de la OCDE” (OECD, 2011).

7 La Agencia de Evaluación de Tecnologías Sanitarias, principal referente nacional en la materia, se crea dentro del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) en el año 1994. Incluso anteriores en el tiempo son OSTEBA, el Servicio de Evaluación de Tecnologías Sanitarias del País Vasco, y la Agencia de Evaluación de Tecnología e Investigación Médicas de Cataluña. Posteriormente se crearon la Agencia de Evaluación de Tecnologías Sanitarias de Andalucía, el Servicio de Evaluación y Planificación del Servicio Canario de la Salud, el Instituto Aragonés de Ciencias de la Salud, AVALIA-T en Galicia y la Unidad de Evaluación de Tecnologías Sanitarias de la Comunidad de Madrid.

8 Fue derogado por la Ley 14/2007, de 3 de julio, de Investigación biomédica, pero entonces para la evaluación de las tecnologías sanitarias ya se contaba con la base legal alternativa de la Ley de Cohesión y Calidad del SNS de 2003.

9 Desde 1958 era obligatorio para el Estado financiar con fondos públicos todos los medicamentos comercializados (principio plasmado en la Ley General de Seguridad Social de 1963 y en convenios con industria, mayoristas y farmacéuticos). A partir de 1978 se aprecia la preocupación por la creciente expansión de la prestación farmacéutica que se refleja en el Real Decreto 946/1978, por el que se regula el procedimiento de evaluación y control de la prestación farmacéutica de la Seguridad Social. Se trata de la primera norma donde se reflejan los principios de lo que sería la racionalización del uso de los medicamentos, ya que se excluyen los medicamentos publicitarios (art. 7) y se disponía que la adquisición y selección de los medicamentos se realizará conforme a rigurosos criterios científicos y económicos, siendo de preferente consideración, entre otros, los medicamentos de menor costo (art. 11).

10 Disposición adicional quinta LGS. “En el Sistema Nacional de Salud, a los efectos previstos en el artículo 10, apartado 14, y en el artículo 18.4, se financiarán con fondos públicos los nuevos medicamentos y productos sanitarios más eficaces o menos costosos que los ya disponibles. Podrán excluirse, en todo o en parte, de la financiación pública, o someterse a condiciones especiales, los medicamentos y productos sanitarios ya disponibles, cuyas indicaciones sean sintomatológicas, cuya eficacia no esté probada o los indicados para afecciones siempre que haya para ellos una alternativa terapéutica mejor o igual y menos costosa”.

El alcance de la eficiencia en la financiación selectiva fue limitado y se manifestó en la desfinanciación de medicamentos por el Real Decreto 83/1993 y el Real Decreto 1663/1998, que excluyeron de la financiación pública medicamentos con un valor terapéutico reducido. Con el Real Decreto Ley 16/2012 se puso en marcha una nueva lista negativa, como una medida más de lucha contra el déficit por la crisis económica, también limitada. La aplicación del criterio de eficiencia en la financiación selectiva respecto de productos de nueva comercialización únicamente cobra relevancia en tiempos recientes.

11 La financiación selectiva prevista en el artículo 94 LM se basaba en unos criterios de carácter sanitario (gravedad, duración y secuelas de las distintas patologías; utilidad terapéutica), social (necesidades de ciertos colectivos; utilidad social), económico (existencia de medicamentos ya disponibles y otras alternativas mejores o iguales para las mismas afecciones a menor precio o inferior costo de tratamiento) y presupuestario (limitación del gasto público destinado a prestación farmacéutica).

12 En cambio, la LCCSNS de 2003 no introdujo ningún cambio relevante en materia de evaluación de la eficiencia de los medicamentos, remitiendo a la Ley 25/1990 (art. 16). Esta separación entre tecnologías sanitarias y medicamentos se ha mantenido en toda la legislación y organización posterior. En efecto, para los medicamentos prevé un régimen especial pues dispone que la AEMPS asume “…la realización de los análisis económicos necesarios para la evaluación de estos productos…” (art. 31). El Real Decreto 1030/2006, por el que se establece la cartera de servicios comunes del SNS y la Orden SCO/3422/2007, por la que se desarrolla el procedimiento de actualización de la cartera de servicios comunes, mantienen este régimen especial para los medicamentos: “no se aplicará el régimen de actualización (de la cartera de servicios) previsto en esta norma a la prestación farmacéutica que se regirá por su propia normativa…”. (art. 7.4 Real Decreto 1030/2006).

13 Véase el sitio web de la Red Española de Agencias de Evaluación de Tecnologías Sanitarias y Prestaciones del Sistema Nacional de Salud: https://redets.sanidad.gob.es/conocenos/queHacemos/home.htm

14 Entre las funciones que asumen las agencias y unidades de esta RedETS se encuentran las siguientes (González López-Valcárcel, 2022): informes de evaluación de tecnologías sanitarias, Informes de evaluación de medicamentos (estudios coste-efectividad), guías de práctica clínica, proyectos de investigación (convocatorias competitivas nacionales e internacionales), compra pública innovadora, radar de detección de tecnologías emergentes a evaluar, guía de desinversión (detección de tecnologías obsoletas o que no aportan valor), metodología de la evaluación, y formación y transferencia de conocimiento.

15 De libre acceso en: https://redets.sanidad.gob.es/productos/buscarProductos.do?metodo=buscaTipos&tipoId=1

16 Si se tienen en cuenta únicamente los informes de evaluación de tecnologías sanitarias, de los cuales solo una parte incluyen evaluaciones económicas, entre 1995 y 2022 el conjunto de miembros de la RedETS había publicado 669 informes, es decir unos 26 informes por año. La actividad evaluadora se ha acelerado en la última década (González López-Valcárcel, 2022).

17 Su artículo 89 decía que “La inclusión de medicamentos en la financiación del Sistema Nacional de Salud se posibilita mediante la financiación selectiva y no indiscriminada…” y mencionaba los mismos criterios de 1990 (más el grado de innovación del medicamento). Solamente hay una aproximación expresa en el artículo 89.3 LGURM: “La decisión de excluir total o parcialmente o someter a condiciones especiales de financiación los medicamentos ya incluidos en la prestación farmacéutica del Sistema Nacional de Salud, se hará… teniendo en cuenta el precio o el coste del tratamiento de los medicamentos comparables existentes en el mercado…”. Este criterio del menor precio o el coste de los comparables no se contemplaba, sin embargo, entre los criterios para la financiación ex novo de medicamentos, cuando, sorprendentemente, había figurado como criterio en la LM 1990.

18 Hay que recordar que el RDL tiene el máximo rango normativo, ley formal, y que es un instrumento legislativo de carácter excepcional y urgente. Ello da idea de la importancia y de la perentoriedad de las medidas adoptadas. Como es lógico, la utilización de los RDL, sobre todo si es reiterada, choca con el ideal de regulación estable (Lobo, 2013).

19 Las modificaciones efectuadas en la LGURM 2006, se incorporaron en su texto refundido de 2015 (Real Decreto Legislativo 1/2015, de 24 de julio). El Título VIII trata “De la financiación pública de los medicamentos y productos sanitarios” y sus artículos 92 (Procedimiento para la financiación pública), 94 (Fijación de precios) y 95 (Del Comité Asesor para la Financiación de la Prestación Farmacéutica del Sistema Nacional de Salud) son los directamente relacionados con este estudio.

20 El RDL 9/2011 en el mismo precepto lo organizaba diciendo que “Dicho Comité, presidido por la Dirección General de Farmacia y Productos Sanitarios del Ministerio de Sanidad, Política Social e Igualdad, estará integrado por expertos designados por el Consejo Interterritorial del Sistema Nacional de Salud, a propuesta de las Comunidades Autónomas, de las Mutualidades de funcionarios y del Ministerio. Las reglas de organización y funcionamiento del citado Comité serán establecidas por el Consejo Interterritorial del Sistema Nacional de Salud”.

21 Este Comité, heredero del non natus previsto por el RDL 9/2011 fue una de las modificaciones que se introdujeron en el RDL 16/2012 por vía de corrección de errores. Se le atribuye carácter científico-técnico y es “encargado de proporcionar asesoramiento, evaluación y consulta sobre la pertinencia, mejora y seguimiento de la evaluación económica necesaria para sustentar las decisiones de la Comisión Interministerial de Precios de los Medicamentos” (artículo 90 bis). Deberá estar integrado por siete miembros, profesionales de reconocido prestigio, con experiencia y trayectoria acreditadas en evaluación fármaco-económica.

22 Se trata de la Agencia de Calidad y Evaluación Sanitarias de Cataluña (AQuAS); Servicio de Evaluación de Tecnologías Sanitarias-Osteba, Gobierno Vasco; Agencia Gallega de Gestión del Conocimiento en Salud (Avalia-t, ACIS); Agencia de Evaluación de Tecnologías Sanitarias de Andalucía (AETSA); Instituto Aragonés de Ciencias de la Salud (IACS); Servicio de Evaluación y Planificación del Servicio Canario de Salud (SESCS); Unidad de Evaluación de Tecnologías Sanitarias (UETS) de la Comunidad de Madrid y la Agencia de Evaluación de Tecnologías Sanitarias (AETS) del Instituto de Salud Carlos III.

23 De libre acceso en: https://redets.sanidad.gob.es/productos/buscarProductos.do?metodo=buscaTipos&tipoId=1 (último acceso el 1 de julio de 2022).

24 En cuanto órgano permanente de coordinación, cooperación, comunicación e información de los servicios de salud entre ellos y con la Administración del Estado (art. 69 LCCSNS), que es el competente para acordar la actualización de cartera de servicios que se lleva a cabo mediante orden del titular del Ministerio de Sanidad (art. 21 LCCSNS).

25 Cabe señalar que Canarias cuenta con una de las AETS más destacadas en España por su excelente trabajo, sostenido en el tiempo, en materia de evaluación de la eficiencia de tecnologías sanitarias: el Servicio de Evaluación y Planificación del Servicio Canario de la Salud, perteneciente a la Dirección del Servicio Canario de la Salud. Su equipo “está constituido por un grupo multidisciplinar de investigadores (economistas, epidemiólogos, psicólogos, sociólogos, antropólogos, estadísticos, evaluadores de servicios sanitarios)”. Sus trabajos son de libre acceso en: https://www3.gobiernodecanarias.org/sanidad/scs/organica.jsp?idCarpeta=993a9b1d-7aed-11e4-a62a-758e414b4260 (último acceso el 1 de julio de 2022).

26 Como ejemplo de ello, y de la insatisfacción generada con esta situación, en diciembre de 2020 se publicó un manifiesto, firmado por más de 300 profesionales, significativamente titulado “Por un HISPA-NICE: ahora o nunca” (Abásolo et al., 2020) que motivó una Proposición no de Ley para su creación que resultó finalmente rechazada (PNL presentada por el Grupo Parlamentario Plural que fue rechazada en la Comisión de Sanidad y Consumo de 25 de noviembre de 2021).

27 Orden de nombramiento del Comité Asesor para la Financiación de la Prestación Farmacéutica del SNS. 1 de abril de 2019. Ministerio de Sanidad.

28 Los documentos mencionados y la propuesta de líneas estratégicas de trabajo de este comité pueden ser consultados en: https://www.sanidad.gob.es/profesionales/farmacia/Comite_Asesor_PFSNS.htm

29 REvalMED se encuentra conformado por siete nodos de evaluación en los que se integran expertos designados por las CC. AA. (para más detalles, vid. Ministerio de Sanidad, 2022).

30 De libre acceso en: https://www.sanidad.gob.es/profesionales/farmacia/IPT/home.htm

31 “Es asimismo necesario un desarrollo ulterior de los distintos aspectos incluidos en el Plan para la consolidación de los informes de posicionamiento terapéutico en relación con la evaluación económica, con el fin de aclarar la metodología que se utilizará y añadir transparencia al proceso de evaluación económica, así como explicar cómo se realizará la evaluación económica cuando no haya evidencia disponible suficiente, o no existan comparadores válidas” (CNMC, 2022).

32 A finales de 2021 se habían elaborado trece protocolos fármaco-clínicos que podrían afectar a 11.000 pacientes (González López-Valcárcel, 2022).

33 La consulta pública del anteproyecto de ley por la que se modifica el Real Decreto Legislativo 1/2015, de 24 de julio, por el que se aprueba el texto refundido de la Ley de garantías y uso racional de los medicamentos y productos sanitarios estuvo abierta desde el 6 de julio al 31 de julio de 2022.

34 Un incremento del 48 % para el desarrollo del plan anual de trabajo de 2022. Plan Estratégico RedETS. Accesible en: https://redets.sanidad.gob.es/Consulta_publica/Documentos/Plan_Estrategico_RedETS_2022_2025.pdf

35 Presentado al Congreso de los Diputados el 26 de junio de 2022.

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Día internacional de la igualdad salarial

Fecha: septiembre 2022

Día internacional de la igualdad salarial

Reducción de la brecha salarial de género, con matices

El próximo Día Internacional de la Igualdad Salarial, el tercero desde que la Asamblea General de las Naciones Unidas decidiera instituirlo a partir de 2020, se celebra en un contexto laboral menos marcado por la crisis sanitaria de la COVID-19 que por el acelerado aumento de los precios. Preocupa, en particular, la pérdida de poder adquisitivo de los salarios y el consiguiente deterioro de las economías domésticas y de la calidad de vida de las familias. Pero también preocupan las dificultades que muchos trabajadores –sobre todo, hombres y mujeres con escasa cualificación laboral– están teniendo para recuperar el empleo tras la pandemia; dificultades que coexisten con las de numerosas empresas (no solo las high-tech, sino también las low-pay) para encontrar la mano de obra que precisan.

Desde luego, hay razones para la inquietud ante las desigualdades en el mercado de trabajo y para la reivindicación de “mercados laborales más inclusivos”, por citar el título del recientemente publicado informe anual sobre el empleo de la OCDE (Employment Outlook 2022). Llama, sin embargo, la atención que, en el capítulo introductorio de este informe, la OCDE fije la atención en los jóvenes, los trabajadores poco cualificados, los inmigrantes y las minorías étnicas como los grupos más vulnerables del mercado de
trabajo. Son ellos los que han sufrido más severamente los efectos económicos de la pandemia y los que ahora pueden verse más perjudicados por el shock inflacionario. Ni esas primeras páginas que recogen la posición editorial de la OCDE ni el resumen ejecutivo del informe hacen referencia a la brecha salarial de género. Diríase que, desde 2020, esta ha perdido relevancia respecto a otras brechas laborales.

Lo cierto es que la brecha salarial de género, tal como la mide Eurostat[1], ha disminuido en buena parte de los países de la Unión Europea durante la última década. En España, de acuerdo con esa misma fuente, el descenso ha sido notable: en el año 2020 (últimos datos disponibles) el salario medio bruto por hora trabajada de los hombres superaba en un 8,5% al de las mujeres, la mitad que en 2011 (16,8%) (Gráfico 1). Esa diferencia salarial de 8,5% a favor de los hombres sitúa a España en una posición no solo mejor que las ocupadas por Alemania (17,3%), Francia (15,3%) y los Países Bajos (13,1%), sino también por otros
países que constan como muy igualitarios en cuestión de género, como Dinamarca (13,4%) o Suecia (10,5%). Brechas salariales de género más reducidas que la española pueden encontrarse, sin embargo, en países como Luxemburgo (0,8%) e Italia (5,5%), pero también en otros con economías menos desarrolladas, como Polonia (4,8%) y Rumanía (1,2%) (Gráfico 2).

Los datos de la OCDE, que utiliza una medida de la brecha salarial de género algo distinta[2], también colocan a España, en 2021, en una posición relativamente favorable respecto a la media de la UE y a otros países europeos. No obstante, ponen de manifiesto una diferencia muy significativa, de 20 puntos porcentuales (pp), entre los trabajadores por cuenta ajena y por cuenta propia. En el ámbito del trabajo autónomo, la brecha salarial de género se triplica largamente (Gráfico 3).

Retomando los datos de Eurostat y con la mirada puesta en España, se observa una diferencia considerable entre las brechas salariales de género del sector privado (13,9%) y del sector público (8,2%). Habida cuenta de que las Administraciones Públicas están sujetas al principio de igualdad retributiva, las diferencias salariales en el sector público solo pueden deberse a las diferencias en las características medias de los empleados y de las empleadas. Con todo, esa distancia de 5,7 pp entre las brechas salariales de género en el sector privado y en el público es menor que la registrada en Países Bajos (8,2 pp), Italia (12,4 pp) o Alemania (13,2 pp) (Gráfico 4).

Por otra parte, en España las mayores brechas salariales de género se registran en el sector sanitario y de trabajo social, y en el de actividades profesionales, científicas y técnicas; y las brechas más reducidas, en el
sector del transporte y almacenamiento, y en de hostelería y restauración. Ahora bien, desde una perspectiva comparada, España destaca por su reducida brecha salarial de género en dos sectores: el de la información y comunicación (8,6%) y el de las finanzas y los seguros (13,2%). Como en otros países, la
brecha salarial de género en la construcción es negativa (la retribución media por hora de las mujeres es superior a la de los hombres), lo que se explica por el hecho de que los varones empleados en este sector ocupan masivamente puestos de trabajo menos cualificados (sobre todo, de operarios) (Gráfico 5).

Una particularidad interesante del caso español se advierte al analizar las brechas salariales de género por grupos de edad. En la mayoría de países, la brecha salarial de género tiende estrecharse a medida que disminuye la edad de los trabajadores, pero en España esta relación se manifiesta de una manera más ostensible. De hecho, entre los trabajadores menores de 25 años la brecha salarial de género es negativa, y entre los que cuentan entre 25 y 34 años, apenas llega al 1% (Gráfico 6).

A la luz de lo expuesto hasta aquí, cabe pensar que en España hemos reducido significativamente la brecha salarial de género en los últimos años y, además, nos encontramos en una senda muy prometedora, toda vez que entre las cohortes más jóvenes esta brecha ha desaparecido prácticamente.

A este respecto es preciso, no obstante, hacer dos observaciones. En primer lugar, los datos de Eurostat dan cuenta de la brecha salarial de género en empresas de 10 o más empleados, por lo que dejan fuera de la estimación a cerca de un 40% de la población empleada en España. Es probable que en esas empresas de menor tamaño se registren brechas salariales de género mayores que en las empresas grandes, en cuyo caso los datos de Eurostat estarían infravalorando la realidad. En segundo lugar, si bien entre los jóvenes se reduce muy significativamente la brecha salarial de género, no podemos pasar por alto que los salarios medios son inferiores a la media en esos grupos de edad (compuestos precisamente por los hombres y las mujeres que se encuentran en la fase de emancipación de la familia de origen y de desarrollo de sus propios proyectos familiares). En esas circunstancias, la consecución de una mayor igualdad salarial no puede ser concebida ni celebrada como un éxito social.


Notas

1. Diferencia entre la retribución media (bruta) por hora de los hombres y de las mujeres, en porcentaje de la retribución media (bruta) por hora de los hombres. El cálculo
incluye solo a trabajadores en empresas con 10 o más empleados. Sobre el método de estimación y clasificación de las brechas salariales de género publicadas por
Eurostat, véase Leythienne, D. y Pérez-Julián, M. (2022). Gender pay gaps in the European Union. A statistical analysis. Revision 1. 2021 Edition. Luxemburgo: Oficina de
Publicaciones de la Unión Europea.
2. Diferencia entre la retribución mediana de los hombres y las mujeres en relación al salario mediano de los hombres (distinguiendo entre trabajadores por cuenta ajena a
tiempo completo, por un lado, y trabajadores autónomos, por otro).

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Big Data in Banking: Current Applications and Future Potential

Fecha: septiembre 2022

Alice Faibishenko, Juan Núñez-Gallego

INTRODUCTION

After a decade of snowballing development, big data is big everywhere. With financial services –along with manufacturing, retail, healthcare, energy and telecommunications– among the industries1 in which its use cases abound.

This study looks first at banks’ broad use of big data solutions to accommodate and draw meaning from the burgeoning quantities of information with which they are increasingly heavily laden. Subsequently, we run through the broad range of concrete use cases where big data in banking is applied in more specific detail. We then look briefly at how big data in banking may be used in the future.

Finally, we pause to reflect on the importance of not getting too carried away by some of the exuberance that this innovative area can elicit.

1. WHAT IS BIG DATA?

It is important to define what is big data in banking as there is a lot of confusion over this given the myriad of studies that conflate big data, machine learning and artificial intelligence, which are not the same. Big data is a concept and there are many technologies to manage it or improve it.

At its simplest, a widely-recognised definition of big data per se encompasses large, diverse sets of information that continue to grow at ever-increasing rates.2 Beneath the surface, however, this expanding ocean of data includes both structured data, such as databases and spreadsheets, and also increasing amounts of so-called unstructured data, such as emails, information gleaned from social media, and even signals from the electronic sensors on people’s electronic devices.

Merely accumulating such data is only the first step – the point is to analyse and draw commercial advantages from it. Thus, to broach the subject of big data in finance is to refer more broadly to the rapidly evolving world of data and analytics,3 and to the use of artificial intelligence for structuring and mining vast pools of data.

2. Why big data solutions are useful for banks

Information has always been at the core of the rationale for the existence of financial intermediaries. Banks’ customers generate an astronomical amount of data every day, notably through millions of transactions.

According to a key study by De Mano and Padilla on Big Tech Banking, there are three different important roles for information in banking today: 1) other competitors (BigTech) can do an even better job than banks in managing soft information (information about consumer preferences, habits and conduct produced by households and SMEs); 2) information no longer seems to be a barrier to entry in banking; and, 3) information sharing will be key to banking in the future.4 Yet, managing this information requires advanced processing techniques in order to be translated into valuable, actionable information.5

Together with the increasingly important role of information in the financial sector, the growing number of cyber threats also influences the need for big data analytics. According to the 2021 United Kingdom Finance Report, criminals stole GBP 754 million (USD 1.03 billion) through bank frauds in the first half of this year, up 30% from the same period in 2020. In addition, the increase in the cyber threats on banks during the pandemic has made it imperative for organizations to adopt big data analytics fraud detection and management.6

The increasing relevance of information and growing risk of cyberthreat are among the principal reasons that banks are directing major resources into big data technology and solutions. At present, their data remains bounded in traditional, product-focused silos.7

As banks become more reliant on big data technologies, they have been pulling in a great deal of outside expertise, and at the same time making big calls on strategy.

In this respect, banks are embracing big data technology in a bid to overhaul systems that simply weren’t architected to tackle the scale of data as it exists today. As EY points out, many traditional financial institutions are dealing with huge quantities of data for which they are ill-equipped to take full advantage.8

Another major quest is simply to be able to search out needles in the vast haystack of data, and then to share and utilise that information effectively. Indeed, most banks cannot even access, let alone use and analyze, all the data they acquire.9

As BNY Mellon puts it, moreover, the most common challenge to the effective management of data that asset managers cited in a survey was aggregating it across a fragmented infrastructure in order to create a single, easily accessible source.10

Once banks have aggregated their data and made it searchable, their next great quest lies in extracting meaningful insights from it.11 This is where high-tech analytics and AI come into their own, but this can be tricky to get right.

Cloud-based data solutions12, 13 are a popular way to respond to the ensemble of challenges that banks face in managing and harnessing their data. Beyond this, however, banks are increasingly embracing so-called data lake and data mesh approaches, which confer the ability to use and process real-time data, and to break down data silos and create a Single Source of Truth for all data necessary for consumption.14 This has been the approach of JP Morgan, which has been among the pioneers of big data in the financial sector and has used such an approach to create a vast internal data marketplace.15 That said, broadly speaking the perception is that banks are somehow lagging behind in key areas, such as cloud computing. However, alliances between them and Big Tech companies or collaboration with data integration companies may help improve this situation.

Given the complexity of the challenges that big data poses for banks, both in overcoming the silos of the past and in deploying advanced techniques to translate big data into innovative products and impressive cost savings, specialist consultancies are playing an important role in helping banks to structure and mine the vast pools of data that they accumulate.

Finally, it is worth noting that although it is true that banks are becoming more innovative and advancing in the adoption of “big data” technology, some banks opt to focus first on a so-called defensive strategy, whereby they lay solid foundations in order to achieve security, quality and compliance.16 For example, in the presence of new entrants, such as FinTech firms, incumbent banks may often choose to accommodate entry into some market segments although they will try to prevent it in others.17 For instance, they can then pivot to a more offensive strategy, in which this foundation can be leveraged.18 In the case of incumbents and BigTech platforms, there is more scope for head-to-head competition with banks.19

3. Concrete use cases

In scanning the horizon of the use cases for big data in banking, three broad categories emerge: clients, compliance and markets.

3.1. Clients

Banks are increasingly using big data solutions to unify customer knowledge to optimize marketing, pricing and services.

Customer lifecycle management and delivering in-person services through digital means. One of the most pertinent concrete uses of big data for banks is to interact with customers in a more profitable manner. This is all the more important given the shift of so much business to online channels, as big data offers banks an opportunity to pursue their traditional reputation for delivering in-person services through digital means.20 As recent academic research has shown, attracting new customers, and retaining their existing ones, are among the most important challenges facing banks today.21 The key to this is to personalize all customer interactions and services, which can be achieved by using the latest technological advancements in big data analytics, AI and machine learning. With in-depth customer profiles at their fingertips thanks to big data and analytics, it is easier for banks to build stronger, longer-lasting customer relationships.22

Using big data and web semantics to take marketing to the next level. As Funcas recently set out in depth, banks can also use big data to improve their marketing and the image of their brand.23 This includes trawling through masses of data to ensure the smart monitoring of engagement and impact on social media, and indeed to pinpoint key influencers.24 It may also include using big data to apply the insights of so-called neuromarketing, analysing data on people’s tiniest reactions, such as eye movement.25 As Funcas also noted, using big data in the service of marketing is also about using the techniques of web semantics to structure data from sources such as social media and customer interactions, and to make them readable, searchable and meaningful.

Know Your Customer. Although it is also used with regard to regulatory compliance, one of the essential concepts when it comes to putting big data to use in serving and increasing profitability from customers is KYC, or know your customer. It allows banks to tap deep customer intelligence and insights, in order to achieve improvements in terms of risk management, the customer experience, and their own ability to service customers, lower costs, and boost revenue.26

360-degree customer view. In this vein, banks are integrating and using big data to establish a 360-degree view27 of their customers, by analysing and cross-referencing variables from demographics, to the offers they’ve declined in the past, to their relationships with other clients, and of course their transaction histories.28 It can guide banks towards offering their clients products that they are likely to want, and indeed to maximise the profitability of sales to each client.29 Big data can also help banks to offer new services to customers, such as assisting them in managing their supply chains by harnessing the wealth of information that lies just waiting in their payments data.30

Next-Best-Action. Another notable customer-oriented application of big data and AI in banking is to figure out what would be the best next product or conversation to propose to a client – the so-called next best action or offer. This involves the collection and analysis of data not just on what customers do, but on who they are at their core,31 including not only information potentially gleaned from their interactions on social media, but also data pertaining to their awareness of risk.32

Australia’s Macquarie Bank has been among the leading firms to push ahead with this approach, notably by leveraging its use of customer relationship management software.33 Another bank that took advice on making its next best offer initiative work saw its net response rate jump by 15% as a result and was able to launch new marketing campaigns in just one day, rather than a period of months before overhauling its approach.34

3.2. Compliance

Complying with regulatory requirements and avoiding fraud is another of the chief over-arching categories in which banks have been deploying big data and analytics, notably in order to mitigate risk, anticipate the changing regulatory landscape, and combat the threat of financial crime.

Turning constraint into opportunity. There is now a perception that, thanks to big data and analytics, banks can turn constraint into opportunity, by viewing increasing reporting obligations and related data requirements as a launchpad for developing a truly data-driven business model.35 One real-world example of investing heavily in big data for compliance is how Credit Suisse has sought to transform compliance into an intelligence-led, risk-based operation driving significant gains in speed and efficiency.36

Anti money-laundering (AML) and fraud compliance. In today’s market, under pressure from increasingly hawkish regulators, financial services firms are under more pressure than ever before to comply with new anti-money laundering laws, and big data analytics can help companies identify potential fraud patterns.37

Transaction monitoring. One of big data’s most important applications when it comes to regulatory compliance is transaction monitoring. As Credit Suisse notes, identifying suspicious transactions in a global bank can be like searching for a needle in a haystack, and if performed manually, it is a slow and costly process.38 However, the Swiss bank’s deployment of an advanced data analytics and technology platform has led to a 45-fold increase in the number of productive alerts from the predictive monitoring of transactions, while also speeding up the resolution of these alerts by 60%, all at a fraction of the historical cost.39

KYC compliance. Using big data to monitor activity in this way is all part of conforming to ever more stringent Know Your Customer standards and anti-money laundering rules, and indeed of avoiding the huge fines that increasingly sanction non-compliance.40 Yet the modern criminal actively seeks out institutions that are not focused on modernization, data science, and the power of machine learning and artificial intelligence.

As in other aspects, big data’s ability to map out a 360-degree view of clients is a way to double down on KYC compliance. In this vein, one large data integration company we spoke to highlights one case study in which it helped a financial services firm client to speed up its global compliance efforts and make them more efficient, notably by using machine learning models to resolve billions of records from around the world into a single client view.

Another specific way that big data technology can help banks to live up to their KYC obligations is by expanding the application of so-called straight-through processing,41 automating processes and clarifying all records. This application of big data also helps with things like credit-card fraud.42

Cryptocurrency compliance. In addition, big data can help banks to manage compliance across fiat and cryptocurrencies to detect complex networks with low false positive rates and robust case management.

Risk management. Moreover, having high-quality data that’s readily available to guide risk measurement and reporting processes is now of supreme importance for banks.43 A real-life example of the successful deployment of big data for managing risk can be found at UniCredit’s HypoVereinsbank unit, which has deployed a powerful reporting and analytics solution that helps the company to improve compliance and at the same time to reduce risk.44 This big data solution also allowed the bank to increase overall liquidity. Other concrete results included a 99% acceleration of ad hoc analysis and reporting, which cut the process from four hours to just seconds.45

Non-performing loans. Along these lines, big data heralds the prospect that banks will be able to keep loss provisions to a necessary minimum and indeed to provision more accurately, and that regulators may even require lower levels from banks that use big data to spot NPLs before they become a problem. For a while now, AI has been the great hope for banks grappling with the risk of an explosion in NPLs due to the pandemic and the economic uncertainty that has ensued,46 and big data can be usefully deployed in the form of automated analysis features and predictive capabilities that can trigger red flags on customer profiles that are at higher risk than others.47

Entity resolution. Another of the many use cases for big data in banks’ compliance efforts is so-called entity resolution, which links diverse strands in the vast pile of data in order to ascertain which ones pertain to a single legal person.48 A poignant example of this from the US-based consultancy Dun & Bradstreet shows how one large bank’s automation of entity resolution and management across its global business allowed it to cut costs, streamline its operations, and boost growth.49

Using AI to monitor in-house misconduct. Banks can also use big data and AI to look out for warning signs of incipient misconduct among their own employees, as the CEO and founder of Starling Trust, a company specialising in the application of behavioural sciences technology, has noted.50 It can also be rather more positive, allowing banks to identify top performers within their teams or indeed to figure out how to improve the workplace.51

One example of using AI in this way comes from Japan Post Bank, which brought in the Japan-based data solutions provider NTTD to help introduce an AI system for its call centre, reducing average handling time for new agents by nearly a third.52

3.3. Markets

Aside from marketing and offering new products, banks have also been using big data to pursue a range of markets-related endeavours, from exploring opportunities across global markets to asset management to harnessing efficiency gains and cost cutting, among others.

Capturing new market opportunities. As the large data integration company referenced above shows in one of its case studies of banks it has helped, big data solutions that create a digital twin of a company were of significant assistance to a bank where complex regulatory requirements and cross-jurisdictional operations had been limiting its ability to capture new market opportunities.

Asset management. One of the most emblematic of the market-related use cases for big data so far has been in asset management, a part of the financial services industry in which the ability to interpret data and convert it into usable, relevant information has become a key differentiator.53 Notably, data can support more robust investment analyses, and it has been proving popular among asset managers in performance and risk management, the selection and allocation of assets, identifying new client profiles, and driving operational efficiency more generally.54 As in marketing, big data can give asset managers a 360-degree view of their portfolios.

Client onboarding. Furthermore, and as touched upon already above, banks are also using big data to make it easier to bring on board new clients.55

Efficiency and measurement. Further markets-related applications for big data in banking include freeing quants to focus more on markets and less on engineering data.56 They also include measuring trading performance, executing trades, modelling sentiment, and settlement optimisation.57

Cutting costs to bolster market position. Another significant strategic deployment of big data and analytics in banks is simply to cut costs. As McKinsey points out, for example, AI can help to lower costs through efficiencies generated by higher automation, reduced errors, and better resource utilization.58 Embracing cloud-based data solutions has also been proving its worth when it comes to cutting costs.59

Drawing on the benefits of the deployment of big data in markets beyond banking. The use of big data among companies and authorities outside of the banking sector also has the potential to help banks with some of today’s significant challenges. This is notably the case when it comes to climate risk, which has become all the more salient for European banks since the ECB published60 a recent paper assessing banks’ resilience to potential stresses borne of a changing climate, and the effects that this could have on banks’ credit portfolios and home markets. Indeed, this has particular relevance to banks in Southern European markets, such as Spain, with the ECB insisting that this region is likely, for example, to suffer relatively more from wildfires.61 Apart from having credit exposure to companies in the regions at higher risk for wildfire, Southern European banks’ physical presence in these areas also means that they are themselves potentially within palpable reach of such climate-related catastrophes.

Yet help could be at hand from big data and AI, which can, for example, process information from satellites62 in order to anticipate fires, or indeed use data analytics and machine learning software to give firefighters a real-time picture of a wildfire’s trajectory.63

4. Future applications and potential risks

Big data analytics in the banking market is expected to register a CAGR of 22.97% during the period from 2022-2027.64 Among the areas for future development of big data and analytics that are already making inroads is the concept of in-the-moment, or dynamic, pricing, which heralds the prospect not just of offering the right product at the right price at the right time as part of personalisation drives,65 but also as a means to adjust prices to cover changing costs or balance profits and risk.66

More broadly, it would appear that the deployment of AI is only at the beginning of its rise, which McKinsey thinks will dramatically improve banks’ ability to achieve what it calls rapid innovation cycles.67 The AI-first bank of the future, it says, will innovate rapidly, to the extent that it will be capable of launching new features in days or weeks instead of months.

There are some who have long warned, however, that big data does not automatically deliver big value.68 One important area for caution, for example, is that human resources and corporate culture are essential to making big data work.69

In this connection, McKinsey highlights the example of a bank that had invested in machine learning in the hope of taking its personalisation initiatives to the next level, but that two years later was still managing its personalization program much as it always had: manually and in silos.70 This underscores how, despite billions of dollars spent on change-the-bank technology initiatives each year, few banks have succeeded in diffusing and scaling AI technologies throughout their organisations.

Finally, buying in pre-trained talent is not always an option, notably given the global shortage of AI talent,71 and its tendency to coalesce in Silicon Valley. Lastly, as noted by the Brookings Institutions, unsupervised AI models reflect human biases,72 so human monitoring of AI findings and results will ultimately be crucial to successful application.

References

1 https://www.oracle.com/a/ocom/docs/top-22-use-cases-for-big-data.pdf
2 https://www.investopedia.com/terms/b/big-data.asp
3 https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/pdf/2016/05/data-analytics-audit.pdf
4 https://s1.aebanca.es/wp-content/uploads/2018/12/de-la-mano-padilla-2018-big-tech-banking-15.0.pdf
5 https://global.hitachi-solutions.com/blog/big-data-banking/
6 https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/big-data-in-banking-industry
7 https://www.fusionfabric.cloud/sites/default/files/files/2020-09/market-insights_its-all-about-the-data-how-prepare-future-of-banking.pdf
8 https://www.ey.com/en_nl/banking-capital-markets/how-banks-leverage-reporting-burdens-to-become-data-driven
9 https://www.ey.com/en_nl/banking-capital-markets/how-banks-leverage-reporting-burdens-to-become-data-driven
10 https://www.bnymellon.com/content/dam/bnymellon/documents/pdf/insights/asset-management-transformation-is-already-here-data-determines-destiny.pdf.coredownload.pdf
11 https://www.bnymellon.com/content/dam/bnymellon/documents/pdf/insights/asset-management-transformation-is-already-here-data-determines-destiny.pdf.coredownload.pdf
12 https://www.bnymellon.com/content/dam/bnymellon/documents/pdf/insights/asset-management-transformation-is-already-here-data-determines-destiny.pdf.coredownload.pdf
13 https://www.ey.com/en_nl/banking-capital-markets/how-banks-leverage-reporting-burdens-to-become-data-driven
14 https://www.ey.com/en_nl/banking-capital-markets/how-banks-leverage-reporting-burdens-to-become-data-driven
15 https://www.enterpriseai.news/2021/09/22/jpmorgan-chase-ai-head-here-are-the-next-steps-for-enterprises-to-accelerate-their-ai-deployments/
16 https://www.ey.com/en_nl/banking-capital-markets/how-banks-leverage-reporting-burdens-to-become-data-driven
17 https://blog.iese.edu/xvives/files/2020/01/Digital-Disruption-in-Banking_Nov.2019.pdf
18 https://www.ey.com/en_nl/banking-capital-markets/how-banks-leverage-reporting-burdens-to-become-data-driven
19 https://blog.iese.edu/xvives/files/2020/01/Digital-Disruption-in-Banking_Nov.2019.pdf
20 https://global.hitachi-solutions.com/blog/big-data-banking/
21 https://www.scirp.org/journal/paperinformation.aspx?
22 https://global.hitachi-solutions.com/blog/big-data-banking/
23 https://www.funcas.es/wp-content/uploads/2022/02/Marketing-y-big-data_Capitulo-8.pdf
24 https://global.hitachi-solutions.com/blog/big-data-banking/
25 https://www.funcas.es/wp-content/uploads/2022/02/Marketing-y-big-data_Capitulo-8.pdf
26 https://www.mckinsey.com/business-functions/risk-and-resilience/our-insights/five-actions-to-build-next-generation-know-your-customer-capabilities
27 https://global.hitachi-solutions.com/blog/big-data-banking/
28 https://global.hitachi-solutions.com/blog/big-data-banking/
29 https://global.hitachi-solutions.com/blog/big-data-banking/
30 https://www.quantexa.com/blog/supply-chain-analytics-banking/
31 https://www.sas.com/en_ca/insights/articles/marketing/local/art-science-next-best-action.html
32 https://www.sas.com/en_ca/insights/articles/marketing/local/art-science-next-best-action.html
33 https://www.itnews.com.au/news/macquarie-bank-looks-to-enable-next-best-action-564666
34 https://www.palantir.com/impact/next-best-offer/
35 https://www.ey.com/en_nl/banking-capital-markets/how-banks-leverage-reporting-burdens-to-become-data-driven
36 https://www.credit-suisse.com/articles/news-and-expertise/2017/11/en/how-big-data-analytics-is-transforming-regulatory-compliance.html
37 https://www.oracle.com/a/ocom/docs/top-22-use-cases-for-big-data.pdf
38 https://www.credit-suisse.com/articles/news-and-expertise/2017/11/en/how-big-data-analytics-is-transforming-regulatory-compliance.html
39 https://www.credit-suisse.com/articles/news-and-expertise/2017/11/en/how-big-data-analytics-is-transforming-regulatory-compliance.html
40 https://riskandcompliancemagazine.com/the-entity-crisis-why-banks-need-entity-resolution-to-drive-compliance
41 https://www.mckinsey.com/business-functions/risk-and-resilience/our-insights/solving-the-kyc-puzzle-with-straight-through-processing
42 https://www.pega.com/insights/articles/why-banks-are-using-automation-and-straight-through-processing-to-simplify-credit-and-debit-card-fraud
43 https://www.sas.com/content/dam/SAS/bp_de/doc/whitepaper1/ri-fr-wp-risk-and-compliance-in-banking-data-management-best-practices-2340514.pdf
44 https://aponia.co/big-data-case-study-unicredit-bank/
45 https://aponia.co/big-data-case-study-unicredit-bank/
46 https://www.ukfinance.org.uk/news-and-insight/blogs/why-ai-answer-investors-and-banks-ahead-surge-non-performing-loans
47 https://global.hitachi-solutions.com/blog/big-data-banking/
48 https://www.korem.com/dictionary/entity-resolution/
49 https://www.dnb.com/content/dam/english/business-trends/banking_customer_story.pdf
50 https://starlingtrust.com/updates/starlings-stephen-scott-interviewed-for-bfo-podcast.html
51 https://global.hitachi-solutions.com/blog/big-data-banking/
52 https://www.nttdata.com/global/en/clients-cases/archives_2020/2020/september/revolutionize-non-face-to-face-channels-with-ai
53 https://www.bnymellon.com/content/dam/bnymellon/documents/pdf/insights/asset-management-transformation-is-already-here-data-determines-destiny.pdf.coredownload.pdf
54 https://www.bnymellon.com/content/dam/bnymellon/documents/pdf/insights/asset-management-transformation-is-already-here-data-determines-destiny.pdf.coredownload.pdf
55 https://www.adeptia.com/blog/3-data-integration-use-cases-finance
56 https://www.eurodecision.eu/customers/banque-de-france-optimizing-automated-settlement-of-financial-transactions
57 https://www.eurodecision.eu/customers/banque-de-france-optimizing-automated-settlement-of-financial-transactions
58 https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/ai-bank-of-the-future-can-banks-meet-the-ai-challenge
59 https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/fast-forward-how-cloud-computing-could-transform-risk-management
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61 https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpops/ecb.op281~05a7735b1c.fi.pdf
62 https://www.techtimes.com/amp/articles/273237/20220320/artificial-intelligence-useful-helping-preventing-australias-bushfires.htm
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68 https://www2.deloitte.com/za/en/pages/financial-services/articles/big-data.html
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70 https://www.mckinsey.com/business-functions/growth-marketing-and-sales/our-insights/getting-personal-how-banks-can-win-with-consumers
71 https://www.enterpriseai.news/2021/09/22/jpmorgan-chase-ai-head-here-are-the-next-steps-for-enterprises-to-accelerate-their-ai-deployments/
72 https://www.brookings.edu/research/detecting-and-mitigating-bias-in-natural-language-processing/#footnote-1


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Digitalización y organización del trabajo en las empresas europeas: descripción y análisis comparado para España a partir de la European Company Survey 2019

Fecha: junio 2022

Pilar Rivera Torres* y Vicente Salas Fumás**

Resumen***

La difusión e intensidad en el uso de las tecnologías digitales constituye una de las principales palancas de cambio económico y social, además de ser uno de los recursos con expectativas más altas en cuanto a su contribución al crecimiento de la productividad. Las autoridades públicas ponen en marcha programas y políticas de estímulo a la dinámica digitalizadora, aunque no siempre con la claridad suficiente en el diagnóstico sobre los fallos del mercado que las actuaciones públicas tratan de corregir, y en la explicación del porqué la acumulación de capital digital apenas impacta sobre el crecimiento de la productividad. El programa Next Generation EU, NGEU, de la Unión Europea constituye una iniciativa única en el ámbito de las políticas públicas. El programa incluye la digitalización como un objetivo estratégico comunitario, junto con la inclusión social y la sostenibilidad medio ambiental, y dedica un importante volumen de recursos monetarios a impulsar los medios y los usos digitales en todos los países de la Unión. España participa en el programa con su propio plan que contempla, entre otras medidas, subvenciones directas a las empresas que acometan su propia transformación digital. La efectividad última del programa NGEU, en el objetivo de digitalización, al igual que en los otros dos, dependerá del acierto en el diagnóstico sobre la situación de partida al que este estudio desea contribuir.

Este trabajo aporta evidencias sobre el estado de la digitalización de las empresas en el conjunto de la Unión Europea (UE) a partir de información extraída de la Encuesta Europea de Empresas (European Company Survey; Eurofound – Cedefop) del año 2019, ECS2019, que cubre una muestra de más de 21.000 establecimientos con diez o más trabajadores de todos los sectores de actividad, exceptuando agricultura, representativa de los países de la UE y del Reino Unido. La ECS2019 está dirigida principalmente a recoger información para su posterior análisis sobre el capital humano, las prácticas de organización del trabajo, y las políticas de gestión de recursos humanos en las empresas de la UE, y solo de forma indirecta y parcial pregunta sobre adopción y uso de medios digitales. La ECS2019 no está pensada para conocer el estado de la digitalización entre las empresas europeas y ello, obviamente resta posibilidades para ser utilizada con este fin como se hace en este estudio. Sin embargo, la información disponible nos parece suficiente para aprovechar la gran oportunidad que ofrece la ECS2019 para relacionar la digitalización con variables relacionadas con otros ámbitos de decisión y gestión entre las empresas europeas, como son su capital humano, las formas de organización del trabajo y las políticas de recursos humanos. Las complementariedades detectadas empíricamente entre capital tecnológico, capital organizacional y capital humano de las empresas recomiendan analizar la digitalización dentro de un marco holista, que incluya el mayor número de activos complementarios a la vez.

Este estudio forma parte de un proyecto más amplio de explotación de la ECS2019, con el objetivo de completar la visión holista sobre las empresas europeas en cuanto a las tres formas de capital intangible a las que nos acabamos de referir, digital, organizacional y humano. Concretamente, el estudio se centra en la descripción y el análisis parcial de la información de la ECS2019 sobre digitalización y organización del trabajo, en la doble dimensión de flexibilidad funcional y autonomía de las personas en sus puestos de trabajo, dos componentes importantes del capital organizacional. A modo preliminar incluye también un análisis agregado comparativo entre países, con especial atención a la posición relativa en digitalización y organización del trabajo de las empresas españolas en el conjunto de las empresas europeas. Con ello se responden algunas preguntas sobre cómo están las empresas en España en digitalización y capital organizacional, comparativamente con la situación de las empresas en el resto de países de la UE y del Reino Unido.

A través de la metodología de clases latentes, utilizando indicadores de medios digitales y su uso contemplados en la ECS2019 se identifican cinco clases diferenciadas de digitalización, que agrupan en proporciones variables el conjunto de establecimientos participantes en la ECS2019. Tres de estas clases latentes corresponden a una ordenación desde menos a más digitalización en los valores medios de todos los indicadores. Las otras dos clases quedan fuera de la ordenación, principalmente porque en una de ellas destaca el uso de ordenadores en la realización del trabajo ordinario por los trabajadores, y en la otra destaca el uso de robots entre los establecimientos de la clase. Con la información disponible, el estudio propone dos dimensiones de la digitalización para clasificar a las empresas en Europa, la de digitalización de las personas (con menos o más trabajadores que utilizan ordenadores en su trabajo) y la digitalización de las máquinas (con menor o mayor uso de robots). Las clases de digitalización se describen también según otros rasgos de los establecimientos que se agrupan en cada una de ellas, como son el tamaño, sector de actividad, país donde está localizado, etcétera.

De la comparación entre países resulta que los establecimientos españoles están entre los más digitalizados en el conjunto de establecimientos europeos, acercándose a los de los países escandinavos que marcan la frontera europea en digitalización. Sin embargo, existen diferencias cualitativas relevantes. En este sentido, los establecimientos españoles consiguen el estatus de digitalización relativamente alta porque entre ellos está más extendido que en el resto el uso de robots y la utilización de la analítica de datos para el control de las personas, mientras que la alta digitalización de las empresas en los países escandinavos y en otros países del centro de Europa, es el resultado de mayor proporción de personas trabajadoras que utilizan ordenadores en su trabajo y mayor proporción de establecimientos utilizando los medios digitales en funciones de comunicación y coordinación. Según los datos de la ECS2019, las empresas españolas puntúan alto en digitalización cuando se trata digitalizar a las máquinas, mientras que las empresas del resto de países, y en particular las de los países del centro y norte de Europa, que puntúan tanto o más alto en digitalización, lo consiguen digitalizando a las personas.

La heterogeneidad entre los establecimientos europeos vuelve a ponerse de manifiesto en lo que se refiere a la organización del trabajo, a través de indicadores de flexibilidad funcional, como el uso de equipos de trabajo por las empresas, y de indicadores de autonomía de los trabajadores en su puesto de trabajo. La flexibilidad funcional y la autonomía difieren entre establecimientos que participan en la ECS2019 atendiendo a características de los mismos, como tamaño y edad, al sector de actividad a que pertenece, y al país donde está localizado. Interesa, sobre todo, averiguar si existe alguna asociación y de qué signo, entre las variables de organización del trabajo y las clases de digitalización. La respuesta es afirmativa y en este sentido se confirma que la organización del trabajo en cuanto a flexibilidad funcional y autonomía no es independiente de las clases latentes de digitalización. En general, más digitalización se asocia con más flexibilidad funcional y más autonomía, pero esa asociación es más fuerte en la dimensión de digitalización de las personas en la realización de su trabajo que en la dimensión de digitalización de las máquinas.

La comparación por países en variables relacionadas con la organización del trabajo coloca a España en un lugar relativo distinto al que tiene en cuanto a digitalización. En este sentido, las empresas españolas tienen una posición destacada en cuanto a proporción de empresas que utilizan equipos de trabajo (flexibilidad funcional), pero están por debajo en el componente de autonomía de las personas. Los países del centro y norte de Europa ocupan los primeros lugares en cuanto a autonomía de las personas en su puesto de trabajo, observándose así la coincidencia adicional entre, alta digitalización, sesgada hacia la digitalización de las personas, y alta autonomía de los trabajadores y de los equipos.

El trabajo concluye con evidencia preliminar sobre relación entre digitalización y productividad de las economías nacionales, por un lado, y organización del trabajo y productividad de las mismas economías, por otro. La correlación entre digitalización de las personas y productividad, las dos variables en valores medios de los países de la UE y Reino Unido, es positiva, mientras que la correlación entre digitalización de las máquinas y productividad muestra un signo negativo, de nuevo con datos medios para 28 países. Se observa también una correlación positiva entre, organización del trabajo con más flexibilidad funcional y más autonomía de las personas en sus puestos de trabajo y productividad (valores medios por países). En conjunto, la digitalización de personas junto con usos más extendidos de los medios digitales para la comunicación y coordinación, se asocian con autonomía laboral y las dos variables se asocian positivamente con la productividad media de los países.

El estudio pone de manifiesto la interrelación entre decisiones empresariales en el ámbito de la digitalización, medios y usos, y decisiones en el ámbito de la organización del trabajo, interrelación que la literatura académica ha traducido como complementariedad. Ciertas formas y niveles de digitalización apalancan el efecto positivo de la autonomía en el puesto de trabajo sobre la productividad, mientras que la digitalización tendrá un impacto distinto en la productividad de las empresas según la organización del trabajo en la que se implante. La interrelación y complementariedad entre digitalización y organización del trabajo deberán tenerse en cuenta entre los decisores empresariales en su gestión de los recursos, en este caso dos recursos intangibles. Y también deberán tenerse en cuenta por parte de los responsables de las políticas públicas. Hasta la fecha, las políticas de apoyo y ayuda directa a la digitalización dentro del programa NGEU se han formulado y se están implementando de forma aislada, sin tener en cuenta la situación en cuanto a dotación de capital organizacional y humano de las empresas. Lo recomendable, a la vista de las investigaciones académicas sobre estos temas, es que las políticas se diseñen y se apliquen con una visión más amplia en la que se reconozcan interdependencias y complementariedades entre activos intangibles.

En países como España con un déficit relativo importante de capital organizacional, la digitalización de las empresas pierde efectividad en su contribución a la mejora de la productividad, comparado con la que podría conseguirse con dotaciones de capital organizacional similares a las de las empresas en los países del centro-norte de la UE. Con los datos de la ECS2019 no puede decirse que las empresas españolas en su conjunto vayan con retraso en su digitalización con respecto a las empresas de otros países de la UE, incluso de los más avanzados. En cambio, sí debería ser preocupante el déficit de capital organizacional, y las consecuencias que puede tener inhibiendo buena parte de los potenciales beneficios privados y sociales de la digitalización.

PRESENTACIÓN

La sostenida penetración de las tecnologías de la información y las comunicaciones, TIC, en la producción, el consumo y el intercambio en todo el mundo durante los últimos veinticinco años, ha cambiado las relaciones interpersonales y las relaciones productivas, de tal modo que lo digital es cada vez más importante en detrimento de lo material. Las consecuencias sociales, económicas y políticas de este cambio todavía no se conocen en su totalidad, pero la digitalización y sus efectos disruptivos reclaman la atención de los actores privados y de las autoridades públicas (Autor, Mindell y Reynolds, 2020). La UE de la que España forma parte, incluye a la digitalización como uno de los ejes prioritarios de las políticas económicas y sociales, junto con la lucha contra el cambio climático y contra la desigualdad económica, para la próxima década. A la decisión de actuar política y económicamente a favor de acelerar la digitalización en la UE han contribuido, además de acompañar a la tendencia general en la progresiva penetración de las TIC en la economía y en la sociedad, la fructífera experiencia en el uso de los medios y los contenidos digitales en la lucha contra la pandemia por la COVID-19, y sus efectos secundarios.

El programa Next Generation EU, NGEU, de la Unión Europea, es la respuesta comunitaria para paliar los impactos negativos de la COVID-19. Al mismo tiempo, el programa fija objetivos económicos, sociales y medioambientales ambiciosos, y asigna recursos financieros para conseguir dichos objetivos. El Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia elaborado por el Gobierno español para cumplir con su parte del programa NGEU, destina 16.000 millones de euros, de un total de 140.000 millones, incluyendo ayudas no retornables y deuda, a la digitalización y mejora de la conectividad de la sociedad española, de los cuales casi un tercio se destinan a la digitalización de los sectores productivos privados, incluido el programa Kit Digital con una dotación económica de 3.000 millones de euros de ayudas a pymes y autónomos.

El objetivo de este trabajo es contribuir al conocimiento sobre el alcance y la profundidad de la digitalización empresarial en el conjunto de los países de la UE y el Reino Unido al final de la segunda década de 2020, justo antes de la pandemia por la COVID-19. Interesa averiguar también si las diferencias observadas en los patrones y niveles de digitalización entre los establecimientos de los distintos países de la UE se relacionan, y de qué forma, con la forma como los establecimientos organizan su trabajo en la doble faceta de flexibilidad funcional y autonomía de las personas en su puesto de trabajo. Combinar en un mismo estudio el análisis de la digitalización y sus determinantes, con el análisis de la flexibilidad funcional y la autonomía de los trabajadores en el puesto de trabajo, está justificado por las evidencias puestas de manifiesto por distintos trabajos académicos demostrando la existencia de una estrecha complementariedad entre decisiones empresariales sobre tecnología y organización, en general, y en la intersección entre las tecnologías de la información y de las comunicaciones y la organización del trabajo en particular (Brynjolfsson, Hitt y Yang, 2002). En el trabajo se compara la digitalización, la organización del trabajo y las interacciones entre los dos grupos de variables de los establecimientos españoles con la digitalización y organización del trabajo de los establecimientos de otros países de la UE. Se espera que el trabajo aporte información útil para el diagnóstico sobre la situación de partida, en cuanto a digitalización de los países de la UE, y de España en particular, en la que quiere incidir el programa NGEU, y que el diagnóstico más certero permita una gestión de las ayudas públicas más eficaz y efectiva.

El trabajo se realiza a partir de información procedente de la cuarta Encuesta Europea de Empresas (European Company Survey, ECS2019) correspondiente al año 2019, fruto de la colaboración de los organismos comunitarios, Eurofound y Cedefop. En la ECS2019 participan 21.869 directivos y 3.073 representantes de trabajadores empleados en establecimientos con diez o más trabajadores, representativos de los 27 países de la UE y del Reino Unido. La ESC2019 se instrumenta en dos etapas. En la primera, los encuestadores contactan con los establecimientos aleatoriamente seleccionados para acordar con ellos la persona o personas que responderán el cuestionario, y posteriormente se contacta con estas personas para que respondan el cuestionario online. La información de base para la realización del trabajo es de libre acceso, previa acreditación.

El resto del trabajo se estructura en tres partes principales, cada una de ellas relativamente autocontenida en cada uno de los principales ámbitos de interés del estudio: patrones y niveles de digitalización, flexibilidad funcional y autonomía en el puesto de trabajo, e interacción entre las dos dimensiones, tecnológica y organiza tiva. Como corolario final, el texto incluye evidencias que demuestran la relevancia de las variables tecnológicas y organizativas para explicar diferencias en la productividad media entre los países dentro de la UE. Los resultados deberían ayudar a diseñar políticas públicas dirigidas a corregir las diferencias en capital tecnológico y organizacional entre países, y contribuir a la convergencia real.

1.  DIGITALIZACIÓN DE LAS EMPRESAS EUROPEAS

1.1. Introducción

Esta parte del estudio está dedicada al análisis de los patrones y grados de digitalización extendidos entre las empresas de la UE y el Reino Unido a partir de información pública facilitada por la agencia europea Eurofound a través de la Encuesta Europea de Empresas, European Company Survey en inglés, ECS, correspondiente al año 2019.

La ECS2019 está diseñada con la finalidad de “describir, cuantificar y evaluar información armonizada sobre políticas y prácticas empresariales en el conjunto de los países de la Unión, principalmente en los ámbitos de las prácticas de gestión en el puesto de trabajo, dirección de personas, utilización y desarrollo de habilidades, y participación directa e indirecta de los trabajadores en la toma de decisiones organizacionales” (Eurofound- Cedefop, 2020). Por tanto, la ECS2019 no incluye entre sus intereses principales informar sobre la digitalización de las empresas europeas. En la lógica de las ECS2019, la digitalización es un factor que influye en las políticas y prácticas empresariales en los ámbitos de organización del trabajo, dirección de las personas y participación de los trabajadores en la empresa, y la ECS2019 incorpora preguntas sobre la misma para valorar esa influencia. Este trabajo, en cambio, aprovecha la información recogida sobre las variables que directa o indirectamente informan sobre el uso de tecnologías de la información y las comunicaciones para estudiar expresamente el estado de la digitalización empresarial en el conjunto de la UE y del Reino Unido (el momento de realización de la ECS2019 es anterior al Brexit). En este sentido, con la información que proporciona la ECS2019, el trabajo diferencia entre, los medios que adoptan las empresas para digitalizarse –ordenadores con los que los trabajadores realizan su trabajo, robotización de las máquinas y equipos, acceso a redes y/o plataformas internas o externas–, y los usos que se realizan de los mismos para la toma de decisiones, la coordinación entre distintos puestos de trabajo, y el control o motivación de las personas dentro de la organización.

La penetración de las TIC en las actividades de organización de la producción y el intercambio en que participan las empresas tiene ya una trayectoria relativamente larga. Durante este tiempo, las autoridades públicas han monitorizado los avances técnicos en las TIC, así como su grado de penetración en diversos usos relacionados con la producción y el consumo, de manera que las estadísticas oficiales, por ejemplo, Eurostat publican regularmente información agregada por países sobre el estado de la digitalización en las diferentes economías. La aportación del presente estudio al conocimiento sobre la digitalización empresarial en el conjunto de la UE está en que responde a las preguntas sobre factores que explican las diferencias observadas entre países sobre medios digitales y sus usos empresariales, utilizando información desagregada, representativa y armonizada, a nivel de establecimiento, centro de trabajo y/o sede de la persona jurídica, en contraste con la información agregada a nivel de país, la única, disponible en Eurostat. Con el nivel de desagregación de la información que permite la ECS2019 es posible analizar la influencia de características de las empresas/establecimientos, de sus sectores de actividad, además de los efectos país, cuando se trata de explicar diferencias en los patrones y niveles de digitalización detectados entre los establecimientos de la muestra.

Existen publicaciones previas informando de forma descriptiva sobre los resultados completos de la ECS2019 (Eurofound-Cedefop, 2020), así como sobre resultados parciales de la misma, en un caso cercanos a los que nos interesan en esta investigación (Eurofound, 2021). Este trabajo es distinto en cuanto que, i) se parte de los datos individualizados para cada establecimiento que responde el cuestionario; ii) se hace una selección propia de variables, a modo de indicadores medibles, a partir de las cuales identificar, por métodos estadísticos, las clases latentes de la variable digitalización, y los establecimientos que se agrupan alrededor de cada una de ellas; iii) los grupos, que responden a diferentes patrones o niveles de digitalización se comparan en función de características de los establecimientos respectivos, de los sectores de actividad y de los países donde los establecimientos desarrollan su actividad; iv) el estudio sobre la digitalización y sus determinantes se completa con el análisis de la relación entre digitalización de los establecimientos y organización del trabajo, particularmente la flexibilidad funcional y la autonomía de los trabajadores en la realización de las tareas asignadas.

1.2. Marco conceptual para el estudio de la digitalización empresarial: medios y usos

En este apartado se introduce el concepto de digitalización, y se clarifica el significado y alcance del mismo que se le atribuye en este trabajo. Todo lo que se ha escrito sobre la digitalización de las empresas y de la economía, las formas bajo las que se presenta y los cauces por los que se extiende es claramente inabarcable y no es un objetivo de este texto exponer el estado de la cuestión. Como textos complementarios de consulta se sugieren Brynjolfsson y McAfee (2014) y Autor, Mindell y Reynolds (2020). La digitalización remite a un proceso de avance, a distintas velocidades entre personas y entre colectivos humanos, en un espectro amplio de tecnologías, y uso de las mismas, para almacenar, procesar y compartir información. En nuestro caso particular, interesa sobre todo la penetración de las tecnologías y sus usos en actividades económicas relacionadas con la producción y el intercambio a nivel de establecimiento. En lo que se refiere a los dispositivos o medios para el tratamiento de la información en sentido amplio, incluyen, en primer lugar, a aquellos que se destinan a complementar la capacidad de las personas para acceder a la información, procesarla, compartirla y/o aprovecharla para aumentar su conocimiento útil para la realización del trabajo. Nos referimos más concretamente a la mayor o menor utilización por parte de los trabajadores de ordenadores o dispositivos similares, para la realización de las tareas que forman parte de su puesto de trabajo.

Un segundo tipo de dispositivos o medios para la digitalización incluye a aquellos que se incorporan a las máquinas con el propósito de que estas puedan desarrollar capacidades y funciones similares a las que poseen y realizan las personas, por ejemplo, comunicarse, procesar información, toma de decisiones autónomas y en algunos casos autoaprendizaje. En este caso nos referimos a la robotización de las máquinas y equipos productivos, y con ello a la utilización de máquinas para realizar tareas que sin la digitalización estarían reservadas exclusivamente a las personas. Finalmente, las tecnologías y dispositivos digitales permiten a las personas y a las máquinas equipadas con ellas, relacionarse entre sí utilizando el soporte de infraestructuras en forma de redes y de plataformas. En síntesis, a los efectos de este trabajo, la vertiente de la digitalización que tiene que ver con los dispositivos o medios utilizados en la misma, incluye la computadorizar a las personas, la robotización de las máquinas, y la integración de personas y máquinas en redes y plataformas que faciliten las relaciones multidireccionales entre todas ellas.

Además de la vertiente técnica, que tiene que ver con los dispositivos o medios que sirven de soporte a la digitalización, existe la vertiente funcional dentro de la cual el foco está en los diferentes usos a los que pueden dedicarse, con mayor o menor intensidad, los dispositivos o medios. En el ámbito empresarial y concretamente en lo relacionado con la producción y venta de bienes y servicios para el mercado, los soportes digitales pueden utilizarse al servicio de: i) la mejora de las decisiones individuales; ii) la mejora de los procesos de producción o de prestación de servicios a través únicamente de máquinas, o con la combinación de personas y máquinas; iii) la coordinación de las decisiones entre distintos actores, dentro de la misma organización o entre organizaciones distintas, y iv) la motivación de las personas para que su comportamiento esté alineado con los objetivos colectivos. En procesos total o altamente mecanizados-robotizados, las máquinas protagonistas se programan para que los algoritmos incorporados reconozcan las distintas situaciones que puedan manifestarse, y den las instrucciones precisas a la máquina sobre cómo responder ante las mismas. Cuando intervienen personas con voluntad y criterios propios a la hora de decidir sobre su comportamiento, los soportes digitales pueden servir también para controlar esas conductas y alinearlas con los objetivos colectivos. La llamada “analítica de datos”, tiene un doble uso cuando se trata de mejorar los procesos en los que intervienen máquinas con ciertos grados de autonomía gestionada a través de algoritmos preprogramados, y cuando se trata de influir en los procesos donde intervienen personas para actuar sobre el control de las conductas de las mismas.

La digitalización facilita que las personas accedan a información que debidamente procesada deberá mejorar la toma de decisiones, tanto individuales como colectivas. En los procesos en los que intervengan máquinas y/o personas que realizan tareas interrelacionadas, los soportes digitales permiten intercambios de información en tiempo real necesarios para la adecuada coordinación de las decisiones y acciones individuales. Cuando existan conflictos de intereses, el intercambio de información no será suficiente para el buen funcionamiento de las acciones colectivas porque, además de problemas de coordinación, surgen también problemas de motivación. La motivación puede conseguirse controlando directamente la conducta individual a través de la supervisión directa de la misma por el empleador, o bien a través de sistemas de incentivos diseñados de forma que cuando las personas actúan siguiendo el dictado de sus preferencias individuales, lo estén haciendo también de acuerdo con preferencias que representan intereses colectivos.

Controlar a través de observar y supervisar la conducta, o hacerlo a través de compensaciones que dependen de los resultados alcanzados con un trabajo autónomo, depende sobre todo de la información de que se dispone. Los avances en las TIC, en la medida en que permiten acceder a información no disponible con medios anteriores, posibilitan cambios en las formas de motivación y control de las personas. Por ejemplo, el internet de las cosas y dispositivos similares, permiten conocer en tiempo real el uso más o menos correcto que se realiza de máquinas o equipos, y utilizar ese conocimiento en funciones de control. Es el caso de la información que captan y transmiten sobre la conducción de los vehículos, los sensores que estos llevan incorporados, de manera que la empresa de transporte puede realizar un control casi exhaustivo y a distancia del trabajo de los transportistas. Los cambios en la información disponible para la coordinación y control-motivación de las conductas individuales pueden derivar en cambios más profundos a nivel organizativo.

Siguiendo con el ejemplo de los transportes, distintas investigaciones en Estados Unidos han documentado el cambio en esta industria consecuencia de los avances en la digitalización (Baker y Hubbard, 2004). Tradicionalmente, la dificultad para las empresas de transporte de monitorizar la conducción, mantenimiento y uso en general de los camiones por parte de sus conductores hacía recomendable que los conductores fueran los propietarios de los vehículos de transporte que conducían, como la mejor forma de que hicieran un uso debido del mismo en su conducción (el uso del camión afecta al valor residual y, a su vez, a la riqueza personal del conductor propietario del mismo). Con la información que proporcionan los sensores incorporados a los vehículos, la empresa de transporte conoce toda la información relevante para saber cómo se conduce el camión y puede utilizarla para motivar contractualmente la conducta deseada de los conductores. Ya no es necesario que el conductor sea el propietario del vehículo para motivar la buena conducción del mismo y con ello se abre la posibilidad de que sea la empresa la que posea el vehículo en propiedad y convertir al trabajador autónomo en asalariado. Y esto es lo que las investigaciones documentan que ha sucedido: con la digitalización aumentan notablemente las empresas de transporte con vehículos propios y conductores asalariados, aprovechando las ventajas de las empresas-sociedades mercantiles para asumir riesgos fortuitos que afectan al valor económico del vehículo, independientemente de cómo se conduce.

El cuadro 1 sintetiza el marco conceptual que guiará el análisis empírico sobre el grado de digitalización de las empresas a partir de la información que proporciona la ECS2019. En coherencia con lo dicho anteriormente, se distinguen dos dimensiones: la de los medios o dispositivos técnicos que sirven de soporte a la digitalización, y la de las funciones o usos a que se destinan esos medios. Las vertientes técnica y funcional de la digitalización, cada una de ellas por separado y conjuntamente, pueden inducir cambios en la organización del trabajo, en la propiedad de los activos y en las políticas de recursos humanos de las empresas, con importantes repercusiones sobre el empleo y la productividad, visibles en muchos casos. En esta primera parte, el estudio se centra en describir la tipología de patrones de digitalización que emergen de acuerdo con las combinaciones de medios y usos que se desprenden del cuadro 1.

La primera parte del estudio tiene por objeto mostrar el grado de digitalización que presentan las empresas europeas a finales de la segunda década del siglo XXI. Para ello se parte del marco conceptual sobre el significado y alcance de la digitalización empresarial tal como se resume en el cuadro 1, adaptado a las características de la información que es posible extraer de la ECS2019. Recuérdese que el contenido de la ECS2019 relacionado con la digitalización empresarial está limitado por el hecho de que aquella no forma parte de los temas principales de interés, considerándose un factor de entorno que condiciona las decisiones organizativas, las prácticas de gestión de personas y los cauces de voz y participación de los trabajadores.

1.3. Indicadores de digitalización empresarial en la European Company Survey 2019

El primer paso de la investigación es identificar las preguntas de la ECS2019 cuyas respuestas pueden proporcionar información sobre medios o usos de la digitalización en la empresa que responde al cuestionario. Finalmente, las preguntas/variables que se van a utilizar como indicadores de la digitalización de las empresas europeas son las siguientes1: i) porcentaje de trabajadores que utilizan regularmente ordenadores en la realización de su trabajo (Ordenadores); ii) si el establecimiento utiliza robots (Robots); iii) si el establecimiento utiliza herramientas digitales para el análisis de datos, recogidos dentro del establecimiento o procedentes del exterior, para: mejorar los procesos (Mejora procesos), y, monitorizar el desempeño de los trabajadores (Control personas); iv) si el establecimiento difunde información a través de boletines, páginas web, correos electrónicos, etc. para facilitar la organización de su trabajo por parte de los trabajadores (Comunicación); v) si el establecimiento promueve la discusión con los trabajadores a través de la red o en discusiones online, para implicar a los trabajadores en la organización de su trabajo (Coordinación); vi) si el establecimiento utiliza el comercio electrónico para la compra de bienes y servicios en internet (Comercio)2.

La primera de las variables, Ordenadores, está definida en intervalos de proporciones, desde cero hasta cien por cien; el resto de variables son mayoritariamente dicotómicas, con valor 1 cuando responde a la encuesta que “utiliza” y 0 cuando responde que “no utiliza”, excepto las variables de Comunicación y Coordinación, en las que cabe cuantificar la frecuencia de uso. En el caso de la utilización de ordenadores se puede saber si los trabajadores utilizan ordenadores o no (1, o 0) y, en caso afirmativo, qué proporción de ellos lo hacen regularmente en su trabajo (profundidad en el uso de ordenadores). En la pregunta sobre implantación de Robots, en cambio, se sabe si la empresa los utiliza o no, pero no se sabe en qué grado los utiliza. Por otra parte, los encuestados responden a la pregunta de si la empresa utiliza analítica de datos y, en su caso, para qué la utilizan (mejora de procesos o control del desempeño de los empleados), pero no se sabe si la información que nutre la analítica de datos se recoge a través de los ordenadores, de los robots o de los dos a la vez. La variable Comunicación se define así porque la pregunta sugiere un flujo unidireccional de información, de arriba abajo o en una dirección lateral, sin generar necesariamente respuesta en dirección contraria. La variable Coordinación quiere significar que existe una comunicación multidireccional e interactiva entre personas y puestos de trabajo dentro de la organización, previsiblemente para mejorar la coordinación de las decisiones entre todos ellos. El cuestionario no incluye preguntas directas sobre el uso de redes o plataformas tecnológicas por parte de las empresas encuestadas, como sí hace con los ordenadores y los robots. Finalmente, la variable Comercio remite al uso por la empresa de redes externas y/o plataformas externas para relacionarse con clientes y/o proveedores, por ejemplo, aunque de nuevo la información se limita a si practica el comercio electrónico o no.

La lista de indicadores de digitalización seleccionados a partir de la información disponible en la ECS2019, junto con información descriptiva sobre cada uno de ellos para el conjunto de la muestra de empresas-establecimientos que responden al cuestionario, se muestra en el cuadro 2. Cada indicador se acompaña de la pregunta tal como como está redactada en la ECS2019 y las opciones de respuesta que se le ofrecen al encuestado, con el fin de proporcionar la máxima información posible sobre los datos disponibles. En las dos columnas finales del cuadro 2 aparecen los números absolutos y relativos de cada una de las alternativas de respuesta en todos y cada uno de los indicadores de digitalización. Excepto la variable Ordenadores que se mide por intervalos en las proporciones de trabajadores que usan regularmente ordenadores en su trabajo, el resto de variables son todas categóricas de manera que la variable toma valor uno cuando la respuesta es afirmativa y cero en el resto de casos.

1.4. La metodología de análisis de clases latentes

Para cada establecimiento que responde al cuestionario, las respuestas a las preguntas del cuadro 2 definen su perfil de digitalización. Para los objetivos de este estudio interesa saber si dentro de la muestra total de establecimientos existen “clases latentes de digitalización”, o grupos de establecimientos que siguen un patrón de digitalización similar y suficientemente diferenciado del patrón de digitalización del resto de grupos. Para ello se utiliza la metodología estadística del análisis de clases latentes, ACL, (Bakk y Kuha, 2020), que pertenece a la familia más general del análisis de conglomerados, e incorpora más flexibilidad en la definición de las variables que intervienen en la identificación de las clases (continuas y discretas, por ejemplo). La hipótesis subyacente es que detrás de los valores observados a través de la ECS2019 para cada uno de los indicadores del cuadro 2 y un establecimiento concreto, existe una decisión previa de las empresas que define un patrón de respuesta ante la digitalización. El observador externo no puede identificar ese patrón de respuesta y para descubrirlo se ayuda del análisis de los datos disponibles a través de la metodología de clases latentes. La principal premisa del análisis es, por tanto, que existen diferentes decisiones primarias de las empresas en su respuesta al reto y oportunidades de la digitalización, las cuales pueden explicar las diferencias observadas en los indicadores a través de los establecimientos que constituyen el conjunto de la muestra; los indicadores y la información que contienen, resumida en valores promedio en el cuadro 2, no son la causa detrás de los valores de la variable latente; su utilidad está en que van a permitir identificar y/o medir las variables latentes primarias que explican la respuesta a las preguntas de cada empresa.

La metodología ACL puede aplicarse bajo distintos supuestos sobre la influencia o no de variables de contexto en las decisiones primarias de las empresas que han dado lugar a los valores observados de las variables-indicadores de digitalización. En este trabajo la hipótesis es que las decisiones primarias no se toman en el vacío sino formando parte de contextos internos y externos que pueden variar entre unas empresas y otras y, finalmente, influir en las decisiones a modo de respuesta ante la digitalización. La lista de variables de contexto para incluir en el análisis se elabora a partir de la información que proporciona la ECS2019 y tiene en cuenta: i) características del establecimiento encuestado (la naturaleza jurídica de la empresa-centro de trabajo que responde: persona jurídica con un único establecimiento, establecimiento principal o sede de una persona jurídica subsidiaria de otra; el tamaño: pequeño, mediano o grande; la edad, en años desde la creación), y de la persona dentro del mismo que responde al cuestionario (posición en el organigrama jerárquico y género); ii) características del sector de actividad económica al que pertenece el establecimiento (industria, construcción, comercio y hostelería, transporte, servicios financieros y otros servicios); iii) características del entorno general donde el establecimiento desarrolla su actividad, concretamente la mayor o menor intensidad competitiva del mercado y la mayor o menor incertidumbre de la demanda; iv) factores del entorno institucional, resumidos en la variable país o grupo de países donde el establecimiento realiza su actividad. En relación a esta última característica del entorno, aunque existen suficientes observaciones para poder diferenciar entornos a nivel de país, para facilitar la exposición y la presentación de los resultados se ha optado por agrupar los países europeos por entornos geográficos que estimamos definen marcos institucionales relativamente similares dentro de cada bloque, y a la vez suficientemente diferenciados de los demás: centro Europa, sur de Europa, este de Europa, países escandinavos, y países anglosajones. La lista países que se incluyen en cada bloque puede consultarse en el anexo 1.

El cuadro 3 muestra la lista completa de variables de contexto utilizadas en la identificación de las clases latentes de digitalización. Para cada una de ellas se enumeran las respuestas posibles que contempla el cuestionario y el número absoluto y relativo de establecimientos que han elegido la respuesta correspondiente.

El modelo completo a estimar para la identificación de las clases latentes de digitalización en el conjunto de datos sobre los establecimientos en Europa que contiene la ESC2019, se resume en la figura 1.

1.5. Clases latentes de digitalización entre los establecimientos europeos

El análisis de las clases latentes de digitalización entre los establecimientos que responden al cuestionario de la ECS2019 se realiza a través del programa informático MPLUS8.7, que utiliza el método de estimación por máxima verosimilitud con errores estándar robustos a la no normalidad multivariante (Muthén y Muthén, 2017). La estimación se realiza en dos etapas: en la primera se identifican las clases latentes a partir de la información contenida en los indicadores de digitalización, y en la segunda se explican las diferencias en las clases latentes identificadas en función de las variables de contexto. En la estimación de la segunda etapa el programa corrige por los sesgos en que haya podido incurrirse al asignar los establecimientos de la muestra a una clase latente u otra.

Las clases latentes identificadas, y los valores medios de cada uno de los indicadores calculados a partir de los establecimientos asignados a cada una de las clases se muestran en el cuadro 4. Los detalles sobre cómo se ha llegado a esta clasificación, sobre las medidas de bondad del ajuste en que se apoya (en todas ellas superando los umbrales mínimos recomendados para no rechazar el modelo estimado), y otras cuestiones técnicas de la estimación pueden verse en el anexo 2. Recuérdese que los valores de la variable Ordenadores representan la proporción media de trabajadores que utilizan ordenadores en los establecimientos asignados a la clase latente respectiva; para el resto de indicadores las cifras corresponden a proporciones de establecimientos en la clase correspondiente que responden “sí” al uso de robots y responden “sí” al uso de medios digitales para cada una de las funciones identificadas.

La información extraída de los indicadores para el conjunto de la muestra de establecimientos encuestados se resume en cinco clases latentes que corresponden a otros tantos tipos de estrategias o patrones de digitalización. A cada clase se le asigna una denominación que responde a las siguientes razones. Observamos, en primer lugar, que existe un grupo o clase de establecimientos, el 18,3 % del total, bajo la denominación de “digitalización media”. Esta denominación se justifica porque los valores medios de los indicadores en esta columna son similares a los valores que aparecen en la última columna del cuadro 4. A partir de la clase digitalización media y comparando los valores medios de los indicadores con los valores medios de las otras clases, se identifican dos clases más, una, la clase de “baja digitalización”, 30,7 % de los establecimientos, con valores medios por debajo de los correspondientes a la clase digitalización media, y otra la clase de “alta digitalización”, con un 14,8 % de establecimientos, con valores medios de cada uno de los indicadores por encima de los correspondientes en la clase de digitalización media.

Por tanto, el ACL detecta un patrón subyacente de digitalización, entre los establecimientos de la muestra, que responde a niveles o grados de digitalización ordenados en tres clases, la de digitalización baja, la de digitalización media y la de digitalización alta. Alrededor de estas clases de digitalización ordenadas de menos a más, ordenación que se cumple tanto para las variables de medios, Ordenadores y Robots, como en las de usos, Control, Comunicación, Coordinación y Comercio, se agrupan dos tercios de los establecimientos de la muestra.

Junto a las clases latentes de digitalización ordenadas de menos a más digitalización, el algoritmo de clasificación identifica dos clases o grupos de establecimientos adicionales fuera de esa ordenación. La columna de “alta ordenadores-baja robots”, incluye a un colectivo de establecimientos, 16 % del total de la muestra, cuyos trabajadores utilizan ordenadores para realizar su trabajo en una proporción muy alta, al mismo tiempo que muy pocos de esos establecimientos, comparativamente, utilizan robots como indicador de digitalización. Por otra parte, los establecimientos dentro de esta clase están relativamente cerca de la media de la muestra en cuanto a uso de los medios para las funciones de comunicación y coordinación, y por debajo de la media en uso de los mismos para funciones de control sobre personas y mejora de procesos. Finalmente, la clase de “alta robots-baja ordenadores”, 20,2 % del total de establecimientos, incluye a establecimientos para los cuales los valores medios de los indicadores están por encima de los respectivos en la clase de digitalización media, excepto en la proporción de trabajadores que usan ordenadores para realizar su trabajo que está claramente por debajo; se trata, además, de la clase latente con una mayor proporción de establecimientos que utilizan robots en sus procesos productivos. En esta clase existe una relativamente alta implantación de dispositivos digitales en las máquinas (robots), pero una relativamente baja utilización de los ordenadores por parte de los trabajadores en la realización de su trabajo.

La comparación de los valores medios de los indicadores de las columnas segundas, alta ordenadores-baja robots, y cuarta, baja ordenadores y alta robots, desvela también diferencias importantes en los indicadores mejoras de procesos y control de personas, los dos usos principales de la analítica de datos que contempla la ECS2019. La mayor proporción de establecimientos que usan la analítica de datos para mejorar procesos y para el control de las personas en la clase de alta robotización, con gran diferencia, sugiere que la analítica de datos va más unida con la digitalización-robotización de las máquinas que con la utilización de ordenadores en la realización de su trabajo por parte de los trabajadores.

Teniendo en cuenta las respectivas proporciones de establecimientos en cada clase latente de digitalización, casi la mitad, 49 %, de los establecimientos pertenecen a las clases de digitalización baja y media, mientras que la clase de alta digitalización incluye a solo un 14,8 % de los establecimientos. Por tanto, existe un amplio margen de mejora en los niveles de digitalización para el conjunto de los establecimientos analizados. Por otra parte, algo más de un tercio de los establecimientos, el 36 %, se dividen entre aquellos que digitalizan a las personas, con la utilización generalizada de ordenadores por parte de los trabajadores para realizar su trabajo, y el resto que optan por digitalizar a las máquinas y mucho menos a los trabajadores. Estas últimas, además tienden a combinar la utilización de robots con la analítica de datos que les permite mejorar los procesos y controlar a las personas (previsiblemente con información que proporcionan las máquinas que aquellas utilizan en su trabajo)3.

1.6. Descripción de las clases latentes de digitalización en función de variables de contexto

Interesa ahora explorar la línea de la figura 1 que conecta las variables de contexto con las clases latentes. Es decir, analizar la conexión entre características del establecimiento, del sector de actividad y del entorno geográfico-institucional y las decisiones subyacentes sobre forma y grado de digitalización que capturan las respectivas clases latentes. Se trata, en suma, de determinar si existen diferencias en las variables de contexto entre unas clases latentes de digitalización y otras, de manera que esas diferencias pudieran condicionar a su vez las decisiones latentes sobre digitalización, en grado (de menos a más) y forma (digitalización de personas o digitalización de máquinas). Para ello se estima un modelo estadístico logit multinomial, tomando como referencia la clase de digitalización media. Es decir, de forma conjunta, mediante el modelo se compara la probabilidad de que un establecimiento pertenezca a una clase determinada de digitalización, con la probabilidad de que pertenezca a la clase de digitalización media. Los resultados de la estimación para las cuatro clases de digitalización que se comparan con la de digitalización media, se muestran en el cuadro 5.

En comparación con la clase de digitalización media, la clase de “digitalización baja” tiene proporcionalmente más establecimientos pequeños y menos establecimientos de tamaños medianos y grandes. También son más probables los establecimientos relativamente jóvenes (menos de 11 años), los establecimientos únicos, y los establecimientos donde es el propietario-manager quien responde el cuestionario (y, por tanto, en la clase de baja digitalización es menos probable encontrar establecimientos más antiguos, que coinciden con la sede social de la sociedad o de una empresa subsidiaria, y entre los que responden el cuestionario otros profesionales de la empresa, incluido el manager profesional, que en los de digitalización media). De nuevo comparado con la clase media, en la clase de baja digitalización es más probable encontrar establecimientos dedicados a actividades de construcción y transporte, y por tanto es menos probable encontrar establecimientos manufactureros y establecimientos dedicados al comercio/hostelería y servicios financieros. Finalmente, no se detectan diferencias significativas en la distribución por bloques de países de los establecimientos que pertenecen a la clase de baja digitalización, y de los establecimientos que pertenecen a la clase de digitalización media.

En segundo lugar, en comparación con la clase de digitalización media, en la clase de empresas con digitalización alta en uso de ordenadores y baja en uso de robots (segundo bloque de columnas), es relativamente más probable encontrar establecimientos pequeños, y menos probable establecimientos medianos y grandes. La distribución de los establecimientos por grupo de edad en la clase alta en ordenadores y baja en robots es similar a la distribución de la clase de digitalización media (estadísticamente no se observan diferencias significativas), y en la clase de digitalización alta en ordenadores y baja en robots están relativamente menos representados los establecimientos que coinciden con la sede de empresas subsidiarias (y más los establecimientos en los que reside la sede social, únicos de la empresa o no). Entre los establecimientos con alto uso de ordenadores y baja robotización es relativamente menos probable encontrar establecimientos manufactureros y relativamente más probable encontrar establecimientos del resto de sectores, pero sobre todo de los sectores financieros y otros servicios. Por bloques de países, en esta clase es relativamente más probable encontrar establecimientos localizados en el centro de Europa y en los países anglosajones y, sobre todo, en los países escandinavos, y relativamente menos probable encontrar establecimientos localizados en países del sur y del este de Europa.

En la clase de digitalización con bajo uso de ordenadores y alto uso de robots, comparada con la clase media (terceras columnas) es relativamente más probable encontrar establecimientos medianos y grandes y establecimientos más jóvenes (abiertos en los últimos diez años). De igual modo, en esta clase de digitalización es relativamente más probable encontrar establecimientos que son sede de empresas subsidiarias, y establecimientos donde la persona que responde la encuesta es el director general de la empresa subsidiaria, que en la clase de digitalización media. Por sectores de actividad, en esta clase son relativamente más probables los establecimientos que se dedican a actividades manufactureras y de transporte, y menos probables los establecimientos pertenecientes al resto de sectores. Finalmente, por los países donde están localizados, los establecimientos de esta clase latente son relativamente menos probables en países del centro de Europa y en los países anglosajones, y más probable en los países del sur y del este de Europa.

Finalmente, la comparación entre los establecimientos de digitalización alta con los de digitalización media muestra que no detecta diferencias significativas en la distribución de establecimientos por clases de tamaños entre las dos clases; en lo que respecta a la variable edad, las diferencias significativas se limitan al colectivo de establecimientos de más de treinta años (menos probables de encontrar en la clase de digitalización alta que en la clase de digitalización media). En la clase de digitalización alta son menos frecuentes los establecimientos únicos de la empresa que en la clase media, y relativamente más frecuentes los establecimientos donde quienes responden el cuestionario son el (la) director(a)-propietario(a) y la persona responsable de la dirección de recursos humanos y formación. En la clase de digitalización alta es relativamente más probable encontrar establecimientos que pertenecen a otros sectores distintos a la manufactura y a la construcción, y dentro de aquellos sobre todo establecimientos de los sectores financiero y otros servicios. Finalmente, entre los establecimientos de alta digitalización es relativamente más probable encontrar establecimientos localizados en los países escandinavos y, a cierta distancia, establecimientos localizados en los países del sur de Europa.

En resumen, las clases latentes de niveles y tipos de digitalización reflejan influencias asociadas principalmente con, el tamaño y el tipo (relación con la sociedad propietaria) de establecimiento, con el sector de actividad, y con la localización en uno de los bloques geográficos-institucionales definidos. Entre las tres clases de digitalización que muestran una ordenación más nítida, desde la digitalización baja, la digitalización media y la digitalización alta, el tamaño del establecimiento afecta positivamente a la probabilidad de pasar de baja a media digitalización, pero no afecta significativamente a la de pasar de la clase media a la clase alta. La edad del establecimiento afecta negativamente a la probabilidad relativa de estar más digitalizado, y algo similar ocurre entre los establecimientos únicos de la empresa en los que coinciden propietario y director. El nivel de digitalización es relativamente más alto en los sectores de servicios financieros y otros servicios que en la manufactura, y más alto también entre establecimientos localizados en los países escandinavos que en otros países de la UE.

1.7. Conclusión: el mapa europeo de digitalización empresarial

La figura 2 resume el “mapa” de digitalización de las empresas-establecimientos de más de diez trabajadores en la UE y el Reino Unido en 2019, previamente a la pandemia de la COVID-19, de acuerdo con los resultados reseñados en los párrafos anteriores. Los ejes que definen los cuadrantes se corresponden con el uso de robots y la proporción de trabajadores que usan ordenadores en su trabajo. La información en cada cuadrante se refiere a comparaciones con la clase de digitalización media en el centro del esquema. También se describen las funciones para las cuales se usan medios digitales por debajo y por encima, de la clase de digitalización media.

Además del eje de digitalización que definen las clases baja, media y alta, en la otra diagonal la figura 2 incluye a dos clases con ordenaciones distintas según se utilice la variable establecimientos con robots o se utilice la variable proporción de personas que trabajan regularmente con ordenador. La clase en el cuadrante de uso relativamente alto de ordenadores y relativamente bajo de robots se caracteriza, en términos relativos a la clase de digitalización media, por: establecimientos de menor tamaño, de todas las edades, donde radica también la sede de la empresa, presentes en todos los sectores económicos, aunque algo más en los sectores financiero y otros servicios y bastante menos en la manufactura, y localizados, sobre todo, en el centro y el norte de Europa. En la clase ubicada en el cuadrante opuesto, con relativamente menos trabajadores utilizando ordenadores y más robots, están relativamente más extendidos que en la clase promedio los establecimientos medianos y grandes, jóvenes, que son sede de empresas subsidiarias, que pertenecen a los sectores de la manufactura y del transporte, y que están localizados en los países del sur, del este y del norte de Europa. Los establecimientos localizados en los países escandinavos son los únicos que están relativamente más representados en la clase de alta digitalización teniendo en cuenta la alta proporción de trabajadores que usan ordenadores en su trabajo, y más representados también en la clase de alta digitalización por la robotización y por el uso relativamente alto de la analítica de datos en las funciones de mejora de procesos y control de personas. Los establecimientos financieros se reparten entre las clases de digitalización baja en robots y alta en ordenadores y de digitalización alta, mientras que los del sector del transporte se reparten entre la baja digitalización y la digitalización relativamente intensiva en robots.

2. ANÁLISIS COMPARADO DE LA DIGITALIZACIÓN ENTRE LOS PAÍSES EUROPEOS Y ESPAÑA

En este apartado se profundiza en la comparación de patrones y niveles de digitalización por bloques de países según la agrupación geográfico-institucional utilizada en el apartado anterior, y en particular interesa saber si la digitalización de los establecimientos españoles en la muestra ECS2019 es similar o no a la del resto de países dentro y fuera de su mismo grupo geográfico-institucional (Europa del sur). Para ello, se crea la variable España que toma el valor 1 para todos los establecimientos de la muestra localizados en España y cero para el resto de establecimientos de la muestra, al mismo tiempo que los establecimientos españoles dejan de pertenecer al grupo de países de Europa del sur.

2.1. Comparación de la digitalización por bloques de países y por clases de tamaño de los establecimientos

El cuadro 6 muestra la distribución de los establecimientos por clases latentes de digitalización, para el total de la muestra, para cada uno de los bloques geográfico-institucionales en que se divide la muestra, y para el caso particular de los establecimientos españoles (en todos los casos la suma de porcentajes por filas es igual a 100 %). El cuadro 6 completa la información más sintética sobre la localización de los establecimientos de los distintos bloques de países que está contenida en el cuadro 5 y en la figura 2.

De acuerdo con los datos del cuadro 6, las menores diferencias en las proporciones de países que se agrupan en cada una de las clases latentes se encuentran en la clase latente de digitalización media, lo que confirma una vez más que la clase de digitalización media incluye establecimientos representativos del conjunto de la muestra. En términos comparativos, los establecimientos de los países del este de Europa están sobrerrepresentados en la clase de baja digitalización, e infrarrepresentados en las clases de, alta ordenadores y baja en robots, y alta digitalización. La sobrerrepresentación y la infrarrepresentación de establecimientos de los países del sur de Europa, excluida España, en las distintas clases latentes de digitalización, es similar a la que se observa entre los establecimientos de los países del este de Europa. Los establecimientos de los países del centro de Europa se distribuyen por clases de digitalización en proporciones cercanas a las medias de la muestra, excepto la proporción de establecimientos en la clase baja en ordenadores y alta en robots claramente por debajo de la media de la muestra. Los establecimientos de los países escandinavos están sobrerrepresentados en la clase de alta digitalización y en la clase de alta ordenadores y baja robots, e infrarrepresentados en la clase alta en robots baja en ordenadores. Los establecimientos de los países anglosajones están sobrerrepresentadas en la clase alta en ordenadores y baja en robots, e infrarrepresentados en la clase alta robots y baja ordenadores.

La información del cuadro 6 muestra de forma separada la distribución proporcional de los establecimientos españoles por clases de digitalización (última fila), de manera que los establecimientos españoles dejan de formar parte del bloque de Europa del sur. En general, la distribución de los establecimientos españoles difiere de la distribución de establecimientos en el resto de bloques de países, incluida la del resto de países del sur de Europa. En comparación con el conjunto de la muestra los establecimientos españoles están relativamente infrarrepresentados en la clase de digitalización baja (20,7 % frente a 30,7 %) y en la clase alta en ordenadores y baja en robots (10,8 % frente a 16 %). Por otra parte, están sobrerrepresentados en las clases de digitalización alta en robots y baja en ordenadores (31,6 % frente a 20,2 %), y en clase de alta digitalización (21,3 % frente a 14,8 %). La proporción de establecimientos españoles en la clase de baja digitalización es menor que la de los bloques de países con los que se compara, y está entre las más bajas, junto con los establecimientos de los países del este de Europa y el resto de países del sur, en la clase de alta en ordenadores y baja en robots. Finalmente, la proporción de establecimientos españoles en la clase alta en robots y baja en ordenadores es la más alta entre todos los bloques de países con los que se compara, y ocupa el segundo lugar, después de los establecimientos escandinavos en la clase de alta digitalización.

Puesto que las políticas públicas de apoyo a la digitalización de las empresas españolas dentro del programa de ayudas NGEU discriminan positivamente a las pequeñas y medianas empresas, resulta de interés reproducir un cuadro similar al 6, desglosando la distribución de establecimientos por clases de digitalización para cada clase de tamaño: pequeños, de 10 a 49 trabajadores; medianos, de 40 a 249 trabajadores; y grandes, 250 o más trabajadores. En este caso se presenta la desagregación para España junto con la desagregación para Suecia –el país con los establecimientos más digitalizados–, y con la desagregación para el total de establecimientos en cada clase de digitalización; cuadro 7 (en todos los casos la suma de porcentajes por filas es igual a 100 %).

En general, la distribución del conjunto de los establecimientos españoles por clases de digitalización se mantiene en las tres clases de tamaño. Por ejemplo, los establecimientos españoles, sea cual sea su tamaño, están comparativamente infrarrepresentados en la clase de alta ordenadores y baja robots, y sobrerrepresentados en la clase alta robots y baja ordenadores. Particularmente llamativa es la cifra de 59,2 % de establecimientos grandes en España formando parte de la clase de digitalización alta en robots y baja en ordenadores. El contraste con Suecia es claro: La distribución de establecimientos españoles está sesgada claramente hacia un alta (baja) concentración en la clase alta en robots y baja en ordenadores (alta en ordenadores y baja en robots), mientras que en la distribución de los establecimientos suecos el sesgo es exactamente el opuesto, circunstancia que se repite entre todas las clases de tamaño. En la clase de baja digitalización y en la clase alta ordenadores y baja robots la proporción de establecimientos desciende con el tamaño, es decir, en estas dos clases de digitalización se concentran mayoritariamente los establecimientos pequeños. En la clase de digitalización media la distribución de establecimientos por clases de tamaños es más homogénea, mientras que en las clases de digitalización alta robots y baja ordenadores y digitalización alta se concentran mayoritariamente a los establecimientos de tamaño medio y grande. Una excepción española es que en la clase de digitalización alta los establecimientos se reparten en proporciones relativamente similares entre las tres clases de tamaño (20,3 %, 22,4 % y 24,5 %).

En resumen, el nivel de digitalización de los establecimientos españoles es relativamente alto, acercándose al de los establecimientos de los países escandinavos. Sin embargo, la posición de España en cuanto a digitalización varía si se distingue entre digitalizar a las personas o digitalizar a las máquinas. En este sentido, sumando los establecimientos en las clases de alta proporción de trabajadores que utilizan ordenadores para realizar su trabajo, segunda y quinta columna del cuadro 6, se obtienen los siguientes resultados en cuanto a proporciones de establecimientos: 47 % para Escandinavia, la más alta, y 32 % para España, en cuarto lugar, detrás también de los países del centro de Europa y de los países anglosajones. Por otra parte, sumando las proporciones de las clases con relativamente alta proporción de empresas con robots, columnas cuarta y quinta, los resultados son: 39 % para Escandinavia y 53 % para España, en este último caso, España alcanza la proporción más alta entre los bloques comparados. Por tanto, los establecimientos españoles muestran niveles relativamente altos de digitalización cuando se mide en términos de proporción de empresas que usan robots (digitalización de las máquinas), pero en cambio muestran niveles comparativamente más bajos cuando el indicador de digitalización es la proporción de trabajadores que utilizan ordenadores para realizar su trabajo (digitalización de personas). Las conclusiones no cambian sustancialmente cuando las comparaciones se extienden para tener en cuenta diferencias en los tamaños de los establecimientos, cuadro 7. La excepción para España es que en la clase de alta digitalización la distribución de los establecimientos españoles es similar en las tres clases de tamaños, mientras que en los países con los que se compara la proporción de establecimientos dentro de la clase digitalización aumenta con su tamaño.

2.2. La digitalización de los establecimientos españoles: análisis comparado

En el apartado anterior, las diferencias de digitalización entre países se evalúan bajo el supuesto de que, dentro de cada clase de digitalización, no existen diferencias significativas en los valores de los indicadores individuales de digitalización. En este apartado, las comparaciones de digitalización por bloques de países se repiten ahora dentro de cada clase de digitalización, utilizando los indicadores individuales que han sido utilizados en la identificación de las clases. De nuevo nos interesa particularmente la comparación de los establecimientos españoles con los del resto de países.

El cuadro 8 muestra la primera información descriptiva sobre la heterogeneidad en los valores medios de los indicadores de digitalización. En este caso la comparación se limita a España, Escandinavia y el total de la muestra. La información del cuadro se completa con la representación gráfica de la figura 3. La longitud de las barras de los respectivos países dentro de una clase de digitalización es indicativa de la ordenación de menos a más digitalización de los países comparados, dentro de la clase. En este sentido, los establecimientos españoles estarían relativamente cerca en nivel de digitalización a los establecimientos de clase promedio (total), y por debajo del nivel medio de digitalización de los establecimientos de los países escandinavos. Por otra parte, la longitud total de las barras en las distintas clases de digitalización para un país determinado permite establecer una ordenación desde, la clase con países, en promedio, menos digitalizados, a la clase con países, en promedio, más digitalizados. En este sentido, para los bloques comparados (establecimientos españoles, escandinavos y para total de la muestra), se cumple que las clases de digitalización están ordenadas de menos a más digitalización como sigue: baja digitalización, alta ordenadores y baja robots, digitalización media, alta robots y baja ordenadores y alta digitalización.

En la clase de digitalización media, la proporción de trabajadores que utilizan ordenadores para realizar su trabajo es similar entre los establecimientos españoles, entre los establecimientos escandinavos y para el total de la muestra. Sin embargo, España supera a los países con los que se compara en proporción de empresas que utilizan robots y, sobre todo, en proporción de empresas que utilizan la analítica de datos para control de personas y la mejora de procesos. Finalmente, la proporción de empresas españolas es similar al promedio, pero inferior al de las empresas escandinavas, en utilización de los medios digitales para las funciones de comunicación, coordinación y comercio.

Dentro del grupo de baja digitalización, las comparaciones de España con el resto dan resultados similares: la utilización de los medios digitales para la comunicación y la coordinación, así como para el comercio electrónico está más extendido entre las empresas escandinavas que entre las empresas españolas que, además, en esta clase, están por debajo del conjunto de la muestra. En el otro extremo, dentro de la clase de digitalización alta, vuelve a destacar la relativamente alta proporción de empresas en España que utiliza la analítica de datos para el control de personas, sobre todo en comparación con la proporción de empresas que realizan ese control en los países escandinavos. En lo que se refiere al uso de los medios digitales para las funciones de comunicación, coordinación y comercio, en la clase alta las proporciones de empresas que realizan estas funciones se igualan notablemente entre los países comparados.

En las clases de alta ordenadores y baja robots y de alta robots y baja ordenadores, la proporción de establecimientos en España que utilizan medios digitales en la realización de funciones de comunicación y coordinación, así como la penetración del comercio electrónico entre los establecimientos, está por debajo de la proporción de establecimientos que utilizan medios digitales para estas funciones en los países escandinavos. En la clase de digitalización donde la proporción de empresas con robots es relativamente pequeña, la utilización de la analítica de datos para el control sobre las personas está muy poco extendida. En cambio, en la clase con relativamente alta proporción de empresas con robots el uso de analítica de datos para funciones de control está muy extendido, y más extendido aun entre los establecimientos españoles que entre los escandinavos y que entre el total de establecimientos de la muestra.

Las comparaciones de la digitalización de los establecimientos españoles con la del resto de países europeos, para cada uno de los indicadores individuales, que se visualizan en la figura 3, se repiten ahora con contrastes de diferencias estadísticamente significativas con respecto a los establecimientos en España (variable omitida en el modelo de regresión o modelo probit estimado). En la estimación se controla por los valores del resto de variables de contexto distintas del bloque geográfico-institucional. Los resultados se muestran en el cuadro 9. Los coeficientes “beta” son coeficientes estimados con un modelo de regresión lineal; mientras que los coeficientes “dy/dx” corresponden a efectos marginales del correspondiente modelo probit estimado.

Para el total de la muestra, y para cada clase de digitalización por separado se estiman simultáneamente siete modelos, uno para cada indicador de digitalización (la variable dependiente a explicar). La estimación simultánea de los siete modelos se realiza como un sistema de ecuaciones aparentemente no relacionadas en el que la estimación de los parámetros de las variables explicativas y sus respectivos errores estándar tiene en cuenta las correlaciones entre los errores de los siete modelos individuales. El cuadro 9 muestra únicamente los coeficientes estimados para el contraste de diferencias entre los establecimientos españoles y los del bloque de países correspondiente. Un valor positivo (negativo) indica que el promedio del indicador es mayor (menor) entre los establecimientos del bloque de países con el que se compara que entre los establecimientos españoles. En el caso del indicador Ordenadores (proporción de trabajadores que utilizan regularmente ordenadores en la realización de su trabajo), la variable dependiente es una variable continua que toma como valor del centro de la clase marcada como respuesta al cuestionario (ver cuadro 2). Para el resto de indicadores la variable dependiente es dicotómica y toma valor 1 o 0 (cuadro 2). Por tanto, de los siete modelos estimados uno es un modelo de regresión lineal con variable continua, y los otros seis son modelos probit, con variable dependiente dicotómica (0-1).

El primer bloque de filas corresponde a los resultados de la estimación para la muestra total. Estos resultados indican que la proporción de trabajadores que utilizan regularmente el ordenador para realizar su trabajo entre los establecimientos españoles es similar a la proporción entre los establecimientos del resto de países del sur de Europa, y marginalmente mayor que entre los establecimientos en los países del este de Europa. Por otra parte, la proporción de trabajadores que utilizan ordenador en su trabajo es significativamente menor entre los establecimientos en España que entre establecimientos del centro de Europa, de Escandinavia y de los países anglosajones. Por ejemplo, controlando por el resto de variables explicativas de características del establecimiento, sector económico y entorno competitivo y de demanda, la proporción media de trabajadores que utilizan el ordenador en su trabajo entre los establecimientos escandinavos es casi diez puntos porcentuales mayor que entre los establecimientos en España.

Los resultados de la comparación son distintos cuando el indicador es la probabilidad de que los establecimientos utilicen robots en sus actividades productivas, columna robots. Ahora la probabilidad de utilizar robots es mayor entre los establecimientos españoles que entre los establecimientos de otros bloques de países, incluidos los del resto de países del sur, excepto en los de los países escandinavos con los que las diferencias no son estadísticamente significativas. Por ejemplo, controlando por el resto de variables de contexto, la proporción de establecimientos que utilizan robots en los países del centro de Europa es un 2,9 % inferior a la proporción que utilizan robots en España.

La contrastación estadística de las diferencias entre países de las variables proporción de trabajadores con ordenador y probabilidad de utilizar robots, reafirma que, en términos comparativos, entre los establecimientos españoles la proporción de trabajadores con ordenador es inferior a la proporción en los establecimientos del centro de Europa, Escandinavia y países anglosajones. Por otra parte, la probabilidad de utilizar robots es mayor entre los establecimientos españoles que entre los del resto de países, con la excepción de los escandinavos donde es similar.

La probabilidad de que los establecimientos utilicen la analítica de datos para mejorar procesos y para controlar a las personas es significativamente mayor entre los establecimientos españoles que entre los establecimientos del resto de países (coeficientes estimados todos negativos y estadísticamente significativos en las respectivas columnas del primer bloque de filas del cuadro 9). Por ejemplo, entre los establecimientos de los países escandinavos la proporción que utiliza la analítica de datos para el control de las personas es un 20,5 % inferior a la proporción de establecimientos que controlan a las personas en España. Aparentemente, entre los establecimientos españoles la digitalización parece tener una vocación más orientada al control de procesos y personas que entre los establecimientos del resto de Europa.

En el uso de los medios digitales para la comunicación, los establecimientos españoles vuelven a parecerse más a los de los establecimientos del sur y del este de Europa (con un uso ligeramente inferior), que a los establecimientos del centro de Europa, escandinavos y anglosajones (con uso de los medios digitales para la comunicación interna notablemente mayor que entre los establecimientos españoles). Por otra parte, en el uso de medios digitales para la coordinación, solo los establecimientos de los países escandinavos muestran probabilidades de uso estadísticamente más altas que las de los establecimientos del resto de países europeos. En cuanto a la probabilidad de usar los medios digitales para el comercio electrónico, entre los establecimientos españoles es mayor que entre los establecimientos de los países del centro, sur y este de Europa, es igual que entre los establecimientos de los países anglosajones, y es inferior a la de los establecimientos en los países escandinavos.

El resto de filas del cuadro 9 muestra los resultados de las estimaciones conjuntas de los siete modelos para cada una de las cinco clases de digitalización. En general, las diferencias entre los valores estimados de los coeficientes son menores en valor absoluto dentro de cada clase que las que se detectan para el conjunto de la muestra. Esto es lo que cabría esperar teniendo en cuenta que los establecimientos se agrupan por clases con criterios de homogeneidad en los valores de los indicadores dentro de la clase. En segundo lugar, cuando son estadísticamente significativas, las diferencias con los establecimientos españoles dentro de cada clase de digitalización mantienen el signo de las diferencias estimadas para el conjunto de la muestra (la excepción es la comparación de la proporción de trabajadores con ordenadores entre España y los países escandinavos en la clase de baja digitalización).

2.3. Conclusión

Controlando por características de los establecimientos, del sector de actividad y del entorno, el efecto país sigue siendo importante para explicar diferencias en la digitalización –patrones y niveles–, entre los establecimientos europeos. Atendiendo a las clases de digitalización baja, media y alta, los países con niveles más altos de digitalización son los escandinavos y los más bajos los países del este de Europa. Atendiendo al mismo criterio de los niveles de digitalización, el nivel de digitalización de los establecimientos en España se acerca bastante al nivel de los establecimientos en los países escandinavos y en ese sentido España se coloca claramente por encima del resto de países de Europa del Sur.

Cuando además de los niveles de digitalización se tienen en cuenta los diferentes patrones, por ejemplo, digitalización de las máquinas o digitalización de las personas, las conclusiones son distintas. Los países escandinavos siguen colocándose en niveles altos de digitalización en las dos dimensiones, digitalización de máquinas (medida por la proporción de establecimientos que utilizan robots) y digitalización de personas (medida por la proporción de trabajadores que utilizan regularmente ordenadores para realizar su trabajo). Pero existen diferencias entre países según un patrón u otro. En este sentido, los países del centro de Europa muestran una digitalización relativamente alta cuando se trata de digitalización de personas y relativamente baja en digitalización de máquinas. España, en cambio, aparece como un país con una digitalización relativamente alta cuando se trata de digitalizar máquinas, pero baja cuando se trata de digitalizar personas. Desde esta perspectiva de patrones de digitalización España se parece más a los países del sur y este de Europa que a los países del centro y norte del continente.

Al profundizar en las comparaciones entre países, no solo en cuanto a la probabilidad mayor o menor de encontrar establecimientos localizados en ellos en una u otra clase de digitalización sino en cada uno de los indicadores que permiten identificar las clases latentes, aparecen otros patrones de digitalización que tienen que ver con los usos de los medios digitales. Concretamente países que tienen a utilizar los medios digitales para funciones organizativas de control de procesos y personas y países que tienden a utilizar relativamente más los medios digitales en funciones de comunicación y coordinación. En este sentido, en los países del centro y norte de Europa está relativamente más extendida la utilización de medios digitales –ordenadores y robots– para realizar funciones de comunicación y/o coordinación, mientras que en el sur y el este de Europa está relativamente más extendida la analítica de datos para funciones de control de procesos y sobre todo de personas. La proporción de establecimientos españoles que utilizan la analítica de datos para funciones de control de procesos y sobre todo personas, está entre las más altas de los países comparados. Por otra parte, las proporciones de establecimientos españoles que utilizan los medios digitales para funciones de comunicación y coordinación son inferiores a las de los establecimientos del centro y norte de Europa (Escandinavia). La penetración del comercio electrónico entre los establecimientos españoles solo la supera la penetración entre los establecimientos de los países escandinavos.

Los valores medios de los indicadores en cada clase de digitalización tienden a ser más homogéneos entre países en la clase de digitalización alta que en la clase de digitalización baja, lo que significa que el efecto país en la explicación de las diferencias entre indicadores de digitalización es mayor en la clase baja que en la clase alta. Las diferencias en uso de la analítica de datos en funciones de control sobre personas, mayor entre establecimientos españoles, en comparación con los de otros países, tienden a ser más altas, en valor absoluto, en las clases con proporciones medias y altas de establecimientos con robots que en las clases con mayor uso de los ordenadores en el trabajo ordinario.

3. DIGITALIZACIÓN Y ORGANIZACIÓN DEL TRABAJO

3.1. Introducción

Las investigaciones económicas sobre la digitalización empresarial muestran intereses diversos. En unos casos interesa responder a preguntas como, qué es la digitalización, a través de qué cauces se produce, porqué la digitalización difiere en alcance y profundidad entre unas empresas y otras. Otras veces los interrogantes se plantean alrededor de los efectos de la digitalización sobre los resultados privados de las empresas, y organizaciones en general, por ejemplo, la productividad en el uso de los recursos, la rentabilidad y el valor económico del capital, tratando de identificar condiciones internas y externas de la empresa que influyen en que el impacto final de la digitalización sea más alto o más bajo. Finalmente existe una tercera línea de investigación económica que se interesa por los posibles efectos externos de la digitalización, es decir por el impacto de la misma en el bienestar colectivo, por ejemplo, el impacto en el nivel de empleo, en los factores de empleabilidad, en la desigualdad o en la privacidad de las personas; un ejemplo destacado de esta línea de investigación es la que se desarrolla dentro del programa El Futuro del Trabajo, impulsado por el MIT (Autor, Mindell y Reynolds, 2020).

En los apartados anteriores se han presentado evidencias sobre el alcance y profundidad de la digitalización de los establecimientos en Europa, tratando de detectar patrones alrededor de grupos de empresas que siguen unas pautas de digitalización relativamente homogéneas (clases latentes), y relacionando las diferencias observadas en el conjunto de la muestra de datos disponibles con variables de contexto, de los propios establecimientos o de su entorno más o menos cercano. El presente apartado está más relacionado con la segunda línea de investigación, aunque no tanto en lo que se refiere a impacto en los resultados económicos privados de cada establecimiento, sino en una variable intermedia de gestión empresarial, la organización del trabajo y, dentro de ella, dos aspectos diferenciados, la flexibilidad funcional (Lindbeck, y Snower, 2000) y la autonomía de los trabajadores en el entorno inmediato de su puesto de trabajo.

El interés por profundizar en la posible asociación entre digitalización y flexibilidad funcional-autonomía en el trabajo está justificado, entre otras posibles razones, por la evidencia, ampliamente validada entre los investigadores económicos, que demuestra una fuerte complementariedad entre el capital tecnológico-informacional, que soporta la digitalización, y el capital organizacional (Brynjolfsson, Hitt y Yang, 2002) que incluye a los procesos, las personas y las relaciones formales e informales que han de conseguir que ese capital tecno-informacional funcione adecuadamente. Complementariedad significa, en este contexto, que para aprovechar al máximo la aportación potencial de cada uno de los activos a las mejoras de la eficiencia y la rentabilidad, se necesita que los dos se acumulen en paralelo (véase Brynjolfsson y Milgrom, 2013) para una revisión comprensiva de la literatura sobre complementariedad con referencias específicas a la que se produce entre el capital técnico-informacional y el capital organizacional). El capital organizacional permite diferentes definiciones y formas de medirlo. En este trabajo se adopta la aproximación de Black y Lynch (2005) en la que el capital organizacional es un intangible que aproxima la capacidad de los grupos humanos de hacer cosas juntos, resultado de combinar la forma de organizar los puestos de trabajo –contenidos, asignación y movilidad de personas–, la autonomía con la que las personas desempeñan las tareas en esos puestos, y la formación que reciben para ello. De los tres soportes del capital organizacional se pone el foco en dos de ellos, la forma de definir y acotar los puestos de trabajo, y la autonomía de las personas que los ocupan.

La buena gestión empresarial, tal como se defiende y documenta en los trabajos sobre complementariedad, requerirá que la digitalización de los establecimientos se acompañe de restructuraciones organizativas, con estructuras más flexibles, y/o cambios en la relación de los trabajadores con sus puestos de trabajo, dotándoles de más autonomía. Por tanto, esperamos que la evidencia a partir de la ECS2019 confirme la asociación estadísticamente significativa entre clases de digitalización y organización-autonomía en el trabajo. Las clases de digitalización detectadas en la base de datos incluyen tres de ellas debidamente ordenadas de menos a más digitalización para las cuales se esperaría que la asociación a la que nos referimos entre digitalización y organización del trabajo sea positiva; es decir, más digitalización se asocia con más autonomía. Pero existen otras dos clases que no pertenecen al orden de niveles o grados de digitalización y que se distinguen por estar formadas por un número relativamente mayor de establecimientos robotizados, en un caso, y por establecimientos con mayor proporción de trabajadores con ordenadores para realizar su trabajo, en el otro. A priori no se sabe si la computarización de los trabajadores y la robotización de las máquinas se asocia con el mismo signo o con signo distinto con las variables de organización del trabajo.

3.2. Indicadores sobre organización del trabajo –flexibilidad funcional y autonomía en el puesto de trabajo–, en la European Company Survey 2019

La lista de variables a modo de preguntas con sus respectivas respuestas que se han seleccionado de la ECS2019, para ser utilizadas como indicadores de organización-autonomía, aparecen descritas e informadas en el cuadro 10.

La variable Equipos de trabajo captura la dimensión de organización del trabajo, con una definición más difusa de los puestos de trabajo, más movilidad-rotación de los trabajadores entre puestos de trabajo alrededor de los cuales se forma el equipo humano. La utilización de equipos de trabajo en los establecimientos sugiere que el establecimiento se mueve en una flexibilidad funcional que incluye múltiples tareas repartidas entre los miembros del equipo que rotan entre ellas. No utilizar equipos se interpreta como indicio de establecimientos con una organización del trabajo más cercana al taylorismo, con especialización en una o pocas tareas y baja rotación. Como puede comprobarse a partir de la información descriptiva del cuadro 10, casi tres cuartas partes del total de establecimientos de la muestra dice poseer equipos como parte de la organización del trabajo, aunque se desconoce cuán extendidos están estos equipos (por ejemplo, cuántos trabajadores del establecimiento forman parte de equipos de trabajo).

Los otros tres indicadores que aparecen en el cuadro 10 informan sobre la autonomía con la que los trabajadores realizan su trabajo. El primero de ellos se refiere al grado de autonomía con la que funcionan los equipos; es decir, hay equipos en los que los miembros tienen autonomía, posiblemente ejercida a través de algún mecanismo de decisión colectiva, para decidir cómo realizan el trabajo, Equipos autónomos, mientras que en otros equipos esa autonomía no existe, de manera que las tareas se realizan por quien y como decide una persona (mánager) con competencias para ello. Como puede verse también en el cuadro 10, algo menos de un 15 % del total de establecimientos, 20 %, de los que tienen equipos, dicen poseer equipos de trabajo autónomos para decidir cómo realizan las tareas asignadas. El segundo indicador de autonomía se refiere al modelo de gestión, resumido en el atributo de más o menos descentralización/autonomía bajo la cual funciona de forma general el establecimiento, Delegación de capacidad de decisión. El 70 % de los establecimientos encuestados responde que la gerencia del establecimiento crea unas condiciones propicias para la descentralización y la autonomía en el trabajo. El tercer indicador, Trabajadores con autonomía, es una variable definida en términos de clases o intervalos de valores que mide la profundidad de la autonomía en el establecimiento al informar sobre la proporción de trabajadores que tienen capacidad de decisión delegada para decidir sobre cuestiones que atañen a su puesto de trabajo. En promedio para el conjunto de establecimientos, algo menos del 40 % de los trabajadores realizan su trabajo en estas condiciones de autonomía.

3.3. Diferencias en la organización del trabajo entre los establecimientos europeos explicadas por variables de contexto

Las variables de flexibilidad funcional y de autonomía de los trabajadores en el puesto de trabajo se explican en función de las variables de contexto para conocer si las diferencias en flexibilidad funcional y autonomía entre establecimientos se explican, al menos parcialmente, por diferencias en las variables de contexto entre los establecimientos, concretamente, diferencias en las características del establecimiento, el sector de actividad, las condiciones del entorno competitivo y de demanda, y en los factores geográficos-institucionales. Los resultados de las estimaciones probit, para las variables dependientes dicotómicas, y de la estimación de regresión lineal, para la variable dependiente continua, proporción de trabajadores con capacidad para decidir de forma independiente sobre cómo y cuándo realizar su trabajo, se muestran en el cuadro 11.

La probabilidad de que un establecimiento tenga equipos de trabajo aumenta entre establecimientos que son sede de la empresa principal o de una empresa subsidiaria. También aumenta con el tamaño del establecimiento, mientras que es mayor entre los establecimientos de 20 años de edad o menos que entre los establecimientos con más de 20 años de antigüedad. Entre los establecimientos en los que responden el cuestionario el director general o el director de recursos humanos es más probable encontrar equipos de trabajo que en el resto. También entre los establecimientos donde responde el cuestionario una persona que se identifica como mujer que en el resto. Tomando como referencia la probabilidad de que existan equipos de trabajo en establecimientos del sector manufacturero, los equipos de trabajo están más extendidos en los sectores de servicios, generales y financieros, y en el sector de comercio y hostelería, igual en el sector de la construcción, y menos extendidos en el sector del transporte. Estar en un mercado que se percibe como más competitivo aumenta la probabilidad de encontrar establecimientos con equipos de trabajo, mientras que la probabilidad de encontrar equipos es mayor entre establecimientos con un nivel intermedio de incertidumbre en la demanda que entre establecimientos con mucha o poca incertidumbre en la demanda. Finalmente, la presencia de establecimientos con equipos de trabajo es muy similar entre bloques de países, excepto entre los establecimientos en los países del este de Europa que es menor que en el resto.

Cuando se relacionan con las variables de contexto, las tres variables de autonomía tienden a comportarse de forma similar. La autonomía de los trabajadores en el puesto de trabajo tiende a disminuir con la distancia a la sede de la empresa principal a la que pertenece el establecimiento. También disminuye a medida que aumenta el tamaño del establecimiento mientras que la edad del establecimiento no parece influir en el grado de autonomía en el trabajo. La autonomía tiende a ser mayor entre los establecimientos donde responden el cuestionario las personas con mayor nivel jerárquico, mánagers y/o propietarios, que en el resto y también entre los establecimientos donde la persona que responde el cuestionario se identifica como mujer. La autonomía en el puesto de trabajo es más alta entre los establecimientos que pertenecen a los sectores de servicios, financieros y generales, y menor entre los establecimientos manufactureros. Ni la competencia percibida en el mercado, ni la incertidumbre sobre la evolución de la demanda parecen influir en que el establecimiento conceda más o menos autonomía a los trabajadores. Por bloques de países, la autonomía en el puesto de trabajo es mayor entre los establecimientos de los países del norte (Escandinavia) y del centro de Europa, y menor entre los establecimientos localizados en los países del este de Europa. Los establecimientos en los países del sur y en los países anglosajones tienden a colocarse en los niveles intermedios de autonomía en el trabajo.

3.4. Relaciones entre clases latentes de digitalización y organización del trabajo

En este apartado se ponen en relación las clases latentes de digitalización con la flexibilidad funcional, uso de equipos de trabajo, y la autonomía en el puesto de trabajo, medida a través de variables como, si el establecimiento utiliza equipos autónomos de trabajo; si el entorno general de trabajo en el establecimiento es un entorno de delegación de capacidad de decisión en los niveles más bajos de la jerarquía; y la proporción de personas en el establecimiento con autonomía para decidir cuándo y cómo realizan su trabajo (figura 4).

El cuadro 12 muestra los valores medios de las variables de flexibilidad funcional y autonomía en cada una de las clases de digitalización y en el conjunto de la muestra. Las variables de flexibilidad funcional y autonomía no han intervenido en la identificación de las clases latentes de digitalización, pero, aun así, se rechaza la hipótesis de independencia entre las variables de digitalización y las variables de variables de la organización del trabajo en los establecimientos. También resulta remarcable que los valores medios de las variables de organización del trabajo en la clase de digitalización media coincidan prácticamente con los valores medios de estas variables en el conjunto de la muestra (última columna).

Los valores medios de las variables de organización del trabajo aumentan según se avanza de la clase de digitalización baja a la clase de digitalización media y a la clase de digitalización alta. Por lo tanto, atendiendo a la ordenación de clases de digitalización, de menor a mayor, se detecta una asociación positiva entre nivel digitalización y la utilización de equipos de trabajo (flexibilidad funcional), así como entre nivel de digitalización y autonomía de los trabajadores en sus puestos de trabajo. En lo que se refiere a las otras dos clases de digitalización, una de ellas alta (baja) en ordenadores (robots) y la otra alta (baja) en robots (ordenadores), las relaciones entre digitalización e indicadores de organización del trabajo no son tan nítidas. En primer lugar, las proporciones de establecimientos con equipos en estas dos clases se acercan bastante a la proporción de establecimientos con equipos en la clase de digitalización media. Es decir, más robotización o más computarización por separado no parecen afectar a la probabilidad relativa de tener equipos de trabajo.

En segundo lugar, los valores medios de las variables de autonomía del trabajo en la clase de alta en ordenadores y baja en robots son similares a los que aparecen en la clase de alta digitalización, mientras que los valores medios de esas variables en la clase alta en robots y baja en ordenadores son similares a los de la clase de baja digitalización. Todo indica, por tanto, que la robotización, es decir la digitalización de las máquinas, no va acompañada de más autonomía de los trabajadores en sus puestos de trabajo. En cambio, mayor digitalización de las personas, utilizando ordenadores para realizar su trabajo, coincide con mayor autonomía de los trabajadores en su puesto de trabajo. Teniendo en cuenta la información del cuadro 12, los establecimientos de las clases de digitalización alta en ordenadores y baja en robots y los establecimientos de la clase de digitalización alta, conjuntamente conforman la clase de establecimientos con alta autonomía de los trabajadores en sus puestos de trabajo; los dos juntos representan el 30,8 % del total de establecimientos analizados. Por otra parte, los establecimientos de las clases baja digitalización y alta en robots y baja en ordenadores, el 50,9 % del total, formarían un grupo de establecimientos de baja delegación de poder de decisión y poca autonomía en el trabajo. El resto, 18,3 % de los establecimientos, pertenecen al grupo con niveles medios en digitalización y autonomía.

En resumen, existe una relación entre, el nivel y la forma de digitalización y la utilización de equipos de trabajo, y entre las variables de digitalización y la autonomía de los trabajadores en su puesto de trabajo: más digitalización se asocia con más utilización de equipos y más autonomía de los trabajadores en sus puestos de trabajo. Se observa también que esta asociación se manifiesta de forma más nítida cuando la intensidad de digitalización se concreta con una proporción creciente de trabajadores que utiliza ordenador en la realización de su trabajo (digitalización de las personas). En cambio, cuando más digitalización significa utilizar robots (digitalizar las máquinas), sin aumentar la proporción de trabajadores que utilizan ordenadores en su trabajo, la autonomía en el puesto de trabajo se mantiene en niveles relativamente bajos.

La información del cuadro 12 se completa ahora con los resultados de los contrastes estadísticos de diferencias en los valores medios de las variables de flexibilidad y autonomía en el puesto de trabajo por clases de digitalización, sin controlar (parte superior) y controlando (parte inferior) por las variables de contexto (cuadro 13). La variable Trabajadores autónomos es continua (centros de la clase correspondiente), mientras que las otras tres son variables dicotómicas con valores 0-1 (cuadro 10). Por tanto, de los cuatro modelos estimados, el de la variable dependiente trabajadores autónomos es un modelo de regresión lineal con variable continua, y los otros tres son modelos probit, con variable dependiente dicotómica.

Los contrastes estadísticos corroboran las conclusiones a partir de la mera observación de los valores medios de las variables en el cuadro 12, tanto en el modelo 1 como en el modelo 2; cuadro 13. Las diferencias en la probabilidad de utilizar equipos de trabajo, con respecto a la probabilidad de utilizar equipos en la clase de digitalización media, solo son estadísticamente significativas en las clases de digitalización baja (menor probabilidad que en la clase media) y alta (mayor probabilidad que en la clase media). Para los tres indicadores, la autonomía de los trabajadores es significativamente mayor (en términos estadísticos) en la clase digitalización alta que, en la clase de digitalización media, y significativamente menor en la clase de digitalización baja que, en la de digitalización media. Los niveles de autonomía en el trabajo en los establecimientos de la clase de digitalización alta ordenadores y baja robots son similares a los de los establecimientos de las clases de digitalización alta. Por otra parte, los niveles de autonomía en el trabajo en los establecimientos de la clase de digitalización alta robots y baja ordenadores son similares a los de los establecimientos de las clases de digitalización baja.

3.5. Diferencias por países y para España en digitalización y organización del trabajo

En este apartado se profundiza en las diferencias en flexibilidad funcional y autonomía en el puesto de trabajo entre establecimientos localizados en distintos bloques de países, y cómo esas diferencias interactúan con las clases de digitalización. Interesa especialmente la comparación de la extensión de la flexibilidad funcional y la autonomía en el puesto de trabajo entre los establecimientos en España, con la extensión entre los establecimientos de otros países. El cuadro 14 muestra los primeros resultados de la comparación, en este caso incluyendo solo España, Escandinavia (como bloque de países donde la flexibilidad funcional y la autonomía en el trabajo están más extendidas según los resultados del cuadro 11) y el total de establecimientos.

Como puede constatarse con la simple observación del cuadro 14, en cada clase de digitalización la presencia de equipos de trabajo está proporcionalmente igual o más extendida entre los establecimientos españoles que entre los establecimientos de los países escandinavos y que entre el promedio de establecimientos para todos los países. Sin embargo, lo contrario ocurre cuando se trata de autonomía en el puesto de trabajo. En este caso, sea cual sea el indicador, entre los establecimientos españoles la autonomía en el puesto de trabajo está menos extendida que entre los establecimientos escandinavos, mientras que se acerca bastante a la extensión de la autonomía entre el promedio de establecimientos de la muestra.

Se constata también que el patrón de diferencias entre flexibilidad funcional y autonomía en el puesto de trabajo a través de las distintas clases de digitalización, para los establecimientos en Escandinavia y en España es similar a la que se desprende del cuadro 11, según el cual los valores medios de las variables en la clase de alta robots (ordenadores) y baja ordenadores (robots) son similares a los de la clase de digitalización baja (alta). Se reafirma por tanto la conclusión de que la autonomía en el puesto de trabajo está alineada con la digitalización de las personas (con más proporción de ellas utilizando ordenadores para realizar su trabajo), pero no lo está con la digitalización de las máquinas (más proporción de establecimientos con robots).

La figura 5, equivalente a la figura 3 construida a partir de los indicadores de digitalización, muestra visualmente la misma información que la que ya está contenida en el cuadro 14, ahora con indicadores de flexibilidad funcional y autonomía en el trabajo.

Las diferencias en flexibilidad funcional y autonomía en el puesto de trabajo entre establecimientos en España y en el resto de países, para el total de la muestra y dentro de cada clase de digitalización se contrastan estadísticamente (cuadro 15). Los coeficientes estimados que aparecen en el cuadro se interpretan como diferencias con España, la variable omitida en la estimación conjunta de los cuatro modelos de regresión, uno para cada variable dependiente. En todas las estimaciones se incluyen las variables de contexto como variables de control, aunque en el cuadro solo se muestran los coeficientes estimados correspondientes a las variables de bloques de países.

De acuerdo con los resultados del cuadro 15, en el conjunto de la muestra, la proporción de establecimientos españoles que incorporan equipos de trabajo es la más alta entre todos los bloques de países con los que se compara; las diferencias con España son similares entre los distintos bloques de países, lo que sugiere que la singularidad en la creación de equipos de trabajo atañe sobre todo a España. Por el contrario, en lo que se refiere a la extensión de la autonomía en el puesto de trabajo entre los establecimientos españoles, esta extensión es menor que entre los establecimientos del centro y del norte de Europa (escandinavos), relativamente parecida a la extensión entre establecimientos en otros países del sur de Europa, y en algún caso mayor que entre establecimientos localizados en los países del este de Europa (concretamente equipos autónomos y delegación).

Cuando las comparaciones se realizan dentro de cada clase de digitalización, en general, los resultados no contradicen los que se obtienen con la muestra total, aunque en algunas variables la significación estadística de los contrastes de diferencias entre medias disminuye. En las comparaciones dentro de cada clase de digitalización, la autonomía en el trabajo está más extendida entre los establecimientos escandinavos y del centro de Europa que en el resto, incluida España. Estas diferencias aparecen más nítidas en la clase de digitalización alta, donde la extensión de los establecimientos con autonomía en los países del norte y del centro de Europa es significativamente mayor que en los del resto de bloques de países, incluida España.

3.6. Conclusión

La creación de equipos de trabajo en el establecimiento –como variable proxy de la flexibilidad funcional–, y la autonomía de los equipos, la delegación de poder de decisión como parte del modelo de negocio y la proporción de personas que deciden sobre aspectos no triviales de su trabajo –como variables proxy de la delegación del poder de decisión y autonomía en el puesto de trabajo– están desigualmente extendidas entre los establecimientos europeos (con datos de la ECS2019). Las diferencias en flexibilidad funcional y en autonomía entre establecimientos se explican en parte por diferencias en las variables de contexto, y en parte por diferencias en niveles y patrones de digitalización. En este sentido, la flexibilidad funcional es más probable entre establecimientos más grandes y más jóvenes, en los sectores de servicios, y en mercados con más competencia percibida; el país o bloque de países donde están localizados los establecimientos apenas explican diferencias en flexibilidad funcional. Por otra parte, en lo que se refiere a las variables de autonomía, el tamaño del establecimiento está correlacionado negativamente con la autonomía en el puesto de trabajo, mientras que la edad del establecimiento y autonomía en el trabajo son independientes. La autonomía en el trabajo está más extendida en los sectores de servicios que en el resto, pero no varía con la intensidad de la competencia percibida, ni tampoco con la mayor o menor incertidumbre en la demanda. Por otra parte, la autonomía de los trabajadores en los establecimientos de los países del norte y del centro de Europa es mayor que en el resto de países.

El nivel y los patrones de digitalización se asocian con diferencias en la flexibilidad funcional y con diferencias en la autonomía con la que se realiza el trabajo en los establecimientos. En general, mayor nivel de digitalización se asocia positivamente con más flexibilidad funcional y con más autonomía. Aparentemente, la digitalización y la organización del trabajo en los establecimientos no son ámbitos de decisión independientes. Esta conclusión queda matizada cuando las comparaciones se realizan no tanto por niveles de digitalización sino por patrones de digitalización, por ejemplo, si la digitalizan las máquinas incorporando robots, o se digitalizan las personas con un mayor número de ellas utilizando ordenadores para realizar su trabajo. Lo que se observa en estos casos es que, entre los establecimientos que digitalizan las máquinas incorporando robots es más probable encontrar equipos de trabajo (flexibilidad funcional) y menos probable que el trabajo se realice con autonomía. Por el contrario, una mayor proporción de trabajadores que utilizan ordenadores en la realización de su trabajo se asocia positivamente con la autonomía en el trabajo, pero es independiente de la utilización de equipos de trabajo.

Cuando las comparaciones se realizan por bloques de países, se observa que entre los establecimientos españoles concurren una digitalización relativamente alta con una autonomía en el trabajo relativamente baja. La situación contrasta con lo que se observa en el conjunto de establecimientos de la muestra, con una correlación positiva entre digitalización y autonomía, pero sobre todo con la de los establecimientos escandinavos que, con unos niveles de digitalización ligeramente más altos que los españoles funcionan con un nivel de autonomía en el trabajo mucho mayor. Las diferencias se explican cuando se tiene en cuenta el diferente patrón de digitalización que adoptan los establecimientos en Escandinavia, primando la digitalización de las personas sobre la de las máquinas, en comparación con el patrón más extendido entre los establecimientos españoles donde prima la digitalización de las máquinas. La digitalización de las máquinas se asocia positivamente con la flexibilidad funcional –los equipos de trabajo están ampliamente extendidos entre los establecimientos españoles–, mientras que la digitalización de las personas se asocia positivamente con la autonomía en el trabajo. La relativamente baja autonomía en el trabajo con la que funcionan los establecimientos españoles puede explicarse también por el hecho de que los establecimientos españoles aparecen como los que más utilizan la analítica de datos para el control de los trabajadores, en el conjunto de la muestra, mientras que los establecimientos escandinavos están entre los que menos utilizan la analítica de datos para ese control. Más control sobre los trabajadores, como ocurre en España, se asocia con menos autonomía en el trabajo, aunque más control parece compatible con más flexibilidad funcional (uso de equipos de trabajo, pero sin autonomía).

Si nos atenemos a los resultados de investigaciones reseñados en la introducción en las que se demuestra la complementariedad entre capital TIC y capital organizacional, el escaso acoplamiento entre digitalización y autonomía de los trabajadores entre los establecimientos españoles estaría impidiendo, o limitando seriamente, el deseado impacto positivo de la inversión en medios digitales sobre la eficiencia productiva de los establecimientos y en última instancia sobre el crecimiento y la rentabilidad de la actividad que se realiza en los mismos. Los establecimientos del centro y norte de Europa, en cambio, aprovechan las complementariedades entre capital TIC y capital organizacional al combinar más digitalización, sobre todo de los trabajadores, con más autonomía en el trabajo. El que se aproveche o no se aproveche la complementariedad entre capital TIC y capital organizacional podría ser una explicación más de porqué la productividad media de las economías en el centro y norte de Europa es sensiblemente mayor a la productividad media de la economía española, y que las diferencias persistan en el tiempo (Schivardi y Schmitz, 2020).

El programa NGEU incluye entre sus objetivos principales avanzar hacia una mayor digitalización que favorezca la eficiencia y la inclusión social. Este trabajo aporta una información que creemos relevante sobre la heterogeneidad de los puntos de partida entre países miembros de la UE, en medios y usos de la digitalización, así como la heterogeneidad en flexibilidad funcional y autonomía en los puestos de trabajo que, de no corregirse, podrían lastrar la efectividad de los esfuerzos digitalizadores.

4. ASOCIACIÓN ENTRE PRODUCTIVIDAD DE LOS PAÍSES Y SUS RESPECTIVOS PATRONES DE DIGITALIZACIÓN Y ORGANIZACIÓN DEL TRABAJO

Los datos que proporciona la ECS2019 sobre desempeño económico de los establecimientos se limitan a información cualitativa sobre si los beneficios son positivos o negativos y sobre crecimiento pasado y previsto del empleo y la actividad. Con la información disponible no es posible dar un paso más en la investigación y contrastar algunas de las predicciones teóricas y replicar evidencias de otros estudios sobre el impacto de la digitalización, la organización del trabajo y la interacción entre las dos, sobre variables de desempeño más directamente vinculadas con decisiones de intensificación tecnológica y diseño organizativo, como serían la productividad parcial del trabajo y/o la productividad total de los factores.

El trabajo se cierra con la presentación de resultados obtenidos al analizar la relación entre variables empresariales, como la digitalización y la organización del trabajo, y variables de desempeño económico como la productividad media del trabajo, pero referidas todas ellas al conjunto de toda la economía. La relación que no es posible analizar a nivel de establecimiento para toda la muestra, se analiza con datos promedios por países, una sustitución claramente imperfecta pero que puede aportar algún dato nuevo de interés. Teniendo en cuenta los resultados obtenidos en el análisis de los datos por establecimiento se obtienen medidas de digitalización media de los países distinguiendo entre, digitalización de persona y digitalización de máquinas. Las variables de flexibilidad funcional y autonomía en el trabajo se mantienen como variables individuales; la performance de cada país se mide por la productividad media (PIB por hora trabajada) con datos de Eurostat.

Para calcular datos representativos por país de las variables de digitalización se procede del siguiente modo. La digitalización media de los países a través de la variable digitalización de las personas se obtiene del siguiente modo. Las clases de digitalización se ordenan de menos a más digitalización de personas agrupando la clase de alta robots y baja ordenadores con digitalización baja, y agregando alta ordenadores y baja robots a la clase de digitalización alta; la clase de digitalización media se mantiene sin alteraciones. A continuación, se estima un modelo probit ordenado con la variable dependiente digitalización de las personas, de menos a más, y las variables de contexto como variables dependientes; dentro de las variables de contexto los bloques de países se desagregan a nivel de país de manera que el modelo probit ordenado estima un coeficiente para para cada país, con la variable dicotómica España como variable excluida. El coeficiente estimado para cada variable dicotómica es el indicador de digitalización media de personas para cada país (cuadro 1A). Para estimar el indicador de digitalización media de las máquinas por países se procede de una forma similar, pero ahora la ordenación de la variable dependiente se obtiene de combinar en una sola clase las clases alta ordenadores y baja robots y digitalización baja, y de combinar en una sola clase las clases alta robots y baja ordenadores y digitalización alta. La estimación de los valores medios por país de las variables de flexibilidad funcional y autonomía en el trabajo se realiza estimando un probit para cada variable, con las mismas variables explicativas que en los probit ordenados de las variables de digitalización. De nuevo, las medidas de flexibilidad funcional y autonomía por países se aproximan por los coeficientes estimados de las variables dicotómicas para el país correspondiente (con España omitida).

La figura 6 muestra la correlación entre digitalización media estimada por país y la productividad media del país respectivo. Para la variable digitalización de personas la correlación es positiva mientras que para la digitalización de las máquinas la correlación es negativa. Por tanto, la evidencia sugiere que existe una asociación positiva entre la intensidad en digitalización de las personas en la realización de su trabajo y productividad de la economía, y una asociación negativa entre digitalización de las máquinas con uso de robots y con lo que se asocia ese uso, por ejemplo, más control de personas, y productividad media de las economías. Irlanda y Luxemburgo muestran valores de productividad media atípicos comparados con los del resto de países; si se excluyen estos países la correlación entre digitalización de personas y productividad de la economía aumenta hasta 0,67.

Las representaciones gráficas de las relaciones entre las variables de organización del trabajo y productividad media de las economías se muestran en la figura 7. Las representaciones se limitan a las variables equipos y delegación, la primera representativa de la flexibilidad funcional, y la segunda del grado de autonomía y descentralización en el funcionamiento de los establecimientos (los resultados son parecidos con las otras dos variables o indicadores de autonomía). Como puede comprobarse, en los dos casos las correlaciones son de signo positivo, aunque más alta la correlación entre delegación y productividad que la correlación entre equipos y productividad.

Las representaciones gráficas confirman que los países del centro y norte de Europa son a la vez los más productivos, en promedio, los que realizan la producción en establecimientos más intensivos en digitalización de personas y en establecimientos donde el trabajo se realiza con más delegación y autonomía. España no traduce la amplia penetración de los establecimientos que utilizan equipos de trabajo en un diferencial positivo de productividad. En cuanto a la robotización o digitalización de las máquinas, España aparece como el país con más digitalización, pero su productividad media está por debajo de la que le correspondería atendiendo a ese nivel alto de digitalización de las máquinas. En delegación y autonomía de trabajo España está muy por debajo de los niveles de la variable en los países europeos más productivos, al igual que ocurre con la variable digitalización de las personas. La evidencia de que en los países con mayor productividad media del centro y norte de Europa concurren a la vez, alta digitalización de personas y alta delegación en la organización del trabajo en los establecimientos sugiere que si España quiere acercarse a estos niveles más altos de productividad las empresas deberán avanzar al unísono con más autonomía en el trabajo y con más digitalización de las personas.

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Notas

* Universidad de Zaragoza.

** Universidad de Zaragoza y Funcas.

*** Los autores agradecen la financiación parcial de este trabajo a través de los proyectos MCIN/AEI/ 10.13039/501100011033 [PID2020-113338RB-I00] y Departamento de Ciencia, Universidad y Sociedad del Conocimiento del Gobierno de Aragón [S42_20R: CREVALOR]. Los autores agradecen también los comentarios de los profesores Emilio Huerta, Carmen García, Lucía Garcés y Ana Goyen de la Universidad Pública de Navarra en sucesivas discusiones durante la realización del trabajo.

1 Los indicadores de digitalización que se extraen de la ECS2019 son distintos de los que utiliza el INE (y Eurostat) para el seguimiento de la penetración de las TIC entre las empresas españolas: si disponen de ordenadores, conexión a internet, página web; si disponen de herramientas como CRM, ERP, utilizan servicios de cloud computing, IOT; si permiten el teletrabajo o realizan compras por comercio electrónico.

2 La ECS2019 incluye la pregunta “La empresa ha comprado software específico en los últimos años”, que permite respuesta afirmativa o negativa. Esta variable se ha excluido de los indicadores de digitalización por considerar que la compra de software no encaja en la tipología de formas de digitalización que se desprende del cuadro 1. Cabe pensar que la compra de software específico es un indicador del grado de digitalización y por ello posteriormente se utilizará para comprobar la consistencia de los resultados obtenidos con el resto de variables.

3 Como prueba de robustez se han calculado los porcentajes de empresas que responden afirmativamente a la pregunta sobre compra de software específico en los últimos años, dentro de cada clase de digitalización. Estos porcentajes son: 33,5 % (digitalización baja), 50,8 % (alta ordenadores, baja robots), 57,4 % (digitalización media), 56,8 % (alta robots baja ordenadores) y 69,7 % (alta digitalización). Los porcentajes aumentan (diferencias estadísticamente significativas en comparaciones de pares) al pasar de clase de baja digitalización a la case de digitalización media y a la clase de alta digitalización, como se esperaría que ocurriera con los valores medios de una variable que debe estar correlacionada con el grado mayor o menor de digitalización. Fuera de la escala de nivel de digitalización, el porcentaje de empresas que compran software es mayor en la clase alta robots y baja ordenadores que en la clase alta ordenadores y baja robots, añadiéndose así a la lista de indicadores de digitalización en los que la clase con alto porcentaje de empresas que utilizan robots supera en valor medio a los de la clase con alto porcentaje de ordenadores.

ANEXOS
Anexo 1: Agrupación de países por entorno geográfico-institucional
Anexo 2: Identificación de las clases latentes de digitalización

La estimación de un modelo de análisis de clases latentes (ACL) lleva implícita la decisión del investigador de fijar el número de clases latentes a retener. Por lo que, el método de trabajo para la obtención de dicho número es iterativo, se formulan modelos alternativos, sobre los indicadores observados, añadiendo clases adicionales para determinar cuál es el modelo, número de clases y distribución de los individuos-objetos que mejor se ajustan a la matriz de distancias entre las observaciones; teniendo en cuenta el principio de parsimonia. En este trabajo se utiliza el programa MPLUS8.7 (Muthén y Muthén, 2017) y los modelos se estiman mediante máxima verosimilitud con errores estándar robustos a la no normalidad, y la bondad del ajuste se valora teniendo en cuenta criterios estadísticos e índices (por ejemplo, el logaritmo de la verosimilitud, el criterio de Akaike [AIC], el criterio bayesiano [BIC], diagonal de la matriz de probabilidades de clasificación o prevalencia de la clase latente [rango ACP] y la entropía). Adicionalmente se consideran criterios interpretativos de las clases como son el tamaño de las clases latentes (% LC menor), y si las clases tienen sentido en el contexto de la situación modelizada.

En el cuadro 2A se muestran los estadísticos e índices de bondad de ajuste para seis modelos; retener de una a seis clases latentes. Se observa cómo los tres estadísticos (valor absoluto del logaritmo de la verosimilitud, AIC y BIC) disminuyen conforme se retiene una clase latente adicional. Por otro lado, existe una tendencia a la baja del índice de entropía hasta la retención de la cuarta clase latente (0,785), sube en la quinta (0,831) y vuelve a disminuir en la sexta (0,814), paralelamente el paso de cinco clases a seis empeora la prevalencia a la clase latente (0,836 a 0,748), y que la retención de 6 clases nos llevaría a obtener un grupo de observaciones relativamente pequeño (7 %), por lo que cabe concluir que la retención de cinco clases latentes puede ser una opción válida acorde a los criterios de parsimonia y explicación de las relaciones observadas.

Tras retener cinco clases latentes se procede a la caracterización de las mismas atendiendo a los indicadores observados (cuadro 4 del texto principal). En base a dichos resultados se concluye que la retención de cinco clases latentes es una opción válida para poder interpretar las relaciones observadas entre los indicadores, teniendo en cuenta las variables de contexto, en el contexto de la situación modelizada.

Anexo 3: Cuadros complementarios

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Día Mundial de la Población

Fecha: julio 2022

Dirección de Estudios Sociales

Europa, menos joven y más femenina

Las estadísticas demográficas de la ONU publicadas en junio de 2019 (World Population Prospects 2019) situaron la edad mediana de la población mundial, antes de la pandemia, en 30,9 años, nueve años más que en 1975. En Europa1, la región del mundo con una edad mediana más alta desde los años sesenta, ese aumento entre 1975 y 2020 todavía alcanzaba una mayor dimensión: si en 1975 la edad mediana de la población ascendía a 32,1 años, en 2020 alcanzaba 42,5 años (gráfico 1).

Al margen de sus muy diferentes tamaños2, lo que diferencia a la población europea de la de otras regiones del mundo no es solo su edad media más alta (que se corresponde con porcentajes de población mayor más elevados), sino la mayor desproporción numérica entre los sexos. Utilizando un concepto bastante extendido, podríamos afirmar que la población de Europa está más “feminizada” que la de cualquier otra región del mundo. Ya lo estaba a mediados del siglo XX (1950), cuando, como consecuencia de las guerras mundiales que asolaron Europa entre 1914 y 1945, el número de hombres por cada 100 mujeres se situaba en 87,6, lejos de las cifras que por entonces registraban las regiones de Asia (104,9), Oceanía (103,7) América Latina y el Caribe (100,0), América del Norte (99,8) y África (98,8). Lo cierto es que aun cuando la proporción de hombres en Europa ha crecido progresivamente desde 1950, en 2020 el número de hombres por cada 100 mujeres (93,4) se hallaba por debajo de los estimados para Asia (104,7), Oceanía (100,2), África (99,9), América del Norte (98,0) y América Latina y el Caribe (96,8) (gráfico 2).

Así pues, en comparación con la población de otras regiones, la de Europa está más envejecida y más feminizada. Estas dos características no son independientes entre sí. Se podría afirmar que, en buena medida, la población actual en Europa está más feminizada porque se encuentra más envejecida; una relación que se explica en virtud de la mayor esperanza de vida de las mujeres. Téngase en cuenta que la esperanza de vida al nacer de las mujeres en Europa es de 81,6 años, superando en más de seis años a la de los hombres (75,0); a los 65 años, la brecha de género en la esperanza de vida se reduce, pero la femenina (20,3 años) sigue adelantando a la masculina en algo más de tres años (17,0)3.

Enfocando ahora la atención en la población española, observamos que, a 1 de enero de 2022, la proporción de mujeres supera a la de hombres en todas las comunidades autónomas, salvo Castilla-La Mancha y la Región de Murcia (a las que habría que añadir las dos ciudades autónomas, Ceuta y Melilla). El predominio de población femenina es especialmente visible en la población de 65 o más años, oscilando la proporción de mujeres entre el 54,7% de Melilla y el 58,5% de la Comunidad de Madrid (gráfico 3).

En todas las comunidades autónomas, la proporción de mujeres ha crecido respecto a la que había diez años antes (es decir, a 1 de enero de 2012). Sin embargo, este crecimiento no ha sido progresivo durante esa década (cuadro 1). Entre el 1 de enero de 2020 y el 1 de enero de 2022, en algunas comunidades autónomas (las Islas Baleares y Canarias, Extremadura, la Comunidad Valenciana y Asturias, además de Ceuta y Melilla) la proporción de mujeres aumentó (como intuitivamente cabría esperar, dada la mayor mortalidad de los hombres durante la pandemia)4. En otras, sin embargo, ha sucedido lo contrario (por ejemplo, Aragón y Murcia), lo cual puede obedecer a pautas distintas en la mortalidad o a diferentes dinámicas migratorias durante ese periodo (por ejemplo, porque a esas comunidades hayan inmigrado más hombres que mujeres, o hayan emigrado más mujeres que hombres). En todo caso, la coincidencia del dato correspondiente a España l en 2020 y 2022 (51%) permite afirmar que a pesar del considerable impacto de la pandemia en las principales magnitudes demográficas (nacimientos, muertes y migraciones), la composición por sexo de la población no ha cambiado5.

El próximo 11 de julio, Día Mundial de la Población, la ONU publicará las primeras perspectivas de población tras la pandemia (World Population Prospects 2022). Para Europa pronosticarán previsiblemente un avance de la feminización de la población, basándose en crecimientos esperables de la esperanza de vida y el mantenimiento de la ventaja comparativa que en esta variable poseen las mujeres respecto a los hombres. Ciertamente, las dinámicas migratorias pueden modular la rapidez de este proceso de feminización resultante del envejecimiento de la población; un proceso que, en sí mismo, no es ni bueno ni malo, sino simplemente una realidad que conviene tener muy en cuenta a la hora de diseñar políticas públicas e iniciativas lideradas por la sociedad civil que tengan como objetivo la consecución del mayor bienestar posible de todos los grupos sociales.

Notas

1. Para la División de Población de la ONU, la categoría “Europa” incluye todos los países de Europa septentrional, meridional, oriental y occidental.

2. Asia: 4.601 millones; África: 1.308 millones; Europa: 747 millones; América Latina y el Caribe: 648 millones; América del Norte: 367 millones; Oceanía: 42 millones (World Population Prospects 2019, datos correspondientes al año 2019).

3. Datos extraídos de World Population Prospect 2019 para el periodo 2015-2020.

4. Sobre la mayor mortalidad masculina provocada por la COVID, véase, por ejemplo, Lakbar, I. et al. (2020). COVID-19 gender susceptibility and outcomes: A systematic review. PLoS ONE 15(11), e0241827 (https://doi.org/10.1371/journal.pone.0241827).

5. El impacto demográfico de la pandemia sobre la mortalidad ha sido calificado como “muy fuerte” (Requena, M. (2022)) “El impacto demográfico de la COVID -19 en España”, en Salido, O. y Massó, M. (eds.), Sociología en tiempos de pandemia. Marcial Pons FES) y, sin duda lo es en términos absolutos y para las familias que han sufrido pérdidas de miembros. No obstante, no debe olvidarse que las 108.000 muertes registradas oficialmente hasta el momento representan un 0,2 de la población total de España; asimismo, conviene tener presentes las grandes cifras que suponen las migraciones como factor de cambio demográfico: por ejemplo, en 2021 se registraron en España más de 600.000 altas exteriores y 400.000 bajas, aparte de casi 1.700.000 movimientos interiores.

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Día Internacional de los Refugiados

Fecha: junio 2022

Día Internacional de los Refugiados

Crisis recurrentes y difícilmente previsibles
La invasión rusa de Ucrania ha duplicado el número de refugiados en la UE

Para los ciudadanos europeos, este Día Mundial de los Refugiados viene marcado por la invasión rusa de Ucrania en febrero de 2022 y la salida de este país, desde entonces, de aproximadamente 5 millones de habitantes. De ellos, España ha acogido en torno a 120.000. Son pocos en relación con las cifras verificadas en otros países de la Unión Europea (UE-27), como Polonia (1.170.000), Alemania (780.000) o la República Checa (374.000), pero se aproximan a la cifra que registra Italia (130.000) y se sitúan muy por encima de la cifra de Francia (88.000). En todo caso, para dar cuenta del volumen relativo de los ucranianos recién llegados a España, baste decir que su número casi duplica al de todas las personas que en 2021 solicitaron asilo en nuestro país (62.000).

Ante la “crisis de los refugiados ucranianos”, cobran ahora una dimensión más moderada los datos de la “crisis de los refugiados sirios”, que en 2015 y 2016 supuso casi 2,5 millones de (primeras) solicitudes de asilo (Gráfico 1). Tras esos dos años críticos, el número de solicitudes de asilo en la UE retornó a los niveles previos, alrededor de 600.000 anuales. Con la pandemia y las consiguientes restricciones de desplazamientos, las solicitudes de asilo en la UE cayeron hasta poco más de 400.000 en 2020, recuperándose en 2021. En este último año se presentaron más de medio millón de solicitudes de asilo (535.000), casi el 40% procedentes de nacionales sirios, afganos e iraquíes (Gráfico 2)1.

La evolución de las solicitudes de asilo presentadas en España durante ese mismo periodo (2014-2021) se distingue claramente de la observada en la UE. España se vio escasamente afectada por la crisis de los refugiados en 2015 y 2016; durante cada uno de esos años recibió en torno a 15.000 solicitudes, el 1% de todas las registradas en la UE (Gráficos 3 y 4). Sin embargo, a partir de 2016 comenzó a aumentar el número de solicitantes de asilo. Los años 2018 y 2019 consignaron fuertes aumentos de solicitudes, sobre todo, de ciudadanos venezolanos y colombianos. El pico se alcanzó en 2019, con más de 115.000 (18% de las presentadas en la UE). Si bien en 2020 las solicitudes descendieron en términos absolutos (86.000), el porcentaje sobre el total de las presentadas en la UE aumentó hasta 21%. En el primer año de la pandemia, España pasó a situarse en segundo lugar del ranking de países europeos con más solicitudes de asilo. El nuevo descenso en el número absoluto de solicitudes en 2021 (62.100) no ha impedido que España siga figurando entre los tres países de la UE que han recibido más solicitudes de asilo (solo por detrás, aunque a bastante distancia, de Alemania, con 148.000, y Francia, con 103.000). Lo que llama más poderosamente la atención es la procedencia de quienes solicitan asilo en España: en casi todos los países de la UE, los nacionales sirios, afganos o pakistaníes encabezan en los últimos años la relación de países de los que proceden los solicitantes de asilo. En cambio, en España, venezolanos y colombianos son (desde 2017) los solicitantes más frecuentes (43% de todas las solicitudes en 2021), seguidos, a mucha distancia, por marroquíes, malienses y senegaleses (10%, 7% y 5%, respectivamente) (Gráfico 3).

El aumento de las solicitudes de asilo en España a partir de 2016 (Gráfico 4) ha obligado a mejorar la agilidad en su gestión. En esta dimensión, España registraba un rendimiento muy modesto en comparación con otros países europeos. Así, la tasa de resolución de solicitudes entre 2014 y 2021 se situó en el 77%, bastante por debajo de la media de la UE (89%) y, en particular, de países como Alemania (100%), Francia (106%) e Italia (100%) (Gráfico 5).

No obstante, es preciso señalar el creciente esfuerzo de la administración española en la gestión de solicitudes realizado a partir de 2018. Entre ese año y el 2020 se multiplicó por más de diez el número de las resoluciones de solicitudes de asilo (Gráfico 6). De ellas, el 40% fueron positivas (es decir, concluyeron con el reconocimiento del estatuto jurídico de refugiado/a), un porcentaje coincidente con la media de la UE, pero considerablemente inferior a los que arrojan Alemania (49%) y Grecia (55%) durante el mismo período.

En definitiva, a medida que avanza el siglo XXI parece que las crisis de refugiados se han convertido en acontecimientos recurrentes, aunque difícilmente previsibles. La situación de los países receptores de solicitantes de asilo puede variar significativamente en muy poco tiempo, como demuestra el caso de España, que, en solo unos años, ha pasado de ser uno de los Estados miembros de la UE con menos solicitantes de asilo, a formar parte del grupo de países más solicitados. España no sufrió la crisis de los refugiados sirios, pero cuando en la primera mitad de 2022 ha llegado un número de nacionales de Ucrania que dobla al de solicitantes de asilo en 2021, ya contaba con un aparato capaz de gestionar un mayor número de solicitudes de asilo (aun cuando persisten retrasos en la tramitación e ineficiencias operativas), en parte, gracias a la experiencia adquirida en la “crisis de los refugiados venezolanos”.

En esta tercera década del siglo XXI España ya no puede ser considerada, como lo ha sido tradicionalmente, un país ajeno al asilo. Ahora bien, el origen geográfico de las solicitudes presentadas es muy distinto al observado en la mayoría de países europeos. Por razones históricas, España atrae particularmente a solicitantes latinoamericanos, lo que implica que buena parte de quienes adquieren la condición de refugiados dispone de recursos sociales, culturales y lingüísticos que, en general, facilitan su acogida e integración en el país. Resulta, sin duda, muy difícil prever la evolución de las cifras de refugiados en los próximos años, pero, a tenor de lo observado antes de la “crisis de los refugiados ucranianos”, cualquier pronóstico sobre la demanda de asilo en España requiere examinar la estabilidad política y económica de Latinoamérica y el Caribe.


Notas

1. Aún siendo venezolanos y colombianos los grupos más numerosos de solicitantes de asilo, la mayor parte de los que residen en España no son refugiados. Muchos poseen ya una nacionalidad europea o prefieren tramitar sus permisos de residencia por otras vías más sencillas.

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Déficit y consolidación fiscal en España: ¿Qué opinan los ciudadanos?

Fecha: junio 2022

Santiago Lago Peñas*

Resumen

En este documento se analizan los resultados de una encuesta elaborada ad hoc para evaluar el conocimiento y opiniones acerca de la estabilidad fiscal y las preferencias sobre la consolidación presupuestaria en España. Se combina un tratamiento descriptivo de las respuestas con una serie de estimaciones de modelos de elección multinomial ordenada y no ordenada que abordan, sucesivamente, los determinantes de la información que manejan los ciudadanos, su preocupación por el déficit, las opiniones sobre diferentes fórmulas para el ajuste fiscal y el impacto electoral que podría tener. En el análisis se tiene en cuenta el papel que desempeñan los medios de comunicación y se realizan varios cuasiexperimentos mediante la alteración del texto de las preguntas y la definición de un grupo de control y uno de tratamiento.

1.  INTRODUCCIÓN

Desde hace más de una década, España se sitúa entre los países de la UE-27 con un mayor desequilibrio estructural entre gastos e ingresos no financieros y con un crecimiento más rápido de la ratio de deuda pública sobre el producto interior bruto (PIB). De hecho, si abrimos el objetivo para contemplar en su conjunto la hacienda pública de la democracia, la norma ha sido que el déficit total supere el umbral del 3 % del PIB: desde 1980, en 29 ejercicios de los 42 transcurridos; las excepciones son 1980-1981, 1998-2007 y 2018.

Un déficit abultado y cronificado refleja o anticipa, en grado diverso, incoherencia en los procesos de decisión colectiva, debilidades en el marco institucional, fragilidad ante el escrutinio de los mercados financieros internacionales y reputación de incumplidor en el seno de la Unión Europea. Desde este punto de partida, estamos obligados a afrontar un proceso de reforma de las reglas fiscales en el que España debe convencer a sus socios de la necesidad de adaptarlas a la realidad de los países con mayores desequilibrios fiscales y, de forma simultánea, diseñar un plan de consolidación presupuestaria ambicioso y creíble para los próximos años (Lago Peñas, 2022). Un plan que no se articula en el vacío, sino en un contexto democrático con una fuerte competencia y fragmentación política. Por ello, la opinión de los ciudadanos se convierte en un input particularmente relevante para los partidos con responsabilidad y vocación de gobernar.

La evidencia empírica disponible sobre estas cuestiones es limitada y con resultados no siempre coincidentes (Lago Peñas, 2021). Arias y Stasavage (2019) analizan 32 países entre 1870 y 2011 y concluyen apuntando la inexistencia de un impacto significativo de los recortes en el gasto público sobre los resultados electorales. Pero este resultado ha sido contestado, bien porque los gobiernos aplicarían las medidas de ajuste cuando consideran que se lo pueden permitir en términos electorales (sesgo de selección); bien porque el voto es una decisión multidimensional en la que la austeridad fiscal es un elemento más. Desde esta perspectiva, la consolidación sí conllevaría costes electorales, tanto en episodios de elevado estrés presupuestario como el provocado por la Gran Recesión (Talving, 2017), como en tiempos ordinarios (Hübscher, Sattler y Wagner, 2021); un coste que sería mayor para los ajustes que se concretan en recortes de gasto. El trabajo de Barnes y Hicks (2018) para Reino Unido en el período 2010-2015 aporta un argumento adicional de interés: incluso controlando por diferencias ideológicas, la fuente de las noticias (el periódico de referencia para el ciudadano) influye en la actitud sobre el déficit.

El objetivo de este documento es arrojar nueva luz de la percepción de los ciudadanos sobre la gravedad del problema del déficit, su conocimiento sobre los desequilibrios fiscales, sus preferencias ante un proceso de consolidación y, en última instancia y lo que más condiciona las decisiones de los Gobiernos de turno: el coste electoral de las diferentes decisiones que se pueden implementar. El punto de partida es el diseño de un cuestionario ad hoc. Para la definición de las preguntas se adoptan como referencia el Barómetro fiscal del Instituto de Estudios Fiscales (IEF) y los barómetros del Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS), tanto en lo que atañe a las características individuales como a las opiniones ideológicas, políticas y sobre los servicios públicos. Las respuestas sirven para contrastar la robustez de la encuesta y, sobre todo, como variables de control en las estimaciones econométricas que se detallan en la segunda parte del documento1. El resto de los ítems que aparecen en el cuestionario sirven para construir las variables endógenas y el resto de las explicativas; incluyendo una batería de cuestiones sobre las principales fuentes y medios de información. Además, se incorporan una serie de cuasiexperimentos consistentes en presentar algunas preguntas de forma ligeramente modificada al grupo de control y al grupo de tratamiento; ambos formados por individuos escogidos de forma aleatoria, pero respetando el diseño muestral general en cuanto a pesos y ponderaciones.

El trabajo está estructurado en seis apartados, además de esta introducción. En el segundo, se presentan de forma sintética los principales resultados agregados de la encuesta. En el tercero, se utilizan los microdatos para analizar econométricamente los determinantes de la mayor o menor preocupación de los ciudadanos por la estabilidad fiscal. El mismo enfoque metodológico es empleado en los tres epígrafes siguientes, para desentrañar, de forma sucesiva, los factores que explican las diferencias en la información que manejan los ciudadanos, las preferencias sobre la composición de los ajustes fiscales, y la traducción de las posibles consolidaciones en costes electorales potenciales. Un séptimo apartado muestra los resultados de una serie de simulaciones a partir de las estimaciones previas. El documento finaliza con una síntesis de las conclusiones.

2.  PRINCIPALES RESULTADOS AGREGADOS DE LA ENCUESTA

Opiniones sobre el papel del sector público

El gráfico 1 muestra que una amplia mayoría de los encuestados (66 %) está muy o bastante de acuerdo con la idea de que el sector público desempeña una función necesaria para la sociedad y sólo el 10 % la discute. Únicamente el 16 % está bastante o muy de acuerdo con la idea de que viviríamos mejor si no se pagase ningún impuesto, frente al 61 % que están muy o bastante en desacuerdo con ella (gráfico 2).

Opiniones sobre la utilización de los servicios públicos

A la luz del gráfico 3, el 40 % de los encuestados está bastante o muy de acuerdo con la afirmación de que existe una mala utilización por parte de los usuarios, frente a un 19 % que rechaza esta idea y un 43 % que no se decanta. Esta distribución de respuestas es coherente con los resultados del Barómetro fiscal del IEF; en particular, los de la última edición disponible, correspondiente a 2020 (IEF, 2021). La media de las respuestas a la misma afirmación es 2,5, en una escala que va de 1 a 4.

Opiniones sobre la gestión y financiación de los servicios públicos

En lo que atañe a la gestión de los servicios públicos, son mayoría los que aprecian margen de mejora (gráfico 4). El 53 % está muy en desacuerdo o bastante de acuerdo con la afirmación de que los servicios públicos se encuentran, en general, bien gestionados. En contraste, solo el 15 % están muy o bastante de acuerdo. IEF (2021) refleja una valoración de 2,3 en la escala de 1 a 4 antes reseñada.

Por el contrario, solo el 13 % se muestra muy o bastante de acuerdo con la idea de servicios financiados por la iniciativa privada (gráfico 5) frente al 48 % que está muy o bastante en desacuerdo; y el 14 % de los encuestados está muy o bastante de acuerdo con la privatización en la gestión (gráfico 6), mientras que el 49 % está en desacuerdo. De nuevo, estos resultados están en línea con los que resultan del barómetro del IEF para 2020. En ambos casos, el grado de acuerdo medio es de 1,9 para un mínimo de 1 y un máximo de 4.

Opiniones sobre el intercambio fiscal en España en perspectiva comparada

El gráfico 7 distribuye a los encuestados en tres categorías, en función de su opinión sobre la relación entre impuestos y bienes y servicios públicos en España respecto a otros países europeos. El 63 % opina que es peor y un escaso 7 % considera que es mejor. Estos valores son casi idénticos a los del Barómetro fiscal correspondiente a 2020 (69 % y 7 %, respectivamente) y reflejan una posición globalmente desfavorable.

Conocimiento sobre el marco de estabilidad fiscal

Para determinar el conocimiento del marco de estabilidad de los encuestados, se formularon tres preguntas sobre qué es y qué hace la Autoridad Independiente de Responsabilidad Fiscal (AIReF); sobre la existencia de reglas fiscales a escala europea y sobre la ratio de deuda pública sobre el PIB en 2022. La distribución de las respuestas aparece en los gráficos 8 a 10.

Solo el 7 % se declara informado sobre la naturaleza y cometidos de la AIReF y un 21 % manifiesta un conocimiento vago. El 72 % contesta negativamente. Los porcentajes mejoran sustancialmente cuando nos referimos a las reglas fiscales. En ese caso, el 28 % afirma desconocer su existencia y un 19 % adicional reconoce un conocimiento vago. Algo más de la mitad (53 %) conocen este vector del marco de estabilidad fiscal.

Finalmente, el 40 % de los encuestados responde correctamente a la pregunta sobre el nivel de deuda pública en España (la ratio observada se sitúa en el intervalo 100-125 %) y solo el 9 % se equivocan con claridad, al responder que la deuda se sitúa por debajo del 75 %. El restante 51 % de respuestas erróneas se sitúan en el intervalo inmediato inferior o superior al correcto.

Conocimiento sobre nivel de gastos e ingresos públicos

El gráfico 11 recoge el grado de acuerdo con la afirmación de que el déficit público en España viene explicado por unos ingresos insuficientes. En esta pregunta se segmenta la muestra en dos, a fin de examinar la influencia de la credibilidad y confianza que generan las instituciones en los ciudadanos. En concreto, a una de las submuestras se le presenta la afirmación en boca de la Unión Europea (el grupo de control), y a la otra se le plantea que es el Gobierno de España quien lo sostiene (el grupo de tratamiento).

Los resultados son muy interesantes. Cuando es la Unión Europea (UE) el sujeto activo de la afirmación, el 12 % está totalmente de acuerdo, el 44 % está bastante de acuerdo y el 11 % no está nada de acuerdo. Los porcentajes se alteran significativamente cuando es el Gobierno de España el emisor del mensaje. Respectivamente, pasan a ser 7 % (-5 puntos porcentuales), 26 % (-18 puntos) y 28 % (+17 puntos).

Algo similar ocurre en el gráfico 12, cuando se le pide a los encuestados que muestren su grado de acuerdo con la idea de que el gasto público en España está por debajo de la media de los países de la UE-27. Cuando lo sostiene la Unión Europea, el 55 % está totalmente o bastante de acuerdo y solo el 12 % nada de acuerdo. Cuando es el Gobierno de España, la cifra es el 40 % en el primer caso y el 21 % en el segundo.

Preocupación sobre el déficit público

Mayoritariamente, los ciudadanos encuestados muestran preocupación por el déficit público (gráfico 13) y consideran que debería recibir más atención en España (gráfico 14). En concreto, el 67 % está muy o bastante de acuerdo con que es un problema grave; y para un porcentaje muy próximo (64 %) debe ganar peso en la agenda pública, pero también en los programas de los partidos políticos. Además, el 73 % de los encuestados está muy o bastante de acuerdo con que los manifiestos electorales deberían explicar cómo se pretende reducir el déficit (gráfico 15).

¿Es el Estado de las autonomías un desafío para la estabilidad fiscal?

Los resultados del gráfico 16 cuestionan que los ciudadanos compartan mayoritariamente la tesis de que la fuerte descentralización en el escalón regional de gobierno sea un determinante fundamental del déficit. El 26 % está muy o bastante en desacuerdo con la idea; el 32 % está muy o bastante de acuerdo; y el 42 % no se decanta.

Opiniones sobre los mecanismos de control del déficit

En el gráfico 17 aparecen resumidas las reacciones a la afirmación de que las reglas fiscales son útiles y necesarias. El 47 % se declara muy o bastante de acuerdo, frente al 11 % que está muy o bastante en desacuerdo.

Los resultados son menos favorables para la AIReF (gráfico 18). Aunque de nuevo son más los que están muy o bastante de acuerdo (23 %) que los que no (7 %), ahora el 70 % no se decanta. Una respuesta que es plenamente coherente con la que muestra del gráfico 9, donde se evalúa el conocimiento de la institución.

Opiniones sobre el proceso de consolidación fiscal

De acuerdo con los resultados sintetizados en el gráfico 19, el 46 % de los encuestados considera que la reducción del déficit público sería prioritaria respecto a aumentar el gasto o bajar impuestos, frente al 16 % que disiente. El 39 % no se inclina en ningún sentido. No obstante, estos resultados agregados son solo parcialmente coherentes con los que muestra el gráfico 20. Al grupo de control se le pregunta por el destino de una transferencia imprevista de recursos y al de tratamiento por la forma de financiar una multa. Los resultados son casi coincidentes entre ambos grupos, pero ahora solo el 35 % de los encuestados daría preferencia a reducir el déficit respecto a reducir impuestos (21 %) o mejorar bienes y servicios públicos (44 %).

Finalmente, el gráfico 21 ofrece cuatro posibilidades para acometer un ajuste fiscal en España, combinando subidas de impuestos y recortes de gasto. El 43 % de los encuestados preferiría que el ajuste recayese exclusivamente en el lado del gasto y un 35 % adicional una combinación en la que, de forma secundaria, hubiese una subida de impuestos. Únicamente el 10 % aboga por una consolidación basada en subidas impositivas.

Sobre el coste electoral de la consolidación fiscal

En los gráficos 22 y 23 aparecen las respuestas a las preguntas sobre el coste electoral de las medidas a adoptar para reducir el déficit. De nuevo, se distingue entre un grupo de control y uno de tratamiento. En el grupo de control, es la Unión Europea la que obliga a afrontar el ajuste y en el de tratamiento es una decisión autónoma del Gobierno. En el caso del gráfico 22, el Gobierno concreta el ajuste en una reducción del gasto en sanidad, pensiones y educación; y en el gráfico 23 en una subida generalizada del IRPF.

El recorte del gasto tiende a reducir en mayor medida la probabilidad de votar a los partidos de la coalición de gobierno (46 % para el grupo de control y 51 % para el de tratamiento) que la subida de impuestos (43 % y 40 %, respectivamente). En todo caso, las diferencias en las reacciones de un grupo y otro son mucho menores que los que reflejan los gráficos 11 y 12, sobre los niveles de ingresos y gastos en España.

Finalmente, el ajuste también aumentaría la probabilidad de votar a los partidos de la coalición para una parte, relativamente pequeña, de la muestra. En concreto, el 12 % de los encuestados para tres de las cuatro posibles combinaciones entre agente impulsor del ajuste en el déficit (Gobierno vs UE) y composición (reducción del gasto vs aumento de impuestos). Para la cuarta de ellas (reducción del gasto para acometer un ajuste decidido por el Gobierno) el porcentaje de encuestados que contempla un aumento en la probabilidad de voto a la coalición sería menor (9 %).

Síntesis de resultados

Una amplia mayoría de los encuestados apoya la existencia y necesidad de un sector público fuerte y recela de la privatización en la gestión o en la financiación de servicios públicos. No obstante, domina la idea de que, en general, podrían gestionarse mejor y que la eficiencia del gasto es inferior a la de otros países europeos. De manera algo menos intensa, los encuestados consideran que los usuarios hacen un mal uso de ellos.

En su conjunto, el grado de conocimiento que muestran los ciudadanos se aproxima a lo satisfactorio en lo que se refiere a la existencia de reglas fiscales o el nivel de deuda pública que acumula España, pero no en lo que se atañe a la AIReF. Quien la conoce la valora como una herramienta positiva y útil. Pero son una minoría. Además, la UE cuenta y otorga con un plus de credibilidad cuando se menciona como fuente de información sobre gastos e ingresos públicos.

Al contrario de lo que a veces se argumenta, la mayoría de los ciudadanos es consciente de la gravedad del problema que supone un déficit público crónico elevado y considera que se debería hablar más sobre cómo atajarlo, también en los programas electorales de los partidos políticos2. Y a la hora de resolver el proceso, tres de cada cuatro encuestados se decanta por que todo o tres cuartas partes del ajuste recaiga en el lado del gasto y no en subidas impositivas. Solo uno de cada diez preferiría un ajuste basado exclusivamente en subidas impositivas.

Sin embargo, esta clara preferencia por recortar gasto a la hora de afrontar un proceso de consolidación fiscal no encaja del todo bien con lo declarado sobre el efecto que tendría la composición del ajuste sobre la probabilidad de voto a los partidos de la coalición de Gobierno. Cuando pasamos de hablar de recortes de gasto, en general, a sustanciarlos en recortes en las funciones centrales del Estado del bienestar (sanidad, educación, pensiones) y las que absorben más recursos, 4 de cada 10 declaran que no tendría efecto, 1 de cada 10 afirma que aumentaría su probabilidad de voto y la mitad de los encuestados señala que la probabilidad caería. Cuando hablamos de elevar el IRPF, las cifras se modifican en dirección contraria a la que cabría aguardar: aumenta el porcentaje de quienes declaran no verse influidos por la decisión, al pasar de 41 % a 46 %, se reduce el porcentaje de los que penalizarían el ajuste (de 48,5 % a 41,5 %) y aumenta el porcentaje de los que se muestran más partidarios en términos electorales, de 10,5 % a 12 %.

Finalmente, que sea obligado por la Unión Europea o decisión autónoma del Gobierno español, no cambia sustancialmente los resultados. La credibilidad de la UE antes apuntada no parece que sirva también para encajar mejor los sacrificios.

3.  SOBRE LOS DETERMINANTES DE LA INFORMACIÓN DE LOS CIUDADANOS

En este primer bloque de estimaciones, la variable explicada es la respuesta a las preguntas representadas en los gráficos 8, 9 y 10 sobre el conocimiento de la AIReF, la existencia de reglas fiscales y el nivel de la ratio deuda pública sobre el PIB en España en 2022, respectivamente. En los tres casos, utilizamos un modelo probit multinomial ordenado3. En los dos primeros, los valores de la endógena van de desconocimiento (1) a conocimiento (3), con el valor 2 para quienes responden “vagamente”. Para la pregunta sobre la deuda, se establecen tres categorías: los que aciertan (valor 3), los que yerran situándose en el escalón inmediato superior o inferior (valor 2), y los que responden que la deuda está por debajo del 75 % (valor 1).

Las variables explicativas, comunes para todas las estimaciones que siguen y habituales en los estudios con microdatos sobre opiniones de los individuos, son el sexo (mujer=1), la edad, el estado civil (con la soltería como referencia), el nivel de estudios (definido en ocho tramos, desde sin estudios hasta doctorado), la ocupación (con la categoría empresario/profesional como referencia), la renta del hogar, la ideología (que va de 0 a 10, de extrema izquierda extrema derecha), el interés en política (de 0 a 10, de ningún interés al máximo), el interés en la actualidad económica (con la misma escala que la anterior), el canal principal de información (radio, TV, prensa y redes sociales, con la primera como categoría de referencia) la orientación ideológica de la radio, TV o periódico principal4 y, finalmente, el partido a quien el elector votaría si en el momento de realización de la encuesta se celebrasen elecciones. En este caso, a fin de facilitar el manejo de la información, reclasificamos en cinco grupos, con valores de 1 a 5: partidos de Gobierno (PSOE y Unidas Podemos), partidos de oposición de ámbito estatal (PP, Vox, Ciudadanos, MásPaís y PACMA), partidos de oposición de ámbito autonómico (ERC, JxCAT, CUP, EAJ-PNV, EH Bildu, CCa-NC, NA+, Mes Compromís, BNG, PRC), un cajón de sastre en el que se incluyen votos en blanco, nulos, abstención y otros partidos minoritarios; y, en quinto y último lugar, los que declaran indecisión. La categoría de referencia es la cuarta.

El cuadro 1 sintetiza los resultados. En lo que se refiere a la AIReF, los factores relevantes al 10 % o menos de significatividad estadística y con efecto negativo (es decir, reducen la probabilidad de conocimiento o acierto) son la condición de estudiante y la intención de voto a los partidos de Gobierno; y con signo positivo: el interés en la política y el interés en la actualidad económica. En la segunda columna se analiza el conocimiento sobre las reglas fiscales. En este caso, el único aspecto que influye negativamente es la condición de mujer5.Con signo positivo aparecen el nivel de estudios, la condición de asalariado o jubilado/pensionista y el interés en la actualidad económica. Finalmente, el grado de acierto sobre el nivel de endeudamiento (columna tres) es menor en el caso de las mujeres, creciente con el interés en la economía y en la política, con la edad y con el nivel de estudios.

En síntesis, los factores más relevantes para explicar el grado de información que manejan los ciudadanos son su interés en la política y en la actualidad económica y su nivel de estudios. Los tres con signo positivo. Con signo negativo, aparece el efecto de ser mujer. En contraste, hay que destacar que la fuente de información no es un determinante relevante de ninguno de los tres casos, como tampoco lo es el nivel de renta.

4.  ¿QUÉ DETERMINA LA PREOCUPACIÓN POR LA ESTABILIDAD FISCAL?

En este apartado se analizan en detalle las respuestas a cuatro preguntas. Los resultados aparecen en el cuadro 2, donde las columnas corresponden, respectivamente, a las respuestas sobre si el déficit público es un problema grave, si debiera recibir una mayor atención, si reducir el déficit es prioritario respecto a aumentar el gasto o reducir los impuestos y, finalmente, si la labor de la AIReF es clave para tener controlado el déficit público. De nuevo, se recurre a un modelo probit multinomial ordenado y las variables explicativas son las mismas; salvo en la última estimación, en la que se añade el grado de conocimiento sobre la propia AIReF.

En la primera columna, los factores significativos y con coeficiente positivo son la edad, el nivel de estudios, una orientación ideológica hacia la derecha y la intención de votar a partidos de ámbito estatal en la oposición. Al contrario, influyen negativamente el interés en política y que la información proceda fundamentalmente de redes sociales.

En la segunda columna, los resultados son parcialmente similares. Con coeficiente positivo y significativo al 10 % o menos, aparecen la edad, el nivel de estudios, el ser jubilado o pensionista, una autoubicación ideológica hacia la derecha y una intención de voto a los partidos de la oposición de ámbito estatal.

La tercera columna se refiere a la afirmación de que resulta prioritario reducir el déficit frente a aumentar gasto o rebajar impuestos. En este caso, en positivo juega, otra vez, la edad, el nivel de estudios, una ideología a la derecha del centro y una intención de voto a los partidos de oposición estatales; a lo que se suma el interés por la actualidad económica. Con signo negativo aparece el interés por la política.

Finalmente, la importancia atribuida a la AIReF se analiza en la cuarta columna del cuadro 2. Al igual que en columnas previas, influye positivamente la edad, el nivel de estudios, el ser jubilado/pensionista y el interés en la actualidad económica. Pero ahora también juega en positivo el hecho de ser mujer, que sea la TV el medio principal a la hora de recibir información, el conocimiento que se tiene de la propia AIReF y para quienes tienen intención de voto a los partidos del gobierno y los indecisos.

Resumiendo, la preocupación por la estabilidad fiscal de los individuos aumenta con el nivel de estudios, la edad, el interés por la actualidad económica, una ideología a la derecha del centro y una intención de voto por partidos estatales en la oposición. En sentido negativo, destaca el interés en la política, lo que contrasta con el resultado para el interés en economía. Una hipótesis explicativa es que la atención a la actualidad económica aumentaría la sensibilidad sobre los problemas que genera el déficit, mientras que el interés en la política los relegaría frente a otras prioridades sociales.

5.  ¿QUÉ EXPLICA LAS PREFERENCIAS SOBRE LA COMPOSICIÓN DE LOS AJUSTES FISCALES?

En el cuadro 3 aparecen los resultados de la estimación correspondiente a la pregunta sobre preferencias acerca del peso del recorte de gasto en una hipotética consolidación presupuestaria. De nuevo, se aplica un probit ordenado con cuatro opciones, que van desde un peso del 0 % para el recorte del gasto hasta un 100 %. Ahora se incluyen tres variables adicionales, que aproximan la calidad y coste comparado de los servicios públicos, así como las opiniones sobre el rol del sector público.

Las preferencias por consolidaciones basadas en recorte de gasto se acentuarían en personas con un fuerte interés en la actualidad económica, quienes se informan en medios con una línea editorial a la derecha del centro y en individuos con intención de votar a partidos de ámbito estatal hoy en la oposición. En contraste, la preferencia por que los impuestos tengan un peso mayor en la composición del ajuste sería mayor en asalariados, jubilados/pensionistas, estudiantes y personas dedicadas a las labores del hogar; personas con un intenso interés en la política (de nuevo surge el contraste en el efecto del interés en economía vs interés en política); quienes se decantan por votar a los partidos que hoy ocupan el Gobierno en las próximas elecciones generales; y personas que responden más favorablemente a las preguntas sobre la calidad en la gestión de los servicios públicos, sobre el papel del sector público y quienes consideran que la relación entre calidad y coste de los servicios españoles es similar o mejor que la de otros países europeos.

6.  LOS DETERMINANTES DEL COSTE ELECTORAL DE LAS CONSOLIDACIONES FISCALES

En este apartado nos centramos en los costes electorales de diversas estrategias de consolidación fiscal que aparecen en los gráficos 22 y 23. Aplicamos dos cambios sustanciales respecto a la metodología seguida en los epígrafes anteriores. En primer lugar, los modelos no son ordenados, lo que conduce a estimar un probit multinomial en el que la categoría de referencia de la variable endógena es que la consolidación no tendría efecto significativo en el voto a los partidos de la coalición de Gobierno. Los parámetros estimados corresponden, por tanto, a los casos de que reduzca o que aumente esa probabilidad. En segundo lugar, se realiza un cuasiexperimento, al utilizar dos preguntas similares, pero no idénticas para el grupo de control y al de tratamiento. En el caso del primero, el origen de la consolidación se encuentra en una imposición de la Unión Europea. En cambio, para el de tratamiento, la decisión de recorte del déficit se presenta como un ejercicio de autonomía del Gobierno.

En el cuadro 4 aparecen los resultados. En las dos primeras columnas se recogen los correspondientes al modelo multinomial en el que el ajuste fiscal se concreta en un recorte en sanidad, educación y pensiones. Por su parte, las columnas tercera y cuarta sintetizan los resultados del modelo multinomial si el ajuste se concretase en una subida generalizada del IRPF.

Comenzando por el ajuste en el gasto, la reducción en la probabilidad de votar al Gobierno de coalición es particularmente intensa en el caso de las mujeres, los asalariados, los votantes declarados tanto del Gobierno como de la oposición de ámbito estatal, pero también de los indecisos y quienes creen que el sector público desempeña una función necesaria en la sociedad. En contraste, este efecto negativo sobre la probabilidad de voto se debilita para quienes se informan en medios de comunicación con una línea editorial situada en la derecha ideológica. Por lo que respecta a quienes responden que el ajuste aumentaría la probabilidad de voto a los partidos de la coalición de gobierno, el perfil sería el de personas jóvenes, que previamente han declarado intención de voto a esos mismos partidos y que consideran que los servicios públicos son gestionados, en general, de forma correcta. Por último, es interesante reseñar que no es muy relevante quién se perciba como responsable último del ajuste del déficit, la Unión Europea o España6.

Cuando el ajuste se concreta en una subida del IRPF, los resultados son diferentes (columnas 3 y 4 de del cuadro 4). La reducción en la probabilidad de votar al Gobierno de coalición afecta especialmente a asalariados, jubilados/pensionistas y personas que se dedican a labores del hogar; también a quienes declaran su intención de votar por partidos de escala estatal en la oposición, indecisos e individuos ideológicamente situados a la derecha. Por su parte, el aumento en la probabilidad de votar se produce en personas que previamente ya han declarado su intención de voto a los partidos de Gobierno y quienes consideran que los servicios públicos, en general, están gestionados correctamente. La variable que diferencia el grupo de control del de tratamiento no es significativa: en el caso de las subidas de impuestos, la relevancia de que fuese la UE la que obligase a un ajuste fiscal es irrelevante.

En síntesis, los efectos negativos sobre el voto de una hipotética subida de impuestos se concentra en personas que muestran su preferencia por partidos de la oposición de ámbito estatal y con una ideología que tiende a situarse a la derecha del centro. Por el contrario, en el caso de los recortes del gasto en sanidad, educación y pensiones no parece atraer votantes que prefieren otras opciones políticas y disgusta en mayor medida a los votantes de los partidos de Gobierno.

7.  SIMULACIONES SOBRE EL IMPACTO ELECTORAL DEL AJUSTE

A partir de las estimaciones del apartado anterior, se han simulado los efectos marginales de la ideología y la intención de voto de un hipotético recorte del gasto en sanidad, pensiones y sanidad o un incremento del IRPF sobre la intención de voto. A la luz de la irrelevancia de diferenciar entre grupo de control y de tratamiento, los efectos se simulan para el conjunto de la muestra.

En el gráfico 24 se analiza el efecto de la ideología para cada una de las 11 posibilidades contempladas, de extrema izquierda (0) a extrema derecha (10). El panel izquierdo se refiere al recorte de gasto y el derecho al alza impositiva. A medida que observamos individuos autoubicados más hacia la derecha, se reduce la probabilidad de que tanto una reducción de gasto como un incremento de impuestos tengan una incidencia positiva sobre la probabilidad de voto al Gobierno; y se refuerza el efecto contrario: el ajuste fiscal por una vía u otra reduce la probabilidad de votar a los partidos de Gobierno conforme los votantes se definen más a la derecha. En todo caso, para los votantes situados en la izquierda, la reducción en la probabilidad de voto al Gobierno de coalición sería claramente mayor en caso de un recorte de gasto que un incremento de impuestos.

En el gráfico 25 se repite el análisis para la variable intención de voto con resultados coherentes con los anteriores. Para los votantes que declaran intención de voto a los partidos de la coalición de Gobierno, un recorte de gasto reduciría en mayor medida la probabilidad de concretar esa intención previamente declarada que un incremento de impuestos. De hecho, los intervalos de confianza para el incremento y la reducción en la intención de voto están muy próximos entre sí en este segundo caso. Para los votantes de partidos en la oposición tanto de ámbito nacional como autonómico, ambas vías de ajuste tienen un impacto negativo similar. Para los que se sitúan en la abstención, voto nulo y otros partidos sin representación en el Congreso, el efecto negativo sobre la intención de voto al gobierno es mayor en el caso del recorte del gasto. Finalmente, para los indecisos se repite este resultado, aunque la diferencia es menor.

En resumen, una consolidación fiscal, se haga con subidas de impuestos identificables o recortes de gasto visibles, genera un efecto negativo sobre la probabilidad de voto a los partidos de la coalición de Gobierno. Pero este efecto en su propio electorado, los indecisos y los abstencionistas es de magnitud superior en el caso del recorte de gasto que en la hipótesis de un aumento de impuestos.

8.  CONCLUSIONES

El análisis de la encuesta diseñada para analizar las opiniones de los españoles sobre estabilidad y ajuste fiscales proporciona los siguientes resultados principales:

  • Una amplísima mayoría de los encuestados defiende la existencia y necesidad de un sector público fuerte y recela de la privatización en la gestión o en la financiación de servicios públicos. Lo anterior es compatible con la percepción dominante de que, en general, podrían gestionarse mejor y que la eficiencia del gasto es inferior a la de otros países europeos.
  • De forma conjunta, los ciudadanos aprueban en su conocimiento medio sobre la existencia de reglas fiscales o el nivel de deuda pública que acumula España, pero no en lo que se refiere a la AIReF. Quien la conoce la valora como una herramienta positiva y útil. Pero son una minoría. Quizá tendría sentido que la AIReF reflexionase sobre su política de comunicación para conseguir trascender a especialistas y los ciudadanos más interesados en cuestiones económicas y llegar al público en general. Cuando se analizan los microdatos, los factores más relevantes para explicar el grado de información que manejan los ciudadanos es su interés en la política y en la actualidad económica y su nivel de estudios. Los tres con signo positivo. En contraste, hay que destacar que el medio de comunicación principal de referencia para el individuo no es un determinante relevante en ninguno de los tres casos, como tampoco lo es el nivel de renta. Finalmente, la UE cuenta y otorga con un plus de credibilidad cuando se menciona como fuente de información sobre gastos e ingresos públicos.
  • La mayoría de los ciudadanos es consciente de que un déficit público crónico elevado supone un problema, y considera que se debería hablar más sobre cómo atajarlo. Esta preocupación por la estabilidad fiscal está correlacionada positivamente con el nivel de estudios, la edad, el interés por la actualidad económica, una ideología a la derecha del centro y una intención de voto por partidos estatales en la oposición.
  • De entrada, una amplia mayoría de los ciudadanos encuestados se decanta por que el ajuste recaiga, sobre todo, en el lado del gasto y no en subidas impositivas. Solo uno de cada diez preferiría un ajuste basado exclusivamente en subidas impositivas. Sin embargo, esta clara preferencia no encaja bien con lo declarado sobre el efecto que tendría la composición concreta del ajuste sobre la probabilidad de voto a los partidos de la coalición de Gobierno. Una explicación plausible es que una cosa es hablar de recortar el gasto en general y otra de recortes concretos en partidas identificables y palpables. En el primer caso, probablemente los ciudadanos puedan estar pensando en ese margen de mejora en la gestión manifestado previamente; y no en servicios y programas de renta concretos, con usuarios y beneficiarios.
  • Cuando hablamos de recortes de gasto en sanidad, pensiones y educación, alrededor del 40 % declaran que no tendría efecto y en torno al 10 % afirma que aumentaría su probabilidad de voto. Cuando se propone elevar los impuestos, aumenta levemente el porcentaje de quienes declaran no verse influidos por la decisión y el de los que se muestran más partidarios en términos electorales. Las preferencias por consolidaciones basadas en recorte de gasto serían más marcadas en personas con un fuerte interés en la actualidad económica, quienes se informan en medios con una línea editorial a la derecha del centro, e individuos con intención de votar a partidos de ámbito estatal hoy en la oposición. En contraste, la preferencia por que los impuestos tengan un peso mayor en la composición del ajuste sería más intensa en personas con interés en la política; quienes se decantan por votar a los partidos que hoy ocupan el Gobierno en las próximas elecciones generales; y personas que responden más favorablemente a las preguntas sobre la calidad en la gestión de los servicios públicos, sobre el papel del sector público y quienes consideran que la relación entre calidad y coste de los servicios españoles es similar o mejor que la de otros países europeos. Finalmente, que sea obligado por la Unión Europea o decisión autónoma del Gobierno español, no cambia sustancialmente los resultados. La credibilidad de la UE antes apuntada no parece que sirva también para encajar mejor los sacrificios.
  • Una vez que se controla por la ideología y las preferencias de voto, los medios de comunicación no son relevantes a la hora de explicar las diferencias en la información que manejan los individuos o su preocupación por el déficit, pero sí para moldear las preferencias por la composición del ajuste. Quienes se informan a través de medios de comunicación con una línea editorial situada en la derecha ideológica, muestran una mayor preferencia por el recorte de gasto frente a las subidas impositivas y, de forma coherente, menos sensibilidad en el voto ante ajustes por esta vía.
  • Los efectos negativos sobre el voto de una hipotética subida del IRPF se concentran en personas que muestran su preferencia por partidos de la oposición de ámbito estatal y con una ideología que tiende a situarse a la derecha del centro. Por el contrario, la vía del recorte de gasto en servicios y programas de renta como sanidad, educación y pensiones no consigue atraer votantes que prefieren otras opciones políticas y disgusta en mayor medida a quienes previamente han declarado intención de voto a los partidos de Gobierno. Obviamente, desde un punto de vista electoral y social, serían mejores opciones tanto un incremento de la eficiencia del gasto que permitiese ahorrar y mejorar la percepción del intercambio fiscal de los ciudadanos, como una reducción del fraude fiscal que elevase los ingresos y mejorase la equidad horizontal7. Pero la implementación de ambas estrategias requiere tiempo, esfuerzo y cambios institucionales; y la dimensión del déficit estructural puede hacerlas, incluso en el mejor de los casos, insuficientes.
Referencias

Alaminos, A. (2011). Los medios de comunicación y la orientación política. Working Paper SERCOM, 1/2011. Universitat d´Alacant.

Arias, E. y Stasavage, D. (2019). How large are the political costs of fiscal austerity. Journal of Politics, 81(4).

Barnes, L. y Hicks, T. (2018). Making austerity popular: the media and mass attitudes towards fiscal policy. American Journal of Political Science, 62(2).

CIS (2019). Postelectoral Elecciones generales 2019. Estudio, nº3248. Disponible en: https://datos.cis.es/pdf/Es3248rei_A.pdf

CIS (2022). Barómetros. Disponibles en: https://www.cis.es/cis/opencm/ES/11_barometros/index.jsp

Hübscher, E., Sattler, T. y Wagner, M. (2021). Voter responses to fiscal austerity. British Journal of Political Science, 51(4).

IEF (2021). Opiniones y actitudes fiscales de los españoles en 2020. Documentos de trabajo, 5/2021. Disponible en: www.ief.es

Lago Peñas, S. (Coord.) (2017). Coherencia económica de los programas electorales. Madrid: Fundación Transforma España. Disponible en: http://ftransformaespana.es/wp-content/uploads/2017/03/Informe_coherencia_version_web.pdf

Lago Peñas, S. (2021). Déficit y consolidación fiscal en España: perspectivas y propuestas. Madrid: Funcas.

Lago Peñas, S. (2022). Implications for Spain of the reform of the EU`s fiscal rules. Spanish Economic and Financial Outlook, 11(2). Disponible en: http://www.sefofuncas.com/The-war-in-Ukraine-and-implications-for-Spain/Implications-for-Spain-of-the-reform-of-the-EUs-fiscal-rules

Lago Peñas, S. y Martínez-Vázquez, J. (2016). El gasto público en España en perspectiva comparada: ¿Gastamos lo suficiente? ¿Gastamos bien? Papeles de Economía Española, 147. Disponible en: https://www.funcas.es/articulos/el-gasto-publico-en-espana-en-perspectiva-comparada-gastamos-lo-suficiente-gastamos-bien/

Penadés, A. y Urquizu, I. (2011). Las televisiones y el sesgo político en la opinión pública. ZOOM Político, 2011/06. Fundación Alternativas.

Talving, L. (2017). The electoral consequences of austerity: economic policy voting in Europe in times of crisis. West European Politics, 40(3).

Tormos, R. y Verge, T. (2022). Challenging the gender gap in political interest. Public Opinion, 86(1).

Notas

* Catedrático de Economía Aplicada y director de GEN (Universidade de Vigo).
Agradezco los comentarios de Ignacio Lago (UPF) y Diego Martínez López (UPO) y la impecable asistencia de Alejandro Domínguez (GEN- UVigo). La responsabilidad de cualquier error u omisión es exclusiva del autor.

1 La encuesta se realizó en el mes de marzo de 2022 con un tamaño muestral de 1.501 individuos y un margen de error de 2,53 %. La distribución de la muestra sigue los pesos que indica el INE por género, edad, nivel de estudios, y comunidad autónoma. El trabajo de campo lo desarrolló la empresa netquest (www.netquest.com) a través de cuestionario telemático. En el anexo 1 se reproduce la ficha técnica y en el 2, el cuestionario.

2 Véase al respecto Lago Peñas (2017).

3 Todas las estimaciones se ejecutan con el programa STATA 17.

4 Los medios principales que se situarían a la izquierda del centro y constituyen la categoría de referencia en las estimaciones son: cadena SER, Telecinco, La Sexta y El País; y a la derecha: COPE, Onda Cero, Antena 3, ABC, La Razón, El Mundo, Expansión. El Resto de las respuestas se sitúan en terreno intermedio sin categorizar: RNE, esradio, otras radios, TVE1, TVE2, La Cuatro, Canal 24h, otras TVs, La Vanguardia, El Periódico de Catalunya, Cinco Días, otros periódicos, Redes Sociales. Véase al respecto Alaminos (2011), Penadés y Urquizu (2011) y CIS (2019).

5 Sobre la brecha de género en el interés sobre cuestiones de política, véase el reciente trabajo de Tormos y Verge (2022).

6 En concreto, con un p-valor algo de 0.12, la probabilidad de reaccionar positivamente a al ajuste del gasto de las personas sometidas al tratamiento (esto es, que son informados de que el ajuste del déficit es decisión del Gobierno) sería menor.

7 La eficiencia relativa del gasto público español es analizada en Lago Peñas y Martínez-Vázquez (2016).

ANEXO 1
FICHA TÉCNICA DE LA ENCUESTA
ANEXO 2
CUESTIONARIO

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Día Internacional de la Familia

Fecha: mayo 2022

Dirección de Estudios Sociales

Hacia hogares más reducidos… ¿y familias más individualizadas?

Desde 1994, cada 15 de mayo se celebra el Día Internacional de la Familia, tal como acordó la Asamblea General de las Naciones Unidas (ONU) un año antes. La celebración de este día ofrece la oportunidad de cobrar conciencia sobre una institución que la propia ONU define como “la unidad básica de la vida social”, pero que tendemos a dar por supuesta, como si su existencia y capacidad funcional estuvieran aseguradas en todas las sociedades en el pasado, en el presente y en el porvenir.

Esta confianza generalizada en la solidez institucional de la familia no debería llevar a pasar por alto o infravalorar los cambios que se suceden en ella. Una instancia en la que se pueden observar algunos de los cambios más fundamentales que experimentan las familias es el hogar. En la medida en que las familias se distribuyen y organizan en hogares, conocer la composición de estos últimos permite aproximarse a las estructuras del sistema familiar de un territorio determinado.

A propósito de la publicación de las estadísticas europeas sobre composición de los hogares (basadas en las Encuestas de Población Activa que se llevan a cabo en todos los Estados miembros), Eurostat ha destacado el aumento en la Unión Europea, durante la última década, de los hogares sin niños/jóvenes (económicamente dependientes), y en particular, de los hogares unipersonales. Como se aprecia en los Gráficos 1 y 2, España se encuentra en ese grupo mayoritario de países en los cuales se han verificado estos aumentos.

En concreto, los hogares sin niños/jóvenes1 han aumentado de 69,9 % (2012) a 72,4 % (2021), un 8,1 %, de manera que actualmente en más de siete de cada diez hogares de España no hay niños/jóvenes. Incluso en aquellos países donde este tipo de hogar está menos extendido (por ejemplo, Irlanda y Eslovaquia), la proporción de hogares sin niños/jóvenes supera los dos tercios (Gráfico 1).

En cuanto a los hogares unipersonales, su crecimiento en España ha sido más acusado, pasando de 23,6 % a 26,6 % (+18 %) entre 2012 y 2021. Por tanto, en 2021, de todos los hogares contabilizados en España (aproximadamente 18,9 millones), algo más de uno de cada cuatro eran unipersonales; una proporción significativa, que, no obstante, en comparación con las que registran los países nórdicos y bálticos –y también los Países Bajos (43,4 %), Alemania (41,4 %) o Francia (40,9 %)– parece moderada (Gráfico 2).

En definitiva, los hogares que en los últimos años más han aumentado en toda Europa son aquellos que no encajan en la idea que históricamente evoca el concepto de familia: la formada por padres y madres de hijos con edades comprendidas en la infancia, adolescencia o primera juventud que conviven bajo un mismo techo. España no es una excepción: los unipersonales constituyen ya la categoría más extendida en el conjunto de hogares (Gráfico 3). De hecho, la proporción de hogares unipersonales (26,6%) queda solo ligeramente por debajo de la proporción resultante de la suma de todos los tipos de hogar en los que viven niños/jóvenes (27,5 %).

Centrando ahora la atención en los hogares en los que viven niños/jóvenes (dependientes), en toda la Unión Europea la mayoría de ellos responde al modelo de familia nuclear (una pareja con hijos), pero una parte no desdeñable está formada por hogares con un solo adulto o con varios adultos que no constituyen una única pareja. En España, si bien los hogares en los que conviven un solo adulto y uno o varios niños/jóvenes representan una proporción pequeña de todos los hogares (2,5 %), la importancia que este tipo de hogares ha adquirido en la demografía familiar salta a la vista cuando, tomando como unidad de análisis a los hijos/hijas, se calcula la parte de ellos que no conviven con alguno de sus progenitores.

El Gráfico 4 representa los porcentajes de niños de 0 a 16 años residentes en hogares familiares de España que se encuentran en esa situación, calculados a partir de las Encuestas de Población Activa de los cuatro trimestres de 2021. La proporción asciende al 18 % de todos los niños de esas edades. Es decir, en España casi uno de cada cinco niños no convive regularmente con alguno de sus progenitores. Las diferencias por comunidades autónomas son ostensibles, con Canarias a la cabeza (26 %), y Extremadura en la cola (14 %). También se aprecian diferencias significativas entre las comunidades cuando se tiene en cuenta la edad de los hijos, con algunas particularidades llamativas (por ejemplo, el elevado porcentaje de bebés que en Canarias y en la Comunidad de Andalucía no conviven de forma continuada con alguno de progenitores) (Gráfico 5).

Preguntas necesarias

Así pues, en España, como en la mayoría de los países europeos, los hogares sin hijos en la infancia, adolescencia o juventud ganan presencia, al tiempo que los hogares en los que sí están presentes diversifican su composición. Ciertamente, la mayoría de los hijos conviven con ambos progenitores, pero hay muchos que lo hacen solo con uno de ellos.

¿En qué medida afectan fenómenos como los aquí esbozados a la solidez institucional de las familias y su capacidad de mantener la condición de “unidad básica de la vida social”? ¿Debería preocuparnos como sociedad que los hogares unipersonales sean casi tantos como los hogares en los que viven niños y jóvenes (con uno o varios adultos)? ¿Deberíamos aceptar estas y otras evidencias indicativas del profundo cambio familiar que se ha producido en España (y en otros países de nuestro entorno) como un reflejo de la ineludible realidad, como un progreso hacia una mayor independencia y libertad individuales o como un síndrome perturbador de nuestro tejido social? Por difícil que resulte abordarlas, estas son preguntas que invitan a reflexionar en el Día Internacional de la Familia y que, en una sociedad que aspire a diseñar y desarrollar un proyecto de futuro orientado al bienestar de toda la población, es necesario plantear en el debate público.


Notas

1. La categoría incluye a todas las personas de 0-17 años y a las de 18-24 años económicamente dependientes.

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Día mundial de la seguridad y la salud en el trabajo

Fecha: abril 2022

Dirección de Estudios Sociales

La discusión sobre los accidentes de trabajo (ATR) en España no se libra de la dificultad que lastra el debate público en torno a muchos asuntos de interés social general: la exposición y la interpretación de los datos sobre siniestralidad laboral adolecen a menudo de un sesgo de selección, de manera que los datos se escogen, presentan y explican utilizándolos más bien como elementos ilustrativos o confirmatorios de ideas previas (“pre-juicios”) que como piezas de evidencia fundamentales para describir y analizar una realidad compleja, que evoluciona por efecto de muchos factores y precisa ser entendida antes que reprobada o celebrada.

Este sesgo da lugar a noticias que pueden resultar contradictorias, o cuando menos entorpecer que los ciudadanos conozcan y cobren conciencia del problema de la siniestralidad laboral en nuestro país. Por ejemplo, coincidiendo con la reciente publicación del informe de la Confederación Sindical de CCOO titulado Análisis de las estadísticas de accidentes de trabajo y enfermedades profesionales en España en 2021, dos medios de comunicación publicaron sendas noticias, en un caso llamando la atención sobre el aumento de los ATR en una determinada Comunidad Autónoma, y en otro, subrayando la reducción de los ATR mortales en el mismo territorio1. Aun siendo ambas informaciones ciertas, caben pocas dudas de que la lectura de sus titulares genera confusión sobre si, en cuestión de siniestralidad laboral, estamos mejorando o empeorando.

Lo primero que hay que dejar claro es que 2020 y 2021 son años atípicos por lo que se refiere a cualquier indicador relacionado con el empleo, también los que utilizamos para medir la incidencia de los ATR. Hacer afirmaciones fiables sobre la tendencia de los ATR en España requiere observar la evolución de estos indicadores durante el periodo previo a la pandemia, analizándolos en el contexto europeo.

De la Estadística Europea de Accidentes de Trabajo (EUROSTAT) se desprende que, en el año previo a la declaración de la pandemia, España encabezó la lista de países europeos ordenados por la incidencia de ATR no mortales con bajas de más de tres jornadas (Gráfico 1). En concreto, registró casi 3.700 accidentes por cada 100.000 trabajadores, superando a Francia (3.406) y Portugal (3.284). La posición de España no destaca tan negativamente cuando se comparan los índices de incidencia de ATR mortales entre los Estados miembros (Gráfico 1). Con 3,3 accidentes laborales mortales por cada 100.000 empleados, España registró en 2019 un índice más bajo que otros países, como Luxemburgo (5,2), Francia (4,8) o Austria (3,5). No obstante, también este índice de incidencia le situó claramente por encima de la media de la Unión Europea.

Lo cierto es que la evolución de los ATR en España durante la década previa al inicio de la pandemia justifica la preocupación. Mientras que entre 2010 y 2019 la media de la Unión Europea muestra una tendencia decreciente de los ATR mortales y no mortales, los datos correspondientes a España se desvían de ella (Gráfico 2). Por una parte, el índice de incidencia de ATR con resultado mortal empeoró desde 2010. En ese año coincidía prácticamente con la media de la Unión Europea (2,87 accidentes mortales por cada 100.000 trabajadores), mientras que en 2019 ambos índices aparecían ostensiblemente distanciados (España: 3,27; UE-27: 2,17). Por otra parte, la diferencia entre los índices de incidencia de ATR no mortales también se agrandó durante ese periodo en detrimento de España, que en 2019 año rozó los 3.700 ATR por cada 100.000 trabajadores, aproximadamente 2.000 por encima de la media de la Unión Europea (1.713).

La comparación de los datos españoles y europeos permite afirmar que España se encuentra en una peor posición que otros Estados miembros, mostrando, además, una incidencia de ATR más dependiente del ciclo económico (con tendencia a aumentar en fases expansivas, y a reducirse en fases recesivas).

¿Qué ha ocurrido durante los dos primeros años de pandemia? El Ministerio de Trabajo y Economía Social ofrece estadísticas de ATR en 2020 y 2021 que permiten responder a esta pregunta2.

En el primer año de emergencia sanitaria (2020), el índice de incidencia del accidentes en jornada de trabajo cayó un 19% (de 3.020 a 2.455 por cada 100.000 trabajadores). Especialmente brusca fue la caída en el sector de la construcción (de 6.688 a 5.804 por cada 100.000 trabajadores). A pesar de la fuerte reducción de la incidencia de ATR, el índice de ATR mortales creció de 3,01 a 3,5 por cada 100.000 trabajadores.

En el segundo año de emergencia sanitaria (2021) se produjeron movimientos en la dirección contraria: los índices de incidencia de ATR aumentaron en todos los sectores (si bien manteniéndose por debajo de los registrados en 2019), mientras que, también en todos ellos, descendieron los índices de ATR mortales (aun cuando en algunos sectores, como la industria o los servicios, permanecieron por encima de los registrados en 2019).

Las series temporales de ATR por sectores productivos construidas a partir de los datos ofrecidos por el Ministerio de Trabajo y Economía Social muestran, entre otras cosas, que aunque entre los asalariados de los sectores de la industria y los servicios los índices de incidencia de accidentes en jornada de trabajo correspondientes a 2020 registraron los valores más bajos desde 2010, en los sectores de la construcción y agrario no ocurrió lo mismo (en el de la construcción, los índices más bajos se registraron entre 2012 y 2016, y en el sector agrario entre 2010 y 2018) (Gráfico 3). Por otra parte, solo entre los asalariados del sector agrario el aumento de la incidencia de ATR mortales en 2020 se tradujo en índices superiores a los registrados desde 2010. En definitiva, la pandemia y el despliegue de medidas para combatirla provocaron cambios muy significativos en materia de siniestralidad laboral, pero no todos ellos “sin precedentes”.

Con la recuperación de la producción económica y del empleo, la incidencia de los ATR vuelve aproximarse a la observada antes de la pandemia. Los datos de enero y febrero de 2022, disponibles en avance, muestran un fuerte aumento del número de ATR en jornada (respecto a los mismos meses de 2021) (Gráfico 4). En concreto, en esos dos primeros meses de 2022 han aumentado un 14% (de 70.672 a 80.236), acercándose a la cifra absoluta registrada en enero y febrero de 2020, los dos meses anteriores a la declaración de la pandemia (81.534). Mayor todavía ha sido el aumento en los ATR mortales, cuyo número creció en enero y febrero de 2022 un 31% respecto a los mismos meses del año anterior (de 90 a 118), superando incluso la cifra observada en enero y febrero de 2020 (96). Si, en lugar de las cifras absolutas de ATR, se presta atención a los índices de incidencia, se aprecia de manera todavía más clara el crecimiento de la siniestralidad laboral en los primeros meses de 2022 (concentrado en los sectores de la construcción y agrario).

Ha transcurrido muy poco tiempo desde la aprobación de la nueva reforma laboral, de manera que cualquier valoración sobre sus efectos debería hacerse con mucha cautela. Pero, de momento, los datos de ATR de enero y febrero de 2022 no ofrecen respaldo al extendido argumento según el cual la disminución de la temporalidad del empleo (o precariedad) contribuiría a reducir, decisivamente, los accidentes laborales. Los datos que se irán conociendo a medida que avance 2022 permitirán averiguar si la nueva normativa ayuda a conseguir el objetivo, a buen seguro compartido por toda la sociedad española, de reducir la elevada siniestralidad laboral en nuestro país.


Notas

1. Los titulares de las noticias son los siguientes: “CCOO denuncia que los accidentes laborales en Cataluña crecieron un 21% en 2021” (La anguardia, 21/04/2022) y “Los accidentes de trabajo mortales se redujeron un 14,8% en Catalunya en 2021, según CCOO” (Europa Press, 21/04/ 2022).

2. Las estadísticas de 2021 solo están disponibles en formato de “avance”. Téngase en cuenta que las series temporales que ofrece el Ministerio de Trabajo y Economía Social no coinciden exactamente con las que proporciona Eurostat para España. Por ello, en esta nota se utilizan por separado, indicando siempre la fuente de procedencia de los datos para evitar confusiones.

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Análisis económico de los bienes y servicios colectivos mixtos

Fecha: abril 2022

Victorio Valle Sánchez* y José M. Domínguez Martínez**

Resumen

Esta nota tiene como propósito llevar a cabo una revisión de la noción de bienes colectivos, además de ofrecer un marco clasificatorio para el análisis económico de tales bienes, así como ilustrar el establecimiento de las condiciones necesarias para lograr una asignación eficiente de recursos. La clasificación de los bienes y servicios según los criterios básicos relativos a la existencia o no de rivalidad en el consumo y la aplicación o no de la exclusión se considera que es insuficiente y debe ser complementada con la consideración de otros criterios que permitan analizar situaciones que no encajan en las categorías polares.

1. Introducción

La teoría de la Hacienda Pública trata de dar respuesta a la pregunta de cuál debe ser el ámbito de actuación del sector público en una economía de mercado. No se trata de una cuestión menor. Como ha expresado con rotundidad Tanzi (2018, pág. 1), “El papel económico que los estados o, en sentido más estricto, las administraCiones públicas o los sectores públicos, en todos sus aspectos, desempeñan o deben desempeñar en los países democráticos con economías de mercado es un tema de gran importancia… Podría ser considerado el tema más importante en Economía”. Ya anteriormente Musgrave (1985, pág. 2) había señalado que el núcleo de la teoría hacendística contempla la cuestión de qué servicios deben ser provistos por el sector público y en qué medida.

No es de extrañar, pues, que la consideración del papel que, desde un punto de vista normativo, debe desempeñar el sector público en el plano económico haya sido uno de los ejes en torno a los que se ha articulado el desarrollo del pensamiento económico a lo largo de la historia. Ni que, dentro del campo analítico de la Hacienda Pública y de la Economía del Sector Público, se haya ido configurando un corpus teórico en el que se identifican y fundamentan los supuestos de la referida intervención pública.

Si se adopta la ampliamente aceptada clasificación musgraviana (Musgrave, 1959), que diferencia las ramas de asignación, distribución y estabilización, nos encontramos con que en la primera hay una serie de supuestos en los que se hace precisa la intervención del sector público –con considerable margen interpretativo en la práctica– por razones técnicas. Mucho más controvertida ha sido la concerniente a la esfera de la estabilización, aun cuando los recientes episodios de crisis han evidenciado lo providencial de las actuaciones públicas en situaciones de colapso y emergencia. A su vez, el alcance de las medidas con fines redistributivos es altamente dependiente de los criterios sociales y políticos imperantes, si bien los grados de libertad no son ilimitados.

Esta nota se centra en la vertiente de la asignación y, más concretamente, en el estudio de aquellas situaciones de suministro de bienes y servicios en las que en mayor medida se basa la intervención económica del sector público, esto es, las relacionadas con bienes y servicios de naturaleza colectiva para los que el mercado no garantiza una oferta adecuada. El análisis en el ámbito de la teoría de la Hacienda Pública se ha centrado tradicionalmente en los servicios colectivos puros como categoría polar, resultante de la combinación de la conjunción de la oferta con la imposibilidad de aplicar el principio de exclusión. Estos dos criterios clasificatorios clásicos, aun manteniendo su vigencia, no son suficientes para abordar una serie de bienes y servicios, realmente la mayoría, que no encajan estrictamente en ninguna de las categorías polares. De ahí la necesidad de incorporar otros criterios a fin de proporcionar una visión más completa y realista. A esa finalidad responde el presente trabajo, que pretende esbozar nuevas perspectivas analíticas en el sentido apuntado.

La nota está organizada como se expone a continuación. Inicialmente se efectúa una delimitación del concepto de bien colectivo, en el marco de la clasificación de los bienes y servicios. Una vez expuestas las características básicas de los bienes y servicios en los que se ha sustentado tradicionalmente la intervención del sector público en la esfera asignativa, se presta atención al estudio de aquellas situaciones correspondientes a bienes y servicios que no encajan en las categorías polares tradicionales ya que tienen rasgos parciales de bienes colectivos e individuales a la vez. Posteriormente se aborda el análisis de las condiciones necesarias para asegurar el logro de una asignación eficiente de recursos en una economía en la que coexistan bienes individuales, bienes colectivos y bienes mixtos1.

2. DELIMITACIÓN CONVENCIONAL DE CONCEPTOS: LA NOCIÓN DE BIEN COLECTIVO

Si pensamos en la inmensa cantidad y la diversidad de bienes y servicios que se producen en el ámbito de la actividad económica o que, en el caso de los primeros, se encuentran disponibles en la naturaleza, la tarea de elaborar una clasificación sistemática en la que puedan encajar todos ellos se antoja un tanto ardua.

Aunque siempre es posible recurrir a una taxonomía de estilo borgiano, si pretendemos ofrecer una clasificación ilustrativa a quienes se adentran en el estudio de la teoría de la Hacienda Pública, debemos, sin duda, tratar de ofrecerles alguna alternativa basada en criterios algo más objetivos y rigurosos.

Sin embargo, nos encontramos, de entrada, con que pueden utilizarse numerosos criterios clasificatorios de los bienes y servicios2: función dentro del proceso de producción y distribución (intermedios vs. finales), magnitud de la oferta (abundantes vs. escasos), tangibilidad (tangibles vs. intangibles), limitación de la oferta (libres vs. restringidos), sujeción a un precio (gratuitos vs. onerosos), función productiva (creativos vs. preventivos), función económica (de capital vs. de consumo), naturaleza del productor (privada vs. pública), financiación (privada vs. pública). El despliegue puede llegar a ser abrumador, con el riesgo de que la proliferación de categorías llegue a eclipsar aquellas fundamentales desde una perspectiva hacendística.

Una primera concreción del contenido de esta nota es que aquí solo nos referiremos a los bienes y servicios de consumo. Con esa orientación, quizás sea conveniente centrarse inicialmente en dos criterios basados en características técnicas de alcance universal. Podemos tipificar todos los bienes y servicios según éstas, que son aquéllas que precisamente condicionan de manera fundamental la posible intervención del sector público en su suministro. Una vez establecido ese marco general, cabrá la oportunidad de ir incorporando criterios más específicos.

Los dos criterios básicos son los siguientes: i) carácter del consumo; ii) aplicabilidad del principio de exclusión (Musgrave y Musgrave, 1984, pág. 50).

El primero atiende a la existencia o no de rivalidad en el consumo (conjunción o no de la oferta), es decir, si el hecho de que una persona disfrute de un bien o servicio impide que ese mismo bien o servicio pueda ser disfrutado simultáneamente por otras personas. Aunque esta diferenciación se suela establecer como una dicotomía, realmente se trata de una cuestión de grado. Un bien o servicio puede presentar estrictamente la característica de rivalidad en el consumo, en el sentido de que solo puede ser disfrutado por una sola persona; otros, en cambio, pueden ser disfrutados simultáneamente por todas las personas participantes en un determinado ámbito territorial, que incluso puede llegar a ser mundial. El primer tipo corresponde a los bienes y servicios individuales; el segundo, a los colectivos. Sin embargo, como se señalaba, no solo cabe limitarse a las categorías polares. Hay todo un espectro entre ambas posiciones extremas a lo largo del cual se alinean la mayoría de los bienes y servicios reales (Hyman, 1999). Además, hemos de considerar que, en el caso de algunos servicios, los avances tecnológicos pueden convertir servicios individuales o colectivos de alcance limitado en servicios colectivos de alcance ilimitado. Pensemos, por ejemplo, en la retransmisión de una clase o de un concierto a través de Internet.

El segundo criterio se centra en si resulta posible o no excluir del disfrute del bien o servicio a una persona, aunque no esté dispuesta a satisfacer un precio por el mismo. Se trata de bienes y servicios excluibles, y no excluibles, respectivamente. Aun cuando, con carácter general, podríamos introducir esta característica de forma dicotómica, en la práctica es también una cuestión de grado, según determinadas circunstancias. Por otro lado, aquí también debemos tener presente que la aplicación o no de la exclusión no es algo absoluto, sino que depende del desarrollo tecnológico. Las nuevas tecnologías permiten restringir el acceso a servicios que anteriormente se daban de forma abierta, como, por ejemplo, las emisiones televisivas. Igualmente, hemos de considerar que el hecho de que no se aplique la exclusión, ya sea por su inviabilidad económica o por su inconveniencia en términos de eficiencia o de bienestar (por ejemplo, el acceso a toda la red de carreteras de un país) no significa que no sea factible técnicamente.

Si combinamos los dos criterios, nos encontramos con cuatro categorías de bienes y servicios básicos o de referencia (cuadro 1):

  • Individuales: presentan las características técnicas de rivalidad en el consumo y de ser excluibles (alimentos, prendas de vestir…).

  • Comunales: son también rivales en el consumo, pero, a diferencia de los individuales, no resulta factible, por no existir unos derechos de propiedad que lo faculte, la exclusión del consumo a ninguna persona (pastos municipales, recursos naturales…).

  • Colectivos no puros: se trata de bienes y servicios que pueden ser disfrutados simultáneamente por un grupo de personas, y se prestan a exclusión total o parcialmente (función de circo, conferencias…).

  • Colectivos puros: se trata de bienes y servicios que afectan simultáneamente a un grupo de personas y no resulta factible excluir a nadie. No solo eso, sino que se trata de bienes y servicios que, una vez producidos, afectan necesariamente a todos los miembros del grupo, incluso aunque no los soliciten. Podríamos hablar, pues, de la existencia de un consumo forzado. Cuando el grupo es toda la colectividad nacional, los denominamos bienes o servicios nacionales3.
3. Algunas matizaciones importantes

Los tres comentarios siguientes permiten precisar algunos aspectos importantes para los objetivos que nos planteamos en esta nota:

  • La amplia literatura sobre el tema de la caracterización de los bienes muestra que ésta puede tener otros módulos distintos de la rivalidad en el consumo y la aplicación del principio de exclusión. Aspectos tales como la generación o no de externalidades, la nulidad o no de los costes marginales de incorporar a un usuario adicional, el volumen de personas que componen el grupo beneficiario de estos bienes, y otros criterios obligan a ampliar la óptica tradicional en la consideración de estas vertientes clasificatorias.

  • Incluso la propia diferencia entre la conjunción en la oferta y el principio de exclusión no está totalmente asentada desde el punto de vista económico. Así, por ejemplo, cuando un conjunto de personas presencia simultáneamente una obra de teatro (bien colectivo) se practica una exclusión cobrando un precio por asistir a la representación escénica. Es una exclusión técnica, pero, económicamente, la exclusión física no asegura que se estén asignando eficientemente los recursos, ya que de lo que se excluye al que no paga es del uso de un espacio físico limitado (sala de butacas del teatro). Dado que se parte de que hay un espacio limitado disponible, y, de ahí, un número concreto de butacas, éstas han de asignarse entre los demandantes. Sin embargo, la exclusión per se no garantiza la eficiencia sin atender a la utilidad potencial de los posibles usuarios.

En este contexto, hay que poner de manifiesto que, si un bien colectivo se define como un bien con oferta conjunta, lo que facilita el consumo no rival, la imposibilidad de exclusión no va implícita, sino que depende de las características del bien y de la tecnología aplicable para su distribución. Una sala de concierto posibilita la exclusión de quien no pague. No hay imposibilidad de exclusión. En cambio, un concierto al aire libre en una zona pública no admite la exclusión.

La exclusión en el sentido de la teoría económica consiste en la posibilidad de excluir físicamente a quien no esté dispuesto a pagar un precio por consumir o usar una unidad de un bien. La forma de llevarla a cabo vía precio va a depender de las características y condiciones del mercado, y, en particular, de si es o no competitivo. Aunque se trate de un bien colectivo, existirá una relación de cantidad-precio para cada consumidor que vendrá determinada por su utilidad marginal. En el caso de bienes sujetos a exclusión, donde por definición no se daría el fenómeno del free rider (polizón o usuario gratuito), los demandantes se ven abocados a revelar sus preferencias. Si éstas no se manifestasen, sería un claro indicio de que, en la práctica, por una razón o por otra, no se lleva a cabo la exclusión.

En el caso de los bienes individuales y en el de los colectivos sujetos a exclusión, los consumidores potenciales confrontan el precio de oferta con su disposición a pagar por una determinada cantidad del bien, en función de la utilidad que deriven de ella. Quedarán excluidos quienes no estén dispuestos a pagar el precio de mercado, que debe cubrir el coste marginal del bien.

El bien colectivo puro debe definirse como aquel que tiene oferta conjunta, lo que permite su consumo no rival, que adquiere un carácter forzoso una vez que el bien se ha producido. El ejemplo típico es la defensa nacional.

Cabría decir con generalidad que, en todo bien colectivo puro, es inaplicable el principio de exclusión, que, por el contrario, sí es aplicable en los bienes individuales4.

Pese a ello, seguiremos conservando los dos criterios de oferta conjunta y no aplicación del principio de exclusión, ya que su diferencia cobra sentido cuando nos referimos a las categorías intermedias de los bienes, como más adelante veremos.

Como hemos señalado anteriormente, el contenido de este trabajo se concreta en bienes de consumo. A veces, en terminología jurídica o institucional, e incluso el lenguaje popular, se denomina “público” a todo bien propiedad del sector público o aquellos bienes y servicios que el sector público produce o financia, con independencia de sus características económicas.

A este respecto, cabe señalar que la denominación de “privado” y “público” es, en numerosas ocasiones, una fuente de equívocos. Resulta más clarificador identificar los bienes y servicios según sus rasgos técnicos objetivos, lo que da lugar, básicamente, a la contraposición entre bienes individuales y bienes colectivos. Es usual equiparar los primeros con los bienes privados y los segundos con los públicos, pero esto, en la práctica, es una fuente potencial de interpretaciones confusas, en la medida en que se asocian ineludiblemente con la participación de los sectores privado y público, y con el origen de los fondos con los que se cubre la provisión de los bienes.

La catalogación de los bienes se efectúa inicialmente a partir del criterio de la existencia de rivalidad y no rivalidad en el consumo, y eso no tiene nada que ver con esos otros aspectos señalados. Es así preferible dejar las referencias privada y pública para cuando se incorporen otros criterios, concretamente los de financiación y producción.

La financiación de los bienes y servicios puede ser privada o pública. Así, bienes y servicios privados son aquellos financiados por el mercado, con recursos privados. Nos encontramos con bienes y servicios privados, que pueden ser individuales o colectivos. A su vez, bienes y servicios públicos son aquellos financiados por el sector público, muchos de los cuales son colectivos, pero otros son individuales5.

Otra perspectiva distinta concierne a la producción. Puede ser pública o privada. La procedencia de los fondos no es determinante de la naturaleza del productor de los bienes y servicios.

En definitiva, lo recomendable sería dejar la denominación de bienes privados para hacer referencia a los bienes financiados por el sector privado, con independencia de si son individuales o colectivos, y lo mismo respecto a la de bienes públicos, como aquellos financiados con recursos públicos, con independencia de si son individuales o colectivos. En suma, a efectos analíticos resulta conveniente tomar conciencia de la independencia de los diferentes criterios clasificatorios y, especialmente, de que la intervención de un sector u otro en la financiación y/o en la producción de los bienes y servicios no prejuzga necesariamente cuáles son sus características técnicas relativas a la naturaleza del consumo.

4. CRITERIOS DE CLASIFICACIÓN DE LOS BIENES Y SERVICIOS

Como ya hemos comentado, las características de oferta conjunta e inaplicabilidad del principio de exclusión no son los únicos módulos para caracterizar a los bienes. Sin ánimo de exhaustividad, hemos seleccionado cinco criterios adicionales a los dos iniciales, consumo no rival y posibilidad de exclusión. Son los siguientes:

  • Existencia de externalidades en el consumo: cuando el consumo de un bien por parte de un sujeto implica, en mayor o menor medida, el consumo del mismo bien por parte de otros sujetos.

  • Capacidad de incorporación de nuevos usuarios: si la incorporación de un usuario adicional al disfrute del servicio conlleva o no un coste marginal o un crecimiento de éste.

  • Mantenimiento del nivel de calidad del servicio: si la calidad del servicio se deteriora o no conforme aumenta el número de usuarios y/o de prestaciones.

  • Consumo forzoso o según demanda: hay bienes que, una vez producidos, se consumen necesariamente por los sujetos de un país o de una circunscripción menor (defensa, fumigación de plagas)6. Otros bienes se consumen cuando voluntariamente los sujetos acceden a su uso o consumo.

  • Dimensión del grupo de personas que utilizan el servicio: puede ir desde todos los sujetos de un país, hasta grupos o clubes reducidos.
5.  CARACTERIZACIÓN DE BIENES Y CONDICIONES DE ASIGNACIÓN EFICIENTE

El debate científico sobre los bienes y servicios colectivos ha discurrido fundamentalmente en término de bienes polares. Sin embargo, la realidad está poblada por bienes y servicios mixtos que han recibido menos atención por la literatura económica.

El cuadro 2 recoge un conjunto de cinco tipos de bienes, además de los dos puros o polares (colectivos e individuales). Nuestro objetivo ahora es definir las características de esos bienes según los criterios reflejados en el punto anterior y mostrar las condiciones para una asignación eficiente de recursos. Este último aspecto, que aquí se referirá sintéticamente, será expuesto con mayor formalismo en el apéndice al final del trabajo.

Notación utilizada:

5.1.  Bienes colectivos puros o polares

Características técnicas:

  • Consumo no rival.

  • No aplicación del principio de exclusión.

  • Son una pura externalidad. En cuanto se produce el bien o servicio, aunque fuera para un solo individuo, todos los sujetos lo consumen forzosamente en igual cantidad7.

  • Coste marginal nulo de añadir usuarios adicionales, cuya incorporación no genera incremento de coste.

  • Calidad constante.

  • Consumo en grupo.

Condición de asignación óptima:

La condición de eficiencia es que la suma de las aportaciones de cada uno de los sujetos que consumen a la vez el bien o servicio, según su utilidad, cubra el coste marginal de producción.

Cuando un bien colectivo se utiliza por todos los individuos de una nación, región o provincia, estos bienes se suelen denominar nacionales, regionales o locales (puros), respectivamente. Sin embargo, conviene tener claro que los bienes no son colectivos puros porque los provea un ente público, sino que los provee un ente público porque tienen unas características que así lo exigen.

La defensa nacional y la limpieza del medio ambiente son ejemplos típicos de un bien colectivo puro y, además, de ámbito nacional.

En los bienes colectivos puros el mercado no funciona, por lo que es misión de la organización política interpretar la condición de eficiencia, supliendo al mercado.

La condición de asignación eficiente debe ser la referencia de lo que a través de la elección social debe determinarse respecto a las cantidades que deban producirse.

En términos de equilibrio general, la asignación eficiente se produce cuando,

que, en términos de equilibrio parcial, se expresaría como:

5.2.  Bienes individuales

Características técnicas:

  • Consumo rival.

  • Posibilidad de aplicar el principio de exclusión.

  • No producen efectos externos. Todos los efectos se captan por el sistema de precios.

  • Coste marginal de un usuario adicional no nulo.

  • Calidad constante9.

  • Cada sujeto consume lo que demanda según el precio del bien.

  • El bien se consume de forma individual.

Condiciones de asignación óptima:

Equilibrio general:

Equilibrio parcial:

Donde Y es un bien individual y X también. Este último se toma como numerario.

Es decir, la producción se eleva hasta el punto en que el precio que cualquier individuo estaría dispuesto a pagar, según su cálculo utilitario, cubre el coste marginal de producción.

La mayoría de los artículos que se compran y venden en los mercados son individuales, tales como los bienes de alimentación, las prendas de vestir, o los bienes y servicios comprados por las empresas.

5.3. Bienes colectivos impuros

Entramos en el terreno de los bienes mixtos. Tienen alguna característica de colectivo, pero también algo de individual10. Por ejemplo, un parque público o una autopista. En tanto que no haya congestión, tienen un predominio de su aspecto colectivo. Sin embargo, cuando se acumulan los usuarios, el bien se va “individualizando”, de manera que va aumentando el coste de incorporar a usuarios adicionales o, lo que es lo mismo, se va acentuando el rasgo de rivalidad en el consumo. A partir de un determinado umbral de utilización, la aplicación del principio de exclusión puede permitir preservar una asignación eficiente de recursos.

Es decir, frente a la congestión que origina una pérdida de utilidad de los usuarios, se puede restablecer el equilibrio mediante la fijación de un sistema de precios que excluya a los sujetos con una menor utilidad derivada del consumo o utilización del bien. Alternativamente, también se puede aumentar la cantidad de producción del bien.

Características técnicas:

  • Consumo no rival, que puede pasar a rival cuando aumenta el número de usuarios.

  • Cabe aplicar el principio de exclusión.

  • Fuente de externalidades.

  • En fase colectiva, coste marginal nulo por la incorporación de usuarios adicionales. En fase de congestión, coste marginal no nulo y creciente.

  • Calidad variable.

  • El consumo es voluntario por parte de los sujetos.

  • Definición de bien adaptado a un número de usuarios determinado. En cuanto se traspasa ese umbral, aparece la congestión y la pérdida del carácter colectivo.

Puesto que estos bienes se comportan como colectivos puros hasta que el exceso de usuarios o la insuficiencia de fondos deterioran la calidad, sus condiciones de óptimo son:

El equilibrio eficiente se puede expresar como:

donde Q simboliza el coste de la pérdida de calidad en términos utilitarios, que debe ser compensado fijando un precio de exclusión o elevando los fondos necesarios para prestar el servicio11.

5.4. Bienes comunales

Características:

  • Consumo rival, carácter que se va acentuando a medida que aumenta el número de usuarios12.

  • No es posible practicar la exclusión porque el derecho de propiedad no está definido.

  • Hay externalidades de deterioro del bien a medida que se hace un mayor uso, pero no puede exigirse ningún precio.

  • Coste marginal de un usuario adicional no nulo.

  • La calidad va disminuyendo conforme aumenta el número de usuarios.

  • Consumo voluntario.

  • Característico de ámbitos locales. Por ejemplo, los pastos comunales que son frecuentes en los municipios rurales. No obstante, también se dan en otras situaciones, como las relaciones con los recursos naturales agotables.

Eficiencia: planteamiento análogo al caso anterior.

Este tipo de bien presenta alguna similitud con los colectivos impuros. La diferencia esencial es que en los comunales no se da el principio de exclusión porque no está definido a quién corresponde el derecho de propiedad13.

5.5. Bienes colectivos sujetos a exclusión

Características técnicas:

  • Consumo no rival. Por ejemplo, una función de circo, una conferencia, un artículo de periódico que solo se edita en papel14. En estos casos, una pluralidad de sujetos consume al mismo tiempo un bien o servicio, pero cabe practicar la exclusión. El que no paga el precio establecido no disfruta del bien.

  • Posibilidad de exclusión física15.

  • Se trata de un consumo conjunto de dos bienes diferentes: uno colectivo y otro individual que permite practicar la exclusión. Por ejemplo, el local donde se dan las conferencias, la invitación del circo con localidades que permiten ver la representación, o el papel donde los artículos de un periódico están impresos, en relación con los casos señalados.

  • Coste marginal creciente16.

  • Calidad constante.

  • Consumo no forzoso.

  • Típico de grupos reducidos (bienes de club).

Condiciones de asignación eficiente:

Consideraremos ahora un modelo en el que existen cuatro bienes: un bien individual (X), que tomamos como numerario, y un bien compuesto (C), integrado por un bien colectivo (Z) y otro individual (Y). La idea central es que este tipo de bienes (función de circo, conferencia académica, artículo de prensa…), sin perder su carácter colectivo, pueden prestarse por el mercado gracias a que su consumo se hace conjuntamente con un bien individual (espacio acotado, papel de prensa…) que permite la exclusión.

Partiendo de lo comentado en los casos anteriores, la condición de asignación eficiente de estos bienes conjuntos en el consumo será una composición de una parte individual y otra colectiva. Es decir, cada bien se produce independientemente, pero ambos se consumen de forma conjunta:

β y γ representan el número de unidades de Y y Z que componen una unidad de C.

En el punto de máxima satisfacción de la sociedad:

Lo que, en términos de equilibrio parcial, se transforma así:

El precio de exclusión debe cubrir el coste marginal de ambos bienes.

5.6.  Bienes con efectos externos (de alcance general)

Características técnicas:

  • Se trata de un caso de bien conjunto en el que ambos bienes, uno individual y otro colectivo, se produ- cen conjuntamente, pero se consumen por grupos distintos.

  • Consumo en parte rival y en parte no rival.

  • Exclusión posible en la parte individual.

  • La parte colectiva genera efectos externos y, en el caso de que se extiendan a toda la población, serían efectos de alcance general.

  • Calidad variable, ya que pueden verse afectados por congestión.

  • Consumo parcial (de la parte individual) según demanda.

Ahora, se trata de un sistema con un bien individual (X) que actúa de numerario, y un bien conjunto (C) que integra dos bienes cuya producción es conjunta (Y, Z). Uno de ellos es individual (Y) y el otro (Z) es colectivo puro.

En estas circunstancias, el consumo no es conjunto. El bien Y es consumido mediante demanda por un sujeto y el bien Z es consumido por toda la sociedad:

En equilibrio parcial:

En este caso, bastante habitual en la vida real (educación, sanidad, u otros servicios a los que puede tener acceso cualquier ciudadano), cada vez que un sujeto demanda los servicios públicos y es atendido, él obtiene una utilidad, pero toda la sociedad se beneficia de la disponibilidad de un servicio. Por tanto, aunque existen posibilidades de cobrar un precio, la disponibilidad del servicio tiene un efecto externo que justifica reducir el precio de las prestaciones individuales, lo que origina una diferencia entre utilidad y costes que debe ser cubierta por impuestos. Si la prestación del servicio abarca a toda la sociedad o grupo público determinado, se dice que estos bienes tienen efectos de alcance nacional.

6.  REFLEXIONES FINALES

Esta nota está orientada a clarificar las características económicas de un conjunto de bienes y servicios que se sitúan en el amplio espectro que va desde los bienes individuales a los colectivos puros, y que, genéricamente, cabe denominar bienes mixtos, así como a abordar las condiciones de prestación eficiente (en el sentido de Pareto).

El trabajo parte de la taxonomía clásica que caracteriza a los bienes y servicios según los criterios relativos a la oferta conjunta y al principio de exclusión. Y trata de reorientar la visión tradicional en un doble sentido.

Primero, sugiriendo la conveniencia de ampliar la gama de características que deben considerarse para caracterizar un bien más allá de los dos principios clásicos antes mencionados. Y, en segundo lugar, analizando los bienes de cuya existencia hay constancia, más que centrarse en bienes polares, que, salvo casos muy contados, no existen en la realidad. Así, el artículo se detiene en cuatro tipos de bienes: colectivos impuros, comunales, colectivos de mercado y generadores de efectos externos de alcance limitado o general.

Por otra parte, como es bien sabido, salvo en los casos de los bienes individuales y los individualizables, el mercado tiende a colapsarse y, con carácter general, es incapaz de prestar en la cantidad eficiente los servicios con marcado carácter colectivo y dificultades para la exclusión vía precio, pero esto no debe impedir que se estudien los elementos que deben respetarse para una prestación que consiga la maximización condicionada de la función de bienestar social. Aunque el tema puede ser discutible y, de hecho, ha dado lugar a una amplia polémica, a nuestro parecer, conocer las condiciones de prestación eficiente de los diferentes bienes polares y mixtos es útil para orientar la misión de la organización política, que es la única que, para el conjunto de la sociedad, está legitimada para interpretar, mejor o peor, las preferencias sociales sobre el nivel conveniente de bienes y servicios colectivos no suministrados adecuadamente por el mercado.

El trabajo sugiere implícitamente la conveniencia de avanzar en la línea de estudio de los bienes mixtos cuya presencia, obvia en la vida real, a veces pasa desapercibida bajo el amparo de denominaciones demasiado simplificadoras.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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Tanzi, V. (2018). Termites of the state. Why complexity leads to inequality. Cambridge University Press.

Valle Sánchez, V. (1973). Una nota sobre la caracterización de los bienes públicos. Hacienda Pública Española, núm. 23.

NOTAS

*  UNED.

** Universidad de Málaga.

1 Los autores agradecen a los profesores Germán Carrasco (Universidad de Málaga) y Reyes Navarro (UNED) los comentarios efectuados a una anterior versión de este trabajo.

2 Vid. Domínguez Martínez (2004), y las referencias allí citadas.

3 Aun cuando se suele emplear la expresión “bienes públicos” para hacer referencia a los bienes cuyo alcance se extiende al conjunto de una jurisdicción, afectando a todos sus residentes, en razón de lo señalado posteriormente, optamos aquí por aludir a tales bienes atendiendo al ámbito territorial correspondiente (internacional, nacional, regional, local).

4 Una exposición ilustrativa del análisis de la provisión de los bienes colectivos se ofrece en Cantarero Prieto, donde también puede encontrarse una selección de referencias bibliográficas sobre dicho tema.

5 Así, por ejemplo, una exposición de arte organizada por una fundación privada es un servicio privado, pero de carácter colectivo. Una intervención quirúrgica, la expedición de un título o la prestación de un servicio a una persona concreta realizados por el Estado son servicios públicos, pero de carácter individual. Algunas consideraciones al respecto se realizan en Domínguez Martínez (2012; 2020).

6 Se trataría de servicios colectivos puros.

7 Buchholz, Cornes y Rübbelke (2017) analizan la posibilidad de que una misma actividad pueda ser considerada un bien colectivo por un grupo y un mal colectivo por otro.

8 Es la universalmente conocida como “condición de Samuelson”.

9 Por definición, dado que son bienes estrictamente individuales, no cabe compartir el consumo, con lo que la calidad sería la misma para cada unidad diferenciada del bien.

10 En Brumme, Buchholz y Rübbelke (2021) se expone un enfoque para convertir un modelo de bien colectivo impuro en un modelo de bien colectivo puro.

11 En muchos casos, se parte de una capacidad física dada que no se pueda ampliar a corto plazo.

12 Por definición, los bienes comunales son rivales en el consumo, con lo que el consumo de cualquier unidad va en detrimento del consumo potencial de otras personas.

13 En línea con lo antes señalado, hay una diferencia entre ambos tipos de bienes: se da rivalidad en el consumo en los comunales, y no rivalidad en los colectivos.

14 Respecto al caso de un artículo escrito, podemos pensar que se trata de un bien originariamente individual, que mantendría este carácter si no pudiera reproducirse. Gracias a la tecnología, el mismo contenido puede estar disponible para muchas personas, convertido en un bien individual y excluible. Alternativamente, como luego se señala, puede concebirse como la combinación de dos bienes, uno colectivo, el contenido del artículo, y otro individual, el soporte de papel.

15 Economides y Philippoulos (2020) realizan un análisis comparativo de las principales alternativas para la financiación de bienes colectivos sujetos a exclusión (imposición general vs. cargas a los usuarios).

16 En el caso de una función o de una conferencia, no hay costes de producción incrementales, ni para usuarios, hasta llegar a la dimensión de la capacidad existente. En el caso del periódico, sí hay costes de producción para unidades adicionales, pero no para los lectores ya existentes (mantenimiento de la calidad del producto, debido a la individualización).

APÉNDICE

Este apéndice recoge las condiciones de asignación eficiente de los diferentes tipos de bienes referidos en el texto de este trabajo.

El sistema seguido es el de determinar las cantidades de bienes que maximizan la función de bienestar social, bajo el supuesto de que esta existe, sujeto a las condiciones que se establecen en cada caso.

I.  BIENES INDIVIDUALES

Consideremos en primer lugar las condiciones de asignación eficiente de los bienes individuales.

Nos enfrentamos a un problema de maximización del bienestar social donde las restricciones son:

  • La suma de las cantidades que cada sujeto consume es el total del bien.
  • Existe una función agregada de transformación.

Construimos la función auxiliar de Lagrange en la que consideramos dos bienes individuales, X e Y. El bien X se toma como numerario.

La función auxiliar sería:

Ahora calculamos las derivadas parciales (condiciones de primer orden):

Igualando [1.6] y [1.7], quedaría como condición de asignación eficiente:

La producción del bien individual debe llevarse hasta aquel punto en que lo que el sujeto está dispuesto a renunciar del bien X para aumentar una unidad de bien Y sea suficiente para cubrir el coste de la producción de una unidad adicional de X.

Lo que, en términos de equilibrio parcial, se convierte en:

II. BIENES COLECTIVOS PUROS

El otro caso polar es el de los bienes colectivos puros. Ahora se consideran dos bienes (X y Z). X es un bien individual que tomamos como numerario y Z es un bien colectivo puro. Ahora las funciones de utilidad son de la forma Ui = Ui (Xi,Z).

Tenemos nuevamente un problema de maximización del bienestar social donde las restricciones son:

  • La suma de las cantidades que cada sujeto consume es el total del bien.
  • Existe una función agregada de producción.

Sin embargo, en los bienes colectivos puros, cada usuario consume todo el bien. Es decir, (Zi Z) = 0.

La función auxiliar de Lagrange, en este caso, sería:

Calculamos las derivadas parciales y las igualamos a cero:

La expresión [2.6] es válida para todos los sujetos. Por tanto:

De lo anterior:

Despejando ahora α1 en [2.4] y [2.5] e igualando:

Es decir:

Y teniendo en cuenta [2.7]:

En definitiva, en los bienes colectivos polares, el nivel eficiente de producción se alcanza cuando la suma de los aumentos de utilidad que a todos los sujetos les produce el consumo de una unidad adicional cubre el coste adicional de producción. En términos de equilibrio parcial:

III. BIENES COLECTIVOS IMPUROS

Con frecuencia, los bienes colectivos son de tal naturaleza que su simple producción no implica un “consumo forzoso” por parte de todos los miembros del grupo. El consumo o utilización del bien se inicia por la demanda de los sujetos interesados. En estos bienes, lo común es que las instituciones que los proveen hagan un diseño del mismo para un colectivo determinado de personas. Mientras la utilización está dentro de los límites de usuarios para los que el bien y sus servicios fue diseñado, puede afirmarse que el bien es colectivo. Sin embargo, si el número de usuarios, sea por razones naturales, como el crecimiento de la población, o por otras razones, rebasa el volumen óptimo de usuarios, comienza a producirse una congestión que rompe el equilibrio dando lugar a una pérdida de calidad, y otorga a estos bienes una naturaleza individual al pasar a una situación de consumo rival.

El análisis de la congestión es complejo porque, dependiendo del tipo de bien o servicio, y de la cadencia de la utilización del bien, da lugar a una casuística elevada, sobre la que hay una amplia literatura en la que no entraremos.

En términos muy generales, cabe afirmar que en estos bienes las condiciones de asignación eficiente tienen una doble especificación:

En equilibrio parcial,

En equilibrio parcial: PZ = CMZ.

El ritmo de deterioro de la calidad del servicio es muy variable dependiendo de factores diversos. Una expresión general debería incluir una variable específica de la calidad:

En equilibrio parcial:

Conforme Q va disminuyendo, los pseudoprecios de Z deben aumentar para cubrir el coste marginal de Z.

IV. BIENES COLECTIVOS DE MERCADO (COLECTIVOS SUJETOS A EXCLUSIÓN)

Este tipo de bienes se caracteriza porque, pese a su carácter colectivo, pueden ser prestados por el mercado. La razón de esta posibilidad es que el bien colectivo se consume juntamente con un bien individual susceptible de exclusión.

Para analizar este caso utilizaremos un modelo caracterizado por la existencia de dos bienes individuales (X e Y). El bien X lo tomaremos como numerario. Introducimos el bien auxiliar C compuesto por el bien colectivo Z y por el bien individual Y que se utilizan o consumen conjuntamente.

Tenemos un problema de maximización del bienestar social:

La función auxiliar de Lagrange sería la siguiente:

Las funciones de utilidad dependen únicamente de Xi y Ci, ya que los bienes Y y Z están integrados en C puesto que se consumen de forma conjunta. Sin embargo, los tres bienes X, Y, Z aparecen en la función de producción toda vez que la producción no es conjunta.

β y γ son, respectivamente, las proporciones en que los bienes Y y Z integran una unidad del bien com puesto: C = βY + γZ.

Determinamos las derivadas parciales de [4.1] y las igualamos a cero:

Despejando ahora α1 en [4.4], [4.5], y luego igualando, obtenemos:

Es decir:

Repitiendo lo anterior en [4.4], [4.6],

Sumando [4.9] y [4.10]:

Y teniendo en cuenta [4.7]:

Que, según [4.8], conduce a:

En términos de equilibrio parcial:

En definitiva, según [4.13] y [4.14], el mercado consigue en estos casos una asignación óptima cuando la relación marginal de sustitución del bien compuesto cubre los costes marginales de producir los bienes Y y Z.

Destaquemos que esta solución no nos permite afirmar que la asignación del bien colectivo Z considerando aisladamente sea eficiente.

En el clásico ejemplo de una función de teatro o de circo, el precio de la entrada ha de cubrir el coste marginal del local donde la función se representa y de la función en sí misma, pero eso no asegura que la cantidad de funciones de circo sea eficiente.

V. BIENES INDIVIDUALES CON EFECTOS EXTERNOS

Finalmente, consideramos el caso de estos bienes cuya característica es que en parte son individuales, y presentan rivalidad en el consumo, y, por otra parte, al mismo tiempo su prestación genera efectos externos a un colectivo distinto que puede ser más o menos amplio. En general, se dice que tienen efectos externos y, en el caso de que la extensión de estos efectos sea toda la sociedad, cabría denominarlos bienes con efectos nacionales o locales.

Muchos servicios colectivos (bomberos, policía, judicial, educación, etc.) tienen este carácter. Se prestan a quienes lo demandan y pagan un precio, pero generan unos efectos positivos a toda la sociedad que disfruta de la existencia de un sistema sanitario, educativo, etc. de calidad, aunque no lo use expresamente. Hay, así, una utilidad potencial.

Cabría también aplicar el sistema de considerar estos bienes como bienes compuestos por un bien privado (Y) y otro colectivo (Z) que se producen conjuntamente, pero que se consumen por personas o colectivos diferentes.

El problema de maximización sería, en este caso:

En este caso, la función de utilidad de cada sujeto depende de tres bienes: X (numerario), Y (individual), y Z (colectivo). Y y Z forman el bien compuesto C:

Al ser la producción conjunta, la función de producción agregada solo recoge los bienes X y C.

La función auxiliar de Lagrange sería la siguiente:

Determinamos las derivadas parciales y las igualamos a cero:

De [5.2] y [5.3]:

De [5.2] y [5.4]:

De donde:

De [5.8] y [5.5]:

Sumando [5.6] y [5.7]:

Sustituyendo en [5.10]:

Y, dado que:

Llegamos a:

En equilibrio parcial:

En definitiva, la producción eficiente de estos bienes exige que los usuarios estén dispuestos a renunciar a una cantidad de Y y de Z suficiente para cubrir el coste de producción conjunta de una unidad compuesta de Y y Z.

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¿El final de la Responsabilidad Social Empresarial? Comentario a la Directiva europea sobre diligencia debida a las empresas en materia de sostenibilidad

Fecha: marzo 2022

Vicente Salas Fumás

1. Presentación

El día 23 de febrero, la Comisión Europea ha adoptado una propuesta de Directiva sobre la diligencia debida de las empresas en materia de sostenibilidad1, en la que se establece: “un marco de referencia horizontal para fomentar la contribución de los negocios que operan en el mercado único al respeto de los derechos humanos y al entorno en sus operaciones y a lo largo de sus cadenas de valor, a través de identificar, prevenir, mitigar y contabilizar sus impactos negativos en los derechos humanos y en el medio ambiente, y dotarse de un adecuado sistema de gobierno, sistema de gestión y de medida, con tal fin”. A partir de ahora, la prevención, mitigación y eliminación de los impactos negativos de la actividad empresarial en los ámbitos social y medioambiental pasan de la voluntariedad a la obligatoriedad. La Comisión Europea termina así por enterrar la iniciativa de responsabilidad empresarial, RSE, que puso en marcha en 2001 con la publicación de un libro verde en el cual define la RSE como “un concepto que designa la integración voluntaria, por las empresas, de preocupaciones sociales y medioambientales en sus actividades comerciales y con sus grupos de interés”2.

Más aún, la Comisión parece desconfiar de las corrientes que, durante los últimos años y a través de declaraciones con amplio eco en todo el mundo, anuncian el fin de la supremacía de los accionistas y del objetivo de maximización del beneficio que se les atribuye, como guía de las decisiones en el gobierno y la gestión de las compañías, y su sustitución por la supremacía del bienestar conjunto de todos los grupos de interés. No se concibe una gestión empresarial orientada a mejorar el bienestar de todos los interesados, incluidos los accionistas –aunque en igualdad de condiciones con el resto de colectivos–, en la que pudieran acomodarse conductas y decisiones de gestión que vulneran los derechos humanos y/o atenten gravemente contra la sostenibilidad medioambiental. La Comisión, en suma, deja a un lado la vía de las presiones del mercado y la autorregulación por parte de los máximos decisores empresariales, para resolver los graves problemas colectivos que afectan a la humanidad, y opta, en cambio, por actuar por la vía de la regulación y de las políticas públicas3.

2. Antecedentes e iniciativas relacionadas

Durante los 20 años transcurridos desde que la RSE se extiende entre las compañías europeas, y de todo el mundo, a la espera de que, efectivamente, integren el impacto social y medioambiental de las mismas entre las consecuencias de sus decisiones, el propio concepto de RSE ha ido evolucionado, también para la Comisión Europea. En este sentido, en 2011 la Comisión emite un comunicado actualizando el libro verde publicado diez años antes, pero manteniendo la voluntad de que las empresas asuman “su responsabilidad frente a los efectos que ejercen en la sociedad”4. Con este fin, el comunicado incluye iniciativas administrativas que, sin renunciar a la voluntariedad, tienen como objetivo final que las empresas se vean arrastradas a responder de sus impactos sobre la sociedad, porque así se lo piden los ciudadanos que se relacionan con ellos como consumidores, trabajadores e inversores responsables. Tres años más tarde, en 2014, la Comisión publica la Directiva sobre información no financiera que obliga a las empresas a informar sobre impactos sociales, medidas correctoras y políticas de gestión de sus actividades comerciales, de una manera relativamente armonizada en todos los países5. El objetivo último sigue siendo facilitar que el mercado premie a las empresas que actúan de forma responsable, es decir eviten impactos sociales y medioambientales negativos para el bienestar social, y castigue a las que actúan de forma irresponsable. En el momento de escribir este texto se anuncia la inminente publicación una actualización de la Directiva sobre información no financiera de 2014, con la denominación de Directiva información sobre sostenibilidad corporativa6. Además, el mismo día 23 de febrero la Comisión hace pública la Comunicación sobre el trabajo digno en todo el mundo7, reforzando la dimensión sociolaboral de la responsabilidad de la empresa, y expresando el compromiso de la Unión Europea (UE) con modular la agenda global sobre el trabajo decente, y con promocionar un trabajo futuro más humanizado y centrado en las personas.

En distintos puntos de la exposición de motivos y de los textos principales de los documentos publicados, incluidas las directivas, la Comisión reconoce las insuficiencias del mercado y la autorregulación como vías para conseguir que las empresas respeten los derechos humanos y contribuyan eficazmente a la sostenibilidad medioambiental. Pero, hasta ahora, las sucesivas intervenciones en forma de directivas, comunicados o regulaciones se habían dirigido principalmente a aumentar las exigencias de transparencia informativa de las empresas en el impacto social y medioambiental de sus actuaciones comerciales, como un medio para mejorar la efectividad de la disciplina del mercado. El que la Directiva que nos ocupa en este texto se abandone la disciplina del mercado como fórmula para conseguir empresas socialmente responsables se entiende mejor al leer en su preámbulo: “La acción voluntaria no parece haber mejorado los resultados a gran escala a través de distintos sectores y, en consecuencia, se observan externalidades negativas de la producción y el consumo en la Unión Europea, dentro y fuera de la Unión”. Entre estas externalidades negativas, se citan expresamente los impactos de actuaciones contrarias a los derechos humanos (trabajos forzados, trabajo infantil, inadecuada seguridad y salud laboral, explotación de los trabajadores) y otras que deterioran gravemente el medio ambiente (emisiones de gases de efecto invernadero, polución pérdida de biodiversidad y degradación del ecosistema).

Por otra parte, la Directiva objeto de este comentario no es una iniciativa aislada, sino que forma parte de un plan con varias actuaciones que la Comisión considera altamente complementarias entre si. Además de la Comunicación sobre trabajo decente en todo el mundo y la Directiva sobre Información corporativa en materia de sostenibilidad, a las que ya nos hemos referido, desde 2020 está vigente ya la Regulación Taxonómica8 (que
trata de proporcionar un lenguaje común en las actividades económicamente sostenibles a efectos de operaciones de inversión y financiación), y se anuncia como inminente la Regulación sobre transparencia en finanzas sostenibles9 (que exige a los participantes en los mercados financieros la publicación de políticas de diligencia debida en cuanto a impactos de sus decisiones de inversión en factores de sostenibilidad, en términos de cumplir o explicar).

3. Fundamentos legales y justificación

La Comisión encuentra las bases legales para la Directiva en el artículo 50 de la Unión Europea que le autoriza para actuar en la coordinación de medidas que conciernen a la protección de los intereses de los accionistas y de otros grupos de interesados, con la finalidad de que dicha protección sea equivalente en todos los Estados. Resulta prioritario evitar que disparidades en las legislaciones nacionales, terminen obstruyendo la libertad de establecimiento. Los antecedentes de la Directiva se encuentran, por tanto, en las directivas sobre los derechos de los accionistas. La Comisión toma nota de que algunos Estados de la Unión ya han legislado en la protección de los derechos de todos los interesados de las compañías, y de que otros están en camino de hacerlo, lo que hace perentoria alguna actuación armonizadora desde el más alto nivel con el fin de evitar la posible fragmentación del mercado interior. Aunque con ello no es suficiente porque las empresas con sede en países de la UE están integradas en cadenas de valor que cruzan a través de distintas nacionalidades, cada una con sus propias leyes de protección de los derechos humanos y de defensa del medio ambiente. La armonización plena obliga a que la Directiva extienda los mismos estándares de exigencia, en cuanto a cumplimiento normativo, a todas las fases de la cadena de valor de la industria, las que se desarrollan en países de la UE y las que tienen lugar en países externos. De la armonización quedan exentas en general las pymes –por el momento, la norma aplica solo a grandes compañías con más de 500 trabajadores y 150 millones de euros de negocio en todo el mundo–. Excepto cuando se trata de empresas en sectores llamados de “gran impacto” (entre ellos la manufactura y el comercio mayorista de productos textiles, la agricultura, los bosques, la extracción de recursos minerales…), en cuyo caso los umbrales de tamaño empresarial a partir de los cuales se aplica la norma se reducen considerablemente.

El objetivo de la armonización y la defensa del mercado único deberían ser motivos suficientes para justificar una Directiva que, por otra parte, da respuesta a las demandas de una gran mayoría de ciudadanos de la UE, ocho de cada diez, para los que la sostenibilidad es importante (según las encuestas). Sin embargo, en documentos anexos, la Directiva va más allá con consideraciones sobre efectos positivos de la misma para las empresas que harían presagiar una muy buena acogida de la misma. Así, en un texto con preguntas y respuestas, además de insistirse en los beneficios de la Directiva en lo que se refiere a armonización y seguridad jurídica para las actividades empresariales dentro de la UE, se dice expresamente que responde a las expectativas de los consumidores y de los inversores, genera beneficios económicos, y aumenta la resiliencia. Y lo justifica con frases como: los “consumidores perciben mayores beneficios y valor de los productos puestos a la venta por empresas socialmente responsables”; los “inversores exigen requisitos de transparencia” para invertir en las compañías; las “empresas que incorporan factores de sostenibilidad en sus políticas generan mayores retornos económicos”; las “empresas que integran consideraciones sociales, medioambientales y sanitarias en sus estrategias experimentaron una caída más leve de las cotizaciones bursátiles durante la pandemia”. La Comisión eleva ese pronóstico sobre los efectos positivos de la Directiva al nivel del conjunto de las empresas de la UE y de su competitividad en los mercados, esencialmente por la armonización de las legislaciones nacionales y la mayor seguridad jurídica para todas las empresas de la Unión. Fuera de la Unión, se espera que la iniciativa europea, termine por “convertirse en un modelo mundial de cadenas de valor sostenible”.

Si los actores (consumidores, trabajadores, inversores…) que se relacionan con las empresas se hubieran comportado con el grado de responsabilidad que se les atribuye en el párrafo anterior, los resultados de la autorregulación y de la presión del mercado, que han sido las palancas para conseguir unas empresas más responsables en sus impactos sobre la sociedad durante los últimos veinte años, deberían haber sido más positivos, tanto en lo que se refiere al respeto a los derechos humanos, como en sostenibilidad medioambiental. Si no ha sido así puede ser por un error de apreciación sobre el comportamiento socialmente responsable real de dichos actores, es decir, estos actores, en sus relaciones con las empresas, no entran en consideraciones sobre si respetan o no los derechos humanos o si son medioambientalmente sostenibles, contrariamente a lo que se sugiere en el párrafo anterior. O puede ser que lo que está fallando es la coordinación de las actuaciones individuales, en parte precisamente por la falta de armonización entre las políticas públicas de los Estados nacionales, que la Directiva trata precisamente de corregir. Ahora bien, si el diagnóstico certero fuera este último, la Comisión podía haber optado por una regulación de mínimos en lugar de haberse decantado por una regulación de máximos. Es decir, podía haberse inclinado por desmontar las legislaciones nacionales en materia de actuaciones responsables de las sociedades mercantiles que dificultan el buen funcionamiento del mercado único y, al mismo tiempo, reforzar la vía de la competencia entre empresas para captar clientes, trabajadores e inversores que, supuestamente, están individualmente, y en una gran mayoría, comprometidos con el interés general.

4. Comentario final

En nuestra opinión, el diagnóstico de que el problema de acción colectiva para conseguir que se respeten los derechos humanos y se asegure la sostenibilidad medioambiental al nivel de toda la sociedad y del planeta, es exclusivamente un problema de coordinación (todas las personas individualmente se mueven motivadas por el bien común y lo que se necesita es algún mecanismo de no mercado, regulatorio que coordine esas decisiones individuales), es un diagnóstico demasiado optimista. El diagnóstico debe incluir y reconocer también la existencia de problemas de motivación, en el sentido de que en los comportamientos individuales priman intereses particulares que no están perfectamente alineados con el interés general. Creemos que la Directiva debería de hacer una declaración contundente y sin ambigüedades en el sentido de reconocer que la consecución de los objetivos de respeto a los derechos humanos y de sostenibilidad medioambiental se complica por la presencia de externalidades de alcance global. Las externalidades dan lugar a fallos del mercado que requieren algún tipo de regulación estatal y de políticas públicas. Reconocer el alcance global de las externalidades significa aceptar las limitaciones de los Estados nacionales, actuando de forma descentralizada, para conseguir que se internalicen adecuadamente. La Directiva atribuye a los órganos políticos, Comisión y Parlamento, de la UE la función de coordinar las políticas y las actuaciones de los Estados miembros con el fin de preservar la unidad de mercado dentro de la Unión. Por otra parte, al tratar de armonizar el cumplimiento de los estándares de la debida diligencia a lo largo de toda la cadena de valor se reconoce la necesidad de actuar más allá de las fronteras europeas. La UE espera efectos ejemplarizantes de sus políticas sobre las políticas de Estados no miembros en materia de derechos humanos y medio ambiente; pero pueden ser insuficientes si no se acompañan de esfuerzos coordinadores en los que se impliquen activamente todos los países del mundo.

La Directiva es prolija también en explicar cómo se garantiza el cumplimiento efectivo de las normas y qué les ocurrirá a las empresas en caso de que no lo hagan. En ella se indica que corresponderá a los Estados
miembros asegurar que las empresas cumplan la diligencia debida, para lo cual se ayudarán de una “autoridad” designada para esa función que, a su vez, se integrará en una red europea de autoridades de supervisión. También se menciona que los Estados deben dictar normas en materia de responsabilidad civil para que las víctimas de actuaciones irresponsables puedan demandar a los causantes de las mismas en las jurisdicciones nacionales competentes. No tengo suficientes conocimientos jurídicos para valorar el alcance y las consecuencias prácticas de la forma cómo la Directiva trata de conseguir los objetivos de cumplimiento objetivo, aunque la impresión es que pueden derivar en notable inseguridad jurídica, que la Comisión tanto empeño pone en evitar. En todo caso, el cumplimento efectivo de las normas que se incorporan en la Directiva será relativamente fácil si el problema de fondo es únicamente de coordinación de las decisiones de empresas y de interesados comprometidos con el interés general, y mucho más difícil si existen conflictos entre intereses particulares y colectivos que resultan en problemas de motivación. Una razón más de porqué es tan importante el correcto diagnóstico sobre el verdadero compromiso de todas y cada una de las personas con los objetivos de interés general, para el éxito final de la Directiva.

Notas

1 Descargable en https://ec.europa.eu/info/sites/default/files/1_1_183885_prop_dir_susta_en.pdf. Basado en el documento European Commission, Directorate-General for Justice and Consumers, Torres-Cortés, F., Salinier, C., Deringer, H., et al., Study on due diligence requirements through the supply chain : final report, Publications Office, 2020, https://data.europa.eu/doi/10.2838/39830

2 Descargable en https://www.mites.gob.es/ficheros/ministerio/sec_trabajo/autonomos/economia-soc/RespoSocEmpresas/documentos_
rse/Libro-Verde-COM2001-366.pdf


3 El trabajo reciente de Bebchuk, Lucian A., Kastiel, Kobi y Tallarita, Roberto, Stakeholder Capitalism in the Time of COVID (Febrero, 2022),
disponible en SSRN: https://ssrn.com/abstract=4026803 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4026803, investiga la coherencia entre, la
declaración de las empresas (miembros de la Business Round Table, Foro de Davos), antes de la pandemia, sobre su compromiso con el
bienestar de todos los interesados en la gestión empresarial, y la conducta observada durante la pandemia, con unas conclusiones que
hacen dudar seriamente de la credibilidad de las promesas de cambio.

4 Descargable en https://eur-lex.europa.eu/legal-contentFR/TXT/PDF/?uri=CELEX:52011DC0681&from=EN

5 Directiva 2014/95 EU. Descargable en https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:32020R0852&from=EN

6 Descargable en https://ec.europa.eu/transparency/documents-register/detail?ref=COM(2021)189&lang=en

7 Descargable en https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_22_1187

8 Descargable en https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A32020R0852

9 Descargable en http://data.europa.eu/eli/reg/2019/2088/oj

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En el Día Internacional de la Mujer. Ucranianas en España: número, educación y ocupación

Fecha: marzo 2022

Dirección de Estudios Sociales

Más de 67.000 mujeres nacidas en Ucrania viven en España1. Representan aproximadamente el 58 % de los ucranianos residentes en nuestro país, cuyo número total supera ligeramente los 115.000, según los últimos datos del Padrón. Los residentes ucranianos representan más del doble de los residentes nacidos en Polonia (48.197), pero solo aproximadamente una quinta parte de los nacidos en Rumanía (556.204).

La inmigración ucraniana en España es un producto de este siglo. En su primer año apenas llegaban a 2.000 los nacidos en Ucrania que residían en nuestro país. Hasta el inicio de la crisis (2008), las cifras de ucranianas y ucranianos fueron aumentando prácticamente a la par alcanzando 70.000 en conjunto; pero mientras el número de mujeres ucranianas sigo creciendo durante el sexenio de crisis, el de los hombres cayó. Uno y otro subieron a partir de 2014 coincidiendo con el inicio de la guerra ruso-ucraniana, alcanzando su máximo en 2020 (antes de la crisis del coronavirus), sin que las mujeres perdieran la ventaja numérica que ostentan desde 2008 (Gráfico 1). Hoy día, dos terceras partes de las ucranianas residen en seis provincias: Madrid (13.703), Barcelona (8.032), Málaga (7.185) y Alicante (6.422), Valencia (5.334) y Murcia (4.194).

La Encuesta de Población Activa (EPA) arroja un orden de magnitud de la población ucraniana en España similar al Padrón, pero recoge además información detallada que permite extraer información útil para perfilar mejor el colectivo de mujeres ucranianas en España. La composición por sexo y edades de la población nacida en Ucrania o de nacionalidad ucraniana muestra claramente el predominio de las mujeres de 25 a 54 años (Gráfico 2).

Centrando la atención en este grupo de edad, llama la atención el nivel educativo comparativamente alto de las ucranianas que viven en España. En efecto, más de la mitad cuenta con estudios universitarios (medios: 19 %; superiores: 23 %). Esta proporción de universitarias no es solo mayor que la de los hombres ucranianos residentes en España (estudios universitarios medios: 12 %; superiores: 20 %), sino también que la de las mujeres españolas (estudios universitarios medios: 16 %; superiores: 21 %)2 y destaca particularmente cuando se compara con la del colectivo de residentes procedentes de Rumanía (Gráfico 3).

Sin embargo, la tasa de empleo de las mujeres ucranianas en España se encuentra considerablemente por debajo tanto de la de los hombres de su mismo origen y edad, como de la de las españolas (Gráfico 4). En 2021, la tasa de empleo media de las ucranianas de 25 a 54 residentes en España ascendió a 58 % (cayendo al nivel más bajo del siglo), situándose 25 puntos porcentuales (pp) por debajo de la de los ucranianos del mismo grupo de edad, y 15 pp por debajo de la de las españolas. En cuanto a los puestos de trabajo que ocupan, el 67 % de las de las ucranianas ocupadas (entre 25 y 54 años) estaban empleadas en el servicio doméstico o prestando servicios de limpieza, restauración y cuidados a las personas3.

De la evolución del porcentaje de ocupadas sobre la población en ese tramo de edad se deduce que las mujeres ucranianas residentes en España resistieron mejor la crisis de 2008-2013 que los hombres ucranianos, aunque han perdido más empleo que ellos en la crisis del coronavirus. No obstante, presentan un nivel de ocupación relativamente bajo. Y aun cuando el nivel formativo del colectivo de ucranianas en España es llamativamente elevado, las que están ocupadas desempeñan trabajos que requieren escasa cualificación.   


Notas

1. Las categorías de ocupación que engloban al 65 % de las mujeres ucranianas residentes en España son: “empleadas domésticas”, “otro personal de limpieza”, “trabajadores asalariados de los servicios de restauración”, “dependientes en tiendas y almacenes”, “otros trabajadores de los cuidados a las personas”, “trabajadores de los servicios personales”.

2. Españolas nacidas en España.

3. Instituto Nacional de Estadística, Padrón continuo (datos provisionales a 1 de enero de 2021):

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Día internacional de la mujer

Fecha: marzo 2022

DIRECCIÓN DE ESTUDIOS SOCIALES

Las mujeres jóvenes salen de la crisis con más preocupación y menos optimismo que los hombres

Transcurridos dos años desde el inicio de la pandemia, más de cuatro de cada cinco mujeres españolas (de 18 o más años) todavía se declaran muy o bastante preocupadas por los efectos de la crisis del coronavirus.
Así, aun cuando durante el último año (febrero 2021-febrero 2022) esta preocupación ha caído en 13 puntos porcentuales entre las mujeres, en febrero de 2022, el 83% respondían “mucho” o “bastante” a la pregunta
sobre cuánto les preocupaban los efectos de la crisis del coronavirus (Gráfico 1). Si bien a este respecto se aprecian diferencias entre grupos de edad, incluso en aquel en el que la preocupación se halla menos
extendida (18-34 años), casi ocho de cada diez mujeres (78%) han reconocido en el último mes sentirse muy o bastante preocupadas por los efectos de la crisis (35-64 años: 83%; 65 o más años: 85%) (Gráfico 2a).

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El mercado de la vivienda: evolución reciente y perspectivas

Fecha: febrero 2022

DIRECCIÓN DE COYUNTURA

Resumen ejecutivo

Pese al deterioro de la renta de los hogares como consecuencia de la pan