La decisión de Donald Trump de despedir a la directora de la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos ha puesto en riesgo la confianza en los mecanismos de información estadística del país, justo cuando la demanda de diagnósticos confiables sobre la salud de la mayor economía del mundo es mayor que nunca.
Ejemplos de otros países muestran que la credibilidad se pierde fácilmente y resulta difícil de recuperar.
Una primera prueba será la elección de quien sustituya a Erika McEntarfer, acusada sin pruebas por Trump de manipular las cifras de empleo en EU, tras el informe de un crecimiento inferior al esperado y significativas revisiones a la baja publicadas la semana pasada.
“Imagínense que una de sus preocupaciones es que hay un lacayo a cargo de la agencia y que las cifras son falsas”, comentó Michael Strain, director de estudios de política económica en el conservador American Enterprise Institute, respecto al próximo nombramiento, el cual Trump ha señalado que se espera en los próximos días.
“Eso supone un nivel de problemas completamente distinto”.
El problema es que la recopilación de datos se está volviendo cada vez más difícil. Gobiernos con altos niveles de endeudamiento, como lo experimentó McEntarfer, han recortado recursos en sus departamentos de estadísticas.
Las encuestas telefónicas, principal método para gran parte de la investigación macroeconómica, tienen dificultades para generar muestras representativas, ya que muchos hogares ya no cuentan con una línea fija.
La acusación implícita de partidismo por parte de Trump —al referirse a McEntarfer como “una designada política de Biden”— añade un factor preocupante: una dimensión política típicamente asociada a países con debilidades estructurales en sus sistemas democráticos de control y equilibrio.
La lección clave de experiencias pasadas es que, una vez perdida, la confianza en los datos oficiales puede tardar años en recuperarse.
La manipulación de cifras oficiales
Cuando Argentina reportó el año pasado su primera inflación de un solo dígito en meses, los escépticos cuestionaron los datos y recordaron la masiva subdeclaración de la inflación durante las décadas de 2000 y 2010, por la cual el país fue sancionado por el Fondo Monetario Internacional (FMI).
“Manipularon los datos durante mucho tiempo”, dijo Aldo Abram, del think tank libertario Fundación Libertad y Progreso, con sede en Buenos Aires. “Es lógico que la gente lo recuerde y siga teniendo dudas”.
Turquía ha cambiado al director de su instituto estadístico (TUIK) en cuatro ocasiones desde 2019, y los partidos de oposición argumentan que los reemplazos obedecen a motivos políticos. Roger Marks, analista de renta fija de la gestora de activos Ninety One, afirmó que el resultado para los inversores ha sido una “pérdida gradual de nuestra confianza en las cifras”.
Para Grecia, cuyos esfuerzos por ocultar los crecientes déficits públicos durante los años 2000 alimentaron la crisis de deuda soberana, el camino hacia la recuperación de credibilidad ha sido igualmente largo.
En 2016, se implementó una reforma en su agencia de estadísticas, ELSTAT, y se creó un panel internacional de expertos para designar a su titular. Estas medidas permitieron que los esfuerzos por mejorar su presupuesto hoy sean prácticamente incuestionables.
La crisis también impulsó a los gobiernos europeos a dotar a Eurostat —la oficina estadística de la Unión Europea— de mayores facultades para verificar los datos nacionales que levantaran sospechas.
Las persistentes dudas sobre la fiabilidad de las estadísticas chinas —incluso el ex primer ministro Li Keqiang reconoció en 2007 que las cifras de producción eran artificiales— han empañado los esfuerzos recientes por mejorar la calidad de los datos, como la nueva medición del desempleo juvenil que excluye a los estudiantes, publicada a inicios de 2024.
“Hubo razones metodológicas genuinas para el cambio, pero debido a la historia en torno a los datos chinos, mucha gente —particularmente inversores extranjeros— simplemente no confiaba en ellos”, explicó Julian Evans-Pritchard, analista de Capital Economics.
“Esto me demuestra que, una vez que se socava la confianza en los datos, es muy difícil restaurarla”.
Afectaciones a puestos en agencias federales de estadísticas
Ante la falta de confianza en las cifras oficiales, los analistas de economías emergentes suelen recurrir a otros conjuntos de datos para validar la información. El China Activity Proxy de Capital Economics, por ejemplo, se basa en 18 indicadores, que van desde el tráfico de mercancías hasta el consumo de electricidad.
También se emplean encuestas de opinión y datos generados por investigadores independientes en las principales economías, aunque solo permiten esbozar una visión parcial del panorama.
“Gran parte de esto son datos blandos: ‘¿Cómo se siente? ¿Qué cree que está pasando?’”, dijo Erik Weisman, economista jefe y gestor de cartera en MFS Investment Management, con sede en Boston.
“No piden detalles. No preguntan cuántos dispositivos se produjeron, cuántas pólizas de seguro se emitieron, cuántas horas se trabajaron”, añadió. Sin embargo, reconoció que las preocupaciones surgidas tras el despido de McEntarfer podrían llevar a los analistas a depender cada vez más de estas fuentes alternativas.
La pregunta más urgente ahora es si la brecha de credibilidad abierta por la intervención de Trump se ha ampliado o si aún puede repararse.
Enrico Giovannini, ex jefe estadístico de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), señaló que en EU existe mayor margen para designaciones políticas en cargos clave del ámbito estadístico, en comparación con otras economías avanzadas, donde las designaciones suelen ser a largo plazo.
“Así que el gobierno entrante tiene que esperar para reemplazarlos”, dijo Giovannini, quien también fue ministro en dos gobiernos italianos. “En Estados Unidos, el sistema de botín funciona”, afirmó, aludiendo a la práctica de otorgar cargos gubernamentales a los simpatizantes de un partido.
El Instituto Internacional de Estadística, una organización profesional para recopiladores de datos, emitió un comunicado el lunes por la noche en el que señalaba que la decisión de Trump violaba los principios de la ONU diseñados para proteger las estadísticas basadas en hechos. También instó a su administración a tomar medidas para restablecer la confianza pública en los datos federales estadounidenses.
El Fondo Monetario Internacional, que evalúa periódicamente las economías de sus países miembros, no hizo comentarios directos sobre la destitución de McEntarfer, pero reiteró que confía en que las autoridades nacionales proporcionen y publiquen datos precisos para apoyar sus previsiones.
Señaló que evalúa la calidad de los datos bajo un marco que incluye la solidez legal, la integridad institucional, la precisión técnica y la alineación con estándares estadísticos internacionales. Su próxima revisión de la economía estadounidense está prevista para noviembre.
William Wiatrowski, subcomisionado de la BLS, ejercerá como comisionado interino hasta que se nombre al sucesor de McEntarfer.
Más allá de ese nombramiento, algunos temen consecuencias mayores si se materializa una orden ejecutiva de Trump sobre contrataciones federales, destinada a reservar puestos para candidatos que puedan demostrar “compromiso con la promoción de los ideales, valores e intereses estadounidenses”.
Aaron Sojourner, investigador principal del Instituto WE Upjohn para la Investigación del Empleo, advirtió que si el Congreso aprobara tal medida, afectaría a numerosos puestos en agencias federales de estadística económica.
“Esta propuesta convertiría muchos de esos cargos en empleos políticos, donde las personas podrían ser despedidas por cualquier razón si desagradan a un líder político”, explicó.
Mientras tanto, responsables políticos, empresas e inversionistas intentan comprender cómo el intento de Trump por transformar radicalmente el sistema comercial global afectará los precios, el empleo y la riqueza de los hogares. Los bancos centrales, que anteriormente guiaban las expectativas del mercado sobre los tipos de interés con cierta previsibilidad, ahora afirman que sus decisiones dependerán directamente de los datos.
Con información de Reuters
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