Medir el bienestar: una cuestión más allá del PIB

Autores: ABEL REAL, JUDIT GUZMAN, YUANXI HE

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1. Motivación

En repetidas ocasiones hemos escuchado a nuestros dirigentes políticos hablar sobre objetivos o metas para el Producto Interior Bruto. La pregunta que nos deberíamos plantear es, ¿Realmente el PIB es un buen indicador del bienestar de toda la población?

A menudo tendemos a equiparar el crecimiento del PIB con el crecimiento del bienestar de la sociedad, muchas veces de forma incorrecta. Con este artículo trataremos de clarificar algunas cosas sobre el indicador del PIB e intentar desmitificar ciertos aspectos.

A continuación, os dejamos con algunas declaraciones de dirigentes políticos que hacen referencia al Producto Interior Bruto.

-Vladimir Putin (2004): “We are setting an ambitious goal – Russia should rank among the leading economies in the world in ten years, while the GDP per capita should hit 35 000 US dollars” *


-Donald Trump (2020): “Nobody’s ever seen a number like this… (33.1%) economic growth (GDP) is four times greater than what the experts expected.” **

2. Introducción

Tras realizar un primer artículo en el que escribíamos acerca de las posibles deficiencias que tiene el indicador del Producto Interior Bruto (PIB), hemos decidido crear un segundo artículo en el que compararemos este índice con otras variables tanto económicas como sociales, pero esta vez lo haremos utilizando programas estadísticos, así podremos obtener resultados no tan teóricos, sino prácticos. A pesar de que ya existen muchas referencias bibliográficas al respecto hemos visto conveniente continuar con la divulgación de este tema, ya que el indicador del PIB es uno de los que más se malinterpreta cada día.

La idea de este artículo no es tanto explicar las razones por las cuales vemos ciertas relaciones entre variables, sino más bien indicar que observamos con los datos que tenemos. Para explicar las razones nos haría falta un análisis mucho más exhaustivo de las variables.

DEFINICIÓN DE BIENESTAR

Lo primero que deberíamos decir es que no existe una sola definición de bienestar social para todos los tipos de sociedades. Con esto queremos decir que hay sociedades que quizá valoren más el dinero, mientras que otras valoran mucho más la salud. Un incremento en una variable no provocará un aumento en la utilidad de bienestar de todas las sociedades por el mismo valor. De todas formas, en este trabajo nos ceñiremos a la visión de bienestar social que acoge hoy a las sociedades occidentales.

Un ejemplo ilustrativo de lo dicho es, por ejemplo, fijarnos en qué constituye el bienestar para los ciudadanos de Estados Unidos hoy en día, el bienestar para los ciudadanos de la Unión Soviética en los años sesenta o el bienestar en una tribu masái en África de hace 500 años. Podremos encontrar patrones iguales en dichas sociedades, pero es seguro que si pudiéramos preguntar a la gente sobre qué es el bienestar para ellos, encontraríamos respuestas diferentes.

3. Análisis cuantitativo

Todas las variables que aparecen en la siguiente tabla han sido extraídas de la web del Banco
Mundial.

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Tabla 4. Resumen de las variables

RELACIÓN PIB-GINI

La primera relación que analizaremos será entre el PIB per cápita y el índice de GINI. Para comenzar este análisis, hemos creado un gráfico con los datos a partir del año 1990. Tal y como podemos comprobar a simple vista obtenemos que aquellos países que han tenido un PIB per cápita mayor han tenido menores índices de GINI. Cabe recordar que el coeficiente de GINI es un medidor de la desigualdad de un territorio y su rango va de 0 a 1 (0%-100%), en el que 0 representa que todo el mundo tiene la misma renta, mientras que un índice de 1 representaría el otro extremo, en el que un individuo acapara toda la renta de la población.

Dando un vistazo al gráfico de la relación del PIB per cápita y el índice de GINI para todos los países desde el 1990, podríamos decir que aquellos países con un PIB per cápita más alto tienen índices de GINI más bajos. Aquí podríamos hacer una crítica al gráfico y decir, que como la muestra pertenece a todas las observaciones a partir del año 1990, aquellos países que tienen un PIB per cápita muy alto y con un GINI muy bajo, como se cuentan durante varios años provocan que la gráfica esté distorsionada. A continuación, estudiaremos qué ocurre cogiendo muestras por cada año y por continentes.

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Figura 1. Relación del PIB per cápita y el Índice de GINI
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Figura 2. Diagramas de dispersión del PIB per cápita y el Índice de GINI, por años

Tras observar los gráficos, podemos corroborar nuestra hipótesis inicial y observamos que en la gran mayoría de casos se confirma la existencia de una correlación negativa entre el PIB per cápita y el índice de GINI. A pesar de que en algunos años la correlación no es muy alta, podemos ver que en términos generales sí que hay una correlación negativa.


Ahora que tenemos una imagen general de esta relación en función de los años, intentaremos ir un poco más allá, desmenuzando los datos por continentes. Aquí empezamos a encontrar las primeras sorpresas.

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Figura 3. Relación del PIB per cápita y el Índice de GINI, por continente
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Figura 4. Diagramas de dispersión del PIB per cápita y el Índice de GINI, por continente

La tendencia vista anteriormente en la que aquellos países con mayor PIB per cápita tienen menores índices de GINI solo se ajusta para los países localizados en Europa, América del Norte y Oceanía, es decir, encontramos una relación negativa solo para los países ricos. Es interesante este hecho, ya que aquellos continentes más pobres como América del Sur o África vemos incluso una correlación positiva entre ambas variables.


Tal y como iremos recordando a lo largo del trabajo, el hecho de que en un momento encontramos una correlación positiva o negativa entre dos variables no implica necesariamente que exista causalidad. En el caso entre PIB y GINI tan solo podemos afirmar que ha existido una cierta relación entre variables en periodos pasados.

RELACIÓN PIB-CHABOLAS

Otra variable que hemos tenido en cuenta es el porcentaje de población que viven en un barrio de chabolas. Entendemos que este hecho contribuye de forma negativa al bienestar de una persona, ya que las condiciones higiénicas y de vida en este tipo de barrios son mucho menores que en cualquier barrio. El Banco Mundial no ofrece datos cada año sobre esta variable, por este motivo ofreceremos un análisis para aquellos años en los que tenemos datos.

En los datos del 2016, la evidencia resulta ser muy clara, aquellos países con un PIB per cápita más bajo, una mayor parte de su población vivía en barrios muy pobres.

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Figura 5. Relación PIB per cápita y personas viviendo en chabolas (%), 2016

En este caso hemos tan solo hemos incluido la regresión del año 2016, pero para los demás años en que tenemos datos, la relación entre ambas variables es igual de fuerte.

RELACIÓN PIB-ÍNDICES DE ESCOLARIZACIÓN

A continuación, os presentamos otra relación que evidencia aún más nuestra tesis inicial. Ahora echaremos un vistazo a la relación existente entre el PIB per cápita y los índices de escolarización en la escuela primaria y secundaria.

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Tabla 2. Correlación entre PIB y la Escolarización primaria y secundaria, por continente

Encontramos en rasgos generales que aquellos países con un PIB per cápita más alto disfrutan de tasas más altas de escolarización. Los casos de Oceanía y América del Norte los deberíamos de coger con pinzas, ya que existen pocos países para cada variable. En los demás continentes sí que encontramos una tendencia a tener una correlación positiva.

RELACIÓN PIB-CONTAMINACIÓN

Para acabar este apartado ahora nos fijamos en la relación entre el PIB y las emisiones de CO2 emitidas a la atmósfera por cada país.


A continuación, os presentamos una regresión que incluye todos los datos disponibles desde el año 2000.La variable dependiente es la variable que mide el CO2 emitido y como variables explicativas añadimos la variable para la cual queremos ver el signo, además, añadimos algunas
variables para evitar algunos sesgos:

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Figura 6. Regresión Linear de la Emisión del CO2 sobre PIB per cápita, Continente, Año
y Esperanza de Vida

A pesar de que el modelo no tiene una gran validez, ya que es muy sencillo e incluimos pocas variables, puede resultar útil mirar el signo del coeficiente de la variable del logaritmo del PIB.

Nos encontramos con que es positivo y además rechazamos la hipótesis nula de que el coeficiente es igual a cero incluso al 1% de nivel de significancia.


Las relaciones obtenidas en la regresión son compatibles con la identidad de Kaya. Esta identidad intenta dar una explicación al nivel de CO2 de los diferentes países. La fórmula que solemos utilizar es la siguiente:

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Figura 7. Componentes del nivel de CO2

Tal y como vemos esta identidad nos indica que existe una relación entre CO2 y PIB per cápita, en la que, si incrementamos el producto interior bruto por habitante, el CO2 en atmósfera incrementará.

4. Análisis multivariante

Seguido del análisis de las regresiones sobre las variables del bienestar y el PIB, también nos hemos centrado en un análisis multivariante, como el propio nombre indica, de varias variables, a través de análisis de los componentes principales y de clústeres, para ver las similitudes entre los países analizados y las correlaciones entre las variables. De esta manera podemos agrupar los países, de un total de 135 países, por diferentes grupos.


En primer lugar, queremos mostrar un nivel de bienestar global, como hemos dicho antes, en punto de vista occidental. Por este motivo, hemos escogido 6 indicadores que creemos esenciales para ofrecer esta valoración del bienestar general. Los datos que hemos tenido en cuenta son las más recientes, ya que queremos ofrecer una visión global de la actualidad. Estos indicadores aparte de tener en cuenta los factores económicos también incluye otros de carácter social y política.

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Tabla 3. Descripción de los indicadores

VISIÓN GENERAL

Primero de todo hay que tener en cuenta que no hemos elegido todos los países, ya que algunos no ofrecen información para todas las variables. Dicho esto, presentamos la información descriptiva de cada variable.

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Tabla 4. Resumen de las variables

CORRELACIÓN ENTRE LAS VARIABLES

En la siguiente gráfica, se muestran los diagramas de dispersión de todas las variables entre sí, con esto podemos ver sus correlaciones. Vemos que hay una gran correlación entre el PIB per cápita y los indicadores que usamos para medir el bienestar. Mientras que el índice de GINI tiene menor correlación con otras variables.

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Figura 8. Diagramas de dispersión de las variables

ANALISIS SEGÚN LAS REGIONES

A continuación, agrupamos los países según a la región que pertenecen y creamos una nueva base de datos basándonos en la media.

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Figura 9. Biplot de las regiones

En esta gráfica podemos ver el Biplot, el resultado del análisis de los componentes principales, de las nueve regiones del mundo, según el criterio del Institute for Economics & Peace, y también las variables de los indicadores del bienestar junto con el logaritmo del PIB y del PIB per cápita.

En primer lugar, cabe mostrar su interpretación, las flechas indican la dirección que se sitúan cada valor respecto a la variable, por ejemplo, Norte América y Europa son las regiones que tienen más PIB per cápita, también del Social Progress Index (SPI), y el Sudeste Asiático, Oriente Medio y África del Norte son las regiones que tienen más valor en el Global Peace Index (GPI), es decir con más inseguridad.

En segundo lugar, las distancias entre las variables muestran la correlación que tiene entre ellas, por ejemplo, la variable log PIB per cápita (logPIBpc) tiene una relación muy estrecha con SPI (0.980). En contrario, la relación entre World Happiness Index (WHI) y Global Peace Index es totalmente opuesta (-0.769).

En tercer lugar, los ejes muestran el porcentaje de la variancia de las variables, es decir, en el eje x, que seria la dimensión 1, podemos ver que es 75,7%, esto significa que esta dimensión explicaría un 75,7 de la relación de los datos, mientras que, en el eje y, la dimensión 2, explica un 13,6%. Este valor se basa en cada vector y valor propio de los datos respecto al total, según esto, se define la dimensión, cabe remarcar que no es posible mostrar todas las dimensiones. Por este motivo, solo se escogen las dimensiones óptimas, cuya variancia sea más alta, en los datos conjuntos de las regiones. Tal como podemos ver en la siguiente gráfica, sobre los porcentajes de las dimensiones.

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Figura 10. Porcentaje de las dimensiones según los valores propios.

En siguiente figura muestra el análisis de grupo de la base de datos, conocido como el clustering. Este análisis consiste en agrupar las regiones según su similitud en las variables, en las dos dimensiones que hemos mencionado anteriormente, el eje horizontal es la dimensión 1 y el eje vertical, la dimensión 2. En este análisis hemos dividido en tres grupos que se parecen más entre ellos. El grupo 1 formado por Norte América y Europa: este grupo son las que tienen más bienestar. El grupo 2, formado por América central, Sudamérica, Asia Pacífico, Oriente Medio, África del Norte, Rusia y Eurasia son aquellos países que tienen un bienestar modesto. Finalmente, el grupo 3, formado por África Subsahariana y el Sudeste Asiático son las regiones
con menor bienestar.

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Figura 11. Mapa de la agrupación de las regiones

ANÁLISIS SEGÚN LOS PAÍSES

Ahora desglosamos las regiones y hacemos lo mismo con los países con la base de datos original. En la siguiente gráfica, hemos agrupado los países según sus similitudes, y los hemos dividido en 6 grupos. Aquí vemos con el conjunto de todos los países, la dimensión 1 es de 68% y la dimensión 2 de 11,1%.


Vemos que los países que tienen más bienestar se sitúan en la derecha de la figura, y aquellos con menor bienestar se sitúan en la izquierda. Vemos que llegamos a unos resultados similares a los de antes. La mayoría de los países europeos y norteamericanos y también algunos del Asia Pacífico como Singapur, Japón y Australia, se encuentran en el grupo con más bienestar, mientras que muchos países del Sudeste Asiático y de la África Subsahariana como Sudán del Sur, República Centroafricana o Afganistán se encuentran en el grupo con un nivel de bienestar más bajo.

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Figura 12. Mapa de la agrupación de los países

5. Alternativas al PIB

Comprobada la inadecuación del PIB, cabe cuestionarse cuáles son las alternativas al PIB como indicador de bienestar. Existen, a grandes rasgos, tres tipos de alternativas por el momento: indicadores que corrigen algunas carencias del PIB, indicadores que pretenden sustituirlo como medida del nivel de bienestar e indicadores que podrían complementarlo. Seguidamente, se analizan algunos de ellos.

ÍNDICES QUE CORRIGEN EL PIB

Índice de progreso real

Originariamente llamado “índice de bienestar económico sostenible”, este índice tiene como objetivo medir la sostenibilidad de la actividad económica y el nivel de bienestar de un país. Para ello, utiliza los mismos datos de consumo que el PIB y además contabiliza las inversiones netas de capital y las inversiones en trabajo (con el objetivo de reflejar actividades no remuneradas por el mercado, como el voluntariado y el cuidado de familiares) así como los costes derivados de la pérdida de recursos naturales, las desigualdades de renta, la deuda externa y la delincuencia.

PIB verde

El PIB verde es un índice de crecimiento económico que surge como respuesta a la infravaloración de los recursos naturales y la no imputación de los costes/beneficios de las externalidades en el PIB.


De este modo, el PIB verde integra las consecuencias medioambientales de dicho crecimiento en el PIB convencional de un país, lo que implica monetizar la pérdida de biodiversidad y los costes generados por el cambio climático.


En otras palabras, su cálculo consiste en restar el consumo neto de recursos naturales del PIB (el consumo neto de recursos naturales incluye el agotamiento de recursos, la degradación del medio ambiente, así como iniciativas ambientales de protección y restauración).

Tasa genuina del ahorro

La tasa genuina de ahorro se puede definir como el ahorro real de una nación, considerando la reducción de los recursos naturales y el daño por contaminación (restan), así como la inversión en capital humano (suma). Se considera que tasas negativas persistentes eventualmente disminuirán el bienestar.

Su cálculo consiste en restar la depreciación del capital y la descapitalización ambiental (pérdida de recursos naturales) del ahorro bruto.


A pesar de la gran idea que persigue este indicador, tiene un gran problema y es que hay algunas variables que son muy difíciles de poder contabilizar. Por ejemplo, el daño por contaminación o la descapitalización ambiental.

ÍNDICES INDEPENDIENTES AL PIB

Huella ecológica

Es un indicador que contabiliza los flujos de energía y materias que entran y salen de una economía y los convierte en la medida de agua y tierra que se necesita para mantener esos flujos. Su objetivo es valorar hasta qué punto el uso de recursos naturales por las sociedades es más rápido que la regeneración de estos recursos. Algunas estimaciones recientes apuntan que la huella ecológica humana excede entre un 23 y un 40% la capacidad de renovación de los ecosistemas capaces de generar dichos recursos.


Bienestar subjetivo

Es una medida de bienestar que tiene como objetivo medir hasta qué punto se cumplen los objetivos de los individuos. Se calcula a partir de evaluaciones de los estados de ánimo y emociones, así como la satisfacción con áreas generales y específicas de la vida, por lo tanto, no se trata de un indicador objetivo. No obstante, tal y como sugieren los cálculos econométricos, el PIB, calculado de forma objetiva, no es necesariamente mejor como medida del bienestar.

ÍNDICES COMPUESTOS (INCLUYENDO EL PIB)

Índice de desarrollo humano

Las Naciones Unidas incluyen este índice en el informe anual de desarrollo humano. Su objetivo es mostrar si el desarrollo humano y el crecimiento económico incrementa el nivel de bienestar, definiendo el bienestar como el proceso de mejora de las oportunidades de los individuos de vivir una vida más larga y sana, de ser educados, de tener acceso a los recursos necesarios para tener una vida decente, de tener derechos humanos garantizados, así como libertad política. De este modo, el índice de desarrollo humano toma en cuenta la esperanza de vida, el PIB ajustado (como medida del nivel de vida) y la tasa de alfabetización.

Índice del planeta feliz

El objetivo de este índice es medir la eficiencia ecológica de un país para lograr el bienestar humano. Está compuesto por 3 indicadores: la esperanza de vida, el nivel de satisfacción de vida y la huella ecológica. Su cálculo se aproxima a multiplicar la satisfacción de vida por la esperanza de vida y dividirlo por la huella ecológica. El índice está ponderado de forma que aquellas naciones con huellas ecológicas más bajas reciben puntuaciones progresivamente más altas.

6. Conclusiones

El crecimiento económico, medido por el PIB, se ha convertido en el sine qua non del progreso económico. Sin embargo, el PIB es un indicador específico que no resulta efectivo como medida del bienestar de los países. Es una medida cuantitativa y no cualitativa, no contempla ni el bienestar medioambiental ni social. Por ello, tratarlo como tal puede provocar una visión errónea del nivel de bienestar y estimular el agotamiento de los recursos naturales, así como del capital social y otros factores, socavando la calidad de vida de las futuras generaciones.

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