Un vistazo tras la cortina que protege el proceso de elaboración de datos económicos de Estados Unidos puede resultar alarmante en ocasiones. Al menos, esa es la conclusión de un documento publicado al inicio de esta semana por la National Bureau of Economic Research. El documento, elaborado por Bruce D. Meyer, de la Universidad de Chicago; Wallace K.C. Mok, de la Universidad China de Hong Kong; y James X. Sullivan, de la Universidad de Notre Dame, analiza la calidad de las encuestas de hogares que se utilizan para elaborar los conjuntos de datos gubernamentales. Sus conclusiones podrían tener importantes repercusiones para la medición de la pobreza y la desigualdad y, de forma aún más amplia, para la elaboración de datos económicos en el futuro.
Una gran parte de los datos económicos que produce el Gobierno de Estados Unidos a través de agencias como la Oficina de Estadísticas Laborales (Bureau of Labor Statistics) y la Oficina del Censo (Census Bureau) se basa en encuestas. Tomemos como ejemplo la tasa de desempleo: se calcula a partir de los resultados de una encuesta que formula preguntas a 60.000 hogares cada mes. La precisión de la tasa de desempleo depende de la capacidad de la encuesta, conocida como Current Population Survey, para obtener una muestra precisa de la población y recabar información exacta de los encuestados. Esto también se aplica a otras encuestas, como la Survey of Income and Program Participation, que ofrece información sobre la participación en programas gubernamentales de transferencias, y la Consumer Expenditure survey, que proporciona datos para calcular la inflación.
Antes del nuevo documento de Meyer, Mok y Sullivan, ha habido preocupación por la calidad de las encuestas de hogares debido a un descenso en la participación. Una vez contactados por los encuestadores, los hogares tienen menos probabilidades de responder que en el pasado. Pero Meyer, Mok y Sullivan sostienen que esta caída de la tasa de respuesta es solo uno de tres factores que afectan a la calidad de las encuestas, y el menos determinante para medir la recepción de programas gubernamentales de transferencias.
Según los tres economistas, las encuestas son cada vez menos precisas debido a lo que denominan «no respuesta a preguntas concretas» (“item nonresponse”). Esto ocurre cuando un hogar responde a la encuesta, pero no contesta todas las preguntas. Una persona, por ejemplo, podría aceptar realizar la encuesta, pero no responder a la pregunta sobre la cuantía recibida del Programa de Asistencia Nutricional Suplementaria (Supplemental Nutritional Assistance Program).
Sin embargo, la «no respuesta a preguntas concretas» no es un problema tan grave como el error de medición. Este tercer problema es la medición errónea que surge cuando los encuestados declaran por debajo la cuantía de la ayuda que reciben de programas gubernamentales. En este caso, el encuestado sí responde a la pregunta sobre la asistencia nutricional gubernamental, pero no informa del importe correcto. Una de las causas probables de este error parece ser que los encuestados tienen dificultades para recordar con exactitud cuánto recibieron, dado que muchos de estos programas se pagan con poca frecuencia. Según Meyer, Mok y Sullivan, el error de medición es la mayor amenaza para la calidad de las encuestas, superior a los otros dos efectos negativos juntos.
Para determinar la magnitud de estos efectos negativos sobre el importe de fondos gubernamentales declarado por los encuestados, los economistas comparan datos de encuestas de Nueva York entre 2000 y 2012 con datos administrativos procedentes directamente de registros gubernamentales. La diferencia es significativa. Según sus resultados, al menos el 30 % —y hasta el 50 %— del valor en dólares de los pagos electrónicos a los beneficiarios de la asistencia nutricional suplementaria no se recoge. De forma similar, no se recoge el 32 % del importe del seguro de desempleo ni el 54 % de las indemnizaciones de los trabajadores por discapacidades sufridas en el puesto de trabajo.
Si los datos de las encuestas no recogen una proporción tan grande de los ingresos por transferencias (jerga económica para cualquier programa gubernamental que ofrezca algún tipo de asistencia a personas necesitadas), quizá otras encuestas económicas importantes contengan sesgos. Por ejemplo, un estudio de los economistas David Autor, del Instituto Tecnológico de Massachusetts; Alan Manning, de la London School of Economics; y Christopher Smith, de la Junta de la Reserva Federal, concluye que existe una cantidad considerable de error de medición en las variables salariales de la Current Population Survey.
La publicación de este estudio de Meyer, Mok y Sullivan no podría llegar en mejor momento. Un proyecto de ley recientemente aprobado por la Cámara de Representantes aumentaría el uso de datos administrativos, que, combinados con los datos de encuestas, parecerían ser mucho más útiles. Ojalá esto ayude a investigadores y responsables políticos a obtener una imagen más precisa de la magnitud real del sesgo que existe en conjuntos de datos importantes.
Este artículo se publica en colaboración con el Washington Center for Equitable Growth. La publicación no implica el respaldo de los puntos de vista por parte del Foro Económico Mundial.
Para estar al día de la Agenda, suscríbase a nuestro boletín semanal.
Autor: Nick Bunker es analista de políticas del Washington Center for Equitable Growth.
Imagen: La silueta de un hombre se ve en el interior de una vivienda en la sección de Breezy Point del distrito de Queens, seis meses después de que la supertormenta Sandy tocara tierra. REUTERS/Shannon Stapleton
