El documento de trabajo es más ambicioso que eso. No solo evaluó el shock en la producción, sino también en el consumo (incluyendo, además, estimaciones sobre el efecto de los apoyos presupuestales en el consumo agregado), en la inversión y en las horas trabajadas, así como en las expectativas de los agentes en materia de inflación. Y, explotando datos de encuestas mensuales hechas a empresas, analizó el efecto de las acciones gubernamentales para facilitarles la liquidez y el acceso al crédito.
Crisis en tiempo (casi) real
Para monitorear el impacto en el mismo momento de la pandemia y las medidas adoptadas para mitigar sus efectos en la actividad, los indicadores tradicionales resultan poco útiles: están disponibles con retraso. “En un contexto de extrema incertidumbre, era fundamental contar con datos en (casi) tiempo real”, por lo que los economistas recurrieron a indicadores que en su jerga se les llama de alta frecuencia.
Para la movilidad usaron fuentes como Google, Apple y Waze y también la Corporación Vial del Uruguay en su calidad de gestora de los peajes; curiosamente, dicen, el flujo en las rutas nacionales se recuperó antes que otros indicadores debido a que ciertos sectores, como la construcción, volvieron a trabajar ya a finales de abril de 2020.
También explotaron datos en tiempo real sobre consumo de electricidad y combustibles.
Tomando como referencia el día que se reportó el primer caso positivo de coronavirus —el inolvidable 13 de marzo del 2020—, notaron una “gran caída” en el uso del servicio de UTE en las siguientes semanas, más profunda en las tardes (cuando se lleva a cabo la mayor parte de la actividad comercial) y menos aguda durante las noches (cuando en general la gente está en casa).
La curva fue parecida en el consumo de combustible, con una “enorme caída” en la primera semana con el Covid brotando en Uruguay. Hubo una fuerte baja en la venta de diésel, en particular en la zona de Montevideo; pero, utilizado principalmente en camiones, ómnibus y maquinaria productiva, repuntó antes de que se fuera normalizando la movilidad general. En cambio, la menor demanda de naftas —consumida sobre todo por vehículos particulares— fue aún mayor y más persistente.
Los datos geolocalizados referidos a la venta de combustible resultaron más útiles que otros indicadores (como Google mobility) para pronosticar la evolución de la economía. Por ejemplo, en el período de movilidad reducida, en la actividad asociada al turismo y servicios hubo una caída similar a la retracción en las ventas de combustibles en su región de influencia, es decir, principalmente el sur del país. Sin embargo, en la zona arrocera no bajó, sino que, por el contrario, aumentó la venta de diésel al coincidir con la cosecha. “Esta distinción era muy importante para nuestro objetivo principal, que era pronosticar la actividad económica en tiempo real”, explican los técnicos del BCU.
Proyecciones
Además de visualizar las consecuencias de la pandemia en el momento (o casi), había que proyectar lo que vendría, en lo posible.
A fines de marzo del 2020, un par de semanas después de que aparecieran los primeros positivos de Covid, desarrollaron algunos modelos simples de proyección de la actividad en el contexto de la pandemia.
Primero, estimaron un modelo de tres etapas, utilizando como variables explicativas la demanda de electricidad y combustible. Con base en el consumo que abastecía UTE, arrojó una caída del nivel de actividad para marzo de 2020 de en torno a 14% respecto al mes previo. Como en tiempos normales la baja debería ser de solo 2%, infirieron que el impacto inmediato por la crisis fue “masivo” y del orden del 12%.
Otra estimación, que toma como variables explicativas la demanda de electricidad, de diésel y naftas, confirmó las cifras anteriores al proyectar contracciones en la actividad de en torno a 10% para marzo y a 17% para abril. Una vez que se publicaron las cifras oficiales del Producto Bruto Interno (PBI o PIB), cerca de seis meses después, se ratificó el acierto de aquellos números: la economía en su conjunto cayó alrededor de 13% en el segundo trimestre de 2020 frente a un año atrás.
Por otro lado, los economistas aplicaron un modelo de “crecimiento en riesgo” basado en una metodología del Fondo Monetario Internacional, recurriendo a variables del sector externo, financiero y real, para proyectar una función de distribución del PBI. Para un escenario de Covid-19, mostró una probabilidad de 10% de que la contracción fuera de 6,9% o más en 2020 y una chance de 5% de que la caída rondara al menos un 8,6%. El valor más probable en este escenario (moda) fue –4,1%. Meses después, el derrumbe de 5,9% del PBI oficial ratificó la “exactitud” de tales proyecciones.
Medidas e impactos
Las respuestas que ofreció el gobierno ante el impacto social y económico frente a la pandemia fueron de diversa índole; desde la oposición política se criticó más la magnitud del gasto público asociado a estos apoyos —insuficientes, según el Frente Amplio— que, en general, a su enfoque. En torno a ello giró buena parte del debate político en el 2020 y parte del 2021, antes de que el referéndum por la Ley de Urgente Consideración del próximo domingo 27 tomara la agenda pública.
El documento del BCU incluye un párrafo de contexto. “Estas medidas económicas se toman en un escenario complejo, con un crecimiento del PIB muy débil desde 2015, un marco fiscal comprometido (es decir, un déficit público de 5% del PIB), una relación deuda pública sobre PIB creciente (67% en 2019) y una tasa de inflación (8,79% en 2019) por encima del rango meta”.
Frente al shock del Covid, las medidas enfocadas en la economía incluyeron una postura monetaria expansiva y otras para facilitar la reestructuración de créditos, vencimientos tributarios extendidos y períodos de gracia buscando darle aire a las empresas, repasa. Con base en encuestas, el documento señala que la mediana de la cantidad de semanas que las firmas tuvieron disponibilidad de dinero en efectivo aumentó “significativamente” entre mayo y noviembre de 2020, de ocho a 10 semanas, y se mantuvo en ese nivel en mayo de 2021.
Impulso monetario
Desde un punto de vista agregado, los autores utilizaron un modelo de proyección macroeconómica para evaluar el efecto de la política monetaria expansiva sobre la brecha del PBI, la inflación y las expectativas en materia de evolución de los precios minoristas. Sus resultados muestran que el haber alentado una baja en términos reales del costo del crédito desde el BCU —el propósito de dicha política expansiva— tuvo un impacto de alrededor de 1,4% sobre el nivel de actividad durante el 2020. “De no haberse implementado las medidas de política monetaria, la contracción del producto hubiera sido mayor”, subrayan. Curiosamente, hallaron idéntica magnitud de impacto de la política monetaria sobre la tasa de inflación interanual a finales de ese año. Según sus cálculos, sin el “shock de política monetaria” los precios minoristas habrían aumentado 7,7%, cuando la inflación consumada fue de 9,1%.
El estudio desgrana que la contracción del PBI en 2020 derivó de la evolución adversa de la demanda interna (consumo, inversión y gasto público) y, en menor medida, de la oferta agregada (impulsada por la caída de la productividad) y de variables externas, en especial la demanda y la deflación internacional.
Constató que la política monetaria expansiva amortiguó la caída del consumo con un impacto de 0,4%. La inversión registró una leve contracción (–0,8%) en 2020, en el contexto de “fuertes flujos de inversión” asociados a la planta de celulosa que construye UPM en el centro del país. En esta variable, la política monetaria habría tenido un efecto positivo estimado en torno al 2%.
El ajuste del mercado laboral se plasmó en el documento a través de una caída en las horas trabajadas, que fue más notorio en la primera mitad del 2020. Los shocks de oferta (productividad) explicaron alrededor del 0,7% de la disminución en el promedio de ese año, posiblemente ante la decisión de las empresas de reducir sus actividades o cerrar temporalmente. Otro 0,6% obedeció al shock negativo de la demanda agregada; las variables financieras también afectaron las horas trabajadas principalmente a través de movimientos en el tipo de cambio (que afectan los costos de producción con base en insumos importados). Del otro lado, el impulso monetario habría amortiguado la caída de las horas durante tres de los cuatro trimestres del año, con un impacto estimado de alrededor de 0,2%.
A ese enfoque analítico los economistas del BCU lo complementaron con otro modelo, que además de confirmar la consistencia de sus estimaciones también sugiere que la política monetaria expansiva amortiguó la caída del consumo y la inversión, con impactos estimados en torno a 0,4% y 2,3% en cada caso.
En cuanto a las condiciones financieras, identificaron que durante la pandemia las variables de cantidad (por ejemplo, nuevos préstamos a empresas) ganaron importancia sobre el factor precio (tasa de interés), que era el único significativo antes de esta crisis. Por otro lado, incorporando nuevas preguntas a la encuesta mensual de expectativas, vieron que, durante la pandemia, las empresas aumentaron su disponibilidad de dinero (liquidez) y que percibieron más fácil acceder a créditos.
Bienestar
Las acciones tomadas permitieron asegurar “la cadena de pagos y han ayudado a mantener el motor de la economía en funcionamiento”, señalan los autores, recurriendo a una imagen empleada también por la ministra Arbeleche y su equipo. “En particular, todas esas medidas estaban dirigidas a limitar las pérdidas de bienestar del pueblo uruguayo”, agregan. Y argumentan que la literatura económica considera que el consumo privado supera al ingreso o la producción como indicador de bienestar. En otras palabras, lo gastado por las personas en bienes y servicios refleja mejor el nivel de satisfacción de las necesidades de los individuos que la cantidad total de ingresos o producción.
Si bien las cifras agregadas, incluso en términos per cápita, pueden enmascarar diferencias en las preferencias individuales, entienden que dan una primera imagen de las necesidades de las personas y cómo las satisfacen.
Usando una base de datos que se extiende desde el cuarto trimestre de 2003 hasta el último de 2020, el estudio hizo notar una “causalidad bidireccional” entre el gasto público per cápita y el consumo privado por habitante. Es que el gasto en salarios públicos, pasividades, subsidios al desempleo o de salud respalda el gasto de los individuos y los hogares. En ese sentido, los economistas afirman que las políticas de apoyo “parecen ser responsables de amortiguar el bienestar de las personas de las consecuencias negativas de la pandemia de Covid-19”. Su cálculo es que las pérdidas de bienestar per cápita habrían sido mayores en un 0,7% en el primer trimestre de 2021 y en 1,9% en abril-junio de ese año si no se hubieran implementado las ayudas.
El remate del documento, subido a la web institucional en estos días, respalda las medidas adoptadas en la pandemia. “En general, nuestra evaluación del impacto de las políticas en la respuesta al Covid-19 en Uruguay muestra que tienen un efecto significativo en la mitigación de los efectos negativos de la pandemia”. Son —refuerzan los autores— un conjunto de herramientas que demostró ser útil y señala una “hoja de ruta para la acción en futuros eventos similares”.
