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¿Proteger la salud o la economía? Una terrible disyuntiva – Nada es Gratis

Por Miguel Almunia

¿Proteger la salud o la economía? Una terrible disyuntiva – Nada es GratisEn las últimas semanas se ha producido un intenso debate sobre si las medidas de distanciamiento social que han tomado los gobiernos de muchos países podrían causar un perjuicio económico desproporcionado en comparación con el coste de la epidemia de covid-19 en vidas humanas.

Desde el presidente de Estados Unidos a un reputado epidemiólogo de la Universidad de Stanford, pasando por un grupo de economistas y ex-políticos españoles, han alzado públicamente su voz contra las medidas de confinamiento porque consideran que el remedio es peor que la enfermedad. Por otro lado, entre un selecto grupo de economistas académicos europeos y la sociedad española en general parece haber consenso a favor de estas medidas.

En esta entrada propongo una manera de analizar rigurosamente los costes y beneficios esperados de actuar o no frente a la pandemia. Una estimación simple para el caso de España sugiere que la aplicación de medidas drásticas está más que justificada a corto plazo. A medio plazo, el análisis de coste-beneficio podría llegar a una conclusión diferente y las herramientas de análisis que propongo en esta entrada podrían ser de utilidad.

La terrible disyuntiva entre proteger la salud de los ciudadanos o proteger la economía del colapso genera un profundo conflicto ético, puesto que la gran mayoría de las personas consideramos que no se puede poner precio a la vida humana.

¿Proteger la salud o la economía? Una terrible disyuntiva – Nada es Gratis

Sin embargo, nuestro disgusto ante esta disyuntiva no hará que desaparezca por sí sola. De hecho, los gobiernos se enfrentan a decisiones similares continuamente. Por ejemplo, se estima que la epidemia anual de gripe causó unos 6.300 muertos en España en 2019. Cada año se hacen campañas de vacunación de colectivos vulnerables (que salvan muchas vidas), pero nadie plantea suspender la actividad económica cada invierno para evitar todas las muertes por gripe.

Pese a la confusión de hace unas semanas, ya no queda duda de que la crisis del covid-19 es muy diferente porque no existe vacuna ni tratamiento y el virus es más contagioso y letal. Entonces, ¿qué criterio podemos utilizar para decidir el coste económico que puede soportar la sociedad para paliar los efectos de esta pandemia?

Un marco teórico para evaluar costes y beneficios

Una de las fortalezas de la economía como ciencia social es que ofrece un marco teórico útil para analizar los costes y beneficios (trade-offs) de cada decisión. Para poder diseñar políticas públicas basadas en un análisis riguroso de las alternativas existentes, es necesario saber qué es lo que queremos cuantificar.

La pregunta clave no es cuánto vale una vida humana específica, que como ya hemos dicho tiene un valor incalculable, sino cuánto estamos dispuestos a pagar, como sociedad, por reducir (un poco) el riesgo de mortalidad. Esta es la idea que subyace al concepto del “valor de una vida estadística” (VVE), que se define como el valor monetario que se asigna a una reducción marginal del riesgo de muerte.

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Una aplicación clásica de este concepto es la seguridad vial; las muertes por accidentes de tráfico se podrían reducir a cero prohibiendo la utilización de automóviles, pero la población no apoyaría esa medida porque el beneficio de poder transportarse por carretera excede el (pequeño) riesgo de perder la vida en un accidente. Entonces, ¿cuánto debería invertir el Estado para reducir el riesgo de accidentes mortales en carretera? Lo lógico sería invertir hasta que el coste marginal de la inversión para reducir el riesgo sea igual al beneficio marginal de esa reducción del riesgo.

¿Cómo se estima el valor de una vida estadística (VVE) en la práctica? Existen básicamente dos métodos. Uno consiste en observar comportamientos individuales que nos indican la valoración monetaria del riesgo (preferencia revelada). Por ejemplo, la prima salarial que se recibe por realizar trabajos de alto riesgo.

El segundo método consiste en preguntar directamente en una encuesta a una muestra de individuos cuánto estarían dispuestos a pagar por reducir un determinado riesgo de mortalidad (preferencia declarada). Por ejemplo, cuánto pagarían por un nuevo sistema de frenos que reducen el riesgo de fatalidad en caso de accidente a la mitad. A partir de la relación entre la inversión monetaria y la reducción del riesgo de mortalidad, se puede calcular el valor monetario que asignan los individuos (en promedio) a una mayor probabilidad de supervivencia.

Cálculos para España a corto plazo

Consideremos el caso de España a principios de marzo, cuando los contagios empezaron a crecer de manera exponencial. Los modelos epidemiológicos estiman que, sin ninguna medida de distanciamiento social, se habría contagiado entre el 60% y el 80% de la población.

Asumiendo una tasa de mortalidad por covid-19 del 1%, se habrían producido entre 282.000 y 376.000 muertes durante la epidemia. Y esto sin tener en cuenta que la tasa de mortalidad podría haber sido más alta por el colapso del sistema sanitario y las consiguientes muertes por otras causas tratables.

Según el modelo que describió Miguel Casares en su entrada del otro día, la aplicación del estado de alarma podría reducir el total de fallecimientos durante la epidemia a 17.000. Es decir, en total se habrían evitado entre 265.000 y 359.000 muertes (esta cifra es mayor que la publicada en el reciente informe de Imperial College porque la estimación en ese caso solo llega hasta el 31 de marzo).

Respecto al VVE, la estimación más reciente que he encontrado para España proviene de un estudio de Kip Viscusi, uno de los expertos mundiales en la materia. El valor que estima para España es de 4,9 millones de dólares (unos 4,5 millones de euros al cambio actual). La OCDE estima un valor más bajo, 3 millones de dólares (2,77 millones de euros). Si multiplicamos el VVE por el número de muertes evitadas, obtenemos valores entre 781.000 y 1.615.000 millones de euros (1,61 BILLONES, con doce ceros).

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Teniendo en cuenta que el PIB de la economía española en 2019 fue de 1,24 billones, parece razonable afirmar que el coste económico de las medidas relacionadas con las primeras seis semanas de estado de alarma será sustancialmente menor al beneficio de haber evitado cientos de miles de fallecimientos.

Una vez que la tasa de nuevos contagios haya bajado sustancialmente y se elabore un plan eficaz para afrontar futuros brotes, la conclusión de este tipo de cálculo podría cambiar. Por ello, es esperable que las medidas de confinamiento se vayan relajando pese a que se sigan produciendo cientos de nuevos casos de contagio cada día.

Limitaciones de este análisis

Este análisis tiene muchas limitaciones, sin duda. La principal es la falta de datos precisos, tanto sobre la verdadera propagación de la epidemia en España como sobre el valor de una vida estadística. Por otro lado, algunos analistas (por ejemplo, Hall, Jones y Klenow) prefieren considerar el valor estadístico de unaño adicional de vida, un concepto muy relacionado al VVE pero que ajusta por las diferencias en esperanza de vida de cada individuo.

Aplicar esta métrica reduciría sustancialmente la estimación del coste de no hacer nada para frenar el contagio, dada la concentración de la mortalidad en personas mayores de 70 años. Pero el hecho de asignar un valor diferente discriminando por edad es cuestionable y por eso no lo he considerado en el cálculo mostrado arriba.

Una complicación adicional es que el covid-19 no es la única causa de mortalidad ante la que el Gobierno quiere y debe actuar. Existen otras enfermedades y riesgos cuyo impacto, como sociedad, también queremos reducir. A la hora de formular políticas públicas con una restricción presupuestaria, es inevitable comparar la rentabilidad (en términos de reducción de riesgos) de las medidas que se puedan tomar frente a cada uno de estos riesgos.

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Obtener mejores datos para tomar mejores decisiones

Dada esta incertidumbre, una de las prioridades para planificar el periodo post-confinamiento será recoger mejores datos. Como se ha dicho innumerables veces (por ejemplo, aquí), es clave hacer tests masivos y tener una estrategia eficaz de rastreo de contactos para frenar los contagios.

También sería útil revisar las estimaciones del valor de una vida estadística en España para que las distintas acciones del Gobierno respondan a un criterio unificado. Por último, necesitaremos tener estimaciones fiables del coste económico y la efectividad para reducir los contagios de las diferentes medidas de distanciamiento social (cierre de locales de hostelería, cierre de colegios, cancelación de eventos, etc.).

A pesar de toda la incertidumbre, el concepto del valor de una vida estadística puede ser muy útil para que el Gobierno defina prioridades de acción en el largo periodo post-confinamiento que se avecina.

Por último, dejo a los lectores interesados en este tema varios links a artículos recientes sobre el mismo publicados en FiveThirtyEight, Financial Times y The Economist (todos en inglés).

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