¿Qué sabemos realmente del PIB de la India?

PIB

La polémica sobre el tamaño del PIB de la India y su tasa de crecimiento se niega a desaparecer. Todo empezó cuando en 2015 se publicó la nueva serie del PIB con base 2011-12. No solo los analistas señalaron problemas, sino que el propio Gobierno se mostró descontento porque mostraba un mayor crecimiento durante los diez años de la UPA en comparación con el periodo posterior a 2014 del NDA.

La pandemia de 2020 afectó gravemente a la economía, que experimentó su mayor declive desde la Independencia. La recuperación desde esta base tan baja también fue abrupta. Esto ha llevado a la afirmación oficial de que India lo ha hecho bien a pesar de la pandemia y de la guerra en Ucrania para convertirse en la gran economía de más rápido crecimiento del mundo. ¿Es ésta la imagen correcta de la economía? Eso depende de la exactitud de las cifras y de las políticas formuladas sobre esa base.

Controversias previas a la pandemia

Las dudas sobre la exactitud de los datos de la nueva serie de 2011-12 han surgido por varios motivos. Para empezar, cuando se anunció la nueva serie en 2015, no había ninguna serie anterior con la que compararla. Se dijo que la nueva serie se basaba en la base de datos MCA21 del sector industrial, que era más completa que la que se utilizaba hasta entonces, los datos de la PII. Se afirmó que no se había podido generar la serie anterior porque la base de datos MCA21 no se había estabilizado antes y porque los datos pertinentes sobre el empleo estaban disponibles desde 2011-12. Pero ni una cosa ni la otra deberían haber importado.

Pero ninguna de las dos cosas debería haber importado, ya que la base de datos de MCA21 se remonta a mucho tiempo atrás y se podrían haber utilizado cifras de empleo anteriores, como se ha hecho a menudo. La verdadera razón parecía ser política. A saber, mostrar un mayor crecimiento del PIB durante el periodo del NDA en comparación con el periodo de la UPA.

La siguiente controversia fue la afirmación del Gobierno de que la economía india creció a una media de alrededor del 7% durante 2015-2020, lo que la convertía en la gran economía de más rápido crecimiento del mundo. Esto fue socavado por A. Subramanian (2019). Demostró que la tasa de crecimiento se sobreestimó hasta en un 2,5% después de 2014.

El siguiente golpe llegó cuando NSSO informó en 2019 que de una muestra de 35.456 empresas tomadas de la base de datos MCA21, el 38,7% eran unidades «fuera de encuesta». Estas unidades no se pueden rastrear o están mal clasificadas. Por lo tanto, faltan datos o están mal especificados. Así pues, la utilización de la MCA21 para el cálculo del PIB podría dar lugar a errores de estimación.

El gobierno argumentó que la inclusión de las empresas «fuera de encuesta» acerca la producción a la producción real y no hay sobreestimación del PIB.

Se creó un comité para resolver la falta de series anteriores. Su informe demostró que la tasa de crecimiento fue mayor durante el periodo de la UPA que en los años del NDA. El gobierno lo rechazó y, en un movimiento sin precedentes, pidió al NITI Ayog que reelaborara las series. El NITI Ayog accedió y presentó una serie retrospectiva que mostraba que la tasa de crecimiento fue mayor durante el periodo del NDA que durante los años de la UPA.

Sesgo al alza del PIB

El problema con los datos del PIB se hace evidente cuando los datos oficiales muestran que la mayor tasa de crecimiento durante la década de 2010-20 fue en el año de la desmonetización, 2016-17. Desde todos los puntos de vista, a partir de noviembre de 2016, la producción se vio gravemente afectada ese año. Incluso si se supone que la producción creció hasta octubre de 2016 y disminuyó después, el crecimiento medio del PIB se volvió negativo. Esto apunta a la metodología defectuosa utilizada para medir el PIB, que dio un sesgo al alza del 8% al PIB en 2016-17. Incluso esta metodología defectuosa mostró que la tasa de crecimiento oficial disminuyó del 8% en el cuarto trimestre de 2017-18 al 3,1% en el cuarto trimestre de 2019-20. Así, la tasa real de crecimiento real se habría vuelto negativa incluso antes de la pandemia.

 

PIB

La pandemia y el bloqueo afectaron gravemente a la economía en 2020 y más particularmente al sector no organizado. La recuperación posterior ha tenido forma de K, es decir, algunos sectores han crecido mientras que otros (sector no organizado) han disminuido. Este declive no se ha reflejado en los datos, lo que ha dado lugar a una sobreestimación del PIB. Esto queda claro cuando se examina el método de estimación del PIB, especialmente el PIB trimestral, que es lo que se suele discutir en el discurso público.

Metodología oficial

He analizado anteriormente el documento oficial que presenta la «Metodología de elaboración de las estimaciones trimestrales del PIB». En él se mencionan tres factores que deben tenerse en cuenta en relación con el cálculo del PIB desde el punto de vista de la producción, supuestamente más preciso:

  1. «El enfoque de la producción utilizado para elaborar las estimaciones del VABT se basa, en líneas generales, en el método de los indicadores de referencia».
  2. «En este método, para cada uno de los grupos industriales se elaboran estimaciones del VAB…».
  3. «En términos generales, las estimaciones trimestrales del Valor Añadido Bruto (VAB) son extrapolaciones de series anuales de VAB».
    Estos tres puntos aclaran que, para las estimaciones trimestrales del PIB basadas en el enfoque de producción, no se dispone de los datos más actuales, por lo que hay que utilizar indicadores de referencia de un año de referencia anterior. La última encuesta de empresas no constituidas en sociedad se llevó a cabo en 2015-16, por lo que el año de referencia ya está fechado y no refleja la realidad actual.

Además, la metodología establece que las cifras actuales se obtienen mediante extrapolaciones de las series anuales de VAB de años anteriores. Pero si las cifras del año anterior son incorrectas, ¿cómo puede ser correcta su extrapolación? Este ha sido el caso tras la desmonetización, la introducción del Impuesto sobre Bienes y Servicios y el cierre patronal. Cada uno de estos tres sucesos supuso una sacudida para la economía y causó trastornos.

Por último, en algunos casos, el procedimiento adoptado consiste en hacer proyecciones anuales y luego dividirlas por cuatro para obtener las cifras trimestrales. Esto plantea dos problemas. En primer lugar, los niveles de actividad varían de un trimestre a otro. Por ejemplo, hay una mayor actividad durante las fiestas, mientras que es baja al principio del ejercicio. Por tanto, la división por cuatro no puede ser correcta. En segundo lugar, los errores en las cifras del año anterior se proyectan al año siguiente.

Los choques socavan el método

La metodología descrita anteriormente se basa en una economía que funcione sin sobresaltos. Pero no se aplicará cuando se produzcan grandes cambios inesperados, lo que se denomina un shock, como los debidos a la desmonetización o al cierre repentino. Los choques afectan a los parámetros básicos de la economía. Como la relación entre el sector no organizado y el organizado o la producción real en el sector agrícola. Por lo tanto, con un shock, ni los «indicadores de referencia» serán válidos ni será correcto extrapolar de un año normal al siguiente que ha experimentado un shock.

La economía india ha sufrido varias sacudidas desde 2016. La desmonetización en 2016, seguida de la introducción del estructuralmente defectuoso GST en 2017, la crisis de las NBFC (empresas financieras no bancarias) en 2018 y, por último, el cierre repentino en 2020. Cada uno de ellos afectó de manera diferente a los sectores no organizado y organizado, cambiando así la relación entre los dos e invalidando los antiguos indicadores de referencia.

Otros problemas con los datos trimestrales

A los problemas relacionados con cuestiones metodológicas se suman las deficiencias de los datos. Incluso para el sector organizado, sólo se dispone de datos limitados. Por ejemplo, los datos del sector empresarial que representan a la industria sólo están disponibles para unos cientos de empresas. En el caso de la agricultura, se supone que se alcanzan los objetivos fijados por el ministerio. Pero no ha sido así en los últimos años debido al calor o a las lluvias tardías o a la incapacidad de las cosechas perecederas para llegar al mercado durante el cierre patronal y la desmonetización, de modo que se pudrieron en los campos y la producción agrícola disminuyó mientras que se daba por hecho que había aumentado. Era necesario modificar el método para estimar el sector no organizado en el PIB, pero no se ha hecho.

En resumen, hay dos problemas interrelacionados con los datos del PIB. La imperfección de los datos y la invalidez del método para calcular el PIB.

El problema se agravó aún más por la falta de fe del Gobierno en sus propios datos de empleo, que rechazó en 2019 porque mostraban que el desempleo había alcanzado un máximo de 45 años. Dado que los datos de empleo se utilizan en el cálculo del PIB, si se rechazan, el cálculo del PIB también deja de ser fiable.

Para seguir con la metodología del documento oficial de 2017, se necesitan nuevos indicadores basados en nuevas encuestas. Pero no se ha realizado ninguna nueva encuesta del sector no organizado desde 2015. Ni siquiera se ha realizado el censo en 2021, lo que agrava el problema.

Además, cada uno de los choques enumerados anteriormente impactó en la economía de manera diferente. Por lo tanto, sin un cambio en el método y la resolución de los problemas de datos, los errores se agravan y no se pueden generar cifras fiables del PIB.

Posición de los organismos internacionales

El gobierno afirma que los organismos internacionales, como el FMI y la ONU, han respaldado sus afirmaciones sobre el PIB. Sus cifras de crecimiento del PIB difieren de las oficiales en un pequeño porcentaje. Pero no es de extrañar, ya que estos organismos no son agencias de recopilación de datos y utilizan los datos oficiales. Incluso el Banco de Reserva de la India utiliza los datos oficiales sobre una serie de variables macroeconómicas.

En efecto, todas ellas reproducen los errores de los datos oficiales y ninguna de ellas dispone de datos más precisos. La sorpresa es que todas estas agencias ignoran los problemas relacionados con los datos cuando los errores son flagrantes. Peor aún, si los datos indios tienen errores tan enormes, es probable que otros países en desarrollo tengan errores similares o incluso mayores, lo que hace que las comparaciones internacionales carezcan de sentido.

Impacto en otros macroagregados

Los datos del PIB son la base utilizada para estimar otros macroagregados, como el consumo y el ahorro. Éstos afectan a la medición de la pobreza y a la creciente desigualdad. Si el crecimiento es fuerte, implicaría un fuerte crecimiento del empleo. Pero este vínculo se rompe porque el crecimiento se produce en el sector organizado, mientras que el sector no organizado está en declive. El primero apenas crea empleo, mientras que el segundo, que proporciona la mayor parte del empleo, lo está perdiendo. Así pues, este crecimiento asimétrico ha roto el vínculo entre crecimiento y empleo.

Además, si el sector no organizado disminuye, entonces la demanda global se queda corta, lo que lleva a una baja utilización de la capacidad y a un descenso de la tasa de inversión, e incluso la tasa de crecimiento del sector organizado caerá. Esto fue visible en el período 2017-18 y 2019-20 (antes de la pandemia).

Las cifras incorrectas del PIB deberían repercutir en la situación fiscal. Esto se refleja en los ingresos y gastos que a menudo no alcanzan los objetivos fijados en el presupuesto. Las cifras finales difieren considerablemente del presupuesto y de las estimaciones revisadas. Pero estas revisiones no son tan marcadas como las que deberían provocar los errores en los datos del PIB.

La razón de este menor error es que el presupuesto es en gran parte para los sectores organizados y del sector organizado. La recaudación de ingresos procede en gran parte del sector organizado. La mayoría de los gastos también son para el sector organizado. Cuando los gastos pertenecen a los sectores no organizados, como la alimentación, el desarrollo rural, la educación y la sanidad, se realizan revisiones cuando aumenta el déficit del presupuesto. Por lo tanto, el cálculo presupuestario no se ve tan gravemente afectado como deberían provocar los grandes errores en los datos del PIB.

Conclusión

Para concluir, las cifras del PIB de India están viciadas debido a deficiencias metodológicas y relacionadas con los datos. Esto se ajusta a la narrativa política del partido gobernante de una economía que funciona bien. Seguir insistiendo en estas cifras incorrectas y ocultar los hechos reales contribuye a la falta de transparencia en el funcionamiento del gobierno.

Nota: este artículo es republicado en el marco de un acuerdo con «The Wire» para compartir contenido. Link original de la publicación.

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Arun Kumar es catedrático Malcolm Adiseshiah en el Instituto de Ciencias Sociales y autor de Demonetization and the Black Economy, Penguin (India).

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