DIEZ RETOS DE LA ESTADÍSTICA OFICIAL PARA LOS PRÓXIMOS AÑOS

Por Alex Costa – Departamento de Análisis. Oficina Municipal de Datos. Ayuntamiento de Barcelona

 

El pasado 21 de diciembre fue aprobado, en el pleno del Consejo Superior de Estadística (CSE), el informe de la Ponencia del Plan Estadístico Nacional (PEN) 2025-2028. Este informe establece un conjunto de recomendaciones “sobre las necesidades nacionales en materia estadística y la adaptación y mejora de los medios existentes” que deben orientar el contenido del próximo PEN. La Ponencia del PEN es un grupo de trabajo creado por el CSE con el objetivo básico de redactar de este documento, además de emitir dictámenes sobre el ajuste entre las recomendaciones del CSE y el Real decreto del PEN finalmente aprobado, así como sobre el cumplimiento de los sucesivos programas anuales de estadística. La composición de la Ponencia es amplia y plural, incluyendo una significativa representación de la Administración Central, de instituciones como sindicatos y patronal, y también expertos de sociedades científicas, tanto públicas como privadas[1].

Es destacable que formaron parte de la Ponencia del PEN 2025-2028 tres miembros de nuestra Asociación: Fernando Rubiera, Daniel Sánchez-Serra y yo mismo. Esta participación, junto con el propio interés del informe justifican, a nuestro entender, una breve presentación del mismo.

El informe empieza destacando la importancia que ha tenido en los últimos años la innovación estadística. Esta innovación ha sido la respuesta del sistema estadístico a un conjunto de desafíos aparecidos recientemente, como la crisis generada por la COVID-19 o, también, las oportunidades y problemas suscitados por el cada vez mayor acceso a nuevas fuentes, como las fuentes de datos privados asociadas a procesos big data.

La muestra más palpable de esta innovación ha sido el desarrollo, en todo el sistema estadístico europeo, de la llamada estadística experimental. En el INE se han publicado en los últimos dos años hasta doce estadísticas experimentales que han dado respuesta a las necesidades creadas por la pandemia, además de profundizar en sectores clave de nuestra economía.

El informe identifica más de un centenar de recomendaciones, entre las que son de carácter general y las recomendaciones temáticas, éstas últimas relacionadas específicamente con la mejora de estadísticas existentes o con el desarrollo de operaciones nuevas. En este resumen vamos a hacer referencia a las recomendaciones generales, y las vamos a estructurar en diez retos que entendemos que son centrales en las propuestas del documento. Al presentar los retos generales también se mencionan, eventualmente, algunas recomendaciones temáticas vinculadas a estadísticas específicas.

1. Las políticas públicas

Un primer reto esencial es preservar y aumentar, si es posible, la relevancia de las estadísticas oficiales. Para ello es necesario que la innovación estadística se oriente a una información útil para el diseño e implementación de las políticas públicas. Hay muchas posibles ilustraciones de cómo se ha afrontado este reto. La reciente Estadística de movilidad del INE, desarrollada a partir de la telefonía móvil, es una operación estrechamente relacionada con una decisión política para afrontar la crisis de la COVI-19: el confinamiento domiciliario decretado en los peores momentos de la pandemia. Unos ámbitos que podrían ser objeto de interés preferente en el futuro próximo son los de sectores regulados (energía, transporte, vivienda) que no siempre encuentran, hoy en día, una cobertura y una accesibilidad proporcionales a su importancia en las políticas públicas.

Las recomendaciones de mejora de cobertura y de desarrollo de nuevas estadísticas son bastante numerosas. Algunas propuestas se centran en la Contabilidad Nacional: Cuentas de Distribución de la Renta, consumo y ahorro, Cuentas de la Economía Social y Cuentas de la productividad de los factores, también Tablas de Origen-Destino de la Economía digital y de la globalización. Finalmente se recomienda un estudio para medir la dimensión de la economía informal en nuestro país. En coyuntura económica se reitera la necesidad de tener un indicador hace años reclamado: el Índice de Producción del Sector Servicios. En estadísticas del Medio Ambiente aparece un buen número de estadísticas emergentes sobre indicadores de cambio climático, de emisiones a la atmósfera y de la Economía circular. En los sectores de la Vivienda y de la Estadística Judicial las nuevas estadísticas más que apuntar a temas emergentes, reiteran la necesidad de cubrir lagunas informativas ya identificadas en informes de planes anteriores.

2. La aproximación al territorio

No hay duda de que la aproximación al territorio es una de las estrategias más naturales para mejorar la relevancia de la información estadística. Enlazando con el reto anterior, es evidente que muchas de las políticas públicas tienen una importante dimensión territorial. Por esta razón, el informe considera esencial mejorar la desagregación territorial y la georreferenciación de la información. Nuevamente podemos encontrar casos recientes muy significativos. El Atlas de Distribución de la Renta de los Hogares es un ejemplo sobresaliente: se ofrecen datos sobre la media de la renta de los hogares, las fuentes de ingresos familiares, el riesgo de pobreza y la desigualdad a un nivel impensable hasta hace muy poco tiempo: la sección censal. Además, el Atlas, resultado de enlazar el padrón con archivos fiscales, ilustra perfectamente la potencialidad de las operaciones multifuente.

Entre las propuestas de mejora de la desagregación territorial en el informe se encuentran las estadísticas demográficas de nacimientos, defunciones y migraciones, las operaciones coyunturales de salarios, costes y precio del trabajo, la georreferenciación de la Encuesta de Presupuestos Familiares, y se reitera la necesidad de desagregar regionalmente el Índice de Producción de la Industria de la Construcción. Como estadística experimental se recomienda una aproximación a la calidad de vida urbana, así como estudios sobre el sesgo producido por el “efecto sede” en las estadísticas de I+D, la delimitación de los mercados locales del trabajo (aprovechando las estadísticas de movilidad ya publicadas por el INE) y, finalmente, un análisis de la viabilidad de estimar las Paridades de Poder Adquisitivo (PPA) a nivel regional. Las PPA son magnitudes que permiten mejorar la comparabilidad territorial de indicadores tan relevantes como el PIB per cápita, o el riesgo de pobreza monetaria.

3. La puntualidad

Junto con la mejora de la dimensión territorial, la mejora de la dimensión temporal, sea en términos de periodicidad o de puntualidad, también es clave para incrementar la relevancia de la información. No resulta difícil encontrar ejemplos recientes de mejora de esta dimensión de la calidad: la Estimación semanal de defunciones o, por citar una operación desarrollada a nivel municipal, la Renta trimestral de los Hogares de Barcelona[2], son dos casos bien significativos.

En el informe se recomienda publicar resultados provisionales de las estadísticas más importantes y también garantizar que todos los productores del sistema estadístico tengan publicados y cumplan los calendarios de disponibilidad.

Entre las recomendaciones específicas de mejora de la periodicidad destacan las Cifras de Población trimestrales, las series mensuales de la EPA (de ocupación y paro) y la fijación de una periodicidad determinada para la Encuesta de Empleo del Tiempo (ahora esporádica). La reducción de plazos de publicación se propone para los agregados de la Contabilidad Regional de España (tanto en la óptica funcional como la institucional) y para los Indicadores de Actividad del Sector Servicios, esenciales tanto en su uso de forma directa como en su papel de input de las estimaciones de la Contabilidad Trimestral.

4. La unicidad de resultados

El desarrollo de operaciones multifuente produce mejoras de relevancia muy significativas. Ahora bien, también puede producir un efecto colateral preocupante: la publicación de resultados no coincidentes para los mismos indicadores. Se pueden dar diversos ejemplos de esta problemática: los resultados de la estadística experimental sobre ocupación turística en comparación con las encuestas sobre el mismo tema, o el riesgo de pobreza por Comunidades Autónomas publicados en el Atlas de la Renta en comparación con los que ofrece de la Encuesta de Condiciones de Vida (ECV).

Probablemente la superación del modelo de producción etiquetado como “stovepipe”[3] supondría integrar las dos operaciones, con el objetivo de alcanzar unicidad en los resultados. Es plausible pensar que los resultados de la ECV sean los datos de referencia (nacionales y por Comunidades Autónomas), ya que es la operación que se ajusta a los reglamentos europeos, y el Atlas sea la fuente gracias a la cual se pueden desagregar territorialmente los resultados con la máxima fiabilidad. Como veremos más adelante, superar este reto implica afrontar otros retos en el ámbito de la metodología estadística.

5. Innovación en productos y en metodología estadística

La innovación no es un fin, sino un medio para alcanzar objetivos en términos de resultados finales. En estos momentos en las oficinas se está viviendo una muy intensa innovación tecnológica que afecta a procesos de producción y de difusión. No se puede exagerar la importancia de la misma.

Ahora bien, como ponen de manifiesto las estadísticas experimentales, la innovación no puede limitarse a la tecnología computacional, sino que debe orientarse también a los productos y a la metodología estadística. Es importante que el esfuerzo innovador no quede agotado en el plano puramente tecnológico y digital, porque muchas de las ganancias de relevancia más trascendentales no van a provenir de esos campos, sino de nuevos productos y de metodologías más sólidas y potentes. Esto debe ser tenido en cuenta, a pesar de que la innovación en estos terrenos pueda tener un nivel de incertidumbre y de riesgo superior a la innovación estrictamente tecnológica.

También en el apartado de innovación se hace énfasis en la necesidad de su gestión y, en particular, en la gestión de las estadísticas experimentales. Se requieren protocolos claros de evaluación de las estadísticas experimentales, así como de los efectos que producen al pasar a ser estadísticas oficiales consolidadas, efectos que pueden recaer sobre estadísticas previas que traten temas similares[4].

6. La metodología estadística

Los retos hasta ahora enunciados hacen referencia a los resultados en términos de la información estadística final. Ahora bien, en el informe se destaca que muchas de las recomendaciones están relacionadas, de tal manera que, frecuentemente, alcanzar unos objetivos en resultados implica alcanzar otros objetivos en procesos.

La potenciación de las estadísticas mejorando la aproximación en desagregación territorial, en periodicidad o puntualidad normalmente no va a ser posible mediante encuestas de tamaño muestral muy grande y hechas con máxima premura. Lo que se va a requerir en estos casos es la implementación de métodos de estimación con modelos. Los estimadores de pequeñas áreas y los métodos econométricos de desagregación temporal son, muy probablemente, estrategias metodológicas adecuadas para conseguir estas mejoras en la dimensión territorial y temporal de las estadísticas de futuro.  En definitiva, se trata de implementar metodologías ya contrastadas en otros entornos, y que son sistemas de integración de fuentes[5].

7. Las nuevas fuentes: registros y fuentes vinculadas al “big data”

Junto a las metodologías de estimación, el otro input clave en la producción de las nuevas operaciones son las nuevas fuentes: registros administrativos y fuentes públicas y privadas procesadas con procedimientos big data. Esto supone el reto de gestionar el acceso a estas nuevas fuentes preservando el secreto estadístico. Es toda una línea de trabajo con un importante recorrido. Como se apunta en el informe, “deben conjugarse los intereses comerciales con el bien público, teniendo en cuenta las limitaciones legales de compartición de datos personales y otros aspectos a determinar con el sector privado, para evitar sobrecargas de trabajo”.

8. La difusión del conjunto de la oferta estadística

Cuando el usuario necesita una información y consulta la Web de la oficina estadística normalmente encuentra con facilidad la información producida por la oficina y, además, en formatos que le son muy útiles. Ahora bien, la situación es muy diferente se trata de operaciones que no produce la oficina, operaciones de otros productores del sistema. En este segundo caso, que lógicamente afecta a temas extremadamente relevantes, especialmente desde el punto de vista de las políticas públicas (sanidad, educación, transporte, vivienda, etc.), el acceso se hace bastante más complicado.

Por esta razón informe recomienda que en la Web del INE se mejore el acceso y la visibilidad del conjunto de todas las operaciones del sistema estadístico de la Administración del Estado, aunque no sean estadística producidas por el mismo INE.

9. La difusión para la investigación

Capítulo aparte en el ámbito de la difusión es dar acceso a los investigadores, que en muchas ocasiones requieren microdatos de las operaciones. En este punto es básico que los protocolos de aplicación para acceder a estos datos por parte de los académicos sean uniformes en el conjunto del todo el sistema, para evitar que aparezcan requisitos diferentes, no justificados por la sensibilidad de la información, sino simplemente derivados del hecho de ser distintos los productores de cada información.

10. Los recursos humanos y financieros

Para acabar, en último lugar, pero no menos importante, el informe hace referencia a los recursos. En relación con los recursos humanos, si es manifiesta la necesidad de un nivel importante de innovación, como se ha dicho, no sólo tecnológica sino también en productos y en metodología estadística, parece muy conveniente requerir la colaboración de expertos externos, provenientes del sector privado, de la academia o de la universidad.

Respecto a los recursos financieros, existe la percepción de que la producción clásica (encuestas o censos) es mucho más costosa que la basada en las nuevas fuentes, de forma que el cambio del sistema de producción puede generar ahorro de costes. El ejemplo más impactante es el de los Censos de Población y Vivienda, que han pasado del 2011 al 2021 de un coste aproximado de unos cien millones de euros a menos de cinco millones.

En el informe se afirma que los posibles ahorros derivados de las nuevas formas de producción deben revertir en el propio sistema estadístico, que cada vez más deberá compatibilizar la producción consolidada con los costes adicionales que supone una innovación sostenida. Sólo de esta forma se puede evitar la descapitalización del sistema, y garantizar que la estadística pública, que debe ser independiente e imparcial, siga liderando el sistema de información de calidad que necesita y va a necesitar en el futuro, nuestra sociedad.

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[1] La composición de la Ponencia del PEN 2025-2028 fue la siguiente: Alex Costa (Presidente), Miguel de Castro y Cristina Bris (INE), Mª Ángeles Pérez (Min. Cultura), Javier Muñoz (Min. Industria), Jesús Ibañez (Min. Educación), Gabriel Castañares (Min. Asuntos Sociales),  Mª Luz Gómez (Agencia Tributaria), Luis Zarapuz (CCOO), Julio Rodríguez (UGT), Paloma Blanco (CEOE), Noemí Villazán (Inst. Estudios Fiscales), David Ríos (Academia Ciencias), Jesús López (SEIO), Olga Quirós (ASEDIE) , Fernando Rubiera (AECR), Daniel Sánchez-Serra (OCDE), y Raúl Flores (Cáritas).

[2] Presentado en este mismo Blog en mayo de 2022.

[3] On the production method of EU statistics: a vision for the next decade. Comisión Europea (2009).

[4] Precisamente el pasado otoño se celebró en el sistema europeo una conferencia DGINS en Oslo con el título Innovation management in the ESS: from experimentation to production.

[5] Existe una creciente literatura al respecto. Una panorama general puede encontrarse en Are probability surveys bound to dissapear for the production of  official statistics? JF Baumont. Survey Methodology (2020) o  Combining Survey Data with other Data Sources. S Lohr and T.E. Raghunathan. Statistical Science (2017).