Richard Webb

El debate público se vuelve cada día más numérico: el aire se llena de cifras lanzadas como proyectiles en las guerras políticas. Lo observo con cierta satisfacción porque los dígitos nos ayudan a pisar tierra, y además porque he dedicado gran parte de mi propia carrera al objetivo de una gestión pública calibrada en función de las realidades numéricas.

Gran parte de las referencias estadísticas que hoy se consideran imprescindibles no existían hace medio siglo, cuando se iniciaba mi carrera. Las llamadas cuentas nacionales, por ejemplo, que miden la producción, los ingresos y los gastos totales de la economía, eran novedades recientes, y sufrían además de graves problemas de cálculo. Y aun no se habían inventado las estadísticas de , o de empleo, y de las diversas necesidades sociales como la desnutrición y el agua potable. Tampoco existían las encuestas que hoy nos permiten estar al tanto de muchas facetas de la vida social y de trabajo, además de las preferencias políticas.

Haciendo historia, es interesante recordar el papel jugado por el para lograr una gestión pública calibrada en base a las realidades estadísticas, papel que los bancos centrales han jugado en muchos países, sin duda, por la misma naturaleza de su tarea central. Es así como en muchos países las cuentas nacionales de producción e ingresos nacieron en sus bancos centrales, como fue el caso peruano. Mas allá de esa labor de creación estadística, el BCR jugó un papel educativo a través de notas y boletines que reportaban e interpretaban las estadísticas básicas, tanto de producción como las monetarias y financieras, en una época en la que las entidades públicas trataban esos datos como informaciones reservadas, concepto que caracterizó en particular al gobierno militar de los años setenta. Mas sorprendente fue el liderazgo del BCR para crear estadística de pobreza, trabajo que luego fue asumido por el INEI. Si bien los temas de pobreza e ingresos familiares no son insumos directos para la formulación de la política monetaria, la falta de información precisa sobre esos aspectos sociales sin duda ha contribuido a las opiniones y decisiones políticas malinformadas en general, dificultando la gestión de una sana política monetaria.

La multiplicación de estadística de las últimas décadas ha sobrepasado largamente el aprendizaje en su uso. Mayormente hemos ganado la guerra contra el analfabetismo, pero seguimos siendo anuméricos –o sea, con poca capacidad para “leer” números–. Al mismo tiempo, los extraordinarios avances científicos de este nuevo siglo han levantado el prestigio de los números como parte del discurso político. El resultado es una alta vulnerabilidad al engaño y a la mala interpretación. Un ejemplo es que hablamos de pobres y no pobres como categorías bien diferenciadas, pero pocos saben descubrir la temporalidad de esa condición, información que es fundamental para el diseño de políticas: el lento cambio en el porcentaje nacional de pobreza no significa un alto grado de “atrapamiento.” En la práctica, la composición de ese grupo es altamente cambiante, realidad que afecta el diseño de las políticas antipobreza. Otro aspecto mal interpretado es el de la informalidad laboral, concepto que junta realidades fuertemente diferenciadas, como son, en un extremo, las abuelas sentadas en la vereda de un pueblito vendiendo plátanos, y en el otro, los abogados de una gran empresa que realizan también contrataciones “informales”.

Richard Webb Director del Instituto del Perú de la USMP

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