Sería conveniente recordar que las estadísticas que pueden inducir al error son frecuentes en muchas áreas de la política pública actual.
Una de las cosas más notables que se han revelado desde que se inició la crisis de COVID-19 fue la toma de posesión hostil de la conversación pública es lo cuestionable que han sido los datos que han servido de base para prescripciones políticas onerosas y masivamente costosas.
Las muertes reportadas de COVID-19 incluyen a todos los que la tienen cuando mueren. Pero eso significa que las muertes causadas por otras cosas (por ejemplo, neumonía) están siendo mal atribuidas, exagerando los riesgos de COVID-19.
Me recuerda a lo que el médico de mi padre le dijo a mediados de los ochenta: “Tienes cáncer de próstata. Pero no te preocupes por eso, porque es de crecimiento lento, así que algo más te matará primero”.
El doctor tenía razón, y no atribuyó la muerte de mi padre al cáncer de próstata.
De manera similar, el constante reporte de los números actualizados de casos de COVID-19 en áreas particulares exagera el riesgo para los demás, ya que los que han mejorado y no son una fuente potencial de contagio están incluidos en esos números. Y este sesgo crecerá cuanto más tiempo persista la crisis. Informar cuántos creemos que tienen actualmente la enfermedad sería mucho más preciso y útil.
Ni siquiera sabemos con algún tipo de fiabilidad cuántos casos hay. Es muy probable que se pasen por alto los casos leves. Eso significa que estamos subestimando a las personas que tienen (o han tenido) la enfermedad, así como sobreestimando el riesgo de contagio. Debido al número sumamente limitado de pruebas, especialmente porque muchas de las primeras fueron defectuosas, a medida que más personas se someten a las pruebas, debemos distinguir entre el aumento de los casos notificados como consecuencia de las pruebas a un mayor número de personas y el aumento de la incidencia de la enfermedad en la población, lo que es crucial para determinar el probable curso futuro de la enfermedad.
Hay ejemplos que se añaden a la confusión de las mediciones de COVID-19, pero éstos dejan totalmente claro que debemos tener cuidado de no confiar en medidas engañosas en la crisis actual. Pero no hay razón para suponer que tales cuestiones se limitan al tema candente de hoy en día. Nos sería muy útil sospechar que tales problemas son frecuentes en muchas áreas de la política pública. Considere lo siguiente como una breve muestra de cuestiones similares en otras áreas.
Narrativas de Riqueza Falsa
A los estadounidenses se les ha dicho repetidamente que la desigualdad de la riqueza ha ido en aumento. Pero la medida de riqueza utilizada ignora la “riqueza de la Seguridad Social“, el valor actual de los beneficios de la Seguridad Social a los que se tiene derecho pero que aún no se reciben. Pero dejar de lado una fuente de riqueza que ha estado creciendo rápidamente, hasta el punto de que ahora equivale al 42% de la riqueza comercial, y está mucho más uniformemente distribuida entre la población, “invierte completamente la tendencia desde 1989”.
Trabajos recientes han estimado que la fracción de la riqueza que posee el 10% superior ha aumentado en más de 10 puntos porcentuales entre 1989 y 2016, pero si se incluye la riqueza del Seguro Social, su parte disminuye en tres puntos porcentuales. El simple hecho de corregir este sesgo cambia drásticamente las premisas que supuestamente justifican los cambios draconianos en las políticas.
De manera similar, las propuestas de Medicare para todos se basaban en gran parte en costos administrativos mal medidos. Muchos de los costos administrativos de Medicare fueron ignorados porque aparecen en los presupuestos de otras agencias: los costos de la recaudación de impuestos aparecen en el presupuesto del IRS, los costos de la recaudación de las primas aparecen en el presupuesto de Seguridad Social, y muchos de los gastos de contabilidad, construcción y mercadeo aparecen en el presupuesto de Salud y Servicios Humanos. Por el contrario, en el caso de los seguros privados, todo, excepto los pagos de reclamaciones, se contabilizan como gastos administrativos, de modo que incluyen los impuestos estatales sobre las primas, la gestión de enfermedades y los servicios de consulta por guardia (porque no generan reclamos), e incluso los gastos para la prevención de fraudes (que se ha estimado reducen el fraude hasta 15 veces de lo que cuesta).
Las críticas a los servicios de salud en los Estados Unidos porque la mortalidad infantil medida es mayor que en muchos otros países, también se han basado en medidas sesgadas, que ignoran importantes diferencias en lo que los países cuentan como muertes infantiles, así como muchos factores no relacionados con la calidad de la atención sanitaria. Por ejemplo, en los Estados Unidos se registran como nacidos vivos los bebés no viables que mueren rápidamente después de nacer, incluidos los bebés muy prematuros de más alto riesgo, pero es más probable que se clasifiquen como mortinatos en otros lugares. La edad de la madre, la obesidad, el consumo de drogas y otros factores del estilo de vida, así como la edad gestacional del bebé al nacer, también empeoran los resultados estadounidenses.
Haciendo que los pobres parezcan más pobres
Incluso cientos de miles de millones de dólares en gastos anuales para combatir la pobreza hacen que los pobres parezcan más pobres. Debido a que los datos oficiales de ingresos y pobreza ignoran las transferencias en especie, se omite el gasto en cupones de alimentos (SNAP), vivienda, atención médica y muchos otros programas. Pero las reducciones en los beneficios cuando los beneficiarios ganan más, actúan como impuestos sobre la renta sustanciales, lo que reduce los ingresos, y es lo que se cuenta en los datos.
De manera similar, debido a que los datos estándar ignoran los impuestos, no se cuentan las decenas de miles de millones de dólares anuales en créditos de impuestos sobre la renta para las familias de menores ingresos, aunque la mayoría de los beneficiarios se encuentran en el rango de eliminación progresiva de esos créditos, que impone una tasa efectiva de impuesto sobre la renta del 21%, y se cuentan las consiguientes reducciones de las ganancias en ese rango.
Los ejemplos que se presentan aquí no empiezan a agotar las ilustraciones de la medición errónea en los debates sobre políticas públicas. Por ejemplo, una sección entera de mi próximo libro de la AIER, Pathways to Policy Failures, trata estos temas. Pero mi propósito aquí es proveer suficiente evidencia de que las malas medidas no sólo enturbian seriamente nuestra comprensión del COVID-19 y las políticas para enfrentarlo. Más bien son un problema de política mucho más general e importante de lo que la mayoría sabe.
Mi esperanza es que una vez que la gente tome conciencia de estas cuestiones de manera más general, será más probable que piense por sí misma y profundice en las investigaciones disponibles, y que responda a la orientación de “cállese y haga lo que le dicen nuestros expertos” que tan a menudo escuchamos hoy con el escepticismo que se merece en lugar de la sumisión la cual se nos está exigiendo.
