En Colombia es común brindar pleitesía a las figuras de autoridad o de estatus. Muchas veces se asume que algo es verdadero porque lo dijo el “doctor” sin cuestionar o siquiera analizar sus argumentos de fondo. Así ocurrió con el reporte del Grupo de Análisis del Mercado Laboral -GAMLA- del Banco de la República (BanRep), el cual concluyó que con la reforma laboral del gobierno habría una posible reducción 454.000 de empleos formales en promedio1. Aunque en los medios se vendió esta estimación como un análisis técnico y científico, el desarrollo de este parece más una aplicación de la “ciencia basura” que acusaba Goertzel2, que un análisis riguroso y objetivo de los posibles efectos de la reforma laboral.
Para el sociólogo Ted Goertzel, las predicciones de fenómenos sociales basadas en proyecciones matemáticas (como la hecha por el BanRep) tienen el mismo valor predictivo que las visiones de los adivinos. Esto lo atribuye a que es muy común (o incluso típico) que se publiquen estudios que abordan el mismo fenómeno y que utilizan los mismos métodos con resultados muy diferentes entre ellos2. Según el profesor de estadística y matemática David Freedman (QEPD), esto se debe a que solo se pueden hacer predicciones sobre el futuro si este es similar al pasado, y debido a que los fenómenos sociales en muchos casos son impredecibles, las predicciones matemáticas pueden ser poco fiables y engañosas para presagiar un hecho social3. Por esta razón, es válido cuestionar de dónde proviene la estimación de los supuestos 454.000 empleos formales que se destruirían con la reforma, con la intención de examinar su fundamento y no conformarnos únicamente con el resultado final.
Para calcular los posibles empleos perdidos, los investigadores de Gamla realizaron una parametrización como mínimo cuestionable: se tomaron como referencia seis estudios que estimaron del impacto de la reforma tributaria de diciembre de 2012 en el empleo (Ley 1670)4. Es decir, el estudio parte de considerar que una reforma tributaria tiene el mismo impacto (misma elasticidad) en el empleo formal que una reforma laboral, aun cuando estas son profundamente diferentes en sus fines y medios. Peor aún: esta formulación supone que los resultados de una medida llevada a cabo hace más de una década siguen siendo válidos para explicar la realidad actual, sin tener en cuenta los cambios sociales que han ocurrido en el país en más de 10 años. Esto demuestra las limitaciones expuestas por el profesor Freedman acerca de la falta de confiabilidad y la capacidad engañosa de hacer predicciones asumiendo que el futuro seguirá un patrón similar al pasado.
No obstante, lo más llamativo del documento se revela al analizar los seis estudios que sustentan la predicción de una disminución de 454 mil empleos formales con la reforma. Y es que estos muestran resultados muy diferentes entre sí, aun cuando estudian el mismo caso (reforma tributaria de 2012) y usan métodos similares (5 de los 6 estudios utilizan modelos de Diferencias en Diferencias). Por ejemplo, mientras que con unos estudios se estima una pérdida de empleos formales de entre 152.052 y 389.892 con la reforma5, con otros se estima una pérdida de entre 527.177 y 746.835 empleos6. Es decir, puede haber una diferencia de hasta cuatro veces en la cantidad estimada de un estudio a otro. Sin embargo, los autores no hacen ninguna mención que explique el porqué de estas diferencias. Simplemente estiman el resultado y ya. No se somete a ninguna crítica ni a ningún análisis extra. Gajes del oficio, dirán.
Sin importarle estas diferencias, los autores deciden promediar la pérdida de empleos formales estimadas según cada uno de los seis estudios para llegar al resultado final de la destrucción de 454mil empleos formales con la reforma. Este inminente sesgo reafirma la crítica de Goertzel, en la cual se menciona que quienes hacen “ciencia basura” no les interesa si hay asimetrías importantes en los resultados: solo les interesa llegar al “hecho numérico” y vender este como una estimación “científica”7.
Seguramente los autores del documento son conscientes de que la mayoría de personas se enfocan en el dato (454.000 empleos perdidos) y no en el método. Para muchos, el simple hecho de que investigadores del BanRep afirmen algo es motivo suficiente para darle credibilidad y considerarlo respaldado por bases técnicas. La evidencia de este estudio revela que ni siquiera las investigaciones publicadas por el BanRep están exentas de sesgos ideológicos y de simplificaciones cuestionables. Es por esto que los colombianos debemos renunciar a rendir pleitesía a las figuras de autoridad y adoptar una actitud crítica ante estudios que aparentan ser técnicos pero que en su fundamentación carecen de objetividad.
1 Grupo de Análisis del Mercado Laboral (Gamla) – Banco de la República. (2023). Estabilidad en el mercado laboral y análisis cuantitativo de algunos impactos del proyecto de ley de reforma laboral. https://repositorio.banrep.gov.co/bitstream/handle/20.500.12134/10626/reporte-de-mercado-laboral-abril-2023.pdf
2 Ted Goertzel (2002). El Modelo Econométrico Como Ciencia Basura. Revista de Psicología Política, 24(4). https://www.uv.es/garzon/psicologia%20politica/N24-5.pdf
3 Freedman, D. A. (2009). Limits of econometrics. International Econometric Review, 1(1), 5-17. https://dergipark.org.tr/en/pub/ier/issue/26411/278076
4 Ver capítulo 4.1. del documento “Estabilidad en el mercado laboral y análisis cuantitativo de algunos impactos del proyecto de ley de reforma laboral. “
5 Los dos datos salen del cuadro 8 con referencia a los trabajos de Bernal, Eslava, Melendez, Pinzón (2017) y Antón (2014) del documento “Estabilidad en el mercado laboral y análisis cuantitativo de algunos impactos del proyecto de ley de reforma laboral.“
6 Los dos datos salen del cuadro 8 con referencia a los trabajos de Kugler, Kugler, y Herrera (2017) y .Villar y Fernández (2017) del documento “Estabilidad en el mercado laboral y análisis cuantitativo de algunos impactos del proyecto de ley de reforma laboral.“
7 Leer introducción. Ted Goertzel (2002). El Modelo Econométrico Como Ciencia Basura. Revista de Psicología Política, 24(4). https://www.uv.es/garzon/psicologia%20politica/N24-5.pdf
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