desastres

Por Eduardo Cavallo – Esta columna fue publicada originalmente en el blog Ideas que cuentan del BID.

Cuando el huracán Irma arrasó el Caribe y Estados Unidos, derribando viviendas, estropeando los sistemas de energía y de suministro de agua y dejando fuera de servicio puertos y aeropuertos, los funcionarios de gobierno empezaban a pensar en las grandes dificultades de ayuda que deparaba el futuro. La prioridad número uno es hacer un inventario: ¿cuáles son los sectores más devastados de la economía? ¿Y hacia dónde debe dirigirse la ayuda con el fin de satisfacer las necesidades inmediatas de supervivencia de la población?

Estas son las dificultades a las que se enfrentan los responsables de las políticas después de prácticamente cualquier desastre natural, dificultades que pueden ser abrumadoras. Se puede tardar meses en recopilar el cúmulo de estadísticas sobre la producción agrícola o industrial y el PIB. Estas son de escasa utilidad después de un desastre, cuando llevar inmediatamente suministros a las personas puede ser una cuestión de vida o muerte.

Sin embargo, los responsables de las políticas cuentan con un nuevo instrumento, el big data. Los datos de comercios minoristas online pueden proporcionar información objetiva y útil sobre cuáles son los productos disponibles y cuáles no y donde se están produciendo las perturbaciones en el suministro.

Esto puede contribuir a solucionar un problema recurrente cuando se trata de ayuda en casos de desastre, a saber, cómo asignar de la mejor manera posible los escasos recursos disponibles para la ayuda. Los economistas se ven tentados a buscar la información que se puede derivar de los precios. Si los precios del agua embotellada, los pañales y las linternas se disparan en los días que siguen a un huracán, por ejemplo, los responsables de las políticas podrían racionalmente suponer que los productores de esos bienes han sido golpeados con dureza y que la intervención del gobierno es necesaria para restablecer el suministro.

Desafortunadamente, rara vez es tan sencillo. Como he señalado en un trabajo publicado con Alberto Cavallo y Roberto Rigobon, puede que los comercios minoristas no puedan subir los precios, ya sea porque se les prohíbe hacerlo (por ejemplo, debido a la legislación que prohíbe la manipulación de los precios) o porque ellos mismos desean proyectar una imagen de rectitud y altruismo. Puede que esto les impida cobrar precios más altos incluso cuando las perturbaciones en la producción o el transporte tienen como resultado que sus proveedores les están cobrando más. Temiendo las acusaciones de manipulación de los precios, quizá sencillamente decidan no reabastecerse, con lo cual los bienes esenciales no estarán disponibles. Puede que esto no ocurra con los bienes perecederos como los huevos y la carne, debido a que los consumidores comprenden que un desastre puede dañar las existencias de alimentos. Sin embargo, sin duda es verdad cuando se trata de bienes fáciles de almacenar y no perecederos como la pasta, los pañales y la leche en polvo.

En cualquier caso, nuestro estudio, que analiza el catastrófico terremoto de 2010 en Chile y el terremoto aún más devastador al año siguiente en Japón, muestra que los precios de bienes específicos son una mala indicación de las disfunciones en el suministro después de desastres naturales. En realidad, hemos encontrado que si bien el número de bienes disponibles para la venta cayó un 32% en Chile y un 17% en Japón desde el momento del desastre hasta su punto más crítico, los precios de los productos no aumentaron durante meses después de los terremotos, incluso en el caso de productos que empezaban a escasear desesperadamente.

Este es el punto en que el big data proporciona un instrumento potencialmente excelente. Cuando analizábamos la situación después del desastre en Japón y Chile, por ejemplo, tuvimos acceso a datos del Billion Prices Project (BPP), una iniciativa del MIT que utiliza software para monitorear las páginas web públicas donde los comercios minoristas elaboran listas de productos e información de precios a diario. El análisis de estas páginas nos permite ver cómo los precios cambian y qué productos desaparecen día a día a medida que se agotan los inventarios.

Desde luego, las transacciones online todavía son sólo una pequeña parte de las ventas minoristas en la mayoría de los países. Sin embargo, dado que la investigación sugiere que las ventas online son representativas de las ventas en general, confiamos que al analizar las páginas web de los comercios minoristas sabremos en tiempo real qué productos están escaseando y qué sectores de la economía se ven probablemente afectados en el caso de un desastre natural, de modo que pueda proporcionarse una ayuda efectiva.

Los gobiernos en los países afectados tienen por delante un largo camino que recorrer a medida que comiencen a buscar entre los escombros, y árboles caídos e intenten rescatar sus economías. Sin embargo, en primer lugar, deben atender a las necesidades de sobrevivencia de los damnificados. En la medida en que puedan apoyarse en el big data, ahora o después de futuros desastres naturales, tendrán a su disposición una herramienta útil.

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