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PIB-real y cuentas nacionales del Dane

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El PIB-real de Colombia se expandió a un pobre ritmo del 1,6% anual durante el cuarto trimestre de 2017 (vs. 1,8% un año atrás), por debajo de las expectativas del mercado y del Banco de la República del 2% anual, así como de la cifra que pronosticaba Anif de 2,6%. Sin embargo, aun con esa negativa sorpresa del último trimestre, el crecimiento del año 2017 (como un todo) resultó en línea con el 1,8% que pronosticaba el grueso del mercado (incluyendo a Anif). Ello tuvo que ver con la revisión alcista generalizada de todas las cifras de los trimestres del último año por parte del Dane, acumulando ganancias de 0,3 puntos porcentuales-pp (=1,8% dato final – 1,5% acumulado enero-septiembre de 2017). Esto significa que, de no haber ocurrido esas revisiones (todas alcistas), el crecimiento del PIB-real de 2017 habría sido de 1,5%.

A este respecto, Anif expresó que el Dane estaba en mora de explicarle detalladamente al país cómo es posible que todas las cifras hubieran resultado mejor que las anteriormente reportadas (durante el último año), cuando por simple mecánica estadística uno esperaría que unas subieran, otras bajaran y otras no hubieran cambiado (en su variación anual).

En hora buena, el Dane se ha tomado el tiempo de responder profesionalmente a nuestra inquietudes. La entidad aclaró que la metodología de revisión de resultados sigue los lineamientos internacionales establecidos por el FMI, las Naciones Unidas y el Banco Mundial, en línea con lo sugerido por países de la Ocde. Concluyó el Dane que la reducción de tiempos de publicación (bajando de tres a dos meses) no estaba afectando la calidad de sus estadísticas.

Teniendo en cuenta lo anterior, Anif analizó el detalle sobre la forma en que se han venido manifestando dichos ajustes estadísticos durante los últimos años. Para ello, comparamos las cifras inicialmente reportadas por el Dane durante enero-septiembre con las de su segundo informe (con corte al último trimestre). El cuadro adjunto ilustra cómo el crecimiento del PIB-real durante el período enero-septiembre de cada año se ha venido ajustando +0,2pp en promedio durante la última década, pese a observarse ajustes sectoriales tanto positivos como negativos. A nivel sectorial, los mayores ajustes se han observado en: i) (tendencias alcistas) servicios sociales (+0,2pp), la electricidad-gas-agua (+0,2pp), la minería (+0,2pp) y los establecimientos financieros (+0,1pp); y ii) (tendencias bajistas) el agro (-0,3pp), con la mayor variación en términos absolutos.

De tiempo atrás, Anif ha manifestado su preocupación por la calidad de las cifras en lo referente a la infraestructura, las cuales se caracterizaban por arrojar las mayores revisiones en año anteriores. Asimismo, el Dane había comentado cómo se estaba migrando de contabilizaciones de caja hacia mediciones de causación, buscando un mejor “mapeo” de los avances efectivos de las obras de infraestructura.

Nuestros cálculos sugieren que dicha migración hacia la medición de causación ha sido relativamente satisfactoria, permitiendo reducir las revisiones del PIB de infraestructura, al punto de registrar ajustes prácticamente nulos de -0,03pp en 2017. Sin embargo, cabe anotar que aún se registran importantes ajustes por el lado de las edificaciones, promediando valores de -0,2pp durante la última década.

En síntesis, Anif queda relativamente tranquilo con las respuestas del Dane sobre sus procedimientos de ajuste en las cifras oficiales relativas al PIB-real. A futuro, el Dane debe mejorar sus canales de comunicación para explicar con oportunidad los ajustes realizados y, seguramente, vendrán periodos en los que el promedio de dichos ajustes también serán a la baja (sin que por ello los gobiernos de turno deban molestarse), siguiendo los lineamientos del propio FMI relativo a cuentas nacionales trimestrales. Ello resulta clave ahora que Colombia se apresta a ingresar a la Ocde. Adicionalmente, dicha práctica institucional se consolidaría como una herramienta útil no solo para el análisis técnico-estadístico, sino también por la relevancia de estas cifras en el diseño de políticas públicas.

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