Sistema de Cuentas Nacionales

El Sistema de Cuentas Nacionales (a menudo abreviado como SNA; anteriormente el Sistema de Cuentas Nacionales de las Naciones Unidas o UNSNA) es un sistema estándar internacional de cuentas nacionales, el primer estándar internacional se publicó en 1953. Se han publicado manuales para la revisión de 1968, el revisión de 1993 y la revisión de 2008. El Sistema de Cuentas Nacionales, en sus diversas versiones publicadas, frecuentemente con importantes adaptaciones locales, ha sido adoptado por muchas naciones. Continúa evolucionando y es mantenido por las Naciones Unidas, el Fondo Monetario Internacional, el Banco Mundial, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos y la Oficina de Estadística de las Comunidades Europeas.

El objetivo del SCN es proporcionar un sistema completo e integrado de cuentas que permita comparaciones internacionales de todas las actividades económicas significativas. La sugerencia es que los países individuales usen el SCN como guía en la construcción de sus propios sistemas nacionales de contabilidad, para promover la comparabilidad internacional. Sin embargo, la adhesión a una norma internacional es totalmente voluntaria y no se puede hacer cumplir con rigidez. Los sistemas utilizados por algunos países (por ejemplo, Francia, Estados Unidos y China) difieren significativamente del SCN. En sí mismo, esto no es un problema importante, siempre que cada sistema proporcione suficientes datos que puedan reelaborarse para compilar las cuentas nacionales de acuerdo con el estándar del SCN.

Publicación de datos

Los datos económicos y financieros de los países miembros se utilizan para compilar datos anuales (ya veces trimestrales) sobre el producto bruto, la inversión, las transacciones de capital, el gasto público y el comercio exterior. Los resultados se publican en el Anuario de las Naciones Unidas, Estadísticas de cuentas nacionales: principales agregados y tablas detalladas, que actualmente (y hasta que entre en vigor la revisión de 2008) sigue las recomendaciones de 1993. Los valores proporcionados son en moneda nacional.

Además, las oficinas nacionales de estadística también pueden publicar series de datos tipo SCN. Los datos más detallados en un nivel más bajo de agregación a menudo están disponibles a pedido. Debido a que los datos de las cuentas nacionales son notoriamente propensos a la revisión (porque involucran un gran número de diferentes fuentes de datos, entradas y procedimientos de estimación que impactan en los totales), a menudo hay discrepancias entre los totales citados para el mismo período contable en diferentes publicaciones emitidas en años diferentes Las "primeras cifras finales" pueden, de hecho, revisarse retrospectivamente varias veces debido a nuevas fuentes, métodos o cambios conceptuales. Las revisiones anuales pueden ser cuantitativamente pequeñas, pero acumulativas a lo largo de, por ejemplo, diez años, pueden alterar una tendencia significativamente.

Calidad y cobertura

La calidad y exhaustividad de los datos de las cuentas nacionales difiere entre países. Entre las razones están que:

• algunos gobiernos invierten mucho más dinero en investigación estadística que otros gobiernos.
• la actividad económica en algunos países es mucho más difícil de medir con precisión que en otros (por ejemplo, una gran economía sumergida, analfabetismo generalizado, falta de economía monetaria, dificultades de acceso a encuestas debido a factores geográficos o inestabilidad sociopolítica, gran movilidad de personas y activos - este es particularmente el caso en los países subsaharianos).
• algunos organismos de estadística tienen más autonomía científica y discrecionalidad presupuestaria que otros, lo que les permite realizar encuestas o informes estadísticos que otros organismos de estadística no pueden realizar por razones legales, políticas o financieras.
• algunos países (por ejemplo, Holanda, Alemania, Gran Bretaña, Polonia y Australia) tienen una fuerte tradición intelectual (académica o cultural) en el área de las estadísticas sociales, que a menudo se remonta a cien o incluso varios cientos de años, mientras que otros (como muchos Los países africanos, donde el gobierno comenzó a organizar un censo de población mucho más recientemente, y la mayoría de las universidades comenzaron mucho más tarde, no lo hacen. Lo que importa en este sentido es, sobre todo, si una sociedad ve el valor de las estadísticas, hace un uso extensivo de la pericia estadística con fines analíticos y normativos y, por lo tanto, simpatiza con la inversión en la empresa estadística.
• Aunque las Naciones Unidas tienen bastante poco poder para hacer cumplir la producción real de estadísticas a un estándar dado en los países miembros, incluso si se firman convenciones internacionales, algunos de los estados del mundo son parte de una unión internacional (por ejemplo, la Unión Europea, la OCDE, o los Estados Unidos), que requiere por acuerdo que los estados miembros de la unión proporcionen físicamente conjuntos de datos estandarizados, con el fin de realizar comparaciones interestatales, incluso si los propios países pueden no tener tanto uso para los datos suministrados. Así, pueden existir "incentivos externos" para la producción de información estadística más completa que afectan a algunos países, pero son mucho menos evidentes en otros, donde la información es requerida por algún organismo internacional.

Principales cuentas del sistema.

SCN incluye las siguientes cuentas principales

• la cuenta de producción (componentes de la producción bruta)
• la cuenta de distribución primaria del ingreso (ingresos generados por la producción)
• la cuenta de transferencias (redistribución) (incluido el gasto social)
• la cuenta de gastos del hogar
• la cuenta de capital
• la cuenta de transacciones financieras (internas) ("flujo de fondos")
• la cuenta de cambios en el valor de los activos
• la cuenta de activos y pasivos (balance)
• la cuenta de transacciones externas (balanza de pagos)

Estas cuentas incluyen varios anexos y subcuentas, y también se proporcionan normas para cuadros de insumo-producto que muestran las transacciones entre sectores productivos.

Casi todos los países miembros de las Naciones Unidas proporcionan cuentas de ingresos y productos, pero no necesariamente un conjunto completo de cuentas estándar o un conjunto completo de datos para la información contable estándar proporcionada. Por ejemplo, las cuentas estandarizadas de activos y pasivos de los hogares apenas existen y quedan por desarrollar.

Un desarrollo reciente es el intento de crear cuentas estándar de existencias estratégicas de recursos naturales.

Desarrollos

El SCN continúa desarrollándose más y se llevan a cabo conferencias internacionales regularmente para discutir varios temas conceptuales y de medición.

Algunos ejemplos son la construcción de cuentas de recursos ambientales, la medición del comercio de servicios y de los stocks de capital, el tratamiento de los pagos de seguros, la economía sumergida, la compensación de empleados en forma de opciones sobre acciones u otros ingresos no salariales, capital intangible, etc.

Las discusiones y actualizaciones se informan en SNA News & Notes [4]. Las revisiones del SCN están documentadas en el sitio de la División de Estadística de las Naciones Unidas [5]

La revisión del SCN 2008

Para la Revisión del SCN 2008, el texto completo está disponible en línea: [6]. La OCDE proporciona algunos comentarios generales [7].

La revisión del sistema de 1993 fue coordinada por el Grupo de Trabajo Intersecretarial sobre Cuentas Nacionales (ISWGNA) integrado por la División de Estadística de las Naciones Unidas (UNSD), el Fondo Monetario Internacional (FMI), el Banco Mundial (BM), la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), Oficina de Estadística de las Comunidades Europeas (Eurostat) y las comisiones regionales de las Naciones Unidas.

El grupo de trabajo ISWGNA tiene su propio sitio web bajo la División de Estadística de la ONU.

Críticas al SNA

Críticas generales

La crítica más general del SNA siempre ha sido que sus conceptos no reflejan adecuadamente las interacciones, relaciones y actividades del mundo real, por una variedad de razones, pero principalmente porque:

• El sistema no proporciona detalles explícitos sobre fenómenos económicos particulares, lo que sugiere que en realidad no existen.
• Hay algo mal con el esquema de valoración que se está asumiendo.
• En el valiente intento de incluir todas las actividades de "micro" negocios bajo encabezados generales de "macro", resulta necesariamente una imagen distorsionada de la realidad porque al menos una parte de las micro transacciones no encaja fácilmente bajo los encabezados conceptuales generales.
• Los datos de las cuentas nacionales no son útiles para resolver muchos de los problemas de la sociedad, porque esos problemas realmente requieren tipos de datos muy diferentes para resolverlos, por ejemplo, datos de comportamiento, datos de actitud o datos físicos.
• Los datos de las cuentas nacionales se construyen a partir de miles de series de datos diferentes y, por lo general, los resultados se revisan varias veces después de que se publican las primeras estimaciones oficiales. Por lo tanto, las primeras estimaciones rara vez son completamente precisas en términos de los conceptos de medición utilizados. Además, las series de datos anteriores publicadas a menudo también se revisan, a veces muchos años después, por lo que es posible que los datos nunca sean del todo "finales" y precisos.

Críticas al PIB

La crítica más popular a las cuentas nacionales se hace contra el concepto de producto interno bruto (PIB).

En parte, esta crítica al PIB está fuera de lugar, porque la culpa no es tanto del concepto en sí. Es útil tener una medida de la producción neta total de un país y sus cambios a lo largo del tiempo; eso es mejor que no tener ninguna medida).

La culpa es del uso real que se hace del concepto por parte de gobiernos, intelectuales y empresarios en el discurso público. El PIB se utiliza para todo tipo de comparaciones, pero algunas de esas comparaciones no son conceptualmente muy apropiadas.

Los escritores abusan con frecuencia de las medidas del PIB porque no entienden lo que significan, cómo se produjeron o para qué se pueden usar válidamente.

Economistas como Joseph Stiglitz argumentan que se necesita una medida de "bienestar" para equilibrar una medida de crecimiento de la producción.

Crítica feminista

Economistas feministas como Marilyn Waring y Maria Mies han criticado al SNA por estar sesgado porque no se realiza ninguna imputación del valor monetario del trabajo doméstico no remunerado o del trabajo voluntario no remunerado en las cuentas, a pesar de que las cuentas sí incluyen el "valor de alquiler imputado de viviendas ocupadas por sus propietarios" (las rentas de mercado que recibirían los propietarios-ocupantes si alquilaran la vivienda que ocupan). Esto oscurece la realidad de que la producción de mercado depende en gran medida del trabajo que no se realiza en el mercado.

Sin embargo, tal crítica plantea varias preguntas para los estadísticos que tendrían que producir los datos:

• si es viable un método estándar internacional de imputación del valor de dichos servicios, dado, por ejemplo, que las condiciones en las que se suministran los equivalentes de mercado de los servicios domésticos no remunerados varían mucho a nivel internacional;
• si hacer la imputación daría como resultado medidas verdaderamente significativas e internacionalmente comparables;
• si fijar un precio al trabajo voluntario, realizado principalmente por mujeres, en sí mismo cumple una función emancipadora o moralmente propicia, o tiene un propósito útil general más allá de la academia.

La intención de quienes quisieran producir este tipo de datos estándar podría ser perfectamente honorable, pero la producción de los datos tiene que ser prácticamente justificable en términos de viabilidad técnica y utilidad. Adjuntar un precio imaginario a las tareas domésticas podría no ser la mejor información sobre las tareas domésticas.

En la mayoría de los países de la OCDE, los estadísticos han estimado en los últimos años el valor del trabajo doméstico utilizando datos de encuestas sobre el uso del tiempo. El principio de valoración que se aplica a menudo es el de cuánto costaría un servicio si se comprara a precios de mercado, en lugar de ser suministrado voluntariamente. A veces también se utiliza un método de "costo de oportunidad": en este caso, los estadísticos estiman cuánto podrían ganar las mujeres en un trabajo remunerado si no estuvieran realizando tareas domésticas no remuneradas. Por lo general, los resultados sugieren que el valor del trabajo doméstico no remunerado es cercano a la mitad del valor del PIB.

Christine Lagarde, directora del Fondo Monetario Internacional, afirmó en las reuniones anuales del FMI y el Banco Mundial en Tokio en octubre de 2012 que las mujeres podrían rescatar la economía estancada de Japón si más de ellas aceptaran trabajos remunerados en lugar de realizar trabajos de cuidados no remunerados. Un informe de Goldman Sachs de 2010 calculó que el PIB de Japón aumentaría un 15 por ciento si la participación de las mujeres japonesas en la fuerza laboral remunerada aumentara del 60 al 80 por ciento, igualando la de los hombres.La dificultad con este tipo de argumento es que el trabajo doméstico y de cuidados aún tendría que ser realizado por alguien, lo que significa que las mujeres y los hombres tendrían que compartir las responsabilidades del hogar de manera más equitativa, o depender del cuidado de niños y ancianos proporcionado por el sector público o privado. Según la OIT, hay más de 52 millones de trabajadores domésticos en el mundo, quienes en su mayoría trabajan por un salario bajo y con poca protección legal. Son principalmente sirvientes de los ricos y la clase media.

Crítica marxista

Los economistas marxistas han criticado los conceptos del SCN también desde una perspectiva teórica diferente sobre el nuevo valor agregado o producto de valor. Desde este punto de vista, las distinciones trazadas en el SCN para definir el ingreso de la producción y el ingreso de la propiedadson más bien caprichosas o eclécticas, oscureciendo así los diferentes componentes y fuentes de la plusvalía realizada; se dice que las categorías se basan en una visión inconsistente del valor recién creado, el valor conservado y el valor transferido (ver también doble conteo). El resultado es que el verdadero volumen de ganancias se subestima en las cuentas, ya que el verdadero ingreso por ganancias es mayor que el excedente de explotación, y las ganancias de los trabajadores se sobrestiman, ya que la cuenta muestra los costos laborales totales para el empleador en lugar del "ingreso de los factores" que los trabajadores realmente obtienen. Si uno está interesado en los ingresos que las personas obtienen realmente, cuánto poseen o cuánto piden prestado, las cuentas nacionales a menudo no brindan la información requerida.

Además, los marxistas argumentan que la "remuneración de los empleados" agregada del SCN no distingue adecuadamente entre los ingresos salariales antes y después de impuestos, los ingresos de los altos funcionarios corporativos y los ingresos diferidos (aportes de empleados y empleadores a planes de seguro social). de varios tipos). La "remuneración de los empleados" también puede incluir el valor de las opciones sobre acciones recibidas como ingresos por los funcionarios corporativos. Por lo tanto, se argumenta, las cuentas deben reagregarse sustancialmente para obtener una imagen real de los ingresos generados y distribuidos en la economía. El problema ahí es que la información detallada para hacerlo a menudo no está disponible, o está disponible solo a un costo prohibitivo.

Los estadísticos del gobierno estadounidense admiten con franqueza que "lamentablemente, el sector financiero es uno de los sectores peor medidos en las cuentas nacionales". Lo extraño de esto es que el sector financiero hoy en día domina las transacciones internacionales e influye fuertemente en el camino de desarrollo de la economía mundial. Por lo tanto, es precisamente el sector líder en la economía mundial para el que no se dispone de datos sistemáticos, completos y comparables.

Las críticas de los estadísticos

Los estadísticos también han criticado la validez de las comparaciones estadísticas internacionales utilizando datos de cuentas nacionales, sobre la base de que, en el mundo real, las estimaciones rara vez se compilan de manera uniforme, a pesar de las apariencias de lo contrario.

Por ejemplo, Jochen Hartwig proporciona evidencia para demostrar que "la divergencia en las tasas de crecimiento [del PIB real] entre los EE. UU. y la UE desde 1997 puede explicarse casi por completo en términos de cambios en los métodos de deflación que se introdujeron en los EE. UU. después de 1997, pero no, o solo en una medida muy limitada, en Europa".

La "magia" de las cuentas nacionales es que brindan una fuente instantánea de comparaciones internacionales detalladas, pero, según argumentan los críticos, al examinarlas más de cerca, las cifras no son tan comparables como parecen. El efecto es que los científicos políticos lanzan todo tipo de comparaciones fáciles que, si se contara la historia técnica detrás de los números, nunca se intentarían porque las comparaciones son científicamente insostenibles (o al menos bastante dudosas).

Tanto la fortaleza como la debilidad de las cuentas nacionales es que se basan en una enorme variedad de fuentes de datos. La fortaleza consiste en el hecho de que se pueden realizar muchas comprobaciones cruzadas entre las fuentes de datos y los conjuntos de datos para evaluar la credibilidad de las estimaciones. La debilidad es que la gran cantidad de inferencias realizadas a partir de diferentes conjuntos de datos utilizados aumenta la posibilidad de errores en los datos y dificulta la evaluación de los márgenes de error.

La calidad de los datos también ha sido criticada a menudo sobre la base de que lo que pretende ser "datos" en realidad a menudo consiste solo en estimaciones extrapoladas de modelos matemáticos, no en observaciones directas. Estos modelos están diseñados para predecir qué valores de datos particulares deberían ser, en base a datos de muestra para "tendencias indicativas". Se puede, por ejemplo, observar que si las variables X, Y y Z suben, entonces la variable P subirá también, en una proporcionalidad específica. En ese caso, es posible que no sea necesario estudiar P o sus componentes directamente, es suficiente obtener datos de tendencia para X, Y y Z e introducirlos en un modelo matemático que luego predice cuáles serán los valores de P en cada intervalo. de tiempo.

Debido a que las encuestas estadísticas son muy costosas, o pueden ser difíciles de organizar, o porque los datos deben producirse rápidamente para cumplir con un plazo, los estadísticos a menudo tratan de encontrar métodos más baratos, rápidos y eficientes para producir los datos, por medio de inferencias de datos que ya tienen, o de datos seleccionados que pueden obtener más fácilmente.

Pero la objeción a este enfoque, aunque a veces se puede demostrar que proporciona datos precisos con éxito, es que hay una pérdida en la precisión y la calidad de los datos.

• Las estimaciones extrapoladas pueden carecer de una base empírica sólida y la tendencia es que las fluctuaciones en las magnitudes de las variables sean "suavizadas" por el procedimiento de estimación o interpolación.
• Cualquier fluctuación inesperadamente grande en una variable es difícil de predecir mediante un modelo matemático, ya que, en última instancia, las descripciones del modelo suponen que la tendencia futura se ajustará a la ley de los promedios y los patrones del pasado.
• Sin datos de observación completos y adecuados de encuestas directas, muchas de las inferencias estadísticas realizadas simplemente no son realmente verificables. Entonces, todo lo que se puede decir acerca de las estimaciones es que son "probablemente bastante precisas, dados los datos previos y otros datos concurrentes".

Una respuesta típica de los estadísticos a este tipo de objeción es que, aunque es preferible disponer de datos completos de encuestas como base para la estimación, y aunque se producen errores e inexactitudes en los datos, es posible encontrar técnicas que mantengan los márgenes de error dentro de límites aceptables.