Boletín de Estudios Económicos. Agosto 2020. Num. 230

Boletín de Estudios Económicos

Creando Oportunidades

Las oportunidades las creamos entre todos Porque la única manera de crecer es ayudarnos los unos a los otros.

Boletín de Estudios Económicos

Agosto 2020

Editado por Deusto Business Alumni

Vol. LXXV Agosto 2020 Núm. 230

Tecnología y Finanzas La valoración de las criptomonedas. Especial referencia al caso del Bitcoin Prosper Lamothe Fernández Prosper Lamothe López Página 201

Innovación en la industria de los medios de pago: una palanca para el crecimiento de los neobancos Alberto Ortíz Pizarro Página 279

La revolución de las Insurtech en el seguro Bruno Abril Luis Badrinas Carlos Biurrun Página 219

Un modelo para analizar la rentabilidad del activo de una empresa y su aplicación a Mercadona Juan Luis Ochoa Laburu Página 299

Las nuevas tecnologías y su impacto en la financiación al consumo Enrique Moral Urra Iker de los Ríos Amezua Página 251

Novedades y retos en materia de información no financiera y auditoria Estíbaliz Goicoechea Fernando Gómez-Bezares Leyre Goitia-Berriozabal Página 321

A Descubre cómo podemos ayudarte en bbva.es

230

Business lumni A Deusto

TEMAS LIBRES Los falsos amigos en la distribución de la renta: una visión abreviada Vicente Gonzalvo Navarro Página 351 Análisis del gasto medio de los turistas extranjeros en España Leire Zubizarreta Barrenetxea Vicente Núñéz-Antón Página 375

Deusto Business A lumni

BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS Deusto Business Alumni Hnos. Aguirre, 2. Apartado 20044 Teléfonos 94 445 63 45 - 94 445 22 12.

Fax: 94 445 72 54 48080 BILBAO (España) E-Mail: boletin.dba@deusto.es Consejo de Redacción Ane Aguirre Jesús Alberdi Joaquin Almunia Iñaki Arechabaleta Torróntegui Antonio Freije Uriarte José Luis Larrea José Luis Sanchís Armelles Comité de Dirección Fernando Gómez-Bezares Susana Rodríguez Vidarte Secretaria Gabriela Mateos Varas Precios de suscripción: España, 40,90 €.

Extranjero, 46,60 €.

Números sueltos y atrasados: 1.ª Serie: Números 1 al 45: 17,60 €.

2.ª Serie: Números 46 en adelante: 21,20 €.

Tarifa Especial Estudiantes: 25% de descuento

El Boletín de Estudios Económicos es una publicación de Deusto Business Alumni. El orígen de esta asociación se situa en 1922, y publica el Boletín ininterrumpidamente, desde 1942. Cada volumen anual, de alrededor de 600 páginas, se divide en tres números (abril, agosto y diciembre). Los artículos solicitados se aceptan en español e inglés. Su objetivo es la publicación de trabajos originales de economía teórica y aplicada, especialmente dedicada a los problemas de la Empresa. Al primer autor del artículo se le entregan 50 separatas del mismo y 3 ejemplares de la revista. El indice de la revista y los resúmenes aparecen en Internet: (http://www.alumnidba.es/).

También puede consultarse en: Latindex; CSIC-CINDOC; Econlit; DICE, Dialnet, In-Recs, ProQuest, etc.

Todos los artículos publicados en el Boletín de Estudios Económicos, han sido escritos expresamente para el mismo, y no pueden ser reproducidos, total ni parcialmente, sin citar su procedencia.

Si están interesados en alguna reproducción, dirijanse a la dirección de la revista.

datos utilizados, criterios, El Boletín de Estudios Económicos no se hace responsable de los datos utilizados, criterios, opi-opin o conclusiones expresadas en los artículos publicados, que corresponden exclusivamente niones a sus autores y no reflejan la posición de la revista ni de sus editores. Las erratas de edición detectadas, que sean relevantes, se rectificarán en un Boletín posterior.

Publicación impresa en papel ecológico.

I.S.S.N.: 0006-6249 Dep. Legal: BI 959-1958

ESTUDIOS DE DEUSTO Revista de la Universidad de Deusto

VOL. 67/1 MONOGRÁFICO

Director: Luis I. Gordillo Pérez ENERO-JUNIO SUMARIO

Filippo Fontanelli, Giuseppe Martinico, Introducción al Simposio especial «Explorando territorios entre-sistemas: una aplicación de las enseñanzas de Carrozza a nuevos temas» Giuseppe Bianco, Probando la Stufenbau en Derecho financiero internacional Carlo M. Cantore, Lookin’ out my backdoor – El TJUE y la aceptación selectiva de los Tribunales internacionales Paolo Carrozza, Kelsen y constitucionalismo contemporáneo: la continua presencia de los temas kelnesianos Giacomo Delledonne, Federalismo: compromiso trágico y conflictos Leandro Mancano, Ampliación de la competencia de la UE en materia penal mediante políticas. La Directiva antifraude como caso de estudio Giuseppe Martinico, Constituciones, apertura y Derecho comparado

ESTUDIOS Ignacio Álvarez Rodríguez, Caminante, se hace camino al andar. Comunidad LTGBI, derechos humanos y Naciones Unidas María José Carazo-Liébana, El ensamblaje del arbitraje en la Constitución: lagunas después de 40 años Isaac Enríquez Pérez, La transformación de las funciones del Estado mexicano en torno a la dialéctica desarrollo/subdesarrollo: incursiones a la luz de la crisis institucional contemporánea José Luis García Guerrero, Globalización, estabilidad presupuestaria y Comunidades Autónomas Verónica Lidia Martínez Martínez, El Derecho a la Seguridad Social ante el Comité Europeo de Derechos Sociales José Carlos Nieto Jiménez, Los derechos de las minorías parlamentarias en el procedimiento legislativo. Análisis del Ius in Officiumen la tramitación de las «leyes de desconexión» de Cataluña Albert Noguera Fernández, Régimen de propiedad y trabajo por cuenta propia en Cuba: De 1959 a la nueva Constitución de 2019

PREMIO «JUAN CHURRUCA» Sophie Recio San Emeterio, El arbitraje de inversiones entre la Unión Europea y Singapur: ¿Del arbitraje de diferencias Estado-Inversor a un sistema de Tribunales de Inversiones?

Maria Saenz de Buruaga Azcargorta, Implicaciones de la «gig-economy» en las relaciones laborales: el caso de la plataforma Uber

RECENSIONES Alicia Cárdenas Cordón, Octavio Salazar Benítez. La gestación para otros: Una reflexión jurídico-constitucional sobre el conflicto entre deseos y derechos Manuel Fondevila Marón, José Tudela, Josep María Castell a, Enriqueta Expósito y Mario Kölli ng (eds.). Libro blanco sobre calidad democrática en España Francisco Javier Romero Caro, Giacomo Dell edonne y Giuseppe Martinico.

The Canadian Contribution to a Comparative Law of Secession.

Legacies of the Quebec Secession Reference Cecilia Rosado Villaverde, Pablo Pérez Tremps. Las reformas de la Constitución hechas y no hechas

2019

15-21

23-40

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Boletín de Estudios Económicos Vol. LXXV Agosto 2020 Núm. 230

Tecnología y Finanzas Sumario Págs.

Presentación. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

199

I. La valoración de las criptomonedas. Especial referencia al caso del Bitcoin.- Prosper Lamothe Fernández, Catedrático de economía y finanzas UAM y Prosper Lamothe López, Economista y socio de RHO Finanzas, S.L. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

201

II. La revolución de las Insurtech en el seguro.- Bruno Abril, Partner – Global Head of Insurance en everis, an NTT DATA, Luis Badrinas, Partner – CEO Community of Insurance & Barcelona Health Hub y Carlos Biurrun, Partner & Chairman Community of Insurance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

219

III. Las nuevas tecnologías y su impacto en la financiación al consumo.- Enrique Moral Urra, Director de Financiación en Fintonic e Iker de los Ríos Amezua, Director General de Financiación y Seguros en Fintonic

251

IV. Innovación en la industria de los medios de pago: una palanca para el crecimiento de los neobancos.- Alberto Ortíz Pizarro, Director de Cuentas y Tarjetas en Fintonic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

279

V. Un modelo para analizar la rentabilidad del activo de una empresa y su aplicación a Mercadona, S.A.- Juan Luis Ochoa Laburu, Deusto Business School. Universidad de Deusto . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

299

VI. Novedades y retos en materia de información no financiera y auditoria.- Estíbaliz Goicoechea, Fernando Gómez-Bezares y Leyre Goitia-Berriozabal, Profesores del Departamento de Finanzas y Economía de Deusto Business School . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

321

TEMAS LIBRES VII. Los falsos amigos en la distribución de la renta: una visión abreviada.- Vicente Gonzalvo Navarro, Doctor en Derecho por la Universidad Carlos III de Madrid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

351

VIII. Análisis del gasto medio de los turistas extranjeros en España.Leire Zubizarreta Barrenetxea y Vicente Núñéz-Antón, Universidad del País Vasco UPV/EHU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

375

BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS Vol. LXXV - N.º 230 - Agosto 2020 (Páginas 199-200)

PRESENTACIÓN

Todo apunta a que la pandemia del Covid-19, los meses de confinamiento más o menos estricto, los posibles rebrotes de la enfermedad, el miedo al contacto social…, han popularizado, siguen impulsando y van a generalizar el uso de la tecnología en muchas facetas de nuestra vida, y sin duda también en las finanzas. No tiene por qué ser este, necesariamente, un cambio disruptivo, puede ser simplemente un acelerón, muy importante, de algo que ya estaba ahí, desarrollándose, en los últimos años; pero no cabe duda de que muchos ciudadanos han dado un salto para no usar dinero en papel o han cambiado la forma de relacionarse con su banco o su compañía de seguros.

La tecnología existía, pero no estábamos usando gran parte de su potencial en muchas facetas de nuestra vida. Nosotros como profesores nos hemos visto de repente dando clases por internet, atendiendo alumnos en la pantalla del ordenador, haciendo exámenes en remoto; cuando la pandemia pase volverá la relación presencial con el alumno, pero algo o bastante de lo anterior permanecerá. Todavía es más claro lo que ocurre en el mundo financiero, donde ya antes de la pandemia se veía claramente el gran avance de las Fintech, que todo apunta a que se va a multiplicar en un futuro próximo: muchas empresas y usuarios a los que les costaba dar el salto se han dado cuenta de que es interesante y, en muchas ocasiones, no tan difícil.

El anterior número del Boletín de Estudios Económicos lo dedicábamos ya a las Fintech. Su elaboración fue previa a la pandemia del coronavirus. Nos quedaron algunos temas que hemos querido tratar en este número, cuyo enfoque hemos ampliado con otro par de artículos que contemplan técnicas financieras, aunque no expresamente digitales, además de otros dos artículos libres.

El mundo no va a ser igual tras la pandemia, esperemos que se recuperen las relaciones sociales, el crecimiento económico y el bienestar de la población. Y deberá haber también saltos hacia adelante en la utili-

200

PRESENTACIÓN

zación de la tecnología en muchos ámbitos de nuestra vida, y concretamente en las finanzas, como habrá, seguro, avances en la Responsabilidad Social Corporativa y en la Sostenibilidad. Confiemos en salir de la crisis mejor de lo que entramos.

Tocaremos así en este número temas relacionados con los medios de pago, la financiación o los seguros en clave digital; también nos preguntaremos sobre si el precio del Bitcoin es razonable. Comenzamos así nuestro Boletín con un artículo de Prosper Lamothe (senior y junior) sobre el sorprendente caso de la valoración de las criptomonedas en los mercados, ¿puede justificarse su valor? En el artículo se exponen modelos y razones para explicar a qué se debe su alta valoración.

Continuamos con un trabajo de Bruno Abril, Luis Badrinas y Carlos Biurrun sobre la irrupción de las nuevas tecnologías en el mundo del seguro que están transformando el sector, de la mano de las Insurtech.

En tercer lugar, tenemos el estudio de Enrique Moral e Iker de los Ríos que analizan la financiación al consumo y el impacto que, en esta importante actividad económica, están teniendo las nuevas tecnologías, aventurando que este será creciente en el futuro. Después Alberto Ortiz se adentra en la industria de los medios de pago y en cómo las innovaciones que aquí se están produciendo pueden hacer crecer a los neobancos.

Vienen a continuación dos artículos, también financieros, pero basados en técnicas no originariamente digitales. Juan Luis Ochoa describe un modelo de análisis del ROA basado en el esquema DuPont, aplicándolo al caso de Mercadona. Y Estíbaliz Goicoechea, Fernando GómezBezares y Leyre Goitia estudian las importantes novedades que se han producido en los últimos años sobre la información no financiera y la auditoría, y plantean algunos retos que tenemos por delante.

Terminamos este número del Boletín con dos artículos libres: primero Vicente Gonzalvo reflexiona sobre un tema que preocupa cada vez más, como es la desigualdad en la distribución de la renta, y a continuación Leire Zubizarreta y Vicente Núñez-Antón analizan un tema muy importante para nuestra economía como es el gasto de los turistas extranjeros en España.

Confiamos en que este nuevo número del Boletín de Estudios Económicos interesará a los lectores de nuestra revista, tanto por los temas seleccionados como por la calidad de los autores, a los que agradecemos desde aquí su esfuerzo. Igual que lo hacemos con todos los que acompañan la elaboración de nuestra veterana revista.

EL COMITÉ DE DIRECCIÓN

BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS Vol. LXXV - N.º 230 - Agosto 2020 (Páginas 201-217)

LA VALORACIÓN DE LAS CRIPTOMONEDAS. ESPECIAL REFERENCIA AL CASO DEL BITCOIN THE VALUATION OF CRYPTOCURRENCIES. SPECIAL REFERENCE TO BITCOIN CASE Prosper Lamothe Fernández

Catedrático de economía financiera UAM

Prosper Lamothe López

Economista y socio de RHO FINANZAS S.L. RESUMEN

Las criptomonedas como el Bitcoin son un fenómeno sorprendente de las finanzas del siglo XXI y están aumentando su impacto en el mercado financiero internacional. Sin embargo, existen importantes dudas sobre cuál es el valor razonable de estos nuevos activos y si existen modelos económicos y financieros que nos permitan justificar los elevados precios alcanzados por las mismas en los últimos años. En el artículo se exponen los dos modelos que mejor explican la cotización de las criptomonedas basados en la teoría cuantitativa del dinero y en la denominada economía de redes. Ambos enfoques son válidos para explicar parcialmente la formación del precio de las criptomonedas. También un fenómeno interesante que influye mucho en la cotización del Bitcoin es el denominado halving que incrementa el coste de obtener nuevas criptomonedas. Otra cuestión interesante es el excesivo y creciente consumo de energía eléctrica del sistema Bitcoin que plantea dudas sobre su utilidad social.

Palabras clave: Bitcoin, Criptomonedas, Velocidad de circulación del dinero, Halving, Economía de redes, Ley de Metcalfe.

SUMMARY

Cryptocurrencies like Bitcoin are an amazing phenomenon of 21st century finance and are increasing their impact on the international financial market. However, there are important doubts about the fair value of these new assets and whether there are economic and financial models that allow us to justify the high prices achieved by them in recent years.

The article presents the two models that best explain the price of cryptocurrencies based on the quantitative theory of money and the so-called network economy. Both approaches are valid to partially explain the price formation of cryptocurrencies. Also, an interesting phenomenon that greatly influences the price of Bitcoin is the so-called halving that increases the cost of obtaining new cryptocurrencies. Another interesting issue is the excessive and growing consumption of electrical energy of the Bitcoin system that raises questions about its social utility.

Key words: Bitcoin, Cryptocurrencies, Velocity of Money, Halving, Networks Economics, Metcalfe´s Law.

202

PROSPER LAMOTHE FERNÁNDEZ Y PROSPER LAMOTHE LÓPEZ

1. La aparición de las criptomonedas

Si el lanzamiento de Bitcoin supuso la entrada en escena de la primera criptomoneda, la estandarización de la tecnología blockchain, gracias a la aparición en 2015 de la plataforma Ethereum (con su criptomoneda ETHER) y su protocolo de Smart Contracts (ERC20), ha impulsado el crecimiento de las emisiones y transacciones de criptomonedas y criptoactivos de manera exponencial. Esta expansión de activos virtuales, que aprovechan las bondades de las redes descentralizadas en la que se basa la tecnología de blockchain, se está imponiendo, no solo en el sector económico financiero, sino en todo tipo de sectores de actividad (Sanidad, Educación, Real Estate, etc.).

Por facilitar la comprensión del lector, una criptomoneda como el Bitcoin o el Ether es un apunte contable que señala que en una dirección electrónica existe dinero. Estos apuntes se inscriben en bloques que quedan entrelazados y son validados con la resolución de un problema matemático mediante el desarrollo y aplicación de cálculos por parte de unos terceros (mineros) que incrementan la seguridad y “enlazan” los bloques.

El éxito de estas criptomonedas se puede verificar en el cuadro 1, en el que mostramos la capitalización de sus principales variantes a 31 de diciembre de 2019: Cuadro 1

Capitalización de mercado de criptomonedas

Criptomoneda

Capitalización

1

Bitcoin (BTC)

$130.580.829.150

4

Tether (USDT)

$4.107.371.140

2 3 5 6 7 8 9

10

Ethereum (ETH) Ripple (XRP)

Bitcoin Cash (BCH) Litecoin (LTC) EOS (EOS)

Binance Coin (BNB) Bitcoin SV (BSV) Stellar (XLM)

Criptomercado (Total)

Fuente: FUNCAS.

$14.271.059.633 $8.349.802.256

Precio

$7.200,2 $130,8

$0,193 $1

$3.719.917.644

$204,4

$2.129.155.037

$13,7

$2.679.229.284 $2.459.275.340 $1.756.282.440

$911.500.592

$193.081.661.637

$42,0 $2,6

$97,2

$0,046

LA VALORACIÓN DE LAS CRIPTOMONEDAS. ESPECIAL REFERENCIA AL CASO DEL ...

203

Por otro lado, gracias a Ethereum, se ha producido una implementación de nuevas funcionalidades a las ofrecidas inicialmente por Bitcoin y, gracias a su ya mencionada estandarización de los Smart contracts, ha creado el caldo de cultivo perfecto para el surgimiento de emisiones de criptoactivos o tokens denominadas Initial Coin Offerings o ICOs. Este tipo de emisiones son un instrumento muy interesante para lograr la financiación de proyectos empresariales mediante alternativas innovadoras de acceso a los ahorradores y dado que se emiten dentro de la plataforma de Ethereum y tienen una equivalencia constante con el ETHER, agregan valor a esta criptomoneda.

En este contexto, surge obviamente la pregunta de cómo valorar estas criptomonedas.

2. Los diferentes enfoques de valoración de criptomonedas

La cuestión de la valoración de criptomonedas y criptoactivos en general ha tenido un interés creciente en los últimos años. Las razones son múltiples: a) Han existido fraudes frecuentes en los ICOs. Se estima que el 78% de las ICOs de más de 50 millones USD emitidas hasta julio de 2018 podían considerarse una estafa1. Esto hace necesario que exista una metodología de valoración razonable que ayude a los inversores a localizar cuáles de estas emisiones son fraudulentas. b) Muchos analistas y académicos piensan que la mayoría de los criptoactivos son versiones virtuales de los históricos bulbos de tulipan que provocaron una de las primeras burbujas de activos de la historia. Si el desplome acelerado de la cotización del Bitcoin en 2018 (ver figura 1) apoyaba esta teoría, la recuperación posterior nos indica que las criptomonedas no pueden ser el bulbo de tulipán del siglo XXI. Por otra parte, Benedetti y Kostovetsky (2018) en un interesante trabajo demuestran que para una muestra muy amplia de ICOs en el periodo 2013 hasta abril de 2018 el beneficio promedio para los inversores fue de un 82%. Evidentemente, estos rendimientos son insostenibles en el tiempo2. De hecho, en un inte-

Dowlat, Sherwin y Hodapp, Michael (2018).

En Amsden, Schweizer (2019) se aporta evidencia empírica de los factores que influyen en el riesgo de los ICOs. 1 2

204

PROSPER LAMOTHE FERNÁNDEZ Y PROSPER LAMOTHE LÓPEZ

resante trabajo Stolbow (2019) demuestra que en los periodos mayo-junio de 2017 y diciembre 2017 - enero de 2018 existen indicios estadísticos de posibles burbujas en el mercado de ICOs. Según este autor a partir de enero de 2018 los tests realizados señalan que en el comportamiento del mercado hubo episodios de posible identificación como una burbuja. c) Se puede anticipar que estas operaciones se van a incrementar de forma notable en los próximos años. d) Existen miles de individuos denominados en el argot de la Criptoeconomía hodlers o ballenas que creen que el Bitcoin y otras criptomonedas van a constituir el próximo patrón monetario. Esto hace que inviertan una gran parte de su fortuna en Bitcoins y criptoactivos que mantienen a largo plazo en sus carteras, con la esperanza por una parte de que se revaloricen mucho y, por otro lado, de que no ponerlos a la venta contribuya a estabilizar su precio. e) Existen múltiples discusiones del posible efecto de factores como el denominado halving del Bitcoin o el coste eléctrico del minado que comentaremos posteriormente.

Figura 1

Evolución de la cotización del Bitcoin (USD)

20000.00 15000.00

Máximo histórico de cotización diciembre 2017

10000.00 5000.00

19/10/2012

Fuente: etoro.com

19/06/2016

11/08/2019

LA VALORACIÓN DE LAS CRIPTOMONEDAS. ESPECIAL REFERENCIA AL CASO DEL ...

205

En cualquier caso, es evidente que se necesitan modelos de valoración de estos nuevos activos. El problema es que el tradicional método de valoración a través del descuento de los flujos de caja no es aplicable en el caso que nos ocupa y debemos enfocarnos a valoraciones alternativas.

Como indica Conley (2017), las criptomonedas no son exactamente divisas ni tampoco valores. Las criptomonedas y los criptotokens pueden incorporar características de ambos tipos de activos. Otros expertos los han conceptuado como materias primas virtuales3.

2.1. La valoración mediante la Teoría Cuantitativa del Dinero

Si las criptomonedas y los tokens son monedas, podríamos utilizar la teoría clásica cuantitativa del dinero4.

Recordamos que La teoría cuantitativa del dinero intenta explicar la relación existente entre la oferta monetaria, el nivel de precios y la actividad productiva.

Esta teoría parte de una identidad, la ecuación de cambio, según la cual el valor de las transacciones que se realizan en una economía ha de ser igual a la cantidad de dinero existente por el número de veces que el dinero cambia de manos, variable que se denomina velocidad de circulación del dinero. Analíticamente la ecuación se puede formular del siguiente modo: donde: P Q M V

M.V=P.Q

es el nivel de precios es nivel de producción de bienes y servicios de la economía es la cantidad de dinero (expresado en una divisa como el dólar) es la velocidad de circulación del dinero (nº de veces que el dinero cambia de manos)

3 La Commodities Futures Trading Commission (“CFTC”) autoridad federal que regula los mercados de materias primas clasifica las criptomonedas como materias primas y regula su negociación.

4 Esta aplicación se aporta también en Burniske (2018) y Chun Wei y You (2018).

PROSPER LAMOTHE FERNÁNDEZ Y PROSPER LAMOTHE LÓPEZ

206

En el ámbito de los criptoactivos se sustituye P.Q por el volumen de transacciones en el periodo T5 por lo que la ecuación anterior se cambia a M.V=T

A su vez M debe ser igual a

M = N. Pc

donde: N es el número de criptomonedas o criptoactivos emitidos Pc es su precio unitario Evidentemente, el interés está en averiguar cuál debe ser el precio correcto del criptoactivo, es decir, la incógnita en el análisis es Pc .

Aplicaremos este análisis en un ejemplo: El 5 de junio de 2020, el número de Bitcoins emitidos era de 18.397.4186 que cotizaban a un tipo de cambio de a 1 BITCOIN = 9.486, 46 dólares USA (en adelante “USD”).

Es decir, M = 18.397.418 x 9.486,46 USD = 174.526.369.960,28 USD aproximadamente 174.526 millones de USD. En la figura 2 representamos el volumen diario de transacciones en Bitcoins en los últimos meses.

El volumen diario medio de transacciones en la semana anterior fue de 201 millones de dólares aproximadamente esto implica que V era estimada por el mercado en torno a 0,001152837 que en términos anuales y considerando 365 días de mercado al año, ya que se producen operaciones en Bitcoins todos los días, supone una V en términos anuales de 0,4201 veces. Estos datos implican que la estimación del mercado, si el volumen medio de transacciones se mantiene en valores similares, es que un Bitcoin cambie de manos una vez cada 2,38 años.

Esto nos da indicios de que muchos poseedores de Bitcoins lo utilizan como inversión y depósito de valor por su opacidad fiscal, anonimato, independencia de los poderes políticos, etc. lo que contribuye a incrementar su valor a través de la reducción de su velocidad de circulación.

Ver Conley (2017), Burniske (2017).

El número máximo de Bitcoins desde su creación es de 21.000.000.

7 V=T/M es decir 201/174.526 = 0,00115283.

5

6

LA VALORACIÓN DE LAS CRIPTOMONEDAS. ESPECIAL REFERENCIA AL CASO DEL ...

Figura 2

207

Volumen diario de transacciones en Bitcoins (USD)

El valor total en USD del volúmen de cambio en las bolsas principales de bitcoins

700m 600m 500m 400m

USD

300m 200m 100m July

Fuente: blockchain.com

October

Date

2020

April

Con este ejemplo podemos identificar factores clave para comprender cuál debe ser el valor de un Bitcoin: n En primer lugar su aceptación como medio de pago. Esto es que, cuanto más se use el Bitcoin o cualquier cripotmoneda para realizar todo tipo de transacciones en la economía global, éstas valdrán más. n Por otra parte, cuanto menor sea la velocidad de circulación de la criptomoneda, más será valorada. En este sentido, el papel de los holders o ballenas es muy importantes ya que su existencia y capacidad financiera contribuyen a reducir la velocidad de circulación al “atesorar” Bitcoins reduciendo las posibilidades de transmisión de los mismos. n El factor número de Bitcoins también contribuye a sostener su valor ya que al estar su número limitado a 21 millones y al ser creciente la dificultad de crear nuevos Bitcoins (mediante el fenómeno del halving), el valor unitario no puede ser deteriorado por esta variable8.

Aunque no se ha alcanzado el número máximo de Bitcoins, la tasa de crecimiento es tan baja que no influye en el Valor.

8

PROSPER LAMOTHE FERNÁNDEZ Y PROSPER LAMOTHE LÓPEZ

208

Por lo tanto, si aplicamos este enfoque al Bitcoin, las variables críticas de su valor son el volumen de pagos que se va a realizar en esta criptomoneda y la propensión de los agentes económicos a acumular Bitcoins como depósito de valor. Es decir, todo va a depender de cómo se perciba el Bitcoin para dos de las funciones básicas del dinero9, medio de cambio y depósito de valor.

La tercera función como unidad de cuenta, no la verifica de momento por la elevada volatilidad de su cotización frente a las monedas convencionales.

A efectos empíricos hemos realizado un análisis de la correlación del Bitcoin con diversas variables ligadas al volumen de transacciones en el periodo comprendido entre enero de 2011 y abril de 2020 (ver cuadro 2).

Cuadro 2

Análisis de correlación del precio del Bitcoin con diferentes variables

Precio Bitcoin (1)

Valor de las transacciones (2) Número de Bitcoins (3)

Direcciones de Bitcoins (4)

-1 1

-2

0,173 1

-3

0,660**

Volumen de transacciones (5)

0,18 1

*** Sig. al nivel 0,001; ** Sig. al nivel 0,05; * Sig. al nivel 0,10

Variables Valor de las transacciones Número de Bitcoins Direcciones de Bitcoins Volumen de transacciones

-4

-5

0,754**

0,705**

1

0,962**

-0,041

0,897**

-0,054

0,909** 1

Valor de las transacciones diarias Número de Bitcoins minados que circulan actualmente en la red Número de direcciones únicas de Bitcoin utilizadas por día Número de transacciones por día

En este análisis estadístico simple podemos verificar que el precio del Bitcoin está muy correlacionado con factores asociados a la variable T de la ecuación de cambio como el número de Bitcoins, las direcciones de Bitcoins y por supuesto el volumen de transacciones por día.

Curiosamente en datos diarios, el precio del Bitcoin no está tan correlacionado con el valor de las transacciones diarias. Evidentemente sí debe existir una correlación si asociamos el precio del Bitcoin con volúmenes acumulados para un determinado periodo de las transacciones. El objeti9

Estas funciones fueron enunciadas ya por Jevons en 1875.

LA VALORACIÓN DE LAS CRIPTOMONEDAS. ESPECIAL REFERENCIA AL CASO DEL ...

209

vo de este artículo no es la contratación empírica de este modelo, pero los datos nos señalan que el enfoque de la teoría monetaria aporta argumentos a la valoración del Bitcoin y otras criptomonedas.

En un trabajo reciente, Lamothe Fernández, Lamothe López, Fernández Gámez y Fernández Miguelez (2020), utilizando modelos de predicción basados en redes neuronales encuentran que el enfoque basado en la teoría cuantitativa del dinero queda parcialmente validado por el hecho de que la segunda variable por importancia normalizada sea el volumen de transacciones en blockchain. Además, aparecen como variables explicativas significativas otros indicadores asociados al volumen de transacciones en la criptomoneda.

Por otra parte, si comparamos la velocidad de circulación del Bitcoin con monedas convencionales como el dólar, para el mismo parámetro, verificamos que esta variable es muy inferior en el caso de las criptomonedas. En el caso del dólar el máximo se alcanza en 1997 con un valor de 2,2 aproximadamente y en los últimos años tiene una tendencia decreciente llegando a valores de 1,37.

2.400

Figura 3

Velocidad del agregado monetario M210 en Estados Unidos

2.200

2.000 1.800 1.600 1.400 1.200 1959-01-01 1961-01-01 1963-01-01 1965-01-01 1967-01-01 1969-01-01 1971-01-01 1973-01-01 1975-01-01 1977-01-01 1979-01-01 1981-01-01 1983-01-01 1985-01-01 1987-01-01 1989-01-01 1991-01-01 1993-01-01 1995-01-01 1997-01-01 1999-01-01 2001-01-01 2003-01-01 2005-01-01 2007-01-01 2009-01-01 2011-01-01 2013-01-01 2015-01-01 2017-01-01 2019-01-01

1.000

Fuente: Banco de la Reserva Federal de San Luis.

10 M2 es la definición de oferta monetaria como la suma de efectivo en manos del público más saldos en cuentas corrientes.

210

PROSPER LAMOTHE FERNÁNDEZ Y PROSPER LAMOTHE LÓPEZ

Para el caso del euro los análisis realizados demuestran que en términos de M311 esta variable está por debajo de uno y también con tendencia decreciente.

Hemos analizado la velocidad de circulación del Bitcoin en base a datos acumulados de transacciones mensuales y cotizaciones promedio mensuales y esta se movía entre un valor de 1,13 en enero, 0,57 en febrero, 0,89 en marzo y 0,31 en abril. Puede que el efecto del COVID19 haya contribuido a reducir la velocidad de circulación de esta criptomoneda12.

Este hecho, ceteris paribus otros factores, puede contribuir a incrementar la cotización del Bitcoin. Con datos actuales la velocidad de circulación del dinero de esta criptomoneda estaría próxima a 0,45.

Por otra parte, en un interesante blog13 se plantea que el valor del Bitcoin, y por extensión diríamos que, de otras criptomonedas, conduce al siguiente patrón: El valor del Bitcoin se sitúa entre el valor por su uso en la red en el momento actual (a corto plazo), versus el coste eléctrico total que se ha incurrido para crear un Bitcoin hoy (a largo plazo). Esto supone un equilibrio inestable para lo que es el ‘valor razonable’ del Bitcoin.

Cuanto mayor sea la velocidad de circulación en comparación con la velocidad media bruta histórica del Bitcoin, mayor será la probabilidad de que el precio del Bitcoin esté en desequilibrio. Cuanto menor sea la velocidad en comparación con la norma histórica, mayor será el equilibrio que haya.

El diseño de Bitcoin sólo permite que se añada o valide un bloque (conjunto de transacciones) a la cadena cada 10 minutos. Esto provoca que, cuanta más gente quiera minar (añadir bloques), más difícil sea el problema computacional matemático asociado al minado y, en consecuencia, más energía eléctrica se necesite para realizarlo. Este factor provoca que el coste de la energía eléctrica sea vital en la “minería” de Bitcoins.

11 M3 es la definición de oferta monetaria como la suma de M2 más depósitos a largo plazo, fondos del mercado monetario institucional y repos.

12 El objeto de nuestra investigación es el valor de los criptoactivos no la evolución de la velocidad de circulación de los mismos.

13 https://btctheory.com/tag/velocity-of-money/

LA VALORACIÓN DE LAS CRIPTOMONEDAS. ESPECIAL REFERENCIA AL CASO DEL ...

Cuadro 3

211

Consumo de energía eléctrica por países y en la minería de Bitcoin

Posición

País

—

Mundo

3

India

1 2 4 5

10 20 30 59 60 61

Consumo Eléctrico (TW.h/yr)

% del total

6310

29,0%

China

Estados Unidos Rusia

Japón

Francia

Vietnam

Argentina

Bielorrusia BITCOIN

Dinamarca

Fuente: Villamizar Alvargonzález (2020).

21776

3911

1547 1065 934 431 212 116 33 32 31

100

18,0% 7,1% 4,9% 4,3% 2,0% 1,0% 0,5% 0,2%

0,1% 0,1%

Debido al auge de las criptomonedas, la cantidad de mineros ha crecido exponencialmente, lo que ha provocado que el consumo eléctrico del minado sea muy elevado, cuadro 3. En un artículo reciente Villamizar Alvargonzález (2020) expone que la red global del Bitcoin consume entre 9 y 35 Tera watts-horas-año (TWh/a). Para poder calibrar este dato hay que saber que España consume 216 TWh/a y que todo el sistema bancario mundial, utiliza aproximadamente 650 TWh/a. Otro ejemplo es que GOOGLE consumió en 2018 la cuarta parte de la energía eléctrica que necesitó la generación de Bitcoin.

Es decir, la tecnología asociada al minado de criptomonedas consume muchos recursos y energía de forma creciente lo que es un factor que puede sostener la cotización del Bitcoin.

Aunque hablemos en este análisis únicamente de coste eléctrico, hay que tener también en cuenta el coste de otros factores claves para el minado de criptomonedas (por ejemplo, el hardware especial necesario, el capital humano, etc.).

Por otra parte, en relación con la dificultad de obtener nuevos Bitcoins se encuentra el factor del halving.

PROSPER LAMOTHE FERNÁNDEZ Y PROSPER LAMOTHE LÓPEZ

212

2.2. El efecto del halving

Como hemos comentado, los mineros de Bitcoins compiten por lograr validar el próximo bloque de transacciones de la red de Bitcoin. Para ello deben resolver un complejo problema matemático que se computa en potentes máquinas específicamente diseñadas para este propósito que, por cómo hemos indicado anteriormente, consumen bastante energía.

El minero que logre validar el nuevo bloque, recibe una recompensa en forma de Bitcoin. Por esta razón, los denominados halvings son un factor importante en el precio de esta criptomoneda ya que reducen a la mitad la recompensa que reciben los mineros al validar los nuevos bloques que se añaden a la cadena.

Cuando Satoshi Nakamoto diseñó el Bitcoin lo hizo con una característica notable en esa producción: cada 210.000 bloques, la cantidad de bitcoins que se dan como recompensa se reduce a la mitad (esto es más o menos cada cuatro años) de esta manera se ajustarían los ritmos de producción reduciéndolos también a la mitad, lo que afecta a toda la cadena de valor de la criptomoneda.

En el cuadro 4 ofrecemos la información sobre los halvings que han sucedido históricamente y los previstos en el futuro.

Cuadro 4

Evento

Halvings experimentados y previstos para BITCOIN Fecha

Lanzamiento Bitcoin

03/01/2009

Tercer halving

11/05/2020

Primer halving

Quinto halving

0

28/11/2012

210000

Para 2024

740000

Segundo halving 09/07/2016 Cuarto halving

Nº bloque

Para 2028

Fuente: Elaboración propia.

420000 630000 850000

Recompensa por bloque

50 nuevos BTC 25 nuevos BTC

12,5 nuevos BTC 6,25 nuevos BTC

3,125 nuevos BTC

1,5625 nuevos BTC

Total Bitcoins nuevos entre eventos 10500000 BTC 5250000 BTC 2625000 BTC 1312500 BTC 656250 BTC 328125 BTC

Tal y como puede apreciarse en la figura 4, los eventos de halving han provocado siempre el mismo fenómeno. El precio del Bitcoin ha subido notablemente en los meses posteriores para luego ajustarse la cotización

LA VALORACIÓN DE LAS CRIPTOMONEDAS. ESPECIAL REFERENCIA AL CASO DEL ...

213

antes de que se vuelva a producir otro halving. Este ajuste siempre ha sido menor que el incremento previo producido en la cotización.

Figura 4

Evolución del precio del Bitcoin tras los eventos de halving

BraveNewCoin Liquid Index for Bitcoin, 1D, BNC msoro uptrends

Jun

29 Nov’12

Jun

2014

Jun

2015

Jun

2016

09 Jul’16

Fuente: Mohit Sorout - BITAZU CAPITAL.

2017

Jun

2018

Jun

2019

Jun

2020 11 May’20

2021

50000.00000000 34000.00000000 24000.00000000 16000.00000000 11000.00000000 – 9033.74936814 7400.00000000 5000.00000000 3400.00000000 2400.00000000 1600.00000000 1100.00000000 740.00000000 500.00000000 340.00000000 240.00000000 160.00000000 110.00000000 74.00000000 51.50000000 35.50000000 23.50000000 16.50000000 11.50000000 8.00000000 5.50000000 3.70000000 2.60000000

Jun

Por ejemplo, en el primer halving de 2012 el precio del Bitcoin pasó de 11,50 dólares en la fecha del halving a 270 dólares cuatro meses después.

En el segundo halving de julio de 2016 el Bitcoin cotizaba a 658 dólares. Después de 17 meses la criptomoneda alcanzó su máximo histórico en 20.074 dólares.

El tercer halving se ha producido 11 de mayo de este año cuando cotizaba a 8.754 USD. Aunque en el momento de redactar este artículo el Bitcoin fluctúa sobre los 9.700 USD, los modelos de comportamiento existentes indican que la subida a nuevos niveles máximos se producirá aunque de manera más lenta que en el segundo halving, lo que lo aleja obviamente del comportamiento tan explosivo de su cotización después de los halvings anteriores.

Lo que es evidente es que los denominados halvings incrementan lo que podríamos denominar el “valor fundamental” o intrínseco del Bitcoin que depende del coste de obtención de los mismos. Por lo tanto,

214

PROSPER LAMOTHE FERNÁNDEZ Y PROSPER LAMOTHE LÓPEZ

en principio los halvings deberían tener un efecto positivo en la cotización a largo plazo.

2.3. Valoración en base a los modelos de red

Un modelo alternativo de valoración sería el basado en la denominada economía de redes, campo emergente en la nueva sociedad de la información.

En el contexto de las transacciones financieras, las grandes redes tienen más valor que las pequeñas. Pero obviamente el valor de una red no puede crecer de forma continua y sin límite.

A partir de aquí autores como Peterson (2017) y Van Vliet (2018) proponen utilizar la ley de Metcalfe que, en síntesis, después de resolver las cuestiones matemáticas14 llega a que el valor de una red de tamaño n es igual a n(n−1) 2

El propio Metcalfe aplica un factor de proporcionalidad A que debe reducirse con el tiempo de modo que el valor de la red M es igual a M =A

n(n−1) 2

La ley de Metcalfe no ha experimentado mucha contrastación empírica pero cada vez es más evidente que puede explicar en parte las valoraciones de Facebook y de otras redes sociales y de INTERNET en general.

En este sentido se podría conceptuar a Bitcoin como una “red de una criptodivisa digital” en línea con los planteamientos de Peterson (2017).

Con este enfoque no se puede construir un modelo de determinación del precio del Bitcoin pero podemos analizar con mayor rigor los factores que pueden influir en su cotización.

En el trabajo de Peterson se obtiene evidencia empírica sobre la relación estadística entre el precio del Bitcoin y factores relacionados con la oferta de esta criptomoneda como el número de Bitcoins existentes y la demanda (número de wallets o “monederos” de Bitcoin).

14 La ley de Metcalfe se basa en la tautología matemática que describe la conectividad entre n usuarios. Conforme más gente se incorpora a la red, añaden valor a la misma de manera no proporcional. En concreto el valor de la red es proporcional al cuadrado del número de usuarios. Esta ley como muchas otras leyes asume la igualdad entre las conexiones de los distintos miembros.

LA VALORACIÓN DE LAS CRIPTOMONEDAS. ESPECIAL REFERENCIA AL CASO DEL ...

215

Van Viet (2018) propone un modelo explicativo de la evolución de la capitalización de mercado de los Bitcoin equivalente obviamente a Ma, el valor de la red basándose en los postulados de la ley de Metcalfe con resultados prometedores. En Wheatley y otros (2018) se construye un modelo de valoración de Bitcoins en base a la ley de Metcalfe con resultados muy interesantes identificando el parámetro n como el número de direcciones activas que han hecho uso de Bitcoins15.

Lamothe Fernández, Lamothe López, Fernández Gámez y Fernández Miguelez (2020), utilizando modelos de predicción basados en redes neuronales encuentran que los resultados obtenidos en la investigación indican que el aspecto de mayor sensibilidad es el relacionado con el atractivo que la moneda presente en las redes sociales. Así, el número de publicaciones en foros de Bitcoin ha presentado la mayor sensibilidad.

En el caso de este estudio empírico ofrece una mayor capacidad explicativa la variable Número de publicaciones en foros de Bitcoin que otras como Número de miembros de foros de Bitcoin o Direcciones de Bitcoin.

Evidentemente, esta teoría no excluye el enfoque monetario ya que lo que permite es una mejor explicación de la variable M. 3. A modo de conclusión

En este trabajo, hemos introducido la problemática de la valoración de las denominadas criptomonedas con especial referencia al Bitcoin. Esos activos financieros o “commodities virtuales” están ganando un peso creciente en las carteras de los inversores. Incluso gobiernos como el de China van a comenzar en este año a emitir su propia criptomoneda.

En primer lugar, nos hemos dedicado a desterrar la idea de que las criptomonedas son la versión moderna de los bulbos de tulipán que provocaron una burbuja espectacular en la Holanda del siglo XVII. Son algo más y como hemos estudiado en este artículo podemos estimar una especie de “valor intrínseco” de las mismas en función de su coste de “extracción”.

Evidentemente, si en el imperio romano hubiésemos intentado convencer de las ventajas del papel moneda, no nos hubiesen creído.

15 Es un proxy del número de usuarios. Se basa el dato del documento de investigación en bitinfocharts.com

216

PROSPER LAMOTHE FERNÁNDEZ Y PROSPER LAMOTHE LÓPEZ

Actualmente, estamos en una fase de cambios profundos en la economía real y los mercados financieros y los activos relacionados con la tecnología blockchain han venido para quedarse.

Existen teorías clásicas como la teoría cuantitativa del dinero y enfoques modernos derivados de la denominada Economía de las redes que nos permiten intentar realizar valoraciones de este tipo de activos. La evidencia empírica disponible sobre los factores que influyen en el precio del Bitcoin, nos señala que ambos enfoques son válidos al menos parcialmente para explicar la cotización del Bitcoin. Por ejemplo, es evidente que el precio del Bitcoin tiene una correlación muy alta con el volumen de transacciones realizadas en esta criptomoneda, pero también es cierto que variables ligadas al número de miembros de la “red Bitcoin” como número de publicaciones en foros de Bitcoin, número de miembros de foros de Bitcoin o Direcciones de Bitcoin tienen también capacidad explicativa sobre la evolución de su precio.

También hay que tener en cuenta que ambas magnitudes volumen de transacciones y tamaño de la red están muy correlacionadas.

Otros factores que han influido y sobre los que se necesita una mayor investigación son el relativo a la influencia de los denominados hodlers o ballenas, el comportamiento de la velocidad de circulación de las criptomonedas y las implicaciones del halving.

Como en otros problemas de valoración de activos, existen fuertes interrelaciones entre las variables explicativas. Por ejemplo, los hodlers afectan a la velocidad de circulación de las criptomonedas y el halving encarece notablemente el coste de extracción de los Bitcoins.

Dada la novedad de estas monedas “virtuales”, opinamos que todavía se necesita mucha investigación sobre estos modelos para dar conclusiones definitivas sobre los factores relevantes en el precio de las criptomonedas y criptoactivos.

Animamos a los profesionales y los académicos a entrar en este mundo fascinante y mejorar el estado actual de la doctrina financiera sobre estos activos.

Bibliografía

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BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS Vol. LXXV - N.º 230 - Agosto 2020 (Páginas 219-249)

LA REVOLUCIÓN DE LAS INSURTECH EN EL SEGURO THE INSURTECH REVOLUTION IN THE INSURANCE INDUSTRY Bruno Abril

Partner - Global Head of Insurance en everis, an NTT DATA Company

Luis Badrinas

Partner, CEO Community of Insurance & Barcelona Health Hub

Carlos Biurrun

Partner & Chairman Community of Insurance RESUMEN

La industria del seguro se enfrenta en la actualidad a un reto tremendamente importante como es el de la adaptación de sus procesos y operaciones a las demandas de los clientes, cada vez más exigentes. Y lo hacen en un contexto caracterizado por la entrada de innovaciones tecnológicas en todas las áreas de la cadena de valor. Todas estas novedades, que, sin duda, están transformando el sector, vienen de la mano de nuevos players, que hasta hace poco no eran considerados como actores relevantes en el ámbito del Seguro. Se trata, principalmente de las Insurtech, startups tecnológicas que complementan las carencias de las aseguradoras y aportan nuevos enfoques y soluciones para mejorar aspectos como la eficiencia operativa, la creación de nuevos productos o la mejora del time to market, entre otros. En este artículo compartimos una visión sobre la evolución del sector asegurador y el impacto de estos nuevos entrantes, a los que, además, hay que añadir a otras compañías, como los gigantes tecnológicos, las firmas de venture capital o empresas de otros sectores, que en el futuro competirán por hacerse un hueco en el ecosistema del seguro.

Palabras clave: Insurtech, Ecosistemas, Sector Asegurador, Tendencias y Tecnología.

SUMMARY

The insurance industry is currently facing a tremendously important challenge, such as adapting its processes and operations to increasingly ambitious customer demands. And they do so in a context characterized by the entry of technological innovations in all areas of the value chain. All these innovations, which are undoubtedly transforming the sector, come from the hand of new players, who until recently were not considered relevant actors in the field of Insurance. These are mainly the Insurtech, technology startups that complement the shortcomings of the insurers and provide new approaches and solutions to improve aspects such as operational efficiency, the creation of new products or the improvement of time to market, among others. In this article we share a vision on the evolution of the insurance sector and the impact of these new entrants, to which, in addition, we must add other companies, such as technology giants, venture capital firms or companies from other sectors, which in the future they will compete for a place in the insurance ecosystem.

Key words: Insurtech, Ecosystems, Insurance Industry, Trends and Technology.

220

BRUNO ABRIL, LUIS BADRINAS Y CARLOS BIURRUN

1. Importancia del seguro en la economía mundial

1.1. Parámetros fundamentales y perspectivas

Han pasado más de tres siglos desde que Pascal y Fermat, a partir de su teoría de las probabilidades, sentaron las bases del seguro moderno que comenzaron a aplicarse por primera vez en la compañía Fire Office, fundada en 1680 por Nicholas Barbon, a raíz del incendio que asoló Londres en 1666.

Esta misma experiencia trágica se repitió en 1730 en los muelles de Filadelfia, quemándolos completamente y extendiéndose a edificios colindantes de algunas calles de la ciudad. Benjamín Franklin, uno de los padres de la Constitución americana, como consecuencia del incendio, fundó Union Fire Company mediante el sistema de seguros mutuos.

El seguro mundial es uno de los baluartes más sólidos de la economía del planeta por su estabilidad y solvencia, por ser factor de equilibrio social y económico frente a acontecimientos no deseados, por su fortaleza inversora a largo plazo y por su capacidad de generación de empleo.

El seguro mundial da ocupación de manera estable a más de 8 millones de empleos directos y otro tanto de indirectos a través de proveedores de servicios relacionados con las prestaciones pagadas. Al mismo tiempo, gestiona unos activos por inversiones de más de 30 billones de USD en los países de la OCDE (2019)1.

Según el tercer informe de Swiss Re en 2019, se han contabilizado más de 5 billones de primas en 20182, con una cifra de 5,193 billones (6,1 del PIB global), y con un aumento en primas tanto en términos nominales como en términos reales. Sin embargo, el crecimiento fue “más lento que en 2017, a causa de la debilidad del ramo de vida, provocada por la recesión en mercados de Europa”.

Hasta la aparición de la trágica pandemia, las perspectivas que se proyectaban para el seguro mundial en 2019 y 2020 eran positivas, al menos para los seguros de DAÑOS (P&C en terminología inglesa)3.

1 https://read.oecd-ilibrary.org/finance-and-investment/allocation-de-portefeuille-assurancedirecte-toutes-compagnies-d-assurance_ac2b3f9e-fr#page1 2 Informe nº 3/2019 Sigma de Swiss Re. 3 El informe cita lo siguiente: “La probable ralentización de la economía no afectará al crecimiento del seguro en 2019 y 2020 cuyas previsiones son positivas, al menos en P&C, especialmente en los países emergentes y China que será el principal impulsor del seguro de vida.

LA REVOLUCIÓN DE LAS INSURTECH EN EL SEGURO

221

¿Podemos pronosticar cómo evolucionará la industria aseguradora en los próximos años después de la pandemia?

En el informe de Community of Insurance4 (2020) publicado el pasado abril, se explica textualmente: “Es seguro que va a haber consecuencias negativas en la economía del seguro por la sencilla razón de que formamos parte del ecosistema económico general”.

Las estimaciones de decrecimiento de la economía ofrecidas por los organismos internacionales son realmente preocupantes, con caídas del PIB del 10% para el 2020, que podría recuperarse en parte – +7% – durante el 2021.

Ciertamente, una situación desfavorable del empleo como la que se prevé no va a propiciar una demanda en crecimiento sino todo lo contrario.

Jerome Haegeli5, economista jefe de Swiss Re, cree que la recesión durará dos trimestres y posiblemente tres, pero después habrá recuperación rápida. Señala además que se “producirán cambios en la propuesta de valor de las empresas a sus clientes”.

La solvencia de las Compañías aseguradoras es mucho más sólida actualmente que la que tenían en la crisis financiera anterior de 2008. En el caso del seguro español, el margen de solvencia está sobre el doble de lo exigido según datos de ICEA (2,24 veces). Por lo tanto, hay mayor capacidad de resistencia.

Citando de nuevo el informe de Community of Insurance (2020), parece claro que es difícil de predecir lo que pasará, pero hacemos nuestro el pronóstico de un alto directivo del seguro español que nos decía: “La intensidad del impacto negativo en primas del covid-19 variará en función del ramo y del tomador de la póliza: en líneas generales, será menor en el caso de productos de particulares, y más intenso para profesionales o empresas (dejamos fuera de consideración cualquier producto de vida ahorro). Los distintos escenarios estarían en función de tres variables: la propia duración del estado de alarma, el ritmo de recuperación progresiva de la actividad económica y la fecha de aparición de una vacuna o fármaco equivalente. Para el escenario más probable,

Informe de Community of Insurance “Covid-19, reacción e impacto del seguro”. https://www.swissre.com/institute/research/topics-and-risk-dialogues/health-and-medicine/ swiss-re-discuss-covid-19-crisis.html 4 5

BRUNO ABRIL, LUIS BADRINAS Y CARLOS BIURRUN

222

en el que casi todo el impacto en términos de PIB se recuperará a lo largo de 2021, las primas en no vida probablemente muestren una caída menor que la del PIB en 2020 y una notable recuperación a lo largo del año 2021”.

El seguro forma parte del ecosistema global. Por tanto, si este último crece y genera riqueza, se refleja positivamente en la industria aseguradora.

Sabemos de forma empírica que el impacto en el seguro de un crecimiento positivo o negativo de la actividad económica siempre se produce con cierto decalaje temporal.

Habrá impacto negativo en el seguro mundial, pero en menor medida que lo que tendrán que soportar otros sectores como el transporte y el turismo.

Además, la recuperación más rápida en China y Japón y países del Sudeste asiático afectará positivamente al seguro, como ha venido ocurriendo en los últimos años en su recuperación de la senda del crecimiento.

En 2019, Swiss Re junto con la London School of Economics publicaron un interesante estudio6 sobre la potencialidad de crecimiento del seguro teniendo en cuenta la brecha de previsión de la minimización de los efectos por catástrofes naturales, riesgos cibernéticos, terrorismo o la salud.

Es muy probable que el covid-19 producirá un efecto en la prevención de pandemias y su aseguramiento que generará nuevas coberturas y consiguientemente incidirá en el crecimiento del seguro en los próximos años.

Dicho informe analiza la resiliencia aseguradora7, reforzando la posición de la industria aseguradora porque del 2000 al 2018 la brecha de

Informe nº 5/2019 Sigma.

Resiliencia “macro” Definimos resiliencia como la capacidad de una economía o sociedad para minimizar las pérdidas de ingresos y activos derivadas de acontecimientos adversos. Algunos de esos acontecimientos son lo suficientemente importantes para generar un impacto macroeconómico y, en ese sentido, la resiliencia social depende de la capacidad de la economía en su conjunto para hacer frente a esos reveses.

Resiliencia “micro” En seguros, el término resiliencia se utiliza de manera amplia en el contexto de los desastres naturales, el terrorismo y las amenazas cibernéticas, entre otras situaciones que plantean grandes desafíos a la sociedad. También se acuña el término «resiliencia micro» para describir la vulnerabilidad y la capacidad de las personas, los hogares y las empresas para superar acontecimientos adversos.

6 7

LA REVOLUCIÓN DE LAS INSURTECH EN EL SEGURO

223

protección de catástrofes, mortalidad y salud se ha más que duplicado, alcanzando un máximo de 1,2 USD billones en este último año. Se estima que existe un potencial de un USD billón para reducir la brecha de resiliencia que podría aportar a la industria de seguros entre 60.000/80.000 USD millones al año.

En nuestra opinión, lejos de producirse una paralización de las inversiones encaminadas a la simplificación de procesos, la mejora de la atención al cliente o un eficiente control de la suscripción y de los siniestros, se va a producir una aceleración de las mismas en el campo de Insurtech y en el talento transformador.

La industria del seguro va a aprovechar la crisis provocada por la pandemia para acelerar la transformación digital y los modelos de negocio y gestión. Y ello, por la sencilla razón de que es un sector bien gestionado y solvente8.

Es importante advertir que no siempre una sólida situación en la industria del seguro se traduce de igual manera e intensidad entre los actores de la distribución de seguros. La cadena aseguradora es muy compleja.

1.2. Importancia de los diferentes actores de la distribución de seguros

La actividad de mediación es una función de confianza con un gran componente de relación personal. Con el resurgir del seguro moderno, el distribuidor de seguros siempre se ha caracterizado por la honestidad y confianza. No podía ser de otra manera si se considera que el seguro era y es un producto o servicio con promesa de futuro.

La historia del desarrollo y expansión del seguro moderno en todos los países del mundo, creo no equivocarme, ha sido un caso de éxito gracias al desarrollo de redes de agentes comerciales representantes extendidas a lo largo y ancho de las regiones de un país. Muchas veces traspasando fronteras y mares. ¿Cómo se constituyó el Lloyd´s sino como una enorme red de personas que compartían información a partir de la cual poder evaluar y asegurar los riesgos marítimos?

8 En la crisis de 2008, salvo alguna excepción como el caso de AIG en los Estados Unidos la industria aseguradora no recibió ayudas públicas.

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Las más relevantes Compañías de seguros en España se extendieron nombrando representantes a “Comerciantes” de reconocida honradez y capacidad relacional de ciudades importantes.

Estos comerciantes eran verdaderos cabeza de puente de organizaciones capilares por todo el territorio. Esta capilaridad territorial ha sido la clave del desarrollo del seguro.

Si nos remontamos a los orígenes del seguro moderno, se puede afirmar que aquellos primeros agentes de seguros, después del gran incendio de la ciudad de Londres, se regían por regulaciones mercantiles generales. Tuvo que pasar mucho tiempo para la redacción de legislaciones específicas que controlasen esta importante actividad y se regulase la propia actividad económica del seguro tanto privado como público.

Precisamente esta ordenación y regulación de la actividad económica ha producido, desde mi punto de vista, evoluciones diferentes sobre el peso de los canales de distribución.

Influencia bancaria en la distribución de seguros de Vida

Observamos claramente cómo en Europa la influencia bancaria en la economía ha desarrollado, más que en América y Asia – Pacífico, la distribución de seguros a través de las oficinas bancarias, llegando a representar el 56% del negocio de Vida.

En cambio, al mantener los Estados Unidos y Canadá fuertes incompatibilidades para la venta de seguros a través de las oficinas bancarias, hace que el porcentaje del canal de bancaseguros en Norteamérica sea únicamente del 11%, cifra que se consigue gracias a legislaciones más permisivas para la venta de seguros por los bancos en bastantes países de América del Sur. En Asia – Pacífico, la tendencia es a disminuir la cuota de las redes bancarias que, sin embargo, alcanzan un 36% del mercado.

En resumen, la distribución de Vida es liderada en América por Agentes y Corredores, en Europa por la banca y en Asia – Pacífico la tendencia es a aumentar la cuota agentes y corredores, aunque la banca controla un tercio del negocio9.

9 Cruzando los datos de McKinsey y los de Sigma, podemos deducir que el 77% del negocio de vida en América es intermediado por Agentes y Corredores (0,552 USD billones) frente al 11% de la banca (0,078 billones), el 37% en Europa (0,33 USD billones) frente al 58% de la banca (0,585 billones) y el 60% en Asia Pacífico (0,655 USD billones) frente al 36% de la banca (0,393 billones).

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Si analizamos el peso de la distribución de seguros de P&C, la situación es claramente favorable a los agentes y corredores.

Influencia de Agentes y Corredores en la distribución de seguros No Vida

Prácticamente el negocio de P&C está dominado por Agentes y Corredores en todos los continentes.

Efectivamente, en América la intermediación bancaria no existe, siendo el 91% del negocio controlado por redes de agentes y corredores con un 9% de directo. En Europa también, los agentes y corredores controlan el 80%, teniendo la banca un 9%. En Asia – Pacífico, la presencia bancaria es simbólica, 2%, teniendo agentes y corredores el 71% y directo el 27%10.

La presión de los agregadores y Compañías de directo

Desde hace más de 20 años y con una corriente proveniente de Gran Bretaña, se han instalado en la mayoría de los países de Europa Compañías de directo y agregadores o comparadores de precio, especialmente en el seguro de auto, pero con una tendencia cada vez mayor en el seguro de hogar11.

1.3. La disrupción transformadora del seguro

El seguro, contrariamente a lo que está arraigado en la opinión pública, es un sector que ha sabido adaptar sus estructuras productivas a las exigencias y cambios del mercado. No es una actividad estática. Si alguien duda de nuestra afirmación le proponemos la lectura de dos documentos, “Innovación de productos en los mercados aseguradores no-vida” de Swiss Re (2011)12 o “Innovación para adaptarse a las nuevas tendencias globales de los consumidores en la industria aseguradora” de Community of Insurance (2015)13.

10 Haciendo el mismo cruce de los datos de McKinsey y los de Sigma, la cifra de negocio de agentes y corredores en América alcanza en 2018 los 0,948 USD billones, en Europa, 0,593 USD billones y en Asia, 0,418 USD billones.

11 Fuente: McKinsey Global Insurance Pools.

12 Informe Sigma nº 4/2011: https://www.swissre.com/institute/library/sigma-2011-04-es.html 13 Cuadernos del seguro 2015: https://www.calameo.com/read/000365932103c79772d6e

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El seguro siempre sigue la evolución de la sociedad y da soluciones a las nuevas situaciones de riesgo. El seguro se transforma porque la sociedad se transforma.

Una lectura de ambas publicaciones nos ofrece ejemplos de innovación y adaptación del seguro a cada época y lugar, siempre con el principio de la prudencia, pero también siendo los aseguradores conscientes de la necesidad de contribuir a la estabilidad y sostenibilidad de la economía como factor de minoración de las consecuencias de los acontecimientos no deseados para las empresas y las personas.

Si esto ha sido así a lo largo de la historia moderna del seguro, en los últimos años estamos viviendo una auténtica revolución y disrupción de la actividad aseguradora.

Jóvenes, y no tan jóvenes, con mucho talento y sin las ataduras estructurales corporativas, muchas veces ajenos al seguro, están “inventando” soluciones que cambian aceleradamente la oferta de productos, los precios, la selección del riesgo o la relación con el cliente.

Estamos ante la gran revolución digital en un mundo hiperconectado.

El smartphone es una gran máquina de cohesión, un gran sensor que capta permanentemente datos. Los coches, las casas, las ciudades y las empresas están cambiando sus paradigmas.

Todo esto repercute en el seguro, en su coste, en la prevención y tratamiento del riesgo, en la forma de comunicarnos con los clientes, en la forma de estructurar la oferta de productos y servicios, en la construcción de procesos más inteligentes y eficientes…

Las tecnologías, según Mckinsey en su informe Global Insurance Pools trends and forecasts: Distribution14, van a reducir los costes de transformación en un 30% y a incrementar las ventas en un 20%.

Los aseguradores, sean Compañías o Productores, se enfrentan a nuevos competidores como los GAFAA, que quieren una parte de la tarta del seguro mundial y utilizan sus bases de datos para competir, creando nuevas Compañías.

Tenemos el caso de la alianza de Amazon – Berkshire Hathaway – JP Morgan para crear una compañía de salud, Haven, con un millón de asegurados como punto de partida.

14

2019 Global Insurance Pools trends and forecasts: Distribution.

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Pero Amazon no se contenta con ello y ha comenzado la captación de profesionales de seguros para lanzarse a la venta de seguros de autos, aprovechando la ingente acumulación de datos que son tratados y analizados a través de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

Según datos de IDC, para el año 2025 la esfera de datos mundial crecerá hasta los 163 zettabytes (un billón de gigabytes), diez veces los datos generados en 2016. Esto permitirá desarrollar experiencias de usuario únicas y un nuevo mundo de oportunidades de negocio.

A partir de un tratamiento holístico de los datos, surgen también nuevos modelos de negocio, donde se cruzan alianzas de lo más variopinto para cruzar y explotar bases de datos que se convierten en negocio en sí mismo. Lo vemos en la elección de seguros al adquirir un vehículo, un patín, una bici o un electrodoméstico. No hay barreras para una oferta integral.

Surgen nuevos modelos de distribución, unos como el caso Lemonade, basado en el principio antiguo asegurador de la mutualización del riesgo que defiende la experiencia cliente directa, sin intermediarios. Otro, Wefox, ofrece su plataforma 100% digital a los brokers; aprovecha un retraso o lentitud en la transformación de este colectivo para acelerar su transformación.

En ocasiones, los nuevos modelos que surgen a través de desarrollos tecnológicos no avanzan tan rápidamente como quisieran sus creadores porque el seguro es una actividad muy regulada en la mayor parte de los países del mundo.

La data mining y la Inteligencia Artificial, así como el Machine Learning, nos permiten mejorar la experiencia cliente, reducir el fraude, mejorar la gestión comercial o simplificar o perfeccionar el control de los procesos. Nos permiten también adaptar los productos y superar barreras de gestión con tecnologías para construir productos de pago por uso, a demanda, para asegurar.

Por naturaleza, el distribuidor debe ser sensible a los movimientos de cambio que se están produciendo y ser consciente que la máxima “hacer más con menos” es muy aplicable a su función y no cabe otro camino que implicarse en los cambios que el mundo Insurtech está provocando en todos los ámbitos.

Esencialmente, la transformación digital en el seguro se produce para mejorar la experiencia con el cliente y la eficiencia o reducción de costes. Por una parte, esa visible, la transformación digital conlleva una relevancia empresarial a través de la innovación, adelantándonos a nues-

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tros competidores, la personalización de los productos y servicios y la escalabilidad de los resultados a conseguir. Por la parte restante, la oculta pero no menos importante, también permite la eficiencia citada en la reducción de costes, la automatización de tareas y la eficacia en la toma de decisiones.

Esta disrupción, este tsunami tecnológico – funcional, se llama “fenómeno INSURTECH” que desde hace años emerge con fuerza y enorme personalidad, hasta tal punto que está siendo objeto de una intensa atención por parte de fondos de inversión y de las propias corporaciones de seguros.

Vamos a analizar a continuación las claves de este fenómeno.

2. Impacto de la transformación tecnológica en el seguro

Las dos últimas décadas han sido, sin duda, las de mayor transformación para todos los sectores industriales. El sector asegurador no ha sido una excepción.

Igual que los demás, se ha visto afectado por la entrada de nuevas tecnologías, entre ellas las ya mencionadas, que han ayudado a mejorar muchos procesos, principalmente encaminados a satisfacer las necesidades de los clientes.

Hoy en día damos por supuesto que podemos hacer una compra online y recibirla en casa a las pocas horas, tener infinitos contenidos en línea a la distancia de un solo click, o pedir un taxi sin necesidad de esperar, pudiendo elegir el vehículo y pagando casi sin darse cuenta. De igual manera, hemos aprendido a gestionar y operar nuestras finanzas como lo hacemos cuando reservamos un vuelo o compramos en el supermercado.

En todos los casos anteriores, las compañías han tenido que realizar –en las distintas industrias– tremendos esfuerzos para adaptar sus propuestas de valor a las nuevas exigencias de sus clientes, aprovechando las capacidades que ofrece la tecnología.

Además, todos esos ejemplos tienen algo en común: estar donde está el cliente en los múltiples puntos de contacto con la empresa que le presta el servicio.

En el caso particular del seguro, un sector menos atractivo para los consumidores por lo intangible del producto en el momento de la adquisición, existe además una limitada interacción entre el cliente y la compañía. Pero la industria está dando pasos de gigante, utilizando las tecnologías emergentes a través de toda su cadena de valor para mejorar

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experiencias, aumentando los puntos de contacto con los clientes en los ecosistemas en los que éstos se encuentran.

Para crear esa experiencia más homogénea y atractiva para los usuarios, la industria ha venido invirtiendo, entre otros, en nuevas soluciones tecnológicas que han ido desde los comparadores de precios y trámites en línea hasta los más recientes servicios cognitivos para resolver incidencias en momentos críticos (como la asistencia en carretera o la programación proactiva de reparaciones), pasando por la incorporación de las capacidades del reconocimiento biométrico para la cotización de la póliza según los patrones de salud del contratante o la compensación inmediata por el retraso de un vuelo o por el daño a un bien durante su transporte.

Además, aparecen nuevos modelos de negocio basados en el uso de datos provenientes de dispositivos IoT (Internet de las cosas) para ofrecer seguros más adaptados a la forma de vivir o de conducir de los usuarios.

Estos ejemplos nos indican que la digitalización ha llegado para quedarse en la industria aseguradora y que, por la velocidad actual de evolución de la tecnología, aparece difícil prever límite alguno.

Es por ello por lo que la tecnología lleva prácticamente 10 años convertida en una de las principales ventajas competitivas de los actores del sector, habilitando a las compañías la posibilidad de ofrecer productos y servicios de más calidad y valor.

Los planes de digitalización que han lanzado, sin excepción, todas las compañías aseguradoras han tratado de lograr la mayoría de los siguientes objetivos: • Diseñar una experiencia de cliente híbrida, en la que no haya fricciones entre las interacciones presenciales y las digitales. Ya sea en la suscripción, en el onboarding digital o el enriquecimiento de datos para mejorar la experiencia del cliente, en el contexto del nuevo patrón de consumo al que hacíamos referencia en la introducción.

• Potenciar y optimizar la gestión de venta online, con técnicas que permiten evolucionar modelos de sensibilidad al precio, gestión de comparadores o el Marketing Digital, entre otros.

• Reforzar las ventas en canales presenciales, optimizando los procesos Rate Online Purchase Offline, nuevas oficinas físicas digitales o la transformación de las Redes Agenciales mediante el uso de las capacidades que ofrece la tecnología

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• Poner la Inteligencia Artificial al servicio del negocio, a través de asistentes virtuales para atención al cliente, asesoramiento proactivo y contratación, así como la Gestión Inteligente de Siniestros. Para ello, el poner los datos al servicio de toda la cadena de valor se ha convertido en un aspecto clave. Las compañías aspiran a ser Datadriven.

• Experimentar con productos de nueva generación. Entendiendo las oportunidades que presenta la aparición de las nuevas tecnologías, por ejemplo, en los seguros P2P (peer to peer), en aquellas pólizas que se basan en el uso que se haga de un servicio, en el comportamiento del cliente o en sus hábitos de consumo o registros de salud o actividad.

• Simplificar, automatizar o eliminar procesos (y costes), aprovechando la potencia de tecnologías como RPA (Robotic Process Automation) o la Inteligencia Artificial, con capacidades de procesamiento automático de los datos (estructurados y no estructurados) a través de técnicas de análisis semántico o de imágenes; o la ejecución automática de pólizas cuando se supera algún parámetro previamente definido en un Smart Contract, gracias a tecnologías como Blockchain.

• Acelerar la transformación de las áreas internas en el contexto del uso sistemático de TI, implementando métodos Agile y DevOps, cloudificación y arquitecturas de integración y modulares.

• Acompañar esta transformación con el lanzamiento de programas de transformación cultural. fomentando los programas de emprendimiento interno, el Hybrid HR o los mecanismos de Smart Knowledge Management.

En resumen, la tecnología ha impactado ya de forma sustancial en el sector, de una manera transversal.

La innovación, entendida como la capacidad de ver más allá del corto y medio plazo y de adelantarse a los retos y necesidades del futuro, es un pilar fundamental para la diferenciación de las empresas, que no pueden seguir actuando como en el pasado. Ahora son los consumidores los que reclaman que las compañías que les prestan servicios estén pensando siempre en cómo mejorar su experiencia, en dar un paso más.

Y la tecnología es uno de los factores clave para conseguirlo. Por lo tanto, en el sector asegurador debemos tener bien presente este reto para seguir capitalizando al máximo las oportunidades que ofrece.

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3. Insurtech y la revolución en el modelo asegurador

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3.1. Por qué nace el fenómeno Insurtech

El fenómeno Insurtech nace como consecuencia de una necesidad de mejorar e impulsar la transformación digital de la industria aseguradora y, sobre todo, adaptarse a las necesidades del cliente.

La transformación digital en la industria financiera se había adelantado con el impulso de las fintech. En Estados Unidos, veíamos cómo empezaban a aparecer modelos disruptivos en la industria aseguradora, pero que tardaban en llegar a nuestros mercados europeos, y en particular al mercado español.

Inicialmente, cuando empezamos a hablar de la transformación digital, veíamos muchos ejemplos de cómo las compañías estaban preocupadas en mejorar sus procesos, reducir sus costes y ganar en eficiencia.

Había que hacer un esfuerzo significativo de simplificación para acceder mucho más fácilmente al cliente.

En poco tiempo irrumpen las tecnologías digitales y empiezan a llegar las Insurtech transformando totalmente los modelos de negocio clásicos y de relación con el cliente.

Las aseguradoras han intentado siempre estar próximas a sus clientes, pero tenían los problemas de las grandes estructuras pensadas más en ser capaces de gestionar un crecimiento orgánico e inorgánico, que de atender a las verdaderas necesidades del cliente con la agilidad que éste necesita.

El tamaño importa a la hora de competir, por eso ha habido una gran transformación y concentración del mercado asegurador, que con el tiempo nos hemos encontrado en las distintas entidades, con los legacy systems diversos, pesados y lentos, con grandes costes de transformación y de adaptación a una relación mucho más plana y simple para conocer al cliente y poder servirle adecuadamente.

3.2. La necesidad de la digitalización del seguro

Las tecnologías digitales están permitiendo acelerar la transformación digital del seguro. Conseguir una buena experiencia cliente es la base de esta transformación, y las tecnologías digitales lo permiten.

La Insurtech aporta su modelo de negocio diferente y adaptado al cliente, para suscripción, reclamaciones, gestión de siniestros, CRMs,

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gestión comercial, teleperitaciones, teletrabajo, y además utilizan las tecnologías digitales, Cloud, Inteligencia Artificial, Blockchain, BigData, IoT, Machine Learning.

La Inteligencia Artificial (IA) está siendo aplicada en muchos modelos de negocio, tanto por la Insurtech, como por la propia aseguradora que la implanta en sus sistemas para un mejor conocimiento de sus clientes.

Blockchain es la opción perfecta para establecer una red descentralizada, segura y distribuida. Además de esta tecnología, se pueden automatizar los procesamientos de reclamaciones de clientes gracias a los Smart Contracts, que proporcionan una experiencia de cliente satisfactoria ya que se permiten especificar todas las cláusulas que deben cumplir estas reclamaciones.

La aplicación de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning consigue grandes avances tanto en el ámbito de Robotic Process Automation (RPA) como en el de los propios Chatbots. La Inteligencia Artificial es la capacidad de las computadoras de mostrar un comportamiento inteligente. Mientras que Machine Learning es una técnica que se utiliza para crear y mejorar dicho comportamiento. Esto se realiza mediante entrenamientos automáticos basados en la exposición a datos. Ese proceso de aprendizaje se basa en exponer a la computadora a muchos datos para que pueda procesarlos, analizarlos y aprender de ellos.

La tecnología 5G permitirá eliminar la carencia y abrirá grandes posibilidades a la robótica y al vehículo autónomo. Incrementa la velocidad debida al ancho de banda, es decir, a la cantidad de datos que se mueven en una red en ese momento. Permite, además, una conexión más estable, mejora de la latencia y prioridad a dispositivos críticos para la seguridad.

Precisamente, estas últimas tecnologías han permitido un gran impulso de las startups de Digital Health, que están trabajando duro para innovar en el sector sanitario y transferir el resultado de esa innovación al sector de la salud.

La IA apoyará a los médicos, no sustituyendo su función de ninguna manera, sino ayudándoles a proporcionar un mejor diagnóstico a sus pacientes.

Está claro, más que nunca, que Digital Health es la solución a la mayor parte de los problemas que tenemos por delante, particularmente el uso de la telemedicina, a través de servicios en línea totalmente integrados, que ayudarán drásticamente a mejorar la experiencia del usuario en la atención médica. Necesitamos innovación para lograr un acceso

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sostenible y más confiable a la atención médica en todo el mundo, hoy y aún más en el futuro cercano.

Por último, y como consecuencia de esta importante transformación digital, hoy hay una mayor exposición a los ciberataques, y por eso también aparecen herramientas de seguridad y de protección de riesgos de cibernautas.

3.3. Las soluciones Insurtech para el seguro

Las Insurtechs son empresas de reciente creación, nativas digitalmente, que basan su actividad en el uso de tecnologías emergentes. Tienen esa ventaja competitiva, además de la especialización en técnicas y partes generalmente acotadas de la cadena de valor del seguro.

Hemos visto cómo, progresivamente, estas soluciones están evolucionando en ecosistemas líquidos (infografía 1) para agruparse alrededor de las necesidades del cliente en los distintos momentos de su vida: su hogar, su movilidad, sus hábitos vitales o sus profesiones.

Las personas tienden a simplificar la relación que tienen con su entorno y no están pensando un porfolio de productos o servicios que les ofrecen las empresas. Es más, tienen su propia forma de ver la realidad y ésta se centra en tres ámbitos: “Home, safe home” (cómo viven las personas: todo lo relativo a su día a día, en definitiva, el lugar o los lugares donde pasan más horas: su hogar, su trabajo, su ocio, su educación…); “Smart mobility” (cómo afrontan la movilidad, todo lo relacionado con las nuevas formas de transporte diario, viajes de larga distancia y donde también hemos incluido la distribución de productos comprados online y recibidos en el domicilio); y “Healthy living” (cómo quieren vivir el día de mañana, donde incluimos desde servicios de Salud y Prevención hasta planificación financiera, pero también ponemos el foco en sectores como el de la alimentación o el deporte). Y añadimos un cuarto elemento, el relacionado con el entorno empresarial “Business Shield” en el que tenemos en cuenta los aspectos relativos a la protección y aseguramiento de los negocios.

En este contexto, las aseguradoras no son las únicas empresas, y probablemente tampoco las primeras, en detectar las necesidades de sus clientes y ponerlas en marcha. Es más, estas demandas vienen siendo atendidas por todas las compañías con las que los consumidores se relacionan, que se ven obligadas a homogeneizar sus propuestas de valor con las del resto de su entorno para que las experiencias de los clientes sean más fluidas.

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Infografía 1

Fuente: everis y NTT DATA. Insurtech Global Outlook 2020.

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En este punto, necesitan de nuevos actores que les ayuden a identificar y mejorar en todos aquellos aspectos de la cadena de valor donde ahora no se aporta un valor añadido. Hemos identificado que estos nuevos actores provienen de diferentes entornos: gigantes tecnológicos, empresas de otros sectores, Insurtechs y startups de nicho con propuestas innovadoras y disruptivas.

La clave, por lo tanto, está en entender este nuevo escenario, el de los ecosistemas líquidos. Cada compañía debe saber qué procesos son determinantes en su negocio y con qué socios tiene que establecer relaciones para acceder, relacionarse y fidelizar a sus clientes en un momento en el que las necesidades cambian constantemente y los clientes ya no atienden a las marcas, sino al valor y a las experiencias vividas.

3.3.1. Experiencia de cliente

Las innovaciones tecnológicas, desarrolladas en muchas ocasiones por empresas de nueva creación, como las Insurtech, están permitiendo cambiar la forma de relacionarse con los clientes en el sector asegurador.

Se trata de aprovechar la tecnología para mejorar el servicio prestado y, por tanto, conseguir una mejor experiencia de los clientes.

Más allá de la digitalización de los portales o la creación de aplicaciones, algo erróneamente entendido como un elemento que ayuda a mejorar dicha experiencia, se está avanzando en diferentes aspectos, entre los que nos gustaría destacar los siguientes: • Anticipación en el diseño de nuevos productos: la tecnología está sirviendo para crear nuevos productos en línea con los cambios que se están produciendo en la sociedad. Aquí, el mayor cambio viene del lado de los datos, donde hoy somos capaces de obtener datos de uso, de comportamiento y de hábitos en todos los ámbitos de hogar, salud o auto, lo que nos permite diseñar productos más a medida.

Los clientes reconocen el valor y comparten los datos para que se generen nuevos productos de manera proactiva por parte de las compañías. Y esto, llevado al campo de los seguros, se traduce en pólizas por uso (se activan sólo cuando se conduce) o pólizas en función de cómo se conduce (aplicando diferentes condiciones en función de la velocidad, el tipo de conducción o la ruta escogida por el usuario). Y ocurre igualmente en el ámbito de la salud, donde se adaptan las pólizas en función de los datos (hábitos o estados de salud del cliente); o en el hogar, donde al conocer los hábitos de vida de las personas y contar con diferentes sensores, pueden ayudar a prevenir los riesgos en este espacio.

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• Personalización de la oferta: gracias al conocimiento, cada vez mayor, que se tiene del comportamiento de los usuarios, se pueden ofrecer pólizas adaptadas a cada tipo de cliente. Por ejemplo, compañías como John Hancock con el programa Vitality, están ofreciendo, desde hace algunos meses, pólizas de Salud asociadas a la actividad de los contratantes. De esta manera, gracias a los datos obtenidos a través de dispositivos como pulseras o relojes que monitorizan la actividad deportiva, la aseguradora es capaz de ofrecer precios más ajustados para cada cliente y una serie de beneficios, como descuentos en supermercados de comida saludable, en suscripciones a revistas especializadas en deporte o en la compra de dispositivos de monitorización.

• Administración de pólizas: las compañías ofrecen soluciones a sus clientes para que tengan una mayor capacidad de decisión sobre sus productos contratados. Modelos como el de doppo, la aseguradora 100% digital del Grupo Zurich, que permite al cliente elegir la suma por la que quiere asegurar los daños de su coche a todo riesgo, decidir cuánto pagará por la franquicia de ese seguro, definir una frecuencia de pago acorde a sus circunstancias y modificarla cuando lo necesite. Otras compañías, como Friday, permiten a sus usuarios la capacidad de rescindir el contrato mensualmente a través de la aplicación.

• Simplificación en la búsqueda: en lo que se refiere a la distribución, las Insurtechs han ayudado a revolucionar la forma en la que los clientes buscan y comparan productos y precios. Muchas aseguradoras y comparadores han hecho grandes esfuerzos por hacer más fácil a los clientes un momento tan crítico como el de la búsqueda.

• Nuevos sistemas para agentes y corredores: se están implantando soluciones que permiten a los intermediarios gestionar mucho mejor su cartera de clientes y de productos. Así, las mejoras que permiten estos sistemas (simplicidad, agilidad, rapidez de respuesta, personalización de campañas en función del conocimiento del perfil del usuario…), hacen que los agentes puedan ajustar fácilmente sus ofertas y productos a las necesidades individuales de sus clientes y dotarles de una mejor experiencia.

• Asesoramiento y resolución de dudas a través de los servicios cognitivos o de Chatbots para atención al cliente. Las capacidades tecnológicas están haciendo que estas soluciones estén cada vez más afinadas y sean utilizadas por los clientes para realizar consultas de

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una manera más fácil y rápida que en el pasado. Utilizando canales como WhatsApp a los que están muy acostumbrados. También se están utilizando estas tecnologías para la apertura de claims y el envío de documentación, con lo que se prescinde de canales menos amigables para el usuario como el correo electrónico. Todos estos avances también tienen su impacto en canales como el call center, que reorientarán su función hacia centros de soporte más especializado.

• Gestión de siniestros (claims): una experiencia mucho más rápida gracias al uso de tecnologías como la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, que permiten analizar ingentes cantidades de información en pocos minutos. Por ejemplo, son capaces de validar si la documentación adjuntada es correcta y fiable; y, una vez hecho, pueden resolver (favorable o desfavorablemente para el usuario) una reclamación dentro de unos parámetros previamente establecidos por la aseguradora.

3.3.2. Eficiencia de procesos

Al igual que las empresas de otros sectores, las aseguradoras buscan permanentemente mejorar sus ratios de eficiencia. Una de las formas que ayudan a conseguirlo es la automatización de ciertos procesos, que en el pasado se realizaban de otra manera, utilizando más recursos y más tiempo para ejecutar las tareas. Muchas veces debido a los obsoletos sistemas con los que cuentan algunas compañías y a los complejos procesos definidos previamente.

En este ámbito, tecnologías como RPA (Robotic Process Automation), Inteligencia Artificial, Machine Learning, Big Data & Analytics o Blockchain se consolidan como las más válidas para conseguir esa deseada eficiencia. Habría que sumar también la tecnología Cloud, que sirve para optimizar muchos procesos en la nube.

Entre los procesos que nos gustaría destacar en materia de eficiencia operativa, se encuentran los siguientes: • Suscripción: en un contexto caracterizado por la inmediatez y la competencia de precios, las aseguradoras tienen que ser cada vez más ágiles a la hora de analizar el riesgo de los clientes y de generar las propuestas que éstos recibirán (donde figura el precio propuesto para esa persona en base a su riesgo). Las compañías de seguros, con todos los datos que tienen de sus clientes, su data lake, pueden analizar de manera automatizada cómo se comportan sus clientes,

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pueden anticipar el riesgo de cada uno de ellos, sabiendo con un alto grado de acierto si la operación será aceptada o rechazada, con lo que se puede ahorrar mucho tiempo de análisis. Un ejemplo es el de la Insurtech israelí Atidot, que aplica la Inteligencia Artificial para analizar las carteras de los clientes para predecir aspectos como el churn rate o proponer acciones comerciales de venta cruzada, entre otros.

• Contact center: otro de los puntos clave es el momento en el que un cliente se pone en contacto con el servicio de atención de la compañía. Se empiezan a implantar call centers cognitivos, con reglas de negocio avanzadas y análisis semánticos complejos para la atención automatizada. Esto supone una mejora de la eficiencia para las compañías.

• Resolución de dudas: otra aplicación sería la de ofrecer a los clientes una serie de canales donde resolver las dudas más comunes de una manera ágil y contextualizada. Por ejemplo, a través de herramientas como WhatsApp o similares, la seguradora puede enviar un mensaje al usuario cuando éste va a realizar un viaje con un enlace a las preguntas más frecuentes (qué coberturas han sido contratadas, dónde reclamar en caso de necesitarlo…). También podría habilitarse este canal para que el cliente hiciera preguntas, utilizando sus propias palabras, y que un Chatbot le respondiera gracias al uso de técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

• Autogestión: en este ámbito también podríamos incluir las llamadas para solicitar las autorizaciones médicas, en el caso del ramo de Salud. A través de una aplicación, el paciente podría solicitar la aprobación por parte de la aseguradora, con lo que también se reduciría el número de llamadas para realizar este trámite.

• Gestión de reclamaciones: las aseguradoras reciben diariamente centenares de miles de documentos por parte de los clientes cuando estos realizan una reclamación. Y tienen que analizarlos en poco tiempo para dar un buen servicio. Por ejemplo, en el caso de la solicitud de reembolso de gastos médicos por hospitalización, el paciente tendría que enviar copias de documentos como su DNI, su tarjeta de asegurado, el formulario de reclamación, el informe médico, la factura con los gastos del hospital y otros posibles gastos en los que pudiera haber incurrido y que estuvieran cubiertos por la póliza. Las compañías aseguradoras tienen que recibir todos estos archivos, analizarlos y validarlos manualmente en muchos casos. Si

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además falta información o es errónea, el proceso se ralentiza, con la consecuente pérdida de tiempo tanto para el paciente como para la aseguradora, lo que, además, se traduce en una mala experiencia de cliente.

En este apartado, también podemos incluir la gestión para reducir el fraude. Gracias a las mismas técnicas, Inteligencia Artificial y Machine Learning, los sistemas pueden detectar de manera preventiva aquellos casos que comparten patrones similares de fraude y, con ello, anticipar las medidas necesarias para gestionarlos en fases tempranas del proceso.

• Pólizas inteligentes o paramétricas: a través de una combinación de dispositivos IoT y la tecnología Blockchain, las compañías aseguradoras pueden conocer si se están cumpliendo o no las condiciones del contrato (por ejemplo, si unos fármacos están siendo correctamente transportados, garantizando la cadena de frío en todo momento) y activar de manera automática (sin supervisión humana) una serie de reglas de negocio previamente definidas y acordadas en el contrato.

3.3.3. Control inteligente de la actividad

Aunque en los últimos años se ha hablado mucho sobre el uso y entendimiento que las compañías tienen sobre los datos generados por las personas, estamos sólo ante la punta del iceberg.

Las compañías han almacenado ingentes cantidades de datos, pero aún no son capaces de manejarlos apropiadamente. Unas veces porque no cuentan con la cultura corporativa y los perfiles adecuados en sus organizaciones; y otras veces porque los sistemas con los que cuentan no permiten analizar y entender de manera ágil el dato y convertirlo en una nueva oferta de valor. Otras veces entran en la ecuación factores como el de la regulación, que trata de proteger a los usuarios, aunque afortunadamente, vemos, cómo cada vez más, se permite un tratamiento de los datos (por parte de las compañías) que respete todas las normas para proveer mejores servicios y productos para los clientes.

La consecuencia de esta situación es que todavía son pocas las compañías aseguradoras que están haciendo un uso inteligente de estos datos.

Aunque sí existen ciertos ejemplos que nos gustaría analizar en este espacio, porque además están directamente relacionados con el concepto de ecosistemas líquidos también tratado en este texto:

LA REVOLUCIÓN DE LAS INSURTECH EN EL SEGURO

Auto – Smart mobility

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En el caso de la telemática, en los últimos dos años ha habido un gran incremento en la inversión recibida por las Insurtechs que desarrollan soluciones en este ámbito. Los datos obtenidos en el informe Insurtech Global Outlook 2020 reflejan que hay una clara tendencia en este campo.

Cambridge Telematics, por ejemplo, con una inversión recibida de $500M a finales de 2018, lidera este grupo.

También cabe destacar el interés de compañías del sector Telco en este ámbito, que entienden el coche conectado como un nuevo dispositivo y ven el dato como una importante oportunidad para lanzar acciones de venta cruzada. Verizon compró la compañía Fleematics por 2 USD billones y la mencionada Cambridge Telematics fue invertida por SoftBank.

También han empezado a ganar terrenos nuevos modelos de negocio.

Empresas como Metromile, que de 2016 a 2018 consiguió captar cerca de 200 USD millones. O Root Insurance, que en 2019 captó 350 millones, pero desde 2018 lleva un total de 500. Y este modelo también ha llegado a Europa, con el caso de Friday, que consiguió una inversión de 127 millones en el año 2019 por parte del grupo asegurador Baloise. Todas estas compañías llevan al mercado una nueva propuesta para los clientes: el pago por uso, el pago por kilómetro o el pago basado en la forma de conducción del usuario. Estamos, por lo tanto, ante modelos aún no mayoritarios, pero que verán un gran crecimiento debido a los cambios sociales, culturales y económicos, en los que las personas no comprarán tantos coches como ahora y donde se impondrá el uso del coche compartido y el coche de alquiler.

La aseguradora americana Progressive, una de las compañías líder en el campo de los seguros por uso, gracias a su programa Snapshot (en el que invirtió $2B), ofrece a sus clientes un 30% de descuento en las primas en función del comportamiento de los conductores (ha realizado descuentos por un total de 7oo USD millones hasta la fecha); y tuvo un crecimiento de más del 50% en los últimos 3 años.

Hogar – Home, safe home

De igual manera, se está empezando a construir un ecosistema en torno al hogar de las personas o de aquellos lugares donde pasan más tiempo (puesto de trabajo, centro educativo, gimnasios…). En todos esos espacios estamos empezando a ver cómo, gracias a la implantación de la

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tecnología 5G y al uso de dispositivos inteligentes, los usuarios tienen experiencias personalizadas y adaptadas a sus necesidades.

En el ámbito del hogar, por ejemplo, empieza a haber una mayor preocupación por el control de la seguridad. Cerraduras inteligentes de acceso o sistemas de grabación controlados desde el móvil están dentro de la oferta de algunos gigantes tecnológicos. También ofrecen dispositivos anti-incendio o sensores que son capaces de alertar al asegurado ante un siniestro, y permiten a la aseguradora tener datos para ofrecer pólizas con condiciones más ventajosas. Además, estos entornos se controlan desde servicios por voz como Alexa, de Amazon; o Google Home, de Google.

En este entorno también es importante protegerse de posibles ataques cibernéticos. En un momento en el que muchos de los servicios del hogar pueden controlarse remotamente, también pueden ser hackeados y causar problemas a terceros.

Salud – Healthy living

Quizás este es uno de los ejemplos más visibles por parte de la sociedad. Desde hace años, las personas están concienciadas de que tener hábitos de vida saludables es algo que impacta directamente en su vida presente y futura. Tras el boom de las pulseras y relojes que monitorizaban la actividad, algo que en principio era para un uso individual, hemos pasado a un modelo en el que esos datos pueden ser compartidos con terceras partes para ser explotados.

En la actualidad, hay compañías, como John Hancock, que junto con Vitality, ofrecen a sus clientes mejores precios en sus pólizas de salud cuando éstos comparten los datos de su actividad física con la compañía.

Pero también amplían el círculo y añaden datos provenientes de otras fuentes, como por ejemplo si el usuario hace compras en una red de supermercados “saludables” que forman parte del programa de Salud.

Vitality, por su parte, ha llegado a acuerdos con otras importantes aseguradoras a nivel mundial para ofrecer sus servicios.

Todos estos ejemplos muestran una clara tendencia. No se trata tanto de la tecnología utilizada para conseguir el dato o en qué ecosistema se consigue, sino de la necesidad de explotarlo adecuadamente y de ser capaces de ofrecer mejoras en todas las áreas de la cadena de valor.

Desde el desarrollo de nuevos productos hasta la distribución de los mismos, pasando por la suscripción o la gestión de claims.

En este escenario, es importante contar con el acuerdo de las compañías que participan en los mencionados sectores, por ejemplo, con los

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fabricantes de vehículos, las empresas de carsharing, los gigantes tecnológicos que desarrollan los dispositivos inteligentes y, por supuesto, con todas aquellas Insurtechs que ofrecen servicios y soluciones que complementan el negocio de las aseguradoras.

3.3.4. Democratización y disrupción del paradigma económico del seguro

Como ya hemos visto, estamos viviendo una auténtica revolución en la medida que a las estructuras estancas que eran las Compañías aseguradoras y Reaseguradoras, auténticos guardianes de las esencias del seguro, no les queda más remedio que aceptar lo que alguien ha denominado la “democratización” del seguro.

La 4ª revolución industrial ha entrado con fuerza en todas y cada una de las funciones típicas del seguro, desde los sistemas de suscripción y selección de riesgos, hasta el tratamiento de los siniestros o la forma de atención al cliente.

Las aseguradoras, desde el underwriting, la distribución digital y las nuevas administraciones (como los modelos P2P o crowdfunding), están haciendo un gran ejercicio en la democratización de los seguros, especialmente en el ramo de la salud. Una nueva oferta que va desde los modelos con coberturas especiales para los más mayores hasta servicios especialmente pensados para las familias que viven en zonas rurales, pasando por productos para enfermos críticos o para aquellos que tienen pocos recursos económicos.

Esta tendencia está llegando tanto a mercados desarrollados (caracterizados por contar con sistemas de salud privatizados o por programas como Medicare) como a países emergentes. Y los gigantes tecnológicos son especialmente relevantes en este campo, con inversiones y colaboraciones en Insurtechs en todos los terriotorios: Alphabet-Clover, AlibabaXiang Hu Bao, Tencent-Waterdrop, o incluso Allianz, invirtiendo cerca de 100 USD millones en BIMA, una compañía de origen sueco, que opera en países en desarrollo proporcionando pólizas a millones de personas que cuentan con pocos ingresos a través de acuerdos con los principales operadores de redes móviles y empresas de servicios financieros.

3.4. Crecimiento exponencial de las inversiones Insurtech en el mundo

El sector asegurador ha doblado las inversiones en startups relacionadas con Seguros, Servicios Financieros y Salud en el último año (2019) con respecto a todo el periodo analizado en el informe Insurtech Global

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Outlook 2020 (2010-2019), pasando de un 31% en esos nueve años a un 56% en el ejercicio 2019.

Aunque el dato es muy positivo, porque significa que las compañías de Seguros están apostando por empresas tecnológicas que les aportan valor, lo cierto es que todavía queda mucho camino por recorrer en el ámbito asegurador. Por ilustrarlo con cifras, en los dos últimos años (2018 y 2019), las aseguradoras invirtieron un total de 836 USD millones, lo que representa un 8% del total, que ascendió a 10,55 billones de dólares. La realidad, por tanto, es que hay muchos otros actores que están dedicando más esfuerzos económicos para invertir en Insurtechs.

Es el caso de los gigantes tecnológicos, las firmas de Venture Capital o empresas de otros sectores, principalmente compañías de telecomunicaciones.

De hecho, 10 Insurtechs fundadas hace menos de 4 años levantaron $3,5B de los tres actores mencionados en el párrafo anterior. Estos datos reflejan que existe una concentración en muy pocas compañías. Lo que también observamos de manera general, ya que solo un 6% de las compañías consiguieron el 67% de los fondos de 2010 a 2019.

Otra perspectiva interesante es la del aumento significativo de la inversión que se ha producido en los dos últimos años de manera general. De los $18,2M captados por las Insurtechs en los últimos nueve años, el 58% ha tenido lugar entre 2018 y 2019 ($10,55M). Esto indica que hay un mayor apetito, que es relativamente reciente, por incorporar la innovación a diferentes procesos de todas las áreas de la cadena de valor del seguro.

En lo que respecta a la tecnología utilizada, junto a la cloudificación y de aplicaciones y sistemas, se encuentran la Inteligencia Artificial (IA) y, en menor media, el Internet de las cosas (IoT). El impacto de la digitalización en la distribución favorece la escalabilidad y la penetración en nuevos territorios, la mejora de la experiencia de usuario y la reducción de costes administrativos y de gestión de siniestros. En lo que respecta a la inversión, en 2019, el 74% del total se destinó a Insurtechs que utilizan principalmente tecnologías Cloud, Mobile & Applications; el 16% en aquellas que se apalancan en la IA; y el 6%, en compañías relacionadas con IoT. La tendencia muestra, por tanto, que crece el número de inversores interesados en participar en el ecosistema de startups de seguros con modelos de negocio más consolidados y maduros. Esto se debe a que sus soluciones tecnológicas les proporcionan nuevas fuentes de ingresos,

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elevan su eficiencia operacional y les ayudan a conocer mejor a sus clientes de cara a fidelizarlos.

En lo que respecta a las geografías, en 2019, se produjo un salto importante en cuanto a la financiación de compañías Insurtech europeas y asiáticas. Aunque es EE.UU. la región que sigue concentrando la mayor inversión y quien genera más players ganadores.

En Asia, en los últimos años, ha habido un significativo aumento de la inversión en Insurtech, con un papel relevante de los gigantes tecnológicos de ese continente, con importantes inversiones en nuevos modelos de negocio en el sector de la salud o de la movilidad. El 60% de los fondos invertidos se destinaron a 32 startups en el periodo 2010-2019.

Además, destaca la aparición de Insurtechs en África, en especial aquellas con nuevos modelos de negocio como los micro-seguros o los seguros on demand, donde las principales aseguradoras ya se están posicionando.

Sin duda, estamos ante un momento de crecimiento exponencial de las inversiones en este sector. Vemos cómo los modelos que triunfan tardan pocos años en consolidarse y en traspasar fronteras, lo que es sinónimo de que las innovaciones que incorporan al mercado aportan valor.

Pero aún queda mucho espacio para la mejora. Sobre todo, teniendo en cuenta que, en los ecosistemas líquidos, si las aseguradoras no son capaces de posicionarse y ocupar un espacio relevante, otros lo harán.

3.5. Insurtech vs. Corporates

Como es evidente, las Insurtech han nacido para quedarse. Están aportando frescura y dinamismo al sector, y los acuerdos entre ambos tipos de organizaciones continuan su trayectoria ascendente.

En los últimos años, hemos visto avanzar los acuerdos de colaboración entre aseguradoras e Insurtech en la búsqueda constante de generar valor en la creación de fórmulas para acceder más fácil al cliente y para que la experiencia de estos sea inmejorable.

En cualquier caso, estas necesarias colaboraciones no dejan de tener sus dificultades intrínsecas, ya que se juntan dos organizaciones muy diferentes para colaborar en un proyecto común que muchas veces termina fracasando, no por falta de capacidad tecnológica o solución aportada, sino por el choque cultural que supone.

Según un informe de KPMG (2020) desde el año 2017, las compañías de seguros y las compañías tecnológicas de todo el mundo han anuncia-

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do públicamente más de 180 asociaciones. El número de asociaciones formadas cada trimestre también ha aumentado, de menos de 20 en el primer trimestre de 2017 a más de 30 en el cuarto trimestre de 2018, aun cuando esta cifra podría ser superior si dispusiésemos de la información de aquellos que no se han publicitado.

Durante el periodo 2016-2018, everis en su Insurtech Global Outlook (2020) cuantifica que el ecosistema Insurtech ha recibido una inversión total de 11.200 millones de dólares, más del doble que la percibida entre 2010-2015 (5.500 millones de dólares). Si bien la mayoría de las inversiones de las aseguradoras en las empresas Insurtech se destinan a compañías más maduras, la mayoría de los participantes de la encuesta muestran su preferencia por invertir en las etapas iniciales, con la excepción de las compañías en Latinoamérica, donde los encuestados prefieren estadios más avanzados.

En un informe de McKinsey de 2019 (figura 1) sobre un nuevo modelo de industria para Insurtech destaca la necesidad de combinar las fortalezas de la industria tradicional, con las nuevas habilidades aportadas por las Insurtechs.

Figura 1

A new industry model requires traditional strengths combined with new skills

Fuente: McKinsey & Company, A new industry model for insurtech, 2019.

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Está claro, por tanto, que los acuerdos son necesarios, y además cada vez son más frecuentes. Sin embargo, hay que tener en cuenta que la unión de organizaciones tan diferentes puede dificultar y mucho el éxito de un proyecto, con lo cual habrá que tener en cuenta determinados aspectos: • Es fundamental un cambio cultural en las grandes organizaciones que deje fluir la innovación. Ese cambio cultural debe ser liderado por el máximo representante de la organización y también seguido por todo su comité ejecutivo.

• Las grandes organizaciones tienen sistemas de gobernanza más lentos que las estructuras de las Insurtech que son mucho más simples, por lo que será conveniente también crear un sistema de gobernanza para el caso concreto de tal manera que las decisiones puedan adoptarse mucho más rápidamente, sin saltarse el sistema de gobernanza general de la compañía, pero ajustándolo a la velocidad requerida en cada momento.

• Un aspecto importante es el de quién debe ser responsable del proyecto, ya que, si no se define convenientemente, finalmente acaba tropezando y no prospera, por lo que lo más recomendable es que sea liderado por el que tiene la necesidad de transformar bajo su responsabilidad, lo que se llama lead by need, contando con todos los apoyos internos y externos posibles.

• Además de la búsqueda de la solución concreta (Scouting), hace falta hacer un análisis de las funcionalidades del modelo de negocio y su aplicación tecnológica (assessment) para verificar que la expectativa que se pretende cubrir, lo puede hacer realmente.

Por último, creo que es importante también destacar una recomendación de no dejar al responsable de sistemas de la compañía que lleve el liderazgo del proyecto con la Insurtech, ya que su responsabilidad principal es la de resolver y hacer más eficiente el conjunto de sistemas de la compañía priorizando proyectos, incluidos los que afectan a los legacy system para su completa integración por lo que dificultaría la priorización de las tareas para la colaboración con la Insurtech.

3.6. Algunos casos de éxito / Cuadro de soluciones / Universal

A continuación (infografía 2), presentamos algunos ejemplos reales de empresas a nivel global que han implantado las tecnologías anteriormente mencionadas y que, a través de la disrupción digital, han conseguido una mejora en las respectivas partes de sus cadenas de valor y, consecuentemente, una mejor experiencia ofrecida al cliente

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Infografía 2

Fuente: everis y NTT DATA. Insurtech Global Outlook 2020.

Bibliografía

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BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS Vol. LXXV - N.º 230 - Agosto 2020 (Páginas 251-277)

LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS Y SU IMPACTO EN LA FINANCIACIÓN AL CONSUMO NEW TECHNOLOGIES AND THEIR IMPACT ON CONSUMER LENDING Enrique Moral Urra

Director de Financiación en Fintonic

Iker de los Ríos Amezua

Director General de Financiación y Seguros en Fintonic RESUMEN

La financiación es un concepto que nos ha acompañado desde que existe la propiedad privada y que se ha desarrollado junto con nuestras sociedades. De hecho, el crédito al consumo proporciona múltiples beneficios económicos y es una pieza clave para fomentar la demanda de los hogares.

La tecnología, que hasta hace unos años se veía prácticamente como una mera herramienta para la eficiencia, actualmente está transformando los diferentes aspectos de la cadena de valor de la financiación al consumo: canales de distribución, admisión del riesgo, contratación, servicing y gestión de los impagos. Esta transformación es aún incipiente y los impactos de las nuevas tecnologías serán más profundos en el futuro.

Palabras clave: Préstamos, financiación, créditos, fintech, financiación al consumo, nuevas tecnologías, digitalización, inteligencia artificial.

SUMMARY

Lending is a concept that has been with us since private property exists and has developed alongside our societies. In fact, consumer credit provides multiple economic benefits and helps promote the demand of households.

Technology, which until a few years ago was seen as merely a tool for efficiency, is currently transforming all components of the consumer finance value chain: distribution channels, risk acceptance, contracting, servicing and default management. This transformation is still emerging and the impacts of new technologies will be more significant in the future.

Key words: Loans, Lending, Credits, Fintech, Consumer Lending, New Technologies, Digitalization, Artificial Intelligence.

1. Introducción

El crédito, proveniente del latín credititus, la sustantivación del verbo credere (creer), es la acción por la cual una persona o entidad (el acree-

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dor) confía a otra (el prestatario) una cantidad de dinero u otro valor bajo ciertas condiciones de devolución. El verbo creer, implica que el acreedor confía en que el prestatario cumpla con su parte del acuerdo, es decir, que este está asumiendo un riesgo. El crédito es un concepto que ha acompañado a nuestras sociedades desde que existe la propiedad privada y que se ha desarrollado a medida que nuestras sociedades avanzaban, desde la Antigua Mesopotamia hasta nuestros días. Para compensar el riesgo, se han desarrollado dos mecanismos principales que protegen al prestamista: los intereses o el cobro de comisiones y la prenda de objetos de valor como garantía del acuerdo.

En la antigua Grecia, los templos actuaban como bancos, prestando el dinero de los depositantes, que confiaban en la honestidad de los banqueros para guardar su dinero y prestarlo a los ciudadanos que lo solicitaran a cambio de un interés. Durante la edad media, la prohibición de la usura por parte de las religiones monoteístas y por tanto la posibilidad de cobrar intereses, añadió complejidades al crédito pero no hizo que desapareciera este producto necesario para la sociedad. Al comienzo del renacimiento, los primeros montes de piedad prestaban pequeñas cantidades de dinero a cambio de una prenda que el prestatario tenía que depositar en garantía y, por otro lado, se empezaron a desarrollar en Italia los primeros bancos privados, que pronto se expandieron por Europa y que acabaron de desarrollarse con la revolución industrial y, más adelante, con la aparición de la informática y las comunicaciones (Huerta de Soto, J., 1998).

El crédito al consumo proporciona múltiples beneficios económicos para la sociedad y es una pieza clave para fomentar la demanda de los hogares. En primer lugar, el crédito al consumo facilita el acceso a bienes o servicios de alto valor como vehículos, reformas de hogar o electrodomésticos, que se disfrutan durante un periodo de tiempo extenso. El crédito permite acceder a dichos bienes y servicios a los hogares sin tener que esperar a ahorrar la cantidad necesaria o sin tener que desembolsar una cuantía importante de una vez. Esto conlleva una segunda externalidad positiva para la economía. Al aumentar el número de hogares que pueden acceder al crédito, se genera una demanda que permite desarrollar industrias de bienes duraderos o de servicios y ayudarles a ganar escala. Por último, las distintas entidades intermediarias que vehiculizan el crédito al consumo a los hogares aportan un mecanismo de eficiencia económica al permitir que el dinero fluya desde los hogares ahorradores a los consumidores. Esto permite a los ahorradores obtener ren-

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dimiento a sus depósitos y a los consumidores acceder a nuevos bienes y servicios. Fomentar el crédito al consumo mediante políticas monetarias expansivas es una de las palancas de las que dispone una economía para superar un periodo de crisis, al permitir a los consumidores acceder a bienes y servicios y pagarlos en el futuro cuando la economía mejore (Durkin, T. et al, 2014).

El negocio de otorgar créditos se basa en un modelo muy sencillo de describir pero complejo de hacer funcionar exitosamente por la dificultad de valorar el riesgo, lo que demuestran los múltiples ejemplos de quiebras de entidades de crédito desde que existen registros. El prestamista que otorga un crédito cobra unos intereses y comisiones para cubrir los costes asociados al crédito, que incluyen: el coste de captación del cliente o de distribución del crédito, los costes de gestión, los impagos y la remuneración de la propia financiación. En este modelo de negocio, existen actores integrados verticalmente que realizan todo el servicio y también han surgido especialistas de distinta índole, enfocados solamente en una parte concreta del proceso.

La digitalización de la economía y las nuevas capacidades tecnológicas han impactado en toda la cadena de valor de la financiación al consumo, desde los canales de distribución, la admisión del riesgo de crédito, la contratación, el servicing y la gestión de los impagos. Los canales digitales y las capacidades de contratación a distancia han convertido a internet en un medio a través del cual contratar productos de crédito, con una experiencia de usuario refinada y pensada al detalle. La capacidad de acceso y tratamiento en tiempo real de grandes cantidades de datos han revolucionado la forma en que se valora el riesgo. Por otro lado, la gestión del préstamo, a través de nuevas herramientas de gestión de clientes apoyadas en análisis de datos, permite a las entidades de crédito mejorar la rentabilidad de sus carteras. Por supuesto, tal y como ha ocurrido en otros sectores como el de los viajes, la digitalización ha facilitado la entrada a nuevos actores a lo largo de la cadena de valor del crédito.

Este artículo busca hacer una revisión del papel que juega la tecnología a lo largo de la cadena de valor del sector del crédito al consumo, así como estudiar los principales impactos que tienen las nuevas tecnologías en el sector. Por último, se incluye una reflexión sobre las tendencias que aún no han tenido impacto en el sector y se espera que lo hagan, para tratar de aventurar la forma que tomará el sector en el futuro.

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2. La tecnología en la cadena de valor de la financiación al consumo

A continuación, repasaremos el customer journey o recorrido del cliente a través de la cadena de valor de la financiación al consumo. Este repaso de las diferentes etapas por las que discurre la relación entre el cliente y los diferentes actores que participan nos servirá para analizar con mayor detalle los procesos y plantear algunos impactos de la tecnología que analizaremos con mayor detalle en el siguiente apartado.

Canales de distribución

Como ha ocurrido en muchas otras industrias con anterioridad, la irrupción de nuevas tecnologías y la digitalización de la economía han generado el desarrollo de nuevos canales de distribución para contratar financiación de una forma más rápida y sencilla. Tradicionalmente, la contratación de productos de financiación por los consumidores ocurría en puntos de venta físicos, tanto sucursales de banca minorista como comercios al por menor, como concesionarios o grandes superficies. El crecimiento imparable de la contratación electrónica y las capacidades de integración que ofrecen los procesos digitales, abren la puerta tanto a nuevas formas de acceso a la financiación como a nuevos entrantes especializados que brindan excelentes experiencias de usuario. (Mastercard y Deloitte, 2019). Este proceso de digitalización de la economía ha impactado tanto a la contratación de préstamos personales directos, como a la financiación en punto de venta.

La distribución de préstamos directos, gracias a internet, se ha visto impactada por diversas corrientes (The Boston Consulting Group, 2018).

En primer lugar, el desarrollo de marketplaces de préstamos entre particulares o Peer-to-Peer (P2P) que conectan a personas en busca de préstamos con inversores que quieren obtener un rendimiento por su capital.

Por otro lado, la aparición de plataformas de préstamos digitales que agregan demanda online y oferta de préstamos de múltiples entidades.

Cabe destacar que, en cualquiera de estos casos, podemos encontrar especialistas verticalizados que concentran sus esfuerzos en un solo sector como veremos más adelante. Además, se observa la irrupción de nuevos actores no financieros que han apalancado el tráfico en sus plataformas digitales y los datos facilitados por sus usuarios o clientes para ofrecer servicios de financiación a sus usuarios.

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Las plataformas de préstamos entre particulares o P2P, fueron algunos de los pioneros en ofrecer la contratación de un préstamo 100% digital, con una experiencia de usuario mejorada y precios competitivos. Las principales compañías en este modelo de negocio, Zopa y Lending Club, se establecieron en 2005 y 2006 respectivamente, brindando una experiencia de cliente mejorada, un proceso de solicitud más sencillo y transparente y la posibilidad de conseguir un préstamo ajustado al perfil de riesgo del usuario. Estos modelos buscan, mediante la eficiencia en costes operativos, por un lado dar un rendimiento mayor al inversor que el que obtendrían contratando un depósito, y por otro lado ofrecer préstamos con menores tipos de interés a los prestatarios (Millennium Trust Company, 2015). En países como Reino Unido o Estados Unidos, estas plataformas han tenido un gran éxito y se ha observado el desarrollo de competidores con cierta escala. Por ejemplo, Reino Unido concentra el 84% del mercado en Europa de este tipo de actividad (The Boston Consulting Group, 2018) y, en Estados Unidos, Lending Club origina un volumen trimestral de préstamos cercano a los 3.000 millones de dólares (Lending Club, 2019), superando a muchos bancos y entidades de crédito. En sus inicios, estas compañías se financiaron a través de plataformas de crowdlending, en las que inversores particulares participaban en pequeñas porciones de préstamos. Su desarrollo ha atraído también a inversores institucionales que financian los préstamos concedidos mediante la originación directa o a través de mecanismos de titulización.

Los agregadores online de préstamos, a diferencia de las plataformas de préstamos P2P, ofrecen un servicio de intermediación y facilitan la contratación de la financiación, sin intervenir directamente en el contrato de préstamo. El consumidor en busca de financiación accede mediante una sola solicitud a una amplia oferta de préstamos de múltiples compañías, lo que le permite de forma eficiente maximizar las probabilidades de conseguir el préstamo que busca en las mejores condiciones posibles.

Por otro lado, los prestamistas obtienen un proceso eficiente de captación de clientes, determinando filtros de aceptación en las solicitudes que les envía la plataforma para su sanción. Gracias a la integración tecnológica entre los marketplaces de préstamos y los prestamistas, un consumidor puede conseguir un préstamo en segundos gracias a un proceso de sanción automatizado. En este modelo de negocio, el agregador cobra una comisión a las entidades de crédito por los préstamos intermediados (Congressional Research Service, 2018).

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En España, el modelo de agregador de financiación ha cobrado mayor relevancia que el P2P con compañías como Credimarket o Fintonic, que ofrecen servicios de intermediación financiera para la contratación de préstamos con múltiples entidades financieras, incluyendo entidades de crédito, establecimientos financieros de crédito y otro tipo de compañías financieras. Los modelos más avanzados de plataformas de intermediación de préstamos incorporan un proceso de contratación extremo a extremo, que cubre desde la solicitud, hasta la firma del contrato de préstamo en su aplicación, incluyendo los procesos de conocimiento del cliente necesarios (e.g. captura y validación de documento de identidad, firma del contrato a través de un tercero de confianza, video-identificación a distancia, etc.).

Adicionalmente, muchos nuevos actores han irrumpido en el mercado con productos de préstamo directo con ofertas 100% digitales: – Neobancos o Challenger Banks, con fuerte crecimiento en todo el mundo. Entre ellos, destacan empresas de nueva creación o startups que ofrecen financiación directamente contra su balance incluyendo compañías en Reino Unido como Monzo o Starling Bank, o Nubank, fundado en Brasil y que aspira a ser un líder en la región.

En este sector se han incorporado también entidades tradicionales como Goldman Sachs a través de Marcus, con una oferta de financiación sencilla y totalmente digital.

– Compañías de telecomunicaciones. Orange Bank, apuesta digital de France Telecom para fomentar la vinculación con sus clientes, ofrece préstamos a sus clientes. En España, Telefónica ha lanzado Movistar Money para ofrecer préstamos a sus clientes mediante una joint venture con Caixabank. Esto sigue la tendencia que habían iniciado otras empresas de telecomunicaciones en países con bajas tasas de bancarización como el operador Airtel en Kenya (The Boston Consulting Group, 2018).

– Gigantes tecnológicos que también están posicionándose en el sector. En Asia, el gigante Tencent, detrás de la app de comunicaciones multifuncional WeChat, ha lanzado WeBank que ofrece financiación a sus usuarios basándose en su propio análisis crediticio. Por otro lado, muchos analistas han visto en la nueva tarjeta emitida por Goldman Sachs de Apple un primer paso de la compañía californiana en el sector de financiación al consumo.

– Prestamistas verticalizados, como SoFi, LendKey o Prodigy Finance han irrumpido en la financiación en el sector educativo con

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volúmenes relevantes. Mientras que Nemuru, en España, se ha desarrollado en la vertical de reformas de hogar y progresivamente se está adentrando en otros sectores.

La digitalización ha tenido un fuerte impacto en la contratación de financiación en el punto de venta para financiar compras, tanto en los puntos de venta físicos como en la contratación a distancia. El incremento del comercio electrónico y el desarrollo de especialistas tecnológicos en la financiación en el punto de venta, junto a las capacidades de integración digital en el proceso de compra, han provocado que la financiación en el punto de venta sea el modelo de distribución de crédito al consumo que más creció entre 2015 y 2018. También se espera que sea el que se desarrolle más rápido hasta 2021 en Estados Unidos (McKinsey, 2019).

La financiación en el punto de venta es una herramienta clave al alcance de los merchants tanto para mejorar la conversión a venta de clientes potenciales como para aumentar el importe medio de compra.

Por este motivo, los nuevos actores especializados digitales, con procesos eficientes, con capacidades de integración en el proceso de compra y experiencias de cliente diferenciadas, están teniendo una gran adopción.

Por un lado, siendo capaces de integrarse en el proceso de compra con una experiencia de cliente digital sencilla y sin fricciones, y por otro lado, aportando un proceso automatizado y eficiente que permite rentabilizar operaciones de financiación de importes menores y, por consiguiente, duraciones más cortas. Están emergiendo diferentes modelos de negocio de plataformas de financiación en el punto de venta: plataformas de pagos electrónicos con oferta de préstamos, soluciones de financiación en comercios físicos o portales multi-entidad para financiar compras en el punto de venta.

Compañías de pago electrónico como Klarna, a través de sus aplicaciones móviles o sus páginas web de compras, ofrecen la contratación de tarjetas virtuales de un solo uso que permiten financiar en 4 cuotas, siendo el interés asumido por el punto de venta, con el objetivo de aumentar la conversión de oportunidades de venta. Por otro lado PayPal Credit ofrece la posibilidad de financiar compras gratis en periodos de hasta 6 meses sin intereses, utilizando su medio de pago (FT Partners, 2019).

En el punto de venta han irrumpido múltiples compañías con soluciones tecnológicas integradas en el proceso de compra tanto físico como electrónico. En Estados Unidos, Affirm, que financió más de 2.000 millones de dólares en 2018, ofrece una alternativa de financiación disponible en las principales plataformas de comercio electrónico, como

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Magento o Shopify, que el comprador digital puede seleccionar en el momento de procesar el pago y que ofrece una concesión del préstamo en tiempo real, mediante un proceso de solicitud breve y sencillo. En España, se han desarrollado varias empresas en este sector como Aplazame (Grupo Wizink) o Pagamastarde (Grupo Pagantis), que ofrecen soluciones de financiación en el punto de venta físico y electrónico con procesos de solicitud 100% digitales, respuesta en tiempo real y la posibilidad de que los intereses sean subvencionados total o parcialmente por el punto de venta.

En general, las entidades de préstamo en punto de venta originan la financiación en un proceso rápido, tendente a la inmediatez, y con información limitada, con un único prestamista y sin avales. Todo esto, sumado al hecho de que una solución de venta tiene que tener una elevada tasa de aprobación para ayudar al merchant a conseguir su principal objetivo que es el de aumentar la conversión de sus oportunidades de venta, suele provocar que el prestamista ofrezca un tipo de interés para el cliente más alto que el habitual salvo en sectores o comercios donde se concentre una gran calidad de prestatarios o el riesgo sea significativamente menor.

Las soluciones multi-lender en el punto de venta, tratan de resolver el dilema de ajustar el precio al riesgo, al mismo tiempo que mantienen una alta tasa de aprobación. La multinacional de servicios financieros Mastercard adquirió en 2019 Vyze, una plataforma de préstamos en punto de venta que conecta múltiples prestamistas. Vyze permite al cliente del punto de venta acceder a financiación de múltiples entidades desde una única solicitud. En España encontramos también actores con una estrategia multi-lender en el punto de venta: Zank (Grupo Fintonic) e Instant Credit (Grupo Banco Sabadell).

Admisión de riesgo de crédito

El riesgo de crédito se define de forma general como el riesgo de que una contrapartida no cumpla con sus obligaciones y cuenta con tres dimensiones que suelen estar muy relacionadas: la probabilidad de incumplimiento o probability of default, la severidad o loss given default y la exposición en el incumplimiento o exposure at default.

El incumplimiento puede surgir por dos motivos principales: la incapacidad de pago, causada tanto por factores externos como internos de la contrapartida o la falta de voluntad de pago. En los últimos años hemos asistido a grandes avances en la medición del riesgo de crédito desde el

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punto de vista tecnológico tanto en la capacidad de recogida y tratamiento de una mayor diversidad de datos como en lo relativo al tratamiento de los mismos con analítica avanzada e inteligencia artificial.

Las fuentes de datos tradicionales suelen estar relacionadas con la necesidad de medir la capacidad de pago de los clientes con un modelo de scoring que evalúa principalmente los ingresos mensuales, los activos y pasivos y la finalidad del crédito. Para ello, los prestamistas suelen recabar información o comprobantes sobre el patrimonio o el endeudamiento del cliente y añaden otro tipo de datos como la edad, la profesión o su historial crediticio en la entidad o fuera de ella: mediante los llamados ficheros de morosidad como Asnef o Rai o a través de la Central de Información del Riesgo del Banco de España (CIRBE).

Sin embargo, cada vez más, encontramos ejemplos de nuevas fuentes de datos llamadas alternativas que permiten evaluar la capacidad de pago de los clientes y, como veremos más adelante, también su voluntad de pago, de forma muy precisa y complementaria a las fuentes tradicionales. Aunque cada proveedor de crédito puede usar tipologías y conjuntos de datos alternativos diferentes, en muchos casos encontramos información extraída de transacciones de cuentas bancarias: evolución de balances, transacciones con tarjetas de crédito o de débito, pagos de servicios o de alquiler, otras transacciones recurrentes y registros electrónicos de transacciones de depósitos y retiradas de efectivo. Otras tipologías de datos mencionadas incluyen pagos y siniestralidad de seguros, ocupación del prestatario o detalles sobre su educación, uso de teléfonos móviles y actividades relacionadas, huella digital, hábito de compras online, etc. Por ejemplo, en Lending Club encontramos que los scorings asignados a partir de datos alternativos funcionan adecuadamente al predecir el rendimiento del préstamo durante los dos años posteriores a la contratación. El uso de datos alternativos ha permitido a algunos prestatarios, que habrían sido clasificados como subprime según los criterios tradicionales, ubicarse en “mejores” calificaciones de préstamos y obtener crédito a menor precio (Jagtiani y Lemieux, 2019).

Uno de los debates más relevantes en torno a la introducción de este tipo de fuentes es hasta qué punto pueden ser sustitutivas de las fuentes tradicionales o si solo tendrán un carácter complementario a éstas.

Aunque el desarrollo de modelos basados en datos alternativos puede llegar a contar con un poder predictivo similar al tradicional, es a través de la combinación de múltiples variables tradicionales y alternativas cuando se superan las capacidades anteriores.

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En definitiva, se trata de incorporar datos al modelo que incorporen información sobre el pasado y el presente del prestatario a la vez que otros elementos que permiten predecir el comportamiento futuro del mismo. Los modelos tradicionales incorporan información estática del pasado y casi exclusivamente información financiera. En los últimos años, no solo se han incorporado nuevas variables que reflejan otros elementos que permiten un conocimiento del cliente más completo sino que se han implementado capacidades de análisis de datos lo que redunda en una mejor capacidad predictiva de los modelos (Mastercard y Deloitte, 2019). A modo de ejemplo, en mayo de 2020, WeChat anunció el lanzamiento de un nuevo score de crédito llamado payment points que busca reflejar la credibilidad de sus más de 600 millones de usuarios. Esta puntuación se calcula mediante técnicas de inteligencia artificial en base a diferentes tipos de datos disponibles: datos personales, registros de crédito, hábitos online y otros factores (Gill C., 2020).

Recientes estudios que analizaron datos de una empresa fintech líder en China entre mayo y septiembre de 2017, comprobaron que el rendimiento de los modelos basados en machine learning tenían un mayor poder predictivo que los tradicionales tanto en periodos de crecimiento normal como en momentos de crisis económica. Se demostró que el modelo basado en el aprendizaje automático y los datos alternativos pueden predecir mejor las pérdidas que los datos tradicionales. Una posible razón es que los modelos de machine learning pueden extraer mejor las relaciones no lineales entre variables en un período de estrés. Sin embargo, la ventaja de este tipo de modelos se reduce en prestatarios con un historial de crédito más largo (Gambacorta, L. et al, 2019).

De esta forma, las implicaciones que encontramos a la hora de que se incorporen este tipo de fuentes alternativas se encuentran en tres aspectos clave: mercado, riesgos y ética. Por un lado, estamos observando la reducción de cierta ventaja competitiva de la banca con respecto a la información que disponen de los prestatarios lo que está llevando a un crecimiento de intermediarios financieros que cuentan con una mayor capacidad de acceso y procesamiento de información relevante. Este aspecto es especialmente importante a la hora de ofrecer préstamos a no clientes ya que, en muchos mercados donde el acceso a la información crediticia era escasa, las ofertas de crédito se limitaban a las instituciones donde el cliente tenía una vinculación previa. Las nuevas fuentes de datos permiten que más entidades puedan ofrecer crédito a los prestatarios lo que redunda en mayor competencia y, como es lógico, en mejores condiciones para los clientes.

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Por otro lado, encontramos un mayor acceso al crédito de perfiles que scorings tradicionales descartan e incluso una mejor asignación del precio de la financiación mediante técnicas de risk based pricing. Sin embargo, preocupa el desempeño de los modelos basados en este tipo de datos en el tiempo, entre otros motivos, por el posible cambio en el comportamiento de los consumidores al ser conocedores de ciertas palancas que afectan a los mismos. Por último, puede darse una “discriminación estadística”, por ejemplo, mediante la creación voluntaria o no de ciertos proxys de raza, género o religión (Berg, T. et al, 2018).

Anteriormente, mencionábamos los factores relacionados con la falta de voluntad de pago o el fraude como unos de los elementos donde se estaban desarrollando diversos esfuerzos con la incorporación de nuevas herramientas tecnológicas. Existen diversos tipos de comportamientos fraudulentos de este tipo que se distinguen en cuatro grupos: first, second, third party y synthetic identity fraud.

El first party fraud puede consistir en solicitar un préstamo sin la intención de pagar las cuotas o en alterar información sobre la identidad u otras variables para mejorar el perfil del solicitante del crédito. Por otro lado, el second party fraud ocurre cuando, por ejemplo, una persona entrega sus datos personales a un conocido para cometer fraude. Y el third party fraud se diferencia de los anteriores en que el dueño de la identidad utilizada no tiene ningún conocimiento de la actividad fraudulenta. El estafador se hace pasar por otra persona utilizando su identidad para engañar a la entidad. Un ejemplo común de este tipo de fraude es el conocido como phising donde las credenciales son robadas al titular suplantando una web de una entidad creando otra con aspecto legítimo.

En el synthetic identity fraud, el estafador crea una identidad compuesta de información personal de múltiples personas reales o una identidad que utiliza una combinación de información personal real y falsa. La distinción clave es que la identidad resultante no es una persona real, sino que es una identidad ficticia creada a partir de numerosas fuentes.

Estos cuatro tipos de fraude son muy relevantes para las entidades y, en los últimos años, hemos asistido a grandes avances tanto en materia de análisis de datos para la detección y mitigación de todos ellos como en lo relacionado con la ciberseguridad donde se trata de minimizar el impacto de los ciberataques que buscan robos de identidad u otros tipos de fraudes. Es importante destacar que en lo relativo a la responsabilidad del ciberfraude bancario, los tribunales indican que si en el estado del arte de la técnica o de la industria existen medidas mejores a las que la

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ley exige para evitar estos fraudes, los bancos están obligados a implementarlos. En este sentido, las soluciones recomendadas por el Banco Central Europeo incluyen las normas con parámetros (como listas negras de peligro o de datos de tarjeta robados), patrones de comportamiento anormales y un seguimiento continuo del cliente o del dispositivo de acceso del cliente (como un cambio de dirección de Protocolo de Internet (IP) o del rango de IP), comportamientos atípicos para un cliente específico o datos de transacciones anormales. Adicionalmente, estos sistemas también deben ser capaces de detectar signos de infección por medio de archivos maliciosos (malware) en la correspondiente sesión web del usuario (por ejemplo, a través de la escritura frente a la validación humana) y escenarios de fraude conocidos (IT Whitepapers, 2017).

Por último, cabe destacar que la complejidad de detección del first party fraud es muy alta debido a que, en muchas ocasiones, con los modelos de detección tradicionales suele ser difícil distinguir el impago legítimo por incapacidad de pago del abuso por falta de voluntad de pago. De esta forma, las mejores prácticas en estos procesos incluyen la maximización de fuentes de datos, la búsqueda de complementariedad entre los modelos de admisión de crédito basados en la determinación de la capacidad de pago junto los relacionados con la voluntad y la rapidez en la traslación de la información de los first party fraud a los modelos de admisión (FICO, 2010).

La contratación de la financiación

La contratación es la parte final del proceso comercial. En cualquier sector es un proceso de especial importancia ya que es el momento donde se le pide el compromiso al cliente para cerrar el acuerdo y proceder a la prestación del producto o servicio. En la financiación podemos decir que es especialmente relevante ya que se da una vez la entidad ya ha aprobado la solicitud y el prestatario debe revisar los términos y condiciones de la misma y proceder a formalizar el crédito.

El sector financiero y en concreto las compañías relacionadas con la financiación no son ajenos al incremento de expectativas en cuanto a la experiencia de usuario que han tenido los consumidores en las últimas décadas. Los prestatarios de hoy esperan tener información de precios en tiempo real disponible con solo hacer clic en un proceso intuitivo y simplificado, ya sea entregado en persona o por internet. Esperan, por tanto, un proceso de sanción que ofrezca al menos una decisión preliminar

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rápida (Deloitte, 2012). Esta preocupación por la experiencia de usuario es especialmente relevante en el proceso de contratación de la financiación por ser un aspecto asimilable al momento de pago del comercio electrónico, siendo aún más importante en la financiación en punto de venta donde un proceso de contratación que no esté optimizado puede poner en riesgo no solo la formalización de la financiación sino la venta del producto o servicio para el vendedor.

Un mejor mecanismo de formalización a distancia con la infraestructura legal adecuada es la única forma de evitar el abandono de los clientes y no perjudicar el proceso de cobro de cuotas (The Boston Consulting Group, 2018). Sin embargo, la confianza de las entidades financieras tradicionales en este tipo de procesos no se obtiene de forma inmediata sino que las compañías van incorporando la tecnología de forma paulatina y valorando sus beneficios y riesgos con los reguladores.

En la actualidad, muchas entidades exigen a sus clientes la firma física o incluso una visita a sus sucursales bancarias para la formalización.

Ante unas capacidades y una competencia digital cada vez más ágil, este modelo no es sostenible. Las sucursales bancarias cuyo coste operativo es elevado van dando paso a los canales digitales y los procesos basados en papel a otros más cortos y digitalizados (Mastercard y Deloitte, 2019).

Al igual que ocurre en otros aspectos de la contratación, la parte legal y de cumplimiento normativo ha tenido que adaptarse al proceso de digitalización. De esta forma, se han trasladado al entorno digital las diferentes regulaciones existentes relativas a la protección al consumidor, el adecuado tratamiento de los datos y la aplicación de los controles adecuados para evitar posibles acciones delictivas. En estos nuevos entornos, donde el interfaz principal en la contratación ya no es una persona sino que es una pantalla, el foco del regulador varía con el fin de asegurar que se apliquen los controles necesarios también en un proceso a distancia. A modo de ejemplo, el supervisor en España, el Servicio Ejecutivo de la Comisión de Prevención del Blanqueo de Capitales e Infracciones Monetarias (SEPBLAC), la unidad de inteligencia financiera del Ministerio de Economía y Empresa, ha autorizado el empleo de procedimientos de vídeo-identificación de clientes en operaciones no presenciales y revisa los procedimientos de los diferentes actores que operan en el mercado.

La tecnología no cuenta, por tanto, sólo con el rol de facilitar la contratación sino de asegurar que los procedimientos se ejecutan correcta-

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mente y con la debida seguridad. Por ejemplo, confirmando que los documentos fehacientes de identificación son auténticos y están en vigor o asegurando que el proceso de video-identificación se realiza por el cliente desde un único dispositivo y que las imágenes y el sonido se transmiten inmediatamente sin alteración y en directo (SEPBLAC, 2017). De esta forma, además de una gran diversidad de desarrollos internos, las entidades se apoyan en diferentes proveedores tecnológicos que asisten en estos procesos de identificación a distancia. Algunos ejemplos de este tipo de proveedores de origen español son ElectronicID y Veridas.

Para brindar mayor seguridad a las transacciones electrónicas las partes pueden pactar archivar las declaraciones de voluntad que integran los contratos electrónicos mediante la intervención de terceros de confianza (Sosa, H., 2015). Estos terceros garantizan que los documentos depositados se almacenan de forma que no puedan ser alterados y con la debida confidencialidad e integridad. Por este motivo, muchas entidades se apoyan en este tipo de proveedores en los procesos de contratación para compartir con los clientes tanto la información pre-contractual como la contractual. Algunos de los terceros de confianza de origen español más destacados son Logalty, Signaturit o Lleida.net, por ejemplo.

Con todo esto, una crítica que se ha realizado a este proceso de transformación es que únicamente se ha tratado de digitalizar y automatizar los procesos tradicionales. Por tanto, sigue habiendo oportunidades significativas para que los prestamistas optimicen y mejoren su experiencia general en todos los procesos de la cadena de valor, especialmente la contratación. Quedaría pendiente reconstruir tanto la experiencia del cliente como los flujos internos para crear una experiencia de contratación de financiación eficiente y sin fricciones (Hernandez, R. y Schleicher, C., 2018). Esta transformación es también una excelente oportunidad para los diferentes prestamistas de desarrollar procesos y documentación contractual cada vez más claros y transparentes de forma que los prestatarios tengan la información óptima en cada momento, asegurando una mejor comprensión de las condiciones de la financiación.

Servicing de la financiación

El servicing del préstamo abarca los aspectos administrativos del crédito desde que se procesa su abono, hasta que la financiación es devuelta por completo. Estas actuaciones, además de incluir los procesos típicos

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como la gestión del pago de cuotas, el seguimiento de los pagos y del balance pendiente o el reporte de impagos al bureau de crédito, cubre procedimientos clave para el negocio como la gestión de la relación con el cliente y la identificación temprana de incumplimientos de pago.

Típicamente, los préstamos al consumo se pagan de dos formas, o bien a través de la domiciliación bancaria o el cobro sobre una tarjeta.

Para poder procesar el pago de cuotas, algunas compañías fintech de préstamos se apoyan en entidades de pago autorizadas por el supervisor.

Una de las principales innovaciones en este proceso no viene dada por el cómo cobrar las cuotas, sino por el cuándo, lo cual requiere estar apoyado por unos sistemas flexibles que sean capaces de cobrar las cuotas de los préstamos en fechas distintas. Este sistema permite a los prestamistas con acceso a la información transaccional del cliente calcular el día del mes óptimo para cobrar la cuota por tener un saldo mayor en cuenta, reduciendo la probabilidad de impago en el futuro.

La gestión del cliente es una de las palancas clave para maximizar el retorno de una cartera. Las entidades financieras se están apoyando en la explotación masiva de datos y nuevos modelos de inteligencia artificial para procesar los datos del comportamiento de los préstamos en cartera (Oliver Wyman y China Securities Credit Investment, 2019). Estos análisis, también llamados scorings de comportamiento, permiten identificar los patrones que caracterizan a los clientes en cartera con buen comportamiento crediticio y también identificar patrones de fraude o de riesgo de impago, mediante el análisis de variables como la recurrencia de ingresos, el balance medio, las devoluciones de recibos, etc. La identificación de buenos clientes en cartera es clave para lanzar iniciativas de retención y de venta cruzada sobre ellos a través de preconcedidos. Al mismo tiempo, la identificación de patrones de riesgo de impago o fraude, es clave para lanzar medidas mitigadoras antes de llegar a una fase de gestión recuperatoria. Este tipo de scoring también se utiliza para revisar los límites de descubierto o de la tarjeta de los clientes, y la preaprobación de créditos en el futuro (BBVA, 2011). También se observa el empleo de estas técnicas por algunas compañías que cuentan con modelos de precio dinámicos en función del comportamiento crediticio de los prestatarios.

Algunos prestamistas subcontratan el servicing, concentrándose en otros puntos de la cadena de valor. Entidades financieras tradicionales y también empresas de nueva creación, ofrecen servicios de gestión de carteras de préstamos al consumo, como Pepper, con presencia en España,

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o LendKey en Estados Unidos. En cuanto a las tecnologías que soportan estos procesos, conviven múltiples tipos de soluciones. Existen proveedores especialistas en la gestión de activos financieros como Fiserv, Cassiopae o Alfa Systems pero sólo algo más de un tercio de las compañías del mercado han implementado este tipo de soluciones. La mayoría de entidades financieras se apoyan en soluciones customizadas desarrolladas in-house o a partir de la customización de módulos de sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) (PwC, 2017).

Gestión de impagos: proceso de recobro

La existencia de impagos está ligada, por definición, a la actividad de financiación. Como describimos anteriormente, estos impagos pueden darse por una falta de capacidad o de voluntad de pago pero, en cualquiera de los casos, exige por parte de las entidades una actividad de recobro para minimizar tanto la existencia de incumplimientos como su impacto en el comportamiento de la cartera de créditos. Las estrategias de recuperación tratan, por tanto, de evitar que el incumplimiento se consolide y que, de consolidarse, sea lo más tarde posible y afecte al menor porcentaje de la deuda existente.

Tradicionalmente, la gestión de impagos ha tenido una menor importancia para las entidades en ciclos expansivos debido a la baja morosidad característica de estas etapas. Sin embargo, cobra un mayor peso en épocas de crisis o de desaceleración donde los impagos aumentan en las carteras de créditos. Se observa, por tanto, una relevancia aparentemente anticíclica aunque lo cierto es que su impacto en la rentabilidad de este negocio en las diferentes compañías es muy importante en cualquier momento.

La clave de cualquier proceso de recuperación exitosa es siempre la capacidad de contacto con los clientes. La posibilidad de poder mantener contacto con el cliente que ha realizado el impago es un primer paso fundamental para poder subsanar la situación. Por este motivo, la metodología tradicional en la gestión del proceso se ha basado en fuerza bruta con llamadas por parte de agentes especializados (McKinsey, 2018a).

Los avances tecnológicos también han impactado en la optimización de los procesos de recobro. Estas mejoras han tenido dos dimensiones: análisis de datos y puntos de contacto con los clientes. Desde la perspectiva de análisis de datos, las capacidades de segmentación actuales permiten ajustar las prioridades y estrategias de recuperación en función de

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diferentes parámetros que definen clusters de clientes en función de su probabilidad de cura en solitario (sin contacto de un agente), valor para la entidad y motivación de impago.

Una mayor capacidad de segmentación de los clientes durante el proceso de recobro permite concentrar los esfuerzos de la compañía no solo en los segmentos prioritarios sino en las partes del proceso que generan un mayor impacto en cada momento. De esta forma, la labor de investigación para el contacto (números de teléfonos u otras vías de contacto alternativas, etc.) puede realizarse únicamente en los clientes con mayor valor o donde la estrategia se considere que va a tener un mayor impacto.

Además, determinados modelos ya recomiendan una estrategia en el proceso de negociación y acuerdo diferente por cada segmento de cliente.

Esto permite alcanzar acuerdos con clientes que han incumplido sus obligaciones en unas mejores condiciones para la entidad y, sobre todo, con una mayor rapidez. Un análisis reciente ha mostrado cómo una compañía con una cartera de 1.000 millones ha ahorrado 25 millones implementando este tipo de modelos (McKinsey, 2018b).

Las formas de contacto tradicionales incluyen el correo electrónico, los mensajes de texto, el correo postal y las llamadas telefónicas. En la optimización de éstas últimas se han realizado diversos estudios que demuestran que la marcación por fuerza bruta a todas horas puede ser menos efectiva para realizar un contacto exitoso. De hecho, una marcación con intensidad y horario variable e incluso opciones de autoservicio donde los clientes pueden elegir un canal de contacto prioritario o seleccionar diferentes alternativas o un ritmo de reembolso personalizado pueden tener un mayor impacto. En los últimos años, se han comenzado a utilizar una gama de canales digitales alternativos demostrando ser especialmente efectivos en los clientes de menor edad: aplicaciones móviles (incluyendo chat) y las redes sociales (McKinsey, 2018a).

Como no puede ser de otra forma, en el uso de estas alternativas de contacto se debe ser especialmente cuidadoso con la regulación de protección al consumidor y tratamiento de datos para proteger los derechos de los clientes.

3. El impacto de la tecnología en la financiación al consumo

Como hemos podido observar, la tecnología ha impactado de principio a fin en la cadena de valor de la financiación al consumo lo que ha traído consigo una variedad de cambios de gran magnitud en el sector.

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Mayor eficiencia

El incremento de la eficiencia en costes ha sido tradicionalmente el primer impacto de la tecnología debido a la automatización de procesos.

Sin embargo, las mayores eficiencias provocadas por la tecnología pueden provocar tanto profundas reducciones de costes como la aparición de nuevas oportunidades para las compañías que demuestren una mayor agilidad o visión ante los cambios.

De esta forma, la digitalización de los procesos descritos anteriormente reduce la manualidad necesaria y, por tanto, los costes asociados a las operaciones. Por otro lado, surgen iniciativas para crecer a través de nuevos canales como los digitales o de crear nuevos procesos, alejados de los tradicionales, que permitan capturar nuevas oportunidades de crecimiento. A modo de ejemplo, surgen procesos de reintermediación que provocan una especialización de algunas partes de la cadena de valor.

Estos procesos permiten que las entidades se centren en otros puntos y consigan una mayor eficiencia. Así, estos especialistas, con mayor escala, obtienen una mayor eficiencia y crean valor tanto para las propias compañías como para el sector en general.

Oportunidades de crecimiento

Entre las oportunidades de crecimiento para el sector más relevantes ocasionadas por la tecnología se encuentran las provocadas por una mayor facilidad de contratación. La digitalización de los procesos permite crear flujos de conversión más fluidos que provocan que clientes potenciales que en procesos físicos o con mayor fricción no hubieran optado por contratar una financiación, lo hagan. De hecho, esto resulta aún más relevante en la financiación en el punto de venta donde estamos asistiendo a la puesta en marcha de procesos donde se incorpora la financiación en el checkout y la financiera genera la sanción con un número limitado de data points apalancando fuentes internas, externas y del propio punto de venta. Este tipo de procesos, donde no se rompe el flujo comercial y para el cliente solo supone un clic genera un incremento significativo de la conversión.

Además de esta facilidad de contratación, la mayor eficiencia a la que hacíamos referencia más arriba provoca también la aparición de nuevos modelos de negocio relacionados con la financiación que antes no podían llevarse a cabo por los elevados costes operativos. Así, se ponen en mar-

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cha procesos en los que el importe a financiar es muy reducido principalmente en puntos de venta o a través de la venta financiada de tarjetas virtuales o gift cards.

La posibilidad de distribuir la financiación de forma más eficiente mediante procesos digitales se ha visto también durante la crisis provocada por la COVID-19. La plataforma de préstamos británica Funding Circle se convirtió en el primer marketplace de financiación en acreditarse bajo el Coronavirus Business Interruption Scheme (CBILS) brindando apoyo financiero a las pequeñas y medianas empresas del Reino Unido que han visto interrumpidas sus ventas debido a la crisis provocada por la emergencia sanitaria (Hinchliffe, R., 2020).

Optimización de las condiciones

Además de mayores oportunidades de crecimiento y un posible incremento de márgenes, la reducción de costes que lleva aparejada una mayor eficiencia operativa puede trasladarse a unas mejores condiciones para los clientes. Esto ocurre principalmente en aquellos escenarios donde existe o incluso aumenta la competencia. De hecho, podría considerarse la competencia entre los diferentes actores de un sector como el factor fundamental no solo para la mejora de las condiciones comerciales sino para el avance en todos los aspectos.

Tradicionalmente, sobre todo en países o regiones sin score positivo (bureau donde se comparte no solo los impagos sino información positiva como el histórico de deudas pagadas o el ratio de endeudamiento) como la mayor parte de Europa continental, el acceso a la información financiera de los clientes y, por consiguiente, a la capacidad de ofrecer crédito a los prestatarios con una mejor calidad crediticia en las mejores condiciones estaba limitada a su banco principal. La tendencia del open banking que en la Unión Europea ha sido incluso alentada desde el regulador con normativas como la PSD2 (Payment Services Directive 2) y la optimización de los modelos de admisión con la incorporación de nuevas fuentes de datos han favorecido el crecimiento de la competencia. Esta evolución ha sido posible por la democratización del acceso a los datos financieros de los clientes que permite tanto la aparición de nuevas compañías como la posibilidad de que las entidades tradicionales, principalmente bancos, no solo financien a sus propios clientes sino que ofrezcan préstamos a no clientes. Como es lógico, un entorno más competitivo provoca, generalmente, unas condiciones (precios) más atractivos para los consumidores.

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Una mejor asignación del precio de la financiación mediante técnicas de risk based pricing lleva aparejada una segmentación de los precios de la financiación en función del riesgo que conlleva cada prestatario u operación. De hecho, este ajuste en la determinación del precio podría criticarse a nivel ético por tratarse de una desmutualización del riesgo pero cabe recordar que tan importante resulta mantener el principio de mutualización como que éste se aplique sobre riesgos homogéneos mediante una adecuada segmentación (De los Ríos, I., 2019). Por otro lado, la búsqueda de una correcta asignación del precio a cada uno de los riesgos es, como veíamos más arriba, un elemento básico del negocio bancario. La tecnología es, por tanto, facilitadora de esta labor que consigue eficientar la determinación del precio mediante la captura de más información y la modelización adecuada de la misma. Así, muchos modelos de admisión no sólo determinan el precio adecuado de la operación sino que asignan una cuantía máxima de riesgo lo que puede generar que determinados riesgos no puedan alcanzar importes elevados o que el precio de sus préstamos sea elevado.

Esta mayor eficiencia en la determinación del precio cobra aún mayor relevancia en países o regiones donde se establecen límites a los tipos de interés aplicables. Recientemente, en España, el Tribunal Supremo ha considerado usurario el tipo de interés de una tarjeta de crédito revolving, fijando un límite en precio de la financiación a través de este tipo de tarjetas, que en el medio plazo podría extenderse a otros productos de financiación. Estos cambios regulatorios, suponen nuevos retos que pueden afectar al acceso al crédito de los consumidores con perfiles de riesgo más bajos y puede obligar a muchas nuevas entidades que han ocupado este espacio a reinventarse.

Por último, la tecnología es un importante aliado de las compañías en su batalla constante frente al fraude aunque cabría argumentar que también lo es para los defraudadores porque, como sabemos, éstos también invierten en tecnología con el fin de cometer actos delictivos. En cualquier caso, la minimización del fraude en la originación de financiación al consumo es la mejor noticia para los prestatarios que sí tienen voluntad de pago ya que, cuando existe, el coste del fraude se reparte entre los clientes que sí abonan sus deudas.

Mayor inclusión financiera

El Banco Mundial considera que la inclusión financiera es la capacidad de acceder a productos y servicios financieros asequibles, conve-

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nientes y ofrecidos de forma responsable y sostenida (Barruetabeña, E., 2020). La tecnología es un facilitador de la inclusión financiera tanto en los países emergentes como en los llamados desarrollados. El elemento principal de este efecto es la mayor eficiencia que permite desarrollar los servicios financieros de una forma más asequible pero cabe también mencionar la digitalización que facilita el acceso a distancia a la financiación.

En ambos tipos de países se observan diferentes iniciativas que favorecen el acceso a la financiación de más personas. Podemos encontrar ejemplos tanto en lo relacionado con una optimización del análisis crediticio como con la aparición de nuevos modelos de negocio como las plataformas de financiación participativa o las organizaciones de microfinanzas. Cabe destacar que la utilización de datos alternativos es especialmente importante en prestatarios no bancarizados ya que, por definición, no cuenta con un historial crediticio que pueda ser utilizado en la decisión de riesgo.

A través de las plataformas de financiación participativa se facilita el contacto electrónico entre las personas que ofrecen financiación a cambio de un rendimiento dinerario y aquellas que la solicitan, como microempresas y hogares (Barruetabeña, E., 2020). Además, en países emergentes encontramos diversos ejemplos de microfinanzas donde se crean comunidades de ahorro autosuficientes donde los miembros aportan a un fondo común, que se destina a préstamos dentro del propio grupo (Murthy et al., 2019).

Diferentes productos

La facilidad de la contratación de la financiación online, tanto en la contratación directa como en el punto de venta, sumado a las capacidades de ajuste del precio al riesgo, suponen una amenaza de sustitución para uno de los productos de crédito más relevantes como son las tarjetas de crédito revolving, principalmente en los mercados anglosajones, donde alcanza mayores tasas de penetración. La facilidad de contratar un préstamo personal en minutos, sin la necesidad de aportar documentación, compiten en facilidad de uso con la tarjeta de crédito y además ofrecen mayor transparencia y en muchas ocasiones tipos de interés más competitivos. Esta tendencia, está empujando a los proveedores de tarjetas a reinventarse y a diversificar sus fuentes de ingresos más allá de los intereses revolving, ofreciendo productos de financiación a plazos tradi-

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cionales de múltiplos de 6 meses o pagos fraccionados en 3 o 4 desembolsos para sus compras.

Muchas de las nuevas compañías que han irrumpido en el mercado han creado su hueco mediante la innovación de producto con un foco claro en la experiencia de cliente. El ejemplo de soluciones de financiación como las de Affirm o Klarna, basadas en tarjetas virtuales de un solo uso que permiten financiar compras de importes menores en cientos de miles de puntos de venta y que se contratan en una aplicación móvil (shopping app), muestra cómo la tecnología permite una innovación de producto que ayuda a los puntos de venta a mejorar su conversión y ticket medio. Estos nuevos productos ofrecen soluciones simples y seguras a los clientes, eliminando fricciones típicas de la financiación al consumo, al estar muy bien integradas en el proceso de venta, lo que permite llegar a muchos nuevos clientes que seguramente no hubieran recurrido a un producto de crédito tradicional, más allá de la financiación con tarjeta.

Por otro lado, la contratación de préstamos directos o préstamos personales también está evolucionando a nivel de producto gracias a las plataformas de agregación o marketplaces. Estas compañías han centrado sus esfuerzos en resolver muchas de las fricciones típicas en la contratación de préstamos directos: tiempos de espera, falta de transparencia, falta de competencia y necesidad de documentación. Estas plataformas, mediante el uso de tecnologías para recopilar datos como las relacionadas con el open-banking que permite el acceso a las posiciones bancarias, posibilitan una reducción de la cantidad de documentación y de información solicitada al cliente, además de permitir un estudio más rápido de admisión de riesgo. Además, la capacidad de trabajar con múltiples entidades de crédito, permiten al cliente acceder a muchas más ofertas desde una simple solicitud y también, obtener mejores precios por la puesta en competición de los prestamistas y por el ajuste de precio al riesgo. Todo ello, soportado por nuevas soluciones de producto centradas en la experiencia de cliente y desarrolladas sobre nuevas plataformas tecnológicas ágiles y flexibles.

Cambios en la fisionomía del sector

La avalancha de nuevos actores digitales y la integración de nuevas tecnologías ha provocado una explosión de la cadena de valor, generando una situación en la que las palabras partner y colaborador son la

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nueva norma. En el apartado anterior, hemos visto cómo hay nuevos modelos que se han especializado en las distintas piezas de la cadena de valor, desde nuevos canales de distribución, especialistas de riesgos que soportan la toma de decisión en la admisión del riesgo, plataformas que hacen el onboarding del cliente en la contratación y por supuesto, terceros especializados en servicing de carteras y en gestión de recobros. Este nuevo contexto da pie a que compañías especialistas ganen escala en el mercado, capturando parte de la eficiencia generada al mejorar el proceso, empujando a los bancos y financieras de consumo tradicionales a colaborar con ellas para capturar parte de las eficiencias generadas y mejorar los procesos existentes. Para evolucionar sus modelos de negocio es condición imprescindible que las entidades tradicionales del sector se apoyen en compañías fintech, siendo el riesgo de no hacerlo cada vez mayor.

Por otro lado, surgen nuevos modelos alternativos 100% digitales integrados verticalmente que cubren toda la cadena de valor. En este bloque podemos incluir a los challenger banks que han desarrollado negocios de préstamo a sus clientes como Nubank o Starling Bank, además de otros entrantes especializados en diferentes verticales o sectores como la educación o las reformas como So-Fi o Nemuru. En este caso, estas empresas están desplazando directamente a los actores tradicionales, muchas veces especializándose en el espacio de proveedor de capital institucional, en el que compiten con otros proveedores de capital. Para competir con estas nuevas plataformas, los bancos tradicionales necesitan establecer un modelo colaborativo con otras compañías del ecosistema y, además, optimizar sus capacidades digitales: experiencia de cliente, automatización de procesos, etc.

Finalmente, los gigantes tecnológicos presentan una amenaza cada vez más clara para el sector. En China, las soluciones de préstamos de Tencent y de Alibaba son ya una realidad adoptada por millones de consumidores, muchos de ellos habiendo accedido a servicios financieros por primera vez a través de sus servicios. Mientras tanto, al otro lado del pacífico, los gigantes tecnológicos de la costa oeste de Estados Unidos con sus pasos en el mundo de los pagos, o el ejemplo de Apple Card, que permitirá financiar la adquisición de teléfonos de la marca de Cupertino, dejan entrever que estas pueden seguir una senda similar. Aunque en este caso, las big-tech van a apoyarse más en los gigantes de la banca nacionales con capacidades globales, tal y como se está viendo en los recientes acuerdos firmados entre Goldman Sachs y Apple, o Google y

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CitiBank, aunando el conocimiento tecnológico de la costa oeste con el savoir-faire financiero de Wall Street.

4. Reflexiones finales

En los apartados anteriores, hemos repasado los numerosos y profundos impactos de la tecnología en la evolución de la financiación al consumo, a lo largo de toda su cadena de valor y también las nuevas soluciones que están emergiendo en el mercado. Sin embargo, muchas de las tendencias que se han identificado y analizado aún son incipientes y les queda mucho desarrollo por delante, por lo que su impacto transformador puede ser aún mayor.

Muchas de las tecnologías que hemos analizado, como las que habilitan el open-banking o los nuevos modelos basados en inteligencia artificial y machine learning, así como su papel en la evaluación de la admisión de riesgo, aún tienen mucho recorrido para desarrollarse, afinar sus capacidades y lograr una mayor penetración entre las entidades más tradicionales del sector. Hemos visto cómo en muchos casos, los proveedores de tecnologías de apoyo al análisis de riesgo han centrado sus esfuerzos y desarrollos en la identificación de malos comportamientos de riesgo, sin embargo, en muchos mercados, principalmente no anglosajones, hay un menor avance en el desarrollo de bureaus positivos, que bien podrían desarrollarse sobre tecnologías como blockchain. Por otro lado, aún quedan grandes tendencias tecnológicas cuyo impacto, de momento, no ha sido transformador en el sector financiero, como pueden ser los nuevos interfaces de voz a través de los asistentes virtuales inteligentes.

Otro aspecto a tener en cuenta es que muchos de los nuevos modelos de negocio y soluciones de la financiación al consumo, son jóvenes y aún no han vivido cambios fuertes en el contexto económico y social. La aplicación de muchas de estas tecnologías de reciente uso, aún no han tenido una maduración suficiente y no han sido validadas en contextos de contracción de la economía. Muchos de los nuevos modelos de admisión de riesgo basados en inteligencia artificial y machine learning se han desarrollado a partir de un histórico de datos inferior a los 10 años y por tanto no han tenido en cuenta comportamientos de crisis, tal y como la provocada por la pandemia de la COVID-19. En este sentido, Equifax ha estimado que la calidad de los perfiles que están solicitando crédito al inicio de la crisis ha empeorado más de un 20% en comparación a los meses previos en los que, según el Banco de España, ya se había obser-

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vado un endurecimiento de los criterios de concesión de préstamos para consumo. Esta evolución de la oferta se explicaría fundamentalmente por el deterioro de las perspectivas económicas generales y por la menor solvencia percibida de los prestatarios, y, en menor medida, por una menor tolerancia al riesgo por parte de las entidades (Menéndez A., 2020). Todo esto supone un reto adicional para todo el sector, incluyendo a los actores con unas mayores capacidades tecnológicas.

Al inicio de la ola de desarrollo del sector fintech se señalaba a los nuevos modelos de negocio como amenazas para los modelos tradicionales, sin embargo, a medida que han ido desarrollándose, han demostrado en muchos casos ser modelos complementarios con los que establecer alianzas para acelerar planes de transformación y digitalización.

La banca y las entidades financieras tradicionales aún tienen un largo camino por recorrer en la evolución de sus plataformas tecnológicas para soportar una transformación de sus modelos de negocio para que sean capaces de innovar al ritmo de los nuevos entrantes digitales. El riesgo de no hacerlo es cada vez más claro, como puede observarse en mercados fintech muy desarrollados como en los Estados Unidos, el Reino Unido o algunos países asiáticos. En estos entornos, las plataformas de agregación o marketplaces han capturado cuotas de mercado importantes en la contratación y, por otro lado, han desarrollado mecanismos de fondeo sofisticados que han atraído a inversores institucionales, sorteando a los propios bancos. Las entidades financieras tradicionales que no se transformen, pueden ver su rol cada vez más mermado y reducido a los eslabones de la cadena de valor con un menor contacto con los clientes y con mayor peso regulatorio.

En los países en vías de desarrollo o con menores tasas de bancarización, el desarrollo de compañías fintech integradas con oferta de financiación al consumo, pueden desplazar a los actores tradicionales, a los que no es necesario acceder para cubrir las necesidades financieras más cotidianas, mejorando las tasas de inclusión financiera. Además, el desarrollo de estos modelos supone un vector de desarrollo para la digitalización de la población, al facilitar la compra de productos online, además de una enzima para el desarrollo económico al mejorar mediante la financiación el acceso a equipos duraderos y servicios de valor.

Por último, aún no se ha establecido una compañía del mercado como líder global, como sí ha ocurrido en otras industrias como las de la publicidad online, los viajes o el comercio electrónico. Modelos como Klarna o Paypal, con presencia en múltiples países pueden ser de los mejores

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posicionados para ocupar el podio del sector a nivel global, aunque aún tienen mucho camino por recorrer. Para conseguirlo tendrán que lidiar con las barreras principales del sector en cuanto a expansión internacional, siendo capaces de ofrecer soluciones que sorteen el peso importante de las distintas regulaciones locales, además de las diferencias en el consumo entre los distintos mercados.

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INNOVACIÓN EN LA INDUSTRIA DE LOS MEDIOS DE PAGO: UNA PALANCA PARA EL CRECMIENTO DE LOS NEOBANCOS INNOVATION IN THE PAYMENTS INDUSTRY: A LEVER FOR THE GROWTH OF NEO-BANKS Alberto Ortiz Pizarro

Director de Cuentas y Tarjetas en Fintonic RESUMEN

El artículo muestra cómo los medios de pago se están convirtiendo en una herramienta fundamental para la vinculación del cliente, de la que tanto bancos como fintechs se deben aprovechar para diversificar y consolidar sus ingresos. Así mismo, muchos neobancos están tratando de ganar cuota de mercado construyendo servicios bancarios y no bancarios sobre un medio de pago, normalmente sobre una tarjeta prepago, a la que van añadiendo servicios complementarios en virtud de un modelo marketplace. El dinamismo de tecnologías como el Blockchain, los códigos QR o el NFC, la entrada en vigor de la directiva PSD2 y el interés de las bigtechs por este sector están sirviendo para dibujar un futuro en el que los pagos serán invisibles, inmediatos y más seguros que nunca, en beneficio de un usuario altamente exigente.

Palabras clave: Tarjetas, Pagos, Neobancos, Fintechs, Blockchain.

SUMMARY

The article shows how payment methods are becoming a fundamental tool for customer engagement, which both banks and fintechs should take advantage of to diversify and consolidate their income. Likewise, many neo-banks are trying to gain market share by building banking and non-banking services on a payment method, usually on a prepaid card, to which they are adding complementary services under a marketplace model. The dynamism of technologies such as Blockchain, QR codes or NFC, the entry into force of the PSD2 directive and the interest of bigtechs in this sector are serving to draw a future in which payments will be invisible, instant and more secure than ever, to the benefit of a highly demanding user.

Key words: Cards, Payments, Neo-banks, Fintechs, Blockchain.

Los medios de pago en su contexto

Tradicionalmente, las entidades bancarias ofrecían a sus clientes, tanto particulares como empresas, toda suerte de productos y servicios subsumibles, a priori, en cuatro categorías generales: transaccionalidad,

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ahorro, financiación y pagos. Si nos centramos, de manera exclusiva, en los servicios financieros a disposición de los particulares, los bancos trataban de acompañarlos a lo largo de sus vidas, financiando sus proyectos (hipoteca, crédito al consumo…) y ayudándoles a rentabilizar su ahorro (fondos de inversión, planes de pensiones, seguros…). Las herramientas para mover dinero (transaccionalidad) y los medios de pago, por su parte, actuaban, de forma eminente, como mecanismos de vinculación, poco rentables a la postre, pero útiles para la venta cruzada de soluciones de financiación o ahorro.

Sin embargo, la evolución de las dinámicas competitivas de la industria financiera durante las últimas décadas ha permitido a los medios de pago conquistar un lugar privilegiado en la lista de servicios bancarios principales.

Tipos de interés

A efectos de ingresos, la cuenta de resultados arquetípica de una entidad bancaria suele incluir dos categorías fundamentales, a saber, margen de intereses y comisiones netas. Ambas partidas dan forma, grosso modo, al margen bruto, del que habrá que detraer una serie de gastos para obtener el resultado de explotación. En España, la contribución de estas dos categorías a los ingresos totales de los bancos ha sido desigual, concentrándose el negocio bancario de particulares en el margen de intermediación. En consecuencia, el cliente particular español no está acostumbrado al pago por servicio en el ámbito bancario, puesto que las comisiones se “enmascaraban” en un margen de intereses lo suficientemente jugoso como para justificar un modelo de gestión totalmente gratuito.

A raíz de la crisis financiera de la primera década de los dos mil y como parte de la política monetaria de los bancos centrales, los tipos de interés se desploman. Sirva como ejemplo que el Euribor, índice de referencia del mercado hipotecario, alcanza su máximo histórico en octubre de 2008 (5,53% en tasa diaria). En agosto de 2019, poco más de diez años más tarde, el índice marcaba su mínimo histórico con un -0,40%.

Los balances crediticios de las entidades de nuestro país cargan con pesadas carteras de préstamos cuyos márgenes han descendido dramáticamente, sin contar con el aumento paralelo en las cifras de morosidad.

En respuesta al cambio de las reglas de juego, la banca ha reaccionado con fusiones y eficiencias (cierres de sucursales, EREs…), pero estas

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medidas no han sido suficientes y han tenido que ser acompañadas por un nuevo esquema de ingresos en el que las comisiones recuperan su protagonismo.

Daño reputacional

Volviendo al efecto de la crisis de 2008 en el sector que nos ocupa, la reputación de la banca ese mismo año se situaba en 59,7 puntos Pulse, nivel moderado según el Reputation Institute. Durante los cincos años siguientes, la reputación de la banca se desploma, acumulando una caída de 18 puntos.

Sin entrar en las razones que pudieron contribuir a ese desgaste, lo cierto es que los ciudadanos atribuyeron gran parte de la responsabilidad de la crisis financiera a las entidades bancarias. La reputación influye de manera certera en las decisiones de compra de los usuarios, por lo que los bancos españoles han comprendido que sólo recuperando su función social original conseguirán recuperar el prestigio perdido. Este tema amerita un artículo independiente, pero permítaseme resumir diciendo que más allá de la oferta de financiación en momentos de necesidad, los usuarios están reclamando una prestación creativa de servicios en la que los medios de pago juegan un papel cada día más relevante.

Transformación Digital

Sobran los argumentos en favor de las sucursales bancarias. No obstante, el 93% de los españoles ya está conectado a Internet y el 87% tiene un smartphone. El nivel de penetración de la tecnología móvil en España es de los más altos del mundo y los clientes reclaman una experiencia bancaria tan digital como lo son el resto de sus experiencias vitales.

Este cambio de paradigma ha exigido a los bancos pasar de un enfoque en el que la digitalización es una herramienta para el ahorro de costes -modelo de banca multicanal- a otro en el que la experiencia digital es la preferente, puesto que le aporta al usuario tres atributos imposibles de conseguir a través de otros canales: facilidad de uso, inmediatez y gratuidad.

Aunque la operativa de los usuarios en la banca móvil es cada día más sofisticada y los propios usuarios van, poco a poco, perdiendo el miedo a la contratación online, la mayor parte de la operativa que se gestiona desde las apps bancarias hace referencia a los pagos. De ahí que los ban-

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cos hayan colocado las acciones transaccionales en los lugares más prominentes de sus webs y aplicaciones (enviar dinero, transferencias, tarjetas, Bizum, Google y Apple Pay…).

Nuevos estándares de Experiencia Cliente

Son legión los expertos que, desde hace décadas, tratan de orientar las empresas hacia la centralidad del cliente. Una de las ventajas de esta actitud es que permite combatir los sesgos tradicionales en los que incurrimos los hombres al pensar estratégicamente sobre nuestro propio sector. Tratando de prescindir de dichos sesgos, es preciso reconocer que los clientes sólo desean encontrarse con el banco cuando lo necesitan: para guardar dinero, mover dinero, hacer crecer el dinero y pedir prestado dinero. Los directivos de DBS Bank, uno de los bancos más importantes de Singapur y modelo de referencia para una transformación digital exitosa, consiguieron resumir todo esto en un motto autoexplicativo: less banking, more living.

En puridad, el cliente bancario sólo quiere que aparezca en su vida la entidad cuando las circunstancias lo exigen, ahora bien, quiere que esa experiencia, por puntual que sea, pueda equipararse a la ofrecida por las compañías con las que interactúa a diario: Amazon, Apple, Uber, Spotify… Estas empresas han fijado unos estándares de calidad, medidos frecuentemente mediante el NPS1, de los que los bancos se encuentran todavía lejos. Basta destacar que sólo el 26% de los clientes bancarios se consideran “comprometidos” con su entidad, según el Benchmarking de Satisfacción de Clientes 2019 de la consultora Stiga.

Los pagos como palanca

En el imaginario bancario tradicional, la nómina figura como el principal instrumento de vinculación. De este modo, los bancos han tratado como “cliente vinculado” a aquel que domicilia su nómina o ingresos recurrentes, puesto que este hecho desencadena una suerte de círculo virtuoso que incluye la domiciliación de los principales recibos, la utilización de tarjetas de débito o crédito, la realización de transferencias perió1 Net Promoter Score, más conocido por sus siglas en inglés NPS, es una herramienta que propone medir la lealtad de los clientes de una empresa basándose en las recomendaciones.

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dicas… En definitiva, la capacidad para captar nóminas se revelaba como una ventaja competitiva, habida cuenta de que los costes de cambio de entidad se multiplicaban exponencialmente a medida que el usuario transaccionaba más y más sobre su cuenta nómina.

Estos costes de cambio son cada vez más livianos y el proceso de migración entre una entidad y otra más ágil. Reino Unido ha sido pionero en el desarrollo de medidas que facilitan la migración de usuarios bancarios. En 2013, el Gobierno británico impulsó el Current Account Switch Service que: – Da a los clientes la garantía de que estarán totalmente protegidos en el caso de que ocurra un problema durante el cambio; – Obliga a que la migración total se produzca en un plazo de siete días hábiles; – Permite al cliente elegir el día exacto en que su cuenta se migra; – Proporciona un servicio de redireccionamiento durante 13 meses, a fin de evitar que algunos recibos puedan quedar sin atender.

La hipoteca, por su parte, ha sido también una importante barrera defensiva frente a las migraciones de cuentas durante los últimos años.

En la misma línea de la regulación anterior, la nueva Ley de Crédito Inmobiliario2 prohíbe la venta de servicios vinculados como condición para aprobar la operación, pero sí que permite la venta combinada de productos complementarios a cambio de rebajas en el tipo de interés. En definitiva, la hipoteca como mecanismo forzoso de vinculación ha perdido la robustez de antaño.

En este escenario, los medios de pago aparecen como un instrumento para la vinculación libre. Actualmente, muchos usuarios descartan la idea de cambiar de banco por el mero hecho de haber introducido el PAN3 de su tarjeta de débito o crédito en multitud de plataformas digitales, desde las cuáles se le efectúan cada día cargos automáticos.

Nuevos entrantes

La cadena de valor clásica del negocio bancario incluye multitud de actividades, unas más rentables que otras. La queja más frecuente de los Ley 5/2019, de 15 de marzo.

El PAN o número de tarjeta es el acrónimo de “Personal Account Number”. Aparece en el anverso de las tarjetas de pago, ya sean de crédito, débito, virtuales o prepago.

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grandes bancos postula que las fintechs han sabido centrarse sólo en aquellas partes rentables del negocio (divisa, pagos, préstamos, gestión de activos…), pero sin poder ni querer ofrecer un servicio bancario completo.

Aunque esta aseveración podría ser matizada, no cabe duda de que, entre esos sectores convertidos en puntales por las fintechs, los medios de pago ocupan un puesto de honor. Según Funcas (2019), los pagos son el segundo subsector más importante en el ecosistema fintech español, con un 19% del total de empresas dedicadas a este negocio. Por delante, sólo los préstamos, cuya porción del pastel, en términos de número de empresas, representa un 28%. A nivel mundial, 34 de las 100 fintechs más representativas en el mundo están dedicadas a los pagos.

La fiebre del neobanco

Durante la última década, el mercado de la banca de particulares ha experimentado una disrupción sin precedentes. A las entidades tradicionales, altamente capitalizadas y con una capacidad instalada fruto del esfuerzo de generaciones de banqueros, se ha sumado una larga lista de entidades digitales que pugnan por robar cuota de mercado a las primeras.

Los llamados neobancos representan la cristalización exitosa de un modelo de negocio que nace, casi siempre, como solución de pagos. De tal forma que, con una inversión modesta en tecnología y menos modesta en marketing, nuevas entidades, incluso sin licencia bancaria, pueden ir evolucionando su oferta de servicios y añadiendo al medio de pago original una larga lista de servicios asociados. El medio de pago, generalmente una tarjeta prepago gestionada desde una aplicación móvil, se convierte en el punto de apoyo sobre el que levantar bancos completos a paso seguro.

Aunque no hay consenso sobre la denominación de estos nuevos jugadores, algunos autores utilizan el término “challenger bank” como subespecie de los neobancos, que se distingue de la categoría general en la licencia bancaria. En cualquier caso, no resulta infrecuente encontrar artículos en publicaciones especializadas que emplean ambos conceptos, neobanco y challenger bank, como sinónimos indiferenciados.

Merece la pena repasar los principales casos de éxito de esta industria, a fin de validar, por la vía de la experiencia, la relevancia del medio de pago como catalizador del crecimiento.

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Nubank

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Se trata del neobanco con más usuarios en todo el mundo, aunque su conocimiento en Europa es limitado, puesto que centra sus operaciones en Brasil. Fue fundado en 2013 y cuenta con más de veinte millones de clientes; ya es la sexta entidad bancaria del país. Cada día, alrededor de cincuenta mil personas contratan alguno de los productos ofrecidos por Nubank: tarjeta de crédito, programa de recompensas, cuenta de ahorro, cuenta de empresa y préstamos al consumo. Sólo en 2019, la app de Nubank fue descargada dieciocho millones de veces, una cantidad mayor que la suma de descargas de sus tres homólogos europeos más relevantes: Monzo, Revolut y N26. Según David Vélez, CEO de la compañía, la cifra total de clientes rondará los treinta millones a finales de 2020. Para conseguirlo, Nubank ha iniciado este año su expansión internacional abriendo oficina en México.

Nubank representa, también, un valioso ejemplo de la inflación inversionista que vive el sector de las fintechs y, muy especialmente, el subsector de los neobancos. Desde su fundación, esta empresa brasileña ha conseguido levantar 1.100 millones de dólares, 400 en 2019, y su valoración corporativa actual se estima en unos 10.000 millones de dólares de acuerdo con Crunchbase, lejos aún de los mayores éxitos del sector fintech como Ant Financial o Stripe. Los inversores han justificado su apuesta por la compañía con tres argumentos de peso: estructura de costes eficiente, altos tipos interés en el mercado brasileño y perspectivas de crecimiento, tanto en número de usuarios como en beneficio, difícilmente replicables en otros sectores.

Sin el menor atisbo de duda, Nubank ha marcado el camino a otras entidades, fundadas posteriormente, con una estrategia de bancarización temprana y digital, apalancada en una tarjeta que permite fidelizar al cliente y acompañarlo a lo largo de toda su vida financiera. En palabras de David Vélez, la demografía juega a favor de Nubank.

Chime

En Estados Unidos, la banca de particulares representa un mercado atomizado y altamente regulado, en el que las barreras de entrada obstaculizan el acceso a nuevos entrantes. A pesar de ello, el neobanco Chime, fundado también en 2013, ha conseguido seis millones y medio de clientes y capital por valor de más de 800 millones de dólares (unos 700 en 2019). Su valoración actual supera los 5.800 millones de dólares.

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Sobra decir que las dinámicas competitivas del mercado norteamericano distan mucho de parecerse a las del brasileño, por lo que las palancas que han conducido al éxito a Chime no coinciden, en consecuencia, con las empleadas por Nubank. Del neobanco estadounidense destaca su cuidada experiencia de usuario en la app, que permite gestionar las finanzas personales de una forma intuitiva y ágil, eliminando los trámites burocráticos exigidos por las entidades tradicionales. Así mismo, su cuenta corriente básica es gratuita, no habiendo tampoco comisiones por cambio de divisa en la operativa de extranjero. Sus usuarios pueden, además, retirar efectivo sin comisión en una red de más de 38.000 cajeros automáticos de todo el país.

La funcionalidad que ha hecho célebre a Chime es la gestión del ahorro. El neobanco ofrece a sus usuarios diferentes herramientas para ahorrar, basadas en sesudas investigaciones de la Economía del Comportamiento, como el redondeo en los pagos con tarjeta, invirtiendo el remanente en una cuenta de ahorro de Chime. Adicionalmente, esta entidad abona la nómina a sus clientes con dos días de antelación y ofrece un descubierto automático y gratuito en la cuenta corriente. “Si miras hacia adelante cinco años, no hay manera de que haya una industria de servicios financieros que esté cobrando a los consumidores 30.000 millones de dólares al año en comisiones por descubierto”, asegura el cofundador y director general de Chime, Chris Britt.

N26

Ya en el mercado europeo, el nombre de Number 26 (N26) es bastante conocido. Fue fundado en Alemania en 2015 y tiene presencia en toda la Unión Europea y en Estados Unidos (en fase beta). Ha levantado alrededor de 800 millones de dólares y su última valoración se estimó en 3.500 millones. Entre las claves de su éxito, podríamos destacar el aprovechamiento de la licencia bancaria europea, que le ha permitido conseguir economías de escala relevantes a través de una rápida expansión. En enero de 2020, el neobanco alemán superó los cinco millones de clientes en todo el mundo.

En lo que respecta a la oferta de servicios, N26 pone a disposición de sus usuarios una lista algo más completa que la de sus principales competidores (depósitos, transferencias internacionales, descuentos…), gracias a una importante red de socios entre los que se cuentan compañías como TransferWise, Raisin, Vaamo, Clark y Auxmoney. Esta estrategia

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de Marketplace en torno a la tarjeta le ha facilitado escalar y competir con los bancos tradicionales sin necesidad de construir una infraestructura bancaria clásica. En definitiva, el modelo de N26 se basa en la selección inteligente de partners que ofrecen la mejor experiencia en sus respectivos nichos. A cambio, la compañía alemana monetiza las contrataciones de dichos productos mediante modelos de pago por lead o revenue sharing.

En Europa, debido a las peculiares condiciones a las que ha de hacer frente la banca, los mecanismos de monetización de los neobancos se reducen notablemente. Las principales vías de ingresos de entidades como N26 son los acuerdos comerciales ya mencionados, los préstamos, el cobro de suscripciones (You, Metal y Business, en el caso que nos ocupa) y la tasa de intercambio en los pagos con tarjeta, cuya contribución a la cuenta de resultados de los bancos no deja de disminuir.

Hasta el año 2019, los clientes de N26 en España disponían de un IBAN alemán, lo que dificultaba, en ocasiones, la domiciliación de recibos o de prestaciones públicas.

Revolut

Esta compañía, con sede en Reino Unido, fue fundada en 2015 y cuenta ya con más de diez millones de clientes en más de treinta países europeos, Estados Unidos, Australia y Singapur. Ha lanzado con éxito sucesivas rondas de ampliación de capital, sumando todas ellas 837 millones de dólares. La última ronda, de este mismo año, le ha permitido captar 500 millones dólares con una valoración de 5.500 millones.

Como todos los neobancos, inició sus operaciones con una tarjeta prepago. Posteriormente, fue añadiendo otros servicios como el cambio de divisas sin comisiones, compra-venta de acciones, criptomonedas (Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Litecoin (LTC), Bitcoin Cash (BCH) y XRP) y pagos instantáneos entre sus propios usuarios.

Revolut supo abrir camino mediante una estrategia de nicho que ponía el foco en segmentos de usuarios bien perfilados: al principio, decidió atacar a aquellos usuarios que necesitaban una tarjeta prepago, fondeada por el propio usuario con importes bajos, para pagar en internet, en viajes o para entregársela a sus hijos. Después, descubierto ya el potencial del cliente digital “viajero”, apostó por ese segmento ofreciendo pagos en divisa al mejor tipo de cambio del día y retiradas de efectivo en cajeros de todo el mundo sin comisiones.

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Todos los ejemplos mencionados, con algunas diferencias menores, demuestran la importancia del medio de pago como eje para la construcción de neobancos, compañías que capitalizan, además, un gran interés inversor de fondos de todo el mundo.

Entidad de medios de pago en construcción

Se ha argüido ya, en otras páginas de este artículo, que las barreras de entrada en la industria de los medios de pago se han debilitado durante la última década. Este factor, está siendo aprovechado por multitud de entidades, financieras y no financieras, para explorar oportunidades de negocio. Siendo así, la pregunta es evidente: ¿Qué proceso es preciso seguir para poner tarjetas en circulación?

Centrándonos en el mercado español, conviene introducir un concepto capital en la construcción de entidades de medios de pago: Banking as a Service (BaaS). A la hora de iniciar su actividad, una compañía interesada en comercializar medios de pago puede intentar obtener las correspondientes licencias (entidad de pagos, de dinero electrónico, de crédito…) o, por el contrario, recurrir a las herramientas que ponen a su disposición diferentes proveedores bancarios, en modalidad marca blanca.

Estas compañías, como Prepaid Financial Services (PFS), Solaris Bank o la española Pecunpay, suelen proveer a los neobancos nacientes de dos servicios claramente diferenciados: expertise regulatorio (licencias) y tecnología. En paralelo, un tercer actor se une al neobanco y al proveedor de BaaS: se trata de la entidad procesadora de las transacciones que, en ocasiones, puede ser también el mismo proveedor de BaaS. Los contratos con este tipo de proveedores suelen definir un modelo de comisiones, en virtud del cual los proveedores cargan una comisión fija sobre las transacciones efectuadas por los clientes del neobanco (pagos, transferencias, retiradas de efectivo…).

En consecuencia, cualquier empresa que desee introducirse en el mercado de los medios de pago para particulares y no esté dispuesta, ya sea por coste o por tiempo, a solicitar las licencias pertinentes y a construir la capa tecnológica, debe explorar un buen acuerdo con un proveedor de BaaS y con un procesador. Es lo que, en España, han hecho ya algunas compañías relevantes como Fintonic, BNext, Rebellion Pay o Fundsfy.

Cerrado el acuerdo de colaboración, estas empresas pueden centrarse en las partes del negocio en las que son insustituibles, esto es, en construir una experiencia digital de calidad. La verdadera batalla entre los referi-

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dos neobancos se libra hoy en la experiencia de usuario, en la red de partners y en la inversión en marketing para agilizar la captación.

En cuanto a los productos y servicios ofrecidos por las entidades mencionadas, es de justicia resaltar que todas tienen una base común, toda vez que los proveedores de unas y otras suelen coincidir, a saber, cuenta corriente, transferencias gratuitas en la zona SEPA y pagos instantáneos P2P, tarjeta prepago Visa o MasterCard, Google Pay y Apple Pay y, eventualmente, préstamos asociados al medio de pago. Aunque, como hemos dicho, existe una cierta comoditización de la oferta de este tipo de entidades financieras, el IBAN español continúa siendo hoy una ventaja competitiva, ya que es la funcionalidad que libera las domiciliaciones y las transferencias, aspectos capitales si se aspira a ser banco principal de los usuarios.

Otro de los elementos clave a la hora de construir un neobanco es la capacidad para hacer frente a las obligaciones regulatorias. Huelga decir que el sector financiero presenta una cierta sobrerregulación, lo que acaba convirtiéndose en una barrera de entrada adicional para compañías pequeñas. No obstante, las principales cargas regulatorias están asociadas a la titularidad de la licencia, por lo que es recomendable, al menos en las fases iniciales, externalizar esta función en el proveedor de BaaS, toda vez que, al ser el titular de la licencia, debe implementar controles y mecanismo de reporte idénticos para todos sus clientes, lo que les permite conseguir economías de escala.

Aunque el principal obligado sea la entidad regulada, toda empresa que ofrezca, incluso mediante marca blanca, servicios financieros ha de prestar particular atención al cumplimiento normativo. En concreto, el supervisor vigila con especial detenimiento dos procesos en la relación cliente – neobanco: Know Your Customer (KYC) y la monitorización de la transaccionalidad, especialmente en lo referente a la implantación de medidas de prevención del blanqueo de capitales (AML).

El proceso de KYC incluye todas las herramientas tendentes al conocimiento del cliente. En puridad, las actividades principales para conocer al cliente se concentran (no todas) en el proceso de contratación, que requiere la validación de la identidad del usuario y la averiguación de datos sobre su actividad económica. En este sentido, los neobancos suelen incluir, como parte del proceso de contratación, la tecnología de alguna empresa de biometría que permita validar la originalidad del documento de identidad, verificar que la fotografía del documento se corresponde con la imagen del contratante y demostrar que dicho contra-

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tante está vivo mediante videoselflie. Algunas de las compañías que prestan estos servicios de identidad y biometría facial son Onfido, Veridas, Au10tix, Mitek o Electronic ID. El segundo proceso que todo neobanco debe implementar para garantizar el cumplimiento de la regulación en materia de prevención del blanqueo de capitales es la monitorización de transaccionalidad. Tratando de resumir esta actividad de forma telegráfica, el objetivo es pasar todas las actividades transaccionales de los clientes a través de un tamiz, en tiempo real, y reportar al supervisor las actividades que se consideren sospechosas, sin perjuicio de los bloqueos y alertas que el propio neobanco pueda implementar de manera proactiva. Conviene, así mismo, destacar algunos proveedores que ayudan a los neobancos en estas tareas: Actimize, Feedzai, ThetaRay o Comply Advantage.

Tanto los neobancos como los proveedores de BaaS pueden obtener dos tipos de licencias públicas: licencias de entidad de crédito (bancos tradicionales) o, lo que es más habitual, licencias de Entidad de Dinero Electrónico (EDE). Una de las críticas frecuentes a éstas últimas se basa en la desprotección de sus clientes por el Fondo de Garantía de Depósitos. Ciertamente, los fondos depositados en las entidades de dinero electrónico forman parte de un wallet, de una cuenta, ómnibus o segregada, que no participa del consorcio bancario. Ahora bien, también es cierto que ese dinero no es utilizado por la entidad para dar financiación ni está asignado a procedimientos de resolución bancaria, como sí ocurre con los depósitos de las entidades tradicionales. Los clientes de las entidades de dinero electrónico poseen, en definitiva, una caja de caudales virtual que nadie, salvo los propios clientes, tiene derecho a utilizar.

No podemos terminar este apartado sin aportar algunas pinceladas sobre el modelo de ingresos de este tipo de entidades. Su principal fuente de monetización, como para cualquier banco, es la financiación ofrecida a sus usuarios, si bien, debido a la complejidad que lleva aparejada esta actividad, pocos neobancos consiguen comercializar préstamos. En segundo lugar, tanto Visa como MasterCard remuneran a los distribuidores de tarjetas por las transacciones que realizan los titulares de las mismas. Estos dos esquemas de pagos carecen de fuerza comercial directa, por lo que tienen que incentivar a entidades intermedias para lograr sus objetivos de negocio.

Otra fuente adicional de ingresos son las suscripciones, ya que casi todos los neobancos ofertan también una versión mejorada de su tarjeta,

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con servicios de valor añadido, a cambio de una suscripción mensual. En cuarto lugar, los neobancos suelen distribuir productos de terceros, por la venta de los cuales también perciben comisiones. Finalmente, y con una importancia decreciente, estas compañías ingresan la tasa de intercambio por las compras efectuadas con las tarjetas emitidas.

Tendencias en medios de pago

Se ha argüido ya que las barreras de entrada en la industria de los medios de pago se han debilitado por diferentes motivos y que esto ha permitido a nuevas compañías explorar un terreno hasta entonces reservado a las entidades tradicionales. Sin embargo, las nuevas oportunidades no sólo han emergido por el desmoronamiento de las barreras, sino también por innovaciones que aportan a esta industria cualidades más atractivas.

En España hay casi ochenta millones de tarjetas, alrededor de las cuales se concentran la mayoría de las innovaciones de la industria. No obstante, conviene no perder de vista que el líder indiscutible de los medios de pago continúa siendo el dinero en efectivo: el 87% de las operaciones se abonan en metálico, según el Banco Central Europeo (2019). La resistencia al cambio se explica por un sistema fiscal que favorece la economía sumergida, por la abundancia (todavía hoy) de sucursales bancarias y cajeros, y por un interés genuino por el mantenimiento de la privacidad.

La directiva PSD2

La Unión Europea comenzó en 2007, con la primera Directiva de Servicios de Pago (PSD, por sus siglas en inglés Payment Service Providers), un nuevo proceso regulatorio con el objetivo de contribuir al desarrollo de un mercado único de pagos en la Unión Europea, y fomentar así la innovación, la competencia y la eficiencia en territorio comunitario. En 2013, la Comisión Europea propuso una revisión (PSD2) para mejorar la protección del consumidor, impulsar la competencia e innovación y reforzar la seguridad en el mercado de pagos. Actualmente, nos encontramos en un período transitorio para su entrada completa en vigor, que concluirá el 31 de diciembre de 2020.

De acuerdo con Navarro (2017), la normativa PSD2 supone una revolución en el modelo de negocio de la banca aplicada al ámbito de los

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pagos. Los bancos pierden el control de los datos de sus clientes y son obligados a mostrar sus entrañas a la comunidad de desarrolladores y fintechs mediante la implementación de APIs. Esta directiva introduce dos nuevas figuras, los iniciadores de pagos y los agregadores de cuentas, pero también abre la puerta a nuevas vías de ingresos para los bancos: aprovechando los datos de que disponen, certificando la identidad de sus clientes e integrándose en las interfaces de otras compañías para ofrecer financiación o productos de ahorro.

La experiencia de usuario (UX) adquiere, en el nuevo entorno competitivo surgido de PSD2, una importancia mayor. El banco en el que el usuario tiene la cuenta bancaria deja de ser la única vía para consultar movimientos (agregación) o ejecutar pagos (iniciación). Esto facilita que entidades independientes como Fintonic puedan convertirse en el centro de toda actividad del cliente. Fintonic fue la primera fintech española en obtener la autorización de Banco de España para prestar simultáneamente servicios de iniciación de pagos y agregación de cuentas regulados por PSD2.

PSD2 introduce, además, nuevos requisitos de seguridad bajo el epígrafe “Autenticación Reforzada de Clientes” (SCA en inglés). La directiva obliga a las entidades a usar dos factores de autenticación en transacciones financieras como los pagos o el acceso a las propias cuentas a través de app o web.

Pagos inmediatos

Gran parte de las innovaciones en medios de pago buscan reforzar la inmediatez de los mismos. Se trata de garantizar el abono en tiempo real y con todas las garantías, con la finalidad de que el dinamismo de la actividad económica no se vea limitado por la velocidad a la que se mueve el dinero.

Entre las muchas iniciativas que podríamos destacar para ilustrar esa sección, el ejemplo de Bizum emerge, en España, sobre todos los demás.

El capital social de Bizum, sociedad constituida en 2016, se reparte entre 26 entidades (95 % de cuota de mercado en España). Su principal atributo es que permite enviar o pedir dinero de móvil a móvil, sin necesidad de conocer el número de cuenta del destinatario. A finales de 2019, Bizum contaba con más de seis millones de usuarios, asentando un liderazgo inapelable, a pesar de los envites de algunos competidores como Twyp, de ING. Como funcionalidades adicionales, Bizum también per-

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mite realizar compras online con el número de teléfono y, según asegura la compañía, pronto ofrecerá también la posibilidad de efectuar pagos en comercios físicos.

Bizum se ha convertido en el estándar de los pagos inmediatos entre particulares con un límite de mil euros por operación. Al tratarse de un consorcio de entidades bancarias, los neobancos están excluidos, al menos por ahora, del ecosistema. Para luchar contra esta exclusión, los neobancos han desarrollado sus propios sistemas de envío de dinero entre miembros de su propia plataforma, de tal manera que los usuarios de Revolut o de BNext pueden realizar transferencias inmediatas a sus contactos telefónicos, siempre y cuando sean también clientes del neobanco.

Todo apunta a que pronto se establecerán las condiciones para que los clientes de las fintechs puedan disfrutar también de las ventajas de Bizum, ya sea por la vía de la incorporación de pleno derecho de los neobancos al consorcio o por la implementación de tecnologías que permitan la conexión vía web scraping.

En México, existe un servicio similar a Bizum, denominado CoDi (Cobro Digital). Además del envío y solicitud de dinero mediante números de teléfono, CoDi actúa como herramienta de pago en el punto de venta, gracias a la tecnología NFC y a los códigos QR. En 2017, el European Payments Council lanzó el esquema SEPA Instant Credit Transfer (SCT Inst) que permite a las entidades bancarias de los 36 estados miembros de SEPA procesar transacciones durante las 24 horas del día, los 365 días del año. Los bancos están adoptando progresivamente este nuevo esquema, con la intención de que todas las transferencias ordinarias pasen a ejecutarse de manera cuasi-inmediata en pocos años. Algunos bancos, de hecho, ya ofrecen este servicio por defecto para sus transferencias SEPA. Una gran ventaja del nuevo esquema de transferencia instantánea es que nace con la vocación de abrirse a los neobancos sin licencia, algo que, hasta ahora, no se había contemplado en el marco del esquema SEPA Credit Transfer tradicional.

Por último, no podemos dejar de mencionar los mecanismos de pagos inmediatos a partir de aplicaciones de mensajería móvil. En China, el caso de WeChat es paradigmático: los usuarios de la principal app de mensajería se pueden mandar transferencias de dinero sin abandonar la aplicación. Esta línea de negocio ya está siendo explorada también por Facebook a través de WhatsApp Pay.

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Pagos en el punto de venta

La tecnología Contactless es el presente de los medios de pago. Su utilidad no se limita al pago “sin contacto” con el plástico / tarjeta, sino que la misma tecnología NFC es aplicable, al tiempo, en los pagos con dispositivos móviles y otros wearables (reloj, pulsera…). El NFC permite la transmisión de datos entre dispositivos que se encuentren a unos centímetros de distancia.

En España, el 55% de los consumidores prefiere utilizar el pago contactless sobre el tecleo de PIN o la firma de recibo, doce puntos más que un año antes, según el Barómetro de Tarjetas Mastercard (2019). El 32% de los usuarios percibe esta tecnología como menos segura que la tarjeta tradicional, diez puntos menos que el año anterior. Parece que la tecnología contactless continuará ganando terreno en el punto físico de venta, cada vez menos vinculada al plástico.

Mientras que, en Europa, por UX y seguridad, la solución preferida por los usuarios es el contactless, el estándar de pago en China es el código QR. Los usuarios pueden escanear códigos QR en comercios físicos para abonar la compra que están realizando. La infraestructura tecnológica que soporta esta tecnología resulta más fácil de implementar que el pago NFC, que requiere dispositivos concretos de TPV, si bien fuerza a los usuarios a disponer de aplicaciones de lectura de códigos, lo que empeora claramente su experiencia y compromete, parcialmente, su seguridad, de acuerdo con Muñoz (2015).

En cualquier caso, siguiendo a Ramos (2017), parece seguro que las soluciones NFC y QR son temporales, a la espera del perfeccionamiento de los llamados pagos invisibles, aquellos que no exigen al usuario la realización de gestos. Algunas compañías como Carrefour Pay, Decahtlon e Inditex ha apostado decididamente por este modelo, implementado por primera vez en las tiendas Amazon Go. Se base en el almacenamiento de las credenciales de pago en alguno de los dispositivos portados por el cliente, lo que permite acreditar su identidad y proceder al pago de manera automática e instantánea al salir del comercio.

En cuanto al e-commerce, las tarjetas de débito y crédito representan las soluciones de pago más habituales, si bien algunas compañías nativas digitales comienzan a abrirse camino: Alipay, WeChat, MercadoPago, PayPay o CoDi. Un caso especialmente relevante es el del banco sueco Klarna. Fundado en 2005, Klarna presta servicio a 85 millones de consumidores a través de

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205.000 merchants (H&M, Ikea, Nike, AliExpress, Sephora, Zara…) en 17 países. En los países del norte de Europa, Klarna tiene alrededor del 10% de cuota de mercado, debido, en gran parte, a sus soluciones de pago aplazado.

En Suecia, la irrupción de Klarna ha supuesto un cambio en los hábitos de compra por internet, ya que cada vez más clientes están dispuestos a financiar adquisiciones de bajo importe gracias a la agilidad en el check-out.

Libra y su ecosistema de pagos propio

En junio de 2019, Facebook presentó ante el mundo el proyecto Libra.

Su misión fundacional era “reinventar el dinero y transformar la economía global para que la gente en todas partes pudiera vivir mejor”.

Ciertamente, el objetivo se presentaba tan genérico que resultaba difícil intuir su actividad concreta. En realidad, el propósito de este proyecto era construir una stablecoin, es decir, una divisa global de nueva creación y respaldada por reservas de otras divisas, depósitos bancarios y fondos soberanos, para darle valor intrínseco, que permitiría, a su vez, la creación de un ecosistema de pagos propio basado en la tecnología blockchain. La existencia de activos reales como reserva pretendía combatir las fluctuaciones especulativas que suelen afectar a las criptodivisas recién acuñadas.

En la presentación de proyecto se explicó que, con suerte, Libra podría sustituir en unos pocos años a algunas divisas extremadamente volátiles -como la de Venezuela o la de algunos países de África- de tal forma que actuaría como garantía de poder adquisitivo para millones de ciudadanos de todo el mundo. Como todas las divisas, Libra también disponía de una suerte de banco central, Libra Association, de la que formaban parte, como miembros fundadores, empresas como Mastercard, PayPal, Stripe, Visa, eBay, Uber, Spotify o Vodafone.

Durante los últimos meses, el proyecto Libra ha perdido gran parte de su empuje por el abandono de algunos de sus promotores más conspicuos y por la oposición férrea de reguladores de medio mundo. En consecuencia, han decidido abandonar, por el momento, su pretensión de convertirse en una red de pagos independiente para evolucionar “hacia un modelo similar al de PayPal”, de acuerdo con Minsait (2020).

Pagos internacionales con tecnología blockchain

Como asegura Aron (2013), el blockchain nace para descentralizar la confianza que hemos depositado en las instituciones financieras. Existen

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cuatro aplicaciones del blockchain para optimizar el entorno bancario, que más allá de la simplificación estructural y el ahorro de costes operativos, permiten la creación de nuevos servicios y modelos de negocio.

Estas aplicaciones son los pagos internacionales, el trade finance, la liquidación de transacciones y el cumplimiento de la regulación automatizado.

Según Preukschat (2017), En el mundo de los medios de pago, tradicionalmente, ha existido un problema de falta de interoperabilidad entre las diferentes entidades financieras, incluso entre aquellas que pertenecen al mismo grupo, debido a la diferente regulación que existe en cada país. En la actualidad, existen numerosos proveedores de pagos, el más popular es SWIFT, consorcio al que pertenecen más de 10.000 sociedades financieras. Si queremos enviar 1.000 euros a un pariente que se encuentra en EE. UU., cuando iniciamos la transferencia, el banco emisor genera un mensaje que indica de qué forma vamos a hacer llegar los fondos a ese cliente (fecha, divisa, gastos, a través de qué intermediarios…). Este mensaje es el SWIFT, la prueba de la realización irrevocable de una transferencia internacional, lo que proporciona una gran seguridad, tanto al emisor como al receptor del pago. La propia naturaleza de SWIFT y la necesidad de un posterior proceso de liquidación entre entidades hace que este tipo de transferencias se lleguen a demorar entre dos y cuatro días, lo que evidencia la necesidad de establecer líneas de crédito para aquellas empresas que tengan operaciones globales.

Para aprovechar todo el potencial del blockchain en el mundo de los pagos internacionales, Santander lanzó en marzo de 2018 One Pay FX, un servicio de pagos internacionales en divisa basado en la tecnología blockchain de Ripple. La red de Ripple, de la que Santander es banco fundador, es una red privada (a diferencia de Bitcoin o Ethereum), permisionada, con un número de participantes conocidos, en la que cada participante confía en todos los demás. Es el modelo utilizado por Hyperledger. La validación de las transacciones tarda solo unos segundos y los algoritmos son los que determinan el consenso.

Ripple es un proveedor de comunicación IP para bancos que permite procesar y liquidar pagos en tiempo real a través de una red privada distribuida. Ofrece, mediante un acuerdo de licenciamiento de software, una red privada segura de blockchain para el envío y recepción de pagos.

Es líder desde 2016 en este servicio y tiene entre sus principales inversores a Google Ventures, Santander, Standard Chartered o Accenture.

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Las nuevas propuestas aportan un especial valor en aquellos países en los que no existe una infraestructura financiera sólida, con fuertes controles de capital e inflación, como Venezuela, Argentina, Zimbabue o China. La compañía Abra, por ejemplo, es un servicio de remesas persona a persona. En el caso de que el destinatario no disponga de una cuenta, Abra gestiona una red de personas físicas, llamados tellers, que hacen la función de cajero automático y entregan el dinero al destinatario. Algo parecido, especializado para PYMEs en África, hace Bitpesa. Circle, por su parte, es una startup que permite realizar envíos de dinero sin comisiones. En aquellos pagos que tengan como destino países desbancarizados o con controles de divisas, recurren a criptomonedas.

Al término de este artículo, muchos lectores considerarán que el mercado de tarjetas, tan complejo y saturado, carece de las condiciones óptimas para que nuevas empresas se abran un hueco. En mi opinión, desde el momento en que la función de los pagos se ha separado de la cuenta corriente, cualquier entidad está facultada, por la vía de la innovación, para conquistar el top-of-mind de un cliente siempre dispuesto a probar aquello que se le ofrece gratis. El verdadero reto de las compañías de medios pago es precisamente ese: dar motivos al cliente para que, al pagar, en comercio físico o virtual, busque siempre el color de su tarjeta.

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boletin de estudios economicos Vol. lXXV - n.º 230 - Agosto 2020 (Páginas 299-319)

UN MODELO PARA ANALIZAR LA RENTABILIDAD DEL ACTIVO DE UNA EMPRESA Y SU APLICACIÓN A MERCADONA S.A.

A MODEL TO ANALYZE THE RETURN ON ASSETS AND ITS APPLICATION TO MERCADONA S.A Juan luis ochoa laburu

deusto business school. universidad de deusto RESUMEN

el trabajo pretende exponer un esquema que pueda servir a cualquier agente para analizar en cualquier empresa la rentabilidad de su activo (RoA). el esquema que proponemos busca extraer, dada la información disponible en las cuentas anuales de la empresa, unas conclusiones lo más valiosas posibles sobre las causas de la evolución de su RoA a lo largo del tiempo, o en comparación con sus competidores. Para ello, partiendo del modelo du Pont, subraya especialmente, seguir el esquema sistemático que se expone con unos pasos en determinado orden. Además, subrayamos también el integrar en nuestro esquema unos análisis complementarios sencillos: la descomposición de la rotación del activo de la empresa y del peso de los gastos de personal respecto de las ventas. el esquema que proponemos se basa en relaciones analíticas y, para exponerlo, lo aplicamos a una empresa concreta: mercadona s.A. entre 2014 y 2017.

Palabras clave: Análisis de la rentabilidad empresarial, ratios contables, análisis de estados financieros.

SUMMARY

this work aims to expose a scheme which could serve any agent to analyze in any company the return of its assets (RoA). the scheme we propose seeks to extract, given the information available in the company’s annual accounts, the most valuable conclusions possible about the reasons for its RoA evolution over time, or in comparison with its competitors. to do this, we start from the du Pont model, but especially underlining, following the systematic scheme we expose composed by few steps in a certain order. besides, we underline also to integrate in our scheme some simple complementary analysis: the decomposition of the turnover of the company’s assets and that of the weight of personnel expenses in relation to sales. the scheme we propose is based on analytical relationships and, to expose it, we apply it to a particular company: mercadona s.A. between 2014 and 2017.

Key Words: Financial ratios, Analysis of financial statements, Analysis of return on assets.

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1. Introducción

JuAn luis ochoA lAbuRu

el análisis de la rentabilidad de una empresa a partir de sus cuentas contables constituye una forma muy importante de evaluar su situación económica o la eficiencia que ha conseguido en su gestión. este trabajo pretende exponer un esquema para analizar en cualquier empresa su rentabilidad del Activo. Abreviaremos en el resto del artículo denominándola según sus abreviaturas en inglés: RoA. ese esquema que proponemos está fundamentado en el modelo clásico denominado modelo du Pont, representado en la ecuación (1), que descompone la RoA en dos componentes: ROA = Rentabilidad de las Ventas * Rotación del Activo

ecuación (1)

Éste es un modelo tratado por muchos autores que han aportado diferentes extensiones o variantes al mismo. Así, nos resulta de mucho interés la detallada variante aportada por esteo (2003) adaptada cuidadosamente al Plan General de contabilidad español, es decir, adaptada, en definitiva, al formato en que las empresas españolas obligatoriamente tienen que presentar sus cuentas, esas cuentas a partir de las cuales se pretende analizar la rentabilidad de la empresa analizada. el modelo para analizar la RoA de las empresas que se propone en este trabajo no es nuevo, pero nuestra variante concreta subraya especialmente, seguir un esquema sistemático con unos pasos en determinado orden en busca de extraer unas conclusiones muy valiosas sobre la RoA de la empresa analizada y los motivos de su evolución a lo largo del tiempo, o en comparación con sus competidores.

Además, en ese esquema que se va a exponer se subraya también el integrar en el mismo unos análisis complementarios sencillos, por el interés que creemos que aportan sus conclusiones. concretamente, dichos complementos que creemos pueden constituir modestas aportaciones consisten en la descomposición de dos ratios. si el análisis habitual de la RoA en el modelo du Pont se realiza mediante su descomposición en ratios, nosotros incidimos en descomponer a su vez dos de esos ratios, dentro de un análisis integrado de la RoA: – descomponer el componente de la RoA, rotación del activo de la empresa, en función de las rotaciones de todos y cada uno de dichos activos tratando así de profundizar lo máximo que podamos, dados los datos con que contemos, en determinar las rotaciones de qué activos concretos son las que están causando una peor rotación

un modelo PARA AnAlizAR lA RentAbilidAd del ActiVo de unA emPResA y ...

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media de los activos de la empresa que en los años pasados o que los competidores, para así poder adoptar medidas de mejora correctas.

– y descomponer uno de los componentes de la rentabilidad de ventas: el peso de los gastos de personal respecto de las ventas. los gastos de personal suelen ser el primer o segundo mayor gasto en la mayoría de empresas lo cual ahonda en el interés de analizarlos en mayor profundidad. Proponemos descomponer ese peso de los gastos de personal respecto de las ventas en dos componentes: el gasto de personal medio por trabajador y la productividad media por trabajador, medida mediante ventas por trabajador. creemos que es un análisis sencillo pero que aporta conclusiones de gran interés analizándolo comparativamente con periodos pasados o con competidores. en conclusión, el esquema de análisis que se propone en este artículo creemos puede servirle a cualquiera a la hora de analizar la RoA de una empresa o agregado de empresas, como por ejemplo de un sector; a partir de la información con que dispongamos en sus cuentas, para extraer las mejores conclusiones sobre esa RoA y los motivos de su evolución a lo largo del tiempo, o en comparación con competidores.

Para exponer un método de análisis como éste creemos que, es mejor hacerlo con una empresa concreta como muestra de aplicación del método y de las conclusiones que extrae. Así, aplicaremos el método a mercadona s.A. en los años 2014, 2015, 2016 y 2017 a partir de sus cuentas anuales. con lo que podremos analizar su RoA en dichos años y ver las causas de su evolución temporal. mercadona lleva años siendo la empresa líder en facturación en el sector de la distribución en españa. según Kantar Worldpanel, en octubre de 2018 tenía un 25,6% de cuota de mercado que no había dejado de crecer en los últimos años situándose a mucha distancia del siguiente competidor, carrefour con un 8,2% de cuota de mercado.

Acabamos esta introducción indicando el esquema que seguiremos en el artículo: • en el siguiente apartado 2 haremos una referencia breve a la literatura en que puede enmarcarse este trabajo.

• Posteriormente, en el apartado 3 presentaremos ya el esquema de análisis propuesto para la RoA descomponiéndolo en sus componentes y aplicándolo a mercadona. este apartado se irá subdividiendo en subapartados en función de las sucesivas descomposiciones de la RoA y de sus componentes que contempla nuestro esquema.

• el último apartado se dedicará a cerrar el artículo con sus conclusiones.

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JuAn luis ochoA lAbuRu

2. Referencia a la literatura en que se enmarca este trabajo

son muchos los autores que han tratado métodos para realizar el análisis de la rentabilidad de empresas a partir de los estados contables de las mismas. Así, esteo (1998) presenta una detallada exposición de la presentación a lo largo de la historia de los indicadores de rentabilidad, de los motivos por los que fueron creados y del uso que se ha dado a los mismos. Así, él señala hasta 16 patrones o formas distintas de captar la rentabilidad económica de una empresa detallando cada una e indicando los autores que las utilizaron o propusieron. el modelo que vamos a proponer en este artículo está basado en el llamado modelo du Pont que descompone la RoA de una empresa en margen o rentabilidad de sus ventas y rotación de su activo. el modelo du Pont lo desarrolló F.d.brown en la década de 1920 para una gran empresa, du Pont de nemours, y posteriormente lo trasladó a General motors. la literatura de mayor interés de cara al objetivo que nosotros pretendemos son los trabajos que, al analizar la rentabilidad de una empresa, han desarrollado más descomponiéndolo, ese modelo du Pont adaptándolo a la contabilidad española. en esa literatura incluimos, por ejemplo, Amat (2005, 2009), Gómez-bezares y Jordano (1982), Gómez-bezares et al. (1999), cuervo y Rivero (1986) y esteo (2003, 1998). Así por ejemplo Amat (2009, 287-289) propone como métodos dos pirámides de ratios alternativas para descomponer el Roe en ratios de interés y propone una pirámide de ratios para descomponer la RoA. Gómez-bezares y Jordano (1982) y Gómez-bezares et al. (1999) también desarrollan varias variantes interesantes de pirámides de ratios descomponiendo la rentabilidad. Por su parte, cuervo y Rivero (1986) también profundizan en el análisis del Roe y de la RoA a partir de rotación y margen. creemos que el modelo que en esta línea ha buscado un mayor detalle al descomponer los componentes de la rentabilidad de la empresa ajustándose al Plan General de contabilidad español en aquel momento es el que proponía esteo (2003) que en su página 616 lo calificaba como una ‘perspectiva integrada del análisis de la rentabilidad contable’. otros trabajos que han tratado la metodología del análisis de la rentabilidad empresarial en españa ajustándose, en mayor o menor grado, al formato del Plan General de contabilidad vigente en españa en el momento de publicación de estos fueron: González et al. (2014), Gallizo (2005) y sánchez segura (1994).

un modelo PARA AnAlizAR lA RentAbilidAd del ActiVo de unA emPResA y ...

3. Nuestra propuesta de análisis de la ROA

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3.1. Cálculo de la Rentabilidad del Activo o Económica o de la Inversión (ROA) intenta captar cual ha sido, en el periodo, la rentabilidad obtenida de la actividad económica de la empresa; es decir, independientemente de las consecuencias de cómo esté financiada la misma. Puede haber diferentes aproximaciones válidas a la RoA, nosotros proponemos usar la que creemos que mejores posibilidades de profundizaciones posteriores en el análisis permite (ecuación (2)).

ROA = (RAI+GF) / Activo medio del periodo

ecuación (2)

en el numerador de la ecuación (2) se pretende captar los resultados generados por los activos de la empresa en el periodo de tiempo. los calculamos como Resultado antes de impuesto de sociedades más Gastos Financieros: RAi+GF porque estamos considerando que todos los ingresos y gastos son resultados de los activos, salvo: • los Gastos financieros (GF) que claramente no dependen de los activos de la empresa sino de sus pasivos. Para no tener en cuenta esos GF entre los resultados generados por los activos de la empresa, precisamente los sumamos al RAi ya que dentro de él están ya restados.

• y el impuesto de sociedades que depende del Resultado antes de dicho impuesto (RAi). y este RAi está afectado por los gastos financieros ya que éstos dependen de los pasivos. en consecuencia, el impuesto de sociedades consideramos que depende también de los pasivos de la empresa. en el denominador no tomamos el Activo a fin de periodo sino el Activo medio a lo largo del mismo. lo hacemos así porque en cualquier ratio en que estemos comparando una variable que representa una magnitud generada a lo largo de todo un periodo, en este caso, RAi+GF; con una variable que expresa el valor de una magnitud en un momento determinado del tiempo, en este caso, Activo; creemos que lo más correcto conceptualmente es, en ésta última variable tomar su valor medio a lo largo del periodo. si, como es lo más frecuente, sólo disponemos del valor de esa variable a inicio y a fin del periodo, calcularemos el valor medio de la variable en el periodo como la media entre dichos valores inicial y final. en la tabla 1 presentamos los balances de situación de la empresa a la que aplicaremos, como ejemplo, el esquema de análisis que propone-

304

JuAn luis ochoA lAbuRu

mos: mercadona. en las columnas de la derecha de esa tabla 1 presentamos sus balances medios de los años 2014, 2015, 2016 y 2017, calculados como media entre el balance inicial y final de cada año presentados en las columnas de la izquierda. en la tabla 2 presentamos las cuentas de pérdidas y ganancias de mercadona de 2014 a 2017. tabla 1

Balances de situación de Mercadona del Registro Mercantil (en miles de €) 31/12/2013 31/12/2014 31/12/2015 31/12/2016 31/12/2017

A) ACTIVO NO CORRIENTE: i inmovilizado intangible 63.853 ii inmovilizado material: II.1.1 Terrenos 691.716 II.1.2 Construcciones 1.242.828 II.2.1 Instalaciones técnicas 566.260 y maquinaria II.2.2 Otras instalaciones, 106.310 utillaje y mobil II.3 Anticipos e inmov. en 63.298 curso II.2.3 Otro inmov.

56.851 iii inversiones inmobiliarias 0 iV invers. en emprs. del grupo 55.687 y asoc. a l/ plazo V inversiones financieras a 348.767 largo plazo Vi Activos por impuesto 40.864 diferido B) ACTIVO CORRIENTE: ii existencias comerciales 557.299 iii deudores comerciales y 103.915 otras cuentas a cobrar iV invers. en emprs. del grupo 265 y asoc. a c/ plazo V inversiones financieras a 32.913 corto plazo Vi Periodificaciones a corto 3.510 plazo Vii efectivo y otros activos líquidos equivalentes:

95.289

107.091

114.689

101.724

824.060 1.280.523

900.829 1.408.066

992.995 1.457.833

1.126.028 1.584.350

128.628

124.476

146.584

274.873

579.554 48.001

540.149

85.115

584.495

58.616

41.770

52.177 0

47.600 0

335.975

250.901

357.665

363.801

612.458

654.578

716.407

747.835

920

700

7.125

9.145

69.505 38.554 74.522 33.068

3.738

65.656 45.523 92.834 73.960 5.643

41.155 71.010

689.092

73.422 47.256

117.005 95.395

11.175

94.532 81.809

105.110

55.203

134.608 183.070

8.365

un modelo PARA AnAlizAR lA RentAbilidAd del ActiVo de unA emPResA y ...

Vii.1 tesorería

Vii.2 otros activos líquidos equivalentes ActiVo = PAtRimonio neto y PAsiVo A) PAtRimonio neto: A-1) Fondos propios:

i.1. capital escriturado ii Prima de emisión

iii Reservas iV (Acciones y particips. en patrimonio propias) Vii Resultado del ejercicio A-2) Ajustes por cambios de valor A-3) subvencs., donacs. y legados recibidos b) PAsiVo no coRRiente: i.4 otras Provisiones a largo plazo ii deudas a largo plazo iV Pasivos por impuesto diferido c) PAsiVo coRRiente:

iV Acreedores comerciales y otras cuentas a pagar: 1. b) Proveedores a corto plazo 2. otros acreedores

A) ACTIVO NO CORRIENTE: i inmovilizado intangible ii inmovilizado material: II.1.1 Terrenos II.1.2 Construcciones II.2.1 Instalaciones técnicas y maquinaria

305

31/12/2013 31/12/2014 31/12/2015 31/12/2016 31/12/2017 1.408.005 1.175.000

2.038.414 845.000

2.416.993 840.000

2.461.810 2.084.239 840.000

765.000

6.517.333

7.060.386

7.660.114

8.194.637

8.450.554

15.921

15.921

15.921

15.921

15.921

1.736

1.736

1.736

1.736

1.736

2.982.169

3.399.582

3.840.208

4.335.398

4.851.294

-15

-9

-39

0

0

-78.563 515.324

-78.563 543.259

-78.563 611.345

-78.563 636.260

-78.563 322.225

1.538

2.280

1.655

1.091

669

13.159 10.904

161.738

17.166 11.029

107.303

12.182 12.021

6.773 18.499

6.099 20.371

1.990.475

2.096.411

2.224.644

2.266.580

2.344.878

902.947

Medio del 2014

79.571

757.888 1.261.676 572.907

944.271

82.685

936.319

Medio del 2015

101.190

862.445 1.344.295 559.852

66.471

924.471

Medio del 2016

110.890

946.912 1.432.950 562.322

56.333

909.591

Medio del 2017

108.207

1.059.512 1.521.092

636.794

306

II.2.2 Otras instalaciones, utillaje y mobil II.3 Anticipos e inmov. en curso II.2.3 Otro inmov. iii inversiones inmobiliarias iV invers. en emprs. del grupo y asoc. a l/ plazo V inversiones financieras a largo plazo Vi Activos por impuesto diferido B) ACTIVO CORRIENTE: ii existencias comerciales iii deudores comerciales y otras cuentas a cobrar iV invers. en emprs. del grupo y asoc. a c/ plazo V inversiones financieras a corto plazo Vi Periodificaciones a corto plazo Vii efectivo y otros activos líquidos equivalentes: Vii.1 tesorería Vii.2 otros activos líquidos equivalentes ActiVo = PAtRimonio neto y PAsiVo A) PAtRimonio neto: A-1) Fondos propios: i.1. capital escriturado ii Prima de emisión iii Reservas iV (Acciones y particips. en patrimonio propias) Vii Resultado del ejercicio A-2) Ajustes por cambios de valor A-3) subvencs., donacs. y legados recibidos

JuAn luis ochoA lAbuRu

Medio del 2014

117.469

55.650 54.514 0 62.596

Medio del 2015

126.552

66.558 49.889 0 67.581

Medio del 2016

135.530

71.866 44.378 35.505 69.539

Medio del 2017

210.729

50.193 67.844 76.410 89.266

342.371

293.438

304.283

360.733

584.879

633.518

685.493

732.121

593

810

3.913

8.135

39.709 89.219

42.039 83.678

46.390

104.920

51.230

125.807

32.991

53.514

84.678

139.233

1.723.210

2.227.704

2.439.402

2.273.025

6.788.860

7.360.250

7.927.376

8.322.596

15.921 1.736 3.190.876

15.921 1.736 3.619.895

15.921 1.736 4.087.803

15.921 1.736 4.593.346

-12

-24

-20

0

3.624

1.010.000

-78.563 529.292 1.909

4.691

842.500

-78.563 577.302

1.968

8.409

840.000

-78.563 623.803 1.373

9.770

802.500

-78.563 479.243

880

un modelo PARA AnAlizAR lA RentAbilidAd del ActiVo de unA emPResA y ...

b) PAsiVo no coRRiente: i.4 otras Provisiones a largo plazo ii deudas a largo plazo iV Pasivos por impuesto diferido c) PAsiVo coRRiente: iV Acreedores comerciales y otras cuentas a pagar: 1. b) Proveedores a corto plazo 2. otros acreedores

Medio del 2014

Medio del 2015

Medio del 2016

307

Medio del 2017

15.163 10.967

14.674 11.525

9.478 15.260

6.436 19.435

2.043.443 923.609

2.160.528 940.295

2.245.612 930.395

2.305.729 917.031

134.521

94.994

74.578

61.402

tabla 2

Cuentas de Pérdidas y Ganancias de Mercadona del Registro Mercantil (en miles de €) 1. importe neto de cifra de negocios 4. Aprovisionamientos 5. otros ingresos de explotación 6. Gastos de personal 7. otros gastos de explotación a) servicios exteriores Arrendamientos Reparaciones y mantenimiento transportes suministros Resto de servicios exteriores b) tributos c) Pérdidas, deterioro y variac. Provis. oper comerc.

d) otros gastos de gestión corriente 8. Amortización del inmovilizado 9. imputación de subvenciones de inmoviliz. y otras 11. deterioro y result. por enajenacion de inmoviliz.

2014 2015 2016 2017 18.441.861 19.059.157 19.802.382 21.011.533 -13.907.913 -14.376.994 -15.028.974 -16.086.738 17.106 18.324 21.133 60.896 -2.329.392 -2.391.368 -2.502.267 -2.731.497 -373.980 -135.594 -180.058 -234.020 -256.922 -26.828 -40

-387.521 -124.521 -175.632 -233.781 -212.949 -29.737 -560

-388.530 -140.975 -191.430 -232.718 -205.572 -32.007 -18

-396.043 -212.479 -266.093 -226.839 -343.732 -34.451 -34

-925

1.437

-135

-8.904

-8.940 -330.375 1.288

-9.259 -372.076 843

-9.318 -312.977 751

-12.359 -358.382 564

JuAn luis ochoA lAbuRu

308

A) RESULTADO DE EXPLOTACIÓN 14.b) ingresos financieros 18. deterioro y result. Por enajenac. instrum. financieros B) RESULTADO ANTES DE IMPUESTOS 20. impuestos sobre beneficios C) RESULTADO DEL EJERCICIO

2014 675.268 61.665 982

737.915 -194.656 543.259

2015 765.363 33.849 11.053

810.265 -198.920 611.345

2016 779.345 26.161 -2.594

802.912 -166.652 636.260

2017 395.442 20.226 -13.604 402.064 -79.839 322.225

A partir de esas cuentas, en la tabla 3 obtenemos la RoA de mercadona observando un claro empeoramiento de su RoA producido casi íntegramente en el año 2017. tabla 3

RoA

2014

10,9 %

ROA de Mercadona

2015

11,0 %

2016

10,1 %

2017

4,8 %

3.2. Análisis de la descomposición de la Rentabilidad del Activo (ROA) en Rotación del Activo y Rentabilidad de Ventas

un detalle que mencionar previamente es que, en este esquema de análisis que estamos utilizando, presentamos las descomposiciones de ratios en forma de relaciones analíticas que muestran la descomposición completa de cada ratio analizado en vez de como pirámide de ratios que es otra forma también utilizada habitualmente. el motivo es que creemos que esas relaciones analíticas completas pueden hacer más fácil la extracción de conclusiones sobre cuáles son las causas de su evolución en distintos periodos o las causas de sus diferencias con competidores. en este punto proponemos usar el clásico método du Pont (tabla 4): tabla 4

Modelo Du Pont de descomposición de la ROA en dos componentes

RoA

= Rentabilidad Ventas * Rotación media de los Activos

(RAi+GF) / Activo medio = (RAi+GF) / Ventas *

Ventas / Activo medio

un modelo PARA AnAlizAR lA RentAbilidAd del ActiVo de unA emPResA y ...

309

conforme a esta descomposición, por ejemplo, la RoA mejorará si sube la rotación del activo siempre que esa subida no conlleve una bajada de la rentabilidad de ventas que compense la subida de la rotación del activo.

Así, nuestro análisis concreto de mercadona se presenta en la tabla 5 en la que observamos que su RoA del 2017, 4,8%, procede de haber vendido 2,52 euros por cada euro de activo, habiendo logrado un resultado económico por cada euro vendido de 1,9 céntimos. y observamos también en esa tabla 5 que esa caída de la RoA desde 2014 se debió: – Fundamentalmente al desplome de la rentabilidad de ventas del 4% al 1,9%; – y, aunque en menor medida que a esa caída de la rentabilidad de ventas, también a la bajada en la rotación de los activos de 2,72 a 2,52 euros vendidos por cada euro de activo. tabla 5

Descomposición de la ROA de Mercadona en dos componentes RV = Rentabilidad de Ventas RA = Rotación media Activo RoA = RV * RA

2014 4,0% 2,72 10,9 %

2015 4,3% 2,59 11,0 %

2016 4,1% 2,50 10,1 %

3.3. Análisis de la Rotación del Activo descomponiéndolo

2017 1,9% 2,52 4,8 %

creemos que la forma de profundizar en la rotación media del activo, que puede generar mejores conclusiones para detectar los motivos de la evolución de dicha rotación en comparación a otros periodos o a otros competidores, es descomponer dicha rotación en función de las rotaciones de cada uno de los activos. de esta forma se detectará qué activos concretos son aquellos cuya rotación está evolucionando peor, para que así se estudien en la empresa dichas rotaciones concretas para intentar mejorar su situación. si Ai es la cuantía de cada activo desde i=1 hasta n, siendo n el número de activos en que se desglosa el activo en la información con que conn tamos, el activo total es A=S i=1Ai Así, la rotación del activo de la empresa, en la ecuación (3) la descompondremos de la siguiente forma:

310

JuAn luis ochoA lAbuRu

n Ai medio Rotación media A= 1 * Σ Rotación media Ai * A medio n i=1

ecuación (3)

Importe Neto de la Cifra de Negocios en el periodo t Rotación media Ai= Ai medio en el periodo t

ecuación (4)

y en esa ecuación (3), la rotación media de cada activo i, la expresamos en la ecuación (4): es decir, estamos descomponiendo la Rotación media del Activo de la empresa en cada periodo en función de la rotación media de cada activo que va multiplicada por el peso que dicho activo medio concreto representa respecto del activo total medio, de forma que la suma de esos pesos de cada activo sobre el activo total debe ser 1.

Recordemos que el importe neto de la cifra de negocios (incn) está formado, en casi todas las empresas y casi todos sus periodos, en cerca del 100% por las ventas al ser los otros dos componentes del incn, devoluciones de ventas y rappels sobre ventas, muy reducidas respecto de las ventas, incluyendo en tales todas, tanto las facturadas por ventas de productos como por prestaciones de servicios. Así, siempre que nos referimos a ventas, puede considerarse una simplificación terminológica en cuanto que lo que estamos tomando exactamente es el incn. en el ejemplo de mercadona en el bloque izquierdo de columnas de la tabla 6 vemos los pesos de cada activo medio respecto del activo total medio. y en el bloque derecho de columnas de esa tabla vemos las rotaciones medias de cada uno de esos tipos de activo. en el apartado 3.2 de este trabajo indicamos que el segundo motivo en importancia de la caída de la RoA había sido la caída en le rotación del conjunto del activo desde 2,72 euros vendidos en 2014 por cada euro de Activo hasta 2,52 en 2017. Ahora, analizando la tabla 6, especialmente su última columna que presenta en %, la variación en la rotación de cada activo entre 2017 y 2014, concluimos que si la rotación media del Activo ha caído en ese periodo se debe a que las rotaciones de todos los activos han caído exceptuando sólo tres: – la rotación de ‘instalaciones técnicas y maquinaria’, el quinto activo que más pesa en el Activo suponiendo el 7,7% del mismo en 2017; – la rotación de ‘inversiones financieras a largo’, que suponen el 4,3% de los activos en 2017 y – la rotación de ‘anticipos e inmovilizado en curso’, que sólo suponen en 0,6% de los activos en 2017.

un modelo PARA AnAlizAR lA RentAbilidAd del ActiVo de unA emPResA y ...

tabla 6

311

Descomposición de la rotación del activo de Mercadona en sus componentes % que supone cada Activoi sobre el Activo total

2016

2017

Variac.

17/14

231,77

188,35

178,58

194,18

-16,2%

12,7%

24,33

22,10

20,91

19,83

-18,5%

7,7%

32,19

34,04

35,22

33,00

2,5%

2016

2017

1,2%

1,4%

1,4%

1,3%

ii.1.1 terrenos 11,2% ii.1.2 cons18,6% trucciones ii.2.1 instalacs. técnicas 8,4% y maquinar.

11,7%

11,9%

7,1%

A) ActiVo no coRRiente

i inmovilizado intangible ii inmovilizado material

ii.2.2 otras instalacs, utillaje y mobil.

ii.3 Anticipos e inmov. en curso

ii.2.3 otro inmov. iii inversiones inmobiliarias

iV invers. en emps.grupo y asoc. l/pzo.

V inversiones financieras a largo plazo

Vi Activos por impuesto diferido b) ActiVo coRRiente ii existencias comerciales iii.3. otros deudores

iV invers. en emps. grupo y asoc.c/pzo.

V inversiones financieras a corto plazo

2014

2015

2015

AÑOS ->

Rotación de cada Activo i = incn / A.total medio

18,3%

18,1%

1,7%

1,7%

1,7%

2,5%

156,99

150,60

0,8%

0,7%

0,6%

0,8%

338,30

382,04

0,8% 0,0% 0,9%

7,6%

0,9% 0,0% 0,9%

0,9% 0,4% 0,9%

18,3%

2014

0,6% 0,9%

14,62

331,39

14,18

286,35

1,1%

294,62

282,02

53,87

64,95

13,82

146,11

13,81

99,71

-36,5%

309,71

-8,5%

275,55

418,61

557,74

274,99

446,23 284,77

26,3%

235,38

-20,1%

58,25

8,1%

5,0%

4,0%

3,8%

4,3% 0,6%

464,43

453,37

426,87

410,15

-11,7%

8,6%

8,6%

8,6%

8,8%

31,53

30,08

28,89

28,70

-9,0%

0,0%

0,0%

0,0%

0,1%

0,6%

1,3% 0,5%

0,6%

1,1% 0,7%

0,6%

1,3% 1,1%

1,5% 1,7%

206,70

31.125,50

559,01

227,77

23.529,82

356,15

65,08

-5,5%

188,74

5.061,31 233,86

167,01

-19,2%

150,91

-73,0%

2.582,86

-91,7%

312

AÑOS ->

JuAn luis ochoA lAbuRu

% que supone cada Activoi sobre el Activo total 2014

2015

2016

2017

Vi Periodificaciones a 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% corto plazo Vii efectivo y otros act. líquidos equiv. 40,3% 41,7% 41,4% 37,0% ActiVo totAl 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

importe neto cifra negocios (miles €)

Rotación de cada Activo i = incn / A.total medio

2014

2015

2016

2017

5.088,81

4.063,35

2.354,90

2.150,62

2,72

2,59

2,50

2,52

6,75

6,01

5,62

Variac.

17/14

6,00

18.441.861 19.059.157 19.802.382 21.011.533

es decir, las rotaciones del resto de activos, los cuales suponían el 87,4 % de los activos medios en 2017, cayeron respecto de su nivel de 2014. es decir, entre 2014 y 2017 esos activos crecieron en mayor proporción que el incn. se pueden interpretar las rotaciones como indicadores de la eficiencia de esos activos en cuanto observamos que en 2017 por cada euro de esos activos la empresa logró vender menos que en 2014. creemos que es en esas rotaciones que bajaron donde la empresa tendrá que priorizar su análisis para estudiar cómo podría mejorarlas para elevar la rotación del activo siempre que esa subida no produjera una caída mayor en la rentabilidad de las ventas. dicho de otra forma, la empresa debería estudiar, para esos activos cuya rotación está disminuyendo o es más baja que la de los competidores, medidas como, por ejemplo: – si pudiera compensarle desprenderse de alguno de esos activos siempre que no redujera en mayor medida la cifra de ventas y la rentabilidad de éstas; – o sustituirlos por otros siempre que le compensara gracias al incremento que produjeran en la rentabilidad de ventas.

Así, en mercadona, entre los diferentes activos cuya rotación disminuyó entre 2014 y 2017, creemos que aquellos en los que le empresa debería estudiar ese tipo de medidas en primer lugar deberían ser sus 4 mayores tipos de activos, cuyas bajadas en sus rotaciones fueron además significativas. son los siguientes: – el que más parte ocupa del activo de mercadona, ‘efectivo y otros activos equivalentes’, que en 2017 representaba el 37% del activo total. en consecuencia, al plantearse cómo revertir esa caída en la rotación de su activo, creemos que lo primero que deberían hacer en mercadona es preguntarse si, conforme a sus previsiones financie-

-57,7%

-11,1% -7,1%

13,9%

un modelo PARA AnAlizAR lA RentAbilidAd del ActiVo de unA emPResA y ...

313

ras, les es necesario tener tanto ‘efectivo y equivalentes’ dada la baja rentabilidad del efectivo, muy baja precisamente entre 2014 y 2017. si mercadona concluyera que tanto ‘efectivo y equivalentes’ como tiene le es prescindible, le convendría invertir esa cuantía prescindible en alguna inversión con más rentabilidad que el efectivo que elevara su rentabilidad de ventas o incluso repartirlo entre sus accionistas.

– y ‘construcciones’, ‘terrenos’ y ‘existencias comerciales’, que eran los siguientes activos más grandes de mercadona representando respectivamente el 18,3%, 12,7% y 8,8% del activo medio en 2017. Así que creemos que sería razonable que ésas fueran las siguientes rotaciones en las que buscar medidas para revertir su caída. un comentario particular que creemos interesante es que en muchas empresas el principal o uno de los principales componentes de la rotación del activo es la rotación de ‘clientes’, dicho de otra forma, de lo que le deben éstos. dicha rotación no es más que la inversa del plazo que por término medio la empresa tarda en cobrar a sus clientes. con lo que, si al hacer esta descomposición de la rotación del activo que acabamos de proponer resultara en una empresa que el motivo o uno de los motivos del empeoramiento de su rotación del activo estuviera en la rotación de ‘clientes’, esa empresa, para revertir ese empeoramiento de la rotación de su activo, debería analizar las posibilidades de reducir el plazo en que cobra las facturas siempre que ello no perjudicara en mayor medida la rentabilidad de ventas.

3.4. Análisis de la Rentabilidad de las Ventas dividimos este análisis en dos fases:

3.4.1. descomponer la Rentabilidad de Ventas en sus componentes

en el análisis de la rentabilidad de las ventas, en una 1ª fase se puede descomponer de forma exacta dicha rentabilidad en sus componentes.

Para hacerla: – tomamos la cuenta de resultados y eliminamos las dos partidas de dicha cuenta que no tuvimos en consideración al calcular la Rentabilidad de ventas y el RoA, es decir, las dos partidas que consideramos ‘financieras’, no ‘económicas’: los gastos financieros y el impuesto de sociedades, tal como explicamos al tratar el RoA.

314

JuAn luis ochoA lAbuRu

– y calculamos cada partida, que las teníamos en euros, en % sobre el incn. el resultado final que obtengamos debe ser la Rentabilidad de Ventas medida en %, que la habremos descompuesto en sus componentes que son los citados porcentajes que cada ingreso o gasto supone respecto del incn. lo vemos en mercadona en la tabla 7. tabla 7

Descomposición de la rentabilidad de ventas en sus componentes

CUENTA PÉRDIDAS y GANANCIAS en % sobre INCN

1. importe neto de cifra de negocios 4. Aprovisionamientos 5. otros ingresos de explotación 6. Gastos de personal 7. otros gastos de explotación a) servicios exteriores Arrendamientos Reparaciones y mantenimiento transportes suministros Resto de servicios exteriores b) tributos d) otros gastos de gestión corriente 8. Amortización del inmovilizado ResultAdo de eXPlotAciÓn = bAii = ebit

14.b) ingresos financs. de val. negoc. e instr. financs. de terceros 18. deterioro y result. enajenaciones instrumentos financieros RentAbilidAd de VentAs = (RAi + GF) / Ventas

2014

2015

2016

-2,0 -0,7 -1,0 -1,3 -1,4 -0,1 0,0 -1,8

-2,0 -0,7 -0,9 -1,2 -1,1 -0,2 0,0 -2,0

0,3

0,2

100,0 -75,4 0,1 -12,6

3,7 0,0 4,0

100,0 -75,4 0,1 -12,5

4,0 0,1 4,2

100,0 -75,9 0,1 -12,6

2017 Var.17-14 100,0 -76,6 0,3 -13,0

-1,1 0,2 -0,4

-2,0 -0,7 -1,0 -1,2 -1,0 -0,2 0,0 -1,6

-1,9 -1,0 -1,3 -1,1 -1,6 -0,2 -0,1 -1,7

0,1 -0,3 -0,3 0,2 -0,2 0,0 0,0 0,1

0,1

0,1

-0,2

3,9 0,0 4,1

1,9

-0,1

1,9

-1,7 -0,1 -2,0

en este trabajo señalamos previamente, en el apartado 3.2., que la rentabilidad de ventas había caído del 4% en 2014 al 1,9% en 2017 constituyendo la principal causa de la caída de la RoA en ese periodo.

Por ello, mercadona para mejorar su RoA, creemos que debería empezar a tratar de buscar mejoras que recuperasen su rentabilidad de

un modelo PARA AnAlizAR lA RentAbilidAd del ActiVo de unA emPResA y ...

315

ventas sin perjudicar a la rotación del activo, y, para ello, analizar aquellos gastos e ingresos que más han empeorado dicha rentabilidad de ventas en el cuatrienio y que fueron según la tabla 7, en orden de importancia del empeoramiento que han producido en la rentabilidad de ventas, los siguientes: 1º en primer lugar, la reducción en el margen que le quedaba a mercadona entre el precio al que vendía y el precio al que compraba sus mercaderías. una caída del 1,1% del incn, desde el 24,6% en 2014 al 23,4% del incn en 2017. dicha reducción supuso más de la mitad del empeoramiento total de la rentabilidad de ventas y, por ello, quizá debería ser el primer tema que debería analizar mercadona para buscar revertirlo ya que recordemos que esa reducción de margen no se ha visto acompañada de una mejora en la rotación del activo que también ha empeorado.

2º en segundo término, la subida del peso de los gastos de personal, que es además el segundo gasto más grande de mercadona tras los aprovisionamientos de mercaderías ya citados en el párrafo anterior. dichos gastos de personal, que suponían el 12,6% del incn en 2014, pasaron a representar el 13% en 2017 habiéndose producido ese empeoramiento íntegramente en 2017. en analizar los motivos de esa evolución profundizaremos en el siguiente subapartado de este trabajo al considerarlo un análisis muy interesante.

3º en tercer lugar a que los gastos de ‘reparaciones y mantenimiento’ subieron de suponer el 0,7% de las ventas en 2014 al 1% en 2017, y los gastos de ‘transportes’ del 1% de las ventas en 2014 al 1,3% en 2017.

4º en siguiente lugar: • los gastos en ‘resto de servicios exteriores’ subieron de suponer el 1,4% de las ventas en 2014 al 1,6% en 2017.

• y los ‘ingresos financieros’ pasaron de añadir una cifra equivalente al 0,3% de las ventas en 2014 a añadir en 2017 sólo el equivalente al 0,1% de las ventas. en el mismo sentido los ‘deterioros y resultados por enajenaciones de instrumentos financieros’ eran tan pequeños en 2014 que representaban prácticamente el 0% de las ventas mientras en 2017 restaron una cifra equivalente al 0,1% de las ventas.

5º Finalmente, todos esos empeoramientos señalados en los cuatro puntos anteriores pesaron mucho más que las ligeras mejorías que supusieron el aumento en ‘otros ingresos de explotación’ y las reducciones respecto de ventas que se produjeron sólo en tres de los gastos: ‘suministros’, ‘arrendamientos’ y ‘amortizaciones’.

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316

3.4.2. descomponer el % que los gastos de personal suponen respecto de las Ventas creemos que en este punto es muy interesante profundizar en los motivos de esa evolución del % que suponen los gastos de personal respecto de las ventas mediante la siguiente descomposición expuesta en la ecuación (5):

Gastos personal INCN

=

Gastos personal * Nº de trabajad.medio

1 INCN/Nº de trabajad.medio

ecuación (5)

es decir, el peso que suponen los gastos de personal respecto de las ventas es función de dos componentes: • el gasto medio de personal por trabajador, • y del incn medio por trabajador, que puede interpretarse como un indicador de productividad de los trabajadores, aunque otros autores hayan utilizado otros ratios como indicador de productividad de los trabajadores, como por ejemplo Gallizo et al. (2017) utilizando Valor Añadido / nº de trabajadores y Valor Añadido / Gastos de personal. en la tabla 8 vemos que, en ese cuatrienio en mercadona, la subida del peso de los gastos de personal respecto al incn se concentró en el 2017 y esa subida se debió a que: – el gasto de personal medio por trabajador subió un 3,1% hasta los 33.301 € anuales medios por trabajador; – mientras la productividad de los trabajadores, medida como incn por trabajador sólo subió un 0,2%, ya que el incn subió un 6,1% respecto de 2016, apenas algo más que el 5,9% que subió la plantilla. tabla 8

Mercadona: Descomposición del peso de los gastos de personal sobre el INCN nº medio de trabajadores cada año Variación del nº de trabajadores sobre el año anterior Gastos de personal / incn = (1) / (2)

2014

74.155 12,6%

(1) Gasto de personal medio anual por trabajador (en €) 31.412 (2) incn /nº trabajad. medio en el año (en €) 248.693 Variación de (1) respecto al año anterior Variación de (2) respecto al año anterior

– –

2015

74.805 0,9% 12,5%

31.968 254.786 1,8% 2,4%

2016

77.472 3,6% 12,6%

32.299 255.607 1,0% 0,3%

2017

82.024 5,9% 13%

33.301 256.163 3,1% 0,2%

un modelo PARA AnAlizAR lA RentAbilidAd del ActiVo de unA emPResA y ...

317

Ahora creemos que sería interesante profundizar en los motivos de esa evolución de los gastos de personal por trabajador descomponiéndolos en la tabla 9 en dos componentes; ‘sueldos y salarios’, por un lado, y por otro ‘cargas sociales: seguridad social, formación y otras’. y en la siguiente tabla 10 concluimos que esa subida de los gastos de personal de un 0,4 % sobre incn en 2017 se debió, 0,3%, a ‘sueldos y salarios’ y el restante 0,1% a ‘cargas sociales’, habiéndose mantenido casi constante en todo el cuatrienio el reparto de los gastos de personal entre un 77% para ‘sueldos y salarios’ y el 23 % restante para ‘cargas sociales’ formadas en su gran mayoría por las cotizaciones a la seguridad social. tabla 9

Mercadona. Descomposición de los gastos de personal medios por trabajador Gastos de personal: (en miles €) sueldos, salarios y asimilados cargas sociales: seguridad social otras cargas y cursos de formación Gasto personal medio anual por trabajador (en €)

sueldo y salario medio anual por trabajador (en €) cargas sociales medias anuales por trabajador (en €)

2014

2015

2016

2017

1.790.506 538.886 535.567 3.319

1.835.294 556.074 553.362 2.712

1.921.878 580.389 578.912 1.477

2.091.397 640.100 634.286 1.477

24.145

24.535

24.807

25.497

31.412 7.267

31.968 7.434

32.299 7.492

33.301 7.804

tabla 10

Mercadona. % que ‘Sueldos’ y ‘Cargas sociales’ representaron sobre el INCN Gasto de personal medio anual por trabajador

se divide en: sueldo y salario medio anual por trabajador cargas sociales medias anuales por trabajador

2014

12.6% 9,7% 2,9%

2015

12.5% 9,6% 2,9%

2016

12.6% 9,7% 2,9%

2017

13%

10,0%

3,0%

318

4. Conclusiones

JuAn luis ochoA lAbuRu

en este trabajo hemos pretendido presentar un esquema para analizar la RoA de una empresa realizando unos análisis concretos en determinado orden de una forma que, dada la información disponible de la empresa, creemos que lleva a una extracción de conclusiones del mayor interés posible sobre la rentabilidad de dicha empresa y su evolución a lo largo del tiempo, o en comparación con competidores. no es un modelo nuevo sino que es un desarrollo ya tratado por diferentes autores del modelo du Pont en el que nosotros consideramos de mucho interés profundizar en alguna variante. hemos creído muy conveniente presentar ese esquema de análisis del RoA a un caso real concreto y elegimos la empresa líder del sector de la distribución en españa, mercadona en el cuatrienio 2014-2017. como resultado de ese análisis hemos visto que su RoA cayó desde el 10,9% del 2014 al 4,8% de 2017, debiéndose dicha caída a los motivos que se han presentado en más detalle en los apartados anteriores y que aquí resumimos: 1. Fundamentalmente a la caída de la rentabilidad de ventas en un 2,1% del incn desde el 4% al 1,9%. en consecuencia, mercadona, para mejorar esa rentabilidad de ventas en busca de aumentar su RoA, creemos que debería empezar por analizar, para definir medidas de mejora, aquellos gastos e ingresos que más han perjudicado la rentabilidad de ventas en el cuatrienio y que fueron por orden de importancia del empeoramiento que produjeron en la rentabilidad de ventas: 1.1. el estrechamiento del margen que le quedaba a mercadona entre el precio al que vendía y el precio al que compraba sus mercaderías; 1.2. la subida en el peso de los gastos de personal en 2017 que se debió a que el gasto de personal medio por trabajador subió ese año un 3,1%, los sueldos casi un 3% y el resto de cargas sociales un 4%; mayor proporción que el 0,2% en que subió el incn por trabajador.

1.3. casi todo el resto de gastos e ingresos también empeoraron sus pesos sobre el incn entre 2014 y 2017 pero el empeoramiento de cada uno de esos componentes supuso ya sólo el 0,3% del incn o menos.

un modelo PARA AnAlizAR lA RentAbilidAd del ActiVo de unA emPResA y ...

319

2. y a la caída de la RoA, aunque en menor medida que a la recién explicada caída de la rentabilidad de ventas, que se debió a la caída en la rotación de casi todos los activos pero destacando: 2.1. la rotación del mayor activo de mercadona: ‘efectivo y otros activos equivalentes’ que en 2017 representaba el 37% del Activo.

2.2. y las rotaciones de ‘construcciones’, ‘terrenos’ y ‘existencias comerciales’, que eran los siguientes activos más grandes de mercadona representando respectivamente el 18,3%, 12,7% y 8,8% del activo medio en 2017.

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BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS Vol. LXXV - N.º 230 - Agosto 2020 (Páginas 321-350)

NOVEDADES Y RETOS EN MATERIA DE INFORMACIÓN NO FINANCIERA Y AUDITORÍA NOVELTIES AND CHALLENGES REGARDING NON-FINANCIAL INFORMATION AND AUDITING Estibaliz Goicoechea Fernando Gómez-Bezares Leyre Goitia-Berriozabal

Profesores del Departamento de Finanzas y Economía de Deusto Business School RESUMEN

El presente artículo analiza las novedades en los reportes de información no financiera y en la actividad de auditoria, en especial en el informe de los auditores, a la luz de los cambios introducidos en la regulación europea a través de la Directiva 2014/95/UE y la Directiva 2014/56/UE, respectivamente. La Directiva 2014/95/UE obliga a determinadas empresas a emitir un Estado de Información no Financiera con el objetivo de armonizar la información no financiera en Europa y ayudar a medir el impacto de las empresas en la sociedad. La Directiva 2014/56/UE pretende mejorar la calidad de las auditorías en Europa tratando, con las medidas propuestas, de recuperar la confianza en los mercados y la reputación de los auditores, ambas deterioradas tras los escándalos financieros y la crisis financiera de comienzos del siglo XXI. Quedan por delante numerosos retos a superar por las empresas, los legisladores, los auditores y los emisores de normas tanto en la armonización, calidad y credibilidad de la información no financiera como en la comunicación entre auditores y grupos de interés.

Palabras clave: Directiva 2014/56/UE, Directiva 2014/95/UE, auditoría, información no financiera, informe de auditoría.

SUMMARY

The article analyses the novelties in the reports of non-financial information and in audit activity, especially in audit reports, in light of the changes introduced in the European regulation through Directive 2014/95/EU and Directive 2014/56/EU, respectively.

Directive 2014/95/EU prescribes certain companies to issue a Non-Financial Information Statement to harmonize non-financial information in Europe and help to measure the impact of companies in society. Directive 2014/56/EU aims to improve the quality of audits in Europe and tries, with the proposed measures, to restore confidence in the markets and the reputation of auditors, both deteriorated after the financial scandals and the financial crisis of the early XXI century. Companies, legislators, auditors, and standard-setters have to overcome many challenges regarding the harmonization, quality, and credibility of nonfinancial information as well as the communication between auditors and stakeholders.

Key words: Directive 2014/56/EU, Directive 2014/95/EU, audit, non-financial information, audit report.

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E. GOICOECHEA, F. GÓMEZ-BEZARES Y L. GOITIA-BERRIOZABAL

1. Introducción

En diciembre de 2013, el International Integrated Reporting Council (IIRC), un organismo internacional creado en 2010 por los líderes empresariales y económicos más importantes del mundo, revolucionó el mundo de la información corporativa al proponer en su Marco Internacional <IR> el informe integrado como el nuevo modelo de información corporativa (IIRC, 2013a). Su propuesta de aunar la información financiera y no financiera en un único informe conciso pretendía dar solución a la creciente complejidad y diseminación de los informes corporativos. En ese mismo año, desde el Departamento de Finanzas de la Deusto Business School, analizábamos esa y otras propuestas internacionales sobre información no financiera y la situación de la actividad de auditoría en España (Gómez-Bezares y Goicoechea, 2013). Destacábamos la importancia de que la información no financiera fuera auditada por expertos independientes para que los grupos de interés pudieran tomar sus decisiones con las mismas garantías de las que gozaban en el caso de la información financiera. Por último, reconocíamos el largo camino que entidades informantes, legisladores, responsables políticos, académicos y auditores teníamos por delante para lograr ese objetivo.

Desde entonces, ambos ámbitos, el de la información corporativa y el de la auditoría, han sufrido cambios profundos materializados en la Unión Europea (en adelante “UE”) a través de dos Directivas. Nos referimos a la Directiva 2014/56/UE del Parlamento Europeo y del Consejo de 16 de abril de 2014 por la que se modifica la Directiva 2006/43/CE relativa a la auditoría legal de las cuentas anuales y de las cuentas consolidadas (en adelante “Directiva 2014/56/UE”) (UE, 2014a) y a la Directiva 2014/95/UE del Parlamento Europeo y del Consejo, de 22 de octubre de 2014, por la que se modifica la Directiva 2013/34/UE en lo que respecta a la divulgación de información no financiera e información sobre diversidad por parte de determinadas grandes empresas y determinados grupos (en adelante “Directiva 2014/95/UE”) (UE, 2014b). Estos cambios se han plasmado en las legislaciones y prácticas de los países miembros de la Unión Europea en los últimos años.

Los escándalos financieros de comienzos del siglo XXI derivaron en un descrédito de los mercados financieros y una pérdida de reputación de la actividad de auditoría. Además, la crisis financiera de 2008 agravó las críticas a los auditores, que no fueron capaces de comunicar ninguna información en sus opiniones de auditoría que hiciera presagiar el

NOVEDADES Y RETOS EN MATERIA DE INFORMACIÓN NO FINANCIERA Y AUDITORÍA

323

derrumbamiento de las compañías implicadas en el comienzo de la crisis. La Directiva 2014/56/UE (UE, 2014a) y el Reglamento (UE) nº 537/2014 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 16 de abril de 2014, sobre los requisitos específicos para la auditoría legal de las entidades de interés público y por el que se deroga la Decisión 2005/909/CE de la Comisión (en adelante “Reglamento 537/2014”) (UE, 2014c), surgieron de la necesidad de recuperar la confianza de los mercados en la información financiera auditada, especialmente de las entidades de interés público, y para reforzar la calidad de las auditorías, fortaleciendo la independencia del auditor.

En septiembre de 2012, la Conferencia “Río+20” de las Naciones Unidas emitió el documento final “El futuro que queremos” (ONU, 2012). En su punto 47 se reconoce la importancia de la presentación de informes sobre sostenibilidad empresarial y alienta a las empresas a que incorporen información sobre sostenibilidad en sus informes. Esta es una práctica crucial en la ruta para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030 de las Naciones Unidas (ONU, 2015a) o el Acuerdo de París sobre el cambio climático (ONU, 2015b).

Esta creciente preocupación internacional por aspectos medioambientales y la certeza de que la trasparencia sobre asuntos no financieros ayudaría al crecimiento en la zona europea tuvo un reflejo claro en la exigencia de la Directiva 2014/95/UE (UE, 2014b) de que determinadas empresas con impacto en la sociedad emitan información medioambiental, social y de buen gobierno.

El presente artículo, que persigue el objetivo de analizar la situación de la información no financiera y de la auditoría en el marco europeo, sigue la siguiente estructura: Tras esta breve introducción que enmarca el trabajo, los apartados segundo y tercero plantean las novedades introducidas en el contexto europeo por las dos Directivas anteriormente citadas en relación a la información corporativa y la actividad de auditoría. El cuarto apartado plantea retos que tenemos que afrontar tanto en el terreno de la información no financiera como en el de la auditoría. Y por último presentamos algunas ideas finales que nos parece interesante resaltar.

2. Novedades en la información emitida por las empresas

En este apartado vamos a repasar los principales aspectos de la Directiva 2014/95/UE (UE, 2014b), así como los marcos de información no financiera más utilizados a nivel mundial.

324

E. GOICOECHEA, F. GÓMEZ-BEZARES Y L. GOITIA-BERRIOZABAL

2.1. La información no financiera en el marco europeo

En 2011, la Comisión de la Unión Europea señalaba la necesidad de incrementar la trasparencia de la información social y medioambiental de las empresas como una de las prioridades para estimular el crecimiento de la zona europea y reforzar la confianza en los mercados (UE, 2011).

Con este objetivo se promulga la Directiva 2014/95/UE que representa un paso muy importante en el camino de armonización de los reportes de información no financiera de los países miembros de la Unión Europea y marca un punto de inflexión, pasando de ser una práctica voluntaria a ser obligatoria para determinadas empresas (La Torre et al., 2018).

Las motivaciones de la Directiva 2014/95/UE son, por lo tanto, dos: hacer la información no financiera de las empresas comparable en el marco europeo y medir, supervisar y gestionar el desempeño no financiero de las empresas y su impacto en la sociedad (UE, 2014b). La Directiva explica, además, que la divulgación de información no financiera es esencial en la transición hacia una economía mundial sostenible que combine la rentabilidad a largo plazo con la justicia social y la protección del medio ambiente (UE, 2014b, Considerando (3)).

Con estos objetivos la Directiva 2014/95/UE establece que algunas empresas deben preparar un Estado de Información no Financiera (en adelante “EINF”) que contenga información relativa, por lo menos, a cuestiones medioambientales y sociales, así como relativas al personal, al respeto de los derechos humanos y a la lucha contra la corrupción y el soborno. Además, debe incluir una descripción de las políticas de resultados y riesgos vinculados a esas cuestiones. El EINF debe incorporarse en el informe de gestión de la empresa obligada o, en su caso, en un informe separado correspondiente al mismo ejercicio. El EINF sigue evolucionando desde entonces. En 2019, la Comisión Europea publicó las “Directrices para la presentación de informes no financieros: Suplemento sobre la información relacionada con el clima” (UE, 2019) con el objetivo de incrementar la trasparencia sobre el impacto financiero actual y futuro de los riesgos relacionados con el clima. Dichas directrices incluyen las recomendaciones del Grupo de Trabajo sobre Divulgación de Información Financiera relacionada con el Clima (TCFD, 2017), creado por el Consejo de Estabilidad Financiera del G20.

A la hora de elaborar el EINF, las empresas deben basarse en marcos nacionales, marcos de la Unión Europea o en uno de los nueve marcos

NOVEDADES Y RETOS EN MATERIA DE INFORMACIÓN NO FINANCIERA Y AUDITORÍA

325

internacionales1 de información no financiera reconocidos por la Federation of European Accountants (FEE) (2015) como apropiados para cumplir con la Directiva 2014/95/UE (UE, 2014b). De estos últimos marcos algunos contienen metodologías detalladas (por ejemplo, sobre la base de indicadores) para los reportes de información no financiera (GRI, SASB, EFFAS e ISO), mientras que otros son marcos más flexibles que contienen principios generales (IIRC, AA, OECD y FEE). Algunos de los marcos se orientan a todos los grupos de interés (GRI, AA, ISO y FEE), mientras que otros se centran principalmente en los inversores financieros (IIRC, SASB y EFFAS). Para poder ayudar a las empresas en la difícil tarea de divulgar la información no financiera se aprobaron las “Directrices sobre presentación de informes no financieros” (UE, 2017).

La Directiva 2014/95/UE se ha transpuesto al ordenamiento jurídico español mediante la Ley 11/2018, de 28 de diciembre, por la que se modifica el Código de Comercio, el texto refundido de la Ley de Sociedades de Capital aprobado por el Real Decreto Legislativo 1/2010, de 2 de julio, y la Ley 22/2015, de 20 de julio, de Auditoría de Cuentas, en materia de información no financiera y diversidad (en adelante “Ley 11/2018”) (España, 2018).

El ámbito de aplicación de la Ley 11/2018 se extiende a las sociedades de capital cuyo número medio de trabajadores empleados durante el ejercicio sea superior a 500 y que, o bien tengan la condición de entidades de interés público, o bien se consideren empresas grandes, en los términos definidos por la Directiva2 2013/34.

Para los ejercicios económicos iniciados a partir del 1 de enero 2018, dichas empresas españolas deben incluir en el informe de gestión un EINF o elaborar un informe separado que acompaña a las cuentas anua1 Se trata de los emitidos por la Global Reporting Initiative (GRI), el International Integrated Reporting Council (IIRC), la Sustainability Accounting Standards Board (SASB), AccountAbility (AA), la United Nations Global Compact (UNGC), la Organisation for Economic Co-Operation and Development (OECD), la European Federation of Financial Analysts Societies (EFFAS) y la International Standards Organisation (ISO). La propia FEE ha desarrollado un marco conceptual “Core and More” para integrar la información no financiera en el reporting corporativo (FEE, 2015).

En España hay diferentes iniciativas sobre indicadores fundamentales financieros y no financieros como los propuestos en la “Guía para la elaboración del informe de gestión de las entidades cotizadas” de la CNMV o en el modelo sobre información integrada de la AECA, recogido en el “Cuadro Integrado de Indicadores (CII-FESG) y su taxonomía XBRL”.

2 Es decir, que durante dos ejercicios consecutivos reúnan 2 de las 3 siguientes condiciones: total de activos supere los 20 millones de euros, importe neto de la cifra de negocios sea superior a 40 millones de euros y que el número medio de trabajadores sea superior a 250.

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les (sometido a los mismos criterios de aprobación, depósito y publicación que las cuentas anuales). El EINF incluye información sobre el modelo de negocio, cuestiones medioambientales, cuestiones sociales y relativas al personal, información sobre el respeto a los Derechos Humanos y la lucha contra la corrupción y el soborno, así como información general sobre la compañía. La calificación del brote vírico originado por el Coronavirus COVID-19 como pandemia por la Organización Mundial de la Salud el 11 de marzo de 2020, originó que las empresas españolas incluyeran en su EINF correspondiente al ejercicio 2019 una nota de Hechos Posteriores. En dicha nota evaluaban los posibles impactos sociales o medioambientales que estimaban el COVID-19 iba a tener sobre la Sociedad o Grupo, como replanteamiento del modelo de negocio, Expedientes de Regulación de Empleo (ERE) o Expedientes de Regulación Temporal de Empleo (ERTE), continuidad de las operaciones o medidas de seguridad tomadas para asegurar la salud de los trabajadores.

La Directiva 2014/95/UE y la Ley 11/2018 establecen que los auditores de las cuentas anuales deben comprobar que se haya facilitado el EINF y que cumple con el contenido mínimo determinado en la regulación. En el caso de no ser así, lo indicarán en el informe de auditoría.

Además, España es uno de los tres países de la Unión Europea (junto con Francia e Italia) que ha incluido la obligatoriedad de la verificación de la información contenida en el EINF por un “prestador independiente de servicios de verificación” (Accountancy Europe, 2020; España, 2018, art.1). En 2018, el 90% de los informes de verificación españoles estaban firmados por auditores (y no otros proveedores de servicios) (Accountancy Europe, 2020). Este verificador independiente puede ser el propio auditor de las cuentas anuales. En la redacción de la Ley 11/2018 no se especifican el estándar, metodología o nivel de verificación requerido. El estándar utilizado habitualmente en nuestro país para verificar el EINF es el International Standard on Assurance Engagement 3000 (ISAE 3000) “Encargos de Aseguramiento distintos de la Auditoría y de la Revisión de Información Financiera Histórica” del International Auditing and Assurance Standards Board (IAASB) (2013b). El nivel de aseguramiento en este tipo de encargos es habitualmente limitado, a diferencia de la seguridad razonable en la auditoría de las cuentas anuales.

Por otro lado, a diferencia de la conclusión en el informe de auditoría de cuentas, que es positiva, la conclusión del verificador se expresa de una forma negativa. Transmite si, tras los procedimientos realizados y las

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pruebas obtenidas, algún asunto ha llamado la atención del verificador haciéndole creer que la información no ha sido preparada, en todos sus aspectos significativos, de acuerdo con los contenidos recogidos en la normativa (IAASB, 2013b).

En el siguiente apartado describimos algunos marcos internacionales de información no financiera que hemos enumerado anteriormente.

2.2. Otras iniciativas internacionales sobre información no financiera: el GRI y el Informe Integrado del IIRC

Los informes de sostenibilidad voluntarios de las empresas (en sus diversas formas) han intentado abordar las crecientes demandas de información no financiera de la sociedad a través de una mayor divulgación del desempeño ambiental y social (Simnett y Huggins, 2015). Este tipo de informes voluntarios, apoyados por las empresas, organismos internacionales y los estados desarrollados han estimulado el nacimiento de diferentes marcos de reporting sobre sostenibilidad desde los años 80 (Stubbs y Higgins, 2018). Brown et al. (2009) estiman que existen alrededor de 30 marcos internacionales que recogen alguno de los tres aspectos de sostenibilidad (medioambiental, económica y social). Es lo que se conoce como la “infraestructura de Responsabilidad Social Corporativa (RSC)” (Lenssen et al., 2013; Waddock, 2008).

Dentro de esta infraestructura hay algunos marcos multisectoriales con un alcance global como el UN Global Compact (UNGC), el Global Reporting Initiative (GRI), ISO 26000, SA 8000, la serie de Standards AA1000 y el Carbon Disclosure Project. No pretendemos en el presente estudio analizar todas estas iniciativas, pero sí destacaremos a continuación la del GRI (2020) y el informe integrado del IIRC (2013a).

Con más de 14.400 empresas, entre ellas un 68% de las 250 empresas más grandes del mundo, usando sus estándares, el Global Reporting Initiative (GRI, 2020) es el marco para reportar información sobre sostenibilidad más utilizado a nivel mundial desde hace años (Levy et al., 2010) y el más usado en España desde la promulgación de la Ley 11/2018.

El GRI es una organización sin ánimo de lucro, creada en 1997, que dispone de una serie modular de estándares interrelacionados para que las empresas preparen sus reportes sobre sostenibilidad (GRI, 2020).

Muchos autores han destacado las bondades de la propuesta del GRI, en especial su contenido, detalle y rigor, por lo que están llamados a ser los

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“principios generales de sostenibilidad generalmente aceptados” (Tschopp y Nastanski, 2014). Sin embargo, también ha recibido muchas críticas desde la academia. En especial, se ha criticado su fracaso en el intento de armonizar la multitud de marcos de reporting sobre sostenibilidad (Brown et al., 2009).

El informe integrado del IIRC (2013a) representa uno de los cambios más significativos en los informes corporativos visto en años y el último desarrollo en los reportes sobre sostenibilidad (Stubbs y Higgins, 2014).

El IIRC es un organismo internacional creado en 2010 con la participación de los líderes económicos y empresariales más importantes del mundo con el objetivo de desarrollar un nuevo enfoque en la información corporativa. En diciembre de 2013 publicó el Marco International <IR> (en adelante “Marco <IR>”) (IIRC, 2013a), con las aportaciones de múltiples grupos de interés que fueron consultados. El Marco <IR> tiene como objetivo simplificar la presentación de informes de la empresa y mejorar su eficacia al centrarse en la creación de valor “como el próximo paso en la evolución del reporting corporativo” (IIRC, 2013a, p. 1).

El IIRC centra su propuesta en el pensamiento integrado y propone un informe integrado, que aúna información financiera y no financiera. El informe integrado es “una comunicación concisa sobre cómo la estrategia, el gobierno, el desempeño y las perspectivas de una organización, en el contexto de su entorno externo, conducen a la creación de valor a corto, mediano y largo plazo” (IIRC, 2013a, p.8). El IIRC está en un proceso de revisión del Marco <IR>, pidiendo la opinión de inversores, empresas, reguladores, organismos emisores de normas, la academia y otros grupos de interés, con el objetivo a largo plazo de contribuir a la estabilidad financiera y el desarrollo sostenible (IIRC, 2020a).

Investigaciones recientes muestran una tendencia de las empresas ubicadas dentro de un estado miembro de la UE a reemplazar el informe de sostenibilidad independiente a favor de los informes integrados (Stawinoga y Velte, 2017). Más de 1.500 empresas en todo el mundo utilizan el informe integrado para comunicarse con sus grupos de interés (IIRC, 2020b). Un 14% de las empresas N1003 etiquetaron sus informes como integrados en 2017 (frente a un 11% en 2015) (KPMG, 2017).

3 N100 hace referencia “a la muestra de 4.900 compañías que comprenden las top 100 compañías según el nivel de ingresos en los 49 países analizados en el estudio” (KPMG, 2017, p.2).

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Incluso las organizaciones del sector público han comenzado a emitir informes integrados para mejorar su responsabilidad (Biondi y Bracci, 2018).

La información integrada debería contribuir a decisiones más efectivas por parte de los proveedores de capital financiero, mejorando así el desempeño de sus inversiones y logrando una asignación más eficiente de sus recursos (Eccles y Krzus, 2012). El informe integrado debería contribuir a la estabilidad económica y a una disminución de los costos de capital para las empresas informantes, ya que mejoraría la transparencia del desempeño financiero y no financiero para todos los agentes del mercado (García-Sánchez et al., 2013). La información integrada debería ser una herramienta poderosa para demostrar que una empresa está comprometida con la sostenibilidad y, por lo tanto, debería mejorar la reputación de la empresa (Eccles y Serafeim, 2011) y generar más confianza entre los accionistas (Azam et al., 2011). Sin embargo, algunas voces críticas se han alzado y han cuestionado que el informe integrado sea un medio eficaz para reportar sobre sostenibilidad, porque está orientado primordialmente hacia los proveedores de capital (Flower, 2015).

Una de las principales dificultades señaladas por la literatura a la hora de implementar el informe integrado es que dos de sus conceptos principales, “pensamiento integrado”4 y “creación de valor”5, están vagamente definidos y no está claro cómo pueden o deben aplicarse (Dumay et al., 2017; Feng et al., 2017). Otra barrera importante para implementar el informe integrado en la práctica es que es un esfuerzo voluntario que asumen las empresas que quieren reportar bajo este marco (Flower, 2015). Es cierto que la Directiva 2014/95/UE de información no financiera señala el Marco <IR> como uno de los posibles marcos internacionales a usar para facilitar el EINF (UE, 2014b). El Integrated Reporting Committee de Sudáfrica declaró en 2016 el informe integrado como una

4 El Marco <IR> define el pensamiento integrado como: “La consideración activa, por parte de una organización de la relación que existe entre sus diversas unidades operativas y funcionales, y los capitales que utiliza y sobre los que su actividad impacta. El pensamiento integrado conduce a una toma de decisiones y acciones integradas que se centran en la creación de valor en el corto, medio y largo plazo.” (IIRC, 2013a, p.35).

5 El Marco <IR> define creación de valor como: “El proceso que se traduce en aumentos, disminuciones o transformaciones de los capitales causados por las actividades y la producción de la organización” (IIRC, 2013a, p.36).

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“buena práctica” para cumplir con los requerimientos del King IV6 (IoDSA, 2016). Sin embargo, el informe integrado del IIRC no es un requerimiento legal (hasta el momento) en ningún país.

3. Novedades en Auditoría

En este apartado analizaremos las principales novedades introducidas en la actividad de auditoría en el marco europeo por la Directiva 2014/56/UE y su trasposición al ordenamiento jurídico español.

Abordaremos especialmente los cambios introducidos en el informe de auditoría por ser este el principal canal de comunicación de los auditores con los grupos de interés.

3.1. La Directiva 2014/56/UE y la Ley de Auditoría de Cuentas 22/2015

Dos acontecimientos internacionales explican los profundos cambios introducidos en la regulación de auditoría de los últimos veinte años.

Nos referimos a los importantes escándalos financieros de inicio del siglo XXI y a la crisis financiera de 2008.

Los escándalos financieros de Enron y WordCom tuvieron una rápida respuesta legislativa en Estados Unidos con la Ley Sarbanes-Oxley (SOX) (US Congress, 2002) que trató de recuperar la confianza de los mercados, enfatizando los controles internos que afectan a la información financiera de las empresas. Además, se creó el Public Company Accounting Overight Board (PCAOB) al que la Securities and Exchange Commision (SEC) otorgó la responsabilidad de supervisar las labores de auditoría con el objetivo de proteger el interés público. Los escándalos financieros europeos (Parmalat, Vivendi y Fórum Filatélico, entre otros) también tuvieron su respuesta en la Directiva 2006/43/EC (UE, 2006), que sustituía a la Octava Directiva 84/253/EEC (UE, 1984), y que incluía reformas en línea con la SOX. Esta directiva ha sido considerada 6 En marzo de 2010, Sudáfrica fue el primer país en obligar a las compañías cotizadas a emitir un “informe integrado” según la iniciativa King III (IoDSA, 2014). El King IV “Informe sobre Gobierno Corporativo para Sudáfrica” publicado en 2016 por el King Committee reemplaza al King III por completo y es efectivo con respecto a los ejercicios financieros que comiencen a partir del 1 de abril de 2017. Existen diferencias entre el informe integrado del modelo King IV y el del IIRC.

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como “una de las reformas más interesantes desde el punto de vista de la armonización de la auditoría y como una forma de asegurar la integración de los mercados financieros en Europa” (García-Benau, 2016a, p.

178). Todos estos escándalos financieros mermaron la reputación de los auditores que habían incumplido sus principales obligaciones de independencia y competencia profesional.

La crisis financiera internacional de 2008 perjudicó seriamente la confianza en los mercados financieros. La reputación de los auditores se vio todavía más debilitada. Especialmente se criticó el valor de los informes de auditoría, puesto que no daban ninguna información que hiciera presagiar la evolución de las compañías involucradas en la crisis (UE, 2010; IOSCO, 2009; PCAOB, 2011). La sociedad no percibía el interés público, el beneficio que no solo para la entidad auditada, sino también para otros grupos de interés tiene la actividad de auditoría (IAASB, 2013a; UE, 2014c). El gap de expectativas7 se acrecentaba (GarcíaBenau, 2016b).

Europa reaccionó ante estos hechos y en 2010 se publicó el “Libro Verde. Política de auditoría: Lecciones de la crisis” (UE, 2010) que refuerza la función social de la auditoría. La Comisión Europea decidió responder además con una nueva regulación en el terreno de la auditoría con el objetivo de conseguir estabilidad en los mercados y favorecer el crecimiento económico en los estados miembros de la Unión Europea. El convencimiento de la Comisión Europea de que la auditoría es un factor clave en la recuperación de la confianza del mercado (Humphrey et al., 2011) culminó en la publicación de la Directiva 2014/56/UE (UE, 2014a) y el Reglamento 537/2014 (UE, 2014c) que tienen como fin último mejorar la calidad de las auditorías realizadas en la Unión Europea.

La Directiva 2014/56/UE persigue aumentar el nivel de convergencia de las normas de auditoría y de las normas de independencia, objetividad y ética profesional de los auditores a nivel europeo para aumentar la trasparencia en los requisitos aplicables a los auditores y aumentar su independencia y objetividad en el desempeño de su actividad. La Directiva 2014/56/UE (UE, 2014a) y el Reglamento 537/2014 (UE, 2014c) consi7 El gap de expectativas se define como “la diferencia entre lo que los usuarios esperan del auditor y de la auditoría de estados financieros, y la realidad de lo que es una auditoría” (IAASB, 2011, p.7).

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deran que la independencia es el atributo de la auditoría más relacionado con la calidad de la información financiera de las empresas. Por otro lado, se aumenta la supervisión pública de los auditores para reforzar la protección de los inversores. Además, la Directiva 2014/56/UE intenta dinamizar el mercado de auditoría e incide en el riesgo sistémico que existe ante un mercado altamente concentrado en las denominadas “Big4” (Deloitte, EY, KPMG y PricewaterhouseCoopers).

Debido a la significativa relevancia pública de las Entidades de Interés Público (en adelante “EIP”) y con el objetivo de reforzar la fiabilidad de sus estados financieros, se desarrolla un instrumento legislativo separado para las EIP, el Reglamento 537/2014 (UE, 2014c). Por esa razón, el Reglamento impone requisitos más estrictos a los auditores de las mismas que a los auditores que no auditen EIP para asegurar su independencia. Además, les obliga a preparar un informe para el Comité de Auditoría para fomentar el diálogo con el mismo. El incremento del contenido del Informe Anual de Trasparencia, un documento que deben publicar en sus páginas web los auditores de las EIP en el que se recogen aspectos que ayudan a comprender la organización, el nivel de actividad y los procesos de control interno de los auditores, puede ayudar a cerrar el gap de expectativas (García-Benau, 2016b).

En relación a nuestro país, la primera Ley de Auditoría de cuentas (España, 1988) ha sufrido tres modificaciones sustanciales, en 2002, en 2010 y, la última, en 2015. Las tres reformas han estado motivadas por la necesidad de incrementar la calidad de las auditorías, incorporando diferentes medidas que, además de otros objetivos, pretendían principalmente reforzar la independencia de los auditores. La reforma de 2015, en forma de Ley 22/2015, de 20 de julio, de Auditoría de Cuentas (en adelante “Ley 22/2015”) (España, 2015), transpone al ordenamiento jurídico español la Directiva 2014/56/UE. El mercado español de las empresas auditadas ha quedado dividido en las EIP y el resto. Los auditores de las EIP tienen que alcanzar niveles más altos de independencia y de competencia profesional que aseguren una mayor calidad de su trabajo. Esta circunstancia podría generar una mayor concentración de la auditoría de las EIP en manos de las Big4 y firmas medianas de auditores en detrimento de auditores individuales y pequeñas firmas de auditoría. Este resultado no sería acorde con los objetivos perseguidos por los reguladores entre los que se incluyen una revitalización del mercado de auditoría, haciendo más fácil para las empresas de auditoría pequeñas su crecimiento (Cabal-García et al., 2019).

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3.2. El informe de auditoría

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El informe de auditoría es el canal principal de comunicación entre los auditores y los grupos de interés y uno de los principales instrumentos (aunque no el único) con el que estos toman sus decisiones económico-financieras. El cuestionamiento del valor del informe de auditoría tras la crisis financiera de 2008 (Church et al., 2008) y las demandas de diferentes organismos internacionales de cambios en el mismo (IOSCO, 2009; PCAOB, 2011; UE, 2010) provocaron cambios importantes en la regulación de los informes de auditoría.

La Unión Europea adoptó, en abril de 2014 la Directiva 2014/56/UE (UE, 2014a) que hemos comentado anteriormente y que introdujo algunos cambios significativos en el informe de auditoría. Además, el Reglamento 537/2014 (UE, 2014c) exige que los informes de auditoría de las EIP estén bien fundamentados y que incluyan información sobre independencia y sobre la capacidad de la auditoría para detectar irregularidades. Los objetivos principales perseguidos por la regulación europea son el aumento de la calidad de los informes financieros y de la auditoría y la mayor relevancia del valor de los informes de auditoría.

En 2015 el IAASB emitió dos nuevas normas relativas al informe de auditoría, la NIA 700 (revisada) “Formación de la Opinión y Emisión del Informe de Auditoría sobre los Estados Financieros” (IAASB, 2015a) y la NIA 701 “Comunicación de las Cuestiones Claves de Auditoría en el Informe de Auditoría emitido por un Auditor Independiente” (IAASB, 2015b).

Los cambios introducidos por la NIA 700 tienen como objeto “incrementar el valor de la información proporcionada por los auditores haciendo que la información que proporciona el informe de auditoría sea más relevante para los usuarios” (IAASB, 2015a, par. 4). Entre esos cambios destacan que el informe de auditoría debe comenzar por las secciones “Opinión” y “Fundamento de la Opinión”. De esta manera se enfatiza el objetivo del informe de auditoría, la expresión de una opinión por parte del auditor sobre las cuentas anuales, además de hacer más fácil para los grupos de interés focalizarse sobre ella (KPMG, 2014).

Además, se introducen una serie de mejoras en el informe de auditoría para incrementar la transparencia o aclarar responsabilidades, tales como una declaración sobre el cumplimiento del auditor con la independencia y otras responsabilidades éticas, una descripción mejorada de las responsabilidades del auditor y características clave de la auditoría, así

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como una descripción de la responsabilidad de los administradores y del auditor con respecto al principio de empresa en funcionamiento.

Pero quizás el cambio más significativo introducido en el informe de auditoría han sido las cuestiones claves de auditoría (“KAMs” por sus siglas en inglés, Key Audit Matters). Dichas cuestiones son aquellas que, “según el juicio profesional del auditor, han sido de la mayor significatividad en la auditoría de los estados financieros del periodo actual. Las cuestiones clave de la auditoría se seleccionan entre las cuestiones comunicadas a los responsables del gobierno de la entidad” (ICAC, 2016b p. 4). A diferencia del modelo tradicional de informe de auditoría, basado más en un modelo binario, las KAMs permiten personalizar el informe y que este resulte más útil y valioso para los usuarios a la hora de la toma de sus decisiones (ICAC, 2016b). La descripción de una KAM incluye información sobre las razones por las que un asunto se considera de la mayor significatividad en la auditoría, así como la respuesta dada durante la auditoría.

Las NIA 700 y NIA 701 han sido adaptadas para su aplicación en España (NIA-ES 700 y NIA-ES 701) mediante Resolución del Instituto de Contabilidad y Auditoría de Cuentas, de 23 de diciembre de 2016 (ICAC, 2016a; ICAC, 2016b). España, en su desarrollo normativo del contenido del informe de auditoría, ha exigido a todas las auditorías algunos requisitos requeridos solamente en el Reglamento 537/2014 para las EIP, como son una descripción de los riesgos de incorrecciones materiales más significativas y un resumen de la respuesta del auditor a dichos riesgos (García-Benau, 2016a).

La actividad de auditoría no ha sido ajena a la situación excepcional que vivimos durante los meses que sufrimos la pandemia del COVID-19 y el decreto del estado de alarma en nuestro país. Los auditores se vieron obligados a incrementar sus procedimientos en las auditorías de los ejercicios terminados el 31 de diciembre de 20198. En especial tuvieron que obtener “evidencia suficiente y adecuada sobre si el impacto del coronavirus se veía reflejado adecuadamente en las cuentas anuales de la entidad” (ICJCE, 2020, p. 3), debiendo considerar especialmente la inclu8 También se tuvieron que incrementar para otras fechas de cierre, tanto anteriores pero cuya información no se había publicado a la fecha de la declaración del estado de alarma mediante el Real Decreto 462/2020, de 14 de marzo, como posteriores, incluyendo en particular los períodos intermedios del ejercicio 2020.

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sión de información suficiente sobre hechos posteriores, la aplicación del principio de empresa en funcionamiento y la adecuación de las estimaciones contables realizadas al cierre del ejercicio 2019.

4. Los retos a superar en la información no financiera y en la actividad de auditoría

Hemos analizado hasta ahora la última evolución en Europa en relación a la información no financiera y en la actividad de auditoría, centrándonos en las dos Directivas europeas a través de las que se han materializado dichos cambios. Estos cambios no han estado exentos de críticas que pueden ser acogidas como retos a superar en el futuro para lograr que la información no financiera se equipare en calidad y credibilidad a la información financiera. Los auditores, por su parte, tienen que ayudar en esa credibilidad y seguir mejorando su instrumento de comunicación, el informe de auditoría. Así lograrán mostrar la verdadera función y calidad de su trabajo y ayudar a los grupos de interés en la toma de sus decisiones, contribuyendo al mejor funcionamiento de los mercados.

4.1. Los retos de la información no financiera en el marco europeo

El principal reto de la Directiva 2014/95/UE (UE, 2014b) está relacionado con el objetivo de incrementar la comparabilidad de la información no financiera en el marco europeo. La Directiva no prescribe la utilización de un único marco de referencia para informar sobre las materias no financieras y da flexibilidad a la hora de transponer sus requerimientos a las diferentes leyes nacionales. Estos hechos provocan diferencias entre los EINF de los países miembros de la Unión Europea que pueden representar un desafío en el objetivo pretendido de armonizar el reporte de información no financiera (Ding et al., 2007, La Torre et al., 2018).

En relación a la verificación de la información contenida en el EINF, la Directiva 2014/95/UE no especifica el estándar, metodología o nivel de verificación requerido. Esto supone que también surgen diferencias de criterio entre los países a la hora de verificar la información no financiera, según el estándar y el nivel de revisión aplicado, así como la metodología de trabajo del verificador y su criterio a la hora de poner de manifiesto salvedades en el informe de revisión del EINF. Para un análisis detallado de las decisiones legales adoptadas en cada uno de los paí-

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ses de la Unión Europea en relación a la verificación de la información incluida en el EINF recomendamos la lectura del informe “Towards reliable Non financial Información across Europe”, realizado por Accountancy Europe9 (2020).

Otro aspecto criticado de la Directiva 2014/95/UE (UE, 2014b) es que sigue anclada en sistemas antiguos de reporting (estáticos y antiguos formatos de reporte periódico) en tiempos de avances tecnológicos como BigData, eXBRL, iXBRL o Blockchain (Dumay y Guthrie, 2017). La Unión Europea debería explorar estas otras formas de reportar la información no financiera que permiten a los usuarios nuevas maneras de conseguir información útil y de realizar análisis para la toma de sus decisiones (Accountancy Europe, 2019).

La existencia de alrededor de 30 marcos internacionales para reportar información sobre sostenibilidad (Brown et al., 2009) conlleva múltiples riesgos: puede hacer que las empresas sean “selectivas y desequilibradas” en sus desgloses de información no financiera, lo que puede aumentar el riesgo de “greenwashing” (Accountancy Europe, 2019; Mahoney et al., 2013). Además, no sirven a los intereses del mercado, de las compañías ni de sus accionistas, ni al interés público por resultar un sistema demasiado complejo y no comparable (Accountancy Europe, 2019).

Accountancy Europe (2019) reconoce que es necesario un “cambio de sistema” en la información corporativa sobre la base de tres pilares: la armonización de las iniciativas en materia de información no financiera, un conjunto básico de indicadores globales para la información no financiera con el mismo rigor como los de la información financiera y la interconexión de la información financiera y no financiera. Con este objetivo, establecen como una de las prioridades desarrollar un Marco Conceptual de Información no Financiera (inspirado en el Marco Conceptual de Información Financiera del IAASB (2018)) y un Marco Conceptual Interconectado. En esta tarea, reconocen que el Marco <IR> sería un “punto de partida útil” (Accountancy Europe, 2019, p. 12). Este cambio tiene que ser acometido con cierta urgencia. La sociedad espera que las empresas jueguen un papel importante en el logro de los ODS de la Agenda 2030 de las Naciones Unidas (ONU, 2015a). Es necesario reconstruir la confianza en los mercados. Considerando que el 80% del 9 Accountancy Europe (previamente FEE) es la organización del IFAC que reúne 51 organizaciones profesionales en 35 países agrupando a más de un millón de auditores y asesores.

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valor de las empresas está representado por intangibles generados internamente (Ocean Tomo, 2019) y que las inversiones sostenibles siguen creciendo (GSIA, 2018), la trasparencia y coherencia de la información no financiera es fundamental.

Sin embargo, el mayor reto de la información no financiera, en cualquiera de sus formas, sigue siendo su credibilidad. Este aspecto lo desarrollamos con más detalle en el siguiente apartado.

4.2. El reto de la credibilidad de la información no financiera

La literatura es unánime en la percepción de que la credibilidad de los informes no financieros, y por lo tanto de las organizaciones informantes, se ve reforzada cuando se ofrecen garantías sobre la información reportada (Eccles y Krzus, 2012; Eccles et al., 2012; IIRC y BlackSun, 2014; Simnett y Huggins, 2015). La creciente tendencia a solicitar de las empresas la emisión de información no financiera, en forma de informes de sostenibilidad o EINF como el previsto en la Directiva 2014/95/UE (UE, 2014b), se ha visto acompañada por un incremento en el aseguramiento de dicha información. Si en 2008 solo el 40% de las empresas del G250 que emitían informes de Responsabilidad Social Corporativa los dejaron verificar por terceros, en 2017 esa cifra subió al 67% de las empresas (KPMG, 2017).

Sin credibilidad, la aceptación generalizada de la información no financiera y, por lo tanto, su supervivencia se verá amenazada (Cheng et al., 2014; Eccles et al., 2012). La Directiva 2014/95/UE (UE, 2014b) ha optado por dejar verificar la información contenida en el EINF por expertos independientes sin especificar el estándar, metodología o nivel de verificación requerido, como hemos analizado anteriormente. Esta decisión es en nuestra opinión insuficiente, si consideramos las demandas expuestas desde hace años por los usuarios sobre la necesidad de que la información no financiera goce de las mismas garantías que la financiera (Goicoechea et al., 2019; IIRC, 2013b; IIRC, 2014). ¿Qué es lo que frena que la regulación en materia de información no financiera dé el paso definitivo y obligue a que dicha información sea auditada? Consideramos que las razones se dividen en dos grupos: las características específicas de la información no financiera, así como algunos desafíos metodológicos que la propia actividad de auditoría debe superar (Cohen y Simnett, 2014; de Villiers et al., 2014; Eccles et al., 2012; Maroun, 2018; Simnett y Huggins, 2015).

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En relación a las características intrínsecas de la información no financiera, la principal preocupación es la calidad de la misma. Los grupos de interés tienen la impresión de que la información no financiera no se reporta con el mismo rigor que la financiera (Accountancy Europe, 2019). Sin llegar a afirmar que la información no financiera sea inherentemente inexacta, existe unanimidad sobre la necesidad de mejora de los sistemas de generación de información no financiera para que los auditores puedan confiar en los controles internos sobre los flujos de dicha información (Cohen y Simnett, 2014; Eccles et al., 2012; Simnett y Huggins, 2015). El papel de los comités de auditoría y de otros sistemas de gobernanza puede ser crucial en este esfuerzo (Haji y Anifowase, 2016).

El hecho, además, de que coexistan tantos marcos internacionales para reportar información sobre sostenibilidad (Brown et al., 2009) dificulta el aseguramiento por parte de auditores. Disponer de un conjunto global de métricas lograría información comparable, transparente y auditable (Accountancy Europe, 2019).

Otro conjunto de desafíos que los auditores tendrán que superar para poder emitir una opinión sobre la información no financiera son metodológicos (Cohen y Simnett, 2014; Eccles y Krzus, 2012; IFAC e IIRC, 2015; IIRC, 2014). Los auditores deben resolver cuestiones complicadas como qué nivel de garantía pueden ofrecer sobre la información no financiera, cómo fijar la materialidad en estos asuntos o cómo informar sobre el trabajo de otros expertos. ¿Frenarán estos dilemas y la amenaza de litigios (y su consecuente pérdida reputacional) la evolución de la auditoría en este campo? (Eccles et al., 2012; Goicoechea et al., 2019).

Todavía hay debate sobre el nivel de garantía que los auditores deberían (o podrían) dar sobre la información no financiera (IIRC, 2014; Simnett y Huggins, 2015). Como hemos comentado anteriormente, la seguridad aportada habitualmente en el informe de verificación del EINF, según la ISAE 3000 (IAASB, 2013b), es limitada, mientras el nivel de garantía habitual en las opiniones sobre las cuentas anuales es de seguridad razonable. En la encuesta que realizamos a auditores y usuarios de informes de auditoría sobre la auditoría de informes integrados (Goicoechea et al, 2019), la mayoría de los usuarios deseaban obtener seguridad razonable sobre la información no financiera. La opinión de los auditores, sin embargo, estaba más dividida entre seguridad razonable y seguridad limitada. Sería interesante conocer los motivos de esta división en la opinión de los auditores. Siguiendo a Eccles et al., (2012)

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creemos que un grado de seguridad razonable sobre la información no financiera sería lo ideal, ya que equipararía en credibilidad la información no financiera a la financiera, aumentando el valor de la misma para la toma de decisiones de los grupos de interés.

Los auditores tienen que ejercer un alto grado de juicio profesional a la hora de verificar la información no financiera, ya que los aspectos cualitativos ganan mucha más importancia que en la información financiera10. Aspectos como la determinación de la materialidad global para verificar el EINF, verificar la hipótesis en las estimaciones, la información sobre las políticas y controles realizados por la compañía o la evaluación de los riesgos requiere ejercer un alto grado de juicio profesional y escepticismo (Cheng et al., 2014; IIRC, 2014; Kiliç y Kuzey, 2018).

Determinar qué evidencia es suficiente en relación con la información no financiera sigue en debate (de Villiers et al., 2014; Simnett y Huggins, 2015). Los estándares actuales de verificación ofrecen orientaciones insuficientes sobre estas cuestiones (IFAC e IIRC, 2015; Maroun, 2018).

Además, los auditores tienen que ampliar sus conocimientos del cliente, adquirir nuevas habilidades e involucrar numerosos expertos (Simnett y Huggins, 2015). ¿Está el mercado de auditoría dispuesto a pagar este esfuerzo de los auditores? ¿Están los auditores dispuestos a asumir estos riesgos?

Si la información financiera y no financiera se interconecta, como propugna Accountancy Europe (2019) o si el informe integrado se impone como modelo de información corporativa, ¿cómo debe ser la opinión de los auditores? Aunque algunos autores defienden que los auditores deberían emitir una opinión de auditoría integrada sobre el contenido completo de un informe integrado (Eccles et al., 2012), nuestro estudio con auditores y usuarios de informes de auditoría españoles arrojó, sin embargo, otros resultados (Goicoechea et al., 2019). Ambos grupos se decantaron por tener informes de auditores separados para la información financiera y para la no financiera. Sería interesante analizar si la 10 Somos conscientes de que en la auditoría de la información financiera también se están incrementando los aspectos cualitativos. La sofisticación y creciente complejidad de las normas de información financiera, el uso del valor razonable y la consiguiente utilización de estimaciones y modelos en la valoración de muchos activos ha obligado a la actividad de auditoría (y al informe de auditoría) a evolucionar para atender las demandas de los usuarios con respecto a la seguridad de dicha información (Deloitte, 2015; IAASB, 2011; Mao y Yu, 2015).

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actual situación con una opinión con seguridad razonable expresada en positivo sobre la información financiera y un informe con seguridad negativa y limitada sobre la información no financiera satisface a los grupos de interés.

4.3. Otros retos de la actividad de auditoria: mejorar la comunicación con los grupos de interés

La actividad de auditoría se enfrenta a múltiples retos en la actualidad: algunos ejemplos son las exigencias cada vez mayores de la regulación, la creciente asunción de riesgos en la auditoría de las multinacionales, la necesidad de ampliar el uso de expertos en las auditorías, la ampliación de los trabajos de verificación con un mercado de precios a la baja (especialmente en España) o elevados costes reputacionales cada vez que se coloca a los auditores en el punto de mira cuando hay escándalos financieros. Estos asuntos, aunque muy interesantes, se escapan, sin embargo, del alcance de este trabajo. Nos centraremos en el reto de mejorar el informe de auditoría por ser este el “único resultado del proceso de auditoría que es observable para los inversores” (Carcello, 2012, p. 22) y el medio principal con el que los auditores se comunican con los grupos de interés.

Como hemos comentado anteriormente, los cambios introducidos en los informes de auditoría por el IAASB, principalmente a través de la NIA 700 y NIA 701 (IAASB 2015a, 2015b) pretendían “incrementar el valor de los informes de auditoría haciendo que la información proporcionada en el informe fuera más relevante para los usuarios” (IAASB, 2015a, par.4). De esta manera se pretendía cerrar el gap de expectativas y el de información11. Simnett y Huggins (2014) comprobaron que, en general, había un gran nivel de apoyo de los grupos de interés a los cambios propuestos en el informe de auditoría por parte del IAASB. Sin embargo, ni se han atendido todas las peticiones de usuarios de informes de auditoría recogidas por la literatura, ni los estudios empíricos demuestran que los cambios introducidos en el informe de auditoría estén consiguiendo todos los resultados esperados.

11 El gap de información es la brecha que existe entre “la información que los usuarios desean sobre estados financieros y la auditoría y lo que está disponible a través de los estados financieros auditados de una empresa” (IAASB, 2011, p. 8).

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La literatura académica había identificado a lo largo de numerosos estudios ítems de información que los grupos de interés deseaban ver incorporados en el informe de los auditores (Bédard et al., 2016; MARC, 2011; Mock et al., 2013). Incluso las firmas de auditoría eran conscientes de que debían incluir más información en el informe de auditoría alejándose “del viejo modelo binario de una opinión de auditoría ‘limpia’ o ‘modificada’” (KPMG, 2014, p. 8) e incluso ir más allá de las propuestas del IAASB (2012).

Sin embargo, no todas las propuestas se han considerado en los últimos cambios aprobados en el informe de auditoría. La encuesta que realizamos a auditores y usuarios de informes de auditoría en España reveló que, aunque ambos grupos otorgaban un valor alto al informe de auditoría para la toma de sus decisiones económico-financieras, dicho valor podía ser incrementado, incorporando más información al mismo (Goicoechea et al., 2020). En especial, auditores y usuarios de informes de auditoría coincidían en incluir información sobre la responsabilidad de los auditores frente al fraude, conclusiones sobre las estimaciones realizadas por los administradores en las cuentas anuales y la valoración de la calidad de los sistemas de control interno del cliente (Goicoechea et al., 2020). En el citado artículo, proponíamos un modelo de informe de auditoría a partir del determinado en la NIA-ES 700 (ICAC, 2016b) que incluía la información referida anteriormente.

En relación a los cambios introducidos por las NIA 700 y NIA-701 la literatura no es concluyente sobre si los objetivos perseguidos se han alcanzado. Situar las secciones “Opinión” y “Fundamento de la opinión” al comienzo del informe de auditoría, puede aumentar el riesgo, descrito previamente en la literatura (Mock et al., 2013), de que el resto del informe no sea leído una vez que los lectores comprueben si la opinión es limpia o no. En relación a las KAMs, la literatura todavía no ha concluido sobre si realmente han servido para cerrar el gap de información o, incluso, si afectan significativamente las decisiones de los inversores, aunque sí proporcionan alguna información demandada previamente por los usuarios de informes de auditoría (Brasel et al., 2016; Coram y Wang, 2019; Gutierrez et al., 2018; Velte e Issa, 2019). Las KAMs también parecen tener algunas consecuencias inesperadas y, a veces, adversas, como retrasos en los informes de auditoría, aumento de las tarifas de los auditores (Velte e Issa, 2019) o incluso incremento del gap de expectativas (Coram y Wang, 2019). Además, la literatura reciente sobre el tema ha identificado que las KAMs se están estandarizando y que no han con-

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seguido el efecto deseado de “personalizar” los informes de auditoría. En un análisis realizado por Accountancy Europe (2019) sobre las KAMs de los bancos europeos en 2018 y 2017 se evidenció que el 49% de las KAMs se concentraban en tres temas (deterioro de deudores y otras cuentas a cobrar, clasificación y valoración de instrumentos financieros y sistemas de información).

5. Conclusiones

La Directiva 2014/95/UE (UE, 2014b) sobre información no financiera supuso un paso importante en el camino europeo hacia la sostenibilidad. La decisión de obligar a aquellas empresas con más impacto en la sociedad a emitir un EINF demuestra el compromiso europeo con los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas.

En su transposición a la legislación española, nuestro país ha tenido en cuenta uno de los principales problemas de la información no financiera, su credibilidad. Así, exige que el EINF sea verificado por un experto independiente. Aunque sería muy deseable que la Ley11/2018 determinara las características de los verificadores, la metodología y nivel de seguridad exigidos, no podemos dejar de destacar que únicamente otros dos países en la Unión Europea (Italia y Francia) han ampliado en el mismo sentido que el nuestro las exigencias planteadas en la Directiva 2014/95/UE en relación a las comprobaciones necesarias por parte de los auditores.

Los retos a los que se enfrenta la información no financiera son importantes y urgentes. En un mundo amenazado por el cambio climático en que los activos intangibles y la sostenibilidad ganan cada vez más importancia, los mercados necesitan información no financiera armonizada, conectada con la información financiera y con su mismo nivel de rigor. La situación actual con muchos marcos internacionales de información no financiera y reportes no auditados, basados en métodos de divulgación clásicos genera ineficiencias en la toma de decisiones e incremento de costes (Accountancy Europe, 2019). Las empresas, por su parte, tienen que seguir mejorando sus sistemas de generación de información no financiera para incrementar la calidad intrínseca de la misma.

Ante la deteriorada reputación de los auditores tras los escándalos financieros y la crisis de comienzo del siglo XXI, la Unión Europea reacciona, entre otras medidas, con la Directiva 2014/56/UE (UE, 2014a). El convencimiento de que auditorías de calidad ayudarían no solo a recuperar la confianza en los auditores, sino también a generar estabilidad y

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crecimiento en los mercados, se plasma en una regulación que refuerza el papel de interés público de la actividad de auditoría al enfatizar los requisitos de independencia de los auditores. Requisitos de independencia y de otra índole que se hacen aún más exigentes para las auditorías de las EIP por su mayor impacto en la sociedad. Sería interesante analizar si los incuestionables avances en la normativa europea han conllevado necesariamente un incremento en la calidad de los trabajos de auditoría (García-Benau, 2016a).

A pesar de estas medidas, la actividad de auditoría sigue afrontando numerosos retos. Retos que se derivan de la propia evolución en los reportes de las empresas, pero también de la necesidad de los mercados de información (financiera y no financiera) fiable. Además, sigue sin solucionar el viejo problema de la comunicación con sus grupos de interés. Los cambios en el informe de auditoría introducidos por las NIAs 700 y 701 han intentado reducir los gaps de expectativas y de información, pero su impacto real en las decisiones de los grupos de interés está por determinar.

Empresas, auditores, reguladores, legisladores y académicos tenemos que seguir trabajando para mejorar la información emitida a los mercados tanto por las empresas como por los auditores.

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BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS Vol. LXXV - N.º 230 - Agosto 2020 (Páginas 351-373)

LOS FALSOS AMIGOS EN LA DISTRIBUCIÓN DE LA RENTA: UNA VISIÓN ABREVIADA THE SO CALLED FALSE FRIENDS IN THE INCOME DISTRIBUTION: A BRIEF EXPLANATION Vicente Gonzalvo Navarro

Doctor en Derecho por la Universidad Carlos III de Madrid RESUMEN

El aprendizaje del idioma inglés es un asunto complicado. La gramática inglesa no es fácil y para el ciudadano español medio conseguir hablar esta lengua con fluidez suele llevar bastante tiempo. En concreto el idioma de “Shakespeare” tiene una serie de “falsos amigos”, estructuras lingüísticas que parecen significar, a priori, tras una traducción inmediata una cosa, y sin embargo tienen un significado distinto. Por ejemplo, la palabra “abstract” que parece que significa “abstracto” en español pero que realmente significa “resumen”, o por ejemplo la palabra “argument” que parece que significa “argumento” cuando en realidad significa “discusión”. Algo similar ocurre en el ámbito económico cuando se analizan los sistemas financieros y la situación de desigualdad.

Existen indicadores que pueden orientarnos a pensar que la situación de desigualdad es mayor o menor en un país cuando realmente esto no es así. Los indicadores que analizamos para determinar la posible desigualdad deben examinarse en un contexto determinado por muchos factores, no tienen un significado per se y su interpretación debe realizarse con mucha cautela; el objeto de este trabajo de investigación es analizar este asunto, profundizar en la relación entre desigualdad y sistema financiero y proponer una serie de conclusiones válidas.

Palabras clave: Igualdad, sistema financiero, renta, nación.

SUMMARY

Learning the English language is a complicated matter. English grammar is not easy and for the average Spanish citizen to get to speak this language fluently usually takes a long time. Specifically, the language of “Shakespeare” has a series of “false friends”, linguistic structures that seem to mean, a priori, after an immediate translation one thing, and yet have a different meaning. For example, the word “abstract” that seems to mean “abstract” in Spanish but that really means “summary”, or for example the word “argument” that seems to mean “argument” when it really means “discussion”. Something similar occurs in the economic sphere when analyzing financial systems and the situation of inequality.

There are indicators that can guide us to think that the situation of inequality is more or less in the country when this is really not the case. The indicators we analyze to determine the possible inequality must be examined in a context determined by many factors, do not have a meaning “per se” and their interpretation must be carried out with great cau-

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VICENTE GONZALVO NAVARRO

tion; the purpose of this research paper is to analyze this matter, depp into the relation between inequity and financial system and propose a series of valid conclusions.

Key words: Equality, financial system, income, nation.

1. Desarrollo. Los falsos amigos

1.1. La situación del sistema bancario es un indicador de la igualdad en la distribución de la renta

Desde mi punto de vista alinear la situación del sistema cambiario, mercantil, y de capital a la desigualdad (“inequity”) en la distribución de la renta es una de las aseveraciones más erróneas que podemos cometer.

En ese sentido podríamos pensar que una economía como la norteamericana que tiene una banca con un prestigio e influencia mundial debería tener unos niveles reducidos de desigualdad en la distribución de la renta (como también le sucede a otros países); esta interpretación inicial es totalmente errónea como se verificará. Si analizamos las siguientes variables macroeconómicas representativas de la situación financiera de una nación, dentro a su vez de un conjunto de “países escogidos distintivos”1, siendo estos indicadores, por ejemplo: el número de acciones negociadas (% del PIB), el comercio de mercaderías (% del PIB), la capitalización en el mercado de empresas nacionales que cotizan en bolsa (% del PIB) y el crédito interno proporcionado por el sector financiero (% del PIB), se estima, que mediante la interpretación de esos datos se pueden extraer varias conclusiones.

1.1.1. Algunas pueden ser de tipo económico, como por ejemplo que en las economías más avanzadas el número de acciones negociadas tiende a alcanzar un porcentaje mayor del PIB, o que el comercio de mercaderías tiene un porcentaje más alto del PIB en las naciones asiáticas; sin embargo, una de las conclusiones más relevantes es que realizando un análisis superficial del asunto los indicadores meramente económicos no son per se indicadores claros de la situación de la desigualdad en la distribución de la renta de las personas (Gráfico 1 y Esquema 1).

1 Nota del autor: Naciones “escogidas” por el autor de un conjunto de zonas o áreas del mundo, y con diferente situación financiera, que pueden ser representativas del funcionamiento de la economía mundial.

LOS FALSOS AMIGOS EN LA DISTRIBUCIÓN DE LA RENTA: UNA VISIÓN ABREVIADA

Gráfico 1

250

353

Comparación para el “grupo de naciones escogidas” del estudio de variables macroeconómicas: acciones negociadas (% del PIB), comercio de mercaderías (% del PIB), capitalización en el mercado de empresas nacionales que cotizan en bolsa (% del PIB), crédito interno proporcionado por el sector financiero (% del PIB)

200 150 100 50 0 Acciones negociadas, valor total (% del PIB) Capitalización en el mercado de empresas nacionales que cotizan en bolsa (% del PIB)

Fuente: Banco Mundial (2017), sintetizada por el autor.

Comercio de mercaderías (% del PIB) Crédito interno proporcionado por el sector financiero (% del PIB)

Atendiendo también a otras variables, no centradas exclusivamente en el sector económico o financiero, como el tiempo necesario para iniciar un negocio o la actividad (Gráficos 2 y 3) o en vitalidad del sector bancario (que se pone de relieve en la Tabla 1) se podría pensar que EEUU (con bancos como JP Morgan, Wells Fraco, Citibank), por ejemplo, es una de las naciones más desarrolladas del mundo en lo que concierne al apoyo al emprendimiento y la apertura de empresas, que lo es, y que la desigualdad en la distribución de la renta es baja. Lo cual es erróneo como fácilmente también intuimos. Sin embargo, complementando este indicador con otros (índices de Gini, de desarrollo del PNUD y otros) se puede comprobar fácilmente que esto no es así.

VICENTE GONZALVO NAVARRO

354

Gráfico 2

Tiempo necesario para iniciar un negocio

Turquía [TUR] Suecia [SWE] Sudán [SDN]

Sudáfrica [ZAF] Singapur [SGP]

Reino Unido [GBR] Noruega [NOR]

México [MEX] Grecia [GRC]

Estados Unidos [USA] España [ESP] China [CHN]

Canadá [CAN]

Camboya [KHM] Argentina [ARG]

0

Fuente: OCDE, 2018.

20

40

60

80

100

La desigualdad (creciente) existente en este país (EEUU) puede servir como ejemplo a lo que trato de explicar. Se trata de un ejemplo pero que es extrapolable a otras naciones del mundo, en nuestro caso (dentro del grupo de naciones analizadas) a otras naciones que tendrían una situación en algunos puntos parecida, por ejemplo, México. Un país con una economía que podríamos calificar de buena y en crecimiento, pero con una situación social y de desigualdad en la distribución de la renta terrible, derivada no únicamente de problemas económicos, sino también sociales y de otro tipo.

Tabla 1

Comparación del sistema financiero escogiendo cuatro variables (EEUU vs UE) Número de bancos Activos bancarios (10 exp12 $) Activos bancarios/PIB (%) Flujos bancarios/Financieros (%)

UE 6.450 32 300 74

EEUU 6.840 11 80 24

Fuente: Del autor, Afi en base a European Banking Federation Data. EU Banking Sector (2016).

120

LOS FALSOS AMIGOS EN LA DISTRIBUCIÓN DE LA RENTA: UNA VISIÓN ABREVIADA

Gráfico 3

355

Comparación de la formación bruta de capital y de las acciones negociadas (en cada país o nación escogida como porcentaje del PIB)

250,00

205,18

200,00 150,00

140,32

100,00 50,00 0,00

77,41 18,64

1,03

22,91 23,70 2,00

43,60

56,56

21,15

117,44

80,80

60,00

67,80

29,55 28,77 27,64 23,10 17,01 11,73 7,60 9,48

Formación bruta de capital (% del PIB)

18,60

18,89

45,00 44,31 30,97

25,68

1,00

Acciones negociadas, valor total (% del PIB)

Fuente: Banco Mundial (2017), sintetizada por el autor.

En la tabla (Tabla 1) expuesta, por otro lado, se puede verificar que la situación del sector bancario en Europa varía ampliamente con respecto a la de EEUU, fundamentalmente en lo concerniente al número de activos bancarios en relación al PIB, donde podemos comprobar que el porcentaje existente en la UE es mucho mayor. Sin embargo como hemos visto en lo concerniente al crédito que los bancos americanos proporcionan y las acciones negociadas en los mercados bursátiles son mayores (en general) en este país: EEUU (véase Gráficos 1 y 3).

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356

Esquema 1

Nivel de desigualdad entre países según coeficiente de Gini (2015)

Islandia Noruega Dinamarca Eslovenia Finlandia República Checa Bélgica Eslovaquia Austria Suecia Luxemburgo Holanda Hungría Alemania Francia Suiza Polonia Korea Irlanda OCDE Canadá Italia Japón Nueva Zelanda Australia Portugal Grecia España Letonia Reino Unido Estonia Israel Turquía Estados Unidos México Chile

2014

Fuente: OCDE.2

0,2

2007

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

0,5

Un Coeficiente Gini de O expresa igualdad perfecta. Un Coeficiente Gini de 1 expresa desigualdad máxima, dónde sólo una persona tiene todo el ingreso y todos los demás nada.

2 Aparecen en forma de “-I” y como líneas rectas “I” los valores correspondientes a 2007. Como barras horizontales (rectángulos) los de 2014.

LOS FALSOS AMIGOS EN LA DISTRIBUCIÓN DE LA RENTA: UNA VISIÓN ABREVIADA

357

1.1.2. Existen naciones con un sistema bancario consolidado, sin embargo, como Suiza (UBS), o Japón (Mitsubishi Ufj), con bancos y un sistema muy potente y consolidado, donde la desigualdad es mucho menor, y otras, como China (ICBC, China Construction Bank, Bank of China) con los mayores bancos del mundo, con unas desigualdades muy grandes.

En definitiva, y por los motivos expresados desde mi punto de vista no pueden extraerse conclusiones claras que relacionen la vitalidad del sistema bancario (o financiero) con las posibles desigualdades en la distribución de la renta, en concreto.

Incluso a menor nivel, corporativo, puede contemplarse que existe un problema creciente en lo referente a la posible desigualdad en los salarios (en compañías o empresas en sectores y situaciones similares) y que tiene repercusión a nivel más alto: “[…] as justice in the distribution of income is one of the central pillars in the sustainable development concept”3.

1.2. A mayor presión fiscal mayor desigualdad en la distribución de la renta (y las ayudas sociales son una carga)

Una de las premisas básicas sobre las que girará el estudio que a continuación se presenta es que la presión o carga fiscal tampoco es un indicador claro sobre la existencia de posibles desigualdades, podríamos definir este indicador financiero de la siguiente manera diferenciando Presión fiscal = (Recaudación fiscal obtenida / PIB) x 100 y Esfuerzo fiscal = (Presión fiscal / PIB per Cápita) x 1004.

Según cálculos de la OCDE referidos a sus 37 países miembros, la presión fiscal ha alcanzado actualmente los niveles máximos desde 1965, cuando se comenzó el cálculo con una media que, a inicios de 2018, se situaba en el 34,2% del PIB, siendo Francia el país con mayor presión fiscal sobre el PIB a un nivel de 46,2%, seguida por Dinamarca con el 46% y por Bélgica con el 44,6%. México es el país de la OCDE con menor presión, situándose solamente al 16,2% del PIB5.

GÓMEZ-BEZARES F., PRZYCHODZEN W. y PRZYCHODZEN J., p. 11 (2019).

Nota: Existe alto consenso sobre estas definiciones, véase p.e.: “El Blog salmón” (2009).

5 GRANELL TRIAS (2018).

3 4

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358

Del mismo modo quería, atendiendo a las estadísticas sobre el asunto, mencionar sobre la creencia generalizada que las ayudas sociales, y más en concreto las que apoyan la conciliación familiar provocan un quebranto económico importante al Estado, que incluso puede ir en detrimento de la ansiada igualdad en la distribución de la renta. Sin querer extenderme en este asunto se puede verificar en el plano adjunto (Mapa 1) que precisamente las naciones más desarrolladas del mundo (en términos de igualdad) son las que más invierten y dinero dedican a esta cuestión, en concreto a las políticas de apoyo a padres, y a la familia.

Mapa 1

Parental leave policies around the world. Políticas de apoyo a los padres alrededor del mundo

0-3 mos (0-90 days)

3-6 mos (91-180 days)

6-9 mos (181-270 days)

9 mos and more (271 +)

En colores más oscuros aparecen las naciones con políticas más activas y desarrolladas.

Data not available

Fuente: OCDE (2018).

Source: International Labour Organization report: “Maternity At Work: A Review of National Legislation, Second Edition” (2010).

Como podemos comprobar en el gráfico (Gráfico 4), se observa que de manera general suele correlacionarse una presión fiscal bastante elevada en naciones donde la desigualdad es baja o muy baja, siendo el esfuerzo fiscal (algo) menor, en estos países (véase Esquema 1).

LOS FALSOS AMIGOS EN LA DISTRIBUCIÓN DE LA RENTA: UNA VISIÓN ABREVIADA

359

Continuando con la serie de ejemplos que estamos valorando, y centrándonos en las naciones escandinavas, podemos también verificar que la presión fiscal el pasado año 2018 en países como Suecia y Dinamarca fue realmente alta con unos ingresos por impuestos directos del 42% del PIB aproximadamente. Podemos comprobar también en términos porcentuales que la presión (y el esfuerzo fiscal) en España es también bastante elevado; lo que introduce un matiz en la conclusión de este análisis, y que es que la presión debería ser mayor al esfuerzo fiscal, para procurar una menor desigualdad en la distribución de la renta (utilizando la referencia de ciertos países nórdicos, por ejemplo).

1.2.1. En definitiva, y concretando, en lo que se refiere a los impuestos; a pesar de todo ello, y como conclusión general podemos afirmar que la presión, y el esfuerzo fiscal, contando con la existencia de unas adecuadas políticas redistributivas, podría ser considerado (en relación a otros factores evidentemente) como un indicador de la existencia de una menor desigualdad social (y en renta).

Gráfico 4

18

Esfuerzo fiscal por habitante

16 14 12 10 8 6 4 2 0

Fuente: Banco Mundial (2017).

Indicador de Esfuerzo Fiscal. OCOE, 2015.

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360

1.3. El crecimiento no provoca desigualdad (las crisis financieras se pueden predecir) Desde una perspectiva teórica, los efectos de la desigualdad sobre el crecimiento económico podrían ser tanto positivos como negativos. Más concretamente, los argumentos teóricos para justificar el signo de estos efectos son de dos tipos.

1.3.1. En primer lugar, dado que la propensión marginal al ahorro suele ser mayor para las rentas altas, si la tasa de ahorro está positivamente relacionada con la tasa de inversión, esta a su vez afecta positivamente al crecimiento, entonces se podría concluir que las economías más desiguales, al menos el margen superior de las rentas, podrían crecer más rápidamente. Por otra parte, una segunda línea argumental aparece relacionada con el hecho de que la redistribución de renta lleva generalmente asociada una estructura impositiva progresiva, conduciendo así (en las partes más altas de las rentas) a un descenso en la inversión y el crecimiento económico6.

Hasta hace no muchos años, la hipótesis de Kuznets y Lewis7 era la ley más conocida acerca, en concreto, del crecimiento y de su impacto redistributivo: en las fases iniciales de desarrollo se produce un trasvase de trabajadores desde sectores de baja productividad (y baja desigualdad) a sectores de alta productividad (y desigualdad media), generándose así un aumento en la desigualdad global8. Este proceso desaparece con el mayor desarrollo, por lo que incrementos adicionales de renta reducen entonces la desigualdad.

El resultado final es que la desigualdad aumenta inicialmente con el desarrollo, reduciéndose posteriormente a partir de niveles suficientemente altos de renta. Pero, como explicó Terceiro Lomba en una de sus ponencias9, contrariamente a los resultados obtenidos en los estudios iniciales, “[…] la evidencia empírica no ha sido totalmente favorable a esta hipótesis”10. Esta última interpretación es la que considero que en cierto LOPEZ MENENDEZ, A. y COWELL F.A. (2013).

KUZNETS, S. (1955).

18 KUZNETS, S. (1955).p. 13.

19 TERCEIRO LOMBA (2006).

10 Kuznets, S. (1955).

16 17

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361

modo nos hace descartar, parcialmente, la hipótesis de Kuznets-Lewis, que básicamente se centra en considerar que la U invertida se postula para explicar la evolución temporal de la desigualdad (al aumentar el crecimiento, crece inicialmente y sucesivamente se reduce la desigualdad).

1.3.2. Teniendo en consideración las posibles opciones para la medición de la desigualdad, existen varias alternativas, aunque estimo la cuantificación del desempleo suele ser siempre un factor a analizar, y de igual modo la utilización conjunta y simultanea de varios indicadores la opción preferente que permitan contrastar la robustez (estadística) de los resultados y estudiar la sensibilidad de las tablas y datos.

Tabla 2

Estimaciones del panel del modelo de Kuznets para distintos modelos de desigualdad (I)

Fuente: López Menéndez y Cowell (2013).

En definitiva, tal y como explican López Menéndez y Cowell (2013), en la Tabla 2, en su detallado análisis sobre la desigualdad y crecimiento económico el modelo de Kuznets, y, en este contexto, llevamos a cabo estimaciones de este modelo para seis medidas de desigualdad distintas.

Como se puede apreciar, la información disponible no apoya en general la hipótesis de Kuznets, limitándose la evidencia favorable a los índices de Theil de orden “0” y, en menor medida “1”, cuando los análisis

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362

van referidos al PIB per cápita en nivel, ya que se puede comprobar que únicamente en estos casos se obtienen estimaciones de la curva con coeficientes estadísticamente significativos, y que apoyan la hipótesis de U invertida (al aumentar el crecimiento, crece inicialmente y sucesivamente se reduce la desigualdad). En definitiva, una vez contrastado y analizado este asunto, y tal y como demuestran López y Cowell (2013), desde mi punto de vista acertadamente, serviría para explicar el crecimiento en países de renta baja (Tabla 3) únicamente.11.

Tabla 3

Estimaciones del panel del modelo de Kuznets para distintos modelos de desigualdad (II)

Fuente: López Menéndez y Cowell (2013).

A mi modo de parecer la dificultad para detectar empíricamente un efecto del ritmo de crecimiento económico sobre la desigualdad no se debe a que dicho efecto no exista, sino a que es específico y distinto por las condiciones de cada país, como muestran los estudios de casos disponibles. A modo de ejemplo, Bourguignon, Ferreira y Lustig12 explican cómo el débil crecimiento en Brasil durante el prolongado período desde 1976 a 1996 no tuvo grandes consecuencias negativas sobre la desigualdad debido a que una mayor escolarización, unida a un descenso en la tasa de natalidad, ambos con un efecto reductor de la desigualdad, compensaron el incremento en ésta que pudiera haberse derivado del débil crecimiento13. En otros casos sin embargo el efecto ha sido distinto.

Esta última aseveración es la que quiero resaltar: el crecimiento económico tiene efectos prácticamente inevitables sobre la desigualdad, KUZNETS, S. (1955). p. 27.

BOURGUIGNON, F. y FERREIRA, H.G. y LUSTIG N. (2005).

13 BOURGUIGNON, F. y FERREIRA, H.G. y LUSTIG N. (2005).

11

12

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aunque el signo e intensidad de tales efectos dependen, por un lado, de la velocidad y de los aspectos estructurales del crecimiento y, muy en particular, del mecanismo distributivo dominante, que está determinado en buena medida por la calidad de las instituciones políticas y económicas existentes (en un círculo concéntrico, como menciona E. Nostrom (2003), tanto a nivel regional, como nacional y también supranacional).

Como conclusión la doctrina sobre este asunto todavía no es clara, aunque sí como hemos dicho parecen existir indicadores que muestran que al menos en los países de renta baja el crecimiento económico a largo plazo reduce la desigualdad.

1.3.3. A vueltas con las patologías de la economía (inflación, déficit,…).

Evidentemente en cuanto a la relación de la desigualdad y el sistema financiero, este asunto se ve afectado por otros factores, del que me gustaría destacar la ausencia o no de inflación, teniendo empíricamente la inflación una influencia positiva clara sobre la desigualdad14. Muchos países, especialmente iberoamericanos han luchado contra la existencia de inflación. En Bolivia entre el año 1984 y 1985 el nivel de precios se multiplicó por 1000 en 21 meses, en los últimos tiempos el caso más paradigmático actualmente podría ser Venezuela. En este país la inflación ha alcanzado en 2018 el 1.370.000%. La recesión en este caso aparecerá seguro, como es sabido, y vendrá motivada por la imposibilidad de reducir los salarios nominales, la existencia de convenios laborales no escalonados (con lo que se dificultaría la disminución de los salarios al mismo tiempo, y a que el cambio de política monetaria ya no es creíble en una situación como la actual)15.

Una vez analizado todo lo anterior, haciendo la interpretación contraria, sí que existe cierto acuerdo, desde mi punto de vista, en los factores que desencadenan la inestabilidad y las crisis financieras. En ese sentido siguiendo las nociones de Reinhart y Rogoff16 se pueden identificar evoluciones similares de algunas variables económicas en el período inmediato anterior a 19 crisis bancarias ocurridas en países industrializados desde la segunda guerra mundial (incluida la reciente crisis de 20072008)17.

BOJANIC, A. (2018).

BLANCHARD, O. (1995).

16 REINHART y ROGOFF K. (2008).

17 REINHART y ROGOFF K. (2009).

14 15

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364

En particular, los autores encuentran que, inmediatamente antes de una crisis bancaria, el precio real de las propiedades inmobiliarias y de las acciones experimentan importantes incrementos; el déficit de cuenta corriente de la balanza de pagos se incrementa considerablemente; el producto interno bruto real “per cápita” decrece; y la deuda pública como porcentaje del producto interno bruto se incrementa, debiendo las economías desarrolladas vigilar estas variables y estar atentos a las anteriores para prevenir las crisis.

1.4. Menos ingresos para el sistema financiero aumentan la renta disponible de las familias (y viceversa) 1.4.1. En algunos sectores de la sociedad existe la idea que los beneficios para el sector bancario implican un empeoramiento de la situación económica de las familias, y en concreto de su renta disponible.

Desde mi punto de vista esta aseveración es parcialmente, al menos, incorrecta. Realmente la renta disponible de las familias es la renta que estas disponen para el consumo o ahorro. Para su cálculo como es sabido hay que restar de la “renta nacional” los beneficios no distribuidos de las empresas, el impuesto sobre la renta de las personas físicas, el impuesto sobre sociedades y las cotizaciones sociales, por contra hay que agregar las transferencias afectadas (sanidad y educación entre otras).

El factor explicativo más importante de la renta disponible es la evolución del empleo (el cual podría ser el factor más importante como hemos mencionado, pto. 1.3.2., en este ensayo para la consideración y la reducción de la desigualdad); tras el empleo viene la remuneración salarial, a modo de ejemplo de la importancia de este asunto, en medio de un contexto de recuperación económica y a pesar de que los precios en 2016 habían subido más de un 6% en España, respecto a 2010, los salarios eran prácticamente los mismos18. Las transferencias desempeñan por otro lado un factor de estabilización muy importante en la renta de las familias. En nuestro país la sanidad representó un 6% del PIB y la educación un 4.4%19 lo que da una idea del gasto en estos dos aspectos, sin considerar el gasto en pensiones que alcanzo el 40.7% de los presupues18 19

Nota del autor: Lo que se traduce en una pérdida de poder adquisitivo muy grande.

Datos macroeconómicos del Banco de España (2018).

LOS FALSOS AMIGOS EN LA DISTRIBUCIÓN DE LA RENTA: UNA VISIÓN ABREVIADA

365

tos generales del Estado y 139.647 miles de millones de Euros (12.3% del PIB)20. Estas estadísticas ponen de manifiesto que el Estado de Bienestar, el mantenimiento de los márgenes adecuados de desigualdad, descansan en nuestro sistema de transferencia social, en gran parte, que es respaldado por la actividad económica y financiera de nuestro país, sin duda (“sin empresas no hay actividad económica”). Me gustaría profundizar también en cómo se articula teóricamente nuestro sistema económico.

1.4.2. Las flechas que siguen el sentido de las agujas del reloj representan el flujo de bienes y factores de producción, mientras que las que siguen el sentido contrario muestran el flujo de dinero (Tabla 4). Los flujos reales y monetarios tienen, por lo tanto, sentido contrario. Las familias venden factores de producción a las empresas y reciben a cambio ingresos. Las empresas, por su lado, entregan dinero a las familias y reciben a cambio factores de producción, o las familias destinan sus ingresos a la compra de bienes y servicios producidos por las empresas, y ahorran. Las empresas entregan bienes y servicios a las familias y reciben a cambio ingresos por la venta de estos bienes y servicios.

Las empresas también reciben ingresos por la venta de bienes de inversión a otras empresas y gastan en bienes de inversión: compran bienes de capital a otras empresas, “acumulan o desacumulan inventarios”.

Además, piden prestado para financiar sus gastos de inversión en el mercado financiero. “[…] El gobierno gasta en bienes y servicios que compra a las empresas. Asimismo, recibe ingresos por los impuestos que gravan a las familias y a las empresas, y hace pagos de transferencias a las familias como, por ejemplo, los beneficios de la seguridad social (se supone que los impuestos a las empresas son pagados por sus propietarias, las familias).

La diferencia entre sus ingresos netos de transferencias y sus gastos constituye el déficit que se cubre con préstamos del mercado financiero.

Cuando introducimos el sector externo en la economía, el flujo de los gastos e ingresos se vuelve mucho más complejo pero en esencia el sistema es el mismo. Es decir todo este sistema está totalmente interrelacionado y cuando el flujo varía, en uno u otro sentido, aumentando o disminuyendo, la economía se ve al final afectada definitivamente”21.

20 21

Gobierno de España. Ley presupuestos generales del estado (2017).

Manual de macroeconomía (2003), p. 76 y ss.

VICENTE GONZALVO NAVARRO

366

Tabla 4

Funcionamiento del sistema financiero

Fuente: Manual de macroeconomía (2003): ADE.

Como conclusión parcial desde mi punto de vista la existencia y pervivencia de un sistema bancario saneado redunda positivamente en las familias, y viceversa, de manera general: “si los bancos ganan (con una regulación adecuada) la sociedad también se beneficia”22.

1.5. La regulación financiera tiene efectos negativos sobre la economía y sobre la desigualdad

1.5.1. Sobre este tema me referiré a un ejemplo bien conocido por todos.

En el año 2007, inicialmente en un segmento, relativamente modesto, del mercado hipotecario americano, el denominado de las hipotecas subprime o de alto riesgo sufrió la denominada “crisis 22

Del autor.

LOS FALSOS AMIGOS EN LA DISTRIBUCIÓN DE LA RENTA: UNA VISIÓN ABREVIADA

367

de solvencia” que hemos mencionado en el texto anteriormente.

No obstante, su efecto se extendió rápidamente por todo el mundo, en un contexto en el que el período previo de largo crecimiento de la economía mundial había venido acompañado de una “infravaloración” generalizada de los riesgos, que había situado en niveles muy elevados tanto los precios de los activos reales y financieros así como el endeudamiento del sector privado, financiero y no financiero.

La crisis hipotecaria derivó en una crisis sistémica de deuda soberana, sobre todo en la Eurozona, que afectó a los países con más exposición a los créditos hipotecarios (y sobre todo más endeudados). La caída del PIB real fue de casi un 5% en el caso de las economías más avanzadas siendo contrarrestada con sucesivas compras de deuda por el BCE, en el caso de la Eurozona, y de disminución de los tipos de interés, a nivel general. Como reacción a la crisis los Estados miembros de la UEM (Unión Económica y Monetaria) crearon el FEEF (Fondo Europeo de Estabilidad Financiera) en junio de 2010 para proporcionar asistencia financiera a los países de la eurozona que lo necesitasen —Irlanda y Portugal en 2011 y Grecia en 2012—. Esta facilidad tenía carácter transitorio y una capacidad financiera de hasta 440 mm de euros, respaldada con garantías de los Estados mediante emisiones de deuda.

También se creó el MEEF (Mecanismo Europeo de Estabilidad Financiera) para todos los países de la UE, autorizado a financiarse en los mercados con la garantía del presupuesto de la UE, por un importe de hasta 60 mm de euros. En octubre de 2012, los Estados miembros de la UEM firmaron el Tratado del MEDE (Mecanismo Europeo de Estabilidad), que asumió las funciones del FEEF. Esta es una institución de gestión de crisis permanente con personalidad jurídica propia, con un capital suscrito de 700 mm de euros y una capacidad de préstamo efectiva de 500 mm. España recibió asistencia de este mecanismo en diciembre de 2012, Chipre en mayo de 2013 y Grecia en agosto de 2015.

1.5.2. En definitiva, la crisis motivó una serie de acciones, y ha dejado una serie de lecciones aprendidas, que han conducido a finalmente fortalecer el sistema financiero, fundamentalmente a través de la reforma de la gobernanza y regulación económica europea, a través del reforzamiento de la supervisión fiscal y macroeconómica (Six-Pack, Two-Pack y Fiscal Compact), del fortalecimiento del Pacto de Estabilidad y Crecimiento, introduciendo límites al cre-

VICENTE GONZALVO NAVARRO

368

cimiento del gasto en el componente preventivo del Pacto, una regla clara para la reducción de la deuda en el componente correctivo y sanciones más amplias, aplicables en fases más tempranas del procedimiento, en su caso. En concreto creo que la regulación a nivel UEM ha tenido efectos muy positivos en la economía (europea), soslayando otros espinosos asuntos como el Brexit, en 2020. Particularmente, y en relación a la Unión bancaria se ha puesto en funcionamiento el Mecanismo Único de Resolución y de Supervisión, que otorgan al BCE la responsabilidad de la supervisión de las entidades bancarias.

De igual manera, en sentido contrario, existe acuerdo en que la desregularización financiera, tal y como hemos podido comprobar en Europa, durante la última gran crisis sistémica ha agravado la crisis. De hecho una de las lecciones aprendidas de la crisis ha sido, tal y como mencionan algunos autores, la necesidad de considerar la regulación y la actuación del Estado en la actividad financiera23, y en concreto la necesidad de realizar actuaciones que permitan una estabilización de los mercados, y una recuperación de la confianza de los agentes, que son condición necesaria para la recuperación de los mercados financieros y para la reactivación económica.24

1.5.3. Actualmente existe un acuerdo en que la supervisión debería dirigirse a centrarse en el estudio de diversos factores concretos y además existen una serie de pensadores que analizan los determinantes de crisis financieras utilizando, por ejemplo modelos econométricos “logit”, tal y como afirman López y Cowell (2013). En los mismos, una variable dicotómica que indica si en un determinado período un país sufrirá una crisis bancaria, y que es regresada en una serie de indicadores macroeconómicos, financieros e institucionales. Según estos autores los mismos son “robustos” en cuanto a que la tasa de crecimiento del producto interno bruto, la tasa real de interés, el cociente del agregado monetario M2 a reservas interGÓMEZ-BEZARES, F. (2017).

Nota: Esa posible “deferencia” hacia los bancos constituye el núcleo de la contribución de la Reserva Federal, y de otros bancos centrales, a la desigualdad: esto es, su incapacidad de imponer una normativa adecuada y de hacer cumplir adecuadamente la normativa existente —la culminación de dos décadas de desregulación financiera que comenzaron en tiempos del presidente Reagan.

Véase DE GUINDOS L., CARRASCOSA A., MALDONADO L. (2016).

23 24

LOS FALSOS AMIGOS EN LA DISTRIBUCIÓN DE LA RENTA: UNA VISIÓN ABREVIADA

369

nacionales y el nivel del producto interno bruto real per cápita se encuentran significativamente interrelacionados (con la probabilidad de ocurrencia de una crisis bancaria).

Evidentemente podemos cuestionar el efecto del crecimiento sobre la desigualdad, porque por otro lado casi siempre el efecto final de la crisis es el aumento de la desigualdad, con lo que la aparición de la crisis (en función de los indicadores propuestos) debería supervisarse adecuadamente para lograr su mitigación y superación, como mencionamos anteriormente (pto. 1.5.3). Cómo varían estos factores (u otros elegidos) para mitigar la desigualdad, es un asunto que podemos someter a estudio en posteriores trabajos.

2. A modo de reflexión

“[…] La desigualdad es la causa y la consecuencia del fracaso del sistema político, y contribuye a la inestabilidad de nuestro sistema económico, lo que a su vez contribuye a aumentar la desigualdad.” Stiglitz25.

2.1. Todas las naciones presentan ineficiencias y fallos de mercado, y tampoco existe un indicador único o totalmente fidedigno que identifique el sistema financiero infalible para lograr la igualdad en la distribución de la renta. Sin embargo, el trabajo redactado ofrece bastantes ideas y conclusiones parciales que pueden ayudar a determinar un sistema político, económico, fiscal, regulador y social adecuado.

2.2. El camino para lograr la igualdad en la distribución de la renta ni es corto ni plantea atajos fáciles de sortear. Comenzamos este trabajo hablando de estadísticas relativas al PIB, acciones, crecimiento económico entre otros factores y hemos concluido hablando de fortaleza institucional, apoyo a la educación, reducción de la austeridad y fomento del empleo.

Desde mi punto de vista, como anticipamos en este ensayo, del grupo de naciones escogidas (Gráficos 1,2 y 3)26, existen cinco tipos de nacio25 26

STIGLITZ (2012), p. 37.

Véase Referencia número 1, de este ensayo.

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nes (en función de su actual coyuntura económica y financiera y su posible comportamiento hacia la desigualdad en la distribución de la renta): Naciones económicamente fuertes pero con un sendero de desigualdad muy alto y creciente (“Riqueza y Riesgo”), Naciones con cierto potencial económico con un sendero de desigualdad medio (“Oportunidad o Estancamiento”), Naciones con un gran potencial económico pero con un sendero de desigualdad alto (“Emergentes o Deriva”), Naciones muy pobres (“Cambio”) y por último las naciones con un modelo económico y social que podemos denominar “escandinavo” que quizás sería el más idóneo, sistema que finalmente constituiría una meta en sí mismo (por los efectos que produce en este tema en concreto).

2.3. Hay dos puntos cruciales en todo este asunto: la fortaleza institucional y la educación particularmente. De manera más concreta, las instituciones políticas y económicas de una nación determinan verdaderamente la capacidad y fortaleza de la sociedad y la educación de sus ciudadanos determina lo que esa sociedad es capaz de construir y sostener en el futuro.

Las instituciones (económicas y financieras), su consistencia y capacidad, realmente ponen de manifiesto el poder del Estado para regular y gobernar la sociedad (superando, aunque sea parcialmente, los fallos de mercado).

Existen otros puntos a considerar como los posibles efectos de la austeridad presupuestaria, el fomento del comercio, la eliminación de barreras y otras que dejan entrever un posible camino para la disminución de la desigualdad (pero que son susceptibles de posibles interpretaciones).

Haciendo un analogismo, si los cimientos (la base conceptual e ideológica), la estructura del “edificio”, sus cañerías (el funcionamiento interno) funcionan apropiadamente, el edificio resistirá los posibles embates que sufra. En esta situación coyuntural el índice de Gini, aparece como un indicador válido, con sus imperfecciones (sobre todo para rentas medias y altas) para verificar la desigualdad.

2.4. Finalmente estimo que, en general, en relación a la situación de la lucha contra la desigual distribución de la renta, existen ciertas reglas que podrían ser erga omnes (las normas erga omnes son aquellas que, de manera general, por la naturaleza de su contenido, todos los Estados tienen un interés general en proteger), como son: el

LOS FALSOS AMIGOS EN LA DISTRIBUCIÓN DE LA RENTA: UNA VISIÓN ABREVIADA

371

mantenimiento del empleo en unos niveles adecuados, el adecuado nivel de los salarios, la existencia de una política educativa avanzada, unas transferencias afectadas (educación y sanidad) de un nivel aceptable y sobre todo unas infraestructuras inteligentes y respetuosas con el medio ambiente, que permitan el desarrollo de la sociedad, y aseguren finalmente la solidaridad intergeneracional.

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boletin de estudios economicos Vol. lXXV - n.º 230 - Agosto 2020 (Páginas 375-399)

ANÁLISIS DEL GASTO MEDIO DE LOS TURISTAS EXTRANJEROS EN ESPAÑA

ANALYSIS OF THE FOREIGN TOURISTS MEAN EXPENSE IN SPAIN leire Zubizarreta barrenetxea Vicente núñez-Antón universidad del País Vasco uPV/eHu RESUMEN

este trabajo analiza la evolución del gasto medio diario de los turistas extranjeros en españa durante los años 2004-2014. en la parte descriptiva sintetizamos la literatura relacionada con los factores que influyen tanto de forma positiva como negativa en el gasto medio de los turistas, para lo que utilizamos la base de datos de la encuesta del instituto de estudios turísticos de españa (eGAtuR), una encuesta realizada por ite-turespaña desde 2004 al 2015, que está estandarizada dentro del sistema estadístico de la unión europea. en la parte empírica, definimos pseudo-paneles específicos y proponemos un método de regresión lineal múltiple corregido por la posible heterocedasticidad y autocorrelación en los datos. nuestro análisis concluye que el gasto medio diario aumenta año a año y, dependiendo de la edad, dicho gasto puede aumentar o disminuir, mientras que el sexo no resulta ser un factor relevante.

Palabras claves: Autocorrelación, Gasto en turismo, Heterocedasticidad, Pseudo Paneles.

SUMMARY

this work analyzes the evolution of the daily mean expenditure of foreign tourists in spain for the period 2004-2014. in the descriptive part of the literature, we summarize the information related to the factors that may have a positive and negative effect on the tourism expenditure. the database from which data have been extracted, the survey of the institute of tourism studies of spain (eGAtuR) is also analyzed. this is a survey carried out by ite-turespaña from 2004 to 2015, which is also standardized within the european union statistical system. in the empirical part, we have defined specific pseudo-panels and propose a multiple linear regression method approach corrected for the possible heteroscedasticity and autocorrelation in the data. our conclusions support the fact that the average daily expenditure increases year after year, and, in addition, that expenditure may increase or decrease depending on the age of the tourists. However, our analysis indicates that sex is not a statistically significant factor.

Key words: Autocorrelation, tourism expenditure, Heteroscedasticity, Pseudo Panels.

376

leiRe ZubiZARRetA bARRenetXeA y Vicente núñeZ-Antón

1. Introducción

el presente trabajo tiene como objetivo principal estudiar el comportamiento y las variables más destacables que afectan al gasto medio diario de los turistas extranjeros que visitan españa. este estudio se llevará a cabo mediante el uso de técnicas del análisis econométrico específicas al tipo de datos que se analiza (Griliches e intriligator, 1984; maddala, 1996). Para empezar, debemos concretar qué entendemos por turismo y matizar en qué consiste el gasto turístico. Por un lado, la definición de turismo, según Hunziker y Krapf (1942), brevemente comentada por Ascanio (2010), es “el conjunto de fenómenos y relaciones que se producen como consecuencia del desplazamiento y estancia temporal de personas fuera de su lugar de residencia habitual, siempre y cuando no esté motivado por razones lucrativas”. las personas que realizan dichos movimientos suelen denominarse “visitantes” o “turistas”, y dichos visitantes realizan usualmente un gasto en el sitio al que se trasladan denominado “gasto turístico”, entendiendo éste como “el total de gastos de consumo efectuados por un visitante durante su desplazamiento y su estancia turística en el lugar de destino”. la presente definición está en función de las recomendaciones de la organización mundial del turismo (omt, 2019a).

Formalmente hablando, creemos oportuno comentar que cuando la estancia de los visitantes es menor de 24 horas, se les denomina excursionistas. en cambio, si la estancia es mayor de 24 horas y pernotan una noche, se les denomina turistas. A continuación, consideraremos la trascendencia de la relación turismo-economía de un país. son numerosos los estudios sobre turismo que han demostrado que existe una evidencia empírica en relación con el turismo visto como un factor generador del crecimiento económico de un país por diferentes razones relacionadas con entrada de divisas, el ser una fuente de creación de nuevo empleo, generación de inversiones en nuevas infraestructuras e importancia de puesta al día en tecnología como factor clave en el crecimiento del sector turístico, tal y como se menciona, de forma más específica, en sarabia (1999) . Así, existe una clara relación entre el turismo y el resto de los agentes de la economía. esto nos hace poder afirmar que el turismo es un factor importante en el sector económico, y que es perfectamente capaz de poder dinamizar la economía de un país. Por esta razón, un estudio estadístico descriptivo inicial del gasto turístico nos permitirá saber lo que gastan, de dónde proceden, cuánto viajan e incluso aspectos

AnÁlisis del GAsto medio de los tuRistAs eXtRAnJeRos en esPAñA

377

relacionados con su edad o nivel de estudios, a partir de lo que podremos conocer cuál es la demanda de cara al futuro. Adicionalmente, como un aspecto más a considerar, mencionaremos que, actualmente, españa es la segunda potencia mundial en cuanto a turistas se refiere (mansilla, 2018). en este mismo sentido, sabemos que, en un mundo globalizado como el actual, los territorios compiten activamente para ser elegidos por turistas, inversores, residentes y otros entes interesados en los mismos y, de este modo, poder incrementar sus recursos y riqueza (bañales et al., 2015). Además, el efecto de la crisis ha golpeado fuertemente al turismo en todo el mundo y, por tanto, esto ha afectado de manera significativa al gasto que esto conlleva al viajar. si analizamos el gasto turístico anual en españa en millones de euros para el periodo 2004-2016 (euRostAt, 2019a), podemos observar cómo ha evolucionado este gasto durante este periodo y destacar un gran incremento del gasto turístico desde el año 2004 hasta el año 2008. sin embargo, podemos observar que el gasto disminuye en el año 2009, como consecuencia de la crisis mundial, y que nuevamente comienza a crecer ligeramente hasta el año 2012, con un fuerte incremento a partir del año 2013 (+5,6%), continuando con el ascenso hasta el año 2016. en lo que respecta a la evolución positiva de los años posteriores a 2009, puede deberse a diferentes motivos como, por ejemplo, el descenso del precio del petróleo y la inseguridad en destinos que compiten con españa por actos terroristas y guerras, tales como egipto, turquía, túnez y otros países árabes. es decir, a pesar de que este estudio se encuentra fuera de los objetivos del presente trabajo, creemos relevante mencionar que es ampliamente conocido que el sector turístico español, al menos en lo que se refiere a la atracción de turistas extranjeros, se benefició durante la crisis de los problemas de ciertos destinos turísticos competitivos.

Actualmente tenemos datos en los que se puede observar que españa supera por primera vez a estados unidos en la llegada de visitantes internacionales y en cantidad de ingresos, colocándose, como hemos mencionado previamente, como segunda potencia turística mundial, sólo por detrás de Francia (véase Figura 1). Adicionalmente, se cumplen los pronósticos de la organización mundial del turismo (omt, 2019a) en donde se señalaba que en los dos últimos años ha habido un crecimiento del 25%, crecimiento que se espera continúe en los próximos años (libremercado, 2018). la Figura 1 complementa los datos mencionados en relación con el ranking de turistas recibidos por los distintos países.

leiRe ZubiZARRetA bARRenetXeA y Vicente núñeZ-Antón

378

Figura 1

Número de turistas recibidos en el año 2017 por distintos países

88.900.000

FRAnciA

88.200.000

esPAñA

72.900.000

eeuu

59.300.000

57.800.000

cHinA

itAliA

Fuente: elaboración propia a partir de la información de the travel and tourism competitiveness Report (2017). World economic Forum.

como conclusión, mencionaremos y describiremos los distintos parámetros de investigación que nos permitirán poder conocer el gasto medio diario de los turistas extranjeros que visitan españa, teniendo en cuenta distintos factores, como la interacción de sexo y edad, país de residencia, destino principal, duración de la estancia y las vías de acceso utilizadas por los turistas a su destino, todo ello en el periodo comprendido entre los años 2004 y 2014. Por una parte, este trabajo puede servir para poder estudiar lo que la evolución del gasto turístico en españa ha supuesto para la economía del país. Por otra parte, el previsible fin de la inestabilidad política de determinadas zonas turísticas actualmente podría dejar de favorecer el crecimiento del turismo en nuestro país. Por tanto, debemos estar preparados para conseguir que tanto el turismo como el gasto correspondiente aumenten, utilizando para ello diferentes atractivos o políticas específicas. este estudio econométrico nos permitirá evaluar qué variables son significativas para poder determinar el gasto medio diario de los turistas y, de esta manera, conocer qué inversiones futuras son necesarias para lograr un incremento del mismo. el trabajo se organiza de la siguiente manera: en la sección 2 analizaremos de forma detallada el gasto que realizan los turistas extranjeros

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que llegan a españa según su perfil; en la sección 3 haremos un breve análisis de la estacionalidad del gasto turístico; en la sección 4 realizaremos un análisis descriptivo de las variables que estudiaremos y propondremos un análisis alternativo y complementario de las técnicas de datos de pseudo paneles para estudiar las distintas variables que tienen un efecto significativo en el gasto medio de los turistas que visitan españa; y en la sección 5 concluiremos el trabajo y propondremos recomendaciones de distintas acciones que puedan incrementar el gasto de los turistas extranjeros que nos visitan.

2. Análisis del gasto que realizan los turistas extranjeros que llegan a España según su perfil Figura 2

14000000

Gasto turístico anual en España por sexo en miles de euros

12000000 10000000 8000000 6000000 4000000 2000000 0

2004

2005

2006

2007

2008

mujer

2009

Hombre

2010

2011

2012

Fuente: elaboración propia a partir de la información de euRostAt (2019b).

2013

2014

Al analizar el gasto turístico debemos tener en cuenta que el gasto que realiza variará en función de distintos aspectos, como pueden ser las características de su viaje, la edad, el sexo, su procedencia, entre otros factores. Algunas de esas características personales no tienen un efecto medible en el gasto medio, como la experiencia de haber viajado, mientras que, en otras, se podrá medir su efecto positivo o negativo en el gasto que realizan los turistas. entre estas últimas se encuentran: el sexo, la edad, y los años en los que se realizó la visita turística. en primer lugar, haremos un análisis del gasto turístico total según el perfil de los

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visitantes que llegan a españa, teniendo en cuenta su sexo y edad. la Figura 2 muestra la diferencia del gasto anual realizado por los turistas según su sexo. Podemos ver que no se produce una gran diferencia del gasto turístico total según el sexo, y que las diferencias derivadas del sexo son cuantitativamente poco importantes. sin embargo, hemos de mencionar que, a excepción del último año, 2014, los varones han sido consistentemente los que más gasto han realizado en nuestro país.

Por otro lado, si analizamos los diferentes rangos de edad de los turistas (véase Figura 3), vemos que, en general y a excepción del año 2014, los turistas correspondientes al segmento de entre 25 y 44 años son los que más gasto realizan respecto a los demás, seguidos de los visitantes con edades comprendidas entre 45 y 64 años. es importante mencionar que los viajeros más jóvenes suelen realizar un gasto anual por debajo del de los turistas más maduros. Adicionalmente, según la organización mundial del turismo (omt, 2019b), el llamado “turismo joven” representa más del 20% de todas las llegadas internacionales. Por todo ello, cada vez más empresas y destinos se orientan hacia este tipo de turismo con el fin de diversificar su mezcla o cartera de clientes y, por añadidura, este segmento, que cada año crece más y más, muestra una resistencia asombrosa a crisis y desastres (Hosteltur, 2013a). los mayores de 65 años, que al igual que los jóvenes representan el 20% de todas las llegadas internacionales, son, en general y a excepción de los años 2014 a 2016, los segundos que menos dinero gastan en españa. si analizamos el gasto anual de los turistas según su país de residencia (eGAtuR, 2004), el principal país emisor por nivel de gasto en el año 2004 es el Reino unido, con el 30,31% del gasto total. cabe mencionar que, a pesar de que los turistas británicos son uno de los colectivos que menos gasto medio turístico realizan en españa (5,88%), son claramente los turistas que más viajan a españa, representando el 29,87% del total de turistas (eGAtuR, 2014a, 2014b). en segundo lugar, encontramos a los turistas alemanes, con el 19,08% del gasto total.

Al igual que ocurrió en el caso de Reino unido, son uno de los que menos gasto medio por turista realizan (6,05%) en nuestro país, pero son los segundos que más turistas envían a españa. en tercer y cuarto lugar encontramos a Francia y a los países nórdicos, con el 8,24% y 6,33% del gasto total, respectivamente. el gasto medio de los turistas de Francia es bastante menor que el de los nórdicos (3,49% con respecto a 6,95% de los nórdicos), aunque los turistas franceses casi triplican al número de turistas que vienen de los países escandinavos. si lo comparamos con el

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año 2014 (eGAtuR, 2014a, 2014b), el orden sigue siendo muy parecido, en cabeza continúan los británicos, aunque su gasto anual bajó de 13.266 millones de euros a 12.747 millones en 2014, representando el 20,22% del gasto total. en segundo lugar permanece Alemania, elevando su gasto anual total en 1.672 millones respecto al año 2004. si comentamos las cifras de Francia (tercer lugar), podemos decir que, junto con los países nórdicos, es el país que más ha incrementado el gasto total anual y número de turistas en españa, superando incluso a Alemania en número de turistas en el año 2014.

Adicionalmente, podemos mencionar que madrid se posiciona como la región donde los turistas realizan el mayor gasto medio diario, y que se corresponde con nada menos que 168 euros (el 9,39% del gasto medio diario total de todas las comunidades autónomas). un aspecto relevante en este sentido es que madrid no es el lugar donde mayor estancia realizan los visitantes, ya que incluso podría decirse que es una de las comunidades donde menos días pasan los turistas. el País Vasco y cataluña se mantienen como dos de las zonas con el segundo y tercer mayor gasto turístico medio diario. el País Vasco es la comunidad donde menos estancia media realizan los turistas, nada menos que 5 noches. la comunidad de Valencia es donde menos gasto medio diario realizan los turistas, tan sólo el 4,36% del gasto medio diario total. sin embargo, la estancia media de los visitantes en esta comunidad es mayor que la media, posicionándose como la cuarta comunidad Autónoma donde más tiempo pernoctan los turistas por detrás de Asturias, castilla la mancha y murcia (eGAtuR, 2014c). si analizamos el gasto anual que realizan los turistas extranjeros según vía de acceso para el año 2014, observamos que el gasto anual que realizan los turistas llegados en avión, supera de forma clara a los correspondientes de los otros medios de transporte utilizados por los turistas (eGAtuR, 2014d), en donde tenemos que el gasto medio diario que realizan las personas llegadas en aviones y barcos es bastante similar, dado que los turistas llegados por la vía aérea representan el 40% del gasto medio diario total, mientras que el 35% lo representan aquellos llegados por los puertos (eGAtuR, 2014d, 2014e). más específicamente, el 80,18% de los turistas cogieron un avión para llegar a españa en 2014, mientras que el 18,50% acudieron a españa por carretera y tan sólo el 1,32% lo hicieron en transporte marítimo.

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Figura 3

Gasto turístico anual en España por edad en miles de euros 12000000 10000000 8000000 6000000 4000000 2000000 0

2004

2006

<24 años

2008

25-44 años

2010

45-64 años

2012

>64 años

2014

2016

Fuente: elaboración propia a partir de la información de euRostAt (2019c).

3. Análisis de la estacionalidad del gasto turístico

creemos relevante analizar el efecto de la estacionalidad en el gasto turístico, y verificaremos su existencia en nuestro caso y analizaremos brevemente este fenómeno, de forma que pueda servir para buscar alternativas que lo mitiguen. es conocido que la estacionalidad es un gran problema para la mayoría de destinos turísticos en el mundo dado que se dan grandes fluctuaciones en el volumen de visitantes a lo largo del año. Por ello, los gestores involucrados en la promoción turística necesitan encontrar acciones creativas e innovadoras para poder paliar estas oscilaciones. estudiaremos la componente estacional con un indicador denominado índice de variación estacional (iVe), siguiendo las sencillas y claras indicaciones en de la Fuente Fernández (2013). este índice, que se representa en tanto por ciento, muestra la fluctuación del valor de la serie respecto al valor de la tendencia media del año. Para el cálculo del (iVe) hemos utilizado el método de la razón a la media móvil. en este caso, al estar formada por datos mensuales, las medias móviles calculadas son de amplitud h=12. los valores con los que trabajaremos se corresponden con el gasto total en millones de euros en el periodo 2004-2014 (véase tabla 1).

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tabla 1

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Gasto total en turismo en España, en millones de euros, desde el año 2004 hasta el año 2014

Meses/ Años

enero

Febrero marzo Abril

mayo Junio Julio

Agosto

2004

2.303

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2.372 2.290 2.414 2.583 2.303 2.406 2.474 2.653 2.822 3.107

2.444 2.432 2.444 2.621 2.914 2.627 2.527 2.686 2.653 2.757 2.976 3.038 3.206 3.148 3.471 3.760 3.120 3.283 3.226 3.276 3.736 3.980 3.408 3.091 3.821 3.768 3.705 3.828 3.398 4.175 3.822 4.045 4.792 3.770 3.863 4.093 4.079 4.502 4.099 4.255 4.404 4.679 5.093 5.267 4.111 4.026 4.625 5.167 5.213 4.782 4.894 5.345 5.655 5.985 6.213

5.554 6.184 6.299 6.652 6.587 6.106 6.332 6.916 7.402 7.801 8.126 5.362 5.801 6.012 6.699 6.949 6.401 6.798 7.202 7.362 8.357 9.091

septiembre 4.395 5.064 5.384 5.686 5.477 5.011 5.135 5.414 6.116 6.609 7.043 octubre

4.038 4.416 4.254 4.473 4.241 4.073 4.285 4.659 4.687 5.481 5.728

diciembre

2.753 2.611 2.934 3.100 2.828 2.767 2.672 2.634 2.751 3.207 3.282

noviembre 2.583 2.939 2.941 3.168 2.935 2.844 2.932 2.866 2.874 3.378 3.431 Fuente: elaboración propia a partir de la información de eGAtuR (2014f).

en primer lugar hemos calculado las medias móviles de tamaño 12 (periodo de las variaciones estacionales) que, al ser número par, son descentradas y corresponden a los periodos intermedios entre cada dos trimestres consecutivos. A continuación, para centrar la serie, hemos calculado la media aritmética de cada dos observaciones sucesivas. en todo caso, de acuerdo a la metodología descrita anteriormente, al aplicar el método de las medias móviles, en el esquema multiplicativo Yit = Tit x Eit x Cit x Ait, lo que realmente obtenemos en la serie cronológica es una aproximación de TitxCit, quedando sin analizar las componentes estacionales (Eit) y accidental (Ait), en donde tenemos que: (i) Tit es la tendencia o movimiento regular de la serie a largo plazo; (ii) Eit representa a las variaciones estacionales y oscilaciones a corto plazo del periodo regular, de duración menor o igual a un año; (iii) Cit son las variaciones cíclicas o movimientos a medio plazo (superior a un año) en torno a la tendencia, cuyo periodo y amplitud pueden presentar cierta regularidad; y (iv) Ait

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representa a las variaciones irregulares o accidentales, que son fluctuaciones producidas por factores eventuales, esporádicos e imprevisibles, que no muestran una periodicidad reconocible. Por ello, hemos eliminado la tendencia y la componente cíclica dividiendo cada dato de la serie original por la correspondiente media móvil, obteniendo de esta forma la componente estacional y la accidental. es decir, T xE xC xA Yit = it it it it TitxCit TitxCit

= Eit x Ait

Posteriormente, eliminamos la componente estacional Eit con el cálculo de las medias aritméticas mensuales, para a continuación calcular la media aritmética de los doce valores obtenidos anteriormente. Por último, calculamos los índices de variación estacional, expresando para ello cada uno de los valores obtenidos (medias aritméticas por mes) en forma de porcentaje sobre la media anual, obteniendo los valores porcentuales que se incluyen en la tabla 2. de estos resultados podemos concluir que el gasto de los turistas que vinieron a españa entre los años 2004-2014 ha presentado un patrón de funcionamiento estacional durante 6 meses (de mayo a octubre), los que se corresponden con la temporada alta del gasto que estas personas han realizado, destacando los meses de julio y agosto. los meses correspondientes a la temporada baja, esto es, desde noviembre a abril, han sido los meses en donde menos gasto turístico ha habido, destacando como gasto mínimo los meses de diciembre y enero. en este mismo grupo los meses de abril y noviembre, han marcado la transición hacia el inicio y fin de la temporada alta, respectivamente. en base a estos resultados y sobre un nivel medio del gasto turístico, la influencia de la variación estacional produce los valores de índices de variación estacional mensual en españa para el periodo que estamos estudiando (véase tabla 2). en base a la información sobre la variación estacional mensual del gasto turístico durante la estancia de los turistas en españa, se puede afirmar que el mayor gasto turístico se concentra principalmente en los meses comprendidos entre mayo y octubre, ambos inclusive. Por todo ello, dada la gran aportación que supone el gasto turístico para la economía de españa y debido a su gran estacionalidad, se podría ahondar en desarrollar políticas de promoción y marketing (Aguado, 2010), con el propósito de buscar un tipo de turista diferente o estudiar actividades que puedan reducir el problema de la estacionalidad. Algunas soluciones podrían estar en la innovación como, por ejemplo, buscar nichos de mer-

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cado innovadores, hacer más atractivo el destino aliándose distintas empresas que trabajen en la zona para ofrecer paquetes irresistibles o más atractivos, como estancia/ruta gastronómica o estancia/ruta cultural. entre otros ejemplos para combatir la estacionalidad podrían estar la organización de grandes espectáculos musicales, deportivos o culturales para atraer al turista, o planificar/atraer eventos de otra índole (por ejemplo, conferencias y/o congresos), incluyendo en los mismos una oferta atractiva que permita a los asistentes a los mismos a disfrutar del turismo local a la vez que asisten a dichos eventos. tabla 2

Valor del Índice de Variación Estacional (IVE) porcentual y mensual para los distintos meses del año en España correspondiente a la cifra de gasto turístico para el periodo 2004-2014 mes

enero Febrero marzo Abril mayo Junio Julio Agosto septiembre octubre noviembre diciembre

iVe porcentual 63,30 66,10 84,28 94,13 108,29 126,39 150,27 153,05 123,99 100,62 66,63 62,96

iVe mensual (interpretación)

descenso del gasto del 36,70% respecto a la media anual descenso del gasto del 33,90% respecto a la media anual descenso del gasto del 15,72% respecto a la media anual descenso del gasto del 5,87% respecto a la media anual Aumento del gasto del 8,29% respecto a la media anual Aumento del gasto del 26,39% respecto a la media anual Aumento del gasto del 50,27% respecto a la media anual Aumento del gasto del 53,05% respecto a la media anual Aumento del gasto del 23,99% respecto a la media anual Aumento del gasto del 0,62% respecto a la media anual descenso del gasto del 33,37% respecto a la media anual descenso del gasto del 37,04% respecto a la media anual

4. Análisis descriptivo de las variables. Propuesta metodológica de análisis de datos de pseudo paneles

en la tabla 3 se recogen algunas de las variables sobre las que eGAtuR nos ofrece información acerca de datos turísticos que hemos seleccionado para estudiar de qué depende el gasto medio de los turistas extranjeros en españa, en el que dicho gasto turístico se encuentra clasificado por sexo, edad y año de la visita. creemos relevante mencionar que, antes de analizar directamente el gasto medio de los turistas, es

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importante conocer el contexto en el que las diferentes variables de interés influyen en el gasto medio diario por turista, y cómo cambia o de qué factores depende su distribución. este análisis indicará cierta diferencia en el gasto, pudiéndose encontrar sus causas en las distintas características del turista.

A continuación analizaremos globalmente el gasto medio de los turistas según edad y sexo entre los años 2004-2014 (véase Figura 4). de la información contenida en la Figura 4, podemos observar que los hombres comprendidos en la franja de 25 a 44 años son los que más gasto diario han realizado durante el periodo analizado en este segmento, a lo que sigue el gasto llevado a cabo por los hombres de entre 45 y 64 años, y las mujeres de entre 25 y 44 años. un aspecto adicional que podría ser mencionado se relaciona con el hecho de que es posible, aunque no verificable de forma empírica por no disponer de esta información en la base de datos utilizada, que exista un turismo colectivo entre algunas de estas clases de edad y sexo dado que los turistas podrían viajar en grupos de amigos o en núcleos familiares, lo que daría sentido a que los hombres con edades entre 25 y 44 años hayan sido los que más gasto diario han realizado y que estén seguidos de cerca, por razones de formar núcleos familiares o de amigos, al grupo de las mujeres de entre 25 y 44 años. un fenómeno similar ocurre en el otro extremo del gasto, en el que los grupos con menor gasto son los hombres y mujeres mayores de 64 años, y el que se da en el gasto intermedio observado en el grupo de hombres y mujeres con edades entre 45 y 64 años. Adicionalmente, podemos observar que, tanto en el caso de los hombres como en el de las mujeres, las personas que más gastan son aquellas con edades en el intervalo de entre 25 y 44 años, seguidas de las edades correspondientes al intervalo de entre 45 y 64 años. sin embargo, en la tercera posición tenemos a los jóvenes de entre 15 y 24 años, en el caso de los hombres, y, en el caso de las mujeres, dependiendo del año, son las jóvenes de entre 15 y 24 años o las menores de 15 años las que se quedan con la tercera posición. en el otro extremo, encontramos a los varones y mujeres mayores de 64 años, que son los que hicieron el menor gasto diario de forma consistente durante todo el periodo incluido en el estudio. si hacemos la comparativa de las variables edad y sexo entre los años 2004 y 2014, se puede observar que, en cuanto al gasto según edad, no crece a la vez que aumenta la edad, ya que a partir de los 44 años el gasto medio diario baja. Relacionando ambas variables, el mayor gasto diario es realizado por los hombres en casi todos los intervalos de edades, excepto el caso

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de las mujeres de 15 a 24 años de edad en los años 2004 y 2006, las mujeres menores de 15 años de edad en los años 2004, 2006, 2008 y 2010, y las mujeres de más de 64 años en el año 2004, para las que el gasto es mayor que el de los hombres. Adicionalmente, podemos observar que existe una tendencia creciente en el gasto turístico, con una caída puntual entre el año 2008, para las mujeres de entre 15 y 24 años y, en los años 2008-2010, para los hombres y mujeres mayores de 64 años. tabla 3

Variable

sexo edad (años) Año

Características de los turistas en el estudio Grupos

mujeres; Hombres < 15 ; entre 15 y 24; entre 25 y 44; entre 45 y 64; > 64 Año en el que se realizó la visita turística

Fuente: elaboración propia a partir de la información de euRostAt (2019c).

los datos que hemos considerado en este trabajo para el análisis incluyen la disponibilidad de un conjunto de variables para una serie de individuos que permanecen en la muestra sólo durante un periodo de once años. Por lo tanto, tenemos una configuración similar a la de datos de panel, excepto por el hecho de que no tenemos información individual sobre los participantes, sino de las características que los agrupan. en este sentido, para poder proponer y estimar un modelo dado dentro de este contexto de modelos lineales, necesitamos construir o crear un conjunto de datos de pseudo-panel apropiado, que agrupe o cree “nuevos individuos” o “pseudo individuos” en base a características comunes que tengan y para los que nuestros pseudo individuos puedan ser observados a lo largo del tiempo. es decir, necesitamos obtener los llamados “individuos estándar” o “cohortes de pseudo-paneles” para poder estudiarlos en los diferentes periodos de tiempo con la idea de que podamos seguir su patrón o comportamiento a lo largo del tiempo. el conjunto de diferentes individuos estándar o cohortes de pseudo paneles constituirán los datos del pseudo panel que estudiaremos y para los que usaremos la metodología apropiada dentro de este contexto (deaton, 1985 y oguiza et al., 2012).

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Figura 4

Gasto medio diario de los turistas según edad y sexo para los años 2004-2014 140 130 120 110

100 90 80 70 60 50

2004

2006

Hombres <15 años

mujeres <15 años

Hombres de 15-24 años mujeres de 15-24 años

Hombres de 25-44 años

2008

2010

2012

2014

mujeres de 25-44 años

Hombres de 45-64 años

mujeres de 45-64 años Hombres >64 años mujeres >64 años

Fuente: elaboración propia a partir de la información de eGAtuR (2014g).

creemos relevante indicar que las técnicas originales de análisis de datos de pseudo paneles propuestas por deaton (1985) se aplican a pseudo paneles con observaciones independientes en el tiempo. sus propuestas fueron aplicadas a los datos de la encuesta de Presupuestos Familiares británica, que encuesta anualmente a alrededor de 7.000 familias, pero en las que se generan muestras aleatorias de la población cada año, ofreciendo datos de alta calidad sobre gastos de los consumidores y oferta laboral, aunque, dado que las familias varían de un periodo a otro, las encuestas se componen de una muestra de individuos distinta

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cada año. es decir, en este caso tenemos pseudo paneles independientes. con el objetivo de poder obtener el mayor provecho de este tipo de datos y para poder utilizar la información que nos proporciona la dimensión temporal junto con la dimensión de sección cruzada de los mismos, oguiza et al. (2012) propusieron técnicas de pseudo paneles específicas que permiten modelizar dicha dependencia temporal en un modelo, similar al de deaton (1985), pero que contempla la posibilidad de tener pseudo paneles dependientes en el tiempo. en este caso, la variable de respuesta era la población activa de la comunidad Autónoma del País Vasco durante el periodo 1993-1999, y las variables explicativas eran la edad (dividida en 11 tramos), el sexo del individuo (mujer u hombre), su nivel de cualificación (estudios secundarios y/o universitarios o no), y el status familar (cabeza de familia o no). las técnicas inicialmente propuestas por deaton (1985) para pseudo paneles independientes y generalizadas por oguiza et al. (2012) para pseudo paneles dependientes proponen promediar las variables en el modelo, de forma que los promedios obtenidos se correspondan con las variables de respuesta y explicativas de las cohortes de pseudo paneles o individuos estándar, comúnmente definidos en función de la variable edad. de esta forma, dependiendo de las variables explicativas disponibles tendremos tantos individuos como cohortes de pseudo paneles, los mismos que habrán sido observados en el periodo que se estudie. Finalmente, creemos que la aplicación directa de las propuestas en oguiza et al. (2012) al contexto de este trabajo incluiría sólo una variable explicativa, el sexo, y 5 cohortes de edad observadas durante 11 periodos de tiempo, lo que, en nuestra opinión, limitaría en gran medida la interpretabilidad de los resultados que se obtengan del análisis. Adicionalmente, al tratarse de pseudo paneles dependientes, no sería adecuado utilizar las propuestas de deaton (1985). en todo caso, ni las propuestas de deaton (1985), ni las de oguiza et al. (2012) se podrían aplicar de forma directa a los datos analizados en este trabajo debido principalmente a que los datos se componen de medias de gasto turístico ya calculadas para las distintas combinaciones de variables disponibles en los mismos. Por tanto obtener promedios de estos valores requeriría tener información adicional sobre tamaños muestrales o sobre gastos individuales, la que que no se encuentra disponible en la base de datos de eGAtuR. en nuestro conjunto de datos específicos, los individuos o cohortes estándar se construyeron en función de las variables tiempo (año de visita), sexo y edad. en cuanto al tiempo, tenemos 11 años desde el año 2004

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al 2014; en cuanto al sexo, tenemos hombres y mujeres; y, finalmente, en cuanto a la edad, la base de datos proporciona esta variable ya dividida en los cinco intervalos de edad siguientes: <15, 15-24, 25-44, 45-64, y > 64 años. Por lo tanto, tendremos un total de 110 observaciones para las diferentes posibles combinaciones, o cohortes de pseudo paneles, de tiempo, sexo y edad (es decir, 11×2×5=110 observaciones). dado que, por su propia construcción, las observaciones correspondientes a individuos o cohortes estándar no son independientes en el tiempo, esta característica debe incluirse en cualquier enfoque metodológico considerado para su análisis. Por otro lado, como ya hemos mencionado previamente, el método propuesto para construir las diferentes cohortes individuales genera una heterocedasticidad de cohorte específica que también debe modelizarse junto con la autocorrelación de cohorte existente para observaciones que ocurren en diferentes puntos temporales. en nuestra propuesta metodológica de análisis de estos datos de pseudo panel, presentamos un modelo de regresión lineal múltiple que incluye un efecto principal para las variables año, sexo y edad, además de algunas interacciones entre ellas. Para la variable año hemos utilizado diez variables ficticias, An(1) hasta An(10), correspondientes a los años 2005 a 2014, respectivamente. de esta forma, si tomamos el año 2004, An(0), como nivel de referencia y analizamos la evolución del gasto turístico con respecto a este año, dicho año no se incluirá en el modelo propuesto. Para la variable sexo, usamos una variable ficticia para las mujeres, muj, siendo, de esta forma, los hombres el nivel de referencia.

Finalmente, para la variable edad, hemos utilizado cuatro variables ficticias, edad(2) hasta edad (5), correspondientes a los intervalos de edad 15-24, 25-44, 45-63 y > 64 años, respectivamente. de esta forma, el intervalo de edad <15 se utilizará como nivel de referencia y, por lo tanto, no se incluirá en el modelo. Finalmente, hemos considerado relevante la inclusión de los términos de interacción correspondientes para la variable sexo con todas las variables independientes restantes en el modelo, de modo que podamos analizar el efecto de la tendencia temporal y la edad en el gasto medio diario para hombres y mujeres. en este sentido, podríamos evaluar si hay un efecto de tendencia temporal diferente para el gasto medio diario masculino y femenino (variable muj*An en el modelo), o si hay un efecto de edad diferente para el gasto medio diario masculino y femenino (variable muj*edad en el modelo). de esta forma, esta propuesta permite incluir en el modelo términos que no sería posible ni incluir ni interpretar para este tipo de datos en las propuestas

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anteriores, a la vez que es suficientemente flexible para tener una estructura completamente general con respecto a la heterocedasticidad y autocorrelación comúnmente presentes en este tipo de datos.

Por lo tanto, el modelo de regresión lineal múltiple propuesto para la variable de respuesta dada por el gasto medio diario, Git, para el individuo estándar o la cohorte i-ésima en el tiempo t, estará dado por: 5 γj Edad(j)it+ Git= b0 + ∑j=1 bj An(j)it + λ Mujit + ∑j=2

∑ηj [Muj 10

j=1

10

it *

An(j)it] +

∑θ [Muj *Edad(j) ] +∈ 5

j=2

i=1,...,110;

j

it

t=0,...,10,

it

it ,

donde ∈it es una variable aleatoria para la que se asume que tiene una distribución normal con media cero y varianza no constante, tal que Var(∈it)= σit2, y cov(∈it,∈is)=σit,is, para el mismo individuo, pero igual a cero para diferentes individuos o cohortes estándar, cov(∈it,∈js)=0, i≠j. en la ecuación anterior, el índice temporal se refiere a los años en los que se analiza el gasto medio; es decir, t=0,...,10, se corresponde con los años 2004 a 2014, respectivamente, mientras que el índice para el individuo estándar o cohorte se refiere a la combinación correspondiente de variables con las que se construyó la misma; es decir, i=1,...,110, se corresponde con las 11×2×5=110 cohortes de las variables tiempo, sexo y edad. de esta forma, por ejemplo, la primera cohorte (i.e., i=1), se corresponde con la cohorte del año 2004, para un varón y en el tramo de edad de menores de 15 años, mientras que la última cohorte (i.e., i=110) se corresponde con la cohorte del año 2014, para una mujer y en el tramo de edad mayores de 64 años. en este modelo, los niveles de referencia para las diferentes variables son el Año 2004 (An(0)), Varón y menores de 15 años (edad(1)), los mismos que no se incluyen en el modelo, por lo que la constante del modelo, b0, puede interpretarse como el gasto medio diario para el individuo o cohorte de referencia. es decir, un hombre menor de 15 años para el año 2004. el modelo se estima por mínimos cuadrados ordinarios y las desviaciones típicas para los parámetros en el modelo se calculan mediante la aplicación de las correcciones de heterocedasticidad y autocorrelación propuestas y descritas en Arellano (1987), lo que permite una estructura completamente general con respecto a la heterocedasticidad y correlación serial (corte A

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transversal). la estimación del modelo y la corrección de desviaciones típicas correspondiente se implementaron en el programa de sofware estadístico R (R core team, 2014), mediante el uso de la función plm en la librería plm. la tabla 4 incluye un resumen de los resultados obtenidos del ajuste del modelo propuesto, en que se incluyen las estimaciones, desviaciones típicas, al igual que el estadístico de contraste de significatividad estadística de los parámetros asociados a las distintas variables incluidas en el modelo, y los p-valores correspondientes asociados a dichos contrastes. Para dichos contrastes, hemos fijado un nivel de significación α=0,05. Al nivel de significación α=0,05, el efecto de la variable Año es significativa para los años 2006-2014, el efecto de la variable edad es también significativo para todos los intervalos de edad en el modelo y, finalmente, el efecto sexo no es estadísticamente significativo. en relación a los términos de interacción incluidos en el modelo, las interacciones entre sexo y año (muj*An) no resultan estadísticamente significativas, mientras que las interacciones entre sexo y edad, a excepción de la última categoría, (muj*(edad >64)), resultan estadísticamente significativas. la variable sexo no es estadísticamente significativa, por lo que el gasto medio diario entre hombres y mujeres no es estadísticamente distinto en base al modelo propuesto. el efecto año si es significativo para todos los años en el estudio a partir de 2006, en relación con el año 2004. como hemos comentado, la variable edad es estadísticamente significativa, por lo que observaremos diferencias en el gasto medio diario entre unas edades y otras. sin embargo, el efecto año, si lo combinamos con sexo, tampoco resulta significativo para ninguno de los años incluidos en el estudio. Por todo ello, si analizamos el gasto medio diario por sexo, no veremos grandes diferencias, o diferencias que sean estadísticamente significativas. si analizamos el efecto de las variables sexo y año, para el intervalo de edad de entre 15 y 24 años, en el gasto medio diario, y si tomamos como referencia inicial el gasto medio diario de mujeres y hombres de entre 15 y 24 años para el año 2004, y analizamos la evolución temporal de la diferencia de género, las medias diarias del gasto turístico para los siguientes años estudiados (de 2004 a 2014), podemos concluir que de 2004 a 2005 el gasto medio diario del turista del género femenino se incrementó en un pequeño porcentaje, el 1,3%, mientras el gasto medio diario masculino también se incrementó un 2,12%. estas medias diarias del gasto turístico se incrementaron en gran proporción a

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partir del año 2005 y hasta el año 2008, justo el año de la crisis económica. ese año y hasta el año 2010, observamos que el gasto turístico medio diario permanece globalmente bastante constante, tanto para mujeres como para hombres. sin embargo, cabe mencionar que, si comparamos los años 2008 y 2009, el gasto medio diario que realizaron las mujeres turistas en españa decreció un 0,24%, lo que constituye la primera ocasión en que dicho suceso se da en los años analizados. A partir del año 2010, observamos que se muestra una tendencia creciente porcentual significativa. Por ejemplo, si estudiamos la evolución de 2010 a 2014, el gasto medio diario turístico masculino se incrementó en un 11,58%, mientras que, para las mujeres, aumentó un 10,98%. Por lo tanto, los resultados de la estimación del modelo (véase tabla 4) respaldan el hecho de que el gasto medio turístico diario se ha incrementado año tras año, con la excepción de los primeros años de la crisis económica. un resultado adicional que puede ser de interés es que, a partir de las estimaciones de parámetros obtenidas en el modelo propuesto, también podemos estudiar las diferencias en el gasto medio diario del turista femenino y masculino para las diferentes edades. Así, podemos observar que las estimaciones parecen sugerir que el gasto medio diario permanece bastante constante durante todos los años, con la excepción de aquellos en los que comenzó la crisis económica (2008-2009), cuando se aprecia que el gasto medio decrece ligeramente. sin embargo, un análisis más detallado de este aspecto nos permite poder afirmar que el gasto medio diario ha aumentado significativamente ya que, si analizamos el gasto medio diario de las mujeres desde el año 2004 al año 2014, podremos observar que dicho gasto se ha incrementado en un 32,39% y, en el caso de los hombres, en un 37,21%. cabe también mencionar que observamos un patrón bastante similar entre mujeres y hombres, lo cual confirma el hecho de que el sexo no es estadísticamente significativo en el modelo propuesto, a diferencia de lo que ocurre con el efecto de la edad. de igual forma, podemos observar que las personas que se encuentran en el intervalo de edad de 25 a 44 años representan a los individuos que más gasto diario han realizado durante los años analizados en este segmento, seguidos por los individuos de 45 a 64 años. existe bastante diferencia entre estos dos grupos y los grupos de jóvenes comprendidos en el tramo 15-24 años y los menores de 15 años, al igual que con los mayores de 64 años, los cuales son los que menos gasto diario realizan.

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tabla 4

Parámetros estimados para el modelo de regresión lineal múltiple propuesto, incluidas las correspondientes desviaciones típicas, estadísticos de prueba y p-valores para los parámetros incluidos en el modelo Parámetro

β0 β1 - 2005 β2 - 2006 β3 - 2007 β4 - 2008 β5 - 2009 β6 - 2010 β7 - 2011 β8 - 2012 β9 - 2013 β10 - 2014 λ - Muj γ2 - Edad 15-24 γ3 - Edad 25-44 γ4 - Edad 45-64 γ5 - Edad >64 η1 - Muj*2005 η2 - Muj*2006 η3 - Muj*2007 η4 - Muj*2008 η5 - Muj*2009 η6 - Muj*2010 η7 - Muj*2011 η8 - Muj*2012 η9 - Muj*2013 η10 - Muj*2014 θ2 - Muj*(Edad 15-24) θ3 - Muj*(Edad 25-44) θ4 - Muj*(Edad 45-64) θ5 - Muj*(Edad >64)

Estimación 66,42 2,12 5,40 8,44 11,36 11,50 13,14 16,36 20,02 24,00 24,72 2,30 8,85 38,01 29,74 -8,90 -0.82 0,12 0,18 -2,00 -2,38 -1,86 -1,72 -1,80 -2,76 -2,46 -5,46 -11,15 -14,55 -1,85

5. Conclusiones y recomendaciones

Desv. típica 1,57 1,90 1,90 1,90 1,90 1,90 1,90 1,90 1,90 1,90 1,90 2,22 1,28 1,28 1,28 1,28 2,69 2,69 2,69 2,69 2,69 2,69 2,69 2,69 2,69 2,69 1,81 1,81 1,81 1,81

Estadístico 42,32 1,12 2,84 4,44 5,98 6,05 6,91 8,61 10,53 12,63 13,01 1,04 6,90 29,66 23,21 -6,95 -0,31 0,04 0,07 -0,74 -0,89 -0,69 -0,64 -0,67 -1,03 -0,92 -3,02 -6,15 -8,03 -1,02

p-valor

< 0, 001 0,268 0,006 < 0, 001 < 0, 001 < 0, 001 < 0, 001 < 0, 001 < 0, 001 < 0, 001 < 0, 001 0,303 < 0, 001 < 0, 001 < 0, 001 < 0, 001 0,761 0,965 0,947 0,459 0,379 0,491 0,524 0,505 0,308 0,363 0, 003 < 0, 001 < 0, 001 0,312

en el análisis desarrollado en el presente estudio del gasto medio diario de los turistas en españa durante el periodo 2004-2014 hemos hecho especial énfasis en las diferencias de edad y sexo, hemos observado que los que mayor gasto medio diario realizan son las personas de entre 25 y 44 años de edad, y los mayores de 64 años los que menor gasto medio diario realizan. sin embargo, no hemos observado grandes diferencias

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entre hombres y mujeres en relación con el gasto turístico realizado. en todo caso, en este estudio y en general, los hombres son los que han realizado un gasto medio diario mayor, con algunas excepciones. Hemos podido comprobar que el gasto turístico se incrementa año tras año, incluso en la época de comienzos de la crisis en los años 2008-2010, con algunas excepciones, en que llegó a crecer en una pequeña proporción en comparación con los años anteriores. Por lo tanto, observamos que, en relación con el gasto medio realizado, hay diferencias en la edad de los turistas y en el año que se realizó dicha visita turística, aunque no hay diferencias en cuanto al sexo. Adicionalmente, sobre la base de un pseudo-panel de datos correlacionados que tienen un comportamiento específico de heterocedasticidad de cohorte, hemos propuesto un modelo de regresión lineal múltiple muy general y flexible para poder modelizar este tipo de datos. en primer lugar, hemos observado que el sexo no afecta al gasto de forma significativa. sin embargo, la edad y los años en los que se realizó dicha visita turística si lo hacen. como otro aspecto a destacar podemos mencionar que la gran mayoría de turistas proceden del Reino unido, aunque su gasto medio diario es menor que el de los turistas procedentes de otros países, siguiéndole Alemania, también con un gasto medio menor al de algunos países. también podemos afirmar que las comunidades donde mayor gasto turístico realizan los turistas que visitan españa son madrid, País Vasco, cataluña y navarra, aunque éstas son las ciudades o regiones donde menos pernoctan. si nos centramos en las vías de acceso de los turistas, podemos establecer claramente que la gran mayoría de ellos llegan a españa por la vía aérea (el 80,17%). en barco tan sólo llegan el 1,32%, y el resto lo hacen por carretera. sin embargo, el gasto medio diario que éstos realizan es bastante parecido en el caso de los turistas llegados en barco y por vía aérea. la gran diferencia la marcan los llegados por carretera, ya que realizan un gasto diario del 25% del total, en relación con lo que gastan los llegados en avión y barco, y que representa el 75% restante.

Adicionalmente, la estacionalidad es uno de los factores más desafiantes que tiene el turismo. Por todo ello y dado que el gasto turístico está comprendido principalmente entre los meses de mayo a octubre, una de las opciones para paliar este problema podría encontrarse en buscar alternativas que solucionen este fenómeno. una de las alternativas que proponemos es atraer el turismo de golf, dado que es muy importante considerar que una cantidad de turistas que recibimos en españa juega al golf. Adicionalmente, los turistas extranjeros de golf gastan más dinero

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que el visitante medio (un 55% más) y, por supuesto, existen los promotores de eventos internacionales y nacionales que también atraen a otro segmento de la población que viaja por motivo de ser espectadores (Hosteltur, 2019). este tipo de turismo paliaría en parte el inconveniente de la estacionalidad, dado que suele ser más habitual en los meses de enero a abril (Pedreño Palazón, 2016). otra de las soluciones que proponemos para aumentar el gasto turístico anual se basa en el turismo joven ya que, como hemos mencionado, es un tipo de turismo que cada año aumenta, incluso en la época de crisis.

Para ello, es necesario también, en este sector, hacer campañas de marketing dirigidas a los jóvenes teniendo en cuenta factores particulares a este grupo de edad. es cierto que, a menudo, los viajeros jóvenes son “pobres en dinero pero ricos en tiempo”, lo que significa que pasan más tiempo en los sitios. Por ello, suelen gastar una mayor cantidad de su presupuesto total de viaje en el destino. la investigación de Wyse1 indica que el 60% del presupuesto de los turistas jóvenes se gasta en el destino (Hosteltur, 2013b). otra alternativa que podría incrementar el gasto turístico sería la diversificación de propuestas turísticas. esto es, cuanto mayor sea el número de planes a disfrutar en un destino, mayor será el gasto que realicen los turistas y, adicionalmente, habría más posibilidades de que estas visitas se repartan durante el resto del año. la gastronomía podría ser uno de los ejemplos. otro ejemplo claro es la promoción de campeonatos a nivel europeo o mundial de diferentes tipos de deporte, los que mueven grandes masas de aficionados como es el ejemplo de los 30 millones de euros que dejaron en mayo de 2018 las finales de Rugby celebradas en bilbao. los eventos musicales internacionales también podrían ser una solución para aumentar el gasto. un ejemplo claro lo representan los miles de personas que atrajo el mtV Awards el pasado 4 de noviembre de 2018 en la ciudad de bilbao. Vislumbrar la evolución del turismo es uno de los grandes retos del futuro. el escenario es volátil debido al constante cambio de los hábitos del viajero, que es cada vez más experimentado, más informado, con más oferta, más canales para acceder a la oferta, y más posibilidades. Practicar turismo va a seguir siendo una de las principales actividades entre la población mundial, una de las prioridades entre las sociedades consolidadas y en vías de desarrollo.

1 la Wyse es un organismo internacional que agrupa empresas, asociaciones y destinos interesados en el mercado joven, estudiantil y educativo, con más de 500 miembros en 120 países.

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de igual forma, es importante recalcar que, para el periodo que se estudia, es ampliamente conocido que el sector turístico español, en lo que se refiere principalmente a la atracción de turistas extranjeros, se pudo haber beneficiado durante la crisis de los problemas de ciertos destinos turísticos competitivos. todos estos aspectos no han sido incluidos en el trabajo por razones de brevedad de exposición y falta de información en la base de datos considerada en el mismo, aunque serán previsiblemente objeto de futuros estudios.

Para concluir, podemos señalar que el turismo, siendo una base fundamental de la economía española, requerirá ir adaptando y renovando su crecimiento y su gestión, de tal forma que no sólo se consiga atraer más turistas sino que los que nos visiten consuman más. el turismo del futuro vendrá, por tanto, marcado por los cambios tecnológicos, cambios que tendrán que ir trazando nuevos productos turísticos, adaptándose a la demanda de un nuevo perfil de consumidor y, además, si pretendemos avanzar con éxito, deberemos mantener una adecuada responsabilidad ambiental, aplicando nuevas políticas de sostenibilidad, tal y como se puede comprobar, en mayor detalle, en Alonso (2008).

Agradecimientos

este trabajo ha sido parcialmente financiado por el ministerio de economía y competitividad, Agencia estatal de investigación (Aei), Fondo europeo de desarrollo Regional (FedeR), el departamento de educación del Gobierno Vasco (uPV/eHu econometrics Research Group), y la universidad del País Vasco uPV/eHu con los proyectos mtm2016-74931-P (Aei/FedeR, ue) e it1359-19.

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Relación de títulos publicados en el (Continuación)

BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS

Compromiso empresarial con el desarrollo sostenible (N.º 195, Diciembre 2008).

Relaciones Laborales (N.º 196, Abril 2009).

Comunicación y transparencia: algunas posibilidades (N.º 197, Agosto 2009).

Reflexiones tras dos años de crísis económica y financiera (N.º 198, Diciembre 2009).

Algunas novedades en finanzas (N.º 199, Abril 2010).

Economía sostenible (N.º 200, Agosto 2010).

Política fiscal y concierto económico frente a la crisis (N.º 201, Diciembre 2010).

Gestión del riesgo (N.º 202, Abril 2011).

La gestión de personas (N.º 203, Agosto 2011).

Diferentes economías, diferentes problemas (N.º 204, Diciembre 2011).

Emprender (N.º 205, Abril 2012).

Finanzas éticas y alternativas (N.º 206, Agosto 2012).

Estrategias empresariales frente a la crisis (N.º 207, Diciembre 2012).

Novedades en la información contable (N.º 208, Abril 2013).

Reformas estructurales: una agenda abierta (N.º 209, Agosto 2013).

En torno a la crisis (N.º 210, Diciembre 2013).

Dirigir con ética (N.º 211, Abril 2014).

El reto de la financiación empresarial (N.º 212, Agosto 2014).

Competitividad e Innovación (N.º 213, Diciembre 2014).

Pymes y salida de la crisis (N.º 214, Abril 2015).

Nuevos desafios del marketing (N.º 215, Agosto 2015).

Retos y oportunidades en la economía (N.º 216, Diciembre 2015).

Retos en el liderazgo y dirección de personas (N.º 217, Abril 2016).

Economia y Futuro (En homenaje al Centenario de Duesto Business School) (N.º 218, Agosto 2016).

Transformación digital (N.º 219, Diciembre 2016).

Fundaciones (En homenaje a la Fundación Vizcaína Aguirre) (N.º 220, Abril 2017).

Entorno geopolítico y sus implicaciones para la gestión (N.º 221, Agosto 2017).

Retos de la construcción europea (75º Aniversario del Boletín de Estudios Económicos) (N.º 222, Diciembre 2017).

Evolución financiera: mercados, banca, inversión (N.º 223, Abril 2018).

Inversión Socialmente Responsable (N.º 224, Agosto 2018).

Los riesgos y su gestión (Nº 225, Diciembre 2018).

El futuro del negocio asegurador (Nº 226, Abril 2019).

La economía de cooperación (Nº 227, Agosto 2019).

Algunos paradigmas económicos emergentes (Nº 228, Diciembre 2019).

Fintech (Nº 229, Abril 2020).

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–El Boletín de Estudios Económicos no se hace responsable de los datos utilizados, criterios, opiniones o conclusiones expresadas en los artículos publicados, que corresponden exclusivamente a sus autores y no reflejan la posición de la revista ni de sus editores. Las erratas de edición detectadas, que sean relevantes, se rectificarán en un Boletín posterior.

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El Boletín de Estudios Económicos es una publicación de Deusto Business Alumni. El orígen de esta asociación se situa en 1922, y publica el Boletín ininterrumpidamente, desde 1942. Cada volumen anual, de alrededor de 600 páginas, se divide en tres números (abril, agosto y diciembre). Los artículos solicitados se aceptan en español e inglés. Su objetivo es la publicación de trabajos originales de economía teórica y aplicada, especialmente dedicada a los problemas de la Empresa. Al primer autor del artículo se le entregan 50 separatas del mismo y 3 ejemplares de la revista. El indice de la revista y los resúmenes aparecen en Internet: (http://www.alumnidba.es/).

También puede consultarse en: Latindex; CSIC-CINDOC; Econlit; DICE, Dialnet, In-Recs, ProQuest, etc.

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Agosto 2020

Editado por Deusto Business Alumni

Vol. LXXV Agosto 2020 Núm. 230

Tecnología y Finanzas La valoración de las criptomonedas. Especial referencia al caso del Bitcoin Prosper Lamothe Fernández Prosper Lamothe López Página 201

Innovación en la industria de los medios de pago: una palanca para el crecimiento de los neobancos Alberto Ortíz Pizarro Página 279

La revolución de las Insurtech en el seguro Bruno Abril Luis Badrinas Carlos Biurrun Página 219

Un modelo para analizar la rentabilidad del activo de una empresa y su aplicación a Mercadona Juan Luis Ochoa Laburu Página 299

Las nuevas tecnologías y su impacto en la financiación al consumo Enrique Moral Urra Iker de los Ríos Amezua Página 251

Novedades y retos en materia de información no financiera y auditoria Estíbaliz Goicoechea Fernando Gómez-Bezares Leyre Goitia-Berriozabal Página 321

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TEMAS LIBRES Los falsos amigos en la distribución de la renta: una visión abreviada Vicente Gonzalvo Navarro Página 351 Análisis del gasto medio de los turistas extranjeros en España Leire Zubizarreta Barrenetxea Vicente Núñéz-Antón Página 375