El documento explora la relación entre la adopción de las TIC y el comportamiento crediticio de las pequeñas y medianas empresas en la India. Utilizamos la última ronda de la Encuesta de Empresas del Banco Mundial para la India, realizada en 2021, y empleamos una técnica de estimación de variables instrumentales para tener en cuenta cualquier posible endogeneidad entre la adopción de las TIC y el comportamiento crediticio. Encontramos que un mejor uso de las TIC aumenta la probabilidad de obtener crédito y el tamaño del crédito para estas empresas. Además, aumenta la probabilidad de solicitar préstamos y aprobaciones de préstamos. También examinamos los resultados de las microempresas en la India y encontramos la confirmación de nuestros hallazgos. Al explorar más a fondo, encontramos evidencia de que la reducción de la asimetría de información, una mejor conciencia financiera, la innovación y una mayor productividad son posibles canales que mejoran el acceso al crédito para las pequeñas y medianas empresas. El estudio subraya el papel de las TIC en la reducción de las limitaciones crediticias de las pequeñas y medianas empresas.
Palabras clave:
pequeñas y medianas empresas, crédito, tecnologías de la información y las comunicaciones
1. INTRODUCCIÓN
Las pequeñas y medianas empresas (pymes) contribuyen de manera vital al crecimiento y al empleo, ya que representan el 90% de las empresas y el 50% de los empleos en todo el mundo (Banco Mundial, 2023).1 Estas empresas desempeñan un papel especialmente importante en las economías en desarrollo debido a su alto potencial de creación de empleo. A pesar de su potencial de crecimiento y empleo, el acceso a la financiación es una limitación clave para las pymes. De acuerdo con varias rondas de la Encuesta de Empresas del Banco Mundial (WBES, por sus siglas en inglés), las pymes de las economías en desarrollo han citado las restricciones crediticias como el segundo mayor obstáculo para las empresas.
Beck (2007) analiza las razones detrás del acceso diferencial al crédito de las pymes frente a las grandes empresas. Utilizando el enfoque de los costos de transacción fijos y los problemas de agencia resultantes como base para las fricciones de los mercados financieros, Beck (2007) argumenta que los altos costos de transacción, en forma de evaluación, procesamiento y monitoreo del crédito, que son predominantemente fijos, elevan el costo del endeudamiento y pueden restringir el acceso al crédito para algunos grupos de consumidores. Dado que las operaciones de las PYMES son relativamente más opacas que las de sus grandes contrapartes, estos costos de transacción actúan como barreras para la financiación externa. Además, las PYMES se ven limitadas por el riesgo de impago, ya que los deudores tienen acceso a la información relacionada con su proyecto, pero los prestamistas pueden tener acceso sólo a una parte de la información debido a los costos prohibitivos. Esto conduce a problemas de asimetría de información, como el riesgo moral y la selección adversa.
Allen y Santomero (1997) se centran en la teoría de la intermediación financiera basada en la gestión de riesgos y argumentan que la adopción tecnológica puede reducir los problemas de asimetría de información para la financiación de las pymes (Blancher et al. 2019). El uso de tecnologías específicas para obtener datos sobre la información contable y de registro de las PYMES puede ayudar a aliviar la asimetría de la información. Los costos de transacción de los bancos también pueden aliviarse mediante el acceso a los datos socioeconómicos, históricos y demográficos de las pymes y sus propietarios. Por lo tanto, la dependencia de la tecnología de la información y las comunicaciones (TIC) puede ser un puente eficaz para mejorar el acceso al crédito de las PYMES. Además, reducir la asimetría de información también beneficia a los bancos, ya que facilita un flujo fácil de crédito, ayudándoles a ellos y a otros intermediarios financieros a diversificar su riesgo (Hannig y Jahnsen 2011; Albertazzi et al. 2021).
Cada vez hay más bibliografía que se centra en el impacto de las TIC y el acceso al crédito en el sector de las PYME. Pellegrina et al. (2017) encuentran que las pymes que utilizan las TIC tienen más probabilidades de tener acceso al crédito porque el uso de las TIC indica a los bancos su capacidad de innovación. El impacto positivo del acceso a las TIC en el comportamiento crediticio también está documentado por otros estudios (Mushtaq y Bruneau 2019; Maiti y Singh 2020; Agyekum et al. 2022; Bui y Do 2022). El argumento básico explorado en los estudios anteriores se basa en el potencial de las TIC para reducir el alto costo de los fondos intermediados debido a la información asimétrica. En ausencia de adopción de las TIC, los bancos asumen una parte de los costes de selección y seguimiento a lo largo de todo el período de la relación con sus clientes (Boot 2000). Dado que la mayoría de estos costos de transacción son de naturaleza fija, la carga es mayor para los préstamos más pequeños y, por lo tanto, hace que las empresas más pequeñas se enfrenten a tasas más altas de rechazos de préstamos. Desde el punto de vista de las empresas, la inversión en TIC conlleva los beneficios de la transparencia, una mayor calidad de la información y, por lo tanto, una evaluación crediticia más sencilla. Así, las TIC pueden reducir las asimetrías de información tanto en el lado de la oferta como en el de la demanda del mercado de crédito. Intentamos contribuir a esta literatura examinando la relación entre las TIC y el comportamiento crediticio entre las PYME en la India.
India es un caso de estudio interesante por varias razones. La India ha experimentado un crecimiento exponencial de las TIC desde principios de la década de 2000 y es el mayor exportador de servicios relacionados con las TIC (Maiti, Castellacci y Melchior 2020). India tiene más de 1.100 millones de suscriptores de telefonía móvil y más de 881 millones de usuarios de Internet (TRAI 2023). Además, el Gobierno de la India ha puesto en marcha varios planes para aumentar la difusión de las tecnologías de la información y las comunicaciones en las zonas rurales, como Prasar Bharat y el Fondo de Obligaciones de Servicio Universal, que se centran en proporcionar a la población rural acceso a tipos específicos de tecnologías de la información y las comunicaciones. El Gobierno también utiliza eficazmente los compromisos que le corresponde en el sector de las telecomunicaciones mediante el establecimiento de objetivos específicos y oportunos para mejorar la divulgación rural. Este notable ritmo de difusión de las TIC allana el camino para la investigación centrada en el impacto de la digitalización en el desarrollo económico.
Además del auge de las TIC, nos centramos en la India por razones derivadas del patrón de crecimiento de las pymes en el país. En primer lugar, la India tiene un sector dinámico de pymes que contribuye significativamente a las innovaciones empresariales y se extiende a través de diversos productos y servicios (Ghalke, Kumar y Rao 2022). En segundo lugar, estas empresas dependen de la financiación de la deuda como principal fuente de capital a través de los bancos. Investigamos cómo la adopción de las TIC en este sector afecta el comportamiento crediticio de las pymes en la India. Los patrones específicos de crecimiento de las TIC y las PYME en la India sugieren que la respuesta a la pregunta anterior puede ser diferente de la de las economías desarrolladas, que ya se han explorado en estudios anteriores. Para poner de relieve el papel singular de las TIC en el sector de las PYME, comenzamos con una comparación inicial de las PYME con sus homólogos más grandes en términos de adopción de las TIC y comportamiento crediticio. Nos centramos únicamente en el sector de las pymes para nuestro análisis principal. A modo de ampliación, complementamos nuestro análisis con el estudio de la situación de las microempresas.
Utilizamos la última ronda de la Encuesta de Empresas del Banco Mundial (WBES, por sus siglas en inglés) para la India, realizada en 2021. Empleamos una metodología de estimación de variables instrumentales para reducir la posible endogeneidad entre la adopción de las TIC y el comportamiento crediticio de las PYMES. Nuestros principales resultados indican un impacto positivo de la adopción de las TIC en el acceso al crédito de las pymes. En concreto, la adopción de las TIC mejora la probabilidad de obtener un préstamo y el tamaño del préstamo para las pymes. Además, encontramos un impacto positivo en la probabilidad de solicitar préstamos y que estos préstamos sean aprobados. Estos resultados ponen de relieve la influencia positiva de la adopción de las TIC en la profundización del acceso al crédito en el sector de las PYME en la India.
Identificamos posibles canales a través de los cuales la adopción de las TIC por parte de las empresas puede reducir la asimetría de información en el mercado de crédito, lo que conduce a un mayor acceso al crédito. Encontramos una asociación positiva entre la adopción de las TIC y una mejor capacidad de adaptación a los procesos en línea en otros aspectos de las operaciones y la formalización de los negocios.3 También encontramos que la adopción de las TIC se asocia con una mejor innovación y una mayor productividad laboral entre estas empresas. En consecuencia, estos factores mejoran el acceso al crédito. Por último, ampliamos nuestros principales hallazgos analizando la situación de las microempresas en la India, extrayendo datos de una encuesta paralela realizada por el Banco Mundial durante el mismo período. Encontramos que nuestros resultados también son válidos para estas empresas.
Creemos que nuestro artículo contribuye significativamente a la literatura sobre el financiamiento de las PYMES. La cuestión es especialmente pertinente en el caso de una crisis que, a pesar de afectar a todas las empresas, tiene un mayor impacto en las pymes, que son menos resilientes debido a sus menores colchones de efectivo y su mayor fragilidad financiera. Dada su ya vulnerable posición en términos de acceso a la financiación, vale la pena investigar si el acceso financiero de estas empresas se ha reducido aún más. En caso afirmativo, ¿ha actuado la adopción de las TIC como un instrumento correctivo para reducirlo? Es importante comprender qué es lo que mejora el acceso al crédito de las pymes, ya que puede permitirles crecer y, al mismo tiempo, aumentar sus probabilidades de supervivencia durante los períodos de crisis.
El resto del documento está organizado de la siguiente manera. Discutimos los datos y las variables en la Sección 2. En las secciones 3 y 4 se presenta la metodología de estimación y los resultados. Concluye la sección 5.
2. DATOS Y VARIABLES
Los datos de nuestro estudio se basan en la Encuesta de Empresas del Banco Mundial (WBES, por sus siglas en inglés), una base de datos ampliamente utilizada que ofrece una amplia gama de datos económicos sobre 194.000 empresas en 155 países. Utilizamos la encuesta realizada en la India, donde el Banco Mundial recopiló datos de propietarios de negocios y altos directivos de empresas del sector manufacturero y de servicios. Empleamos la última ronda de encuestas realizada en 9376 empresas entre diciembre de 2021 y septiembre de 2022. La encuesta utiliza un método de muestreo aleatorio estratificado en el que la muestra se estratifica por industria, tamaño de la empresa (según el número de empleado4) y región geográfica (estados de la India). Los datos de la encuesta se centran en las empresas grandes (31,88% del total), medianas (32,26%) y pequeñas (35,86%) (Cuadro 1). Estas empresas varían en su número de empleados. En la Tabla 1 se comparan las características de las empresas en todas las categorías de tamaño. Como era de esperar, la productividad promedio varía inversamente con el tamaño de la empresa (Tabla 1).
La CMEM proporciona información detallada sobre diversos aspectos de las limitaciones financieras y el acceso. Para el comportamiento crediticio, utilizamos medidas similares a las empleadas por Bui y Do (2022) y Rakshit y Bardhan (2023). La primera medida es una variable ficticia que indica una línea de crédito abierta o un préstamo de una institución financiera. Como se esperaba, la proporción de empresas con crédito pendiente se reduce con el tamaño de las empresas grandes, medianas y pequeñas, de aproximadamente el 14% al 9%, lo que indica un acceso diferencial al crédito entre las categorías de tamaño (Cuadro 1). La segunda medida es el logaritmo natural del tamaño de los préstamos pendientes. Como era de esperar, el tamaño del préstamo también es inversamente proporcional al tamaño de la empresa para el conjunto de datos WBES. Las dos últimas medidas son los indicadores de las solicitudes de préstamos en el ejercicio anterior y el resultado de la solicitud de préstamo más reciente. La probabilidad de solicitar préstamos y recibir la aprobación de la solicitud de préstamo más reciente también es menor para las empresas más pequeñas. En resumen, el acceso al crédito y el comportamiento varían según el tamaño de la empresa.
A continuación, examinamos el patrón de adopción de las TIC en varias categorías de tamaño de empresa. En la WBES solo se formulan unas pocas preguntas para captar la adopción de las TIC por parte de las empresas. Según el Cuadro 1, sólo el 2,4% de las grandes empresas y el 4% de las medianas y pequeñas empresas de la India no tienen acceso a Internet. Dado que el acceso a Internet está disponible para una parte considerable de las empresas de la WBES, debemos centrarnos en el grado de uso de las TIC para captar la adopción de las TIC por parte de ellas. Para este estudio, consideramos si las empresas tienen un sitio web registrado como una medida de las TIC.
Crosato, Domenech y Liberati (2023) ofrecen una descripción detallada de cómo los sitios web eluden la opacidad informativa a la que se enfrentan las pymes para acceder al crédito. Afirman que la información contable estándar no logra reducir la asimetría de la información debido al gran retraso entre su disponibilidad y el período de referencia. Además, desde la perspectiva de los bancos, predecir estas medidas es costoso y requiere mucho tiempo. Por el contrario, los datos extraídos de los sitios web son gratuitos y están actualizados. Además, si las empresas siguen algunos estándares básicos en la construcción de su sitio web, los bancos pueden utilizar la minería de estructuras web y la minería de contenido web para rastrear el comportamiento de los clientes potenciales y actuales en el segmento de las pymes. Crosato, Domenech y Liberati (2021) utilizan indicadores en línea, extraídos de los sitios web de las empresas, para predecir los riesgos de impago y argumentan que la dependencia de la información del sitio web para las pymes como un enfoque estándar basado en la contabilidad es más adecuado para las empresas más grandes y menos preciso para las pymes.
Además, la presencia en el sitio web es un indicador relevante para la India. Según una encuesta reciente realizada por GoDaddy en 2023, el 55 % de las pequeñas empresas de la India han declarado haber lanzado un sitio web en los últimos 1 a 5 años, en contraste con el 46 % en todo el mundo.6 Varios otros atributos de la encuesta señalan a la India como un actor líder en el uso de las TIC para las pequeñas empresas. Por ejemplo, el 34% de las pequeñas empresas en la India mencionaron tener un sitio web como una de las principales actividades para aumentar el conocimiento de la marca entre los clientes. Estos puntos hacen que el uso del sitio web sea un indicador creíble de la adopción de las TIC por parte de las PYME en la India.
En la Tabla 1 se presenta un patrón general en el que tanto el comportamiento crediticio como el acceso a las TIC parecen estar relacionados con el tamaño de la empresa. Para probar esto formalmente, utilizamos un modelo econométrico que contiene una serie de variables de control a nivel de empresa. En la Tabla 2 se presentan las definiciones de las variables junto con sus medias.
3. METODOLOGÍA
Para estimar el efecto de la adopción de las TIC en el comportamiento crediticio de las empresas, estimamos el siguiente modelo:
donde Y son las variables de comportamiento crediticio tabuladas en la Tabla 1 anterior (acceso al crédito, tamaño del préstamo, solicitud de préstamo y aprobación del préstamo) de la enésima empresa de la industria j ubicada en el estado s. Del mismo modo, las TIC y X son medidas de adopción de las TIC y un vector de controles específicos de las empresas que probablemente estén asociados con el comportamiento crediticio, respectivamente.
Al considerar el impacto de la adopción de las TIC en el comportamiento crediticio de las empresas, es posible que el nivel de adopción de las TIC y el comportamiento crediticio se determinen conjuntamente. Por ejemplo, las empresas pueden obtener préstamos para ampliar sus actividades (parte de las cuales pueden gastarse en la adopción o mejora de las TIC existentes), lo que hace que la adopción de las TIC sea una variable endógena. Para determinar el impacto causal de la adopción de las TIC en el comportamiento crediticio, abordamos el tema de la endogeneidad mediante la estimación de un modelo de estimación de variables instrumentales. Estudios previos también emplean la estimación de variables instrumentales para abordar la endogeneidad asociada a la variable TIC (Agyekum et al. 2022; Bui y Do 2022).
Utilizamos dos indicadores que se centran en el suministro regular de electricidad: la proporción de los ingresos perdidos debido a los cortes de energía y la presencia de un generador para hacer frente a los cortes de energía. La justificación de la utilización de medidas relacionadas con la electricidad se basa en la dependencia de las TIC de la electricidad.
La Tabla 3 muestra que la adopción de sitios web se asocia positivamente con la generación de electricidad y negativamente con la proporción de ingresos perdidos debido a los cortes de energía. La restricción de exclusión exige que el instrumento afecte el resultado solo a través de la variable endógena. En nuestro estudio, las pérdidas de energía y los servicios de electricidad no tendrán una influencia directa en el acceso al crédito de las empresas, pero ejercerán un impacto indirecto a través de la adopción de las TIC.
La primera etapa del modelo de estimación de variables instrumentales es
donde IV representa las variables instrumentales. En la siguiente etapa, utilizamos los valores estimados de ICT de la ecuación (2) en la ecuación (1). Los valores medios de nuestras medidas se compilan en la Tabla 2. 4.
4. RESULTADOS
4.1 Principales conclusiones
La Tabla 4 contiene tres paneles: El Panel I presenta los resultados de la regresión de las variables de comportamiento crediticio en la adopción de las TIC junto con otros factores. Los resultados de la columna (1) del Panel I confirman que la adopción de las TIC afecta positiva y significativamente la probabilidad de que las PYMES obtengan un préstamo en la India. Además, la adopción de las TIC aumenta el tamaño de los préstamos, lo que pone de manifiesto la profundización del mercado crediticio. La columna (4) indica que el uso de las TIC aumenta la probabilidad de solicitudes de préstamos. Por último, en la columna (5) se indica que las empresas que utilizan las TIC tienen más probabilidades de que se aprueben sus préstamos. Por lo tanto, la adopción de las TIC parece estar asociada con un mejor acceso al crédito.
En el Grupo I también se tienen en cuenta otros factores que pueden determinar el acceso al crédito en el sector de las PYMES. Encontramos que las empresas exportadoras, las que tienen pagos informales altos y las empresas propiedad de hombres tienen un mejor acceso al crédito.7 Además, controlamos los efectos regionales no observados. En concreto, consideramos seis regiones (norte, sur, este, oeste, centro y noreste) de la India y categorizamos los estados según su ubicación. También controlamos los efectos no observados de la industria mediante la inclusión de variables ficticias en el nivel de dos dígitos de la Clasificación Industrial Nacional. Estos resultados proporcionan evidencia de la asociación positiva entre la adopción de las TIC y el comportamiento crediticio. Sin embargo, hay que tener en cuenta que estos coeficientes pueden verse afectados por la endogeneidad y que nuestros modelos OLS no tienen en cuenta esto.
Como se discutió en la sección 3, existe la posibilidad de que la variable TIC no sea exógena; por lo tanto, es posible que los coeficientes obtenidos anteriormente no capturen el efecto de las TIC en el comportamiento crediticio de las empresas. Para tener en cuenta la endogeneidad, estimamos los modelos de variables instrumentales utilizando las pérdidas debidas a cortes de energía y el uso de un generador como instrumentos para la variable adopción de las TIC. Todas nuestras variables dependientes, excepto el monto del préstamo, son dicotómicas, por lo que utilizamos el modelo de variable instrumental probit (IV probit) para estas variables de resultado, mientras que usamos el método de mínimos cuadrados de dos etapas de la variable instrumental cuando la variable de resultado es el tamaño del préstamo. En el panel II se presentan los resultados de los modelos de estimación de variables instrumentales. Solo reportamos los coeficientes de adopción de TIC de la segunda etapa de este modelo. Encontramos que el coeficiente es positivo y significativo en todos nuestros modelos. En la primera etapa de la regresión, el estadístico F es superior a 10, lo que sugiere que nuestro instrumento es relevante. Los instrumentos también son positivos y significativos en todos los modelos. En cuanto a las variables específicas de la empresa, encontramos que el tamaño, el crecimiento de las ventas y la decisión de exportación tienen una asociación positiva con el acceso al crédito. Todos los modelos controlan los efectos no observados a nivel de región e industria. El Panel II confirma que la adopción de las TIC mejora el comportamiento crediticio de las PYMES, no solo al mejorar el acceso al crédito, sino también al aumentar la probabilidad de solicitar préstamos y obtener la aprobación de préstamos. Cabe destacar que la adopción de las TIC no parece estar relacionada con el tamaño de los préstamos. Los resultados concuerdan en líneas generales con los fundamentos teóricos que sugieren que la adopción de las TIC, en forma de un sitio web registrado, puede ayudar a reducir la asimetría de información entre el prestatario y el prestamista al proporcionar información sobre las PYME y, al mismo tiempo, puede reducir los costos de transacción en que incurre el acreedor debido a la facilidad de acceso a la información relacionada con las PYME a través del sitio web.
Para probar la robustez de nuestra relación, reestimamos nuestros modelos de variables instrumentales mediante la inclusión de variables ficticias a nivel de estado (en lugar de regionales) para controlar los factores espaciales no observados. Los resultados confirman nuestros hallazgos anteriores, destacando que el papel vital de las TIC en la influencia del comportamiento crediticio de las empresas es robusto a la inclusión de variaciones geográficas no observadas a nivel estatal.
Para contrastar los resultados del sector de las pymes con los de las grandes empresas, volvemos a estimar nuestros efectos utilizando toda la muestra de grandes empresas y pymes del conjunto de datos de WBES. A continuación, interactuamos el indicador del sitio web con el maniquí PYME. Los resultados se presentan en la Tabla 5.
En la Tabla 5, el coeficiente para el indicador del sitio web es positivo, significativo y de mayor magnitud que el del Panel II de la Tabla 4. Además, el término de interacción entre el sector de las PYME y el sitio web es negativo y significativo, lo que indica que el impacto positivo de las TIC en el acceso al crédito es mayor para las empresas más grandes. Esto pone de relieve el papel de los factores preexistentes en la determinación de cómo la adopción de las TIC puede afectar el comportamiento crediticio de las empresas. Subraya el hecho de que la estructura organizativa preexistente puede moderar los beneficios de las TIC, y que la TIC en sí misma no es suficiente para cerrar la brecha entre las grandes empresas y las PYMES en las economías en desarrollo. Esto puede atribuirse a la mayor asimetría de información en el mercado de crédito para las pymes en comparación con las empresas más grandes. Dada la influencia diferencial de las TIC en el comportamiento crediticio, en este estudio nos centramos únicamente en las pymes.
4.2 Canales potenciales
Una de las formas en que las TIC pueden mejorar el comportamiento crediticio es reduciendo la asimetría de información para el acreedor. Para probar este canal, consideramos el uso de cuentas auditadas como medida. La variable accounts toma el valor uno si la empresa mantiene cuentas auditadas por un auditor externo y cero en caso contrario. En la columna (1) del cuadro 6 se indica que el acceso a las TIC se relaciona positivamente con el hecho de que las cuentas de las PYMES sean auditadas por un auditor externo. La presencia de cuentas auditadas reduce la asimetría de la información, lo que a su vez puede mejorar el acceso al crédito.
Finalmente, para capturar el efecto creciente de las TIC en las operaciones, utilizamos un indicador de innovación y la productividad laboral dentro de las empresas. Encontramos que la adopción de las TIC es complementaria a la mejora tecnológica y a una mayor productividad laboral. Por lo tanto, el aumento de la innovación y la productividad de las PYME asociado a la adopción de las TIC envía una señal al acreedor sobre su potencial de crecimiento. El efecto de señalización positiva puede ser una de las razones para mejorar el acceso al crédito. Este hallazgo se asemeja al de Pellegrina et al. (2017).
4.3 Una extensión
Además de las pymes en la India, las microempresas con menos de 10 empleados son importantes y adquieren importancia desde el punto de vista de la creación de empleo. Estas empresas están muy extendidas y son más numerosas que todo el sector de las pymes de la India.11 Ampliamos nuestro análisis examinando la relación entre la adopción de las TIC y el comportamiento crediticio de las microempresas en la India. Nuestros datos sobre las microempresas (el 97% de las cuales tienen menos de cinco empleados) se obtienen de una encuesta complementaria realizada por el Banco Mundial en la India, la Encuesta Empresarial de Microempresas (ESM), en nueve ciudades entre diciembre de 2021 y marzo de 2022. Esta encuesta también utiliza un método de muestreo aleatorio estratificado, pero con dos niveles de estratificación: región (ciudades) e industria (manufactura/servicios). A pesar de que la WBES y la ESM se llevaron a cabo durante el mismo período en la India, no podemos combinar los dos conjuntos de datos de la encuesta porque sus estrategias de muestreo son diferentes y no comparables. Además, si bien la WBES es una encuesta más completa que contiene muchas preguntas, los temas generales del MEDE corresponden al espíritu de la WBES. La variable TIC para las microempresas se define como una variable ficticia que toma un valor unitario si la empresa utiliza el teléfono/Internet y las computadoras para comprar insumos, rastrear envíos y comunicarse con los clientes. La variable dependiente es la misma que en nuestro análisis principal anterior. Además, en esta especificación, utilizamos dos instrumentos, a saber, el acceso a la electricidad y el acceso a Internet, para nuestra variable de adopción de las TIC. Estos instrumentos se utilizan en estudios anteriores sobre las TIC y el acceso al crédito de las empresas (Agyekum et al. 2022; Bui y Do 2022). Reestimamos nuestros modelos para microempresas y los presentamos en la Tabla 7. Al igual que los hallazgos para las PYMES, observamos que la adopción de las TIC por parte de las microempresas se relaciona positivamente con el acceso al crédito y las solicitudes de préstamos.
El cuadro 8 contiene algunos mecanismos subyacentes que pueden impulsar el impacto positivo de las TIC en el comportamiento crediticio de las microempresas. Dado que la naturaleza, la organización y la estructura de las microempresas son muy diferentes de las de las PYMES, las preguntas formuladas en la encuesta son diferentes de las de la encuesta WBES y son muy adecuadas para captar la conciencia financiera de las microempresas. Encontramos que las microempresas que adoptan las TIC son más propensas a preparar un estado formal de pérdidas y ganancias al menos una vez al año y a mantener una cuenta separada para el establecimiento (columnas (1)-(2)). Esto sugiere que la adopción de las TIC se asocia con un mejor acceso a la información, incluso para las microempresas. Además, las microempresas que utilizan las TIC tienen más probabilidades de ser incluidas financieramente, como lo indica la probabilidad de tener una cuenta bancaria de ahorros. Estar incluido financieramente puede aumentar su conciencia y disposición a obtener un crédito.
5. CONCLUSIÓN
Utilizando un conjunto de datos reciente y rico sobre las pymes en la India, este documento documenta el efecto positivo de la adopción de las TIC en el comportamiento crediticio. También exploramos los canales que ponen de relieve cómo la adopción de las TIC puede reducir las barreras de información entre prestatarios y prestamistas, reduciendo así las restricciones crediticias. Los hallazgos de este estudio también respaldan la visión basada en los recursos de las empresas al considerar la adopción de las TIC como un recurso valioso para el acceso de las empresas al crédito. Por lo tanto, el documento aboga por promover políticas que impulsen la infraestructura de TIC en la India. Los hallazgos también se confirman para las microempresas en la India. Sin embargo, vale la pena señalar que, a pesar de que las TIC mejoran el acceso al crédito, una gran proporción de las empresas con una línea de crédito abierta tienen préstamos personales. Los préstamos personales son productos de crédito que no están garantizados y tienen tasas de interés altas. El efecto de la adopción de las TIC en el tipo de instrumentos de crédito utilizados por las PYME sigue siendo un área de investigación futura.
En general, el estudio pone de relieve una cuestión relevante en la era posterior a la pandemia, ya que existía una preocupación generalizada de que muchas pymes viables pero ilíquidas se enfrentaran a pérdidas crecientes o cerraran sin suficiente apoyo político. Varias acciones de política directa son esenciales para expandir el crédito al sector de las MiPymes como colchón. Nuestro análisis hace hincapié en el papel fundamental de la infraestructura y el apoyo de las TIC para mejorar el acceso al crédito de estas empresas. Estas pueden considerarse una herramienta complementaria junto con medidas directas como los intereses subsidiados de los préstamos, los préstamos sin garantía, las moratorias fiscales y otras medidas de política. El estudio allana el camino para la investigación relacionada con la adopción de las TIC y el acceso al crédito para las PYME, especialmente en las economías en desarrollo. También se pueden llevar a cabo estudios comparativos entre países para explorar los patrones contrastantes en las economías desarrolladas y en desarrollo.
REFERENCIAS
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El Centro para la Calidad de la Auditoría (CAQ) reveló recientemente una tendencia prometedora en materia de información financiera: el número de re-expresiones financieras presentadas ante la SEC ha disminuido en más del 50% durante la última década. El estudio exhaustivo, que abarca el período 2013-2022, destaca una mejora significativa en la calidad de la información financiera.
Según el análisis de la CAQ, las re-expresiones financieras se redujeron de 858 en 2013 a solo 402 en 2022. Estas re-expresiones, que corrigen errores en los estados financieros de las empresas que cotizan en bolsa, han estado disminuyendo de manera constante durante 16 años. En este período, se observó la disminución más notable de las re-expresiones con “Gran R”, que se deben a errores materiales que hacen que los estados financieros anteriores no sean confiables.
Históricamente, las re-expresiones aumentaron tras la introducción de la Ley Sarbanes-Oxley en 2002, alcanzando un máximo de casi 1.800 en 2006. Los problemas comunes que conducen a las re-expresiones incluyen la contabilidad inadecuada de acumulaciones, reservas y estimaciones, que representaron el 30% de los casos, y la aplicación incorrecta de las normas para las actividades de financiación, en el 20%. Cabe destacar que el fraude se mencionó en solo el 3% de las re-expresiones.
La reducción de las re-expresiones es un testimonio de la mejora de los controles internos sobre la información financiera (ICFR). Sin embargo, el estudio de CAQ encontró que los informes ICFR generalmente señalaban problemas después de que se anunciaban las re-expresiones, lo que indica que no son predictivos. A pesar de esto, la tendencia general refleja un cambio positivo hacia una mayor transparencia y precisión en la información financiera. Esta disminución en las re-expresiones es un indicador positivo de una mejor calidad de los datos y una mayor eficacia regulatoria. Por supuesto, la garantía sobre las presentaciones Inline XBRL ante la SEC de EE. UU. sería una mejora bienvenida para los datos en los que confían cada vez más usuarios.
Para obtener información más detallada, puede leer el informe CAQ completo aquí.
Tendencias de la re-expresión financiera en los Estados Unidos:
2013 – 2022
Acerca del Centro para la Calidad de la Auditoría
El Centro para la Calidad de la Auditoría (CAQ, por sus siglas en inglés) es una organización de política pública no partidista que sirve como la voz de los auditores de las empresas públicas de los EE. UU. y los asuntos relacionados con las auditorías de las empresas públicas. El CAQ promueve el desempeño de alta calidad por parte de los auditores de las empresas públicas de los EE. UU.; convoca a las partes interesadas del mercado de capitales para avanzar en la discusión de cuestiones críticas que afectan la calidad de la auditoría, la presentación de informes de las empresas públicas de EE. UU. y la confianza de los inversores en los mercados de capitales; y mediante el uso de investigaciones y análisis independientes, defiende políticas y normas que refuercen y respalden la eficacia y la capacidad de respuesta de los auditores y auditorías de las empresas públicas de EE. UU. a las condiciones dinámicas del mercado.
Tenga en cuenta que esta publicación pretende ser información general y no debe considerarse definitiva o exhaustiva. Al igual que con todos los demás recursos de CAQ, esta publicación no es autorizada y se insta a los lectores a consultar las reglas y estándares relevantes. Si se requiere asesoramiento legal u otro tipo de asistencia experta, se deben buscar los servicios de un profesional competente. El CAQ no hace declaraciones, garantías o avales sobre, y no asume ninguna responsabilidad por, el contenido o la aplicación del material contenido en este documento. El CAQ renuncia expresamente a toda responsabilidad por cualquier daño que surja del uso, la referencia o la confianza en este material. Esta publicación no representa una posición oficial Restatement Financiero | Tendencias en Estados Unidos: 2013 – 2022 2 de la CAQ, su junta directiva o sus miembros.
Introducción y hallazgos clave
La actividad de re-expresión se utiliza con frecuencia como una medida de la calidad de la información financiera basada en los resultados. Por lo tanto, un estudio periódico de las tendencias de re-expresión en el contexto de los cambios regulatorios y los eventos económicos que afectan el entorno de presentación de informes puede ser de interés para los inversores y otros usuarios de los estados financieros.
Para ello, el Centro para la Calidad de la Auditoría realizó un análisis de las re-expresiones anunciadas entre 2013 y 2022 con énfasis en las siguientes preguntas:
1. ¿Cuáles son las tendencias recientes en las re-expresiones 4.0?
2. ¿Qué tipos de problemas contables contribuyen con mayor frecuencia a las re-expresiones?
3. ¿Los problemas contables que contribuyen a las re-expresiones coinciden con las áreas de interés para los inversores?
4. ¿Cuáles son las características de las empresas que anuncian reformulaciones?
5. ¿La evaluación de la gerencia del control interno sobre la información financiera contribuye a la comprensión pública de las re-expresiones?
6. ¿Contribuyen los asuntos críticos de auditoría (CAM) al entorno de la información con respecto a las re-expresiones?
PRINCIPALES CONCLUSIONES
+ Las re-expresiones han disminuido en general, con 4.02 re-expresiones que exhiben la disminución más consistente durante todo el período de la muestra.
+ Los gastos, específicamente la aplicación incorrecta de las reglas de presentación de informes para devengos, reservas y estimaciones, se citan con mayor frecuencia en los anuncios de re-expresión.
+ El fraude está implicado en el 3% de la población total de re-expresiones y en el 7% de las 4.02 re-expresiones en general.
+ Las industrias que más contribuyen a la población de re-expresiones son: 1) Financiera, Banca y Seguros, 2) Salud y Productos Farmacéuticos, y 3) Computación y Software.
+ Las empresas que han anunciado re-expresiones durante el período de la muestra son relativamente pequeñas, en términos de activos promedio, y se negocian cada vez más en el NASDAQ.
+ Las empresas públicas que han anunciado re-expresiones tienen más probabilidades de tener un control interno ineficaz sobre la presentación de informes financieros (ICFR) sobre la base de la evaluación de la dirección.
+ Los informes ineficaces del SCIIF generalmente se emiten después de que se anuncia una re-expresión, es decir, los informes del SCIIF no predicen las re-expresiones. Reformulación Financiera | Tendencias en Estados Unidos: 2013 – 2022
+ La evidencia preliminar sugiere que los CAM no proporcionan información sobre el riesgo de re-expresión.
Propósito y alcance
El propósito de este estudio es examinar las tendencias en los eventos de re-expresión de las empresas públicas a medida que el entorno de informes post-SOX continúa madurando. Esto incluye las características tanto de las re-expresiones como de los propios emisores. Además, se revisan varios aspectos de la evaluación de la administración del SCIIF para la población de emisores de re-expresión bajo estudio y se proporciona un análisis limitado de los asuntos críticos de auditoría.
Las «re-expresiones» se definen, a los efectos de este estudio, como correcciones de errores en los estados financieros de las empresas públicas presentados ante la Comisión de Bolsa y Valores de los Estados Unidos (SEC). El conjunto de re-expresiones analizadas en este informe incluye aquellas realizadas debido a que los informes financieros presentados anteriormente han sido considerados poco confiables por la compañía o sus auditores. Dichas reformulaciones están sujetas a divulgación obligatoria como Formulario 8-K, Punto 4.02. En la práctica, tales reformulaciones se denominan comúnmente re-expresiones de la «Gran R». En este estudio, se les denomina reformulaciones «4.02».
También se incluyen en la población de re-expresiones bajo estudio las correcciones de errores que no se informan en el Formulario 8-K Punto 4.02 (re-expresiones «no 4.02»). Dichas re-expresiones pueden ser el resultado de una serie de errores de varios años que resultan en un error acumulativo que es material para el período actual. En este caso, los resultados anteriores deben re-expresarse, incluso si el efecto en un período determinado es irrelevante. Las presentaciones enmendadas no son obligatorias con las re-expresiones que no son 4.02, sino que la re-expresión resultante se puede hacer en declaraciones financieras intermedias o anuales subsiguientes, programadas regularmente (10-K o 10-Q).
Los datos de re-expresión para este estudio se obtuvieron de Audit Analytics (AA). AA intenta incluir todas las reformulaciones, ya sea que se divulguen en el Formulario 8-K, las presentaciones enmendadas en el Formulario 10-K/A o el Formulario 10-Q/A, las presentaciones programadas en el Formulario 10-K o el Formulario 10-Q, los formularios análogos para pequeñas empresas y contribuyentes extranjeros, u otros formularios requeridos. AA intenta incluir solo re-expresiones para corregir estados financieros incorrectos, ya sea debido a errores involuntarios o irregularidades.
El análisis se centra en las re-expresiones anunciadas desde el 1 de enero de 2013 hasta el 31 de diciembre de 2022. El análisis inicial de las tendencias y los problemas contables subyacentes se basa en 1.352 re-expresiones de la partida 4.02 y 4.441 re-expresiones no 4.02, un total de 5.793, que se registran en la base de datos de AA durante esta década.
Sobre la base de un análisis de los códigos de la Clave del Índice Central (CIK) de la SEC, estas 5.793 re-expresiones fueron realizadas por 3.847 fundadores únicos, y se informó que 1.233 declarantes tenían múltiples re-expresiones. El número de re-expresiones para los declarantes con múltiples re-expresiones oscila entre dos re-expresiones para 781 declarantes y diez re-expresiones para dos declarantes. Esta población de re-expresiones se utiliza para analizar las tendencias y características de las reformulaciones, así como la membresía de las empresas de la industria de re-expresiones durante el período de la muestra.
Los datos financieros básicos están disponibles para 4,278 (74%) de las 5,793 re-expresiones, por lo tanto, este subconjunto de re-expresiones se utiliza para analizar las características de la empresa de re-expresión. El análisis del SCIIF considera todos los informes emitidos a lo largo de la década para las empresas que anunciaron una re-expresión. Por último, el análisis de los asuntos críticos de auditoría considera todos los asuntos citados en los informes de auditoría emitidos para los cuatro años fiscales durante los cuales se requiere una presentación de informes ampliada.
El análisis que sigue se basa en el marco establecido en Financial Restatement Trends in the United States: 2003 – 2012 (Scholz 2014). Como tal, se ha hecho todo lo posible para preservar su terminología y metodología cuando ha sido posible. Las desviaciones que se consideren necesarias se describen centrándose en explicar qué motivó el cambio de enfoque y la base del método adoptado.
Lo más notable es una desviación del proceso de selección de muestras establecido específicamente para las observaciones relacionadas con las empresas de adquisición de propósito especial (SPAC), que representaron la mayoría de las ofertas públicas iniciales (OPI) en 2020 y 2021. Dado que el número de re-expresiones anunciadas se disparó en 2021, el mismo año en que las SPAC representaron algo menos del 60% de las OPI, es importante tener en cuenta la cuestión de si hay que ajustar sus efectos y cómo hacerlo.
Un enfoque razonable sería eliminar por completo del conjunto de datos los anuncios de re-expresión de las SPAC. Sin embargo, una de las preocupaciones de declarar a las SPAC fuera del ámbito de aplicación es que no son un fenómeno nuevo. Passador (2022)1 señala que, en su forma actual, las SPAC han estado en el mercado desde la década de 1990 y que estructuras similares con diferentes nombres han existido durante incluso más tiempo. Además, las SPAC están sujetas a la supervisión de la SEC, incluidos los requisitos de información y auditoría. Por último, hasta que la SPAC se fusione con un objetivo de adquisición, hay relativamente pocas transacciones contables y limitadas las oportunidades de incorrección. Por lo tanto, no está claro por qué su participación en el mercado conduciría necesariamente a más reformulaciones.
En lugar de eliminar por completo las SPAC, el enfoque adoptado en este análisis fue controlar los efectos de la Declaración del Personal de la SEC sobre las consideraciones contables y de presentación de informes para los warrants emitidos por empresas de adquisición con fines especiales. La declaración, fechada el 21 de abril de 2021, ofrece la visión de la Oficina del Jefe de Contabilidad (OCA) sobre la contabilidad adecuada de los instrumentos financieros empleados con frecuencia en las transacciones de SPAC. Más específicamente, la declaración analiza cómo los términos explícitos de los contratos de garantías, combinados con factores específicos de la entidad, afectan la clasificación y medición de la garantía.
Con posterioridad a la publicación de la declaración, una alta proporción de SPAC anunciaron re-expresiones citando «problemas de valores de deuda, cuasi deuda, warrants y capital (BCF)» y «problemas de clasificación de deuda y/o capital» basados en las categorías de fallas de aplicación de reglas contables de Audit Analytics.3 Estas re-expresiones se consideran fuera del alcance para los fines de este análisis, que busca comprender las tendencias en las re-expresiones de las empresas públicas en general. La población de eventos de re-expresión excluidos consta de 1.102 observaciones en 2021 y 53 observaciones en 2022, lo que hace un total de 1.155 en total.4 La eliminación de estas observaciones reduce la población de eventos de anuncio de re-expresión durante la década (2013 a 2022) de 6.948 a 5.793 (Figura 1).
Reformulación: Tendencias y Características
El análisis comienza con una revisión de las tendencias basada en la población agregada de anuncios de reformulación.5 Como se muestra en la Figura 2, se observa una disminución constante en el número total de anuncios de re-expresión hasta el quinto año del período de la muestra, con la mayor disminución porcentual interanual ocurrida entre 2019 y 2020. Además, el porcentaje relativo de 4,02 re-expresiones disminuyó del 28% al 18% durante los primeros siete años del período de la muestra, después de lo cual la tendencia se revierte y sube al 38% en 2022. Es demasiado pronto para decir si el aumento de las re-expresiones hacia el final del período de la muestra es un verdadero punto de inflexión o simplemente una breve interrupción de la tendencia bajista anterior.
En general, el 13% de las re-expresiones anunciadas durante el período de la muestra son atribuibles a empresas extranjeras (no se muestran). Estas observaciones no serán analizadas por separado en este estudio. Si bien puede haber factores exclusivos de los emisores extranjeros que afectan la probabilidad de anunciar una re-expresión, los emisores incluidos en la muestra de re-expresión cotizan en las bolsas de valores de EE. UU. Como resultado, los emisores están sujetos a los requisitos de presentación de informes de la SEC y sus auditores están sujetos a un régimen de inspecciones de PCAOB que es similar al de sus homólogos nacionales. Por lo tanto, las empresas públicas extranjeras y nacionales son comparables con respecto a las características del entorno de presentación de informes y auditoría de interés en este análisis descriptivo. Además, el análisis complementario confirmó que su inclusión no altera los hallazgos informados.
La ampliación temporal del período de la muestra para incluir diez años adicionales ofrece una visión más completa de la tendencia de las re-expresiones (Figura 3). Después de un fuerte aumento en los primeros tres años después de SOX, las re-expresiones han exhibido generalmente una tendencia a la baja en general, con una disminución sustancial del 60% entre 2006 y 2009. Es importante destacar que 4.02 re-expresiones han exhibido disminuciones interanuales de manera más consistente a lo largo de las dos décadas.
Informes Financieros y Desarrollos de Mercado
Una visión general de los acontecimientos contables, regulatorios y macroeconómicos ocurridos durante el período de la muestra proporciona contexto para las tendencias observadas.
EVENTOS DE CONTABILIDAD Y AUDITORÍA
+ FASB emitió la ASU 2015-17, Clasificación de Balance General de Impuestos Diferidos para reducir la complejidad en la contabilidad. La actualización reemplazó el requisito de desagregar los activos y pasivos por impuestos diferidos en montos corrientes y no corrientes por el requisito de informar los montos totales como no corrientes. Las enmiendas en la actualización entraron en vigencia para las entidades comerciales públicas para los estados financieros emitidos para períodos anuales que comenzaron después del 15 de diciembre de 2016.
+ FASB emitió ASU 2016-02, Arrendamientos para aumentar la transparencia y la comparabilidad entre las entidades informantes a través del reconocimiento del balance general de activos y pasivos de arrendamiento y la divulgación de información sobre acuerdos de arrendamiento. Las enmiendas en la actualización entraron en vigencia para los años fiscales que comenzaron después del 15 de diciembre de 2018 para entidades comerciales públicas, ciertas entidades sin fines de lucro y ciertos planes de beneficios para empleados.
+ FASB emitió ASU 2016-13, Pérdida Crediticia Esperada Actual (CECL) para proporcionar a los usuarios de estados financieros información sobre las pérdidas esperadas en instrumentos financieros. La actualización reemplazó el modelo de pérdidas incurridas por uno que requiere la medición de las pérdidas crediticias esperadas con base en la experiencia histórica, las condiciones actuales y pronósticos razonables y respaldables. Las enmiendas en la actualización entraron en vigencia para las entidades comerciales públicas que fueron declarantes de la SEC durante los años f iscales que comenzaron después del 15 de diciembre de 2019.
+ FASB emitió la ASU 2016-15, Clasificación de Ciertos Recibos de Efectivo y Pagos en Efectivo en respuesta a las inconsistencias observadas en la aplicación entre los emisores en la clasificación y presentación de ciertos flujos de efectivo. La enmienda abordó los casos en los que faltaba o no estaba clara la orientación existente en virtud de los PCGA. Estas enmiendas en la actualización entraron en vigencia para las entidades comerciales públicas para los años fiscales que comiencen después del 15 de diciembre de 2017.
+ FASB emitió ASU 2019-12, Simplificando la contabilidad de los impuestos sobre la renta para reducir aún más las complejidades de la contabilidad de los impuestos. Las disposiciones de la actualización eliminaron varias excepciones para ciertos enfoques para reconocer y medir el gasto por impuestos y los pasivos por impuestos diferidos. Además, aclaró las normas en torno a las implicaciones de la contabilidad fiscal para las combinaciones de negocios, los cambios en las leyes fiscales y la propiedad de acciones de los empleados. Las enmiendas en la actualización entraron en vigencia para las entidades comerciales públicas para los años fiscales que comiencen después del 15 de diciembre de 2020.
+ FASB e IASB completaron un proyecto conjunto integral para abordar las deficiencias en el reconocimiento de ingresos en ambos marcos y aumentar la comparabilidad entre jurisdicciones. La fecha de entrada en vigor original de los requisitos revisados según el Tema 606 de ASC Ingresos por contratos con clientes fue el 15 de diciembre de 2016. La fecha de entrada en vigor se aplazó durante un año en respuesta a los comentarios de varias partes interesadas en el sentido de que se necesitaba más tiempo para una implementación adecuada.
+ La expansión obligatoria del informe del auditor para incluir asuntos críticos de auditoría tenía la intención de proporcionar información sobre la auditoría de cuentas materiales o revelaciones que «implicaban un juicio de auditor especialmente desafiante, subjetivo o complejo». La comunicación de las CAM es necesaria para las auditorías de grandes contribuyentes acelerados para los años fiscales que finalizan a partir del 30 de junio de 2019. Algunas investigaciones sugieren que existe una asociación entre la divulgación de CAM y la calidad de los informes financieros.
EVENTOS REGULATORIOS
+ En respuesta a la Gran Recesión, se aprobó la Ley Dodd-Frank de Reforma de Wall Street y Protección al Consumidor, promulgada el 21 de julio de 2010, para estabilizar el sistema bancario. Si bien las disposiciones explícitas de la Ley no afectan a la calidad de la información financiera, el mayor escrutinio de las empresas financieras podría aumentar la frecuencia de detección de incorrecciones.
+ La Ley Jumpstart Our Business Startups (JOBS) se convirtió en ley el 5 de abril de 2012. La Ley tenía por objeto facilitar el acceso al mercado de capitales mediante la reducción de los requisitos de presentación de informes y la exención de la SOX 404 b) para las empresas de crecimiento emergente (EGC), es decir, aquellas cuyos ingresos brutos caen por debajo de un umbral ajustado a la inflación en el año anterior a su oferta pública inicial. Las investigaciones sugieren que las disposiciones de la Ley JOBS están asociadas con un aumento de la incertidumbre de la información relacionada con los EGCs.7 Las investigaciones también demuestran que una mayor incertidumbre de la información ofrece una oportunidad para la presentación de informes financieros erróneos.
+ En respuesta a los cambios en el entorno empresarial, por ejemplo, la globalización, la regulación y la tecnología, el Comité de Organizaciones Patrocinadoras de la Comisión Treadway (COSO) publicó una actualización de su marco de control interno el 14 de mayo de 2013.
+ Los cambios legislativos derivados de la Ley de Empleos y Reducción de Impuestos, que entraron en vigor el 1 de enero de 2018, tuvieron implicaciones inmediatas y prospectivas para la contabilidad fiscal. Particularmente relevantes para las entidades públicas fueron el impuesto de repatriación obligatorio por única vez sobre las utilidades reinvertidas permanentemente, la remedición de los activos y pasivos por impuestos diferidos para tener en cuenta el cambio en la tasa impositiva, y los cambios que afectaron las pérdidas operativas netas.
+ Cuando la SEC elevó los requisitos de umbral definitorios para las empresas más pequeñas que informan, a partir del 10 de septiembre de 2018, amplió la población de entidades que pueden optar por informar bajo «requisitos de divulgación escalados». En la medida en que la pérdida de información disponible para el mercado contribuya a la incertidumbre de la información, el resultado podría ser una mayor oportunidad para la presentación de informes financieros erróneos.
+ La Declaración del Personal sobre las Consideraciones Contables y de Reporte para los Warrants Emitidos por Compañías de Adquisición de Propósito Especial emitida por la SEC en abril de 2021 precedió a un fuerte aumento en los anuncios de re-expresión para los emisores afectados. El objetivo de la declaración era destacar las características de los instrumentos financieros comúnmente empleados por las SPAC y sus implicaciones para la clasificación y medición de dichos instrumentos.
+ Evaluación de la materialidad: Centrándose en el inversor razonable al evaluar los errores, emitido por el jefe de contabilidad interino Paul Munter en marzo de 2022, señala un cambio observado en la distribución de las re-expresiones de revisión (R pequeña) y las re-expresiones de reemisión (R grande). En la declaración se analiza cómo la evaluación de la materialidad debe basarse en factores cualitativos y cuantitativos y se proporcionan varios ejemplos en los que la OCA no estuvo de acuerdo con las bases para determinar que un error era irrelevante.
ACONTECIMIENTOS MACROECONÓMICOS
+ 2020 – En el momento de escribir este artículo, se está llevando a cabo una investigación empírica sobre las consecuencias de la pandemia de COVID-19 en la información financiera y la auditoría. Sin embargo, en los primeros meses de la pandemia se establecieron expectativas sobre cómo el entorno podría plantear desafíos para los auditores y preparadores. En el conjunto de desafíos identificados explícitamente se encontraban los siguientes: mayor dependencia del uso de estimaciones contables, mayor riesgo de debilidades en el control interno, aumento de los riesgos de auditoría y fraude, y disminución de la capacidad para reunir evidencia de auditoría.
Europa será la primera jurisdicción del mundo en exigir que los “libros blancos” de criptomonedas (los documentos de prospecto especializados utilizados por los emisores de criptoactivos) se preparen en Inline XBRL, lo que garantiza que estos documentos de presentación se puedan evaluar de manera rápida y eficaz.
El uso de Inline XBRL (de manera similar al mandato ESEF existente para informes financieros) significa que estos datos pueden ser fácilmente consumidos, comparados y analizados por inversores, reguladores y otros usuarios.
La Autoridad Europea de Valores y Mercados (ESMA) publicó ayer su Informe Final sobre la implementación de la Regulación de los Mercados de Criptoactivos (o “MiCA”). La ESMA ha decidido que adoptará (con algunas modificaciones menores) las propuestas establecidas en su consulta previa sobre la manera en que los libros blancos de criptomonedas deben prepararse y presentarse a los supervisores y luego publicarse para los participantes del mercado.
La ESMA preparará una taxonomía internamente y, opcionalmente, permitirá el uso de una plantilla simplificada para elaborar las divulgaciones en formato XBRL en línea. No se prevé que se exijan ni permitan taxonomías de extensión.
Entendemos que la Comisión Europea está ansiosa por finalizar este requisito y el resto de las regulaciones de MiCA como una cuestión prioritaria. Dado que la aprobación final no puede ocurrir hasta que se haya formado la nueva CE (un proceso algo largo después de las elecciones europeas del mes pasado), no esperamos que se publique la taxonomía relevante o que se finalice el RTS antes de fines de 2024.
Cabe destacar que el Informe Final de MiCA está acompañado de un análisis técnico especializado encargado por la ESMA y preparado por el grupo Gartner, que estudia los formatos de datos para la divulgación de información en formato de texto. El informe se pronuncia abrumadoramente a favor de Inline XBRL como la opción adecuada para los reguladores.
En XBRL International acogemos con satisfacción la decisión de la ESMA de utilizar Inline XBRL para sus regulaciones MiCA. Creemos que su informe establece claramente las ventajas de los informes digitales para los mercados financieros modernos de hoy. También destaca el importante punto de que los documentos de estilo prospecto pueden y deben estructurarse para maximizar su utilidad e impacto. Tal vez este sea un precedente que otros mercados (y no solo de criptomonedas) seguirán a su debido tiempo.
Lea el Informe final sobre los borradores de los estándares técnicos de MiCA aquí y el informe adjunto de Gartner sobre formatos de datos aquí.
Estudio sobre los formatos de datos para la divulgación basada en texto
Estudio independiente para evaluar las diferentes opciones de formatos de datos para los documentos técnicos de MiCA y otras divulgaciones similares basadas en texto
1. Resumen Ejecutivo
Motivos de publicación
De acuerdo con las prácticas de la AEVM para seleccionar los formatos de los requisitos de datos, se llevó a cabo un estudio independiente para evaluar el formato legible por máquina adecuado para los libros blancos de MiCA y otras divulgaciones textuales similares.
Contenido
El estudio llevó a cabo una investigación de mercado para identificar formatos de datos relevantes y casos de uso dentro de autoridades reguladoras y organizaciones de servicio público similares. Esta fase inicial condujo a la identificación de seis formatos de datos técnicos que se consideraron pertinentes para la divulgación basada en texto. Estos formatos de datos se evaluaron utilizando un marco de evaluación centrado en dos aspectos clave: la idoneidad para el propósito y la idoneidad para el futuro. Este enfoque garantizó que el formato elegido satisficiera las necesidades inmediatas de las divulgaciones basadas en texto en virtud de la regulación MiCA, pero que también siguiera siendo adaptable y preparado para el futuro para divulgaciones textuales similares cubiertas por el PAAS.
Sobre la base de los resultados de la evaluación de idoneidad, el estudio independiente recomienda adoptar Inline XBRL (iXBRL) para la divulgación de los documentos técnicos de MiCA y para otras divulgaciones similares basadas en texto en el ámbito de ESAP. iXBRL ofrece una combinación perfecta de legibilidad artificial y humana, con la flexibilidad de manejar información no estructurada y cualitativa. Además, el formato cumple con los requisitos establecidos por otras iniciativas de datos de la UE y presenta una oportunidad para la estandarización de los formatos de datos utilizados en las divulgaciones basadas en texto. Con la adopción de iXBRL, las autoridades reguladoras y las ANC garantizarían la coherencia y la eficiencia de sus procesos de notificación.
Aviso legal
Este documento ha sido elaborado para la Autoridad Europea de Valores y Mercados (ESMA) por Gartner Consulting. Refleja únicamente las opiniones de sus autores, y la Autoridad Europea de Valores y Mercados no se hace responsable de ninguna consecuencia derivada de la reutilización de esta publicación.
2. Introducción
2.1 Antecedentes del estudio
1. Se ha confiado a la Autoridad Europea de Valores y Mercados (ESMA) la responsabilidad de definir los formularios, formatos y plantillas estándar de los libros blancos para diferentes categorías de criptoactivos en virtud del Reglamento de Mercados de Criptoactivos (MiCA).
2. La MiCA exige explícitamente que los libros blancos estén disponibles en un formato legible por máquina para las tres clases de criptoactivos: a) Criptoactivos distintos de las fichas referenciadas a activos o fichas de dinero electrónico (artículo 6), b) Fichas referenciadas a activos (ART) (artículo 19) y c) fichas de dinero electrónico (EMT) (artículo 51).
3. A diferencia del mandato del artículo 21 del Reglamento sobre folletos, que se centra principalmente en los metadatos, la MiCA exige la normalización de los propios libros blancos. Esto significa que tanto los datos necesarios para la clasificación de los documentos como el contenido del libro blanco deben proporcionarse en un formato legible por máquina. Se espera que esto garantice la accesibilidad y la facilidad de uso tanto para los inversores (incluidos los inversores minoristas) como para las autoridades nacionales competentes (ANC).
4. MiCA también define claramente la información que los emisores y los proveedores de servicios de criptoactivos (CASP) deben proporcionar dentro de los libros blancos. A fin de garantizar la coherencia y la transparencia de la información facilitada a los inversores y a las ANC, los elaboradores de los libros blancos no podrán incluir información adicional más allá de los requisitos especificados.
5. Sin embargo, los emisores y los CAPP pueden proporcionar información adicional en diferentes documentos, por ejemplo, como parte de su «comunicación de marketing». Esta información adicional debe cumplir los requisitos pertinentes en virtud de la MiCA y ser coherente con la información facilitada en el libro blanco de criptoactivos (considerando 24).
6. El objetivo principal de los libros blancos en el marco de la MiCA es informar y proteger a los inversores minoristas (considerandos 24 y 47). Para ello, los libros blancos deben ser fácilmente utilizables y accesibles para garantizar que los inversores minoristas puedan tomar decisiones informadas. Con este fin, y para evitar la proliferación de documentos no oficiales, aunque no se mencionen explícitamente en los artículos 6, 19 y 51, se considera esencial que los libros blancos sean legibles por humanos.
7. Quedan excluidas de la obligación de elaborar un libro blanco las ofertas públicas de criptoactivos distintos de las ART o los EMT que se dirijan a menos de 150 personas por Estado miembro o que se dirijan exclusivamente a inversores cualificados o cuya contraprestación total no supere los 1 000 000 EUR durante un determinado período de 12 meses.
8. Además, como parte del Punto Único de Acceso Europeo (PAAS), la AEVM tiene el mandato de evaluar si otras divulgaciones de información basadas en gran medida en texto destinadas a los inversores, incluidos los inversores minoristas, deben ser obligatorias en un formato legible por máquina y, en caso afirmativo, en qué formato. En el caso de muchas legislaciones sectoriales que entran en el ámbito de aplicación del PAAS (véanse la Directiva Ómnibus y el Reglamento PAS2), la AEVM tiene el mandato específico de evaluar qué información debe presentarse en un formato legible por máquina y determinar el formato legible por máquina más adecuado para tal fin.
9. Por lo tanto, este estudio también debe servir para evaluar los formatos legibles por máquina existentes que pueden considerarse para desarrollar eficazmente este mandato.
10. La referencia al PAAS también es pertinente porque los libros blancos del MiCA se presentarán al PAAS a partir de 2030. Por lo tanto, todas las decisiones políticas relativas al MICA deben ser coherentes con las decisiones políticas relativas al PAAS, y viceversa, ya que el MICA es una de las legislaciones sectoriales que entran en el ámbito de aplicación del PAAS.
2.2 Objetivo del estudio
11. Sobre la base del contexto antes mencionado, la AEVM ha encargado un estudio independiente para evaluar los formatos legibles por máquina disponibles que podrían cumplir los requisitos de datos establecidos en MiCA y en ESAP.
12. El estudio se encargó a un consultor externo para que prestara apoyo a las siguientes tareas:
• Explorar el mercado en busca de posibles opciones de formato, criterios3
• Comparar y evaluar las diferentes opciones de formato de datos de acuerdo con lo acordado conjuntamente (es decir, idoneidad para el propósito, idoneidad para el futuro y costo incremental de alto nivel para los emisores, los CASP y las ANC), y
• Derivar recomendaciones.
2.3 Enfoque
13. La evaluación independiente siguió un enfoque gradual en el que se llevaron a cabo las siguientes actividades:
• Análisis de tendencias de mercado: Investigación y análisis de las tendencias actuales del mercado en el ecosistema regulatorio en varias jurisdicciones. El objetivo era identificar los formatos de datos utilizados en casos de uso similares, así como las tendencias generales del mercado relacionadas.
• Descripción general de los formatos de datos: Creación de una lista completa de formatos de datos relevantes y utilizados de manera similar basada en los resultados de la investigación de mercado.
• Definición de un marco de evaluación adecuado: Definición e implementación de un procedimiento estructurado y criterios de evaluación para evaluar la idoneidad de los distintos formatos de datos.
• Análisis comparativo: Valoración y comparación de los distintos formatos de datos a partir del marco de evaluación.
• Conclusión: Proporcionar una visión independiente y externa de los formatos legibles por máquina disponibles que podrían cumplir con los requisitos de divulgación establecidos en MiCA y destacar cuando esos requisitos son similares en el contexto de ESAP. Sobre la base de los resultados del análisis, el estudio también proporcionará recomendaciones claras.
3. formatos de datos alternativos
3.1 Tendencias del mercado regulatorio
14. El estudio comenzó con un estudio de mercado de las autoridades reguladoras pertinentes representativas y otras organizaciones de servicios públicos. El objetivo de este análisis fue comprender hasta qué punto se están utilizando actualmente diferentes formatos de datos y cuáles son las tendencias de mercado relacionadas.
15. El estudio de mercado abarcó múltiples jurisdicciones e identificó formatos de datos relevantes y casos de uso dentro de 20 organizaciones representativas. Los resultados se resumen en la siguiente tabla.
3.2 Descripción general de los formatos de datos
16. El estudio de mercado de las organizaciones representativas reveló una larga lista de siete formatos de datos de presentación de informes pertinentes que constituyen la base comúnmente utilizada para diversos tipos de informes reglamentarios. Tenga en cuenta que el estudio se centró exclusivamente en formatos de datos legibles por máquina que ya se utilizan en dominios relacionados.
17. XBRL (eXtensible Business Reporting Language): XBRL5 es un estándar abierto basado en XML (Extensible Markup Language) comúnmente utilizado para los informes comerciales digitales. Proporciona un lenguaje en el que los términos de presentación de informes pueden definirse de forma autoritativa e incluirse en una taxonomía, actuando como un diccionario. XBRL permite asignar etiquetas únicas a los hechos notificados, lo que garantiza informes más precisos y eficientes. El estándar es gestionado por XBRL International, una organización sin ánimo de lucro.
18. iXBRL (Inline eXtensible Business Reporting Language): iXBRL es un lenguaje estructurado basado en el estándar HTML (HyperText Markup Language). Este formato es un estándar abierto y es reconocido como un formato que permite a los usuarios crear documentos que son legibles tanto por máquina como por humanos sin necesidad de un software especial (la visualización se puede realizar a través de cualquier navegador de Internet). iXBRL se basa en el estándar HTML y en el etiquetado XBRL.
19. XML (Extensible Markup Language): XML es un lenguaje de marcado diseñado para almacenar, transmitir y reconstruir datos arbitrarios. Este formato fue creado para facilitar y apoyar el intercambio de información entre sistemas informáticos.
20. CSV (valores separados por comas): CSV es un formato simple, considerado como un formato plano, que se utiliza a menudo para representar matrices de valores numéricos y textuales. Es un formato delimitado que tiene campos separados por una coma y filas separadas por caracteres que indican un salto de línea.
21. JSON (JavaScript Object Notation): JSON es un formato de intercambio de datos basado en un subconjunto del estándar del lenguaje de programación JavaScript. El formato de texto es independiente del lenguaje, pero utiliza convenciones que son familiares para los programadores que dominan los lenguajes de la familia C, lo que facilita la escritura y lectura por parte de los humanos y el análisis y la generación por parte de las máquinas.
22. Docx: Docx es el formato para documentos de Microsoft Word utilizado por Microsoft Office 2007 y versiones posteriores. El documento evolucionó de un binario simple a una combinación de archivos XML y binarios.
23. PDF (Portable Document Format): PDF es un estándar abierto mantenido por la Organización Internacional de Normalización (ISO), creado inicialmente por Adobe. Este formato es comúnmente reconocido como el formato para la presentación e intercambio de documentos. Este formato es independiente del software, hardware o sistema operativo.
4. Evaluación de la idoneidad de los formatos de datos
4.1 Introducción
24. La idoneidad de los diferentes formatos de datos se evaluó sobre la base de dos criterios principales: la «idoneidad para la finalidad» y la «idoneidad para el futuro» del formato de datos respectivo para los libros blancos de MiCA, así como otras divulgaciones textuales similares en el contexto del PAAS.
25. La «idoneidad para el propósito» describe la capacidad del formato de datos para cumplir con los requisitos reglamentarios actuales, y la «idoneidad para el futuro» describe la capacidad de cumplir con los requisitos futuros.
4.1.1 Adecuación para el propósito
26. Este criterio tiene por objeto evaluar si un formato de datos concreto es adecuado para el caso de uso específico de los libros blancos MiCA, así como para otras divulgaciones textuales similares en el contexto del PAAS para las que la AEVM tiene un mandato similar. Tenga en cuenta que los libros blancos de MiCA estarán en el ámbito de aplicación del PAAS a partir de 2030 («fase 3» del PAAS).
27. La MiCA exige explícitamente que los libros blancos de las tres categorías de criptoactivos (ART, EMT y otros criptoactivos) sean legibles por máquina. Además, los libros blancos sirven para informar y proteger a los inversores. Por lo tanto, también es importante (incluso si MiCA no lo requiere) que los documentos técnicos sean legibles por humanos.
28. Por lo tanto, los aspectos esenciales de la «idoneidad para la finalidad» son el grado de legibilidad de los formatos de datos para máquinas y personas, que se definen con más detalle de la siguiente manera:
• Legibilidad mecánica: la Directiva de Datos Abiertos (UE 2019/1024) define la legibilidad mecánica como la que permite la identificación, el reconocimiento y la extracción de datos (esta es la definición de legibilidad mecánica a la que hace referencia el texto ESAP L1).
• Legibilidad humana: Este requisito debe permitir a los lectores, y en particular a los inversores minoristas, leer el documento sin necesidad de utilizar herramientas de software especiales.
4.1.2 Aptitud para el futuro
29. El segundo criterio principal evaluó la viabilidad futura de los formatos de datos seleccionados, es decir, la capacidad del formato de datos específico para satisfacer las necesidades futuras de la AEVM.
30. Este criterio principal se dividió en cinco subcriterios:
• Nivel de adopción: Nivel de adopción en otros marcos regulatorios similares en Europa y otras jurisdicciones.
• Reutilización: capacidad para acomodar diversas estructuras de datos, adaptarse a los diferentes requisitos de datos y admitir la personalización y la extensibilidad.
• Gobernanza: Participación de los participantes de la industria y los reguladores en el mantenimiento de la norma.
• No propietario: Posibilidad de beneficiarse de la solución sin ninguna restricción de IP y de forma gratuita.
• Viabilidad de implementación: Capacidad de implementación a un costo incremental razonable tanto para las ANC como para el mercado.
4.2 Escala de evaluación
4.2.1 Idoneidad para el propósito
4.2.2 Aptitud para el futuro
4.3 Evaluación
4.3.1 Adecuación a la prenda
4.3.1.1 Legibilidad mecánica
4.3.1.2 Legibilidad humana
4.3.2 Aptitud para el futuro
4.3.2.1 Nivel de adopción
4.3.2.2 Reutilización
4.3.3 Resumen de los resultados
31. Los resultados de la evaluación de la idoneidad de los siete formatos de datos se resumen en el cuadro siguiente:
32. Sobre la base de los resultados de la evaluación, observamos que iXBRL parece ser el formato de datos más adecuado para la divulgación de libros blancos con arreglo al Reglamento MiCA.
33. iXBRL parece ser el único formato de datos que proporciona una combinación perfecta de legibilidad mecánica y humana, tal como se requiere en el contexto de MiCA. El formato de datos es un estándar abierto y ofrece un alto grado de flexibilidad a través de sus taxonomías reutilizables. iXBRL también se beneficia de una tasa de adopción cada vez mayor en jurisdicciones y casos de uso similares, lo que confirma y consolida su posición como los formatos de datos más adecuados para la divulgación de libros blancos.
34. iXBRL sigue siendo una tecnología emergente utilizada en contextos similares, lo que limita la disponibilidad de datos sobre los costos relacionados con su implementación. Dada la escasez de datos y las limitaciones de tiempo de este estudio, el siguiente subcapítulo tiene como objetivo identificar los indicadores de costos que se pueden utilizar para obtener información sobre las consideraciones de costos asociadas con iXBRL.
4.4 Consideraciones de costos
35. En este subcapítulo se identifican los indicadores de costes para evaluar los costes incrementales de alto nivel asociados a la utilización de iXBRL, que se evaluarán por separado para los emisores y para los reguladores y las ANC.
4.4.1 Consideraciones de costes para los emisores
36. Hasta la fecha, se carece de información sobre el coste de producción de los libros blancos en formato iXBRL, ya que no existe tal requisito. Por lo tanto, el estudio examinó dos escenarios posibles diferentes para evaluar los posibles costos incrementales para los emisores y los CAP.
37. En el primer escenario se supone la conversión de un documento PDF, Word o Excel directamente al formato iXBRL a través de un proveedor externo. Servicios
38. La estimación actual de los costos de etiquetado o conversión de iXBRL varía significativamente según las diferentes fuentes. La presentación de HMRC iXBRL12 suele oscilar entre 199 € y 299 €, mientras que la presentación de informes ESEF suele oscilar entre 900 € y 1350 €, dependiendo del tamaño del archivo y del tiempo esperado que debería llevar convertirlo.
39. La segunda hipótesis considera el uso de un formulario en línea, o de una hoja de cálculo de Excel facilitada por la AEVM, para comunicar la información requerida sobre el libro blanco. A continuación, se supone que la información recibida ha sido convertida por la AEVM (en el caso de la plataforma en línea) o por el emisor (en el caso de una herramienta de hoja de cálculo de Excel) al formato iXBRL. Este enfoque no supondría ningún coste adicional para los emisores, ya que simplemente copiarían y pegarían el contenido del libro blanco pertinente en el campo correspondiente del formulario en línea o de la hoja de cálculo de Excel. Sin embargo, habría que tener en cuenta el impacto en los costes de la AEVM para desarrollar la plataforma.
40. En resumen, la adopción de iXBRL como formato de presentación de datos entraña costos que pueden variar en función del enfoque de aplicación. Los precios de los proveedores de servicios en el Reino Unido muestran que los servicios de conversión ya están disponibles hoy en día en un rango de precios de 199 € a 1350 €, dependiendo del contexto específico de los informes. Esto debería ser un fuerte indicador del rango de precios potencial de servicios similares para libros blancos. También se espera que a medida que aumente la adopción en el mercado, aumente la competencia entre los proveedores de servicios y, por lo tanto, los precios de los servicios de conversión tiendan a disminuir.
4.4.2 Consideraciones de costes para los reguladores y las ANC
41. Las consideraciones relativas a los costes para los reguladores y las ANC se investigaron mediante entrevistas con dos organizaciones reguladoras comparables que ya tenían experiencia en la aplicación de iXBRL para la divulgación de información basada en texto.
42. Hasta la fecha, ninguna de las organizaciones reguladoras entrevistadas ha podido cuantificar los costes asociados a la aplicación de iXBRL. La razón principal es que esas organizaciones utilizaron recursos internos para desarrollar e implementar los formatos de datos, y la evaluación de los costos requeriría un análisis que no les ha sido posible realizar en el plazo establecido.
43. No obstante, dada la información recopilada en estas entrevistas, es posible formarse hipótesis de trabajo sobre las consideraciones de costes para los reguladores y las ANC:
• Las organizaciones entrevistadas compartieron la opinión de que los costos incrementales disminuyen para iXBRL a medida que avanza su adopción. A medida que se exigen más divulgaciones en iXBRL, el formato de datos se convierte en un estándar de la industria y el costo incremental, tanto para los preparadores como para el regulador, disminuye con el tiempo.
• Las divulgaciones basadas en texto, como los libros blancos de MiCA, requieren menos reglas de validación y más simples en comparación con las divulgaciones de información financiera de las NIIF.
44. Además, las ANC ya están desarrollando o prevén desarrollar sus capacidades técnicas para gestionar iXBRL gracias al formato de presentación de informes del FEUE. En las diversas discusiones que condujeron a este informe, las partes interesadas relevantes han reconocido que los informes de ESEF son más complejos que MiCA. Teniendo en cuenta estos factores, el coste adicional de la gestión de los libros blancos de MiCA en formato iXBRL puede considerarse muy limitado.
45. A medida que crezca la adopción de iXBRL en Europa y jurisdicciones similares, será crucial seguir de cerca los análisis de costo-beneficio realizados por organizaciones experimentadas. Sin embargo, con el nivel actual de información disponible en el mercado, los elementos antes mencionados serán los únicos puntos de referencia para la consideración de costos para el regulador y las ANC en este estudio.
5. Conclusiones
5.1 Recomendaciones
46. Gartner recomienda adoptar iXBRL como formato de datos técnicos para la divulgación de documentos técnicos en virtud de la regulación MiCA y otras divulgaciones similares basadas en texto que estarán cubiertas por el PAAS.
47. Los resultados de la evaluación de idoneidad nos permiten identificar iXBRL como el formato de datos más adecuado en función de la evaluación realizada. iXBRL es un formato de datos técnicos abierto y no patentado que ofrece una combinación perfecta de legibilidad mecánica y humana, con la flexibilidad de manejar información cualitativa y no estructurada.
48. La investigación de mercado también nos permitió observar una tendencia positiva en la adopción de iXBRL en otras autoridades reguladoras relacionadas y organizaciones de servicio público como estándar para las divulgaciones basadas en textos narrativos pesados. El aumento de la adopción de iXBRL se refleja en el mayor soporte ofrecido por las empresas de software y los proveedores de servicios de conversión en Europa y otras jurisdicciones.
49. En el momento del estudio, y sobre la base de la información de mercado disponible, las consideraciones de costes para los emisores se consideran razonables, con costes previstos de servicios de conversión que oscilan entre 199 y 1350 euros, en función de la naturaleza y el tamaño de las divulgaciones. A medida que aumenta la tasa de adopción de iXBRL, se espera que la oferta de mercado continúe expandiéndose y que los costos para los emisores disminuyan con el tiempo.
50. Se puede argumentar que desviarse de la tendencia de normalización de utilizar iXBRL para la divulgación de información basada en texto podría dar lugar a costes más elevados para los emisores a medio y largo plazo.
51. Por último, iXBRL cumple los requisitos establecidos por otras iniciativas de la UE en materia de datos y podría reutilizarse para otras divulgaciones similares basadas en texto cubiertas por el PAAS. Los esfuerzos de normalización son esenciales para reducir los costes incrementales para el regulador y/o las ANC.
52. En el siguiente subcapítulo se destacan las ventajas adicionales de adoptar iXBRL para la divulgación del libro blanco en virtud del Reglamento MiCA.
5.2 Más información sobre iXBRL
53. Un análisis más detallado de iXBRL revela ventajas adicionales a las mencionadas en el subcapítulo anterior.
54. Como funcionalidad estándar, iXBRL ofrece compatibilidad con los navegadores estándar, lo que permite una fácil visualización e impresión sin recurrir a software propietario. Además, nuestra observación de las tendencias del mercado en el Reino Unido nos permite suponer que, con el creciente número de empresas de software que apoyan iXBRL, la necesidad de grandes esfuerzos de desarrollo de software y los riesgos asociados se reducirán significativamente.
55. iXBRL se considera un formato accesible para los desarrolladores, dado que se basa en HTML, lo que permite que el formato de datos admita gráficos, diversos formatos e idiomas, lo que proporciona una mayor flexibilidad para presentar la información. Esta característica podría ser interesante para los libros blancos, que pueden contener gráficos e imágenes para complementar la narrativa y los datos no estructurados, incluso si aún no está previsto en la regulación MiCA.
56. Esas características facilitarían la visualización de la información, facilitando las comprobaciones de coherencia y exactitud. Esta capacidad reduce los esfuerzos tanto para los preparadores como para los consumidores, lo que garantiza resultados rentables, útiles y fiables de los informes iXBRL.
57. Por último, en el contexto de los libros blancos de MiCA, iXBRL requeriría pocas y sencillas reglas de validación. Varias partes interesadas entrevistadas en el contexto del estudio confirmaron que el ESEF requería reglas de validación más complejas en comparación con lo que se necesitaría en virtud de la regulación MiCA.
5.3 Relación con otras iniciativas de datos de la UE
58. El equipo del proyecto también investigó otras iniciativas relacionadas con los datos de la UE para ver cómo se trata iXBRL en su contexto. Las iniciativas investigadas son:
• Formato Electrónico Único Europeo (FEUE)
• Directiva de Informes de Sostenibilidad Corporativa (CSRD)
• Reglamento de Divulgación de Finanzas Sostenibles (SFDR)
• Informes del Pilar 3 de la EBA
• Punto de Acceso Único Europeo (PAAS)
59. En general, los resultados del análisis mostraron que el uso de iXBRL para los libros blancos de MiCA y otras divulgaciones textuales similares era en gran medida coherente con todas estas iniciativas.
60. En las páginas siguientes se ofrecen más detalles sobre la relación entre las diferentes iniciativas de la UE en materia de datos y iXBRL.
• El Formato Electrónico Único Europeo (FEUE) es el formato electrónico de información en el que los emisores cuyos valores están admitidos a cotización en los mercados regulados de la UE deben preparar sus informes financieros anuales para facilitar la accesibilidad, el análisis y la comparabilidad de los informes financieros anuales.
• El ESEF significa proporcionar información en un formato legible por máquina y por humanos: iXBRL.
Formato de datos
• El Reglamento ESEF exige que todos los emisores con valores cotizados en un mercado regulado de la UE preparen sus informes financieros anuales en xHTML y marquen los estados financieros consolidados IFRS contenidos en ellos utilizando etiquetas XBRL y la tecnología iXBRL.
• La taxonomía ESEF 2022 se basa en la Taxonomía IFRS 2022, elaborada y actualizada anualmente por la Fundación IFRS.
• La Fundación IFRS también publica un documento de versionado que explica los cambios en comparación con la taxonomía anterior. El paquete de taxonomía del FEUE incluye etiquetas en todas las lenguas de la UE.
5.3.2 Directiva sobre información corporativa en materia de sostenibilidad (CSRD)
• La legislación de la UE exige que todas las grandes empresas y todas las empresas que cotizan en bolsa (excepto las microempresas cotizadas) divulguen información sobre lo que consideran los riesgos y oportunidades derivados de cuestiones sociales y medioambientales, y sobre el impacto de sus actividades en las personas y el medio ambiente.
• Esto ayuda a los inversores, las organizaciones de la sociedad civil, los consumidores y otras partes interesadas a evaluar el rendimiento de las empresas en materia de sostenibilidad, como parte del Pacto Verde Europeo.
• Las empresas sujetas a la CSRD tendrán que informar de acuerdo con los Estándares Europeos de Información de Sostenibilidad (ESRS). Las normas fueron elaboradas por el EFRAG, anteriormente conocido como Grupo Consultivo Europeo de Información Financiera, un organismo independiente que reúne a diferentes partes interesadas.
Formato de datos
• La Directiva de Informes Corporativos de Sostenibilidad (CSRD) determina que la información sobre sostenibilidad deberá presentarse digitalmente de acuerdo con el Formato Electrónico Único Europeo (FEUE).
• El ESEF significa proporcionar información en un formato legible por máquina y por humanos: iXBRL.
5.3.3 Reglamento de Divulgación de Finanzas Sostenibles (SFDR)
• La UE ha establecido un marco de transparencia, el Reglamento de Divulgación de Finanzas Sostenibles (SFDR).
• Al establecer cómo los participantes en los mercados financieros deben divulgar información sobre sostenibilidad, ayuda a los inversores que buscan invertir su dinero en empresas y proyectos que apoyan objetivos de sostenibilidad a tomar decisiones informadas. El SFDR también está diseñado para permitir a los inversores evaluar adecuadamente cómo se integran los riesgos de sostenibilidad en el proceso de decisión de inversión. De este modo, el SFDR contribuye a uno de los grandes objetivos políticos de la UE: atraer financiación privada para ayudar a Europa a realizar el cambio hacia una economía de cero emisiones netas.
Formato de datos
• Las AES han tenido en cuenta las respuestas de las partes interesadas, de las cuales una mayoría sustancial expresó su apoyo a las divulgaciones de SFDR legibles por máquina.
• Muchas partes interesadas recomendaron específicamente iXBRL para cumplir con los requisitos de formato, asegurando que las divulgaciones satisfagan las necesidades de procesamiento tanto humanas como automatizadas.
• Reconociendo la importancia de alinearse con el próximo Reglamento Europeo de Punto de Acceso Único (PAAS), las AES proponen que las divulgaciones disponibles en el PAAS se presenten en un formato que sea legible tanto por humanos como por máquinas, específicamente iXBRL, una medida que afectará a todas las divulgaciones cubiertas por el SFDR. Este enfoque se alinea con los requisitos de presentación de informes de sostenibilidad de la Directiva de Informes de Sostenibilidad Corporativa (CSRD), lo que fomenta la coherencia y la facilidad de interpretación.
* * Tenga en cuenta que esta propuesta aún está bajo la consideración de la Comisión Europea.
Informes del Pilar 3 de la EBA
Antecedentes
• Tras las recientes actualizaciones de los marcos regulatorios de las entidades de crédito y las empresas de inversión, y la publicación en 2018 del plan de acción de la Comisión Europea sobre finanzas sostenibles, la ABE está aplicando una nueva estrategia política sobre la divulgación de información del pilar 3 de las entidades que busca aumentar la eficiencia de la información de las entidades y reforzar la disciplina del mercado mediante el desarrollo de un marco global con información coherente y comparable.
• Además, la EBA tiene como objetivo promover la transparencia sobre los riesgos ambientales, sociales o de gobernanza (ESG), animando a las instituciones a reforzar su gestión de estos riesgos y promoviendo la concienciación sobre su papel clave en la transición hacia una economía verde.
Formato de datos
• EBA propone XBRL-CSV como formato de datos de reporte del Pilar 3 y no iXBRL debido a limitaciones de tiempo.
• La EBA está investigando el uso de iXBRL para campos de datos cualitativos (no estructurados): esta pregunta se la hicieron los participantes en la audiencia pública del 23 de enero de 2024.
5.3.4 Punto de Acceso Único Europeo (PAAS-ESAP)
Antecedentes
• El punto de acceso único europeo (PAAS) proporcionará acceso electrónico centralizado a la información pertinente para los mercados de capitales y los servicios financieros (incluida la información relacionada con la sostenibilidad) que debe hacerse pública con arreglo a la legislación de la UE, pero también a otros tipos de información pertinente para los mercados de capitales y los servicios financieros que las empresas decidan publicar voluntariamente.
• El PAAS es la acción número uno del plan de acción de la Unión de los Mercados de Capitales (UMC) de 2020.
Formato de datos
• Algunos datos estarán disponibles en formato legible por máquina, lo que ayudará a los usuarios a buscar y comparar datos más fácilmente.
• Toda la información estará disponible en un formato extraíble de datos, que permita la comparabilidad, bajo términos de uso abiertos.
• Las AES tendrán competencias para desarrollar formatos legibles por máquina caso por caso.
• Se espera que iXBRL sea uno de los formatos permitidos para los datos legibles por máquina sobre la base de la Consulta del Comité Mixto sobre los ITS sobre los artículos 5 y 7 del ESAP.
La Ley de Transparencia de Datos Financieros de 2022 (FDTA) de Estados Unidos, que entró en vigor en diciembre de 2022, obliga a la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) a informar sobre el uso de datos legibles por máquina para divulgaciones corporativas. La SEC publicó recientemente la tercera edición de este informe, en el que se detalla el uso público e interno de los datos XBRL, se identifican las divulgaciones que utilizan datos legibles por máquina, se analizan los costos y beneficios asociados, se resumen las medidas de cumplimiento y se describe el uso de los datos por parte de la SEC. Este informe se seguirá publicando bianualmente hasta diciembre de 2029.
El informe de la SEC destaca los importantes beneficios que se derivan del uso de XBRL en sus actividades de control de la normativa. Según el informe, la división de control de la SEC ha aprovechado los datos legibles por máquina para analizar de manera eficiente las divulgaciones y las prácticas contables de empresas individuales, así como para realizar sofisticados análisis transversales.
El requisito de etiquetar las divulgaciones en XBRL ha ayudado al personal encargado de hacer cumplir la ley a detectar indicios de mala gestión de las ganancias y otras irregularidades financieras de manera más eficaz. En los últimos cuatro años, esta capacidad ha dado lugar a acciones contra seis empresas públicas y varias personas por alcanzar o superar artificialmente las estimaciones de consenso sobre las ganancias por acción.
El informe destaca un caso específico ocurrido en 2023, en el que un conglomerado colombiano se vio involucrado en un caso en el que los datos XBRL facilitaron la detección de violaciones a la Ley de Prácticas Corruptas en el Extranjero. La SEC señala que, sin datos legibles por máquina, identificar dichas violaciones habría sido mucho más complicado.
XBRL también ha contribuido a reducir los costos de procesamiento de información, aumentar la eficiencia del mercado y mejorar la competencia al reducir las ventajas para los usuarios internos. El informe señala que las empresas se han beneficiado de menores honorarios de auditoría, una mejor puntualidad en la presentación de informes financieros y una mejor evaluación comparativa del desempeño.
A pesar de los costos iniciales de cumplimiento, que varían entre $1,500 y $30,000 anuales dependiendo del tamaño de la empresa, la SEC cree que los beneficios a largo plazo de XBRL continuarán creciendo a medida que haya más herramientas disponibles.
Con respecto al uso público e interno de datos legibles por máquina para divulgaciones corporativas
Junio 2024
Introducción
La Ley de Transparencia de Datos Financieros de 2022 (FDTA), que se promulgó el 23 de diciembre de 2022 como Título LVIII de la Ley de Autorización de Defensa Nacional James M. Inhofe para el Año Fiscal 2023, requiere que la Comisión informe semestralmente sobre el uso público e interno de datos legibles por máquina para divulgaciones corporativas. Este informe es el tercero de este tipo. La FDTA requiere que la Comisión presente este informe al Comité de Banca, Vivienda y Asuntos Urbanos del Senado y al Comité de Servicios Financieros de la Cámara de Representantes cada 180 días hasta el 23 de diciembre de 2029, cuando expira la disposición que requiere el informe.
La Sección 5825(b) de la FDTA requiere que este informe incluya: (1) una identificación de qué divulgaciones corporativas requeridas bajo disposiciones específicas de las leyes de valores se expresan como datos legibles por máquina y cuáles no; (2) un análisis de los costos y beneficios del uso de datos legibles por máquina en la divulgación corporativa a los inversores, los mercados, la Comisión y los emisores; (3) un resumen de las acciones de cumplimiento que resulten del uso o análisis de datos legibles por máquina recopilados en virtud de las disposiciones legales especificadas; y (4) un análisis de cómo la Comisión utiliza los datos legibles por máquina que recopila.
Este informe contiene la siguiente información nueva desde el último informe: comunicados adicionales de la Comisión sobre la elaboración de normas que adoptan requisitos de etiquetado de datos estructurados; la anulación de una norma de la Comisión mencionada anteriormente con requisitos de etiquetado de datos estructurados; y estadísticas actualizadas en el análisis de los costos y beneficios del uso de datos legibles por máquina.
Identificación de divulgaciones corporativas expresadas como datos legibles por máquina
La Sección 5825(b)(2)(A) de la FDTA requiere una identificación de qué divulgaciones corporativas requeridas en virtud de la Sección 7 de la Ley de Valores de 1933 (la Ley de Valores),5 la Sección 13 de la Ley de Bolsa de Valores de 1934 (la Ley de Bolsa),6 y la Sección 14 de la Ley de Bolsa7 se expresan como datos legibles por máquina y cuáles no. Véase el Apéndice.
REQUISITOS DE DATOS LEGIBLES POR MÁQUINA EXISTENTES
En 2009, la Comisión adoptó normas que exigen a las empresas operativas que faciliten la información de los estados financieros en sus estados de registro y en sus informes periódicos y actuales utilizando el eXtensible Business Reporting Language (XBRL),8 que es un lenguaje de datos estructurados legible por máquina que se utiliza para la presentación normalizada de información empresarial, incluida la información relativa al rendimiento financiero de las empresas. Ese mismo año, la Comisión exigió de manera similar a las sociedades de inversión de capital variable (fondos de inversión) que facilitaran información resumida sobre el riesgo y la rentabilidad en sus folletos en formato XBRL.
Desde entonces, la Comisión ha perfeccionado muchas de sus normas exigiendo formatos normalizados abiertos, de libre acceso y legibles por máquina, promulgados por organizaciones de normalización u organismos de normalización de consenso voluntario. Por ejemplo, en 2018, la Comisión adoptó enmiendas que exigían el uso, de forma gradual, de Inline XBRL para la información de los estados financieros de las empresas operativas y la información resumida sobre el riesgo y la rentabilidad de los fondos. Mientras que anteriormente los declarantes generaban un documento HTML con la información de sus estados financieros o información resumida de riesgo/rentabilidad y luego etiquetaban una copia de los datos para crear una exposición XBRL independiente, Inline XBRL permite a los declarantes preparar un único documento que es legible tanto por humanos como por máquinas.
La Comisión ha adoptado normas que exigen formatos normalizados legibles por máquina para las colecciones adicionales de información. En 2019, la Comisión introdujo requisitos de etiquetado de datos estructurados para determinados datos de portada de formularios de presentación de informes. En 2021, la Comisión modificó la mayoría de sus formularios y anexos con cargo a las tarifas para exigir el etiquetado de la información relacionada con el cálculo de la tarifa de presentación. También en 2021, la Comisión agregó requisitos de etiquetado en los Formularios 10-K, 20-F y 40-F relacionados con el auditor y la jurisdicción en el informe de auditoría firmado por la firma de contador público registrada. Varios otros comunicados de la Comisión han adoptado o propuesto requisitos de etiquetado de datos estructurados para recopilaciones adicionales de información.
Además de exigir XBRL e Inline XBRL para determinadas presentaciones, la Comisión exige que algunos informes y divulgaciones se presenten en lenguaje de marcado extensible (XML) legible por máquina. En otras palabras, ciertas presentaciones se presentan utilizando lenguajes de datos que son específicos del formulario particular que se presenta. En el caso de estas presentaciones, se suele ofrecer a los solicitantes la opción de presentar la presentación directamente en el lenguaje de datos XML personalizado pertinente o de introducir manualmente la información en un formulario rellenable basado en la web elaborada por la Comisión que convierte el formulario cumplimentado en un documento XML personalizado.
Actualmente, hay 54 formularios, anexos y estados de cuenta que contienen las divulgaciones requeridas por la Sección 7 de la Ley de Valores, la Sección 13 de la Ley de Bolsa o la Sección 14 de la Ley de Bolsa. Alrededor de tres cuartas partes (42 de 54) de esos formularios, horarios y estados de cuenta requieren algunos datos legibles por máquina, mientras que aproximadamente una cuarta parte (12) no requieren ningún dato legible por máquina. Desde el último informe, la Regla de Recompra fue anulada, eliminando así el Formulario F-SR, y la Comisión adoptó una nueva regla bajo la Ley de Intercambio que requiere informar en el Formulario SHO, un nuevo formulario de divulgación.
Análisis de los costes y beneficios del uso de datos legibles por máquina
La sección 5825(b)(2)(B) de la FDTA requiere un análisis de los costos y beneficios del uso de datos legibles por máquina en la divulgación corporativa a los inversores, los mercados, la Comisión y los emisores.
BENEFICIOS
Los estudios demuestran que las divulgaciones legibles por máquina benefician a los inversores, los mercados y los emisores. Con respecto a los inversores y, en general, a los mercados, el hecho de que las divulgaciones corporativas sean legibles por máquina ha disminuido la asimetría de información entre las empresas y los inversores al reducir los costos de procesamiento de la información, hacer que los precios de las acciones sean más informativos (es decir, que reflejen mejor la información específica de la empresa) y reducir las ineficiencias y los riesgos del mercado. La legibilidad de las máquinas ha mejorado la competencia en el mercado, por ejemplo, al reducir las ventajas de los insiders en relación con los no insiders y las ventajas de los inversores locales en relación con los no locales. La reducción de los costos de procesamiento de la información ha intensificado la supervisión de los emisores por parte de los inversores y otras partes externas (por ejemplo, analistas financieros, prensa), lo que a menudo ayuda a informar a los inversores y a los mercados. Un mayor monitoreo ha llevado a las empresas a proporcionar una mayor divulgación cuantitativa y a informar las ganancias de una manera más consistente.27 Estos beneficios pueden aumentar con el tiempo a medida que las herramientas para el uso de datos legibles por máquina por parte de los inversores estén más disponibles.
En algunos casos, los emisores se han beneficiado de una disminución de los honorarios de auditoría y de una mayor puntualidad de los informes financieros y de auditoría como resultado de las divulgaciones legibles por máquina.28 Los emisores han experimentado beneficios adicionales asociados con las divulgaciones legibles por máquina, entre ellos: mayor liquidez; menor costo de capital; mayor retorno de la inversión; y la mejora de la evaluación comparativa del rendimiento y el análisis de adquisiciones. Por último, las divulgaciones legibles por máquina han facilitado los esfuerzos de la Comisión por proteger a los inversores, permitiendo al personal analizar grandes cantidades de información en apoyo de las actividades de evaluación de riesgos, elaboración de normas y aplicación de la ley, incluso como parte de sus aplicaciones de datos estructurados desarrolladas internamente. Las normas de validación técnica de libre uso también permiten a los emisores comprobar la existencia de determinados errores antes de que se presenten los datos legibles por máquina, lo que puede agilizar aún más el proceso de cumplimiento al reducir el tiempo del personal de la Comisión que, de otro modo, se dedicaría a identificar y comunicar la existencia de errores técnicos a los emisores, y al reducir el tiempo del emisor que, de otro modo, se dedicaría a resolver dichos errores y volver a presentar el archivo de datos legible por máquina.
COSTOS
El costo de la divulgación legible por máquina afecta en gran medida a los declarantes y a la Comisión, ya que estas partes deben, respectivamente, cumplir o exigir e implementar requisitos de divulgación legibles por máquina. Los inversores y otros usuarios de datos (por ejemplo, analistas financieros, gestores de activos e investigadores académicos) no están obligados a utilizar versiones legibles por máquina de las divulgaciones corporativas, porque las divulgaciones también son legibles por humanos. Además, si bien el software comercial de investigación XBRL está disponible a un costo, los inversores y otros usuarios de datos pueden acceder y descargar divulgaciones corporativas legibles por máquina sin costo alguno.
Los declarantes incurren en costos de cumplimiento para aplicar etiquetas legibles por máquina a sus divulgaciones o pagan a un proveedor de servicios de etiquetado externo para que lo haga. Los costos de cumplimiento de los nuevos requisitos de etiquetado tienden a ser más altos, pero generalmente disminuyen a medida que los declarantes y los proveedores de servicios adquieren experiencia y desarrollan nuevas herramientas para adaptarse a los requisitos.34 Es probable que estos costos de cumplimiento se reduzcan para aquellos declarantes con experiencia en la aplicación de etiquetas a sus divulgaciones, ya sea a través de otros requisitos de legibilidad por máquina o mediante el uso de datos legibles por máquina en sus sistemas internos de planificación de recursos institucionales.35 Los costos de cumplimiento también varían según el Tipo de declarante, porque algunos tipos de declarantes están sujetos a requisitos de etiquetado más extensos que otros tipos de declarantes. Por ejemplo, las empresas de desarrollo empresarial (BDC) y los fondos cerrados registrados están sujetos al etiquetado del prospecto y de la portada del Formulario N-2, pero las BDC, al estar registradas en virtud de la Ley de la Bolsa, también están sujetas al etiquetado de los estados financieros y, por lo tanto, incurren en costos adicionales de cumplimiento del etiquetado en comparación con los fondos cerrados registrados. Los fondos cerrados registrados están sujetos al etiquetado del prospecto y la portada del Formulario N-2, pero no están sujetos al etiquetado de los estados financieros y, por lo tanto, incurren en costos de cumplimiento de etiquetado más bajos que los BDC.
Con respecto a la magnitud de estos costos de cumplimiento, una encuesta realizada por el Instituto Americano de Contadores Públicos Certificados a 1.032 empresas de informes más pequeñas en 2018 encontró un costo promedio de $2,500 por año para la creación y presentación de XBRL totalmente subcontratados. Una encuesta separada de 139 declarantes que cotizan en el Nasdaq y otras empresas encuestadas en 2018 encontró costos de cumplimiento de XBRL más altos, incluido un costo medio de cumplimiento de XBRL de $7,500 por Formulario 10-Q. La discrepancia puede deberse a que las empresas que cotizan en el Nasdaq suelen tener estados financieros más largos, detallados y complejos que las empresas más pequeñas, lo que resulta en más tiempo y esfuerzo necesarios para etiquetar divulgaciones discretas (como números, bloques de texto narrativo, casillas de verificación, etcétera) y, en última instancia, mayores costos de cumplimiento.
Ambas encuestas se llevaron a cabo antes de las fechas de cumplimiento de la transición de la Comisión de XBRL a Inline XBRL y antes de la implementación de los requisitos de portada y otros requisitos de etiquetado para los informes periódicos. A los efectos de la Ley de Reducción de Trámites, el personal de la Comisión estimó en la presentación de datos etiquetados de Inline XBRL Adoption Release, que el efecto de utilizar Inline XBRL en lugar de XBRL para etiquetar los estados financieros sería reducir la carga interna media agregada existente de 56 horas por respuesta para las empresas informantes en 2 horas durante cada uno de los tres primeros años de los requisitos de Inline XBRL. y aumentar el costo promedio agregado de los gastos de bolsillo a $6,175 por respuesta. En 2022, el personal de la Comisión actualizó esta estimación de la carga a 53 horas por respuesta, al tiempo que señaló que las cargas reales probablemente variarán entre las empresas individuales en función del tamaño de su organización.
En 2023, la Comisión declaró en una propuesta de publicación de la norma que, según la comprensión del personal sobre los precios de cumplimiento de datos estructurados de terceros, los declarantes más pequeños suelen pagar entre 1.500 y 5.000 dólares al año por servicios y/o software de cumplimiento de datos estructurados de terceros, mientras que los declarantes más grandes suelen pagar entre 5.000 y 30.000 dólares al año por dichos servicios y/o software. La Comisión también citó una serie de factores que afectan al coste del cumplimiento, entre ellos la presentación o presentación concreta en la que se requieren datos estructurados, el número de puntos de datos que se van a estructurar, el tamaño de la entidad que proporciona los datos, el sector al que pertenece la entidad, el número de usuarios individuales del programa informático de cumplimiento de datos estructurados, el grado en que la estructuración está totalmente externalizada, y otros.
La Comisión incurre en costos para desarrollar taxonomías y esquemas para nuevas divulgaciones estructuradas y para establecer la infraestructura para la admisión, validación, publicación y uso de datos estructurados. Esto incluye el costo de actualizar el sistema de archivo de Recopilación, Análisis y Recuperación Electrónica de Datos (EDGAR) de la Comisión, la integración de nuevos datos estructurados en bases de datos y aplicaciones internas, y la publicación de conjuntos de datos estructurados. Dichos costos pueden variar en función del volumen, la complejidad y la novedad de los nuevos requisitos de divulgación estructurada. Por ejemplo, las reglas que agregan un número limitado de divulgaciones recién etiquetadas a los formularios de divulgación ya etiquetados generalmente implicarán menos tiempo y costo de implementación que las reglas que agregan un número significativo de divulgaciones recién etiquetadas a los formularios de divulgación que anteriormente no estaban etiquetados. La Comisión también incurre periódicamente en los costes de actualización de las taxonomías y esquemas, así como de las funciones conexas de admisión y validación de EDGAR.
Resumen de las acciones de cumplimiento resultantes del uso o análisis de los datos legibles por máquina que recopila la Comisión
La disponibilidad de datos legibles por máquina que se han presentado a la Comisión ha permitido al personal de la División de Observancia (Cumplimiento) realizar análisis más eficientes de la divulgación de información y las prácticas contables de los distintos emisores, así como análisis más sofisticados de la divulgación de información y las prácticas contables en una amplia gama de emisores. Ambos tipos de análisis, junto con las herramientas de investigación tradicionales, han dado como resultado la presentación de acciones contra emisores y personas relacionadas que alegan varios tipos de mala conducta que violaron las leyes federales de valores. Sin el uso o análisis de datos legibles por máquina, las presuntas violaciones habrían sido significativamente más difíciles de detectar y perseguir de manera rentable u oportuna.
La aplicación utilizó análisis de datos basados en el riesgo para descubrir posibles irregularidades en la divulgación de información relacionadas con la contabilidad causadas, entre otras cosas, por las prácticas de gestión de ganancias. Los datos legibles por máquina permitieron al personal de Enforcement revisar los datos financieros de miles de emisores públicos con el fin de detectar indicios de gestión de ganancias u otros tipos de mala conducta financiera. La iniciativa resultó en cargos contra seis empresas públicas y varias personas relacionadas durante los últimos cuatro años por violaciones de las leyes federales de valores por participar en ciertas prácticas que daban la apariencia de cumplir o superar las estimaciones de consenso de ganancias por acción (EPS).
La aplicación utilizó y analizó datos legibles por máquina durante la investigación subyacente de otra acción presentada en 2023. En el curso de la realización de la debida diligencia en antecedentes, el personal de Cumplimiento revisó los estados financieros y las notas y pudo ver los cambios de un período a otro de manera más eficiente debido a la legibilidad automática de los datos.
Análisis de la forma en que el personal de la Comisión utiliza los datos legibles por máquina que recopila la Comisión
APLICACIONES ACTUALES UTILIZADAS PARA ANALIZAR DATOS LEGIBLES POR MÁQUINA
El personal de la Comisión utiliza varias aplicaciones para analizar datos legibles por máquina. Las siguientes aplicaciones se desarrollan internamente y están a disposición del personal de la Comisión:
• El perfil del declarante proporciona acceso instantáneo a ciertos puntos de datos clave, como datos financieros, información relacionada con auditorías y otros datos para las empresas operativas. Destaca puntos de datos o áreas temáticas de alto riesgo y facilita un análisis posterior a través de enlaces a fuentes de datos. Además, el perfil del archivador permite a los usuarios identificar rápidamente áreas y temas de interés específicos.
• Financial Statement Query Viewer (FSQV) ofrece a los usuarios un medio conveniente para comparar datos de estados financieros legibles por máquina (incluidas notas y anexos), datos de portada y ciertos datos de compensación ejecutiva para empresas operativas y BDC, así como datos de portada y ciertos datos de prospectos para fondos cerrados registrados y BDC. FSQV facilita análisis de datos comparativos en múltiples presentaciones y períodos. En FSQV, los usuarios pueden consultar divulgaciones numéricas o narrativas etiquetadas. FSQV tiene varias características, como la capacidad de realizar un seguimiento de los cambios de un declarante en las notas al pie a lo largo de los períodos de informe y compartir consultas con otros usuarios.
• iView aprovecha el Inline XBRL Viewer de código abierto, disponible de forma gratuita y pública. iView incluye varios filtros y capacidades de consulta, como la identificación de divulgaciones con etiquetas personalizadas (es decir, los declarantes crean etiquetas en lugar de usar etiquetas estándar) y la clasificación de datos legibles por máquina por escala (por ejemplo, cantidades en miles, millones o miles de millones). iView también ofrece gráficos de series temporales y análisis de referencia para valores numéricos y seguimiento de cambios en divulgaciones narrativas.
USOS ACTUALES DE LOS DATOS LEGIBLES POR MÁQUINA POR DIVISIÓN
El personal de la División de Finanzas Corporativas (Finanzas Corporativas) utiliza datos legibles por máquina de varias maneras:
• El personal de Finanzas Corporativas utiliza datos legibles por máquina para ayudar a identificar a los emisores que están sujetos a los requisitos de divulgación y presentación de la Ley de Responsabilidad de las Empresas Extranjeras (Emisores Identificados por la Comisión), y que podrían estar sujetos a una prohibición de negociación en virtud de la Ley de Responsabilidad de las Empresas Extranjeras (Emisores Identificados por la Comisión).45 Específicamente, el personal utiliza datos en los Formularios 10-K, 20-F y 40-F que identifican al auditor (o auditores) que proporcionaron opiniones relacionadas con los estados financieros presentados en el informe anual del emisor, el lugar donde se ha emitido el informe del auditor, y el (los) número(s) de identificación de la Junta de Supervisión de Contabilidad de Empresas Públicas (PCAOB) de la(s) firma(s) de auditoría o sucursal(es) que proporciona la(s) opinión(es).
• El personal de Finanzas Corporativas utiliza varios elementos de datos legibles por máquina que aparecen en las portadas de los informes anuales de los registrantes (Formularios 10-K, 20-F y 40-F) para identificar, contar, clasificar, comparar y analizar a los registrantes y sus divulgaciones (por ejemplo, para identificar de manera más fácil y precisa a los emisores que cotizan en una bolsa específica o que se han identificado a sí mismos como emisores experimentados conocidos).
• El personal de Finanzas Corporativas y el personal de la División de Análisis Económico y de Riesgos (DERA) revisan la información de los estados financieros legibles por máquina contenida en las presentaciones según las reglas de la Comisión. En relación con estas revisiones, el personal ha enviado cartas de comentarios a algunos emisores individuales en relación con los requisitos de etiquetado XBRL en línea. El personal también ha utilizado sus hallazgos para publicar observaciones sobre la calidad de los datos y análisis de etiquetas personalizadas. El 7 de septiembre de 2023, Corporation Finance publicó un modelo de carta a las empresas en relación con sus divulgaciones de XBRL. La carta incluía ejemplos de comentarios que, dependiendo de los hechos y circunstancias particulares, y del tipo de presentación bajo revisión, el personal de Finanzas Corporativas puede emitir a ciertas compañías.
• El personal de Finanzas de la Corporación utiliza datos legibles por máquina para hacer evaluaciones preliminares del cumplimiento de los requisitos de divulgación de pago versus desempeño de la Comisión.
El personal de la División de Gestión de Inversiones (Gestión de Inversiones) también utiliza los datos legibles por máquina de diversas maneras:
• El personal de Gestión de Inversiones utiliza datos legibles por máquina para la divulgación de fondos a fin de detectar fácilmente errores e inconsistencias en las presentaciones e identificar fondos con características o divulgaciones particulares, así como fondos con ciertas tenencias, exposiciones o parámetros de riesgo.47 La capacidad de escanear en toda la industria fondos con ciertas divulgaciones y características mejora el programa de revisión de divulgación de Investment Management. 48 informa las recomendaciones del personal para la reglamentación de la Comisión y otras iniciativas de política, y apoya la coordinación del personal con otras agencias federales.
• El análisis de datos estructurados también puede permitir que el personal de Gestión de Inversiones identifique mejor los errores en los datos de los fondos. Cuando el personal de Gestión de Inversiones identificó errores comunes como resultado del uso de datos estructurados, el personal publicó información que destacaba los problemas comunes de etiquetado para facilitar una divulgación más precisa de los fondos.
• El personal de Gestión de Inversiones también ha utilizado información legible por máquina sobre las tenencias de fondos, entre otros datos, para evaluar el cumplimiento de los fondos con las leyes federales de valores y para identificar tendencias y riesgos que enfrenta la industria de fondos. Esta información puede compartirse con las Divisiones de Exámenes y/o Cumplimiento cuando sugiera un incumplimiento de la ley u otros riesgos elevados.
Otras Divisiones y Oficinas utilizan datos legibles por máquina de manera similar:
• El personal de la Oficina del jefe de Contabilidad (OCA) utiliza las aplicaciones analíticas de la Comisión, incluidas FSQV, iView y otras, para realizar búsquedas basadas en palabras clave y etiquetado XBRL. El personal de la OCA utiliza el resultado de estas búsquedas para realizar investigaciones para consultas contables, recopilación de información relevante para proyectos de establecimiento de normas contables y solicitudes de otros reguladores, y la preparación de respuestas a solicitudes de datos específicas con respecto a la aplicación de contabilidad de los registrantes. Además, el personal de OCA utiliza los resultados en la investigación de la identificación de auditores independientes concentrados en industrias específicas, la identificación de emisores sujetos a la Ley de Responsabilidad de Empresas Extranjeras y el apoyo a la aplicación de la ley en asuntos relacionados con los auditores.
• Los requisitos de etiquetado de la información relacionada con las tasas de presentación, adoptados en 2021,50 permitirán a EDGAR determinar automáticamente en muchos casos si los cálculos de las tasas de presentación de un registratario se han realizado correctamente. Las presentaciones que utilicen la herramienta opcional de etiquetado de tarifas de la SEC y las presentaciones de prueba que no pasen pruebas de validación específicas se retrasarán antes de que se presente la presentación en vivo relacionada. Esto permitirá a los declarantes corregir cualquier error en el cálculo de las tasas de presentación sin necesidad de esperar a que el personal de la Comisión verifique los cálculos manualmente, y sin tener que revisar posteriormente un documento ya presentado y ajustar las tasas adeudadas debido a un cálculo erróneo.
Uso público de los datos legibles por máquina Uso público de los datos legibles por máquina que recopila la Comisión
La sección 5825(b)(2)(1) de la FDTA requiere un informe sobre el «público . . . uso de datos legibles por máquina para divulgaciones corporativas». Entre los usuarios de divulgaciones corporativas legibles por máquina se encuentran inversores institucionales, gestores de activos, emisores, analistas financieros y empresas de investigación, inversores individuales, agregadores de datos, prensa financiera, otros reguladores y académicos. Por ejemplo, los estudios académicos indican que la implementación de los requisitos de datos XBRL parece estar correlacionada con una mayor precisión de las previsiones por parte de los analistas financieros. Además, los académicos financieros han utilizado los datos XBRL para estudiar temas como la complejidad de los informes financieros y las estructuras de votación de doble clase. Además, los miembros del personal del Consejo de Normas de Contabilidad Financiera (FASB) han utilizado los datos XBRL para completar más de 200 proyectos de investigación en los últimos años. Los usuarios públicos recuperan datos XBRL descargándolos de los expedientes individuales de la Comisión y de los conjuntos de datos agregados que el personal de la Comisión recopila a partir de los expedientes individuales de la Comisión y los pone a disposición en el sitio web de la Comisión.
Los analistas financieros y la prensa también utilizan datos de las presentaciones de la Comisión que se encuentran en un XML personalizado, como los datos del Formulario 13F (informes trimestrales de tenencias de capital presentados por grandes gestores de inversiones institucionales). Por ejemplo, desde agosto de 2022 (cuando los conjuntos de datos del Formulario 13F estuvieron disponibles por primera vez), se han descargado más de 685.000 conjuntos de datos del Formulario 13F.
Conclusión
Las directrices de la FDTA coinciden con los esfuerzos internos de la Comisión y del personal67 para mejorar la gestión y el uso de los datos en toda la agencia, en consonancia con otras directivas legales68, así como con los objetivos estratégicos generales para trabajar de manera más eficiente.
Históricamente, los bancos centrales han operado con éxito en ocasiones con un patrimonio neto negativo, lo que indica que una posición patrimonial negativa del banco central puede ser plenamente compatible con la preservación de la confianza en el dinero. Además, no hay pruebas de que exista una relación sistemática entre la posición patrimonial de los bancos centrales y su capacidad para cumplir sus objetivos de política monetaria. Sin embargo, el caso del Banco de Ámsterdam a fines del siglo XVIII y las crisis de los mercados emergentes de los años 1980 y 1990 son ejemplos de advertencia sobre la importancia del respaldo fiscal para mantener la confianza en el dinero. El determinante económico fundamental de la confianza en el dinero son las decisiones de cartera de los tenedores privados de dinero del banco central. En particular, existen posibles «puntos de inflexión» cuando abandonan las formas existentes de dinero en favor de alternativas.
Los bancos centrales se diferencian de las entidades financieras privadas en que son instituciones públicas que persiguen objetivos de política pública. Su objetivo no es la búsqueda de beneficios. Todas las ganancias o pérdidas son el resultado de las acciones de política en cumplimiento de su mandato político. En particular, debido a que los bancos centrales son emisores de dinero fiduciario, sus pasivos son diferentes a los pasivos de deuda de las entidades del sector privado que están sujetos a reembolso o reembolso. Por lo tanto, las pruebas estándar de solvencia –de tener un patrimonio neto positivo– no se aplican de la misma manera a los bancos centrales. Pueden operar con equidad negativa, y muchos lo han hecho en las últimas décadas. La pregunta clave que se aborda en este documento es si (y cuánto) importa el capital de los bancos centrales para preservar la confianza en el dinero. Esta cuestión ha cobrado más atención recientemente, ya que los bancos centrales han subido los tipos de interés oficiales para combatir la inflación, lo que ha provocado pérdidas de valoración de sus activos de mayor duración y un mayor coste de la remuneración de los saldos de reservas.
La respuesta corta (que se desarrollará más adelante) es que una posición de capital sólida no es necesaria ni suficiente para preservar la confianza en el dinero. Una fuerte posición de capital del banco central en el sentido contable convencional no es un requisito previo absoluto para preservar la confianza en el dinero. Prueba de ello son los bancos centrales que han operado eficazmente con equity negativo. Aun así, todos estos bancos centrales se han beneficiado del apoyo de las autoridades fiscales con niveles de deuda sostenibles. Por el contrario, ha habido casos en los que la confianza en el dinero se ha erosionado debido a las preocupaciones sobre la sostenibilidad fiscal, a pesar de que los bancos centrales tienen un capital positivo. Esto sugiere que la sostenibilidad de las finanzas públicas juega un papel fundamental.
En lugar de la posición de capital del banco central, nuestro documento destaca la importancia de un conjunto de cuestiones relacionadas como clave para la preservación de la confianza en el dinero. El mecanismo económico fundamental que destacamos es la decisión de cartera de los tenedores privados de dinero del banco central. Cuando los tenedores privados tienen acceso a formas alternativas de dinero y otros derechos financieros, el dinero fiduciario necesita generar una confianza incuestionable por parte de los poseedores privados. Si bien los efectos de red preservarán el apoyo de las entidades financieras privadas, la erosión de la confianza podría acercar la economía a posibles «puntos de inflexión» cuando los tenedores abandonen el dinero nacional en favor de alternativas, ya sean monedas de metal en la década de 1700 u otras monedas fiduciarias de reserva o criptomonedas estables en la era moderna. Es en este contexto de la elección de la cartera de los tenedores privados de dinero del banco central que la posición de capital del banco central entra en el análisis. Esto se debe a que una posición de capital débil o negativa del banco central influirá en la forma en que se determine el punto de inflexión del cambio a una moneda alternativa. El síntoma externo de tal punto de inflexión sería el colapso repentino del tipo de cambio durante una crisis monetaria. El colapso de la moneda puede verse como el punto en el que hay una pérdida repentina de confianza en el dinero.
Antes de abordar estas cuestiones fundamentales, comenzamos con una visión general de la evidencia empírica detrás del capital de los bancos centrales y la efectividad de las políticas. Como se muestra a continuación, hay poca evidencia de que las principales economías de mercados avanzados y emergentes (EME) establezcan una relación sistemática entre el tamaño del colchón de capital de un banco central y la inflación posterior. Este hallazgo se mantiene incluso cuando se comparan los bancos centrales con capital positivo con aquellos con capital negativo. La clave es la confianza incuestionable en el dinero garantizada por un banco central creíble (Carstens (2024)).
Si bien no existe una relación de uno por uno entre el nivel de equidad del banco central y la fortaleza de la confianza en el dinero, es esclarecedor examinar casos históricos en los que el sistema de dinero fiduciario se vio sometido a suficientes tensiones que rompieron la confianza en el dinero. Examinamos uno de esos casos: la desaparición del Banco de Ámsterdam a finales del siglo XVIII, posiblemente uno de los primeros proto-bancos centrales que emitía moneda fiduciaria como entradas contables utilizadas para la liquidación de pagos al por mayor.
El ejemplo del Banco de Ámsterdam, tal como lo analizan Bolt et al (2024), pone de manifiesto cómo la elección de la cartera de los tenedores privados de dinero del banco central es el determinante económico clave de la confianza en el dinero. La posición de capital del banco central entra en el análisis, especialmente cuando el banco central carece de un apoyo fiscal creíble. En este caso, una posición de capital débil o negativa del banco central influye en el punto de inflexión para el cambio a una moneda alternativa. A continuación, volvemos con una discusión más detallada de estos temas.
Este artículo se suma a una creciente literatura sobre el papel del capital de los bancos centrales (véase, por ejemplo, Stella (1997, 2002), Bindseil et al (2004), Cúrdia y Woodford (2011), Archer y Moser-Boehm (2013), del Negro y Sims (2015), Hall y Reis (2015), Reis (2015), Nordström y Vredin (2022), Wessels y Broeders (2022)). También aborda el papel de las interacciones fiscales-monetarias para la estabilidad monetaria (Sims (1994), Buiter (2020), Cochrane (2023)).
El documento está organizado de la siguiente manera. La sección 2 se abre con una visión general de la evolución de la renta variable de los bancos centrales en las últimas décadas y examina la asociación empírica entre el capital de los bancos centrales y la estabilidad monetaria. La sección 3 ofrece una advertencia de la historia monetaria, describiendo la caída del Banco de Ámsterdam. En la sección 4 se analiza cómo los mecanismos descritos en la pérdida de confianza en el dinero pueden desarrollarse en las crisis monetarias de los mercados emergentes. La sección 5 concluye discutiendo algunas lecciones para la era digital.
2. Capital de los bancos centrales y resultados económicos
Comenzamos con una visión general de la evolución de la renta variable de los bancos centrales en las últimas décadas y su asociación con la inflación y otros resultados macroeconómicos. Para medir la equidad de los bancos centrales, nos basamos en datos de las Estadísticas Financieras Internacionales del Fondo Monetario Internacional (FMI). En concreto, utilizamos «Acciones y otros fondos propios» del banco central, tal y como se indica en la línea 17a. Normalizamos la renta variable por el tamaño de los activos del banco central. La relación entre el capital y los activos proporciona una indicación de la capacidad del banco central para absorber las pérdidas que pueden materializarse a partir de una disminución del valor de los activos.
El gráfico 1.A muestra el nivel medio de la participación de los bancos centrales en porcentaje de los activos en un panel desequilibrado de 47 países desde la década de 1950. La selección del país se basa en la disponibilidad de datos. El nivel de equidad de los bancos centrales ha variado considerablemente a lo largo del tiempo. A partir de alrededor del 1% a principios de la década de 1950, la participación de los bancos centrales siguió una tendencia al alza hasta 1980, alcanzando más del 10% de los activos. Los niveles de renta variable oscilaron entonces entre el 5% y el 10% hasta el repunte de la inflación tras la pandemia.
En los últimos dos años, la mediana de la ratio de capital ha disminuido sustancialmente. El gráfico 1.B muestra que la disminución ha sido común en la mayoría de los países, con niveles de equidad en 2023 generalmente más bajos que los de 2021. Esto refleja principalmente el impacto del endurecimiento de la política monetaria posterior a la pandemia que fue necesario para frenar las presiones inflacionistas. La subida de los tipos de interés ha reducido los beneficios o incluso ha provocado pérdidas, especialmente para aquellos bancos centrales que se dedicaron a grandes programas de compra de activos tras la Gran Crisis Financiera (CFG) y durante la pandemia de Covid-19. Estas compras se financiaron principalmente con las reservas de los bancos comerciales que devengaban intereses. Cuando los bancos centrales aumentaron las tasas de interés para frenar la inflación, los ingresos netos por intereses disminuyeron porque una gran parte de sus pasivos estaban vinculados a las tasas de política monetaria. Las valoraciones de los activos también se vieron presionadas por el aumento de los rendimientos de los bonos. Esto ejerce una mayor presión sobre la rentabilidad de los bancos centrales que reconocen el valor de mercado en el cálculo de los beneficios netos. Como reflejo de esta dinámica, varios bancos centrales han reportado pérdidas. En muchos de estos casos, las pérdidas son considerables y pueden dar lugar a un patrimonio neto negativo (Bell et al (2023)).
El balance general de un banco central típico comprende valores en moneda extranjera y nacional en el lado de los activos. Estos se financian en gran medida con billetes en circulación y reservas de bancos comerciales por el lado del pasivo (gráfico 2.A). Las variaciones específicas de los balances dependen de las responsabilidades de un banco central determinado. Por ejemplo, los activos extranjeros pueden mantenerse para diversos fines, entre ellos la intervención cambiaria, la necesidad de cumplir con las obligaciones de deuda en moneda extranjera y la necesidad de cubrir las balanzas comerciales. Las reservas de divisas también son un requisito previo para que un banco central pueda intervenir para compensar la depreciación de la moneda nacional. En algunos países, el banco central actúa como banquero del gobierno. Otros bancos centrales mantienen activos o pasivos para respaldar operaciones que proporcionan o reducen las reservas de los bancos comerciales (Rule (2015)).
La solidez financiera de un banco central está determinada por una combinación de factores que interactúan, principalmente la estructura del balance, las políticas que determinan el reconocimiento de los ingresos y las reglas que determinan si se retienen o distribuyen los ingresos y cuántos (gráfico 2.B). Tradicionalmente, la principal fuente de ingresos de un banco central es el señoreaje, es decir, los ingresos netos obtenidos por los activos financiados mediante la emisión de divisas (un pasivo que no devenga intereses). Para muchos bancos centrales, y especialmente los de las EME y las pequeñas economías abiertas, las ganancias y pérdidas por conversión del tipo de cambio normalmente dominan los movimientos de pérdidas y ganancias. Por el contrario, para otros bancos centrales, las variaciones en las pérdidas y ganancias reflejan principalmente cambios en los ingresos netos por intereses o ajustes en la valoración de activos. Diferentes enfoques contables, por ejemplo, el valor razonable, el costo histórico o un enfoque asimétrico,6 afectan el tamaño y la volatilidad de los ingresos netos de las valoraciones de activos a corto plazo, aunque los resultados se diluyen a largo plazo. A partir de ahí, las reglas de reconocimiento y distribución de ingresos determinan el tamaño de los colchones que se mantienen contra las pérdidas. Estas normas varían considerablemente de un banco central a otro (Bell et al (2023)).
Como instituciones públicas con mandatos de política, los bancos centrales suelen transferir sus beneficios extraordinarios a la autoridad fiscal. En principio, un banco central en un extremo del espectro debe remitir todos los beneficios excesivos. En el otro extremo del espectro, se puede permitir que un banco central retenga todas sus ganancias. En la práctica, la mayoría de los bancos centrales se sitúan en el medio de estos dos extremos. Muchos mantienen posiciones de capital, es decir, capital más ganancias retenidas y otros colchones en forma de provisiones y reservas.
Los enfoques para distribuir los beneficios excesivos pueden basarse en reglas o ser discrecionales. Pueden estar impulsados por objetivos de capital o componentes del mismo y pueden tener disposiciones adicionales que se apliquen en circunstancias específicas. Los enfoques se pueden resumir en cuatro tipos (Archer y Moser-Boehm 2013):
1. Las que permiten provisiones generales para riesgos (además de los colchones de revalorización);
2. los que prevén mecanismos de alisado;
3. Aquellos que incluyen mecanismos de protección del patrimonio supeditados a objetivos, por ejemplo, con una regla que establece que las pérdidas deben compensarse antes de que la distribución comience de nuevo o alcance un nivel objetivo de capital; o
4. Los que ponen un tope a las distribuciones anuales.
Los acuerdos de distribución de excedentes mal diseñados, por ejemplo, los que monetizan las ganancias no realizadas distribuyéndolas a la autoridad fiscal, pueden exacerbar la descapitalización, impedir la reconstrucción del patrimonio e incluso correr el riesgo de interferir con los objetivos de política si el gobierno aprovecha la oportunidad de recapitalización para influir en la política (Ueda 2003). Por el contrario, las que se basan en las ganancias y pérdidas realizadas y que cuentan con mecanismos de recapitalización automática (con pleno respaldo fiscal) neutralizan el impacto de los resultados financieros. Una norma totalmente automatizada y creíble para la recapitalización del banco central en caso de pérdidas puede considerarse como un sustituto del patrimonio neto positivo (Bindseil et al (2004)).
A diferencia de los bancos comerciales, los bancos centrales no buscan ganancias; no pueden ser insolventes en el sentido convencional, ya que pueden, en principio, emitir más moneda para cumplir con sus obligaciones en moneda nacional; Y no se enfrentan a mínimos de capital regulatorio precisamente por su propósito único. En consecuencia, están respaldados (indirectamente) por los contribuyentes. Incluso sin un respaldo fiscal explícito, la insolvencia de un banco central sólo sería posible si la reducción del patrimonio superase el valor presente neto de los ingresos futuros del señoreaje.
¿Las fluctuaciones en los niveles de renta variable en el pasado se correlacionaron con los cambios en las tasas de inflación? Y, más concretamente, ¿los descensos de los niveles de renta variable presagian presiones inflacionistas más fuertes? Para examinar la relación entre la renta variable de los bancos centrales y la inflación posterior, estimamos las siguientes regresiones de panel:
La variable dependiente π, es la tasa de inflación anual h≥1 años en el futuro para el país i. El regresor e, es el capital del banco central en porcentaje de los activos. La regresión incluye los efectos fijos por país α para controlar las características invariantes en el tiempo del país que pueden afectar a la inflación, así como los efectos fijos en el tiempo γ para captar las presiones inflacionarias derivadas de las perturbaciones mundiales (por ejemplo, los precios de las materias primas). Como se ilustra en el gráfico 3.A, no encontramos evidencia de una relación estadísticamente significativa entre los niveles de equidad y los resultados posteriores de la inflación. Estos resultados se obtienen después de limitar las tasas de inflación al 200% para garantizar que las estimaciones de regresión no se vean distorsionadas por algunos episodios de hiperinflación. Sin embargo, las estimaciones puntuales siguen siendo estadísticamente insignificantes incluso sin limitar las tasas de inflación o cuando se controla la inflación rezagada en la especificación de regresión.
Una posible conjetura es que los niveles de equidad pueden no importar para la inflación cuando son positivos, pero podrían poner en peligro la estabilidad de precios cuando son negativos.8 Para probar esta hipótesis, estimamos una versión alternativa de la ecuación (1) donde e, es una variable ficticia que toma el valor de 1 para identificar períodos de equidad negativa del banco central. Como se muestra en la Figura 3.B, aún no detectamos una asociación estadísticamente significativa con la inflación futura.
La experiencia de varios bancos centrales que operaron con éxito con fondos propios negativos durante períodos prolongados proporciona pruebas adicionales de que el patrimonio neto negativo del banco central no compromete intrínsecamente la estabilidad de la inflación. Chile, Chequia e Israel son ejemplos bien conocidos de estos casos. Como se ilustra en el gráfico 4, los bancos centrales de estos países se han enfrentado a fases persistentes de patrimonio negativo, que en ocasiones superan el 20% de los activos, y el patrimonio sigue siendo negativo en la última observación disponible. Sin embargo, las tasas de inflación se han mantenido mucho más bajas que en las últimas décadas y están volviendo a caer según la última observación disponible, ya que los bancos centrales aplicaron mandatos creíbles de objetivos de inflación en un contexto de posiciones fiscales relativamente sólidas.
3. Un cuento con moraleja de la historia: el Banco de Ámsterdam
Estas experiencias recientes ponen de relieve que, cuando se cuentan con bases institucionales sólidas, el capital negativo o bajo de los bancos centrales no interfiere con la capacidad de los bancos centrales para cumplir su mandato. Sin embargo, esto no implica que no haya límites. Si nos remontamos un poco más atrás en la historia, nos encontramos con un ejemplo llamativo de los límites de la confianza en el dinero fiduciario.
De hecho, el Banco de Ámsterdam ofrece una advertencia particularmente vívida sobre el papel del capital del banco central, y lo que sucede cuando se agota en un contexto de finanzas públicas débiles. El Banco fue fundado en 1609 como un banco público de depósito propiedad del municipio de Ámsterdam (véase Bolt et al (2024), Shin y Schnabel (2004)). Su mandato inicial era «comprobar… la confusión de la moneda, y que sea de utilidad a todas las personas que necesiten cualquier tipo de moneda en el negocio». Desde el principio, aceptó monedas de plata y oro en depósito, evaluando su calidad y validez, y prestó servicios de pago. Posteriormente, el Banco de Ámsterdam funcionó durante más de 200 años y asumió cada vez más el papel de un protobanco central. Emitió una moneda fiduciaria, el florín bancario, que se utilizó en el comercio internacional y en los pagos al por mayor y, a veces, se considera la primera moneda de reserva mundial (Quinn y Roberds (2016)). La estructura relativamente simple del Banco nos permite ver la economía subyacente con mayor claridad.
En esencia, el Banco de Ámsterdam funcionaba como un sistema de pago mayorista. Los comerciantes mantenían depósitos en el Banco, denominados en florines del Banco. Los florines bancarios cotizaban con una prima (agio) respecto a las monedas metálicas, que solía rondar el 5%. El agio indicaba cuánto estaban dispuestos a pagar los clientes por la conveniencia y seguridad de tener florines bancarios sobre monedas de florín (nominalmente equivalentes) y, por lo tanto, representaba un indicador de confianza en la moneda fiduciaria. Cuando los comerciantes querían realizar un pago, el Banco transfería fondos entre las cuentas de los comerciantes utilizando entradas simples en un libro mayor de papel. Además de este sistema de pagos al por mayor, las personas podían realizar pagos al por menor acudiendo a los llamados cajeros, que emitían recibos que podían usarse como dinero en las transacciones diarias.
El Banco pudo crecer y alcanzar el éxito gracias a la confianza en su estabilidad, la solidez de sus finanzas y el respaldo de la municipalidad de Ámsterdam. Los florines bancarios estaban respaldados por tenencias de monedas de plata y oro, e implícitamente por las autoridades de la ciudad de Ámsterdam. En numerosas ocasiones a lo largo de su historia, el Banco fue capaz de seguir funcionando incluso en circunstancias difíciles. Por ejemplo, en 1672 (el «año del desastre», cuando los Países Bajos fueron invadidos y se produjo una grave crisis económica), los depositantes exigieron sus fondos al Banco. Voltaire (1751) relató la decisión de las autoridades de la ciudad de abrir las bóvedas a la vista del público. Esto demostró no solo que las monedas de metal todavía estaban allí, sino también que habían estado en la bóveda desde el incendio en el ayuntamiento décadas antes: los visitantes podían ver monedas con marcas de quemaduras. Episodios como estos generaron confianza a la que Adam Smith (1776) se referiría más tarde, al describir el Banco de la siguiente manera:
«En Ámsterdam, sin embargo, ningún punto de fe está mejor establecido que el hecho de que por cada florín, que circula como dinero de banco, hay un florín corresponsal en oro o plata que se encuentra en el tesoro del banco. La ciudad es garantía de que así será. El banco está bajo la dirección de los cuatro burgomaestres reinantes que cambian cada año. Cada nuevo grupo de burgomaestres visita el tesoro, lo compara con los libros, lo recibe bajo juramento y lo entrega, con la misma terrible solemnidad, al conjunto que le suceda; y en ese país sobrio y religioso los juramentos aún no se desprecian».
Sin embargo, poco después de los elogios de Smith, la confianza en el Banco comenzó a erosionarse. En 1780 estalló la Cuarta Guerra Anglo-Holandesa. Esto llevó a enfrentamientos navales con los ingleses en aguas de todo el mundo. También afectó a los barcos y a la actividad de la otra gran institución de la época: la Compañía Holandesa de las Indias Orientales (VOC). A lo largo de su historia, el Banco había concedido préstamos limitados a la VOC, a menudo sobre una base estacional, para permitir la liquidez de liquidación en el período entre la partida de los buques y su regreso con mercancías y monedas frescas. Esos préstamos siempre se habían concedido en secreto, pero habían sido una parte importante del funcionamiento del Banco y de su capacidad para apoyar el comercio internacional. Pero a partir de 1782, el Banco prestó cantidades cada vez mayores a la VOC, hasta que dichos préstamos constituyeron la mayoría de los activos del Banco. Y cuando la VOC perdió barcos y no pudo pagar los préstamos, la confianza en el Banco y en el florín del Banco comenzó a erosionarse. A medida que el patrimonio neto del banco se volvió negativo (Gráfico 5.A), el agio cayó por debajo del 5%. En 1790, cayó incluso por debajo del 0% (Figura 5.B).
Las autoridades de la ciudad hicieron intentos limitados para recapitalizar el Banco, pero los fondos pronto fueron redirigidos a las arcas de la ciudad y el Banco permaneció insolvente en su política. Si las autoridades de la ciudad hubieran recapitalizado con éxito el Banco, es posible que hubiera sobrevivido.9 Pero en retrospectiva, la capacidad fiscal de la ciudad en ese momento era demasiado limitada para apoyar a una institución global como el Banco; La falta de respaldo fiscal creíble fue un obstáculo que habría sido difícil de superar. Ante la falta de suficiente apoyo fiscal, la confianza en los florines del Banco se rompió. En 1795, cuando los ejércitos revolucionarios franceses conquistaron Ámsterdam, hicieron público el alcance total de las pérdidas del Banco, y el agio cayó al -30%. El Banco continuó como una institución debilitada durante otros 25 años. La falta de una unidad monetaria de cuenta confiable tuvo costos económicos reales, con una caída del ingreso per cápita durante este período. El florín bancario perdió su papel como moneda de reserva internacional y el centro del comercio mundial se trasladó a Londres.
En el modelo de Bolt et al (2024), el valor del dinero bancario para los usuarios (es decir, los depósitos emitidos por el Banco de Ámsterdam) depende de su valor en la liquidación de las transacciones comerciales al por mayor y, por lo tanto, del volumen de comercio y del dinamismo general de la economía. Ante un shock negativo a la economía que reduce el valor para los usuarios, se reduce la demanda de dinero bancario. Los efectos de red en el uso del dinero bancario amplifican aún más la disminución del valor para los usuarios de la tenencia de dinero bancario. En igualdad de condiciones, el exceso de oferta de dinero bancario ejercería una presión a la baja sobre el tipo de cambio (el «agio»).
En principio, el Banco de Ámsterdam podría responder al choque negativo reduciendo la oferta monetaria para restaurar el agio al nivel deseado. Podría hacerlo vendiendo monedas locales en el mercado abierto diario y debitando las cuentas de los compradores, reduciendo así la oferta monetaria. Sin embargo, en presencia de préstamos ilíquidos en el balance, existe un límite estricto a la reducción del stock de dinero. El límite estricto se vincula más a medida que aumentan las pérdidas y el patrimonio neto negativo se come el valor de los activos del Banco. Una vez que el Banco ha vendido todos los activos líquidos (las monedas), solo tiene activos ilíquidos (los préstamos). Las ventas necesarias para estabilizar el agio no pueden ir más allá, ya que no hay más capacidad para una reducción de los depósitos. Bolt et al (2024) resuelven el punto de inflexión en el que el patrimonio negativo y la iliquidez de los activos hacen que el dinero fiduciario pierda su valor.
De Bolt et al (2024) se destacan dos características clave que resuenan incluso para los debates de hoy.
En primer lugar, si bien los efectos de red del dinero fiduciario permiten que los regímenes monetarios persistan durante bastante tiempo, existen límites en cuanto a la resistencia de dichos acuerdos. Ser capaz de emitir dinero fiduciario le da al banco central una libertad considerable para apalancar su balance sin perder la confianza en el valor del dinero. Sin embargo, la quiebra del Banco de Ámsterdam es una lección vívida de cómo un banco central que pierde la confianza pública puede llevar su suerte demasiado lejos. Cuando llega al punto de inflexión, falla.
En segundo lugar, el punto de inflexión se acerca cuando la renta variable de los bancos centrales se vuelve más negativa y cuando los fundamentos económicos son más débiles. De manera crucial, el Banco de Ámsterdam no recibió apoyo fiscal de un soberano con (adecuado) poder para gravar. El respaldo último del valor del dinero es la sostenibilidad fiscal del sector público consolidado, formado por el banco central y las autoridades fiscales (Sims (1994), Cúrdia y Woodford (2011), Reis (2015)). En este sentido, las monedas fiduciarias necesitan respaldo, y los bancos centrales modernos necesitan un apoyo fiscal creíble del gobierno que se derive de la sostenibilidad de las finanzas públicas.
La credibilidad del dinero fiduciario puede estar en riesgo si los tenedores de dinero fiduciario dudan de la voluntad de la autoridad fiscal de recapitalizar el banco central en tiempos de necesidad. La pérdida de confianza se manifiesta en un cambio en la cartera de instrumentos monetarios utilizados en la economía. La pérdida de confianza da como resultado un cambio coordinado del dinero bancario a las monedas metálicas. En un contexto moderno, tal choque podría ocurrir a través de la dolarización, como hemos visto en el caso de muchas economías de mercados emergentes, o potencialmente a través de la «criptoización», donde la decisión de cartera en el sistema monetario se inclina hacia los activos digitales modernos como las criptomonedas o las stablecoins privadas.
4. Advertencias de los mercados emergentes
Las experiencias de muchos EME en la segunda mitad del siglo XX proporcionan otra advertencia. Esto pone de relieve el papel clave de la sostenibilidad fiscal para la preservación de la confianza en el dinero, y del tipo de cambio como catalizador clave en esta relación.
En las principales EME, existe una correlación positiva entre el crecimiento medio de la deuda pública nominal y la inflación media de las últimas cuatro décadas (gráfico 6.A). La correlación es especialmente fuerte en América Latina, que experimentó un crecimiento muy alto de la deuda e hiperinflación durante este período. En general, las EME de Asia y las economías avanzadas muestran correlaciones mucho más bajas. La correlación entre el crecimiento de la deuda pública y la inflación se refleja en la estrecha correlación entre el crecimiento de la deuda y el crecimiento de la base monetaria, lo que refleja la acomodación monetaria de las tendencias fiscales, es decir, el dominio fiscal (gráfico 6.B).
La experiencia de las EME latinoamericanas en la década de 1980 y principios de la de 1990 muestra cómo los desarrollos fiscales insostenibles, acomodados a través de la imprenta de dinero, conducen a una pérdida progresiva de la estabilidad de precios (gráfico 6.C). El financiamiento del gobierno a través del banco central tuvo una tendencia al alza durante este período, acompañado de un aumento de la inflación. Al mismo tiempo, la participación de los bancos centrales disminuyó significativamente. Esto indica las tensiones que las crisis fiscales ejercen sobre los bancos centrales, ya que se les pide que proporcionen apoyo financiero al gobierno en el período previo y durante la crisis, incurriendo en pérdidas en el proceso. Estas observaciones son consistentes con la evidencia formal que muestra que el grado de monetización del déficit fue la fuerza impulsora clave detrás de la mayoría de las experiencias de alta inflación o hiperinflación en las economías latinoamericanas (Sargent et al (2009), Ramos-Francia et al (2018)).
Estos episodios pasados de crisis de mercados emergentes muestran que el tipo de cambio juega un papel clave en el proceso. El desarrollo de interacciones fiscales-monetarias insostenibles se asoció con una depreciación masiva de la moneda (gráfico 6.C). El tipo de cambio se depreció junto con el aumento de las tasas de inflación, y los movimientos del tipo de cambio precedieron a los saltos de la inflación.
El papel del tipo de cambio pone de relieve la elección de cartera de las entidades privadas que tienen acceso al dinero del banco central, así como a alternativas. Una depreciación repentina de la moneda nacional puede verse como una señal de que la elección de la cartera de dichas entidades ha alcanzado el punto de inflexión en el que venden la moneda nacional a favor de la alternativa.
Efectivamente, la confianza en el dinero interno se ve sometida a presión, y un aumento de la inflación es el síntoma de esta tensión. Como consecuencia, el traspaso del tipo de cambio es mayor durante los períodos de crisis monetaria. En América Latina, el traspaso de las variaciones del tipo de cambio a la inflación futura fue persistentemente cercano a uno en la década de 1980 y principios de la de 1990, cuando estos países experimentaron grandes depreciaciones (gráfico 7.A). Solo desde principios de la década de 2000 el paso ha disminuido significativamente. En las economías emergentes de Asia, durante la mayor parte de las últimas dos décadas, la transmisión ha sido menor que en los países de América Latina (gráfico 7.B). Pero también allí, la crisis asiática de 1997 desencadenó un aumento significativo temporal de la transferencia.
Hay que tener en cuenta que, en muchos casos en los que la inflación ha aumentado, los bancos centrales han seguido manteniendo un patrimonio positivo. No es la posición de capital del banco central lo que ha impulsado la confianza. Más bien, es la elección de cartera de los tenedores privados de dinero fiduciario, que saben que una posición fiscal insostenible pone en peligro la sostenibilidad del sector público consolidado -el gobierno y el banco central-. Los tenedores nacionales pueden pasar a formas alternativas de dinero, en particular el dólar estadounidense. Es en este contexto donde la confianza en el dinero puede estar en peligro.
5. Observaciones finales
Los bancos centrales se diferencian de las entidades financieras privadas en que los bancos centrales son instituciones públicas que persiguen objetivos de política pública. La prueba estándar de solvencia (tener un patrimonio neto positivo) no se aplica de la misma manera a los bancos centrales. En su lugar, nos hemos centrado en la confianza en el dinero como cuestión clave y nos hemos preguntado si el capital del banco central es importante (y en qué medida) para preservar la confianza en el dinero.
La respuesta corta es que una fuerte posición de capital no es necesaria ni suficiente para preservar la confianza en el dinero. Sin embargo, el capital del banco central es importante para la confianza en el dinero. Esto se debe a que el mecanismo económico fundamental que se destaca en este documento son las decisiones de cartera de los tenedores privados de dinero del banco central. Si bien los efectos de red preservarán el apoyo de las entidades financieras privadas, la erosión de la confianza podría acercar la economía a posibles puntos de inflexión cuando los tenedores abandonen el dinero nacional en favor de alternativas, ya sean monedas de metal en la década de 1700 u otras monedas fiduciarias de reserva o criptomonedas y monedas estables en la era moderna. Una posición de capital débil o negativa del banco central influirá en la forma en que se determine el punto de inflexión del cambio a una moneda alternativa. El síntoma externo de tal punto de inflexión sería el colapso repentino del tipo de cambio durante una crisis monetaria.
La última década ha marcado el comienzo de una serie de cambios en el sistema monetario. El rápido aumento de los pagos digitales y la caída en el uso del efectivo están provocando un cambio del dinero del banco central al dinero de los bancos comerciales en las transacciones financieras diarias (Di Iorio et al (2024), Auer et al (2022)). Por su parte, la entrada de nuevas empresas de tecnología financiera (Fintech) y de grandes empresas tecnológicas (big techs) hace que existan competidores no bancarios en el mercado de pagos y en la provisión de dinero privado (como el dinero electrónico o e-money) (Feyen et al (2021)). Por último, se están promoviendo nuevas monedas digitales, por ejemplo, las criptomonedas y las stablecoins, como alternativa a las monedas fiduciarias de los bancos centrales y al dinero de los bancos comerciales, aunque su uso como dinero en la práctica es bastante limitado (BIS (2022)).
Desde la pandemia de Covid-19, se están produciendo nuevos cambios. El shock inflacionario mundial y el rápido aumento de los tipos de interés provocaron pérdidas a gran escala en las carteras de bonos a largo plazo, incluidas las que figuraban en los balances de los bancos centrales. Los bancos centrales de varias jurisdicciones registraron pérdidas (Bell et al (2023)). Mientras tanto, para algunas jurisdicciones, la disminución del uso de efectivo puede erosionar el señoreaje y, por lo tanto, los ingresos del banco central en los próximos años. Estos ingresos pueden obligar a los bancos centrales a considerar fuentes alternativas de ingresos. Podrían cambiar (por ejemplo, a las tarifas), aumentar la dependencia de los requisitos de reserva o revisar los acuerdos de recapitalización con el gobierno. (Por supuesto, si los bancos centrales deciden emitir monedas digitales del banco central (CBDC) que no paguen intereses, y estas son ampliamente adoptadas, esto podría ofrecer una fuente de ingresos similar al señoreaje del efectivo actual).
En este contexto, sería tentador pensar que la economía del dinero de los bancos centrales puede cambiar en los próximos años. Sin embargo, sostenemos que la forma que adopta el dinero (ya sea efectivo físico, entradas de libros de contabilidad físicos o formatos digitales) importa poco para la economía subyacente. Y las pérdidas de varios de los principales bancos centrales no cambian las fuerzas económicas a largo plazo que determinan la confianza en el dinero fiduciario. De hecho, la economía sigue siendo la misma. En particular, el principio eterno de la necesidad de unas finanzas públicas saneadas que sustenten la estabilidad monetaria es tan pertinente hoy como lo fue en los siglos XVIII, XIX o XX.
De cara al futuro, los bancos centrales independientes, con mandatos claros y un sólido respaldo fiscal, siguen siendo la mejor apuesta para un sistema monetario estable.
Referencias
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Atención médica a prueba de clima: estrategias para la resiliencia
Nitya Mohan-Khemka, directora de Alianzas del Sur Global, PATH
Nikolaj Gilbert, presidente y director ejecutivo de PATH
Svĕt Lustig Vijay, Consultor, PATH
Natia Parekhelashvili, Asociada de Desarrollo de Capacidades y Capacitación, Instituto del Banco Asiático de Desarrollo
Puntos clave
• A medida que se intensifican los efectos adversos del cambio climático en la salud, los países deben adoptar sin demora medidas multisectoriales para proteger los sistemas de salud contra el clima, haciendo hincapié en la protección de los grupos vulnerables.
• En agosto de 2023, el Banco Asiático de Desarrollo apoyó a un grupo de trabajo sobre salud del Grupo de los Veinte (G20) para incorporar la agenda climática y sanitaria, y los ministros de salud del G20 asumieron compromisos colectivos.
• Durante la Declaración del G20 en Nueva Delhi en septiembre de 2023, los líderes del G20 reafirmaron este compromiso y pidieron que se siguiera colaborando con los bancos multilaterales de desarrollo.
• La histórica Cumbre COP28 de diciembre de 2023 marcó avances en la lucha contra el cambio climático, pero se necesitan acciones urgentes para eliminar gradualmente los combustibles fósiles y movilizar fondos para los países vulnerables al clima.
• Este informe de políticas tiene como objetivo presentar estrategias basadas en evidencia para crear sistemas de salud resilientes que protejan a los habitantes de los graves efectos del cambio climático en la salud.
1. El cambio climático: una amenaza existencial para la salud mundial y el desarrollo sostenible
La trayectoria actual del cambio climático representa una amenaza existencial para la humanidad, el desarrollo sostenible y la salud planetaria. A pesar de las promesas anteriores de reducir las emisiones de gases de efecto invernadero, se prevé que las temperaturas mundiales superen el objetivo del Acuerdo de París de 2015, dirigiéndose hacia un aumento de 3°C para el cambio de siglo (PNUMA 2023a). Es probable que el cambio climático tenga repercusiones catastróficas en la salud humana y afecte de manera desproporcionada a los grupos vulnerables, amplificando el riesgo de problemas de salud relacionados con el calor, la malnutrición, las enfermedades mentales, las enfermedades crónicas y las enfermedades infecciosas (ADB 2023a; Romanello et al. 2022; Watts et al. 2020). Las condiciones excesivamente cálidas y frías, por ejemplo, matan a 5 millones de personas al año, más de la mitad de las cuales viven en Asia (Zhao et al. 2021). En general, los costos sanitarios del cambio climático ascienden a entre 2.000 y 4.000 millones de dólares al año (OMS 2023a). Se prevé que la carga económica aumente aún más con el tiempo, alcanzando los 54 billones de dólares para un aumento de 1,5°C y los 69 billones de dólares para un aumento de 2 °C para 2100 (OMS 2023a). Los impactos sanitarios y económicos de la COVID-19, seguidos de los desafíos inflacionarios y de la cadena de suministro causados por la invasión rusa de Ucrania, y las tensiones geopolíticas en Oriente Medio, han estancado la acción decisiva contra el cambio climático. Los países de ingresos altos no han cumplido su compromiso anterior de comprometer 100.000 millones de dólares al año para ayudar a las naciones de ingresos bajos y medianos a alcanzar sus objetivos climáticos. En 2023, el déficit de financiación para la adaptación climática se estimó en 366.000 millones de dólares al año. Si bien se han asumido nuevos compromisos a través de instrumentos como el Fondo para Pérdidas y Daños, lamentablemente no existe una hoja de ruta concreta sobre la financiación sostenida. (PNUMA 2023b). Ha crecido el impulso entre los gobiernos, los organismos internacionales y los actores no estatales para alinear el desarrollo del sector de la salud con las ambiciones del Acuerdo de París. Sobre la base de este impulso, el Banco Asiático de Desarrollo (BAD) y el Gobierno de la India, bajo su Presidencia del G20, adoptaron cinco principios de alto nivel que instan a tomar medidas urgentes, que analizaremos en detalle en la siguiente sección.
A medida que el mundo va más allá del G20 y la COP28, los ministerios de salud de Asia y el Pacífico deben aprovechar este momento oportuno para descarbonizar urgentemente la atención sanitaria y fomentar sistemas de salud resilientes al clima que sean capaces de «anticipar, responder, hacer, afrontar, recuperarse y adaptarse a las perturbaciones y tensiones relacionadas con el clima» (OMS 2022). La acción urgente en la región de Asia y el Pacífico es crucial, ya que alberga una parte desproporcionada de la población mundial vulnerable al clima y, al mismo tiempo, tiene sistemas de salud que enfrentan desafíos sistémicos preexistentes para brindar servicios a sus ciudadanos. Este informe de políticas proporciona a los responsables de la toma de decisiones estrategias basadas en evidencia y principios rectores para construir sistemas de salud verdes y resilientes al clima que protejan a sus habitantes de los impactos más devastadores del cambio climático.
2. COP28: Un paso positivo para abordar el cambio climático, pero persisten desafíos sustanciales
Celebrada en 2023 en Dubái, la histórica Cumbre COP28 fue acogida como un paso adelante alentador en la lucha contra el cambio climático. En 3 décadas de negociaciones climáticas, la COP28 fue la primera en abordar directamente la necesidad de abandonar los combustibles fósiles, que representan tres cuartas partes de las emisiones de GEI y se cobran la vida de 5 millones de personas al año solo por la contaminación del aire (Lelieveld et al. 2023; SEI et al. 2019). Algunos expertos en clima aclamaron el acuerdo final, conocido como el Balance Global o el Consenso de los EAU, como «el principio del fin de los combustibles fósiles» (Parlamento Europeo, 2023). Otros, sin embargo, sostuvieron que el consenso se quedaba corto en cuanto a ambición. Citaron su incapacidad para abordar adecuadamente la paradoja del aumento de la producción de combustibles fósiles y para pedir una rápida eliminación gradual de los combustibles fósiles, una medida que el 72% de los países en la COP28 respaldaron directamente, y que es ampliamente reconocida como crucial para cumplir los objetivos del Acuerdo de París (Johnson-Kurts 2023; Anderson 2023).
Hasta cierto punto, la COP28 parece haber obtenido la financiación climática que se necesita con urgencia. La Cumbre movilizó 85.000 millones de dólares en nueva financiación climática y vio la creación de un Fondo de Pérdidas y Daños para compensar a los países más pobres del mundo por los efectos adversos del cambio climático (Anderson 2023). El fondo será administrado inicialmente por el Banco Mundial y dependerá de donaciones voluntarias (Wise 2023). El fondo ha recaudado casi 800 millones de dólares, lo que representa el 0,2% de la financiación climática necesaria (Anderson 2023; Smeeth y Haines 2023). A pesar de los déficits de financiación que persisten, la COP28 señala una creciente comprensión de que una financiación adecuada es crucial para abordar eficazmente el cambio climático. En la Cumbre, 41 países financiadores y socios respaldaron los Principios Rectores para la Financiación de Soluciones Climáticas, y varios bancos multilaterales de desarrollo (BMD) emitieron una declaración conjunta para mejorar el financiamiento climático y construir sistemas de salud resilientes. Esto incluye al Banco Asiático de Desarrollo (BAD), que lanzó el Centro Financiero de Soluciones Naturales para salvaguardar y restaurar los ecosistemas naturales en Asia y el Pacífico (ADB 2023b). Este centro se basa en el compromiso anterior de $100.000 millones del BAD para el financiamiento climático para fines de la década (ADB 2021).
Para la comunidad sanitaria, el primer Día de la Salud de la COP28 marcó un momento histórico, ya que arrojó luz sobre los efectos del cambio climático, desatendidos pero catastróficos, en la salud. El Día de la Salud culminó con la aprobación de la Declaración de los Emiratos Árabes Unidos sobre el Clima y la Salud por parte de 120 países. En la declaración se instó a fortalecer la colaboración intersectorial para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero, mejorar la financiación de soluciones climáticas y sanitarias, construir sistemas de salud resilientes al clima y maximizar los beneficios para la salud de la acción climática. Además, varios donantes prometieron 1.000 millones de dólares en financiación climática y sanitaria, principalmente para sistemas de salud resistentes al clima, salvaguardar a las comunidades vulnerables y abordar los determinantes ambientales de la salud (The Lancet 2023). Sin embargo, los expertos en salud advirtieron que la Declaración no vinculante subestima las estrategias de mitigación, carece de compromisos específicos, no respalda una rápida eliminación gradual de los combustibles fósiles y sigue sin ser firmada por algunos de los principales contaminadores del mundo (Bhattacharji 2023; Smeeth y Haines 2023; The Lancet 2023).
Este aumento de los compromisos y promesas de financiación para el clima y la salud significa un cambio fundamental hacia el reconocimiento y el tratamiento de los desafíos entrelazados del cambio climático y la salud. Sin embargo, el camino de la declaración a la acción implica navegar por las complejidades de la cooperación internacional y la urgente necesidad de estrategias concretas y viables. En este contexto, el Banco Asiático de Desarrollo dio un importante paso adelante al introducir la Iniciativa sobre Clima y Salud (CHI, por sus siglas en inglés), con el objetivo de poner en práctica estos compromisos a través de una acción específica y estratégica que cierre la brecha entre objetivos ambiciosos y resultados tangibles.
El Banco Asiático de Desarrollo lanzó la iniciativa en presencia de 10 ministros de Salud, presididos por el presidente/vicepresidente del Banco Asiático de Desarrollo (Grupo de Sectores). En agosto de 2023, el Banco Asiático de Desarrollo apoyó al grupo de trabajo sobre salud del G20 en la incorporación de la agenda climática y sanitaria, y los ministros de Salud del G20 se comprometieron colectivamente a priorizar y movilizar recursos para sistemas de salud resilientes, bajos en carbono y sostenibles. A esto le siguió la Declaración del G20 en Nueva Delhi en septiembre de 2023, en la que los líderes del G20 reafirmaron este compromiso, instando a seguir colaborando con los bancos multilaterales de desarrollo alineados con la Alianza para la Acción Transformadora sobre el Clima y la Salud (ATACH) liderada por la OMS.
Las discusiones en el G20 condujeron a la conceptualización de la Iniciativa de Clima y Salud (CHI). El CHI tiene como objetivo acelerar las inversiones en clima y salud y proporcionar una plataforma para consolidar políticas y prácticas en el nexo entre el cambio climático y la salud. Para ello será necesaria la colaboración, la incubación de innovaciones escalables, el desarrollo de capacidades, la promoción y el intercambio de conocimientos con los gobiernos, las organizaciones internacionales, el mundo académico y el sector privado. Se guiará por los principios de alto nivel desarrollados durante las reuniones del grupo de trabajo de salud del G20 en 2023, entre ellos:
• Priorizar el desarrollo de la salud resiliente al clima: CHI preparará los sistemas de salud, la infraestructura y las comunidades para desarrollar la resiliencia ante un clima cambiante.
• Construir sistemas de salud sostenibles y bajos en carbono que brinden atención médica de alta calidad: CHI alineará las instalaciones y operaciones de salud con las ambiciones del Acuerdo de París mediante la implementación de estrategias operativas de energía, construcción, transporte, adquisiciones, desechos y otras estrategias operativas bajas en carbono.
• Descarbonización de la cadena de suministro de atención médica: CHI facilitará la base de fabricación y la cadena de suministro de atención médica para la transición a principios de economía circular y baja en carbono que prioricen la producción de productos y servicios médicos energéticamente eficientes.
• Movilizar financiamiento para sistemas de salud resilientes, bajos en carbono y sostenibles: CHI apoyará nuevos mecanismos de financiamiento climático para promover innovaciones e inversiones de socios para el clima y la salud en los sectores público y privado. El centro impulsará la financiación de subvenciones de socios para el desarrollo, organizaciones filantrópicas, donaciones privadas, etcétera, que pueden combinarse con otros instrumentos financieros de los bancos multilaterales de desarrollo para movilizar la acción sobre el cambio climático y la salud.
• Facilitar la colaboración en los desafíos de la salud humana, animal y climática: Este principio de alto nivel puede hacerse realidad mediante la búsqueda del «clima y la salud» en todos los sectores, disciplinas y comunidades utilizando la lente de «una sola salud». CHI apoyará proyectos que utilicen inteligencia sobre brotes de enfermedades.
3. Medidas de mitigación en la atención sanitaria
La atención sanitaria es un importante impulsor de las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), ya que representa aproximadamente el 5% de las emisiones mundiales (ADB 2023a; Watts et al. 2020). Si el sector fuera un país, sería el quinto mayor contaminador de la Tierra (Healthcare Without Harm 2021). En un escenario de «business as usual», se prevé que las emisiones de la atención médica se tripliquen para 2050 (Watts et al. 2020). La descarbonización urgente de los sistemas de salud, por tanto, es una estrategia clave de mitigación climática, que está en consonancia con el Consenso de los Emiratos Árabes Unidos adoptado en la COP28. En este informe de políticas, el término «mitigación» se refiere a cualquier medida que reduzca las emisiones de GEI para evitar que las temperaturas globales promedio aumenten aún más.
Fuentes de emisiones de GEI en la atención médica
Las emisiones de GEI en la atención de la salud se dividen en tres categorías (Figura 1). Entre ellas se encuentran las emisiones directas (Alcance 1), las emisiones indirectas de la electricidad en la atención sanitaria (Alcance 2) y las emisiones indirectas de diversas fuentes, incluida la cadena de valor ascendente y descendente (Alcance 3). Más del 70% de las emisiones de GEI relacionadas con la atención sanitaria se originan en actividades de alcance 3 y, a menudo, los sistemas de salud las pasan por alto (Salas et al., 2020). Esto incluye residuos biomédicos y plásticos. Los residuos plásticos rara vez se reciclan y representan alrededor del 25% de los residuos sanitarios en países como Estados Unidos y el Reino Unido (Healthcare Without Harm Europe 2021; Proveedores del NHS 2019; PNUMA 2022).
Medidas clave de mitigación
Las estrategias de mitigación son cruciales para limitar el aumento de la temperatura mundial, salvaguardar los ecosistemas y preservar la salud humana mediante la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero y la promoción del desarrollo sostenible a nivel mundial, así como para garantizar el buen funcionamiento del sistema de salud durante y después de los fenómenos meteorológicos extremos.
La adopción de las medidas anteriores se alinea con el Acuerdo de París para limitar el calentamiento global a 1,5 °C y debe ser parte integral de las estrategias nacionales para descarbonizar el sistema de salud. Healthcare Without Harm (2021) y Unitaid (2023) ofrecen una valiosa orientación para lograrlo. Sorprendentemente, las estrategias ecológicas, como el rediseño de productos, pueden reducir las emisiones de la atención sanitaria en un 70% para 2030, de las cuales el 40% podría reducirse sin aumentar los costes generales (Unitaid 2023).
Beneficios para la salud y costo-efectividad de las medidas de mitigación
La adopción de medidas de mitigación es altamente rentable debido a los importantes beneficios colaterales para la salud y la economía que puede generar, además de ralentizar el calentamiento global (Markandya et al. 2018; Whitmee et al. 2023). Muchas acciones de mitigación basadas en la evidencia pueden generar beneficios colaterales para la salud a corto plazo al reducir la contaminación del aire, promover dietas saludables y sostenibles y aumentar la actividad física (Whitmee et al. 2023). El transporte sostenible en las ciudades, por ejemplo, no solo aborda la contaminación del aire y el ruido; también mejora la seguridad vial, promueve la actividad física y puede aumentar la productividad laboral y el bienestar (ADB 2022; Whitmee et al. 2023).
4. Fortalecer la atención médica: estrategias para la resiliencia climática
Junto con las medidas de mitigación, los responsables políticos pueden adoptar un conjunto de medidas para fortalecer los sistemas de salud y aumentar la resiliencia contra el cambio climático, en consonancia con los objetivos más amplios de lograr la cobertura sanitaria universal (CSU) para 2030:
(i). Investigación y evaluaciones
• Evaluaciones de Vulnerabilidad y Adaptación (V&A). Llevadas a cabo a nivel nacional y subnacional, las evaluaciones de V&A son cruciales para evaluar la vulnerabilidad actual y futura al cambio climático. Hasta la fecha, 50 países han utilizado la herramienta de evaluación de la V&A de la OMS (OMS 2021).
ii). Promoción y gobernanza
• Legislación climática robusta y aplicable. La creación de normas, leyes y reglamentos climáticos estrictos y aplicables encabezará los esfuerzos de mitigación y adaptación y protegerá la salud de los grupos más vulnerables. Dichas medidas pueden incluir regulaciones estrictas y aplicables de la calidad del aire para controlar las emisiones de contaminantes del tráfico, la industria y otras fuentes; así como la introducción de impuestos al carbono y/o el mandato de declarar la huella de carbono de todos los productos, incluidos los fabricados por la industria farmacéutica (Health and Climate Network 2021).
• Fomento de la capacidad de los profesionales y las comunidades pertinentes. La creación de capacidad para los profesionales de la salud, el personal de primera línea, el público y las comunidades pertinentes apoyará la ejecución de los planes nacionales de adaptación en materia de salud; reducir los riesgos para la salud; garantizar la prestación eficaz de servicios durante las crisis y los desastres; y ayudar a monitorear los eventos climáticos extremos y la calidad del aire. Esto puede incluir la introducción de «equipos de expertos» sobre el clima a nivel nacional y subnacional.
(iii). Puesta en práctica/Implementación
• Planes Nacionales de Adaptación Sanitaria (PNAH). Informados por las evaluaciones de V&A, los HNAP respaldan la respuesta del sistema de salud al cambio climático mediante la evaluación de los obstáculos y soluciones para la salud existentes y futuros. Los PNAM deben desarrollarse a nivel comunitario, regional y nacional en un marco multisectorial e interseccional. Además, deben involucrar de manera significativa a las comunidades y a los expertos locales para lograr un mayor impacto. Se requiere una financiación adecuada para garantizar que los países de ingresos bajos y medianos puedan financiar y priorizar la ejecución integrada de los planes de acción nacionales (IPCC 2022). Un fuerte liderazgo en los Ministerios de Salud es esencial para desarrollar e implementar con éxito los PAN. Es probable que el nombramiento de un coordinador del cambio climático con recursos suficientes para dirigir el proceso de HNAP y colaborar con los sectores pertinentes sea muy valioso (OMS 2013). Los PNAC deben incluir la planificación personal de las futuras necesidades sanitarias de la población local sobre la base de la evaluación del impacto del cambio climático local en la salud de la población.
• Infraestructura crítica para soportar la entrega de HNAP. Los estándares de calidad de resiliencia climática pueden acelerar la ecologización de los sistemas de atención médica, en particular para reducir las emisiones de GEI y los desechos médicos. Las políticas sólidas y aplicables que incentivan las tecnologías, las prácticas y la infraestructura con bajas emisiones de carbono también pueden acelerar los esfuerzos de mitigación. Además, se necesitan servicios de telecomunicaciones fiables y acuerdos de trabajo flexibles para mantener la continuidad de la atención de la salud durante los desastres ambientales. A medida que el cambio climático impone crecientes demandas a la atención de la salud, los sistemas de salud deben explorar formas de aumentar la producción local y regional de tecnologías médicas que salvan vidas (vacunas, terapias y diagnósticos), incluidas directrices adecuadas para garantizar la supervivencia pasiva de la infraestructura de salud crítica después de un evento climático. El Acelerador Africano de la Fabricación de Vacunas (AVMA, por sus siglas en inglés), que ya ha movilizado casi 2.000 millones de dólares en financiación, es un valioso ejemplo de un instrumento financiero innovador que permitirá al continente africano producir el 60% de las vacunas que necesita para 2040 (Gavi 2023).
• Monitoreo de sistemas meteorológicos. Los sistemas sólidos de vigilancia meteorológica para hacer un seguimiento de los fenómenos meteorológicos existentes y planificar los acontecimientos meteorológicos futuros deben abarcar lo siguiente: sistemas de alerta temprana para fenómenos meteorológicos extremos; planes de acción de respuesta (por ejemplo, calidad del aire y del agua); y la vigilancia de los efectos de los fenómenos meteorológicos extremos en la salud, en particular en los grupos marginados. Un seguimiento eficaz requerirá recursos humanos y financieros sostenidos, asociaciones innovadoras y una mayor conciencia institucional de las complejas interconexiones entre el cambio climático y la salud. Es probable que los países de ingresos bajos y medianos necesiten una financiación y conocimientos técnicos considerables para construir sistemas sólidos de vigilancia meteorológica.
• Sistemas de información robustos. Los sistemas de información que recopilen datos oportunos, pertinentes y desglosados por género sobre la incidencia y el alcance geográfico de los resultados sanitarios sensibles al clima (incluidos los grupos vulnerables) serán cruciales para mitigar los efectos adversos del cambio climático en la salud. Esto puede lograrse a través de una estrecha colaboración con los servicios meteorológicos e hidrológicos y otros socios, incluidos los ministerios pertinentes, los académicos y los profesionales de la salud alineados con los Marcos de Reducción del Riesgo de Desastres de las Naciones Unidas (OMS 2013).
5. Salvaguardar la salud: el valor de la acción multisectorial
El mundo aún está lejos de alcanzar la Cobertura Sanitaria Universal (CSU) para 2030. Múltiples grupos siguen siendo muy vulnerables a los efectos catastróficos del cambio climático en la salud (OMS 2023b). Las mujeres, por ejemplo, son 14 veces más susceptibles a morir por desastres relacionados con el clima que los hombres y representan el 80% de las personas desplazadas por la crisis climática (ACNUDH 2022; Okai 2022; Hdidou 2023). Es probable que el cambio climático agrave estas vulnerabilidades sistémicas si no se abordan adecuadamente a través de una acción multisectorial ambiciosa (BAD 2011; Mosadeghrad et al. 2023; Aryal et al. 2023a; OMS 2013). Algunas de estas medidas van desde la reducción de la desigualdad de ingresos, la asignación de asistencia económica significativa a los grupos vulnerables al clima, la transformación de los sistemas alimentarios y el mantenimiento de la seguridad alimentaria e hídrica, hasta la mejora de la vivienda y las condiciones de vida (IPCC 2022; Marmot et al. 2010; Aryal et al. 2023b; Smeeth y Haines 2023; PNUMA 2023b; OMS 2013). De cara al futuro, los ministerios de salud deben encabezar el trabajo sobre el clima y la salud en estrecha colaboración con los ministerios pertinentes (Mosadeghrad et al. 2023; OMS 2013; 2021). Se necesitan mecanismos sólidos y estructuras de incentivos para garantizar que la acción multisectorial para adaptarse al cambio climático sea racionalizada, coherente y tenga impacto.
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Gavi, La Alianza para las Vacunas. 2023. Se aprueban más de US$ 1.8 mil millones en apoyo para la fabricación de vacunas en África, la recuperación de niños perdidos y la preparación para pandemias, ya que la Junta Directiva de Gavi intensifica los esfuerzos para abordar el retroceso y combatir las emergencias sanitarias. https://www.gavi.org/news/media-room/initiatives-african-vaccine-manufacturing-approved-gavi-board
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El noventa y cuatro por ciento de los bancos centrales encuestados están explorando una moneda digital de banco central (CBDC). La encuesta sugiere que los bancos centrales están avanzando a su propio ritmo, adoptando diversos enfoques y considerando diferentes características de diseño. A lo largo de 2023, ha habido un marcado repunte en los experimentos y pilotos con CBDC mayoristas, principalmente en economías avanzadas (EA), pero varias economías de mercados emergentes y en desarrollo (EMDE) también intensificaron su trabajo de CBDC mayorista. En general, la probabilidad de que los bancos centrales emitan una CBDC mayorista en los próximos seis años ahora supera la probabilidad de que emitan una CBDC minorista. Los bancos centrales mejoraron aún más su compromiso con las partes interesadas para informar sobre el diseño de CBDC. Muchas características de CBDC aún están por decidir. Sin embargo, la interoperabilidad y la programabilidad a menudo se consideran para CBDC mayoristas. Para CBDC minoristas, más de la mitad de los bancos centrales están considerando límites de tenencia, interoperabilidad, opciones fuera de línea y remuneración cero. Existen diferencias entre EA y EMDE, por ejemplo, con respecto al uso potencial de un libro mayor distribuido y límites de transacción. En cuanto a las criptomonedas, la encuesta indica que, hasta la fecha, las monedas estables rara vez se utilizan para pagos fuera del ecosistema de las criptomonedas. Además, aproximadamente dos de cada tres jurisdicciones que respondieron tienen o están trabajando en un marco para regular las monedas estables y otros criptoactivos.
Abrazar la diversidad, avanzar juntos: resultados de la encuesta del BPI de 2023 sobre las monedas digitales de los bancos centrales y las criptomonedas
El noventa y cuatro por ciento de los bancos centrales encuestados están explorando una moneda digital del banco central (CBDC). La encuesta sugiere que los bancos centrales están procediendo a su propio ritmo, adoptando diversos enfoques y considerando diferentes características de diseño. A lo largo de 2023, se ha producido un fuerte repunte de los experimentos y proyectos piloto con CBDC mayoristas, principalmente en las economías avanzadas, pero varias economías de mercados emergentes y en desarrollo también han intensificado su trabajo mayorista de CBDC. En general, la probabilidad de que los bancos centrales emitan una CBDC mayorista en los próximos seis años supera ahora la probabilidad de que emitan una CBDC minorista. Los bancos centrales mejoraron aún más su compromiso con las partes interesadas para informar el diseño de las CBDC. Muchas características de la CBDC aún no se han decidido. Sin embargo, la interoperabilidad y la programabilidad a menudo se consideran para las CBDC al por mayor. En el caso de las CBDC minoristas, más de la mitad de los bancos centrales están considerando límites de tenencia, interoperabilidad, opciones fuera de línea y remuneración cero. Existen diferencias entre las EA y las EMDE, por ejemplo, con respecto al uso potencial de un libro mayor distribuido y los límites de transacción. En cuanto a las criptomonedas, la encuesta indica que, hasta la fecha, las stablecoins rara vez se utilizan para pagos fuera del ecosistema de las criptomonedas. Además, aproximadamente dos de cada tres jurisdicciones encuestadas tienen o están trabajando en un marco para regular las stablecoins y otros criptoactivos.
Introducción
Este documento presenta los resultados de la encuesta del BPI de 2023 sobre las monedas digitales de los bancos centrales (CBDC) y las criptomonedas. Un total de 86 bancos centrales participaron y compartieron información sobre su participación en el trabajo de CBDC, así como sus motivaciones e intenciones para emitir potencialmente una. El documento también proporciona información sobre el uso de stablecoins para pagos y los enfoques regulatorios de los criptoactivos en todo el mundo.
La CBDC se define como una nueva forma de dinero digital, denominada en la unidad de cuenta nacional, que es un pasivo directo del banco central (BIS (2021)). Si la CBDC está destinada a ser utilizada por hogares y empresas para las transacciones diarias, se denomina CBDC minorista. Una CBDC minorista difiere de las formas existentes de instrumentos de pago sin efectivo, como las transferencias de crédito, los débitos directos, los pagos con tarjeta y el dinero electrónico, ya que representa un derecho directo a un banco central en lugar de una responsabilidad de una institución financiera privada. A diferencia de una CBDC minorista, una CBDC mayorista se dirige a un grupo diferente de usuarios finales. Las CBDC mayoristas están pensadas para su uso en transacciones entre bancos, bancos centrales y otras instituciones financieras, por lo que las CBDC mayoristas cumplirían una función similar a las reservas actuales o a los saldos de liquidación que se mantienen en los bancos centrales. Sin embargo, las CBDC mayoristas podrían permitir a las instituciones financieras acceder a nuevas funcionalidades habilitadas por la tokenización, como la componibilidad y la programabilidad (BIS (2023a)). Los resultados presentados en este documento arrojan luz sobre el estado actual y las últimas tendencias en el trabajo de los bancos centrales sobre las CBDC minoristas y mayoristas y sus planes para emitir potencialmente una.
Los criptoactivos se definen como activos digitales emitidos por el sector privado que dependen principalmente de la criptografía y el registro distribuido o tecnología similar (FSB (2020)). A diferencia de las CBDC, los criptoactivos no representan un derecho sobre un banco central. Dado que los precios de los criptoactivos fluctúan de forma constante y brusca, se creó el concepto de stablecoin (G7 (2019)). Las stablecoins son una subcategoría de criptoactivos que tienen como objetivo mantener un valor estable en relación con una paridad específica (FSB (2020)). A finales de mayo de 2024, la capitalización bursátil total de los criptoactivos ascendía a 2,7 billones de dólares.2 Las stablecoins constituían una proporción relativamente pequeña (6%) de este mercado, con una capitalización de mercado de 161.000 millones de dólares.
Dada su pretensión de proporcionar una alternativa estable a otros criptoactivos, las stablecoins tienen un mayor potencial para convertirse en un método de pago ampliamente utilizado. A lo largo de 2023, varios bancos y otros proveedores de servicios de pago tradicionales empezaron a utilizar stablecoins para sus actividades o para emitir stablecoins a sus clientes. Por ejemplo, en abril de 2023, Société Générale lanzó la stablecoin denominada en euros EUR CoinVertible a sus clientes para la liquidación de valores on-chain. En agosto de 2023, PayPal lanzó una stablecoin basada en USD (PYUSD) con Paxos. Además, en septiembre de 2023, Visa anunció que ampliaba sus capacidades de liquidación de stablecoins con USD Coin (USDC) emitidos por Circle a los adquirentes comerciales.4 Estas iniciativas demuestran que las stablecoins ya no son dominio exclusivo de los proveedores de criptoactivos y pueden impulsar la adopción de las stablecoins para pagos fuera del ecosistema de las criptomonedas. Si no se diseña y regula adecuadamente, el uso a gran escala de las stablecoins para los pagos podría tener graves implicaciones para la seguridad y la eficiencia de los ecosistemas de pago.
Principales características de la encuesta de 2023
Preguntas
La última encuesta sobre CBDC y criptomonedas se llevó a cabo a finales de 2023 por séptimo año consecutivo (véase el Anexo A del cuestionario).5 La mayoría de las preguntas de los años anteriores se mantuvieron sin cambios para garantizar la coherencia. La encuesta preguntó a los bancos centrales sobre su participación en el desarrollo de un tipo de CBDC minorista, mayorista o ambos tipos de CBDC y, si estaban trabajando en ellos, qué tan avanzado estaba el trabajo. También se investigaron las motivaciones y expectativas actuales para la posible emisión de una CBDC. Se agregaron algunas preguntas nuevas para obtener más información sobre los casos de uso previstos y las características de diseño.
Al igual que en ediciones anteriores, la encuesta incluyó preguntas sobre criptoactivos y stablecoins. En particular, se hicieron preguntas sobre el uso de stablecoins en pagos fuera del ecosistema de las criptomonedas y los enfoques regulatorios de los criptoactivos.
Muestra y cobertura geográfica
Ochenta y seis bancos centrales respondieron a la encuesta de 2023 (véase el anexo B), de los cuales 74 también habían participado en la encuesta de 2022.6 Además, 38 bancos centrales participaron por sexto año consecutivo. Las jurisdicciones de los bancos centrales que respondieron representan el 81% de la población mundial y el 94% de la producción económica mundial. Veintiocho encuestados son bancos centrales de economías avanzadas y 58 bancos centrales de mercados emergentes y economías en desarrollo (MEED) (gráfico 1).
Los bancos centrales están intensificando su trabajo sobre las CBDC mayoristas
La participación de los bancos centrales en las CBDC ya era elevada en 2022 y se mantuvo prácticamente constante: a finales de 2023, el 94% de los bancos centrales que respondieron estaban dedicados al trabajo de las CBDC (gráfico 2.A). La mayoría de los bancos centrales están trabajando tanto en CBDC minoristas como mayoristas, aunque no todas (gráfico 2.B).7 Alrededor del 30% de los bancos centrales se centran únicamente en las CBDC minoristas y el 2% solo en las mayoristas. Más de la mitad de los encuestados (54%) está experimentando con pruebas de concepto y uno de cada tres (31%) está llevando a cabo una prueba piloto (Gráfico 2.C).
A lo largo de 2023, el trabajo de CBDC tanto minorista como mayorista avanzó a etapas más avanzadas. Sin embargo, los bancos centrales están adoptando diferentes enfoques y procediendo a diferentes velocidades. Por ejemplo, se ha producido un fuerte repunte de los experimentos y proyectos piloto de EA, en particular con las CBDC mayoristas (gráfico 3.B). La proporción de bancos centrales de AE que realizan pruebas de concepto (81%) o pilotos (33%) aumentó considerablemente (del 60% y el 10%, respectivamente). La proporción de bancos centrales de EMED que trabajan en una prueba de concepto de CBDC al por mayor (39%) o piloto (19%) también creció, aunque de manera menos significativa (del 37% y el 16%, respectivamente). Ejemplos de bancos centrales que recientemente comenzaron a trabajar en un piloto para CBDC mayoristas incluyen el Bangko Sentral ng Pilipinas (Proyecto Agila), el Banco Nacional Suizo (SNB) (Proyecto Helvetia Fase III), la Autoridad Monetaria de Singapur (MAS), el Banco Central Europeo (BCE) y el Banco de la Reserva de Sudáfrica.
El trabajo sobre las CBDC minoristas también avanzó de manera diferente en todas las jurisdicciones en 2023 (gráfico 3.A). En particular, ha habido un aumento sustancial en las pruebas de concepto en todos los EA (del 71% al 82%). Por ejemplo, el Consejo de Gobierno del BCE decidió trasladar su trabajo sobre un euro digital de la fase de investigación a la fase de preparación, que implicará pruebas y experimentación. Por el contrario, la proporción de bancos centrales de EMED que realizan una prueba de concepto (29 %) o un proyecto piloto (27 %) disminuyó ligeramente (del 31% y el 29%, respectivamente). La proporción de bancos centrales de EMED que tienen o trabajan en una CBDC minorista en vivo se mantuvo constante. Sin embargo, hay más CBDC minoristas en vivo o en proceso de creación en las EMDE que en las AE. De hecho, las cuatro CBDC minoristas que están actualmente activas se han emitido en una EMED: en las Bahamas, el Caribe Oriental, Jamaica y Nigeria. Además, el 2% de los bancos centrales de EMDE están trabajando ahora en una CBDC activa (frente al 0% de los bancos centrales AE).
Si bien un número cada vez mayor de bancos centrales están experimentando o probando una CBDC, muchos continúan también participando en la investigación (88%) (gráfico 2.C). En el caso de las CBDC minoristas, una de las áreas de investigación de interés se centra en la adopción de una posible CBDC minorista entre los consumidores. Los bancos centrales también han estado estudiando las implicaciones de las CBDC minoristas para la implementación de la política monetaria y la intermediación bancaria. La investigación sobre las CBDC al por mayor ha analizado el papel del dinero del banco central como activo de liquidación para las transacciones en los libros mayores distribuidos.
Los bancos centrales están explorando las CBDC por una variedad de razones
Preservar el papel del dinero del banco central es uno de los principales impulsores del trabajo de las CBDC para más de dos tercios de los encuestados (gráfico 4). Los bancos centrales mencionaron que una CBDC minorista podría ayudar a garantizar la unicidad del dinero, que se refiere a la convertibilidad a la par entre las diferentes formas de dinero. Varios bancos centrales han expresado su preocupación de que esta unicidad del dinero pueda verse amenazada por la aparición de nuevas formas de dinero emitido de forma privada. Otros informaron de que una CBDC mayorista reforzaría el papel del dinero del banco central como activo de liquidación en un ecosistema tokenizado.
Los bancos centrales también están explorando las CBDC por otras razones, y existen algunas diferencias notables entre las CBDC minoristas y mayoristas. En el caso de las CBDC minoristas, gran parte del trabajo está impulsado por el objetivo de mejorar la eficiencia de los pagos nacionales, por ejemplo, sirviendo de plataforma para una mayor innovación, y promover la seguridad de los pagos (gráfico 5, panel superior). A lo largo de los años, estas dos motivaciones se han vuelto igualmente importantes para las EA y las EMED.
La importancia de la inclusión financiera como motor para las CBDC minoristas también está convergiendo entre las AE y las EMED. Si bien sigue siendo una razón más importante para las economías emergentes y en desarrollo que para las economías emergentes, el año pasado fueron más los bancos centrales que informaron de que la inclusión financiera era uno de sus impulsores. En particular, varios bancos centrales de AE participantes informaron de que una CBDC minorista puede aportar beneficios adicionales en términos de acceso a los servicios financieros digitales (a menudo denominados inclusión financiera digital).
Al igual que en años anteriores, el trabajo sobre las CBDC mayoristas está impulsado principalmente por el deseo de mejorar los pagos transfronterizos, tanto en las AE como en las EMED (gráfico 5, panel inferior). En particular, algunos encuestados mencionaron que una CBDC mayorista podría abordar los desafíos a los que se enfrentan los pagos transfronterizos en la actualidad, como los altos costos, la baja velocidad, el acceso limitado y la insuficiente transparencia. En contraste con el caso de las CBDC minoristas, la inclusión financiera es la motivación menos importante para que los bancos centrales exploren las CBDC mayoristas. Sin embargo, algunos bancos centrales, especialmente en las economías emergentes y en desarrollo, consideran la inclusión financiera como parte de su trabajo mayorista de CBDC, por ejemplo, explorando opciones para ampliar el acceso al dinero del banco central para los proveedores de servicios de pago no bancarios.
La emisión a medio plazo es más probable para las CBDC mayoristas que para las minoristas
A medida que los bancos centrales ampliaron su trabajo sobre las CBDC mayoristas, también ajustaron sus expectativas sobre cuándo emitir una posiblemente. En general, los bancos centrales esperan lanzar un poco más tarde de lo que esperaban el año pasado. En particular, mientras que menos encuestados esperan emitir una CBDC mayorista a corto plazo, es probable que un poco más (22%, frente al 17% del año pasado) lo haga ahora a medio plazo. Además, menos bancos centrales (38%, frente a 44%) dijeron que sería poco probable que emitieran a medio plazo (gráfico 6.B).
Las expectativas sobre el momento de la introducción de una posible CBDC mayorista difieren entre los bancos centrales de AE y EMDE. En línea con el aumento de los experimentos al por mayor y los proyectos piloto de economías avanzadas, los bancos centrales de las economías emergentes suelen considerarse más propensos que los de las economías emergentes y en desarrollo a emitir una a corto plazo (19% frente a 9%, respectivamente).
En comparación con el año pasado, un número ligeramente menor de bancos centrales considera probable que emita una CBDC minorista en los próximos tres años (12%, frente al 18%) o en cuatro y seis años (16%, frente al 21%) (gráfico 6.A). Este descenso se debe principalmente a un ajuste de las expectativas de los bancos centrales de los mercados emergentes y en desarrollo. Además, un mayor número de bancos centrales, tanto en EMED como en AE, indicaron que la emisión a corto o medio plazo podría ser una posibilidad, lo que puede interpretarse como un mayor grado de incertidumbre. Al igual que en años anteriores, la probabilidad de emitir una CBDC minorista suele ser mayor para los bancos centrales de EMED que para los bancos centrales de AE.
En resumen, la probabilidad de que se emita una CBDC mayorista en los próximos seis años es ahora mayor que la del comercio minorista. Sobre la base del número de bancos centrales que indicaron que es muy probable que comiencen a emitir una CBDC en los próximos años, podría haber seis CBDC minoristas y nueve mayoristas adicionales circulando públicamente hacia finales de esta década (gráfico 7). En línea con las expectativas ajustadas a la baja para la emisión de CBDC minoristas, se trata de menos CBDC minoristas de las que se predijeron el año pasado.
Características probables de las CBDC minoristas: límites a las tenencias, interoperabilidad nacional, funcionalidad fuera de línea y no remuneración
A medida que avanza el trabajo sobre las CBDC, los bancos centrales están dando forma a sus ideas sobre su potencial CBDC minorista. Más de dos tercios de los encuestados consideran que una (potencial) CBDC minorista está sujeta a límites de tenencia (AE: 68%; EMED: 63%) (gráfico 8.B) es interoperable con sus sistemas de pago nacionales (AE: 75%; EMDEs: 78%) (Gráfico 8.C) y permite pagos offline (AEs: 68%; EMED: 69%) (Gráfico 8.D).19 Además, el 50% de las EA y el 35% de las EMED consideran una CBDC minorista que se pueda utilizar sin una cuenta bancaria, y el 50% de las EA y el 43% de las EMED pueden exigir a los comerciantes que la acepten (Gráfico 8.A).
Otra característica que se discute a menudo en el contexto de las CBDC minoristas es la remuneración. Más de uno de cada dos bancos centrales no tiene intención de pagar intereses sobre una posible CBDC minorista (gráfico 8.B). Sin embargo, no todos los bancos centrales excluyen a priori esta característica. Por ejemplo, el Banco de Israel anunció que su posible CBDC minorista puede tener la opción de devengar intereses (Banco de Israel (2024)).
Las EA y las EMED no solo difieren en términos del tipo y el estado de su trabajo con CBDC; También están contemplando diferentes diseños. Hay cuatro diferencias clave. Es probable que más bancos centrales de EMED emitan una CBDC minorista en un libro mayor distribuido que los bancos centrales AE (gráfico 8.D). Esto puede reflejar su voluntad de dar un salto al pasar de los sistemas heredados a las tecnologías de vanguardia. Además, las EMED parecen tener más probabilidades que las AE de tener una CBDC que pueda programarse para fines específicos (dinero programable) (Gráfico 8.D). Los bancos centrales de la UEMD también parecen más propensos a imponer límites a las transacciones que los bancos centrales de las economías emergentes (gráfico 8.B). Esto puede deberse a los desafíos relacionados con la realización de procedimientos de conocimiento del cliente (KYC) cuando los usuarios carecen de la documentación adecuada. Por ejemplo, en Nigeria, las personas tienen la opción de abrir una billetera eNaira sin una cuenta bancaria utilizando información básica como una foto y un número de teléfono. Sin embargo, una cartera de este tipo está sujeta a límites de transacciones diarias relativamente bajos (Lannquist y Tan (2023)). Otra diferencia notable es que los bancos centrales de AE suelen ser más propensos a considerar una CBDC minorista que también pueda ser utilizada por no residentes, sujeta a restricciones (Gráfico 8.A).
Sin embargo, muchas características de las CBDC minoristas aún están indecisas, tanto en las EMDE como en las AE. Por ejemplo, más de la mitad de los bancos centrales no están seguros de si su posible CBDC minorista sería interoperable con otras CBDC y sistemas de pago en el extranjero. Además, la mayoría de los bancos centrales aún no han decidido si incorporarán medidas de gestión de los flujos de capital.
La interoperabilidad es una prioridad para los bancos centrales para las CBDC mayoristas
Muchos bancos centrales planean hacer que su (potencial) CBDC mayorista sea interoperable. Es probable que alrededor de dos de cada tres bancos centrales establezcan la interoperabilidad con sus otros sistemas de pago nacionales (AE: 69%; EMEDs 58%) (gráfico 9.C). También se tiene en cuenta la interoperabilidad transfronteriza, aunque con menos frecuencia que la interoperabilidad nacional. Además, existen diferencias notables entre países: en particular, los bancos centrales de los mercados emergentes y emergentes están considerando una CBDC mayorista que sea interoperable con las CBDC de otras jurisdicciones (AE: 31%; EMDs: 53%) y con otros sistemas de pago transfronterizos (AE: 23 %; EMDEs: 53%). Un número significativo de bancos centrales también prevén una posible CBDC mayorista que permita pagos programables (AE: 62%; EMDEs: 39%) y que se basa en la tecnología de registro distribuido (DLT) (AEs: 39%; EMDEs: 42%) (gráfico 9.d).
Las AE y las EMDE también tienen diferentes perspectivas sobre una variedad de otras características de diseño de CBDC al por mayor. Los bancos centrales de las economías emergentes y en desarrollo consideran la participación obligatoria de los proveedores de servicios de pago con más frecuencia que los de las economías emergentes. Es posible considerar que esta participación obligatoria fomenta la inclusión financiera.23 Además, es más probable que los bancos centrales de los mercados emergentes y emergentes apliquen medidas de gestión de los flujos de capital (gráfico 9.B). Por el contrario, las EA son más propensas que las EMDE a ofrecer una CBDC mayorista que pueda programarse para fines específicos (dinero programable).
Sin embargo, al igual que con las CBDC minoristas, aún no se han tomado muchas decisiones de diseño. En particular, los bancos centrales de las economías emergentes y emergentes no están seguros de hacer que sus CBDC mayoristas sean accesibles a los proveedores de servicios de pago extranjeros (gráfico 9.A).
Los bancos centrales prevén una variedad de casos de uso para sus posibles CBDC
Los casos de uso previstos difieren notablemente entre las CBDC minoristas y mayoristas (Gráfico 10). En el caso del comercio minorista, más de dos de cada tres bancos centrales que respondieron a la pregunta sobre posibles casos de uso se centran en los pagos de persona a persona (71 %) y los pagos gubernamentales (67%), y aproximadamente la mitad prevé una CBDC minorista que pueda utilizarse para pagos en línea (52%) y compras en el punto de venta (49%) (gráfico 10.A).24 Por ejemplo, el proyecto piloto de CBDC minorista en la India que se puso en marcha a finales de 2022 permitió los pagos de persona a persona y de persona a empresa utilizando una rupia digital (Banco de la Reserva de la India (2024)). Del mismo modo, el BCE está investigando los pagos en línea y fuera de línea de persona a persona, en el punto de venta y en el comercio electrónico para su potencial euro digital (BCE (2023) y Cipollone (2024)). Muchos menos bancos centrales anticipan que su potencial CBDC minorista se utilizará para pagos entre empresas (12%) o para pagos transfronterizos (6%).
Los dos casos de uso más mencionados para las CBDC mayoristas son la liquidación de pagos interbancarios (46%) y la entrega frente al pago (50%). Algunos bancos centrales también consideran una posible CBDC mayorista para transacciones en divisas (24%) o transacciones de pago contra pago (17%) (gráfico 10.B). Esto se alinea con los casos de uso explorados en varias pruebas de concepto, experimentos y pilotos. Por ejemplo, el Proyecto Mariana del Centro de Innovación del BPI demostró la viabilidad técnica de los creadores de mercado automatizados para el comercio y la liquidación de CBDC al por mayor, y el BNS lanzó un proyecto piloto (Helvetia Fase III) para emitir CBDC al por mayor para la liquidación de transacciones de bonos. Del mismo modo, la MAS puso a prueba la emisión en vivo de una CBDC mayorista para liquidar pagos en bancos comerciales.
Los bancos centrales están reforzando aún más su participación en las partes interesadas
A lo largo de 2023, los bancos centrales han mejorado aún más su participación de las partes interesadas para informar sobre el diseño de sus posibles CBDC. El grado de compromiso y los tipos de entidades con las que los bancos centrales trabajan o dialogan difieren entre las CBDC mayoristas y minoristas y entre las AE y las EMED.
En el caso de las CBDC minoristas, la participación de las partes interesadas es más común en las AE que en las EMDE. Sin embargo, aumentó universalmente y en todos los tipos de entidades. Tanto los bancos centrales de la AE como los de los mercados emergentes y de Europa y Desarrollo Económico (EMED) colaboraron principalmente con sus gobiernos y/u otras autoridades públicas, proveedores de tecnología externos y otras entidades del sector privado, como los bancos comerciales (gráfico 11, panel superior). Por ejemplo, el Banco de Japón creó un «Foro de CBDC» con empresas del sector privado para discutir el desarrollo de un posible yen digital. Además, el Banco Nacional de Georgia seleccionó recientemente a una empresa de tecnología para su proyecto GEL digital.
En el caso de las CBDC al por mayor, existen algunas diferencias notables entre las EMDE y las AE. En las economías emergentes y en desarrollo, se ha producido un aumento especialmente fuerte de la colaboración con otros bancos centrales para informar sobre las decisiones de diseño nacionales, así como con otras entidades públicas (gráfico 11, panel inferior). Un ejemplo es el Banco Central de Brasil, que seleccionó tanto a entidades privadas como públicas para participar en el proyecto piloto de Drex.29 Los bancos centrales de AE también aumentaron su cooperación con otras entidades, como proveedores de tecnología de terceros y otras entidades privadas. Por ejemplo, la MAS está trabajando con la industria para probar la viabilidad técnica y la infraestructura de un posible dólar digital de Singapur, y la Autoridad Monetaria de Hong Kong anunció que establecería una comunidad de arquitectura de CBDC al por mayor formada por expertos de diversas disciplinas, incluidos bancos, proveedores de servicios de criptoactivos, empresas tecnológicas y académicos. Del mismo modo, el Proyecto Agorá, que fue lanzado recientemente por el BIS Innovation Hub, siete bancos centrales y un grupo de empresas financieras privadas convocadas por el Instituto de Finanzas Internacionales (IFF), explorará cómo los depósitos de los bancos comerciales tokenizados pueden integrarse con el dinero del banco central mayorista tokenizado.
Hasta la fecha, la participación de los usuarios finales es relativamente limitada tanto en las EA como en las EMED. Alrededor del 28% de los bancos centrales involucran a los usuarios finales en su trabajo de CBDC minorista y el 18% lo hace para CBDC mayoristas. No existe un enfoque único que garantice la adopción de nuevos instrumentos de pago, pero las condiciones necesarias incluyen que satisfagan las necesidades de los usuarios finales (Banco de Canadá et al (2021), Frost et al (2024)) y que los usuarios finales tengan un nivel adecuado de conocimientos financieros (CPMI y Banco Mundial (2016)). Esto también lo demuestran las experiencias de casos de uso de CBDC en vivo. Las lecciones aprendidas en el diseño y lanzamiento de eNaira en Nigeria, por ejemplo, incluyeron la necesidad de crear conciencia, obtener la aceptación de las partes interesadas e involucrar a las partes interesadas de manera temprana y frecuente (Banco Central de Nigeria (2023)).
Los bancos centrales utilizan diferentes enfoques para involucrar a los usuarios finales, incluidas las conversaciones bilaterales, las reuniones multilaterales y las consultas públicas. Por ejemplo, el Banco de la Reserva de Nueva Zelanda lanzó recientemente una consulta pública sobre opciones de diseño de alto nivel para una posible CBDC llamada «efectivo digital». El Banco de Inglaterra y el Banco de Canadá publicaron respuestas a sus consultas públicas celebradas en 2023 sobre una posible libra digital y un dólar canadiense digital, respectivamente.
El uso de stablecoins para pagos fuera del mercado de las criptomonedas sigue siendo insignificante
Más de la mitad de los bancos centrales que respondieron (63%) dijeron que han acelerado su trabajo sobre las CBDC en reacción a los desarrollos en monedas estables y otros criptoactivos. Si no se diseña y regula adecuadamente, el uso a gran escala de las stablecoins para los pagos podría tener graves implicaciones para la seguridad y la eficiencia de los ecosistemas de pago. Además, un uso generalizado de las stablecoins y otros criptoactivos en general podría afectar a la estabilidad financiera (G7 (2019), FSB (2022)).
Hasta la fecha, el uso de stablecoins para pagos fuera del ecosistema cripto sigue siendo extremadamente limitado (Gráfico 12). Independientemente del propósito del pago, más de la mitad de los bancos centrales indicaron que el uso de monedas estables dentro de sus jurisdicciones sigue siendo trivial o insignificante. Según los encuestados, cuando se utilizan de forma distinta al comercio de criptomonedas o en las finanzas descentralizadas, se trata principalmente de grupos de nicho para las remesas y los pagos minoristas. La relevancia de las remesas como caso de uso para las stablecoins y otros criptoactivos también ha sido destacada por otros informes. Por ejemplo, según Chainalysis (2023), alrededor del 5% de las remesas que fluyeron hacia México en 2022 se realizaron utilizando stablecoins u otros criptoactivos.
Sin embargo, muchos bancos centrales no están seguros del uso actual de las stablecoins: dependiendo del propósito del pago, alrededor del 18-25% de los bancos centrales dijeron que no saben hasta qué punto las stablecoins se utilizan como método de pago. De hecho, varios documentos e informes han señalado la falta de datos y comprensión adecuados del uso de las stablecoins (y otros criptoactivos) como un desafío importante (FSB (2022), Hacibedel y Pérez-Saiz (2023), Kosse et al (2023)).
De lo macro a lo micro: cada vez son más las jurisdicciones que estudian el uso de los criptoactivos
La proporción de jurisdicciones que recopilan datos y/o estudian el uso de stablecoins y otros criptoactivos está aumentando constantemente (gráfico 13.A). Aunque los criptoactivos se diferencian de las CBDC en que no representan un derecho a un banco central, la información sobre los usos y usuarios de los criptoactivos podría informar las decisiones de diseño de las CBDC. Por ejemplo, el uso de criptoactivos podría arrojar algo de luz sobre posibles casos de uso, factores críticos que influyen en la adopción y las tecnologías empleadas. El aumento de los esfuerzos para comprender mejor el uso de las stablecoins y otros criptoactivos también puede ayudar a identificar las implicaciones para la estabilidad financiera y monetaria, además de los estudios más macroeconómicos realizados en los últimos años (gráfico 13.B). El creciente número de estudios macroeconómicos, incluidos los de organismos internacionales como el Banco de Pagos Internacionales (BPI), el BCE, el Fondo Monetario Internacional (FMI) y el Consejo de Estabilidad Financiera (FSB), podría explicar el lento descenso de la proporción de jurisdicciones que se han ocupado recientemente de este tema (68% en 2023, frente al 73% en 2022).
Dos de las tres jurisdicciones (pronto lo harán) regulan los criptoactivos
Más del 60% de las jurisdicciones encuestadas tienen actualmente o están desarrollando un marco regulatorio para las stablecoins y otros criptoactivos (gráfico 14.A). La mayoría de estas jurisdicciones optaron o están desarrollando una regulación a medida (48%), ya que las oportunidades, riesgos y/o características de los criptoactivos no encajarían perfectamente dentro de sus marcos regulatorios existentes. Ejemplos de jurisdicciones que lanzaron o están trabajando en un marco regulatorio adaptado incluyen el Reino Unido, la RAE de Hong Kong y Singapur para las stablecoins y la Unión Europea para los criptoactivos en general.33 Una proporción mucho menor de jurisdicciones regulan los criptoactivos sobre la base de la regulación financiera existente (9%) o planean hacerlo (6%). A la fecha, una de cada tres jurisdicciones no cuenta con un marco regulatorio y actualmente no lo está desarrollando.
Los marcos regulatorios existentes (y futuros) tienen como objetivo principal proteger a los inversores y consumidores (89%), salvaguardar la estabilidad financiera (83%) y combatir las finanzas ilícitas (82%) (gráfico 14.B). Además, muchas jurisdicciones decidieron regular los criptoactivos con el objetivo de promover la eficiencia, la innovación y la competencia del mercado (74%) y garantizar la seguridad y solidez de las instituciones reguladas (70%).
Dada la naturaleza sin fronteras de las stablecoins y otros criptoactivos, es fundamental que las jurisdicciones defiendan la aplicación oportuna y coherente de las normas y recomendaciones internacionales para evitar el arbitraje regulatorio, garantizar la innovación responsable y proteger a los consumidores e inversores. Entre los ejemplos de normas pertinentes se incluyen las orientaciones del Comité de Pagos e Infraestructuras de Mercado (CPMI) del BPI y de la Organización Internacional de Comisiones de Valores (IOSCO) sobre cómo aplicar los Principios CPMI-IOSCO para las infraestructuras de los mercados financieros (PFMI) a los acuerdos de stablecoins de importancia sistémica (CPMI-IOSCO (2022)) y las recomendaciones de alto nivel del FSB sobre la regulación, supervisión y supervisión de los acuerdos de «stablecoins globales» (FSB (2023)).
Conclusión
Las CBDC se han convertido en un tema de interés mundial. A finales de 2023, el 94% de los 86 bancos centrales encuestados estaban explorando una CBDC. Con el tiempo, el trabajo de las CBDC ha evolucionado desde la investigación teórica sobre las posibles implicaciones para los pagos, la implementación de la política monetaria y la estabilidad financiera hasta experimentos de la vida real para probar la viabilidad y conveniencia de características de diseño específicas. Hasta la fecha, más de la mitad de los bancos centrales están trabajando en pruebas de concepto, y uno de cada tres está llevando a cabo una prueba piloto.
Muchos debates e informes sobre las CBDC de los últimos años se han centrado en las CBDC minoristas. ¿Están los bancos centrales cambiando su atención a las CBDC mayoristas? La encuesta mostró un fuerte aumento en el número de experimentos al por mayor, principalmente en AE, pero varios bancos centrales de EMED también intensificaron su trabajo mayorista de CBDC. Además, la probabilidad de que los bancos centrales emitan una CBDC en los próximos seis años es ahora generalmente mayor para las CBDC mayoristas que para las minoristas.
Los bancos centrales mejoraron aún más su compromiso con una amplia gama de partes interesadas para informar el diseño de sus posibles CBDC. Muchas características aún no se han decidido, y existen diferencias entre los EA y los EMDE. Sin embargo, más de la mitad de los bancos centrales están considerando una CBDC minorista que esté sujeta a límites de tenencia, sea interoperable con los sistemas de pago nacionales existentes, permita pagos fuera de línea y no devengue intereses. En lo que respecta a las CBDC mayoristas, muchos bancos centrales ya consideran probable que incorporen la interoperabilidad y la programabilidad.
Preservar el papel del dinero de los bancos centrales en medio de la rápida digitalización y la aparición de fondos emitidos de forma privada es un importante impulsor del trabajo de muchos bancos centrales en materia de CBDC. La encuesta mostró que, hasta la fecha, las stablecoins apenas se utilizan para pagos fuera del ecosistema de las criptomonedas, aparte de cierto uso por parte de grupos de nicho para remesas y pagos minoristas. Cuando se utilizan a mayor escala y no están debidamente reguladas y supervisadas, las stablecoins pueden comprometer la seguridad y la eficiencia de los pagos y del sistema financiero en general. La encuesta demostró que dos tercios de las jurisdicciones encuestadas tienen o están trabajando en un marco para regular las stablecoins y otros criptoactivos.
Claramente, cada jurisdicción es única en términos de condiciones económicas y sociales, mercados de pago y objetivos políticos. Esto influye en las decisiones sobre si emitir una CBDC y cuándo, y sobre si regular las stablecoins y cómo hacerlo. Dado que las jurisdicciones pueden moverse en direcciones diferentes o más rápido que otras, la cooperación global es clave. Aunque las decisiones sobre las CBDC y la regulación de los pagos son soberanas, las jurisdicciones deben colaborar y coordinarse para ofrecer a los usuarios una experiencia de pago segura y eficiente, tanto a nivel nacional como internacional. En última instancia, las innovaciones en los pagos ofrecen oportunidades y riesgos para todos. La mejor manera de navegar a través de estos es abrazar la diversidad y avanzar juntos.
Promoción de la contabilidad mundial de los gases de efecto invernadero para impulsar las acciones climáticas de las empresas y las prácticas asiáticas
Sayuri Shirai, Asesora de Políticas Sostenibles, Instituto del Banco Asiático de Desarrollo; Profesor de la Facultad de Gestión de Políticas de la Universidad de Keio
Le Ngoc Dang, Investigador Asociado, Instituto del Banco Asiático de Desarrollo
Puntos clave
• Promover la sostenibilidad y la divulgación de información climática se está convirtiendo en una estrategia corporativa crucial. La normalización de la divulgación está progresando, con la divulgación obligatoria y la legislación en algunas regiones.
• El aspecto más destacado es la medición de las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) con base en el Protocolo de GEI. Los datos de emisiones ayudan a los inversores a evaluar la capacidad de las empresas para hacer frente a los riesgos y oportunidades del cambio climático.
• Las emisiones de alcance 3 (de proveedores y usuarios) representan más del 70% de las emisiones totales de GEI de una empresa. Medir el alcance 3 es desafiante pero esencial para comprender dónde se concentran los riesgos.
• Exigir la divulgación solo para los niveles de Alcance 1 y 2 podría tentar a las empresas a externalizar las emisiones, creando una ilusión de reducción.
• Es necesario mejorar las estimaciones de GEI incorporando parámetros de emisión específicos de cada país. La recopilación de datos detallados sobre los factores de emisión basada en la actividad es esencial, pero difícil.
• Los factores de emisión específicos de los países en desarrollo mejoran la calidad de la contabilidad de GEI, contribuyen a establecer objetivos de reducción y pueden atraer inversión privada en proyectos de descarbonización.
1. Introducción
La divulgación de información relacionada con el clima está avanzando rápidamente en todo el mundo, especialmente entre las grandes empresas que cotizan en bolsa. Cada vez es más importante que las empresas comuniquen su compromiso y estrategias detalladas para lograr cero emisiones netas de gases de efecto invernadero (GEI) (o neutralidad de carbono) en sus actividades productivas y operativas. Estas estrategias enfatizan, entre otros elementos, que las empresas deben calcular sistemáticamente los datos reales de emisiones de GEI y sus perspectivas, utilizando un método unificado, y demostrar el progreso hacia sus objetivos de reducción de emisiones.
El mundo ha entrado en una era en la que los esfuerzos para abordar el cambio climático ya no se reconocen simplemente como tácticas de marca o marketing que utilizan palabras como «ecológico», «respetuoso con el medio ambiente» y «natural». A menos que las acciones corporativas se consideren realmente beneficiosas para el medio ambiente, las empresas corren el riesgo de enfrentarse a críticas de lavado verde y litigios, lo que podría dañar la reputación y perder potencialmente a socios comerciales e inversores. Por lo tanto, es esencial que las empresas mejoren la divulgación de información y entablen un diálogo con una amplia gama de partes interesadas, incluidos accionistas, inversores e instituciones financieras, proveedores y grupos de la sociedad civil. Estos diálogos, conocidos como compromiso, no solo brindan una oportunidad para que las partes interesadas profundicen su comprensión de los esfuerzos de descarbonización de una empresa, sino que también sirven como plataformas valiosas para recopilar información sobre las tendencias globales y las acciones de otras empresas. Entre las empresas globales, los directores ejecutivos y otros miembros de la junta directiva están tomando cada vez más la delantera en la interacción con los inversores.
Para aumentar la confianza de los inversores y aumentar la financiación climática, es importante que las empresas divulguen información relacionada con el clima basada en los estándares mundiales, en particular los desarrollados por el Consejo de Normas Internacionales de Sostenibilidad (ISSB), establecido por la Fundación IFRS en 2021. En junio de 2023, el ISSB emitió dos normas importantes: los Requisitos Generales para la Divulgación de Información Financiera relacionada con la Sostenibilidad (NIIF S1) y la Divulgación de Información Relacionada con el Clima (NIIF S2) (ISSB 2023a, 2023b). La NIIF S2 incluye descripciones detalladas de la divulgación de información relacionada con el clima basada en cuatro pilares: gobernanza, estrategia, gestión de riesgos y métricas y objetivos. Los estándares también incluyen siete métricas intersectoriales, incluidos los datos de emisiones de GEI. Dado que estos datos son esenciales para medir y evaluar las acciones de mitigación del cambio climático y la financiación climática asociada, promover la divulgación de datos sobre emisiones de GEI por parte de las empresas es el primer paso para los gobiernos y los supervisores financieros de todo el mundo.
Este informe de políticas es parte del Diálogo Asiático de Financiamiento Climático ADBI-ADB, una iniciativa del Instituto del Banco Asiático de Desarrollo (ADBI) en colaboración con el Banco Asiático de Desarrollo (ADB), para promover el intercambio de información y la conciencia de los gobiernos, reguladores financieros y bancos centrales de Asia y el Pacífico sobre los riesgos y oportunidades climáticos. También es importante que profundicen en la comprensión de la importancia de promover que las empresas y las instituciones financieras divulguen información relacionada con el clima sobre la base de los estándares globales. Comprender la divulgación de información de cada economía y las políticas financieras relacionadas dentro de la región también ayudará a prevenir una fragmentación de los enfoques y, por lo tanto, a ampliar conjuntamente el financiamiento climático y, al mismo tiempo, garantizar la estabilidad financiera.
Desde su lanzamiento en noviembre de 2023, el Diálogo Asiático sobre Financiación Climática organizó la Segunda Mesa Redonda en febrero de 2024 en la que 12 supervisores financieros de Asia participaron en un intenso intercambio de información y debates sobre la promoción de la divulgación corporativa relacionada con el clima y los desafíos para estimar los datos de emisiones de GEI, en particular los datos de emisiones de alcance 3.1 Además, en abril de 2024 se celebró un taller de creación de capacidades para el personal de los gobiernos, a las autoridades de supervisión financiera y a los bancos centrales de más de 20 países de la región de Asia y el Pacífico para que compartan información detallada sobre los conceptos relacionados con el clima, incluidos los riesgos y las oportunidades, y su impacto en el rendimiento financiero de las empresas (como las ventas, los beneficios, los flujos de caja, los balances y el acceso a la financiación); el formato básico de información a revelar relacionado con el clima con los cuatro pilares antes mencionados, así como las principales características de la NIIF S2; y estudios de casos reales de importantes empresas del Japón y la República de Corea.
Dado que los datos sobre las emisiones de GEI son datos esenciales y fundamentales, este informe de políticas se centra en los datos de emisiones de GEI y en cuestiones de medición. También se destacan las iniciativas de países avanzados, como Japón y Estados Unidos, para mejorar los datos sobre emisiones de GEI en los países emergentes y en desarrollo de Asia. También se han publicado una serie de documentos relacionados en el marco del Diálogo Asiático sobre Financiación Climática (Shirai 2023a, 2023b; Shirai y Dang 2024).
2. El Protocolo de GEI como base para la contabilidad mundial de GEI
Una acción estratégica corporativa relacionada con la sostenibilidad y las cuestiones climáticas es la divulgación de información, que incluye datos y objetivos. Además de la información financiera periódica presentada en los informes anuales de valores, la divulgación de información relacionada con el clima se está normalizando gradualmente. Algunos países y regiones ya han establecido o están programados para tener legislación y divulgación obligatorias.
2.1 Tres tipos de emisiones de GEI
La divulgación de información relacionada con el clima pone el mayor énfasis en la medición de las emisiones de GEI. Hay varios tipos de GEI, es decir, los gases que se liberan a la atmósfera y crean una capa de aislamiento que bloquea el calor para que no escape al espacio y lo atrape dentro de la atmósfera. Esto, a su vez, provoca un efecto invernadero, lo que provoca un aumento de la temperatura global. La mayoría de las emisiones de GEI son el resultado de actividades económicas e industriales asociadas con la quema de combustibles fósiles para energía y transporte. Entre los gases, el dióxido de carbono (CO2) representa más del 70% del total, seguido del metano (CH4). Otros incluyen óxido nitroso (N2O), hidrofluorocarbonos (HFC), perfluorocarbonos (PFC), hexafluoruro de azufre (SF6) y trifluoruro de nitrógeno (NF3). El CO2, el CH4 y el N2O se emiten a través de la combustión de combustibles fósiles. El CO2 también se libera por la degradación de los bosques, la deforestación y otros usos de la tierra. El CH4 también se emite en grandes cantidades desde la ganadería y la agricultura. El N2O se genera a partir de actividades agrícolas como los fertilizantes sintéticos. Los HFC, PFC, SF6 y NF3 contribuyen con una proporción significativa de las emisiones relacionadas con la refrigeración, el aire acondicionado y la fabricación de productos electrónicos.
Antes de establecer objetivos de reducción de emisiones, las empresas deben empezar por recopilar y medir datos de series temporales sobre cuánto emiten en cada etapa del proceso de producción. El estándar internacional para el cálculo y la divulgación de GEI es el Protocolo de GEI. Fue desarrollado por la GHG Protocol Initiative, una organización establecida por el Instituto de Recursos Mundiales y el Consejo Empresarial Mundial para el Desarrollo Sostenible, reconociendo la necesidad de un enfoque coherente para la contabilidad y la presentación de informes corporativos sobre el carbono. Las empresas de todo el mundo ya están utilizando ampliamente el estándar, que el ISSB y otras organizaciones internacionales también promueven. Si bien existen otras normas, el consenso mundial es que los datos sobre las emisiones de GEI deben divulgarse de conformidad con este protocolo.
El Protocolo de GEI utiliza el término «alcance» para clasificar las emisiones de GEI en tres categorías. Se espera que las empresas divulguen las emisiones clasificándolas en Alcance 1, Alcance 2 y Alcance 3 (Recuadro 1).
Recuadro 1: Clasificación de las emisiones de gases de efecto invernadero Alcance 1: Emisiones generadas directamente por las actividades operativas de una empresa. Esto incluye las emisiones de la combustión de combustibles (como petróleo pesado, gas ciudad, queroseno, gas licuado de petróleo, gasolina, etcétera). Por ejemplo, las emisiones de las calderas, los equipos de combustión, los dispositivos de calefacción y las instalaciones de cogeneración de una empresa, así como las emisiones de las carretillas elevadoras, los vehículos de transporte y los vehículos comerciales propiedad de una empresa. También abarca las emisiones de la generación de gas a través de reacciones químicas y el uso o liberación de gases de efecto invernadero dentro de las fábricas. Alcance 2: Emisiones indirectas resultantes del consumo de electricidad comprado o del uso de calor y vapor comprados a otras empresas. Alcance 3: Emisiones a lo largo de todo el proceso desde aguas arriba hasta aguas abajo, excluyendo Alcance 1 y Alcance 2. Las emisiones de alcance 3, también conocidas como emisiones de la cadena de valor, se clasifican en 15 categorías (Figura 1). Fuente: Protocolo sobre Gases de Efecto Invernadero (2021).
Como se muestra en la Figura 1, esto se extiende no solo a las emisiones relacionadas con las actividades productivas y operativas propias de una empresa, sino también al cálculo de las emisiones de proveedores y clientes. Esto evita que las empresas parezcan reducir sus propias emisiones o hacerlas parecer más bajas. Por ejemplo, podría parecer que una empresa reduce sus emisiones de producción y operaciones mediante la externalización de estas actividades, reduciendo así aparentemente las emisiones de alcance 1 y 2. Sin embargo, si se divulgan las emisiones de alcance 3, que incluyen las emisiones de las actividades subcontratadas, una empresa no puede reclamar la reducción aparente. El Protocolo de GEI proporciona un marco para que las empresas cubran de manera integral todas sus actividades y mejoren la transparencia y la coherencia en la divulgación.
Incluso si solo las grandes empresas están sujetas a requisitos de divulgación obligatoria, los datos de las pequeñas y medianas empresas serán necesarios para calcular las emisiones de alcance 3. Además, para las divulgaciones por parte de los bancos, se requieren datos de las actividades de financiación e inversión del Alcance 3 (categoría 15). Por lo tanto, incluso si las empresas más pequeñas no están obligadas a divulgar oficialmente sus emisiones, deben ser conscientes de que es probable que haya impactos y solicitudes de dichos datos por parte de sus grandes empresas clientes o bancos.
A algunos usuarios del protocolo les puede preocupar que estas prácticas de medición puedan dar lugar a un doble recuento de las emisiones de GEI entre las empresas. Por ejemplo, las emisiones de la propia producción de una empresa se clasificarían como Alcance 1 para la empresa A, pero las emisiones asociadas con los bienes comprados a la empresa B por la empresa A podrían clasificarse como Alcance 3 (upstream) de la empresa A categoría 1 con respecto a la compra de bienes y servicios, como se muestra en la Figura 1. Desde el punto de vista de la empresa B, las emisiones procedentes de la producción de bienes propios se registran en el Alcance 1, mientras que las emisiones procedentes de la venta de esos bienes a proveedores o usuarios podrían incluirse en el Alcance 3 (aguas abajo), en particular la categoría 10 (procesamiento de productos vendidos) o la categoría 11 (uso de productos vendidos). Si se combinan todos estos datos, los datos de emisiones de la empresa A y los datos de la empresa B se cuentan dos veces. Este efecto se agravaría si los datos de emisiones de otras empresas se combinaran de la misma manera, es decir, los datos de emisiones de varias empresas aparecerían varias veces en algún lugar del proceso de la cadena de valor. Este recuento múltiple de las emisiones de varias empresas conduce claramente a una sobreestimación de las emisiones totales. Fundamentalmente, el cálculo de las emisiones no se considera problemático, incluso si hay superposición. Esto refleja que el propósito del cálculo de las emisiones para los tres alcances es comprender cómo cada empresa está abordando los problemas de GEI, no atribuir las emisiones a entidades específicas. Clasificar las emisiones en alcances ayuda a identificar los riesgos de transición al cambio climático de una empresa dentro del proceso de producción, y saber esto puede ser un catalizador para considerar medidas de reducción de emisiones y aprovechar nuevas oportunidades de negocio. Más adelante se presentarán ejemplos más detallados.
2.2 Enfoque en el alcance 3 para las emisiones corporativas de GEI
Las emisiones de alcance 3 a menudo dominan las emisiones totales de GEI de una empresa, representando entre el 70% y el 90% del total (GHG Protocol 2021, CDP 2020). Por lo tanto, medirlos y comprenderlos son cruciales para una reducción efectiva de las emisiones.
La Figura 2 presenta datos de la organización sin fines de lucro CDP, que promueve la divulgación ambiental por parte de empresas de todo el mundo. Ilustra que las emisiones de alcance 3 en muchos sectores son sustancialmente mayores que las emisiones de alcance 1 y alcance 2. Por ejemplo, casi todas las emisiones de los fabricantes de equipos originales del transporte (incluidos los automóviles, la industria aeroespacial, la construcción naval, los motores y los motores) se atribuyen a la categoría 11 (emisiones de los usuarios) de alcance 3 (aguas abajo). Las emisiones de alcance 3 en alimentos, bebidas y tabaco representan más del 80% de las emisiones totales, ya que las emisiones se concentran en la categoría 1 (adquisición de materias primas). Entre los bancos, las emisiones de alcance 3 de la categoría 15, que representan actividades de financiación, son centrales. Esto pone de manifiesto la insuficiencia de centrarse únicamente en las emisiones de alcance 1 y 2 para los esfuerzos de reducción. Comprender la distribución de las emisiones por alcance y categoría permite a las empresas anticipar dónde pueden surgir los riesgos de transición al cambio climático cuando se implementan de manera estricta políticas como la fijación de precios del carbono y el control de emisiones, y tomar medidas de respuesta más efectivas.
Una vez que se comprende el alcance de las emisiones de GEI, una empresa debe considerar definir el «límite» que calculará: comenzando con sus principales sitios de producción y operación, nacionales e internacionales, y luego incluyendo las emisiones en base consolidada de sus principales subsidiarias. En última instancia, todos sus sitios y subsidiarias deben incluirse en el cálculo. Las normas globales de divulgación de información relacionadas con el clima NIIF S2 exigen que las emisiones se divulguen por separado para las «entidades consolidadas» y «otras entidades relacionadas». Para las empresas que comienzan a divulgar datos de emisiones, es deseable que se prioricen tanto la divulgación independiente como la consolidada, y que cambien gradualmente el enfoque a otras entidades relacionadas, prepararse para estos informes. Por lo tanto, es importante reconocer y registrar claramente lo que está incluido y lo que no está incluido en el límite. Especialmente en los países emergentes y en desarrollo, donde las estadísticas y la infraestructura de datos no están bien establecidas y, por lo tanto, no se dispone fácilmente de datos detallados al respecto, puede llevar algún tiempo ampliar gradualmente los límites.
2.3 Cómo calcular las emisiones de GEI de alcance 1 y alcance 2
Datos primarios. Existen varios métodos para calcular las emisiones de GEI. Lo ideal sería que las empresas midieran directamente sus emisiones en tiempo real o casi en tiempo real utilizando dispositivos de medición y sensores en sus instalaciones. En las economías avanzadas, muchos grandes centros de fabricación ya han estado utilizando mediciones reales. Las empresas también están calculando cada vez más las emisiones del ciclo de vida de sus principales productos y servicios y, por lo tanto, pueden utilizar esa información para estimar las emisiones de alcance 1. Dichos datos obtenidos directamente se denominan «datos primarios». Sin embargo, no todas las empresas pueden adoptar estos métodos debido al costo.
En general, las empresas recopilan sus propios «datos de actividad» y utilizan «factores de emisión» (cantidad de emisiones por unidad de actividad) asociados a la actividad obtenida de un tercero (véase la fórmula a continuación). Los datos de actividad indican la magnitud de las actividades correlacionadas con las emisiones de GEI de una empresa e incluyen factores como el volumen de producción, el volumen de transporte de mercancías, la distancia recorrida por camiones y buques de carga, el peso, el consumo de electricidad, las áreas de almacenamiento y el volumen de eliminación de residuos, según el tipo de negocio. Los factores de emisión pueden expresarse en unidades como las emisiones de CO2 por kilovatio-hora de electricidad utilizada, las emisiones de CO2 por tonelada-kilómetro de carga transportada y las emisiones de CO2 por tonelada de residuos incinerados. Los factores de emisión también se conocen como intensidad de emisión.
Cálculo de las emisiones de gases de efecto invernadero Emisiones = Factores de emisión × datos de actividad
Datos secundarios. Se pueden obtener datos detallados sobre los factores de emisión, incluidos los valores medios. Por ejemplo, los sitios web de la Agencia de Protección Ambiental (EPA) en los EE. UU.; los factores de conversión gubernamentales para los informes de las empresas del Departamento de Seguridad Energética y Cero Neto y el Departamento de Medio Ambiente, Alimentación y Asuntos Rurales del Reino Unido; y el Ministerio de Medio Ambiente de Japón se actualizan anual o periódicamente. Los datos de factores de emisión de los proveedores de electricidad, si se publican, se pueden utilizar directamente. En el caso de las emisiones relacionadas con la electricidad, organizaciones como las Naciones Unidas y el Instituto de Estrategias Ambientales Mundiales pueden acceder gratuitamente a numerosos factores de emisión específicos de cada país. Los factores de emisión para las emisiones relacionadas con la electricidad también se pueden comprar en la Agencia Internacional de la Energía. Dichos datos obtenidos de terceros se denominan «datos secundarios».
En el caso de las emisiones de alcance 1 procedentes de la combustión de combustible, las cantidades anuales de compra pueden calcularse sobre la base de los datos de compra, como las facturas y los albaranes de entrega de los proveedores de combustible, y las emisiones pueden calcularse con relativa facilidad multiplicándolas por los factores de emisión.
Enfoques basados en el mercado y la ubicación. Para las emisiones de alcance 2, los datos de consumo de electricidad en varias ubicaciones de la empresa se pueden obtener de los términos del contrato de cada empresa de servicios eléctricos, y las emisiones se pueden calcular multiplicándolas por las emisiones de CO2 por kilovatio hora de electricidad utilizada. Un método de cálculo alternativo a este «enfoque basado en el mercado» es el «enfoque basado en la ubicación», que calcula las emisiones multiplicando el consumo anual de electricidad de cada país por el factor de emisión promedio para el uso de electricidad en ese país. Es conveniente calcular inicialmente las emisiones utilizando el enfoque basado en la ubicación y luego pasar al enfoque basado en el mercado, ya que reflejaría los logros de reducción de emisiones en cada sitio. Las empresas pueden reducir sus emisiones totales reduciendo las compras de electricidad e instalando paneles solares en los tejados de las fábricas para el autoconsumo, lo que les permite contabilizar esas emisiones como cero. Esto también puede fomentar esfuerzos innovadores hacia la reducción de emisiones por parte de las empresas.
Potenciales de calentamiento global. De esta manera, los datos de emisiones de GEI se calculan para cada gas individualmente. Dado que cada gas tiene una unidad de medida diferente, las emisiones se convierten a toneladas métricas equivalentes de CO2 por unidad (tCO2 ) multiplicándolas por su respectivo potencial de calentamiento global, que representa el efecto de calentamiento en comparación con el CO2 (consulte la fórmula a continuación). Los datos sobre estos potenciales de calentamiento global se pueden obtener generalmente del sitio web del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC). Por ejemplo, el Quinto Informe de Evaluación del IPCC de 2014 indica que el potencial de calentamiento global del metano (CH4) es de 28, lo que significa que emitir 1 tonelada de CH4 tiene el mismo efecto de calentamiento que emitir 28 toneladas de CO2. Esto permite la conversión de las emisiones de CH4 en toneladas equivalentes de CO2 (IPCC 2014). Por lo tanto, todas las emisiones de GEI se miden en términos de CO2 equivalente (CO2 e).
Unidad de emisiones de GEI (tonelada de dióxido de carbono equivalente, tCO2 e) Emisiones de GEI = Potencial de calentamiento global × volumen de emisiones
Las emisiones calculadas, tal como se describen, se divulgan como emisiones totales y emisiones clasificadas para Alcance 1 y Alcance 2. Los datos de las emisiones de Alcance 1 y Alcance 2 son relativamente precisos, lo que permite realizar comparaciones entre empresas y a lo largo del tiempo.
2.4 Desafíos relacionados con el cálculo de las emisiones de alcance 3
Entre las emisiones, el cálculo de las emisiones de alcance 3 plantea grandes desafíos para muchas empresas. Esto se debe a que hay 15 categorías, y las grandes empresas a menudo tratan con numerosos proveedores, usuarios y clientes, incluidas pequeñas y medianas empresas, cuya información está fuera del control de la empresa.
La mejor práctica es obtener datos de emisiones, datos primarios, directamente de los principales proveedores, como los factores de emisión de los principales productos y servicios. Si bien es posible que estos datos no estén disponibles inicialmente, es probable que los proveedores calculen las emisiones de GEI a lo largo del tiempo, ya que muchas otras empresas clientes comenzarán a solicitar el mismo tipo de datos. Para mantener una base de clientes y una posición competitiva, se espera que los grandes proveedores divulguen los datos de forma voluntaria. Los datos obtenidos de los proveedores pueden ser confidenciales debido a problemas de competitividad.
Si los proveedores no pueden proporcionar factores de emisión por producto, pero han calculado las emisiones totales de GEI a nivel corporativo, las empresas pueden utilizar dichos datos de emisiones totales. Conocer la proporción de las compras de una empresa con respecto a los ingresos totales de un proveedor permite calcular las emisiones del proveedor. Por ejemplo, supongamos que las emisiones totales de GEI del proveedor X son de 1.000 toneladas, con un ingreso total de 10 millones de dólares, y que el monto de compra de la empresa A al proveedor X es de 2 millones de dólares. La relación entre los ingresos por ventas del proveedor X y los ingresos por ventas totales de la empresa A y los ingresos totales por ventas del proveedor X sería del 20%. Sobre la base de estos datos, el cálculo daría como resultado 200 toneladas (el 20% de 1.000 toneladas) como emisiones del proveedor X atribuidas a las emisiones de categoría 1 de alcance 3 de la empresa A.
Sin embargo, obtener estos datos suele ser un reto, especialmente al principio. Dado que muchas empresas recurren al cálculo de las emisiones multiplicando los datos de actividad por los factores de emisión, es preferible utilizar factores de emisión detallados por actividad para los cálculos de alcance 3 (recuadro 2, caso 2). En el caso de las categorías en las que es difícil obtener esos datos, se proporcionan coeficientes de emisión basados en valores o precios en lugar de por actividad. En este caso, las empresas calculan las emisiones multiplicando el monto de la compra a un proveedor (Recuadro 2, Caso 3). El problema con este método es que, durante los períodos inflacionarios, cuando los valores de compra se disparan, existe el riesgo de sobreestimar las emisiones debido a los valores inflados.
La Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (EPA, por sus siglas en inglés) proporciona dos fuentes de factores de emisión para cada categoría de Alcance 3 en su sitio web con orientación y explicaciones detalladas, así como datos detallados en archivos de Excel. Uno de ellos son los factores de emisión de GEI de la cadena de suministro de la EPA, que se basan en los modelos de insumo y salida ampliados desde el punto de vista ambiental de EE. UU. (USEEIO) y se presentan en emisiones por dólar gastado. El otro es el Centro de Factores de Emisión de GEI de la EPA, que proporciona factores para la mayoría de las categorías de Alcance 3. Estas dos fuentes están disponibles en función de las categorías del Alcance 3. La categoría 1 (compra de bienes y servicios) y la categoría 2 (bienes de capital) utilizan el USEEIO, mientras que la mayoría de las demás categorías utilizan los datos del Centro de Factores de Emisión de GEI.
Además, los factores de conversión de GEI del gobierno del Reino Unido para los informes de las empresas proporcionan datos detallados sobre los factores de emisión para los tres ámbitos. La información sobre cómo calcular las emisiones para las empresas también está disponible en los datos del gobierno del Reino Unido en formato Excel, con las principales actividades de alcance y preguntas frecuentes. Se dispone de factores de alcance 1 derivados de operaciones propias, entre otros, para combustibles, bioenergía, refrigerantes, entre otros; y vehículos de pasajeros y de reparto. El alcance 2 cubre la electricidad, la electricidad para vehículos eléctricos y el calor y el vapor. El alcance 3 cubre información detallada sobre combustibles y bioenergía antes de la combustión, transmisión y distribución, suministro de agua, uso de materiales, eliminación de residuos, viajes de negocios, estadía en hoteles y trabajo en casa, entre otros.
En Japón, el Ministerio de Medio Ambiente proporciona datos de factores de emisión por categoría en la Base de Datos de Factores de Emisión para el Cálculo de las Emisiones de Gases de Efecto Invernadero de las Organizaciones a través de la Cadena de Suministro. Dependiendo de las categorías, el gobierno proporciona factores de emisión basados en el volumen de actividad o las cantidades (o precios). Además, los datos sobre el coeficiente medio de emisión en Japón pueden obtenerse de la Base de Datos de Inventario para la Evaluación Ambiental (IDEA) proporcionada por el Consorcio de Promoción de la Utilización del ACV. En la versión 3.2 de IDEA, los coeficientes de emisión de GEI para aproximadamente 4.700 tipos de productos y servicios, incluidos productos agrícolas, forestales y pesqueros, así como productos industriales, están disponibles y se actualizan anualmente. Se dispone de datos sobre las emisiones de CO2 y otras sustancias químicas, así como sobre el consumo de recursos de materiales como el hierro y el cobre. Además de las cantidades de emisión (coeficientes de emisión) en unidades originales, también se proporcionan datos de entrada-salida para los procesos de fabricación de cada producto. En Japón, estos datos secundarios son relativamente abundantes.
Por lo tanto, las emisiones de alcance 3 se calculan combinando datos primarios y secundarios, en función de la disponibilidad de información para cada proveedor, empresa cliente y categoría. Sin embargo, existe una variabilidad significativa en la calidad de los datos porque a menudo se utilizan diferentes suposiciones y fórmulas de estimación.
A medida que las empresas se acostumbran más a los procesos de recopilación y cálculo de datos, y pueden obtener más datos directamente de los proveedores, se pueden calcular las emisiones con mayor precisión. En la etapa inicial, es recomendable comenzar centrándose en el cálculo de las emisiones de los artículos, actividades y proveedores más significativos. Para las grandes corporaciones, la selección de los principales proveedores con emisiones significativas y la participación en esfuerzos concentrados para reducir las emisiones y mejorar los datos son tareas críticas. Si los proveedores también divulgan datos de emisiones, podría conducir a la adquisición de nuevos clientes en todo el mundo. Por lo tanto, aunque la carga inicial del cálculo pueda ser significativa, el inicio de dichos cálculos por parte del mayor número posible de empresas contribuirá al desarrollo de la infraestructura de datos.
Los métodos de estimación y la disponibilidad de datos pueden mejorar con el tiempo, pero esos cambios también pueden dar lugar a fluctuaciones en las emisiones. En lugar de tratar de calcular datos precisos sobre las emisiones, es importante que las empresas gestionen la información sobre los supuestos y las fórmulas utilizadas, utilizando datos primarios y secundarios obtenidos directamente de los proveedores. En cuanto a la divulgación, las empresas deben explicar los cambios en dichos métodos de cálculo y supuestos para mitigar las preocupaciones sobre las fluctuaciones en las emisiones debidas a cambios en los métodos de estimación. En los casos en que los ajustes de las emisiones sean significativos debido a revisiones sustanciales de los métodos de cálculo, las empresas deben revisar los datos al menos para el año base. Por lo general, las empresas suelen demostrar avances en la reducción de emisiones mostrando la cantidad de reducción en comparación con el año base. Además, dado que las empresas establecen objetivos de reducción de emisiones en función del año base, los datos de ese año son cruciales.
Después de calcular las emisiones de alcance 3 como se describe, las empresas podrían revelar las emisiones totales; emisiones de Alcance 1, Alcance 2 y Alcance 3; y las 15 categorías de emisiones de alcance 3. El software para el cálculo de GEI está cada vez más disponible. Este tipo de software viene con los últimos coeficientes de emisión preinstalados, lo que permite a las empresas calcular las emisiones con relativa facilidad mediante la introducción de datos de actividad.
3. Ejemplos prácticos de contabilidad de GEI y aseguramiento externo
Para promover una mayor comprensión de la contabilidad real de los GEI, en esta sección se utiliza un ejemplo sencillo en el caso de la electricidad del Protocolo de GEI (2021). Las empresas también necesitan aumentar la confianza de los inversores y otras empresas en relación con los datos publicados sobre las emisiones de GEI. Obtener garantías de terceros es muy valorado por los inversores y cada vez más recomendado por los reguladores financieros. Esta sección también se centra brevemente en las cuestiones de aseguramiento de terceros.
3.1 Ejemplos reales de emisiones de alcance 1, 2 y 3
Considere una economía simple con cuatro tipos de empresas (y sus actividades principales): empresa A (minería de carbón), empresa B (generador de energía), empresa C (proveedor de servicios de transmisión y distribución de servicios públicos) y empresa D (usuario final de electricidad). En la Figura 3 se muestra una cadena de valor en el caso de la electricidad y se destaca la secuencia de las actividades de las cuatro empresas y sus emisiones de GEI asociadas de Alcance 1 y Alcance 2.
La empresa A, que se dedica a la extracción, el procesamiento y el transporte de productos de carbón, libera directamente 5 tCO2 e al año mientras suministra productos de carbón a la empresa B. La empresa B genera principalmente 100 megavatios-hora (MWh) de electricidad y vende energía a la empresa C, al tiempo que emite directamente 100 tCO2 e al año por generación de energía. Las emisiones de 5 tCO2 e se reportan en el Alcance 1 de la empresa A, mientras que la cantidad de 100 tCO2 e se reporta en el Alcance 1 de la empresa B. De los 100 MWh de energía comprados a la empresa B, la empresa de servicios públicos C, que opera principalmente los servicios de transporte y distribución, consume el 10% de la energía comprada (10 MWh) y entrega los 90 MWh restantes a la empresa D, al tiempo que emite 10 tCO2 e anualmente. La empresa D, que es un usuario final de electricidad, compra 90 MWh de electricidad y emite directamente 90 tCO2 e anualmente. Las emisiones de 10 tCO2 e se registran en el Alcance 2 de la empresa C, mientras que las de 90 tCO2 e se registran en el Alcance 2 de la empresa D. Para simplificar el proceso de la cadena de valor, se supone que el factor de emisión de la electricidad suministrada por la empresa B a las empresas C y D es de 1 tCO2e por megavatio-hora.
El alcance 1 cubre las emisiones de la producción de combustibles de carbón por parte de la empresa A y de la combustión de combustibles de carbón para generar electricidad, vapor, calefacción y refrigeración según la contabilidad de GEI de la empresa B. El alcance 2 incluye las emisiones de la electricidad a base de combustible de carbón comprada y consumida por la empresa C según la contabilidad de la empresa C y la empresa D según la contabilidad de la empresa D. La Tabla 1 indica las cuatro emisiones reportadas bajo las emisiones de Alcance 1 y Alcance 2: 5 tCO2 e de la empresa A, 100 tCO2 e de la empresa B, 10 tCO2 e de la empresa C y 90 tCO2 e de la empresa D.
De acuerdo con la Tabla 1, las emisiones de alcance 3 de la empresa A son de 100 tCO2 e de la combustión de productos de carbón de la empresa B. De las 15 categorías, las emisiones se reportan en la categoría 11 (uso de productos vendidos). Las emisiones de alcance 3 de la empresa B abarcan 5 tCO2 e de la minería, el procesamiento y el transporte de productos de carbón de la empresa A, informados en la categoría 3 (actividades relacionadas con el combustible y la energía). La empresa B no necesita registrar las emisiones de los productos vendidos a las empresas C y D, ya que las emisiones ya se contabilizan en el Alcance 1. Con respecto a las emisiones de alcance 3, la categoría 3 excluye las emisiones de la combustión de carbón de la empresa A según la contabilidad de GEI de la empresa A, ya que están cubiertas por el alcance 1 de la empresa A. Se excluyen las emisiones de alcance 3 procedentes de la electricidad comprada por las empresas C y D en virtud de sus respectivas cuentas de GEI, ya que estas ya están incluidas en su respectivo alcance 2.
Las emisiones de alcance 3 de la empresa C incluyen dos tipos de emisiones: 0,5 tCO2 e de la minería de la empresa A y 94,5 tCO2 e de la electricidad comprada a la empresa C y vendida a la empresa D. La cantidad de 0,5 tCO2 e se calcula multiplicando 5 tCO2 e (emisiones de alcance 1 de la empresa A) por el 10% (ya que el 10% de la electricidad generada por la empresa B es utilizada por la empresa C). La cantidad de 94,5 tCO2 e se basa en la generación de electricidad comprada por la empresa C y luego vendida a la empresa D, que incluye 90 tCO2 e de la electricidad comprada a la empresa C y 4,5 tCO2 e de las emisiones cubiertas por el alcance 3 de la empresa D. La cantidad de 4,5 tCO2 e se obtiene a su vez multiplicando 5 tCO2 (emisiones totales de la empresa A) por el 90% (ya que el 90% de la electricidad generada por la empresa B es utilizada por la empresa D). Ambas cantidades (0,5 tCO2 e y 94,5 tCO2 e) se clasifican en la categoría 3 (actividades relacionadas con combustibles y energía).
Las emisiones de alcance 3 de la empresa D también consisten en dos fuentes: 4,5 tCO2 e de la minería del carbón que luego se emite en la generación de electricidad y cuya electricidad es consumida posteriormente por la empresa D y otras 10,5 tCO2e de la generación de electricidad que se consume en la transmisión y distribución por parte de la empresa C. Ambas se incluyen en la categoría 3 (actividades relacionadas con el combustible y la energía).
El caso anterior de una cadena de valor eléctrica indica varios registros superpuestos de emisiones de GEI a lo largo de la secuencia de actividades de las cuatro empresas. La Figura 3 muestra que no existe el conteo doble o múltiple para las emisiones de Alcance 1 y Alcance 2, lo que hace posibles las comparaciones entre empresas para los datos de Alcance 1 y 2.
Por el contrario, el conteo múltiple de emisiones ocurre cuando se incluyen datos de alcance 3. Por lo tanto, la comparación de las emisiones entre empresas para el Alcance 3 no es muy significativa por cuatro razones. En primer lugar, no todas las empresas registran todas las actividades ascendentes y descendentes de la manera que se indica en el cuadro 1. Por lo tanto, las empresas deben aclarar los límites e informar sobre la cobertura de los datos en el marco de sus emisiones de alcance 3. Esta práctica varía en función de la empresa. En segundo lugar, existe una posible divergencia en los datos entre las empresas de las cadenas de valor de la electricidad porque utilizan diferentes límites, métodos de estimación y datos primarios y secundarios. En tercer lugar, es probable que las empresas obtengan datos primarios directamente de los grandes proveedores y empresas clientes a lo largo del tiempo. Por lo tanto, el tipo de datos utilizados para medir las emisiones de GEI puede modificarse. Esto hace que la comparación de datos de series temporales también sea un desafío para la misma empresa. En cuarto lugar, también pueden producirse superposiciones debido a datos insuficientes o mal calculados. Por ejemplo, en el Cuadro 2, Caso 1, si los datos de la proporción de ingresos por ventas del proveedor X (como el 20%) no se obtienen con precisión, los datos de emisiones podrían ser menos precisos. Es probable que estos problemas surjan durante la estimación inicial.
Este informe de políticas ya ha señalado las superposiciones de los mismos datos de emisiones entre varios alcances de diferentes empresas (por ejemplo, el Alcance 1 de la empresa A y el Alcance 3 de la empresa B comprando bienes de la empresa A, como se muestra en la Tabla 1). Al mismo tiempo, la superposición de datos no se considera problemática porque el objetivo de la contabilidad de GEI, por ejemplo, para la empresa A es mejorar su comprensión de dónde se concentran las emisiones de GEI. Sin la información, es difícil para la empresa A establecer objetivos de reducción de emisiones de GEI, incluidos todos los alcances, y desarrollar estrategias para interactuar con proveedores como la empresa B y otras empresas clientes para reducir las emisiones de GEI. A medida que las empresas comiencen a calcular los datos de emisiones de GEI, la infraestructura de datos se desarrollará y mejorará con el tiempo y se mejorará la precisión de los datos. Esto generará beneficios para todas las empresas.
3.2 Garantía por parte de terceros de los datos de emisiones de GEI
Para aumentar la confianza de los inversores y los socios comerciales, las empresas deben recibir preferentemente garantías de terceros independientes con respecto a los datos sobre emisiones de GEI. Para los proveedores de aseguramiento, el enfoque de su evaluación y verificación no es tanto si las empresas han medido con precisión los datos de emisiones, ya que es difícil calcular con precisión las emisiones de GEI para cualquier empresa, especialmente de alcance 3. En su lugar, los proveedores de aseguramiento darían prioridad a confirmar si los métodos de medición y los supuestos adoptados por las empresas y sus cálculos y agregación de datos son coherentes con las explicaciones que proporcionan. Además, se deben instalar sistemas de gestión de datos para que las empresas puedan mantener registros y bases de datos detallados internamente. Es esencial que las empresas se aseguren de que tareas como la verificación de los datos de entrada y agregación utilizados en los cálculos se lleven a cabo correctamente y que se cuenten con las estructuras organizativas, el personal y el presupuesto adecuados para monitorear y evaluar las emisiones con precisión. Dado que es probable que los datos sobre las emisiones de GEI pasen a formar parte de la divulgación obligatoria de las empresas, se debe dar prioridad a los sistemas de gestión y mantenimiento de datos.
La garantía de terceros se presenta de dos formas: garantía limitada y garantía razonable. La garantía limitada es relativamente barata y requiere menos procedimientos para obtenerla, mientras que una garantía razonable es más costosa y requiere una recopilación exhaustiva de información para su verificación. En el aseguramiento limitado, la atención se centra principalmente en el análisis de datos y las consultas relevantes dirigidas al personal de informes de la empresa. Las tareas adicionales pueden incluir solicitudes de revisión adicional, inspecciones, observaciones, recálculos o reimplementación, según sea necesario para verificar los controles internos de la empresa. En una garantía razonable, las tareas incluyen preguntas, análisis de datos, revisión de información externa y registros de cálculo, inspecciones y verificación a través de recálculos o reimplementación para garantizar que no haya incorrecciones significativas en los informes de la empresa.
La NIIF S2 de la ISSB recomienda a las empresas que obtengan garantías de terceros con respecto a siete indicadores intersectoriales: (i) emisiones absolutas de GEI; (ii) la cantidad y proporción de activos (o actividades comerciales) expuestos a riesgos de transición en las actividades comerciales de la Compañía; (iii) la cantidad y proporción de activos expuestos a riesgos físicos; (iv) la cantidad y proporción de activos asociados con oportunidades relacionadas con el clima; v) el importe de las inversiones o la financiación de los mecanismos emprendidos en respuesta a los riesgos y oportunidades relacionados con el clima; vi) información sobre la tarificación interna del carbono; y (vii) información sobre si los factores relacionados con el clima se reflejan en la remuneración de los ejecutivos. Además, las normas ISSB también recomiendan obtener garantías de terceros para los objetivos de reducción de GEI. Sin embargo, la decisión de adoptar la obligatoriedad de la garantía de terceros se deja en manos de cada país. Mientras tanto, como parte del Plan de Acción Verde, la Unión Europea ha comenzado a implementar la Directiva de Informes de Sostenibilidad Corporativa y sus Normas Europeas de Informes de Sostenibilidad asociadas de manera gradual a partir de enero de 2024. La directiva exige a las empresas que divulguen información ambiental, social y de gobernanza (ESG), incluidos los datos y objetivos de emisiones de GEI, y que obtengan garantías comenzando con garantías limitadas.
Para promover la garantía de terceros, los reguladores financieros deben considerar cómo aumentar el número de proveedores de garantías. Las entidades potenciales incluyen empresas de auditoría, empresas de consultoría y expertos individuales. Es posible que estas entidades e individuos necesiten obtener capacitación para evitar prácticas discrecionales y mantener la confiabilidad.
4. Prácticas para promover la contabilidad y la presentación de informes de GEI en Asia
En esta sección se analiza cómo algunos países de Asia están calculando los datos de emisiones de GEI. Singapur y Malasia se destacan por sus avances en lo que respecta a la mejora de la disponibilidad de factores de emisión. En esta sección también se destacan varios proyectos apoyados por socios internacionales para el desarrollo, como Japón y Estados Unidos, para acelerar el proceso de cero emisiones netas de la región y contribuir al desarrollo de la contabilidad de GEI en Asia.
4.1 Preparación para la divulgación de factores de emisión para mejorar los datos de emisiones de GEI
El cálculo de las emisiones de GEI generalmente involucra dos componentes principales: datos de actividad y factores de emisión. Por lo tanto, la calidad de los inventarios y la presentación de informes sobre GEI depende de insumos confiables y precisos de estas dos variables cuantitativas. Como parte de la promoción de la divulgación de datos sobre las emisiones de GEI por parte de las empresas, los países asiáticos se están preparando para la divulgación nacional de datos sobre las emisiones. También están interesados en perfeccionar las metodologías para medir y estimar los datos de actividad y en desarrollar factores de emisión específicos de cada país.
La contabilidad nacional de GEI en Asia enfrenta desafíos debido a la complejidad metodológica, la precisión y las circunstancias nacionales específicas. La mayoría de las estimaciones de GEI en la región se basan en factores de emisión predeterminados del IPCC, en lugar del enfoque preferido de utilizar factores de emisión específicos de cada país adaptados al desempeño real de los países que reflejen condiciones específicas. El uso de factores de emisión con valores predeterminados que no reflejan las condiciones del país es una fuente principal de incertidumbre e inexactitud tanto a nivel nacional como empresarial.
La utilización de factores de emisión propios de cada país no sólo mejora la precisión de las estimaciones de emisiones, sino que también permite la aplicación de una metodología más avanzada. Las directrices del IPCC utilizan niveles para categorizar las metodologías empleadas para estimar las emisiones de GEI y recomiendan técnicas más sofisticadas y de nivel superior para categorías significativas.
Al calcular las emisiones de cada GEI de diversas fuentes utilizando factores de emisión y datos de actividad, el sistema del IPCC tiene tres niveles: Nivel 1 (método básico), Nivel 2 (método intermedio) y Nivel 3 (método más exigente y complejo).
• Las estimaciones del Nivel 1 incorporan datos sobre factores de emisión predeterminados, basándose en enfoques fundamentales y emplean factores de emisión estándar utilizando datos nacionales, regionales o internacionales. Las estimaciones del Nivel 2 proporcionan factores de emisión específicos de cada país o región con datos más localizados. Los datos se obtienen utilizando variables de misión específicas de cada país (por ejemplo, contenido de carbono de los combustibles utilizados, calidad del combustible, desarrollo tecnológico, cantidad de carbono retenido para los combustibles sólidos en el caso de la energía).
• Se espera que las estimaciones del Nivel 2 proporcionen una incertidumbre menor que las estimaciones del Nivel 1, aunque ambas utilizan un factor de emisión promedio para una categoría de fuente. Las estimaciones del Nivel 3 cubren datos más detallados y específicos derivados de modelos de emisiones intrincados o mediciones directas de emisiones.
• El factor de emisión de nivel 3 para una categoría de fuente y tipo de tecnología específicos tiene en cuenta, por ejemplo, el tipo de combustible utilizado, la tecnología de combustión, las condiciones de funcionamiento, la tecnología de control y el mantenimiento y la antigüedad del equipo en el caso de la energía. Además, también se pueden utilizar mediciones a nivel de instalación cuando estén disponibles (IPCC 2006).
Los criterios del IPCC aconsejan a los compiladores de inventarios que utilicen varios niveles en función de las fuentes de emisión. La elección de los niveles debe basarse en la disponibilidad de recursos, como el tiempo, la mano de obra, los modelos avanzados y el presupuesto, así como en el tamaño relativo de la categoría de fuente en relación con el total de GEI a nivel nacional. Los esfuerzos para mejorar los procedimientos de recopilación de datos deben dar prioridad a las categorías cruciales de la industria y las fuentes de emisión que podrían contribuir materialmente a las emisiones totales del país.
Algunos países asiáticos —la República Popular China (RPC), India, Malasia y Singapur, por ejemplo— han dado prioridad al desarrollo de factores de emisión específicos para cada país. Otras economías asiáticas que se encuentran en las primeras etapas de desarrollo y construcción de estos datos utilizan principalmente el conjunto de datos de referencia del IPCC en lugar de los factores de emisión apropiados y los niveles superiores (Tier 2 o Tier 3) para categorías industriales clave.
Uno de los principales desafíos para la contabilidad de GEI para muchos países emergentes y en desarrollo y empresas en el proceso de exigir la divulgación de información relacionada con el clima es la falta de datos, particularmente por subsector. Los mercados desarrollados, como Japón, el Reino Unido y los Estados Unidos, han desarrollado factores de emisión detallados con listas de factores específicos de cada país grandes y diversas. Singapur y Malasia son los dos países más avanzados del sudeste asiático en cuanto al desarrollo y la aplicación de factores de emisión como técnicas de Nivel 2 y Nivel 3 para determinar las emisiones de GEI en varios sectores importantes.
La Federación Empresarial de Singapur (2024) reveló que el 60% de sus empresas seguían preocupadas por la falta de métricas de referencia precisas y de alta calidad para llevar a cabo la contabilidad de emisiones y los informes relacionados con ESG, en particular la divulgación de alcance 3 (Federación Empresarial de Singapur 2024). En la actualidad, la mayoría de las empresas de Singapur dependen de fuentes externas, como la EPA de EE. UU. y los datos del gobierno del Reino Unido, como se señaló anteriormente, para obtener los factores de emisión utilizados para sus informes de sostenibilidad y emisiones de carbono. Por lo tanto, Singapur inició una iniciativa de base de datos nacional en abril de 2024 para abordar este desafío. La Federación Empresarial de Singapur, la Agencia de Ciencia, Tecnología e Investigación (A*STAR), PricewaterhouseCoopers y Singtel, con el apoyo del Gobierno a través del Ministerio de Comercio e Industria y el Ministerio de Sostenibilidad y Medio Ambiente, desarrollaron conjuntamente una base de datos, el llamado Registro de Factores de Emisión de Singapur (SEFR). El desarrollo del SEFR está programado en fases, y se espera que un conjunto de datos inicial se complete a finales de 2024. Esto abarcará variables relacionadas con el transporte, la electricidad, el agua y la gestión general de residuos, con categorías adicionales que se incorporarán en función de los insumos y la demanda de la industria. Se espera que el SEFR sirva como una herramienta esencial y oportuna para que Singapur ayude a las empresas a superar sus obstáculos actuales y acelerar su progreso en la contabilidad del carbono. A través de la implementación de factores de emisión localizados, las empresas nacionales mejorarán su capacidad para reportar datos de emisiones más precisos y exactos. El SEFR es un componente de una gama más amplia de actividades que la Federación Empresarial de Singapur implementará gradualmente para ayudar a las empresas en su transición hacia el logro de cero emisiones netas.
El Gobierno de Malasia ha venido adoptando un procedimiento gradual en el que se reconoce la importancia de crear y desarrollar variables de emisión específicas de cada país. Para promover la contabilidad de GEI, el país evalúa y mejora periódicamente la estructura institucional, así como el sistema de recopilación, análisis y archivo de datos de actividad. En el marco del 12º Plan de Malasia (2021-2025), en 2021 se introdujo el Plan Nacional de Mejora del Inventario de GEI para los factores de emisión. A fin de facilitar los cálculos de nivel superior para el sector energético de Malasia, en particular para las subcategorías de industrias energéticas y transporte por carretera, se están realizando esfuerzos para mejorar los factores de emisión, así como para recopilar y desglosar datos sobre la actividad. También se están realizando esfuerzos para mejorar la exactitud de los factores de emisión y los datos de actividad relacionados con las emisiones fugitivas del sector del petróleo y el gas.2 La mejora del sector del petróleo y el gas tiene la máxima prioridad porque se encuentra entre los primeros en las categorías clave y el mayor número de emisiones producidas. Los datos de la actividad sectorial de procesos industriales y uso de productos (IPPU) del país se están elaborando siguiendo los inventarios del IPCC relacionados con las emisiones de diversos procesos industriales intensivos en emisiones. Malasia también está planeando más campañas de concienciación para motivar a las empresas a participar voluntariamente en la presentación de informes sobre sus emisiones anuales de GEI. Además, se están realizando esfuerzos para mejorar los datos de actividad de la industria electrónica. También se está preparando el factor de emisión específico para cada país para el cultivo de arroz como parte de los esfuerzos en curso del sector agrícola. El sector está mejorando el desglose de los datos de la población bovina por sexo, edad y categorías de peso para facilitar la evaluación de nivel superior de las emisiones de la fermentación entérica.
Los cuadros 2 y 3 ilustran los factores de emisión aplicados en sectores industriales clave, como la energía, los procesos industriales y el uso de productos, y la agricultura y la silvicultura en Singapur y Malasia. Aunque los datos del IPCC sobre los valores por defecto se siguen aplicando ampliamente, hay que sustituir algunas cifras específicas de cada país y de cada plan, como las industrias manufactureras y la construcción, el petróleo y el gas natural, y las tierras forestales de Singapur; y la producción de cemento y la ganadería en Malasia.
4.2 Cooperación internacional para promover la contabilidad de GEI en Asia
Los Estados miembros de la Asociación de Naciones del Sudeste Asiático (ASEAN), así como otros países asiáticos, son muy vulnerables al cambio climático y están realizando enormes esfuerzos para lograr economías bajas en carbono y cumplir el objetivo de neutralidad de carbono. Al mismo tiempo, algunos de estos países han estado recibiendo importantes inversiones extranjeras directas en la manufactura como uno de los crecientes centros de la cadena de suministro mundial. Es esencial armonizar las políticas climáticas y los requisitos corporativos de divulgación relacionados con el clima en Asia. Los socios internacionales para el desarrollo tienen varios proyectos para acelerar el proceso de cero emisiones netas de la región mediante el apoyo a sus políticas, normas y códigos nacionales, el desarrollo institucional, el desarrollo de capacidades y otro tipo de asistencia técnica. En esta sección se presentan algunos programas que se han implementado para contribuir al desarrollo de la contabilidad de GEI en la región.
4.2.1 Programa estratégico para el clima y el medio ambiente de la ASEAN y los inventarios de GEI en Asia, liderado por Japón
Japón y los Estados miembros de la ASEAN tienen una larga historia de cooperación ambiental, como lo simboliza la Iniciativa de Cooperación Ambiental ASEAN-Japón, propuesta por el ex primer ministro Abe en 2017, y varias iniciativas ambientales a nivel de cumbre. Para abordar las necesidades de la ASEAN, se ha desarrollado una cooperación activa en materia de cambio climático, gestión de residuos y desechos plásticos marinos. La cooperación entre la ASEAN y el Japón ha contribuido sin duda al avance de las medidas medioambientales en la región. La Cumbre Conmemorativa ASEAN-Japón por el 50º Año de Amistad y Cooperación en 2023 también reconoció la necesidad de fortalecer aún más la cooperación y abordar la triple crisis mundial sin precedentes del cambio climático, la contaminación y la pérdida de biodiversidad, que se refuerzan mutuamente y están intrínsecamente vinculadas. El Gobierno de Japón propuso intensificar su cooperación y poner en marcha el nuevo Programa Estratégico para el Clima y el Medio Ambiente de la ASEAN (SPACE), además de la Iniciativa de Cooperación Ambiental ASEAN-Japón y el Programa de Acción sobre el Cambio Climático 2.0 de la ASEAN-Japón.
El objetivo final del programa propuesto es apoyar a los Estados miembros de la ASEAN para hacer frente a la triple crisis mundial, así como a la actual crisis energética mundial. Es importante y urgente abordar la triple crisis mundial a través de la implementación de marcos globales como los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), el Acuerdo de París y el Marco Mundial de Biodiversidad Kunming-Montreal, de manera integrada en línea con la Visión 2020 de la ASEAN. Con este fin, SPACE intensificará la antigua iniciativa de cooperación basada en las necesidades y prioridades de la región. Con respecto a los factores de emisión específicos de cada país y la contabilidad de GEI, el programa tiene como objetivo apoyar el desarrollo de los Informes Bienales de Transparencia, incluido un mayor intercambio de conocimientos, el desarrollo de capacidades y arreglos institucionales para la recopilación de datos y el desarrollo de factores de emisión específicos de cada país para los inventarios de GEI, el seguimiento del progreso de la implementación y el logro de las contribuciones determinadas a nivel nacional en virtud del Artículo 4 del Acuerdo de París.
Como iniciativa separada, el Japón puso en marcha en el Taller sobre Inventarios de Gases de Efecto Invernadero en Asia (WGIA) en 2003 para brindar a los países la oportunidad de cooperar e intercambiar información y experiencias relacionadas con el desarrollo de inventarios nacionales de GEI, incluidos los factores de emisión específicos de cada país. Además de Japón, los miembros del WGIA son Bután, Brunei Darussalam, Camboya, la República Popular China, India, Indonesia, la República de Corea, la República Democrática Popular Lao (RDP), Malasia, Mongolia, Myanmar, Filipinas, Singapur, Tailandia y Vietnam. Estas contrapartes han estado compartiendo información relacionada con la metodología, como los factores de emisión específicos de cada país en Asia. Dado que los valores por defecto del IPCC no eran apropiados para el clima del sudeste asiático, en particular para la agricultura, el uso de la tierra, el cambio de uso de la tierra y la silvicultura, y los desechos, es beneficioso compartir factores de emisión regionales específicos. A este respecto, los investigadores japoneses proporcionaron una gran cantidad de datos para ayudar en el desarrollo de factores de emisión regionales y específicos de cada país. Los funcionarios gubernamentales también compartieron información sobre los arreglos institucionales basados en la cultura asiática, lo que garantiza que la metodología y los arreglos institucionales de los países asiáticos sean apropiados. La creación de una red más estrecha de investigadores japoneses y funcionarios gubernamentales e investigadores asiáticos es importante para mejorar los inventarios de GEI y las contramedidas contra el cambio climático.
Además, la investigación y el desarrollo avanzados sobre los factores de emisión y los problemas del cambio climático en Japón han ayudado a crear inventarios de GEI en otros países asiáticos. La introducción de la investigación sobre el cambio climático ha permitido la colaboración entre investigadores de Japón y otros países asiáticos. A través de las discusiones en el WGIA, los investigadores japoneses se dieron cuenta de las necesidades de los países participantes. Además, el taller también permite a los funcionarios gubernamentales acceder a las últimas investigaciones sobre el cambio climático, lo que ilustra la importancia de la relación entre el gobierno y la investigación.
También en el marco del WGIA, Singapur está uniendo fuerzas con Japón para elevar los estándares de monitoreo e informes de emisiones en el sudeste asiático para ayudar a los grandes emisores de la región a reducir su huella de carbono y aumentar su acceso a esquemas de financiamiento verde. La Agencia Nacional de Medio Ambiente de Singapur planea trabajar con el Centro de Cooperación Ambiental en el Extranjero de Japón y otros socios para elaborar directrices que ayuden a las empresas a medir y reportar mejor sus emisiones de GEI. Esto constituirá la segunda fase de la Alianza para Fortalecer la Transparencia para la Coinnovación, que se lanzó en la Conferencia de las Naciones Unidas sobre el Clima (COP26) de noviembre de 2021 en Glasgow. La primera fase de la asociación implicó discusiones con más de 40 empresas y representantes gubernamentales para identificar qué apoyo necesitaban las empresas en la medición y presentación de informes de emisiones, y cómo se puede aplicar dicho marco en varios países del sudeste asiático.
Además de los talleres presenciales, el WGIA organiza debates en línea para permitir el intercambio de factores de emisión, proporciona acceso a especialistas regionales y gestiona una base de datos en línea de mejores prácticas. WGIA ha implementado un enfoque clave para promover la colaboración mediante la creación de una plataforma de red para compartir información sobre el cambio climático, iniciativas para reducir las emisiones de GEI e inventarios de GEI. La base de datos consta de factores de emisión específicos de cada país aportados por 10 países del WGIA: Camboya, República Popular China, India, Indonesia, República de Corea, República Democrática Popular Lao, Malasia, Mongolia, Tailandia y Vietnam. Los factores de emisión abarcan una amplia gama de industrias, como la energía, la agricultura, los procesos industriales, el cambio de uso de la tierra y la silvicultura, y los residuos.
4.2.2 Programa de Desarrollo Asiático de Bajas Emisiones liderado por Estados Unidos
El programa de Desarrollo Asiático de Bajas Emisiones (LEAD, por sus siglas en inglés) es una actividad regional de la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (USAID, por sus siglas en inglés) que apoya a los países en desarrollo de Asia para lograr un desarrollo transformador a largo plazo y acelerar el crecimiento económico sostenible y resistente al clima, al tiempo que desacelera el crecimiento de las emisiones de GEI. USAID LEAD es uno de los primeros programas internacionales de apoyo para mejorar el desarrollo, los planes y las políticas de factores de emisión liderados por los países. El programa complementó los esfuerzos de otros donantes y organizaciones internacionales para apoyar las estrategias de desarrollo de bajas emisiones.
El programa se completó en 2017 y resultó en una mejora significativa de los países beneficiarios en lo que respecta a una mayor capacidad de los socios gubernamentales y no gubernamentales para desarrollar y utilizar estrategias de desarrollo de bajas emisiones en cuatro áreas interrelacionadas: (i) análisis y modelado de vías de desarrollo económico, trayectorias de emisiones y opciones tecnológicas; ii) Inventarios y contabilidad de GEI; iii) el desarrollo del mercado de carbono; y iv) cooperación regional. USAID LEAD fue impulsado por la demanda y las actividades se adaptaron a las circunstancias de cada país en hasta 11 países asociados (Bangladesh, Camboya, India, Indonesia, Filipinas, Malasia, Nepal, Papúa Nueva Guinea, Tailandia y Vietnam), incluida la mejora del intercambio de conocimientos, el desarrollo de capacidades y los arreglos institucionales para la recopilación de datos y el desarrollo de factores de emisión específicos de cada país para los inventarios de GEI, el seguimiento del progreso de la implementación, y el logro de contribuciones determinadas a nivel nacional en el marco del Acuerdo de París.
Específicamente, USAID LEAD desarrolló un marco de selección para llevar a cabo una evaluación objetiva de los factores de emisión utilizados por los países participantes y para priorizar los factores de emisión que deben desarrollarse. Este marco consta de dos partes principales y sigue siendo útil para los países beneficiarios a la hora de desarrollar sus factores de emisión específicos para cada país. Se han recopilado, evaluado y publicado datos con parámetros cuantitativos y cualitativos en cada sector (en algunos casos subsector) para cada país participante en el programa. Además, los coeficientes de ponderación del marco (desarrollados por el equipo de investigación) para otorgar puntajes a todos los criterios cuantitativos y cualitativos ayudan a determinar objetivamente los campos y subcampos de cada país, identificando así las debilidades que deben mejorarse para lograr factores de emisión más altos.
Los principales componentes del marco por los que se guían y aplican los países son los siguientes:
• Analizar las principales fuentes de emisión de GEI. Esta parte del marco muestra el porcentaje de las emisiones de un subsector con respecto al total de las emisiones del sector (si las hubiera) y el total del país. Su objetivo principal es proporcionar una visión general de la importancia de un sector en su contribución a las emisiones a diferentes escalas. Los datos utilizados para el análisis de las principales fuentes de emisiones provienen de datos históricos de emisiones de estudios nacionales recientes. Dado que no se dispone de proyecciones de emisiones futuras para todos los países y que algunas se realizaron hace varios años, no se incluyen en este análisis. Además del proceso de consulta nacional, se preguntó a los expertos locales sobre las principales fuentes de emisiones previstas, que luego se tuvieron en cuenta en el proceso de evaluación.
• Análisis de los factores de emisión, incluida la base de datos específica de cada país. En esta parte se enumeran a nivel de sector o subsector (dependiendo de qué nivel tenga datos más detallados) no solo los factores de emisión utilizados, sino también el nivel que representan y la incertidumbre asociada a los factores de emisión utilizados actualmente. Si se trata de valores por defecto, la evaluación subjetiva sugiere que es fácil derivar los factores de emisión (especialmente en el caso de los factores de nivel 2 y nivel 3 que pueden haber sido desarrollados y utilizados por los países en cuestión). El objetivo de este componente es proporcionar el estado actual de los factores de emisión utilizados en los sectores y subsectores con parámetros clave asociados.
Los criterios de puntuación para evaluar un factor de emisión son: i) la contribución a las emisiones nacionales totales; ii) la contribución a las emisiones de un sector determinado; iii) determinación relativamente fácil del factor de emisión para esa fuente o sector, evaluado de manera subjetiva; iv) la metodología actual y los factores de emisión utilizados para estimar las emisiones; y (v) el nivel de incertidumbre en los factores de emisión actualmente utilizados. Las ponderaciones «porcentaje de las emisiones nacionales totales» y «niveles actuales y factores de emisión utilizados» tienen rangos de puntuación más altos porque estos criterios tienen mayor importancia. Este sistema de puntuación fue diseñado para permitir la comparación relativa entre los países que utilizan un sistema de calificación común. Los rangos utilizados en las puntuaciones para el «porcentaje de las emisiones nacionales totales» (por ejemplo, 5% entre 0 y 25) y el «porcentaje de emisiones sectoriales» (por ejemplo, 33% entre 0 y 100) se construyeron de esta manera para evaluar los parámetros en 10 países LEAD; En otras palabras, estas proporciones son representativas de las emisiones dentro de cada país y entre países, lo que facilita comparaciones de datos razonables de los parámetros.
El programa guió cómo aplicar el juicio de los expertos y la experiencia en el establecimiento de la puntuación para «facilitar el desarrollo de factores de emisión», lo que hizo que fuera relativamente fácil llegar a los factores de emisión. En particular, los países que utilizan coeficientes de nivel 2 y nivel 3 en el sector energético, en comparación con el desarrollo más complejo de factores de emisión para la agricultura y el uso de la tierra, tienen un mayor grado de incertidumbre y requieren un mayor grado de esfuerzo para pasar a coeficientes de nivel superior. Si no se dispone de información para un criterio, se elige una puntuación media para evitar sesgos hacia las fuentes de emisión con poca información publicada. Una vez completado el marco de selección para cada país, se asignan puntuaciones a cada sector y subsector. Las puntuaciones altas indican áreas que deben priorizarse y mejorarse.
El equipo de investigación seleccionó cuatro factores cualitativos importantes considerados para cada país sobre la base de la información y las observaciones disponibles. Este análisis cualitativo se resume en forma narrativa como parte de cada informe de país y se basa en cuatro factores relevantes:
• Capacidad de utilizar factores de emisión de otros países con condiciones similares: Se refiere a la aplicación de factores de emisión de otros países de la región, especialmente aquellos que han desarrollado factores de emisión de Nivel 1 o metodología de Nivel 2 y Tier 3 para otros sectores donde se pueden utilizar factores o enfoques de emisión para desarrollar factores de orden superior.
• Relevancia de los factores de emisión para los programas y acciones de mitigación de GEI que se están considerando en los países participantes: Esto se refiere a las políticas de GEI y cambio climático (incluidas las regulaciones, leyes y programas nacionales, así como las obligaciones y aspiraciones externas), como los planes nacionales de mitigación de GEI, las estrategias de crecimiento verde y los planes comerciales actuales y futuros de energía y carbono.
• Estudios realizados para mejorar los factores de emisión (trabajadores, estado de los esfuerzos, planes futuros, etcétera.): Se refiere a los esfuerzos financiados a nivel nacional e internacional que pueden estar o ya están en marcha para desarrollar factores de emisión de orden superior para ese sector en el país.
• Considerar otros esfuerzos existentes o planificados para mejorar los factores de emisión: Se refiere a otros esfuerzos en curso o planificados (por ejemplo, posibles mejoras tecnológicas en energía) para mejorar los factores de emisión que pueden no reflejarse en otros parámetros.
USAID LEAD llevó a cabo una revisión documental de los inventarios de GEI incluidos en las comunicaciones nacionales más recientes de cada país para determinar qué factores de emisión tenían la mayor necesidad de desarrollo. Además, el programa consultó con expertos nacionales y partes interesadas regionales para recabar información sobre los factores de emisión que se estaban utilizando en 10 países del programa. La iniciativa creó una metodología de selección basada en estos esfuerzos, que llevó a la priorización de las fuentes de emisión para la mejora. Como parte del proceso de consulta, se entrevistó a las principales partes interesadas que participaron en la creación de las comunicaciones nacionales de cada país para determinar la necesidad expresada de mejorar ciertos criterios de emisión específicos de cada país para construir su marco contable de GEI. Además, expertos internacionales y socios institucionales regionales desarrollaron un currículo de capacitación regional como parte de USAID LEAD. Este currículo abarcó temas como arreglos institucionales, problemas de datos, necesidades, brechas y prioridades relacionadas con los factores de emisión; métodos para elegir y crear factores de emisión que sean específicos de una nación determinada; y ejercicios prácticos que demuestren estos métodos y problemas. Gracias a que el programa funciona de manera efectiva, los reguladores han utilizado los conocimientos adquiridos en los talleres para crear factores de emisión que mejorarán la precisión y el calibre de la contabilidad nacional de GEI de sus respectivos países.
5. Conclusiones
El Diálogo Asiático sobre Financiación Climática entre ADBI y el BAD, celebrado en febrero y abril de 2024, puso de manifiesto la importancia de promover la divulgación de información relacionada con el clima a nivel corporativo en el marco de los estándares mundiales de divulgación, incluidos los estándares ISSB. El objetivo principal de la divulgación fue la cuantificación de los datos de emisiones de GEI basados en el Protocolo de GEI, ya que estos datos sirven de base para que los inversores evalúen la capacidad de las empresas para gestionar y adaptarse a los riesgos asociados con la transición al cambio climático. Las emisiones de alcance 3, que representan más del 70% de las emisiones totales de GEI de una empresa, son cruciales para que las empresas midan y comprendan sus riesgos. Sin embargo, medir las emisiones de alcance 3 es un desafío porque caen fuera de su esfera de influencia. Al mismo tiempo, limitar la divulgación a las emisiones en los niveles de Alcance 1 y 2 puede llevar a que las empresas subcontraten las emisiones para reducir sus emisiones, creando así una falsa percepción de reducción de las emisiones. Por lo tanto, es esencial promover todos los alcances de las emisiones. Este informe de políticas tuvo como objetivo dilucidar los conceptos de las emisiones de GEI, así como sus problemas de medición y evaluación, basándose en diversas presentaciones y debates celebrados entre supervisores financieros y bancos centrales de Asia.
Los factores de emisión son esencialmente métricas de conversión que permiten a las empresas traducir diversas actividades operativas en emisiones equivalentes de GEI. La creación de factores de emisión específicos de cada país que se adapten al entorno y las condiciones comerciales únicos de cada país es una forma eficaz de abordar un problema importante que enfrentan las empresas locales. Sin embargo, un número significativo de empresas asiáticas siguen dependiendo en gran medida de fuentes extranjeras, generalmente las preparadas por la EPA de EE. UU. y el Departamento de Seguridad Energética y Net Zero del Reino Unido y el Departamento de Medio Ambiente, Alimentación y Asuntos Rurales, especialmente cuando se trata de medir y gestionar las emisiones de alcance 3 y los factores de emisión asociados. La dependencia de bases de datos extranjeras que no representan con precisión las condiciones locales puede dar lugar a problemas de medición nada despreciables a la hora de evaluar los riesgos y oportunidades relacionados con el clima de las empresas y su impacto en el rendimiento financiero y los informes de sostenibilidad. Recientemente, varios Estados miembros de la ASEAN, en particular Singapur y Malasia, han estado presionando para mejorar el proceso de divulgación de información corporativa relacionada con el clima y establecer un marco de contabilidad climática eficiente. Esto se ha logrado mediante la adopción de factores de emisión específicos de cada país que se utilizan más ampliamente en industrias cruciales. Otros países han tenido un progreso y una implementación limitados de los factores de emisión basados en el país que representan con precisión y se adaptan a sus condiciones.
El apoyo de la comunidad internacional, en particular de las economías avanzadas asociadas y las organizaciones internacionales de desarrollo, es crucial para mejorar la capacidad de los responsables de la formulación de políticas para crear factores nacionales de emisión. Se necesita más asistencia técnica y financiera para los países que buscan desarrollar factores de emisión específicos para cada país y promover la conciencia de la importancia de construir infraestructura de datos sobre emisiones entre los gobiernos, los reguladores financieros, los inversores y las empresas. Este apoyo es esencial para que estos países puedan establecer, ampliar e implementar rápidamente sistemas de factores de emisión más precisos en industrias clave y sus subsectores, como la agricultura, el transporte, la tierra, el cambio de uso de la tierra y la silvicultura, además de la electricidad y la gestión de residuos. Esto, a su vez, mejorará la eficiencia en la contabilidad de los GEI y contribuirá eficazmente a la gestión de las emisiones de las entidades que divulgan dicha información y al logro de los objetivos de reducción de emisiones. También ayuda a atraer inversión privada en sectores económicos de bajas emisiones en Asia.
Referencias
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Protocolo de Gases de Efecto Invernadero. 2021. Guía técnica para el cálculo de las emisiones de alcance 3: suplemento al estándar de contabilidad y presentación de informes de la cadena de valor corporativa (alcance 3), octubre.
Gobierno de Malasia. 2022. Informe bienal de actualización en el marco de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático, Ministerio de Recursos Naturales, Medio Ambiente y Cambio Climático de Malasia, diciembre.
Gobierno de Singapur. 2022. Quinta comunicación nacional de Singapur y quinto informe bienal de actualización en el marco de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático, noviembre.
Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC). 2006. Directrices del IPCC para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero de 2006. Volumen 2 Energía.
———. 2014. Informe de Síntesis del AR5: Cambio Climático 2014. El Informe de Síntesis (ISI) del Quinto Informe de Evaluación del IPCC (AR5).
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Shirai, Sayuri. 2023a. Promoción de las finanzas sostenibles y la estabilidad financiera a través de la divulgación de información corporativa relacionada con el clima en Asia. Informe de políticas de ADBI No. 2023-12 (octubre). Instituto del Banco Asiático de Desarrollo.
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Shirai, S., y L. N. Dang. 2024. Resultados de la encuesta sobre las iniciativas de los reguladores financieros en relación con las divulgaciones corporativas relacionadas con el clima: Informe de progreso del Diálogo sobre Finanzas Climáticas ADBI-ADB. Informe de políticas de ADBI No. 2024-3 (marzo).
Federación de Negocios de Singapur. 2024. Registro de Factores de Emisión de Singapur.
Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (USAID). 2017. Evaluación del Programa de Desarrollo Asiático de Bajas Emisiones (consultado el 15 de mayo de 2024).
Taller sobre Inventarios de Gases de Efecto Invernadero en Asia (WGIA). 2021. Taller sobre inventarios de gases de efecto invernadero en Asia (WGIA7) (consultado el 15 de mayo de 2024).
La Iniciativa de Brechas de Datos ayuda a los responsables de las políticas a comprender mejor el impacto ambiental de las actividades económicas y la eficacia de las políticas climáticas
A medida que las economías de todo el mundo se esfuerzan por reducir las emisiones y lograr un crecimiento sostenible, es fundamental contar con datos fiables, ya que constituyen la base para una toma de decisiones informada y orientan el desarrollo, la aplicación y el seguimiento de las políticas.
Reconociendo esto, el Grupo de los Veinte está intensificando sus esfuerzos para mejorar el alcance y la calidad de los datos relacionados con el clima. A través de la tercera fase de la Iniciativa sobre Brechas de Datos, busca integrar mejor los datos climáticos con las estadísticas macroeconómicas. De esta manera, podremos entender mejor el impacto ambiental de las actividades económicas y la eficacia de las políticas climáticas.
El gráfico de la semana destaca una de esas métricas útiles: la intensidad de las emisiones de gases de efecto invernadero, que mide los niveles de emisión en relación con la producción industrial. Esto muestra qué industrias están produciendo más contaminantes por dólar de producción y puede orientar los esfuerzos para reducir las emisiones en las áreas de mayor impacto.
El gráfico revela algunas tendencias prometedoras. En concreto, los datos muestran reducciones notables en la intensidad de las emisiones en los sectores agrícola e industrial, que abarcan la electricidad, la minería y el agua. Esto es especialmente alentador, ya que estos sectores en conjunto representan más del 75 por ciento de todas las emisiones del G20 y se encuentran entre los más intensivos en emisiones. Esta disminución en la intensidad de las emisiones sugiere que las fuentes de energía con menores emisiones de carbono, las tecnologías más limpias y las mejoras en la eficiencia energética están dando sus frutos. Para entender mejor cómo se desarrollan estas dinámicas en las distintas industrias y economías, se necesitan datos más granulares. Proporcionar datos más granulares para entender mejor la transición hacia una economía con menores emisiones de carbono es un objetivo importante de la Iniciativa sobre Brechas de Datos del G20.
Si bien la intensidad de las emisiones en algunos sectores clave está disminuyendo, el ritmo general aún es insuficiente para disociar el crecimiento económico de las emisiones a tiempo para cumplir con los objetivos climáticos. El informe de 2023 del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático indica que las emisiones globales de gases de efecto invernadero tendrían que disminuir al menos un 43 por ciento para 2030 en comparación con los niveles de 2019 para evitar que el calentamiento global supere los 1,5 grados Celsius. Lograr esta reducción de las emisiones mientras se mantiene el crecimiento económico llevaría las intensidades de las emisiones hacia cero , donde en última instancia necesitamos que se mantengan.
Un análisis más profundo de los datos también revela importantes y persistentes lagunas. Si bien se dispone de más datos gracias a la iniciativa de datos, la mayoría de las economías del G20 aún no elaboran estas estadísticas de manera regular o lo hacen sin el detalle sectorial necesario. Esta falta de una cobertura sólida de los datos dificulta la gestión y la toma de decisiones eficaces, lo que refuerza el adagio de que “no se puede gestionar lo que no se mide”.
Las emisiones de gases de efecto invernadero de las actividades productivas son sólo una parte de la huella de carbono de un país. Para entender plenamente el progreso global, en particular desde la perspectiva de la implementación de ajustes fronterizos, es necesario tener en cuenta las reducciones de emisiones logradas al trasladar actividades intensivas en contaminación a economías fuera del G20. Sin embargo, para abordar esta cuestión se requiere una perspectiva global. Uno de los objetivos de la iniciativa es ampliar las huellas de carbono para el G20 que reflejen las emisiones de cada país, independientemente de dónde se produzcan físicamente las emisiones.
Las iniciativas en curso en el marco de la tercera fase para estandarizar y ampliar las cuentas de emisiones atmosféricas van más allá de los simples ajustes de procedimiento; desempeñan un papel fundamental para alinear mejor las políticas económicas con los objetivos de sostenibilidad. A medida que avance la labor, se seguirán mejorando las formas en que los países miden y, en última instancia, gestionan su impacto ambiental.
— El informe completo sobre la marcha de la tercera fase de la Iniciativa sobre Brechas de Datos se puede consultar aquí. Se puede acceder a los datos producidos en esta área desde las propias plataformas de difusión de los países y desde el Tablero de Indicadores de Cambio Climático del FMI.
I. Introducción
1. En su comunicado de abril de 2021, los Ministros de Finanzas y Gobernadores de Bancos Centrales del G20 bajo la Presidencia italiana del G20 reconocieron que «mejorar la disponibilidad y el suministro de datos, incluidas las cuestiones medioambientales, y aprovechar la gran cantidad de datos producidos por la digitalización, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de los marcos jurídicos sobre protección de datos y privacidad, serán fundamentales para informar mejor nuestras decisiones».
2. Los FMCBG del G20 pidieron al Fondo Monetario Internacional (FMI), en estrecha cooperación con el Grupo Interinstitucional de Estadísticas Económicas y Financieras (IAG)1 y el Consejo de Estabilidad Financiera (FSB), que preparara una nota conceptual para una posible nueva Iniciativa sobre Lagunas de Datos (DGI). Los FMCBG del G20 instaron al IAG y al G20 y a las economías participantes a abordar las brechas críticas de datos en el área del cambio climático, la inclusión económica y la innovación financiera impulsada digitalmente, señalando que la nueva iniciativa debe basarse en la estrecha colaboración entre las economías participantes y las organizaciones internacionales que caracterizó las iteraciones anteriores de la DGI del G20.
3. En julio de 2021, los FMCBG del G-20 tomaron nota de la nota conceptual para una nueva DGI (DGI-3)2. Solicitaron que IAG y FSB trabajen con el G20 y las economías participantes para desarrollar un plan de trabajo detallado. Posteriormente, y a lo largo de 2022, bajo el liderazgo de la Presidencia indonesia del G20, el IAG y el G20 y las economías participantes trabajaron en el desarrollo de un plan de trabajo de alto nivel para abordar estas brechas críticas de datos.
4. La primera versión del plan de trabajo de la DGI-3 se presentó a la reunión del G20 FMCBG de julio de 2022 para su aprobación. En el Resumen del Presidente de julio de 2022, los FMCBG del G-20 pidieron al FMI, al IAG y al Consejo de Estabilidad Financiera que, en estrecha consulta con las economías participantes, elaboraran un plan de trabajo más afinado, teniendo en cuenta las circunstancias de los países.3 Posteriormente, se siguió trabajando para tener en cuenta estas consideraciones y afinar el plan de trabajo. Para garantizar un equilibrio entre las necesidades de datos y las capacidades estadísticas del G20 y las economías participantes, se llevaron a cabo varias rondas de consulta con las economías participantes entre abril y septiembre de 2022.4
5. El plan de trabajo revisado de la DGI-3, basado en los comentarios recibidos durante los procesos de consulta, i) se basa en la labor existente; (ii) refleja las diferencias en recursos, capacidades estadísticas y niveles de desarrollo entre las economías del G20; iii) incorpora los marcos metodológicos y estadísticos existentes; (iv) aprovecha las fuentes de datos existentes; y (v) incluye metas y plazos flexibles.
6. Dada la urgencia de las necesidades de datos en las áreas prioritarias identificadas, el plan de trabajo está diseñado de manera que las brechas de datos puedan cerrarse dentro de los primeros años de la puesta en marcha de la DGI-3. Al igual que con el DGI-1 y el DGI-2, se espera que los objetivos y los plazos se revisen periódicamente y se ajusten según sea necesario para alinearlos con la disponibilidad de fuentes de datos, el desarrollo de directrices metodológicas, las circunstancias nacionales e internacionales y otros acontecimientos. Los FMCBG del G20 serán informados de los avances a través de informes anuales sobre los progresos realizados. La implementación de las recomendaciones de la DGI-3 abarcará un horizonte de cinco años. El IAG y el FSB, en estrecha coordinación con el G20 y las economías participantes, supervisarán el progreso de la implementación y asesorarán a las economías sobre la estrategia de salida cuando se acerque el final de la iniciativa.
7. El plan de trabajo revisado de la DGI-3 fue acogido con beneplácito por los FMCBG del G20, tanto en la reunión del G20 de octubre de 2022 como en la Declaración de los Líderes del G20 en Bali de noviembre de 2022. Los líderes del G20 pidieron al FMI, al IAG y al FSB, junto con el G20 y las economías participantes, que comiencen a cerrar las brechas de datos descritas en el plan de trabajo. El plan de trabajo de la DGI-3 incluye 14 recomendaciones que abordan cuatro áreas estadísticas: (i) cambio climático; (ii) información sobre la distribución de los hogares; (iii) Fintech e inclusión financiera; y (iv) el acceso a fuentes privadas de datos y datos administrativos, y el intercambio de datos.
8. El presente informe, preparado por el FMI en cooperación con el IAG y el FSB, con aportaciones del G-20 y las economías participantes, ofrece un panorama general de los progresos realizados desde noviembre de 2022. El informe está estructurado de la siguiente manera: en la sección II se ofrece un panorama general de la estructura de gobernanza de la DGI-3; En la sección III se presenta el nuevo marco de presentación de informes sobre la marcha de los trabajos de la DGI-3; En la sección IV se resumen las actividades de los equipos de trabajo durante el primer año de la DGI-3; En la sección V se ofrece un panorama general de los marcos metodológicos actuales y la disponibilidad de datos para apoyar la elaboración de los indicadores; En la sección VI se resumen los progresos realizados en la aplicación de las recomendaciones desde que los FMCBG del G20 acogieron con beneplácito el plan de trabajo de la DGI-3; y en la sección VII se propone el camino a seguir. El Anexo 1 incluye el tablero de informes de progreso para el G20 y las economías participantes, y el Anexo 2 presenta el comentario preparado por cada G20 y las economías participantes sobre su evaluación y estado de implementación de las respectivas recomendaciones de la DGI-3.
9. Como parte del proceso de elaboración del informe de progreso de la DGI-3, el IAG y el FSB extendieron una invitación al G20 y a las economías participantes para que informen sobre la implementación de las recomendaciones de la DGI-2. Los resultados de estas actualizaciones se presentan en el Anexo 4.
II. El marco de gobernanza de la DGI-3
10. El DGI-3 se caracteriza por un fuerte apoyo y orientación del G20, y una estrecha colaboración entre las economías participantes y las organizaciones internacionales. Está coordinado por el FMI, que se encarga de la Secretaría General de la Industria, en estrecha cooperación con el IAG, el FSB y la Presidencia del G20, y rinde cuentas a los FMCBG del G20. El IAG seguirá desempeñando el papel de facilitador y coordinador mundial, contribuyendo a la mejora de la infraestructura estadística mundial. Además de su papel como facilitador, el IAG también supervisa los progresos. La Secretaría del FSB también participa en las reuniones del IAG.
11. Para cada recomendación, se identifican las organizaciones internacionales principales y las que contribuyen (Cuadro 1), de acuerdo con su mandato y contribuciones anteriores en las áreas de trabajo pertinentes
12. Habida cuenta de la variedad de temas tratados por la DGI-3 y del alcance de la iniciativa, se han establecido equipos de trabajo de la DGI para organizar y ejecutar el plan de trabajo. A finales de enero de 2023, el IAG extendió una invitación formal al G20 y a las economías participantes para que nombraran a sus representantes en el equipo de trabajo de la DGI-3. El proceso de nominación concluyó a mediados de marzo de 2023 y los detalles de los respectivos equipos de trabajo se compartieron con el IAG y las organizaciones líderes para comenzar a planificar sus reuniones y talleres temáticos.
13. Los equipos de trabajo de la DGI están compuestos por representantes de las agencias principales designadas por el IAG, el G20 y las economías participantes y otras partes interesadas clave5. Cada equipo de trabajo cuenta con un presidente y una secretaría (miembros de las agencias líderes designadas por el IAG) y miembros expertos técnicos del G20 y de las economías participantes. Se han establecido diez equipos de trabajo (Tabla 2).
14. Los equipos de trabajo de la DGI-3 tienen el objetivo de ejecutar el plan de proyecto para cada recomendación (o grupo de recomendaciones) de la DGI, incluida la realización de ejercicios de balance; establecer los marcos metodológicos y de recopilación de datos, cuestionarios, formularios de informes y herramientas; aplicar orientaciones y facilitar la recopilación de los datos requeridos por los objetivos; Colaborar con las partes interesadas para garantizar la complementariedad, la coherencia y evitar la superposición de los programas de trabajo. Los equipos de trabajo de la DGI-3 también facilitan el intercambio de métodos de compilación entre el G20 y las economías participantes y la compilación de estimaciones, y revisan los resultados y coordinan la difusión de la información resultante. Los equipos de trabajo de la DGI-3 informan a la Secretaría de la DGI y al IAG sobre el progreso en la implementación del plan de proyecto de la DGI-3 a través de cuestionarios semestrales, así como durante las Conferencias Globales de la DGI-3.
15. Los coordinadores de país del G20 coordinan la implementación de la DGI-3 a nivel nacional y actúan como puntos focales de la DGI-3 ante la Secretaría de la DGI. Proporcionan insumos a la Secretaría de la DGI sobre el progreso de las economías individuales necesarios para la redacción del informe de progreso de la DGI-3; participan en las Conferencias Mundiales de la DGI-3, así como en los talleres organizados por los equipos de trabajo de la DGI-3, según sea necesario; supervisan la coordinación de la nominación y la presentación de actualizaciones periódicas de los miembros del equipo de trabajo de la DGI-3 a la Secretaría de la DGI. Las Conferencias Globales de la DGI servirán como plataforma para que los coordinadores de país del G20 se reúnan y discutan con el IAG y las organizaciones internacionales el progreso en la implementación de las recomendaciones de la DGI-3, temas de relevancia estratégica e intercambio de prácticas de país y experiencias de aprendizaje entre pares.
III. Seguimiento de los Progresos de la DGI-3: Marco de Presentación de Informes sobre la Marcha
16. El objetivo de la DGI es alentar a las economías a proporcionar datos para ayudar a los responsables de la formulación de políticas a abordar las necesidades de política más pertinentes y colmar las lagunas críticas de datos. Al igual que en los casos DGI-1 y DGI-2, el G-20 y las economías participantes presentarán un informe anual sobre los progresos realizados en el que se describirá la implementación del plan de trabajo del DGI-3, que el FMI presentará a los FMCBG del G-20.
17. El G20 y las economías participantes indicaron que el marco de presentación de informes sobre la marcha de los trabajos de la DGI-3 debería tener en cuenta los diferentes niveles de desarrollo estadístico y capacidad estadística, las limitaciones legislativas y las prioridades de las economías participantes. Como primer paso en el desarrollo del marco de informes de progreso de la DGI-3, el IAG desarrolló una encuesta en la que se solicitaban las opiniones del G20 y de las economías participantes. La encuesta se llevó a cabo en marzo y abril de 2023 y recibió respuestas de 21 economías (excluida la UE). El 3 de mayo de 2023, la Secretaría de la DGI organizó cuatro talleres regionales con el G20 y las economías participantes y discutió los resultados y el camino a seguir. Posteriormente, la Secretaría de la DGI elaboró una propuesta de marco para la presentación de informes sobre la marcha de los trabajos basada en los comentarios recibidos de la encuesta y durante los talleres regionales.
18. La versión final del marco de presentación de informes sobre la marcha de los trabajos de la DGI-3 se presentó y acordó en la Conferencia Mundial de la DGI-3 celebrada en junio de 2023 en Washington D.C. El marco tiene como objetivo hacer un seguimiento de los progresos en la implementación, reconocer los logros y servir de referencia para los años siguientes. También garantiza la flexibilidad necesaria para aliviar las preocupaciones expresadas por el G20 y las economías participantes en relación con la pertinencia para su economía de implementar objetivos específicos, así como las limitaciones de recursos y capacidades.
19. El marco de presentación de informes sobre la marcha de los trabajos presenta cuatro niveles de progreso en la aplicación de las recomendaciones de la DGI-3: 1) Se ha subsanado la falta de datos, 2) se está subsanando la falta de datos, 3) la falta de datos no es importante para la economía, y 4) la falta de datos no es un ámbito prioritario inmediato para las autoridades nacionales, habida cuenta de los recursos disponibles. Una economía debe informar que la brecha de datos se ha cerrado cuando los datos se difunden públicamente en un sitio web oficial del gobierno. Cuando una economía informa que se está abordando la brecha de datos, se supone que tiene un programa de trabajo en marcha o planea poner en marcha un programa para abordar esta brecha de datos. Una economía puede declarar que las lagunas de datos «no son significativas» cuando las partes interesadas nacionales y los usuarios de los datos indican que la falta de datos no es importante y que la falta de datos no es un impedimento para el desarrollo de políticas eficaces. Por último, cuando una economía considera que la brecha de datos es material y necesaria para una política eficaz, pero no puede asignar recursos para abordar esta brecha de datos debido a otras prioridades y limitaciones de recursos, la economía puede informar sobre esta brecha de datos en la categoría «La brecha de datos no es un área prioritaria inmediata para las autoridades nacionales, dados los recursos disponibles».
IV. Implementación del Plan de Trabajo DGI-3 durante el primer año
20. Se ha avanzado en la ejecución de las actividades programadas para el primer año de la DGI-3. Se establecieron equipos de trabajo de la DGI-3 para todas las recomendaciones, las agencias líderes de IAG realizaron ejercicios de evaluación para evaluar la disponibilidad de datos y establecer metodologías. Los equipos de trabajo de la DGI-3 realizaron varias reuniones virtuales desde que el Plan de Trabajo fue aprobado por el G20, para avanzar en la implementación de cada recomendación. Estas reuniones fueron con representantes de las economías participantes, aunque no todos están representados en todos los equipos de trabajo. Por lo tanto, para complementar el trabajo cuando fuera necesario y asegurarse de llegar a todas las economías participantes, se llevaron a cabo varios talleres para analizar los marcos metodológicos existentes, las lagunas de datos, los resultados de las encuestas de balance, así como para analizar formas de superar los desafíos y avanzar en la implementación de las recomendaciones.
21. Durante los siete primeros meses de 2023, se llevaron a cabo con éxito los seis talleres siguientes:
• Recomendaciones 1 a 3: Emisiones de GEI, huella de carbono y cuentas de energía: 22 a 24 de mayo de 2023, el FMI organizó el primer taller virtual.
• Recomendación 4—Financiamiento climático: los días 15 y 16 de mayo de 2023, el WGSD organizó un taller virtual de lanzamiento,
• Recomendación 6-7—Subsidios que impactan en el clima, mitigación del clima y gastos: 30 y 31 de mayo de 2023, el FMI organizó el primer taller virtual.
• Recomendación 8— Distribución del ingreso, el consumo y el ahorro: los días 29 y 30 de junio de 2023, la OCDE organizó en París el primer taller presencial del Marco EG DN,
• Recomendación 9—Distribución de la riqueza: la OCDE organizó la reunión de lanzamiento virtual del 23 de mayo de 2023.
• Recomendación 11—Dinero digital: del 10 al 12 de julio de 2023, el FMI, en colaboración con el BPI, el BCE y el FSB, organizó el primer taller híbrido en Londres.
22. El objetivo del primer taller sobre las recomendaciones 1 a 3 (Emisiones de GEI, huella de carbono y cuentas energéticas) era proporcionar a las economías participantes una visión general y una comprensión de la importancia de las cuentas de emisiones atmosféricas, las cuentas energéticas y las huellas de carbono nacionales y sus métodos de compilación. Las organizaciones internacionales (UNDS, OECD, FMI, Eurostat, CMNUCC y AIE) presentaron diversas iniciativas emprendidas en este ámbito, que las economías participantes podrían aprovechar para subsanar estas lagunas de datos. La metodología acordada para las cuentas de energía y emisiones atmosféricas ya está bien desarrollada y varios países del G20 están compilando regularmente estas estadísticas. Los países europeos están obligados a informar a Eurostat de las cuentas anuales de energía y emisiones atmosféricas, y la División de Estadística de las Naciones Unidas y la OCDE han puesto en marcha recientemente una recopilación de datos mundial para cubrir los países no pertenecientes a la UE. Los cuestionarios utilizados para la recopilación de datos se están utilizando como modelos de presentación de informes para la DGI. Algunos de los países que ya publican cuentas de emisiones atmosféricas y/o energía, como Costa Rica, Italia, Turquía, Estados Unidos, Indonesia y Países Bajos, compartieron sus experiencias en la producción y difusión de estas cuentas. Sin embargo, más de la mitad de los países del G20 no compilan estas estadísticas de forma regular. Como siguiente paso, se acordó que los organismos principales trabajarían con las economías del G20 y las economías participantes utilizando las plantillas y herramientas existentes en el desarrollo de cuentas de emisiones atmosféricas, huellas de carbono y cuentas de energía. Los modelos y los instrumentos se presentarán en un taller que se celebrará en el otoño, tras el cual se iniciarán talleres específicos a nivel regional o nacional para ayudar en la compilación de las cuentas.
23. En el taller virtual sobre la recomendación 4 (Financiamiento climático) se hizo un balance del plan de proyecto de la recomendación 4, los borradores de las plantillas de informes y las experiencias existentes con los datos de financiamiento climático. Los representantes del equipo de trabajo acordaron aprovechar la infraestructura de presentación de informes existente y el enfoque de presentación de informes de auto compromiso establecido en la recomendación 7 de la DGI-2. Después del seminario, los proyectos de modelos de presentación de informes se distribuyeron a los miembros del equipo de tareas para su consulta por escrito. Los organismos principales prepararán una versión ajustada de las plantillas sobre la base de los comentarios recibidos para el taller organizado por el WGSD y acogido por el Banco de la Reserva de Sudáfrica en Ciudad del Cabo (Sudáfrica) los días 5 y 6 de octubre de 2023; con el apoyo de la CFI del BPI. Los principales objetivos del taller son (1) acordar las plantillas finales de presentación de informes para la recomendación 4, (2) iniciar el trabajo sobre la metodología para definir los valores verdes, y (3) profundizar el intercambio de experiencias sobre el trabajo en curso y los desafíos en la compilación de estadísticas de financiamiento climático, incluidas las fuentes de datos, el uso de datos valor por valor y las necesidades de los usuarios sobre los datos de valores verdes. Los trabajos futuros sobre la metodología para los valores verdes deben coordinarse estrechamente con la actualización del manual del SCN y las necesidades de los usuarios.
24. En el taller sobre la recomendación 6-7 (Subsidios y gastos de adaptación y mitigación de los efectos climáticos) se hizo un balance de los datos y las iniciativas existentes y se brindó a las economías participantes la oportunidad de compartir su trabajo en este ámbito y debatir los desafíos específicos para cumplir las recomendaciones. También se presentaron y debatieron los resultados de la encuesta de evaluación de los subsidios que afectan al clima. Los principales resultados de este taller fueron: (1) un claro apoyo a la base de los indicadores en la orientación estadística existente, (2) sin embargo, es necesario establecer el alcance de los indicadores, ya sea para restringir los indicadores a los subsidios tal como se definen en los manuales estadísticos, o para incluir otras transferencias, subsidios indirectos/inducidos y gastos fiscales, (3) la importancia de la coherencia entre las recomendaciones 6 y 7, incluida la definición de «mitigación y adaptación al clima» y las fuentes de datos, (4) es posible que se necesiten diferentes enfoques para definir lo que sustenta y daña el clima, dada la intención de la política gubernamental frente al impacto, y (5) es importante involucrar a otras iniciativas, grupos de expertos y comités (como la UNCEEA) que ya trabajan en este espacio y que las organizaciones internacionales se coordinen a través de diferentes iniciativas. Por ejemplo, el Inventario de Medidas de Apoyo a los Combustibles Fósiles de la OCDE documenta más de 1500 medidas gubernamentales que fomentan la producción o el consumo de combustibles fósiles (transferencias presupuestarias directas y gastos fiscales) en 51 países (G20, OCDE, otros). Además, la OCDE y la AIE producen una estimación combinada del apoyo a los combustibles fósiles en un mayor número de países. La definición amplia de apoyo de la OCDE se adoptó en 2019 para rastrear y medir el Indicador 12.c.1 de los Objetivos de Desarrollo Sostenible sobre subsidios a los combustibles fósiles, en una publicación conjunta del PNUMA, el IIDS y la OCDE. Se está preparando un documento de orientación sobre la medición de las subvenciones a los combustibles fósiles.
25. El primer taller presencial sobre la recomendación 8 — Distribución del ingreso, el consumo y el ahorro, se centró en el intercambio de prácticas de los países en la compilación de los resultados, el debate sobre las actualizaciones de la plantilla de recopilación existente (elaborada por el Grupo de Expertos sobre Disparidades en el marco de las Cuentas Nacionales) para reflejar las recomendaciones de la DGI y sobre cuestiones específicas de compilación (por ejemplo, transferencias interfamiliares, micro-macro brechas). También incluyó una actualización del enfoque centralizado, basado en R, que puede ayudar a los países a aplicar partes de la metodología, por ejemplo, para aplicar ajustes para corregir la posible falta de ricos. Además, en el taller se examinaron posibles técnicas de predicción inmediata para llegar a estimaciones más oportunas y análisis de sensibilidad para evaluar los márgenes de error en torno a los resultados. Por último, el grupo discutió la organización de una nueva ronda de recopilación de datos que probablemente tendrá lugar en el segundo semestre de 2024.
26. La reunión virtual de lanzamiento de la recomendación 9 (Distribución de la riqueza) se centró en el mandato del nuevo Grupo de Expertos sobre la Distribución de la Riqueza de los Hogares y puso de relieve la labor en curso en este ámbito mediante presentaciones de los Estados Unidos y el Banco Central Europeo. El grupo también comenzó a reflexionar sobre los conceptos de riqueza a utilizar en la compilación de los resultados de la distribución de la riqueza y discutió el lanzamiento de un cuestionario para obtener más información sobre la información disponible en los países, tanto a nivel micro como macro. Este ejercicio de balance, que se llevará a cabo durante el verano, proporcionará información relevante para desarrollar la plantilla de recolección y comenzar a desarrollar una guía genérica para compilar los resultados de la distribución.
27. En el taller sobre la recomendación 11 (Dinero digital) se debatió la situación actual, incluidas las prioridades en materia de datos, las posibles fuentes de datos, los desafíos relacionados con la recopilación de datos, así como las regulaciones relativas al dinero digital y los criptoactivos en el G20 y las economías participantes. Varias economías, incluidas Brasil, Sudáfrica, EE. UU., China, India, Suiza y la Unión Europea (Alemania e Italia), durante sus presentaciones, destacaron que se están desarrollando regulaciones que a menudo se centran en abordar la gestión de riesgos de los criptoactivos, pero pueden incluir requisitos de datos. Sin embargo, todavía no se sabe con certeza en qué medida estas disposiciones reglamentarias satisfarán las necesidades de compilación de estadísticas monetarias y flujos y existencias transfronterizos con fines macroeconómicos y macro prudenciales. Las economías participantes reconocieron que la recopilación de datos basada en tres dimensiones clave es crucial: (1) el tipo de activo digital, (2) el sector del titular y (3) la residencia del titular (país de contraparte) para abordar la cuestión de «quién posee qué y dónde». Dada la ausencia de estadísticas oficiales, el taller también discutió métodos para identificar y estimar los flujos de capital cripto, que involucran inferencias indirectas e inferencias directas utilizando datos fuera y dentro de la cadena. Se observaron debilidades en términos de anonimato y falta de fiabilidad asociadas con algunas de estas fuentes de datos. La colaboración, los acuerdos de intercambio de datos y el pensamiento innovador mediante la incorporación de una combinación de fuentes de datos tradicionales y no tradicionales fueron las recomendaciones clave proporcionadas por los participantes del panel durante el último día del taller.
28. El 5 de junio de 2023, el equipo de trabajo sobre la recomendación 5 (Indicadores de riesgo físico y de transición prospectivos) celebró una reunión de lanzamiento. Durante la reunión, los representantes del G20 y las economías participantes compartieron sus expectativas del equipo de trabajo, mientras que las agencias líderes presentaron sus iniciativas que podrían apoyar a los países en su trabajo sobre la recomendación. Los participantes estuvieron de acuerdo con el plan de trabajo propuesto para el equipo de tareas.
29. El equipo de trabajo sobre la recomendación 14 – Uso compartido de datos e intercambio de datos ha preparado una nota conceptual en la que se esbozan los aspectos clave de su labor (principios/condiciones del intercambio de datos, incluido el modelo de madurez, descripción de un enfoque normalizado para compartir datos y una opción para desarrollar compromisos propios) junto con encuestas en las que se recopilan las mejores prácticas, referencias y experiencia de los miembros del equipo de trabajo con el intercambio de datos dentro de las organizaciones y entre ellas a nivel nacional e internacional.
V. Panorama general de los marcos metodológicos actuales y disponibilidad de datos
30. A fin de subsanar las lagunas de datos detectadas por los FMCBG del G-20, los estadísticos nacionales necesitan tres datos antes de poder elaborar las estadísticas requeridas. Requieren un marco conceptual y contable acordado, requieren un marco para presentar informes y difundir la información y requieren datos de origen para producir las estadísticas necesarias de manera sostenida.
31. El punto de partida para abordar las lagunas de datos identificadas por los FMCBG del G20 difiere entre las 14 recomendaciones de la DGI-3. En algunos casos, las economías del G20 están muy avanzadas y pueden elaborar estimaciones iniciales en el próximo año. En otros casos, se requiere una importante labor de desarrollo conceptual y de datos de origen.
32. En el cuadro que figura a continuación se pone de relieve la disponibilidad de las aportaciones mencionadas anteriormente para cada recomendación. Se ha asignado una puntuación general de preparación (alta, moderada, baja) a cada recomendación. Las recomendaciones se califican como altas si existen las 3 entradas para la recomendación, moderadas si existen 2 o más factores de entrada y bajas si existen menos de 2 factores de entrada. Teniendo en cuenta el carácter cualitativo de las recomendaciones 13 y 14, se han excluido del tablero.
VI. Avances en el cierre de las brechas de datos
33. En el Cuadro 4 se presenta el estado general de la ejecución de la DGI-3. Esta tabla proporciona información sobre los avances del G20 y las economías participantes informaron sobre el cierre de la brecha de datos para cada una de las recomendaciones de la DGI-3 a septiembre de 2023. Dado el carácter cualitativo de las recomendaciones 13 y 14, no se han incluido en el cuadro. En el caso de algunas recomendaciones, como las cuentas de energía y las cuentas de emisiones atmosféricas, los datos de origen ya están disponibles para varias economías del G20 y participantes. Las economías del G20 han sido las que más han avanzado en las brechas de datos de las estadísticas sobre el cambio climático, específicamente en la recomendación 1: las Cuentas de Emisiones de GEI y las Huellas de Carbono Nacionales informaron que el 29% de las economías han cerrado la brecha de datos, y la recomendación 2: Las Cuentas de Energía informaron que el 48% de las economías informaron que la brecha de datos se cerró. También se ha avanzado en la elaboración de estimaciones de la distribución de los ingresos, el consumo, el ahorro y la riqueza entre los hogares, mientras que en el ámbito de la digitalización y la innovación financiera, el G20 y las economías participantes necesitan más asistencia y orientación sobre la aplicación de las recomendaciones 11 y 12.
34. En el Anexo 1 se presenta la información de cada G20 y de las economías participantes en relación con la implementación de las metas de la DGI-3 a septiembre de 2023. En el caso de algunas recomendaciones/objetivos, se requiere más orientación de IAG o consultas con las partes interesadas nacionales y, por lo tanto, las economías no pudieron evaluar el progreso en esta etapa. Además, dado el carácter cualitativo de las recomendaciones 13 y 14, se han excluido del tablero. Para complementar el cuadro de mando, en el Anexo 2 se presentan breves resúmenes de los avances y los principales desafíos para cada una de las economías del G20 y las economías participantes, preparados por los coordinadores de país del G20.
VII. El camino a seguir
35. El FMI, en estrecha cooperación con el IAG y el FSB, así como a través de la Conferencia Mundial de la DGI, seguirá supervisando la aplicación del DGI-3 e informando de los progresos realizados a los FMCBG del G20. Para apoyar la implementación y la presentación de informes de progreso, como parte del programa de trabajo de la DGI-3 2024, se planifican diversas formas de consulta y coordinación con las economías participantes mediante talleres, reuniones de equipos de trabajo, así como reuniones regionales y/o bilaterales, según sea necesario, y se llevarán a cabo de manera presencial o híbrida.
36. La experiencia adquirida hasta la fecha, al igual que en el caso de la DGI-1 y la DGI-2, sugiere que los talleres son la forma más eficaz de facilitar el progreso, en particular en lo que respecta a las recomendaciones más difíciles. Por lo tanto, el programa de trabajo de 2024 incluirá ocho talleres temáticos: cuatro virtuales y cuatro presenciales (Anexo 3). También incluirá consultas y reuniones bilaterales, según sea necesario, y una Conferencia Mundial anual (prevista para junio de 2024). El plan de trabajo para 2024 también se centrará en la elaboración de marcos metodológicos y plantillas de presentación de informes en los casos en que aún no estén en su lugar, o en la actualización de los existentes, así como en la elaboración y/o difusión de estimaciones (experimentales).
La inteligencia artificial generativa (IAG) presenta nuevas oportunidades para fortalecer la ciberseguridad de los bancos centrales, pero también presenta nuevos riesgos. Utilizamos datos de una encuesta única entre expertos en ciberseguridad de los principales bancos centrales para arrojar luz sobre estas cuestiones. Las respuestas revelan que la mayoría de los bancos centrales ya han adoptado o planean adoptar herramientas de IAG en el contexto de la ciberseguridad, ya que los beneficios percibidos superan los riesgos. Los expertos prevén que las herramientas de IA mejorarán la detección de amenazas cibernéticas y reducirán el tiempo de respuesta a los ciberataques. Sin embargo, la IAG también aumenta los riesgos de ataques de ingeniería social y divulgación de datos no autorizados. Para mitigar estos riesgos y aprovechar los beneficios de la IAG, los bancos centrales anticipan la necesidad de inversiones sustanciales en capital humano, especialmente en personal con experiencia tanto en ciberseguridad como en programación de IA. Por último, si bien los encuestados esperan que la IAG automatice varias tareas, también esperan que apoye a los expertos humanos en otras funciones, como la supervisión de los modelos de IA.
Clasificación JEL: E58, G20, G28, K24
Palabras clave: inteligencia artificial, ciberseguridad, bancos centrales, capital humano
Sobre los autores
1. Introducción
Los ciberataques se han vuelto más frecuentes y sofisticados, y el sector financiero se sitúa sistemáticamente como una de las industrias más atacadas (Aldasoro et al (2020, 2022)). Los bancos centrales representan un objetivo natural para los ciberataques, ya que son responsables de la gestión y supervisión de las infraestructuras críticas del sector financiero (por ejemplo, los sistemas de pago) y salvaguardan la información confidencial sobre futuras decisiones políticas (Doerr et al (2022)). Reforzando estas preocupaciones, en marzo de 2024 un informe del Departamento del Tesoro de EE. UU. destacó la inteligencia artificial generativa (gen AI) como un aspecto crítico emergente para la ciberseguridad del sector financiero.
La aparición de modelos de IA en generación, que cobró un impulso significativo con el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, presenta tanto oportunidades como desafíos para la gestión del riesgo cibernético en el sector financiero, incluidos los bancos centrales. Por un lado, a medida que las herramientas de IA de generación se vuelven más sofisticadas y su uso se generaliza, la frecuencia y la velocidad de los ataques cibernéticos aumentarán. También es probable que estos ataques se vuelvan más complejos, debido a algoritmos más refinados. Las amenazas específicas incluyen ingeniería social generada por IA, ataques de día cero y ataques de malware para la fuga de datos. La adopción de la IA genérica para fines de organización interna y, potencialmente, también para la ciberdefensa también crea el riesgo de ataques directos contra los sistemas de IA. Por otro lado, la IA de generación puede fortalecer la seguridad cibernética al permitir el procesamiento de conjuntos de datos cada vez más grandes con análisis más sofisticados. También podría ayudar a los usuarios a emplear estrategias más proactivas de ciberseguridad y prevención del fraude.
A la luz de estos avances, es de suma importancia comprender el impacto de la IA en la gestión del riesgo cibernético de los bancos centrales. Esta cuestión está naturalmente entrelazada con las habilidades del personal del banco central. De hecho, establecer reglas de conducta y garantizar una comprensión profunda de los riesgos y beneficios asociados con el uso de herramientas de IA de generación para todos los empleados es esencial para mantener altos estándares de seguridad cibernética. Además, la cuestión de si el desarrollo de herramientas de IA complementará o reemplazará la experiencia humana en las unidades de TI de los bancos centrales sigue siendo objeto de un debate en curso.
Para investigar el vínculo entre la generación de IA y el riesgo cibernético, nos basamos en los resultados de una encuesta ad hoc realizada entre los miembros del Grupo Global de Resiliencia Cibernética (GCRG) en enero de 2024. El GCRG es una de las iniciativas del Centro de Coordinación de la Resiliencia Cibernética (CRCC).3 Establecido en 2020, el GCRG sirve como un foro donde los directores de seguridad de la información (CISO) de los bancos centrales se reúnen para discutir cuestiones tácticas y estratégicas relacionadas con la seguridad cibernética. La encuesta recopiló las respuestas de 32 participantes, profundizando en las oportunidades y desafíos que los bancos centrales ven en la adopción de herramientas de IA genérica. Cuatro consideraciones generales guiaron el diseño de la encuesta:
1) ¿Cuál es el estado actual de la adopción de la IA en generación por parte de los bancos centrales?
2) ¿Cómo evalúan los bancos centrales los beneficios y desafíos para la ciberseguridad asociados con el uso de la IA genérica?
3) ¿Qué tan preparados están los bancos centrales para la «revolución de la IA» y su impacto esperado en la seguridad cibernética y la protección de datos?
4) ¿Cuáles son las principales preocupaciones estratégicas, éticas y regulatorias con respecto a la adopción de la IA en la ciberseguridad?
Las respuestas de la encuesta revelan cuatro ideas principales.
En primer lugar, una gran mayoría de los bancos centrales informan que ya están utilizando herramientas de IA de generación o planean hacerlo en los próximos años. Los encuestados indican que la IA de generación ofrece más beneficios que riesgos, especialmente en lo que respecta a aspectos específicos de la ciberseguridad, como la detección de amenazas cibernéticas. Sin embargo, el proceso de adopción conlleva importantes desafíos, sobre todo en términos de inversión adecuada en capital humano. De hecho, más de la mitad de los expertos encuestados informan de que sus estrategias en relación con la evaluación y adopción de la estrategia de IA están actualmente en fase de desarrollo.
En segundo lugar, la opinión predominante es que la IA genérica puede superar a los métodos tradicionales para mejorar la gestión de la ciberseguridad, pero que también introduce nuevos riesgos. Los beneficios se perciben en gran medida en áreas específicas de la ciberseguridad, como la automatización de tareas rutinarias. Se espera que la IA reduzca los costos asociados con las actividades que consumen mucho tiempo y que tradicionalmente realizaban los humanos. Los beneficios adicionales de la IA de generación incluyen una detección de amenazas mejorada, tiempos de respuesta más rápidos a los ataques cibernéticos y aprendizaje de nuevas tendencias, anomalías o correlaciones que podrían no ser obvias para los analistas humanos. En términos de riesgos, la IA puede introducir nuevas vulnerabilidades en las defensas de ciberseguridad de los bancos centrales. Los riesgos relacionados con la ingeniería social y los ataques de día cero, así como la divulgación no autorizada de datos, son los más preocupantes.
En tercer lugar, nuestros resultados destacan aspectos clave en cuanto a inversiones en TI y capital humano. De la encuesta se desprenden dos dimensiones críticas con respecto al capital humano. El primero afecta a todos los empleados de los bancos centrales e implica la adopción de herramientas de IA de alta generación, que pueden verse obstaculizadas por la falta de habilidades tecnológicas. De hecho, la mayoría de los bancos centrales han habilitado o planean permitir que su personal acceda a aplicaciones de IA genérica basadas en la nube, aunque con ciertas restricciones de uso. Este enfoque tiene como objetivo mitigar los riesgos asociados con la adopción de la IA genérica, en particular en lo que respecta a la falta de preparación actual del personal para integrar y poner en funcionamiento los sistemas de IA. La segunda dimensión se relaciona con el capital humano acumulado en las divisiones de TI de los bancos centrales. Existe un consenso de que la IA de alta generación podría reemplazar al personal de las unidades de seguridad cibernética para las tareas rutinarias. Este cambio podría liberar recursos para reasignarlos a iniciativas de ciberseguridad más estratégicas, lo que podría aumentar la productividad. Además, las respuestas indican que, aunque la IA genérica se considera una tecnología que puede manejar las tareas operativas de manera más efectiva, aún requerirá supervisión humana para garantizar resultados éticos y precisos y entrenar continuamente los sistemas de IA. Por lo tanto, una preocupación general es la limitada disponibilidad de personal con suficientes conocimientos tanto de metodologías de IA como de ciberseguridad.
En cuarto lugar, el consenso entre los encuestados es que los sistemas de IA de generación facilitarán el cambio de un enfoque reactivo a uno proactivo para predecir y neutralizar las amenazas. Una consideración crítica es el grado de autonomía que se debe otorgar a las herramientas de IA en materia de ciberseguridad y la naturaleza de su interacción con los humanos. Para una estrategia adecuada, los científicos de datos, los analistas de seguridad de IA y los supervisores de IA se identifican como roles profesionales clave para la integración perfecta de la IA de generación con las herramientas de seguridad existentes.
Los resultados de este estudio contribuyen al debate en curso sobre la mejor manera de utilizar la IA para limitar el riesgo cibernético. Kashyap y Wetherilt (2019) proponen un conjunto de principios a tener en cuenta a la hora de regular el riesgo cibernético dentro del sector financiero. Además, el Comité de Supervisión Bancaria de Basilea (BCBS) ha publicado directrices para los bancos sobre las mejores prácticas en materia de gestión de riesgos cibernéticos (BCBS (2018, 2021)). Nuestros resultados sugieren que podrían ser necesarias medidas adicionales para tener en cuenta los beneficios y desafíos potenciales que surgen de la propagación de la IA gen. Además, dada la incertidumbre y la variabilidad significativas en las estimaciones de costos para los incidentes de seguridad cibernética, que podrían aumentar con la adopción futura de herramientas de IA, es deseable establecer pautas y prácticas comunes para todos los bancos centrales. Además, es posible que el personal de TI existente no esté completamente preparado para manejar las innovaciones rápidas y disruptivas asociadas con la IA genérica. La «brecha de habilidades» prevista puede ser difícil de cerrar para la mayoría de los bancos centrales, dada la limitada oferta de mano de obra y los altos costos asociados con las nuevas contrataciones.6 Abordar este problema es vital para los bancos centrales en el futuro.
Cada vez son más los trabajos que estudian el papel y el impacto de las ciberamenazas en el sector privado, incluidas las instituciones financieras y las criptomonedas (Boissay et al (2022)), pero pocos estudios han examinado las implicaciones para los bancos centrales. Una excepción es el trabajo de Doerr et al (2022), quienes analizan el tema del riesgo cibernético en la banca central aprovechando una encuesta ad hoc realizada en 2021. Nuestra contribución es ampliar el alcance de ese análisis ampliando la muestra de los bancos centrales participantes en la encuesta e incorporando nueva evidencia sobre la gestión de la seguridad cibernética, específicamente en lo que respecta a la relación entre el advenimiento de nuevas herramientas de IA y la preparación del personal de los bancos centrales para este avance tecnológico disruptivo.
Nuestro artículo también contribuye al debate más general sobre el impacto esperado de la introducción de herramientas de IA en la estructura organizativa de las empresas públicas y privadas. La literatura destaca un aumento esperado en la productividad laboral, especialmente en tareas que requieren habilidades cognitivas (Brynjolfsson et al (2023); Noy y Zhang (2023); Peng et al (2024)), aunque los efectos podrían ser bastante diferentes en todos los sectores (Felten et al (2021)). Este artículo profundiza en los efectos de la IA genérica en la productividad considerando la perspectiva de los expertos en ciberseguridad de los bancos centrales. Nuestros hallazgos subrayan que se espera que las herramientas de IA de generación mejoren la eficiencia de las prácticas de seguridad cibernética existentes, impulsando así la productividad de los profesionales, particularmente en tareas rutinarias y operativas. Al mismo tiempo, los expertos en ciberseguridad no esperan que sus funciones sean sustituidas por aplicaciones de IA de generación; más bien, se otorga una importancia cada vez mayor a la participación humana en las tareas relacionadas con la supervisión y la capacitación de las actividades impulsadas por la IA, lo que garantiza resultados éticos y precisos.
El resto del documento está organizado de la siguiente manera: La sección 2 proporciona contexto sobre los desarrollos recientes en la IA de generación y cómo puede afectar a la seguridad cibernética. En la sección 3 se presentan los resultados de la encuesta relativa a la adopción de la IA por parte de los bancos centrales. En la sección 4 se analizan las oportunidades, los riesgos y los desafíos percibidos asociados a la adopción de herramientas de IA genérica para la gestión de la ciberseguridad. En la sección 5 se examinan las respuestas a las preguntas sobre la inversión en tecnologías de la información y el capital humano. En la sección 6 se analiza el panorama futuro y se proporcionan algunas perspectivas normativas. Concluye la sección 7.
2. La IA genérica y el riesgo cibernético
La IA de generación puede verse como el último avance del aprendizaje automático. A grandes rasgos, el aprendizaje automático comprende un conjunto de técnicas diseñadas para extraer información de los datos, con el fin de hacer predicciones. Puede verse como una consecuencia de las técnicas estadísticas y econométricas tradicionales, aunque no se basa en un modelo preespecificado o en supuestos estadísticos como la linealidad o la normalidad. El proceso de ajustar un modelo de aprendizaje automático a los datos se denomina entrenamiento. El criterio para un entrenamiento exitoso es la capacidad de predecir resultados a partir de datos no vistos previamente («fuera de la muestra»), independientemente de cómo los predigan los modelos.
Las redes neuronales son quizás la técnica más importante en el aprendizaje automático, con usos generalizados incluso para la última generación de modelos. Sus principales bloques de construcción son las neuronas artificiales, que toman múltiples valores de entrada y los transforman de forma no lineal para generar un solo número, como las regresiones logísticas. Las neuronas artificiales están organizadas para formar una secuencia de capas que se pueden apilar: las neuronas de la primera capa toman los datos de entrada y emiten un valor de activación. A continuación, las capas siguientes toman la salida de la capa anterior como entrada, la transforman y generan otro valor, y así sucesivamente. De esta manera, al igual que las neuronas en el cerebro humano, el valor de salida de una neurona artificial es similar a un impulso eléctrico transmitido a otras neuronas. La profundidad de una red se refiere al número de capas. Los pesos y sesgos que determinan la fuerza de las conexiones entre las neuronas y las capas se denominan colectivamente parámetros. Estos parámetros se mejoran de forma iterativa durante el entrenamiento. Las redes más profundas con más parámetros requieren más datos de entrenamiento, pero predicen con mayor precisión. Las redes neuronales están detrás del reconocimiento facial o de los asistentes de voz como Siri o Alexa y son la base de las innovaciones recientes más significativas en IA.
Transformers, presentado en 2017, mejoró drásticamente el rendimiento de las redes neuronales en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y permitió el surgimiento de grandes modelos de lenguaje (LLM). En lugar de limitarse a relacionar una palabra con los que están cerca de ella, los transformadores intentan captar la relación entre los diferentes componentes de una secuencia de texto, incluso si están muy alejados en el párrafo o documento. Esto permite que el modelo comprenda mejor el contexto y, por lo tanto, los diferentes significados que puede tener una palabra. Por ejemplo, el significado de la palabra «banco» difiere cuando aparece en la oración «Cruzaré el río a nado para llegar a la otra orilla» frente a «Crucé la calle para ir al banco». Transformers desbloqueó casos de uso de procesamiento de lenguaje natural que requieren lidiar con largos flujos de texto y dio lugar a los avances más recientes en LLM, como ChatGPT. La disponibilidad de grandes cantidades de texto digitalizado de Internet y los rápidos avances en la potencia informática han permitido a los LLM basados en transformadores alcanzar habilidades similares a las humanas en el procesamiento del lenguaje.
Los LLM subyacen en el rápido auge de la IA de la generación, que genera contenido basado en indicaciones adecuadas y puede realizar tareas más allá del reconocimiento del idioma. En particular, puede generar contenido nuevo, desde texto e imágenes hasta música y código, en función de los datos con los que se han entrenado.7 Por ejemplo, los LLM como ChatGPT (Generative Pretrained Transformer) están diseñados para predecir la siguiente palabra o token. Al ingerir el rastreo común en su conjunto de entrenamiento, presentan capacidades de aprendizaje de disparo cero y pueden responder a las indicaciones humanas para generar texto de una manera que imite el lenguaje humano. Por lo tanto, permiten una amplia gama de tareas lingüísticas, redacción de ensayos, codificación de software e incluso participar en conversaciones matizadas.
Se espera que la IA de generación sea la próxima tecnología de propósito general, con el potencial de transformar varias industrias y tener un impacto significativo en la economía (McKinsey (2023), Aldasoro et al (2024a)). Los bancos centrales no son una excepción. De hecho, en el pasado reciente, los bancos centrales han implementado con éxito herramientas tradicionales de IA para diversas aplicaciones, incluidas técnicas de aprendizaje automático para el análisis de datos, la supervisión de sistemas de pago, la supervisión y la ciberseguridad (Araujo et al (2022, 2024); Doerr et al (2021)).
La adopción de la IA genérica por parte de los bancos centrales ofrece nuevas oportunidades y desafíos relacionados con la gestión de la ciberseguridad. La IA de generación se puede aplicar tanto en el lado ofensivo como en el defensivo del riesgo cibernético (Neupane et al (2023)). A continuación, informaremos sobre las principales áreas de riesgo introducidas por el uso ofensivo de modelos de IA de generación, así como las implicaciones para la defensa cibernética y la configuración de estrategias destinadas a contrarrestar el aumento de las amenazas cibernéticas inducidas por la IA de generación.
El desarrollo de herramientas de IA de generación podría mejorar las capacidades de los actores de amenazas cibernéticas sofisticados y permitir que los actores menos hábiles desarrollen ataques simples pero efectivos.8 Los usos de la IA de generación por parte de los actores de amenazas cibernéticas para la fuga de datos o los ataques incluyen:
i) 7 Técnicas de ingeniería social: Los actores de amenazas pueden utilizar los LLM para llevar a cabo ataques de phishing más específicos, compromiso del correo electrónico empresarial, deepfakes y otros fraudes. Por ejemplo, la IA genérica permite a los actores de amenazas tergiversarse a sí mismos de manera más realista como reflejo de una variedad de orígenes, idiomas, estados y géneros.
ii) Generación de malware/código: La IA puede ayudar a crear nuevos códigos de malware o variantes más complejas de los existentes que pueden evadir de manera más efectiva un sistema de detección automatizado basado en firmas.
iii) Desinformación: La IA genérica puede aumentar la eficiencia de un ataque dirigido mediante la realización de campañas de desinformación utilizando características y personalidades más realistas del lenguaje humano.
Además, la adopción de herramientas de IA para las operaciones internas y la ciberdefensa genera el riesgo de ataques contra los propios sistemas de IA (Zhu et al (2024)). Estos riesgos incluyen:
i) Envenenamiento de datos/modelos: Es el proceso de corromper los datos de entrenamiento del modelo interno de la IA gen para perjudicar el proceso de entrenamiento u obtener un resultado deseado (Improta (2024)).
ii) Fuga de datos durante la inferencia: Los actores de amenazas pueden obtener acceso a datos confidenciales a través de la inversión del modelo y la consulta programática del modelo durante la fase de inferencia.
iii) Descubrimiento de vulnerabilidades: Los actores de amenazas pueden utilizar herramientas basadas en IA que normalmente se utilizan para la defensa cibernética para descubrir vulnerabilidades e identificar debilidades en la red de una institución.
Por último, la dependencia de los sistemas de IA de los datos puede amplificar los desafíos existentes en relación con la seguridad y la privacidad de los datos, incluida la información relacionada con terceros. Los aspectos financieros, legales y de seguridad críticos incluyen la evaluación de si los datos de entrenamiento son propietarios, cómo se manejan, recopilan y preparan los datos, y la calidad de los datos de entrenamiento.
En general, el auge de la IA gen amplificará los riesgos cibernéticos existentes y creará nuevos desafíos. Pero esta innovadora tecnología también se puede utilizar en el lado de la defensa para fortalecer la ciberseguridad y ayudar a emplear estrategias de prevención del fraude más proactivas. Estas estrategias abarcan diversas técnicas como la detección, el engaño y el ataque adversario. Como veremos a continuación, la adecuada capacidad de programación de IA del personal de TI y la disponibilidad de datos para el entrenamiento y las pruebas son fundamentales para cosechar los beneficios de la IA para la ciberseguridad.
3. La IA de la generación en la banca central
A continuación, presentamos los resultados de la encuesta realizada entre los miembros del GCRG en enero de 2024. Comenzamos evaluando el estado actual de la adopción de la IA en los bancos centrales. Más de dos tercios (71%) de los encuestados ya están utilizando la IA de generación, y el 26% tiene planes de incorporar dichas herramientas en sus operaciones en los próximos uno o dos años.9 Por lo tanto, la tasa de adopción podría acercarse al 100% a corto plazo.
Sin embargo, los bancos centrales todavía están explorando la mejor manera de integrar esta tecnología. En concreto, cuando se les preguntó si tenían una estrategia concreta para adoptar e integrar la IA genérica, solo el 19% afirmó que sí, mientras que el 23% respondió que no tenía ninguna estrategia de este tipo (Gráfico 1.A). Una mayoría significativa (55%) indicó que su estrategia aún está «en desarrollo».
Este enfoque cauteloso puede atribuirse en parte a la incertidumbre existente sobre el uso correcto de la IA genérica. En la etapa actual, no solo se perciben oportunidades sustanciales, sino también riesgos y desafíos que requieren una comprensión adecuada antes de tomar medidas. Para una evaluación preliminar de las ventajas y desventajas percibidas, la encuesta pidió a los expertos de los bancos centrales que evaluaran si el uso de la IA proporcionará más beneficios que riesgos a sus organizaciones. Las respuestas, recogidas en el gráfico 1.B, son algo heterogéneas: el 19% está totalmente de acuerdo con la afirmación, el 56% está parcialmente de acuerdo, el 19% es neutral y el 6% está parcial o totalmente en desacuerdo. Estos hallazgos sugieren una inclinación general entre los bancos centrales a reconocer las ventajas (netas) de la IA genérica.
El gráfico 1.C muestra las dimensiones a lo largo de las cuales los bancos centrales perciben los beneficios de la IA genérica. «Detección de amenazas cibernéticas» es la dimensión elegida con más frecuencia, seleccionada por el 57% de los encuestados. Además, los bancos centrales creen que la «creación y depuración de códigos», la «detección de fraudes» y la «respuesta a las amenazas cibernéticas» también pueden beneficiarse de la implementación de la IA gen, aunque en menor grado. Estas respuestas ponen de manifiesto que los ciberataques son una grave preocupación para los bancos centrales. Otras dimensiones de los beneficios incluyen actividades que suelen incluirse en el trabajo diario de los empleados, como «Resumir documentos y notas de reuniones» (43% de los encuestados) y «Redactar correos electrónicos y documentos» (36% de los encuestados).
4. Oportunidades, riesgos y desafíos para la ciberseguridad
Un desafío clave para los bancos centrales es establecer una infraestructura de TI que pueda aprovechar de manera efectiva los beneficios de la IA genérica y, al mismo tiempo, abordar los riesgos cibernéticos actuales y previstos. Esta sección ofrece un análisis más detallado de las oportunidades (Sección 4.1), así como de los riesgos y desafíos (Sección 4.2) asociados con la adopción generalizada de la IA gen, según la percepción de los líderes encuestados dentro de las unidades de ciberseguridad de TI de los bancos centrales.
4.1 Oportunidades
Las herramientas tradicionales de aprendizaje automático para la gestión de riesgos cibernéticos han sido empleadas por los bancos centrales durante algún tiempo. Estas herramientas incluyen sistemas para detectar y responder a amenazas cibernéticas, proteger las transacciones y monitorear la integridad de los sistemas de pago.
La IA de generación podría mejorar las capacidades de seguridad cibernética más allá de las capacidades de los métodos más tradicionales y contribuir a mejorar la seguridad cibernética en general. Cuando se les pidió explícitamente que evaluaran este aspecto, el 44% de los encuestados percibe que la IA genética es muy efectiva o efectiva, mientras que el 41% la considera moderadamente efectiva (Gráfico 2.A). Solo el 3% cree que la nueva tecnología no es muy efectiva, y el 13% se abstiene de proporcionar una evaluación. En línea con la pregunta anterior, la encuesta invitó a los bancos centrales a evaluar el impacto de la IA genética en la mejora de las medidas de ciberseguridad (gráfico 2.B). Utilizando una escala de 1 (mejora baja) a 10 (mejora alta), una cuarta parte de los encuestados la valoró entre 5 y 6, más del 45% entre 7 y 8 y el 11% la valoró entre 9 y 10, mientras que el 7% eligió un valor inferior o igual a 2. Por lo tanto, la capacidad percibida de la IA genérica para impulsar la ciberseguridad es, por lo tanto, ampliamente positiva, pero su impacto general sigue siendo algo incierto.
La evaluación mixta de los beneficios potenciales de la adopción de la IA en la ciberseguridad podría provenir de las diferentes áreas operativas en las que los expertos anticipan las ganancias más significativas. El gráfico 2.C ilustra las puntuaciones medias asignadas a las distintas facetas de la ciberseguridad que podrían beneficiarse de la IA, con puntuaciones en una escala de 1 (beneficios muy bajos) a 5 (beneficios muy altos). «Automatización de tareas rutinarias» recibió la puntuación media más alta, lo que indica que una ventaja clave del uso de herramientas de IA de generación radica en su capacidad para reemplazar las tareas intensivas en mano de obra que suelen realizar los humanos. Las siguientes dimensiones que reciben las puntuaciones más altas son «Tiempos de respuesta mejorados», «Deep learning insights» (refiriéndose al aspecto de aprendizaje profundo de la IA capaz de ofrecer información sobre las amenazas cibernéticas mediante el análisis de patrones de datos más allá de las capacidades humanas) y «Detección de amenazas mejorada». Esto subraya la creencia de que la IA genética tendrá un impacto positivo tanto en la detección de amenazas cibernéticas como en la respuesta a los ataques. En términos más generales, los patrones del gráfico 2 sugieren que es probable que la IA amplíe el alcance y el tamaño de las unidades de ciberseguridad de los bancos centrales a través de un proceso combinado de automatización de tareas rutinarias e inversión en nuevas habilidades blandas.
4.2 Riesgos y desafíos
La creciente sofisticación y frecuencia de las amenazas cibernéticas, junto con el advenimiento de las herramientas de IA de generación, introducen nuevos riesgos y desafíos para los marcos de seguridad cibernética de las autoridades reguladoras y supervisoras.
La encuesta pidió a los encuestados que calificaran sus preocupaciones con respecto a las diversas fuentes de vulnerabilidades que los sistemas de IA pueden introducir en las defensas de seguridad cibernética. Para todas las vulnerabilidades reportadas en el Gráfico 3.A, se pidió a los encuestados que asignaran una puntuación de 1 (nivel más bajo de preocupación) a 5 (nivel más alto de preocupación). Los encuestados están, en promedio, más preocupados por la «ingeniería social» y la «divulgación no autorizada de datos», que no son riesgos relacionados. Las herramientas de IA de la generación están permitiendo ciberataques cada vez más sofisticados, en particular a través de su capacidad para replicar voces o imágenes y crear deepfakes, con el objetivo final de extraer información o infiltrarse en las redes.10 Las implicaciones de un ataque de ingeniería social incluyen el acceso no autorizado a las redes internas de los bancos (con el posible bloqueo del sistema y demandas de pago de rescate), así como la divulgación involuntaria de datos confidenciales. Estos ataques pueden socavar la confianza en los bancos centrales y, en el extremo, poner en peligro la estabilidad financiera. Estas preocupaciones se extienden a todos los empleados de los bancos centrales, no solo a los de las unidades de TI, lo que subraya la necesidad de una política integral que eduque a todo el personal sobre las implicaciones de adoptar herramientas de IA genérica. Del mismo modo, la siguiente preocupación mejor valorada es «Problemas de privacidad» -el riesgo asociado a la posible exposición de datos sensibles-, seguida de «Algoritmos de caja negra» y «Propagación automatizada». Estas preocupaciones pueden reflejar temores de una «pérdida de control» tras la adopción de herramientas de IA de generación por parte de los operadores de ciberseguridad, ya que las decisiones tomadas por modelos autónomos de IA pueden ser difíciles de entender y explicar. En general, cuando se les pidió que evaluaran el riesgo asociado con la implementación de la IA de generación para la seguridad cibernética en una escala de 1 (muy bajo) a 10 (muy alto), el 96% de los encuestados respondió con 5 o más.
La encuesta también pidió a los encuestados que calificaran los diferentes desafíos que surgen del uso de la IA genérica para la seguridad cibernética en una escala de 1 (la más baja) a 5 (la más alta). En el gráfico 3.B se informa de cómo los bancos centrales evalúan los retos que suelen surgir en la integración (o la integración prevista) de la IA genérica en los sistemas de ciberseguridad existentes. Para la mayoría de las opciones, los bancos centrales ven desafíos sustanciales. En particular, la «brecha de habilidades» (el déficit de personas competentes tanto en programación de IA como en seguridad cibernética) recibe la puntuación promedio más alta. En la siguiente sección se volverá a examinar este desafío con más detalle.
Otros desafíos incluyen cuestiones relacionadas con la gestión de datos y la transparencia. Esto incluye «Seguridad de los sistemas de IA» (garantizar que los sistemas de IA estén protegidos contra las vulnerabilidades y el uso indebido por parte de los atacantes), «Comprender las decisiones de la IA» (la dificultad para interpretar y comprender los procesos de toma de decisiones de la IA, especialmente con algoritmos complejos), «Preocupaciones éticas y de privacidad» (abordar las implicaciones éticas y los problemas de privacidad que surgen del uso de la IA en la vigilancia y otras funciones de seguridad) y «Calidad y disponibilidad de los datos» (desafíos relacionados con la disponibilidad de datos relevantes y de alta calidad necesarios para entrenar modelos de IA de manera efectiva).
5. Inversiones en TI y capital humano
La mayoría de los bancos centrales han aumentado significativamente su presupuesto anual para la inversión en ciberseguridad desde 2020 (Doerr et al (2022)). El auge de la IA gen refuerza esta tendencia y exige una actualización urgente de las competencias, tanto a través de iniciativas de formación para el personal existente como de la contratación de nuevos empleados.
Al discutir la relación entre el nivel de capital humano y la integración de la IA en generación con la ciberseguridad, surgen dos dimensiones importantes de análisis.
El primero se refiere a todos los empleados del banco central, centrándose específicamente en la adopción de herramientas de IA de generación. Esta adopción puede verse obstaculizada por las insuficientes habilidades tecnológicas de la fuerza laboral existente o incluso podría verse impedida por prácticas internas debido a preocupaciones relacionadas con la protección de datos y la privacidad. El segundo se relaciona más directamente con el capital humano dentro de las divisiones de TI de los bancos centrales, específicamente en lo que respecta a la seguridad cibernética.
En cuanto a la primera dimensión, la encuesta preguntó si los bancos centrales han habilitado o planean permitir que su personal acceda a aplicaciones de IA genéricas basadas en la nube (por ejemplo, ChatGPT). La mayoría de los encuestados respondieron afirmativamente, aunque con ciertas restricciones (por ejemplo, prohibir el envío de información corporativa). Entre los encuestados, el 13% informó que actualmente no tiene esta capacidad, pero planea implementarla pronto, mientras que el 9% indicó que no tiene planes para permitir el acceso. Solo el 3% de los encuestados ha permitido el acceso sin restricciones a las aplicaciones basadas en la nube para el personal.
En términos generales, los expertos en ciberseguridad están preocupados por la preparación y la capacidad del personal actual para integrar y utilizar eficazmente los sistemas de IA. Cuando se les preguntó al respecto, el 40% de los encuestados expresó una preocupación alta o extrema, el 35% una preocupación moderada, un 15% una preocupación leve y un encuestado informó no estar preocupado. Una implicación es que la introducción de prácticas internas y políticas regulatorias comunes podría ser necesaria para una adopción segura y generalizada de las herramientas de IA genética en los bancos centrales.
Una segunda cuestión distinta se refiere a las inversiones en TI y la gestión del capital humano empleado en las unidades de ciberseguridad de los bancos centrales. El gráfico 4.A muestra que el beneficio más mencionado de la IA genérica es el «aumento de la eficiencia», lo que pone de manifiesto la capacidad del personal de ciberseguridad para utilizar herramientas que faciliten una toma de decisiones y respuestas más rápidas. Otra ventaja clave es la «reducción de la carga de trabajo», atribuida a la automatización de numerosos procesos que disminuyen la carga del personal de seguridad cibernética. Algunos bancos centrales han informado de que «no hay cambios significativos», lo que indica que la IA de la generación se ha integrado sin cambios significativos en la asignación de recursos humanos. Se otorgaron calificaciones más bajas a la «mejora del conjunto de habilidades» (la necesidad de mejorar las habilidades dentro de la fuerza laboral de seguridad cibernética para administrar e interactuar de manera efectiva con las herramientas de IA) y «Reasignación para tareas estratégicas» (con la IA asumiendo tareas rutinarias, liberando así a los recursos humanos para concentrarse en esfuerzos de seguridad cibernética más estratégicos). En general, mientras que la IA de la generación puede proporcionar beneficios en términos de tareas rutinarias, las unidades de ciberseguridad se están centrando simultáneamente en adquirir nuevas habilidades para su personal actual y reasignarlas hacia iniciativas de ciberseguridad más estratégicas.
Persiste la preocupación por la escasez de personal cualificado en IA. Para una serie de preocupaciones enumeradas, se pidió a los encuestados que asignaran una puntuación del 1 al 5, siendo 1 el más bajo y 5 el más alto (gráfico 4.B). La «experiencia limitada en IA» surgió como la preocupación mejor valorada, lo que subraya la importancia de la retención y el reclutamiento de talento en la gestión de personal. La segunda mayor preocupación es la «Dependencia de proveedores externos», lo que indica una dependencia sustancial de proveedores externos para soluciones de IA, que también puede ser una función de personal interno inadecuado. Ya se ha reconocido que la dependencia de los servicios en la nube es crucial para la gestión del riesgo cibernético en los bancos centrales, especialmente en las economías avanzadas (Doerr et al (2022)). La IA de la generación da un nuevo impulso a estas preocupaciones (Araujo et al (2024)).
Por último, la encuesta explora las opiniones de los bancos centrales sobre la colaboración entre los sistemas de IA y los expertos humanos en ciberseguridad. La mayoría de los encuestados reconoce que la IA es una oportunidad, aunque requiere supervisión humana (gráfico 4.C). La IA de la generación se considera principalmente una herramienta para apoyar a los expertos humanos, mejorando su productividad en lugar de servir como el mecanismo de defensa principal y autónomo. Los expertos en unidades de ciberseguridad también coinciden en el hecho de que los humanos entrenarán y actualizarán continuamente los sistemas de IA, al tiempo que utilizan su aprendizaje continuo. En general, estos patrones sugieren una relación complementaria entre las capacidades humanas y las de la IA.
6. Perspectivas futuras y perspectivas regulatorias
Hasta ahora, hemos analizado los problemas relacionados con la adopción de la IA gen en las prácticas de ciberseguridad de los bancos centrales, proporcionando principalmente una instantánea de la situación actual. La encuesta también preguntó sobre la evaluación de los bancos centrales de los aspectos futuros de la gestión del riesgo cibernético y su perspectiva sobre las acciones que se pueden proponer para incorporar adecuadamente la IA genética en sus operaciones.
En los últimos años, los bancos centrales han invertido significativamente en varias áreas relacionadas con la ciberseguridad. Estos incluyen el desarrollo de planes de respuesta a incidentes en caso de ataques cibernéticos (por ejemplo, con ejercicios internos para simular ataques), el suministro de marcos de gestión de riesgos para la seguridad cibernética (por ejemplo, mediante la realización de pruebas de estrés cibernéticas) y la recopilación de información sobre ataques cibernéticos a instituciones financieras. En términos más generales, se ha producido un cambio de un enfoque basado en el cumplimiento a un enfoque de gestión de riesgos y resiliencia.
Una pregunta abierta es si la IA genética cambiará las estrategias y enfoques generales de la ciberseguridad en los próximos años. Los resultados de la encuesta indican que la mayoría de los encuestados no prevé cambios importantes. Más allá de los cambios esperados debido a la adopción de la nueva tecnología, el panorama en evolución confirma la tendencia actual hacia un enfoque de gestión de riesgos y resiliencia para la seguridad cibernética. La mayoría de los bancos centrales anticipan que los sistemas de IA de generación conducirán a un cambio hacia la proactividad, es decir, pasar de una postura reactiva a una proactiva en la predicción y neutralización de amenazas antes de que se manifiesten. También se espera que la IA proporcione una defensa más personalizada de las redes y sistemas, basada en el comportamiento de los usuarios y los perfiles de las empresas, junto con una evaluación dinámica de riesgos para detectar y defenderse de nuevas amenazas. Con todo, se prevé que las herramientas de IA de generación respalden las funciones de gestión de riesgos y mejoren los protocolos existentes, sin alterar el reciente cambio hacia una mejora de la resiliencia cibernética, es decir, la capacidad de los bancos centrales para prever, adaptarse y recuperarse rápidamente de los incidentes cibernéticos mientras continúan con sus operaciones esenciales.
La encuesta también pidió a los participantes que calificaran varias preocupaciones éticas y regulatorias en caso de que la IA genética se integre cada vez más con la seguridad cibernética. La escala de calificación oscila entre 1 y 5, siendo 1 la preocupación más baja y 5 la más alta. El gráfico 5.A muestra que las principales preocupaciones identificadas son la «toma de decisiones autónoma», que implica establecer límites a las decisiones que la IA puede tomar de forma independiente, y la «protección de datos y la privacidad», que enfatiza la importancia de mantener normas estrictas de protección de datos y privacidad en medio de las capacidades mejoradas de análisis de datos de la IA. Otra cuestión importante que se destaca es la «Rendición de cuentas de las acciones de IA» (establecimiento de directrices para definir la responsabilidad de las decisiones impulsadas por la IA, en particular cuando dan lugar a resultados adversos). «Cumplimiento de las leyes internacionales» y «Consentimiento y transparencia» se consideran cuestiones relativamente menos urgentes en este momento, probablemente debido a la continua adaptación y refinamiento de las regulaciones para mantenerse al día con el progreso tecnológico.
¿Qué roles serán cada vez más críticos para los trabajadores humanos a medida que se expanda el uso de la IA genérica? La encuesta pidió a los participantes que calificaran diferentes aspectos en una escala de 1 (el más bajo) a 5 (el más alto). Se espera que los «científicos de datos», con su experiencia en la comprensión e interpretación de datos integrales para los sistemas de IA, así como en el perfeccionamiento de los procesos de aprendizaje de la IA, desempeñen un papel importante (gráfico 5.B). A esta categoría le siguen de cerca los «supervisores de IA» (que garantizan que las operaciones de IA se adhieran a los objetivos de la organización y las normas éticas), los «analistas de seguridad de IA» (especialistas en la protección de los sistemas de IA contra violaciones o manipulaciones por parte de entidades maliciosas) y los «desarrolladores e ingenieros de IA» (los expertos técnicos responsables de crear, mantener y mejorar los algoritmos y sistemas de IA diseñados para la ciberseguridad). Estos resultados confirman la importancia de la experiencia humana para la correcta adopción y uso de las herramientas de IA de generación para la ciberseguridad. También se hace hincapié en los profesionales que garantizan el cumplimiento de los principios éticos y las normas sociales, así como en los responsables de cumplimiento que verifican que las prácticas de ciberseguridad de la IA cumplen con los estándares legales, reglamentarios y del sector.
7. Conclusión
Los ataques cibernéticos son cada vez más frecuentes y evolucionan en complejidad y sofisticación. Al mismo tiempo, hay cambios significativos en la tecnología generados por los rápidos desarrollos en los sistemas de IA de generación.
Al realizar una encuesta personalizada a los líderes de ciberseguridad de los bancos centrales en el foro GCRG administrado por la CRCC en enero de 2024, investigamos el estado de la adopción de las herramientas de IA gen, identificamos los beneficios y riesgos percibidos asociados con su uso para la ciberseguridad y destacamos los desafíos percibidos y las perspectivas futuras desde el punto de vista de los bancos centrales. Si bien la regulación de la IA aún no está completamente desarrollada (Aldasoro et al (2024b)), existe un fuerte consenso sobre la adopción de reglas comunes para el uso de la IA para la ciberseguridad, y un reconocimiento de que se necesitan nuevas formas de cooperación a nivel de los bancos centrales. Dichos esfuerzos de colaboración deben abordar el establecimiento de nuevos estándares de protección de datos para garantizar la implementación responsable de la IA genérica y, lo que es más importante, abordar el problema de la «brecha de habilidades» entre el personal humano.
El BPI apoya los esfuerzos de seguridad cibernética de los bancos centrales y la cooperación global a través de la CRCC. Establecido en 2019, el CRCC desempeña un papel fundamental en la futura integración de la IA de generación para la seguridad cibernética. Un enfoque estructurado para el intercambio de conocimientos, la colaboración y la formación de capital humano es de primera importancia para hacer frente a los desafíos futuros. Uno de los proyectos clave es el foro GCRG, que incluye a los CISO de los bancos centrales miembros del BPI, que representan el liderazgo en seguridad cibernética en la comunidad mundial de bancos centrales. Este grupo es fundamental para abordar los desafíos que presenta la adopción de tecnologías de IA. Otras iniciativas de CRCC incluyen una plataforma global de colaboración de resiliencia cibernética con más de 300 profesionales activos de seguridad cibernética de la comunidad de bancos centrales. Esta plataforma y esta comunidad están preparadas para convertirse en un foro central de colaboración e intercambio de conocimientos sobre el tema de los desafíos y la adopción de la IA.
El CRCC también lidera el proyecto de Evaluaciones de Resiliencia Cibernética. Su objetivo es proporcionar a los bancos centrales un marco común para evaluar su postura de ciber resiliencia y mejorar sus prácticas de ciber resiliencia en la prestación de servicios empresariales críticos. La CRCC ha realizado evaluaciones de resiliencia cibernética en varios bancos centrales miembros del BPI y ha proporcionado un punto de referencia mundial para la comunidad de bancos centrales. Los bancos centrales ahora pueden comparar su postura de resiliencia cibernética con el índice de referencia y tomar decisiones de inversión informadas con respecto a la seguridad cibernética. Además, el CRCC también lleva a cabo varios eventos comunitarios, como seminarios anuales de seguridad cibernética y ejercicios de alcance cibernético. Estos eventos ayudan a mantener a la comunidad mundial de ciberseguridad de los bancos centrales comprometida con los problemas y amenazas emergentes de ciberseguridad (como la adopción de la IA), garantizando así la preparación operativa.
La cooperación y el intercambio de información son fundamentales para reducir colectivamente el riesgo cibernético y prevenir y contener los incidentes cibernéticos graves. La importancia de la cooperación aumentará aún más con la adopción y el desarrollo de sistemas de IA de alta generación.
Referencias
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