Un mundo sin personas
#81
¡Hola! ¿Cómo estás?
La gente tiene pocos hijos. El mundo se queda sin gente. ¿Quién va a pagar mi jubilación? ¿Quién va a generar nuevas empresas? ¿Cómo vamos a producir cosas sin gente?
TODOS MORIR.
Tranquilo, que va a estar todo bien. Hoy te cuento por qué.
Espero que te guste. Gracias por leer.
Las preguntas de hoy
¿Qué efectos económicos tiene la caída en la natalidad?
¿Cómo afecta la caída poblacional a la innovación (que es el camino a la productividad)?
Hay tres tópicos muy presentes en las conversaciones públicas últimamente.
Fulbo (lejos).
Inteligencia artificial en todas sus formas.
La humanidad va a desaparecer porque ya nadie tiene hijos.
Parece que a la gente le preocupa muchísimo el tema de que otra gente no tenga hijos. Y suena una preocupación lógica si nos importa el devenir de la humanidad, supongo. ¿Cómo funciona una economía con una población que crece poco o que directamente no crece? ¿Quién va a demandar productos? ¿Quién va a producir cosas para que a vos te paguen la jubilación en 30 años si la gente hoy no tiene hijos?
Uno de los chistes de (y motivos por los cuales sigo escribiendo en) este Newsletter es que me obliga a entender cosas. Dicen que la mejor forma de aprender un tema es enseñarlo, pero yo digo que la segunda mejor forma es escribir acá. El otro día salió un paper de Acemoglu sobre fertilidad y dije: esta es la mía. Es la oportunidad para ponerme al día sobre uno de los temas del momento. El grafiquito de abajo, que muestra nacimientos cada 100 personas por región, sale de ese paper.
Sí: cae la natalidad y el fenómeno es global. Agarré el paper de Acemoglu, me lo bajé y me obligué a entenderlo en detalle con la intención de escribir sobre el tema acá. Pero pasaron eventos. Me lo puse a leer y, bueno, lógicamente, el paper cita otros papers que me dieron curiosidad, así que empecé a abrir tabs y a leerlos, pero resulta que esos papers citan a otros y así en loop. Los papers buenos son medio como una red infinita de conocimiento entrelazado y uno se termina perdiendo, ¿viste?
El paper de Acemoglu dice, palabras más, palabras menos, que no te preocupes TANTO por el efecto económico de la fertilidad porque, en una de esas, la caída de la natalidad termina aumentando la productividad. ¿Poco intuitivo? ¿Inesperado? ¿Cómo que menos gente puede generar más crecimiento? Pero el envío de hoy no es sobre el paper de Acemoglu, sino sobre uno de los que cita, que nos cuenta con mucho detalle uno de los potenciales por qué.
La pregunta de la semana: ¿cómo afecta la caída de la población a la productividad (o sea: en el crecimiento) de los países?
Ya sé que estás pensando en el experimento macabro que harías para probar esto, pero antes de ir ahí bancame unos parrafitos, porque vale la pena primero pararse a pensar más en profundidad la idea de fondo. Imaginate que hay una gran guerra. Llamémosla Guerra Mundial. Mejor aún: Primera Guerra Mundial. Se muere un montón de gente, no solo que no crece la población, sino que en muchos países cae.
¿Por qué esa caída drástica en la población afectaría (para bien o para mal) la productividad de un país?
Si leíste este newsletter un par de veces ya sabés que no hay nada (con excepción, tal vez, de comer pollo con la mano) que me guste más que ser esquemático. O sea que, siendo profundamente esquemático, se me ocurren dos potenciales efectos grandes (y contrapuestos) que puede tener la caída drástica de una población en la productividad futura del lugar en cuestión.
Se muere gente = se pierde capital humano. Ideas y experiencia acumuladas que se van. Millones de personas jóvenes y productivas muertas en poco tiempo no pueden no afectar el stock de conocimiento y experiencia de una sociedad y, por lo tanto, la producción de largo plazo.
Se muere gente = se hace más caro contratar gente (y más barato, relativamente, invertir en tecnología). Cuando se hace más caro contratar gente, hay incentivos para poner plata en innovar y mejorar la técnica todo lo que puedas, con tal de reducir la necesidad de contratar gente.
Dejame detenerme en (2), que es el contraintuitivo y el que estudia el paper de hoy. El (1) te queda de tarea. Ejemplo: Tenés que, digamos, barrer tu negocio todos los días, varias veces por día. En un mundo abundante en gente que ofrece su mano de obra, barrer tu negocio varias veces por día es muy, muy barato. O sea que contratás gente y listo. Pasan cosas y ahora estamos en un mundo en donde la mano de obra escasea, te van a cobrar carísimo cada barrida, así que tal vez empieces a pensar en alternativas. Una es comprarte una máquina que sirva para barrer. Resulta que hay un tipo que estuvo pensando bastante en máquinas diseñadas para barrer cosas. Llamémoslo Juancito Roomba.
Juancito Roomba tiene un montón de ideas para diseñar y fabricar máquinas de barrer cosas, pero hasta ahora no consiguió a nadie que se las financie porque, en un mundo en donde barrer es casi gratis, ¿quién va a ser tan boludo para gastar un montón de plata en una máquina que barra? En un mundo de escasez de personas y costos de barrido imposiblemente altos, la idea de Juancito empieza a cobrar sentido. Contrata a un gran equipo de R&D que no solo logra hacer una máquina que barra cosas, sino que encima logra que la máquina funcione sola, sin supervisión humana. Es cara, eh. Pero a vos, que tenés que barrer tu negocio varias veces por día, tal vez eso te sirve más que pagarle a alguien que te mate para venir a barrer cada vez que lo necesita tu local.
Esto que describí es un caso prototípico de lo que llamaríamos “labor-saving technology”. Ojo que no toda innovación es “labor-saving”, eh. Sin ir más lejos, gran parte de la discusión sobre la IA y el mercado laboral pasa por entender qué tipo de innovación es en cada rubro que toca. En algunos casos el sesgo de la innovación es claramente pro-máquina: la IA pasa a hacer la tarea. Si querés traducir más documentos, antes contratabas más traductores; hoy comprás más tokens de Claude. En otros casos el sesgo es pro-persona: la IA no hace la tarea, la hace más valiosa la persona que la usa. Ejemplo: un médico generalista con IA resuelve casos que antes derivaba, o sea que la tecnología no lo reemplaza, sino que lo complementa y lo hace más productivo. Guardate esta distinción entre innovaciones “labor-saving” (pro-máquina) o pro-trabajador, porque la vamos a necesitar después.
¿A qué voy con esto? Cuando hay menos gente, la mano de obra empieza a escasear y encarecerse. Cuando el empleo se hace relativamente más caro, los incentivos para invertir en capital que genere tecnología labor-saving son más altos y por ende la innovación en ese tipo de capital empieza a tener mucho más sentido. Esa es la hipótesis del paper de hoy, que escribieron Antonin Bergeaud, Jean-Baptiste Chaniot y Clément Malgouyres.
Ahora sí, podemos volver a pensar en el experimento ideal que necesitaríamos diseñar para responder a nuestra gran pregunta del efecto económico de que caiga la cantidad de personas que habitan el mundo. Te va a sonar medio raro, claro. Pero sería algo así: agarramos, digamos, países del mundo y aleatoriamente elegimos a cuáles les vamos a bajar la población. Volvemos unas décadas después y comparamos: ¿será que los países cuya población creció menos (o directamente cayó) porque así lo decidiste aleatoriamente terminan con PBI per cápita más alto, más bajo o igual? Pasó Mengele y dijo que te pasaste dos paradas, así que experimento no podemos hacer, pero por ahí podemos aprovechar algunos eventos naturales del destino.
¿Qué cosa pasa ‘naturalmente’ en el mundo que hace que las poblaciones caigan muy rápido y muy drásticamente en algunos lugares? Ya lo hablamos: las guerras. Pero, claro, agarrar países en donde la población cayó porque hubo guerra y compararlos con otros en donde la población no cayó (o no tanto) porque no hubo guerra no tiene ningún sentido. Los países en guerra son fundamentalmente diferentes a los que no están en guerra de formas que pueden explicar diferencias en productividad independientemente de tener más o menos población. Anotado. Pero confiá.
Vuelvo a la Primera Guerra Mundial. Francia. Se murieron 1,3 millones de hombres jóvenes (18-35) del país. Algo así como el 30%. Una barbaridad. Pero los muertos no se distribuyeron de forma uniforme entre departamentos. El mapita de abajo te muestra la tasa de muertos por la guerra: más rojo, más alta.
¿Ves que hay una tremenda variación en qué tan fuerte le pegó la guerra a la población francesa entre departamentos? En Mayenne, por ejemplo, un poco al este de Bretaña, se murió una barbaridad de gente. En París bastante menos. Pero el punto acá no es solamente que murió mucha gente y por lo tanto cayó la población, sino que murieron muchos hombres jóvenes que, en otra situación, hubieran procreado. En las regiones más afectadas cayó la población Y la tasa de natalidad.
La idea es comparar la (atención) evolución en diferentes variables que miden productividad post-WWI en departamentos cuya caída poblacional por culpa de la guerra fue más alta o más baja. Palabra clave evolución. Sí, sí, yo sé que estás pensando en un montón de formas que harían que esta comparación falle. Bancá que ahí vamos.
Los dos gráficos de arriba se leen igual. El eje X tiene años. Eje Y (simplificando un poco): diferencia entre el crecimiento en la cantidad de nuevas patentes (por habitante de 1906, para evitar un efecto mecánico de que había menos población por la guerra) en departamentos que perdieron muchas vidas jóvenes en la guerra en comparación con departamentos que perdieron pocas. Cuando es positivo, significa que los departamentos más afectados aumentaron su innovación relativamente más que el resto.
La diferencia entre el gráfico de la izquierda y el de la derecha es que el primero se refiere a patentes específicamente del tipo “labor-saving” (las que, según la historia que contamos, deberían aumentar más). El segundo son innovaciones de tecnologías que NO son “labor-saving”.
¿Cuánto más innovaron los departamentos qué más gente perdieron? Bastante. La guerra generó tantas patentes extra como las que Francia producía en un año entero. Y casi todo concentrado en tecnologías que ahorran empleo.
(y ok, patentes no es lo mismo que productividad, pero es lo mejor que tenemos para medir innovación cien años atrás y me vas a tener que creer que innovación termina en crecimiento)
Pero, ¿cómo vamos a ser tan inocentes y comparar departamentos más y menos afectados? Que hayan sido más afectados puede correlacionar con un millón de cosas que afectan la innovación, ¿no? Por ejemplo, tal vez la gente que venía de París era gente más aversa al riesgo que la de Mayenne y eso hizo que tuviera menor probabilidad de morir en la guerra (porque se la jugaban menos en la guerra) Y que termine innovando MENOS (porque se la jugaban menos en los negocios). Perfecto, pero eso no nos importa, porque lo que el gráfico de arriba te está diciendo es que la tendencia innovadora entre los parisinos y los mayennenses venía pareja ANTES de la guerra y se empieza a separar JUSTO después. Dicho de otra manera: tal vez los parisinos son menos arriesgados y por eso innovan menos, pero eso debería ser cierto ANTES y DESPUÉS de la guerra. Que la tendencia se empiece a quebrar justo después de la guerra, justo en lugares en donde se murió más gente joven nos dice algo.
Todo muy lindo, pero yo sé que a vos, lector empedernido de Esto No es Economía, todavía hay algo de esta historia que no te cierra. Y no es que no te cierra por motivos empíricos, sino más bien por motivos teóricos. Sos crack y te das cuenta cuando algo hace ruido. Te leo el pensamiento: si hoy, en 2026, resulta que hay escasez de mano de obra para resolver un determinado problema en Mayenne, lo más probable es que sí, el empresario mayennense invierta en alguna máquina que le ayude a resolverlo, pero no hay muchos motivos para pensar que esa máquina se va a desarrollar exclusivamente en Mayenne. Digamos que hoy en día los límites geográficos no engloban necesariamente al problema y a su solución. Pero a principios del Siglo XX la cosa era un poco diferente.
Por empezar, no había mucho de “empresa con departamento de I+D” y tampoco había mucho de “globalización” del conocimiento, o al menos no tanto como ahora. Te cuento una historia que aprendí del propio paper y me convenció (convencerse con anécdotas está mal, no lo hagan en casa).
Resulta que en Nantes, al noroeste de Francia, se murió mucha gente en la guerra. La cosa es que había un panadero que vivía ahí que se llamaba Alfred Spitz que se dedicaba a fabricar croissants. El tema es que hacer croissants es (era) una tarea profundamente intensiva en trabajo humano, porque es (era) una tarea bastante artesanal. Cuando empezó a morirse gente en la guerra, la hora de trabajo humano disponible empezó a escasear y por lo tanto su precio relativo empezó a subir. Con los nuevos incentivos, contratar más panaderos era complicado así que a Spitz le empezó a cerrar la idea de invertir en capital. Pero se ve que no había máquinas muy sofisticadas para hacer croissants que reemplazaran parte del trabajo panadero humano (por qué habría, si hasta ese momento era barato contratar personas, ¿no?). No quedaba otra que innovar. Alfred terminó creando y patentando el único invento de su vida: una máquina para amasar croissants, que le permitió sustituir al menos parte de la demanda de mano de obra que necesitaba y aumentar la producción sin aumentar (tanto) su demanda de empleados.
Dudo mucho que Spitz haya sido el único panadero que vio la oportunidad de invertir en capital para reemplazar parte del trabajo humano para hacer las medialunas. Pero evidentemente tenía una ventaja y es que aparentemente era un tipo muy educado e inteligente, con conocimientos suficientes para transformar esa necesidad en tecnología. De nuevo, esta historia en 2026 tendría algo menos de sentido: la innovación fluye más y el conocimiento también. Los incentivos a mecanizarse en un pueblito en la zona de Nantes ya no se satisfacen necesariamente con innovación local (o no, al menos, en la mayoría de los casos), pero 100 años atrás sí.
Y esta hermosa anécdota me sirve para hacer más creíble la historia del paper. La caída en la población generó el incentivo a innovar, pero solamente los lugares en donde había gente suficientemente educada lograron aprovecharlo para generar el progreso tecnológico que vino después. La guerra y su consecuente caída poblacional trajo los incentivos, gente como Alfred los aprovechó.
Los grafos de arriba se leen parecidos a los anteriores. Eje X son años. Eje Y es lo mismo de antes: cuánto más creció el patentamiento en los departamentos más golpeados en cuanto a muertos por la guerra, pero en este caso medido como el extra que surge en los departamentos con niveles de educación de la población PRE-GUERRA más altos. O sea: cuando es positivo, la escasez de gente empujó la innovación mucho más donde había capital humano para responder a los incentivos.
La diferencia entre el grafo de la izquierda y el de la derecha es que el primero se refiere a educación católica (currículum menos técnico, con más contenido de historia y teología) y el de la derecha a educación secular (currículum más técnico, con más contenido científico). Te ayudo a interpretar: la innovación post-guerra se logró materializar con mucho mayor fuerza en departamentos en donde había PRE-GUERRA gente educada, específicamente en formación laica, técnica y científica.
Cierro con una pregunta y una solución a todos tus problemas.
¿Te preocupan los efectos económicos de la baja en la natalidad? ¿Te aterra pensar en quién te va a pagar la jubilación cuando nadie trabaje? No pasa nada: invertí en capital humano hoy, que la productividad viene sola.
¿Ya compraste #EstoTambiénEsEconomía, segunda edición? Ah, ¿no sabías? Se agotó la primera y te la perdiste por gil. Que no te vuelva a pasar, mirá por acá (o en tu librería amiga).
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El paper de hoy lo encontrás acá.
El paper de Acemoglu que mencioné al principio acá.
Nada que ver, pero…
Acá hay un paper (más teórico) sobre cómo se forma culturalmente la identidad que me gustó.