¿Cómo fue el sexenio de Miguel de la Madrid?
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¿Cómo fue el sexenio de Miguel de la Madrid?

La crisis de 1982 era la peor hasta elmomento, la cual provocó una devaluación de 3,100% en el sexenio, la inflación creció 4,030%, el poder adquisitivo decreció 70%, el PIB per cápita se encogó 10%, las paraestatales se redujeron de 1155 a 413
Por Omar Granados
3 de abril, 2012
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Miguel de la Madrid. Foto: Cuartoscuro.

El ex presidente de México Miguel de la Madrid, quien gobernó el país de 1982 a 1988, murió este domingo 1° de abril a consecuencia del enfisema pulmonar que se sabía padecía desde mayo de 2009.

Sin embargo, la muerte del ex presidente se anunció por políticos tuiteros desde el sábado 17 de diciembre, cuando cerca de las 2:30 de la tarde la noticia causó revuelo tras un mensaje de Felipe Calderón. Posteriormente, el presidente confirmó que De la Madrid no murió, aunque varios políticos como Enrique Peña Nieto, Javier Duarte y una decena de priistas lo habían tuiteado.

Previamente, el 29 de noviembre de 2011, se reportó que el ex mandatario priista había sido ingresado al Hospital Militar por complicaciones respiratorias. Se sobrepuso.

Miguel de la Madrid estudió Derecho en la UNAM y tiene una maestría en Administración Pública por la Universidad de Harvard. Comenzó su carrera política en 1963 al adherirse al PRI en tiempos de Adolfo López Mateos.

En 1965, cuando Gustavo Díaz Ordaz estaba en el poder, entró a la administración pública como subdirector general de Crédito en el Ministerio de Hacienda. Al comenzar el sexenio de Luis Echeverría, en 1970 fue nombrado subdirector de Pemex y en mayo de 1972 regresó a Hacienda, pero como director general de Crédito y luego como subsecretario.

En 1979 fue secretario de de Programación y Presupuesto. Fue en ese tiempo cuando impulsó el Plan Global de Desarrollo (PGD), dado a conocer en abril de 1980 y cuya meta tangible era obtener una tasa de crecimiento anual del 8% hasta el final del sexenio.

El 12 de mayo de 2009 acusó a Carlos Salinas de Gortari de robarse el dinero de la partida secreta y que su hermano Raúl tenía vínculos con el narcotráfico. Pero posteriormente a través de una carta pública se desdijo, aduciendo no poder procesar mentalmente las respuestas a las preguntas efectuadas.

¿Cómo fue el sexenio de Miguel de la Madrid?

Su gobierno representa una serie de cambios significativos en la política y la economía mexicanas. De la Madrid no sólo es el primer presidente que no pasó por la oficina de Bucareli antes de recibir el dedazo tradicional de la época priista, sino que también rompió de otras formas el perfil del clásico presidente priista, siendo el primero de corte tecnocrático preparado en el extranjero (una preparación técnica en administración pública), con estudios en Harvard y que previamente no tuvo un cargo de elección popular.

La crisis de 1982 era la peor hasta elmomento, la cual provocó una devaluación de 3,100% en el sexenio, la inflación creció 4,030%, el poder adquisitivo decreció 70%, el PIB per cápita se encogió 10%, las paraestatales se redujeron de 1155 a 413.

Además de lo anterior, Miguel de la Madrid rompió con el esquema desarrollista del priismo tradicional, tras enfrentar el periodo posterior al estallido del crac de fines de 1982.

La sucesión presidencial de 1981-1982 tuvo lugar en un contexto de turbulencia financiera que favoreció a de la Madrid Hurtado debido a su perfil académico y a su posgrado en Harvard. Este cambio tuvo enormes consecuencias en la “familia revolucionaria”, como se llamó a la coalición gobernante que enarbolaba el priismo. El viejo nacionalismo revolucionario, la justicia social (lema de la CTM), la lucha contra la desigualdad social y otros sustentos ideológicos del régimen septuagenario ya no tuvieron cabida en la nueva forma de hacer política económica.

De la Madrid pagó 28 mmdd en deuda externa y, sin embargo, ésta aumentó de 9 mil 400 millones de dólares en 1983 a 185 mil millones de dólares.

La elección de MMH significó una renovación en el grupo hegemónico al interior del PRI, pues llegaron al gabinete y al poder una serie de funcionarios con un nuevo perfil, muy similar al del nuevo presidente, por ejemplo, Jesús Silva Herzog Flores, que estudió en Yale, llegó a la SHCP; Gustavo Petriccioli -también proveniente de Yale- lo sucedió en Hacienda; Carlos Salinas de Gortari, de Harvard, llegó a Programación y Presupuesto (SPP); Pedro Aspe, del MIT de Massachussetts, lo sucedió en la SPP. Estos perfiles se reforzarían posteriormente y ya no se revertirían. De hecho es la llegada de estos personajes a la cúpula del PRI lo que provoca en 1987 la creación de la corriente democrática encabezada, entre otros, por Cuauhtémoc Cárdenas, Porfirio Muñoz Ledo y Andrés Manuel López Obrador.

Miguel de la Madrid es el primero de una serie de presidentes con una visión orientada hacia el mercado, importada desde universidades como Harvard o Yale, partidarias del neoliberalismo, la globalización, la desregulación, el libre comercio, la apertura, la liberalización, la privatización, entre otros conceptos.

Como Margaret Thatcher, Ronald Reagan y otros gobernantes del momento, de la Madrid era partidario de este nuevo modelo económico, propuesto como solución a esta crisis de deuda que se esparció por el tercer mundo, provocando que, por ejemplo, en América Latina entre 1973 y 1990 casi todas las naciones hubieran cambiado de rumbo después de una crisis.

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Coronavirus: los problemas con los modelos matemáticos que están detrás de las estrategias de lucha contra el covid-19

¿Por qué es tan difícil hacer proyecciones sobre los efectos del coronavirus en el mundo? Y ¿cómo esta falta de datos puede afectar las decisiones que están tomando los gobiernos para hacer frente a la enfermedad?
1 de abril, 2020
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La poca claridad respecto al número de contagiados en el mundo es uno de los factores que hace difícil hacer proyecciones correctas respecto a la enfermedad.

Getty Images
La poca claridad respecto al número de contagiados en el mundo es uno de los factores que hace difícil hacer proyecciones correctas respecto a la enfermedad.

“En esencia, todos los modelos están equivocados, pero algunos son útiles”, decía en 1976 el estadístico británico George Box.

44 años más tarde, sus palabras vuelven a cobrar sentido en medio de la profunda crisis sanitaria que golpea a todo el mundo ante la veloz propagación del covid-19.

En palabras simples, los modelos matemáticos son proyecciones estadísticas que, a partir de una cierta cantidad de datos, nos ayudan a hacer estimaciones respecto a diversos fenómenos o procesos.

En la ciencia y, específicamente en el estudio de las enfermedades, se suelen utilizar con frecuencia porque para los investigadores es una efectiva manera de entender con qué están lidiando.

Sin embargo, los modelos matemáticos no siempre son perfectos. Y en el caso del nuevo coronavirus, parece ser que al menos hasta ahora varios de ellos han dado resultados equivocados.

Pero ¿por qué es tan difícil hacer proyecciones con esta pandemia?

Confusiones con las proyecciones

Pongamos un ejemplo: el renombrado estudio del Imperial College de Londres que terminó por cambiar la estrategia del Reino Unido -basada hasta ese momento en la “inmunidad del rebaño”– para hacer frente al coronavirus.

El mensaje detrás del modelo de la universidad británica no podía ser más claro: o se cambiaba de estrategia o más de un cuarto de millón de personas iban a morir a causa del covid-19.

El panorama en Estados Unidos, según este mismo estudio, era aún más sombrío: se determinaba que podían morir entre un millón y 1.2 millones de personas si no se tomaban medidas inmediatas.

Los modelos matemáticos han sido clave para la toma de decisiones de muchos países. En la foto, la campaña del Reino Unido para que los británicos se queden en sus casas.

Getty Images
Los modelos matemáticos han sido clave para la toma de decisiones de muchos países. En la foto, la campaña del Reino Unido para que los británicos se queden en sus casas.

No obstante, días después, el propio creador del célebre modelo, Neil Ferguson, afirmó que el virus tiene una mayor capacidad de transmisión de la que se pensó originalmente.

Si existe una tasa más alta de contagios, entonces la tasa de mortalidad será más baja.

Además, el científico rebajó considerablemente el número de muertes en el Reino Unido, señalando que, tras las restricciones impuestas por el gobierno de Boris Johnson, no deberían sobrepasar las 20 mil.

Esto generó una serie de confusiones. Algunos investigadores salieron a cuestionar el estudio mientras Ferguson tuvo que hacer aclaraciones a través de su cuenta de Twitter.

Algo similar sucedió con un modelo hecho por la Universidad de Oxford que dio pie a titulares que declaraban que el coronavirus ya pudo haber contagiado a la mitad de la población del Reino Unido. Es decir, 34 millones de personas.

Pero, según los creadores de este modelo, esa cifra correspondía al resultado más extremo, añadiendo que hay otro extremo donde solo una pequeña proporción ha estado expuesta a la enfermedad.

¿Cuánta gente, entonces, podría haber padecido covid-19 según el estudio de Oxford? Puede ser mucha o muy poca. Nadie lo sabe.

Y ese es precisamente el problema: muchos de estos modelos están hoy utilizando suposiciones pues no hay datos concretos.

“Los modelos son tan buenos como los datos que tú tienes”

Hasta ahora, es muy difícil saber cuánta gente hay realmente contagiada de coronavirus a lo largo del mundo.

El número de personas que supuestamente padecen la enfermedad varía extraordinariamente dependiendo del país y de cuántas pruebas se estén realizando en ese país.

Por ejemplo, Alemania -que está haciendo 160 mil pruebas a la semana-, tiene una tasa de mortalidad de casi 0.4%, mientras que la de Italia supera el 9%.

Test de coronavirus

Getty Images
Del número de pruebas que se hagan depende la precisión de las tasas de mortalidad.

Y esto, según expertos, se explica en parte porque el número de contagiados confirmados en Alemania es altísimo gracias a la cantidad de pruebas que se están haciendo, lo que inmediatamente reduce su tasa de letalidad.

En Italia, en cambio, solo se está examinando a quienes llegan al hospital, en condiciones muy precarias.

Así, si no hay claridad en los números de base, tampoco habrá suficiente claridad en las proyecciones sobre la enfermedad.

Los modelos son tan buenos como los datos que tú tienes. Y en el coronavirus, los modelos van a tener un índice de error bastante alto porque los datos que tenemos son en general muy malos”, explica a BBC Mundo el investigador del Instituto de Salud Pública y Psiquiatría de la Universidad de Cambridge, Andrés Roman-Urrestarazu.

“La única manera de hacer estimaciones -agrega- es hacerlo como lo hacen los alemanes: haciéndoles tests a 160 mil personas por semana”.

El académico explica que, de esta forma, los alemanes pueden tener una idea de cuánta es la efectividad de sus medidas de aislamiento, pero también qué tan mortal es este virus.

“Porque si calculamos las tasas de contagiados solo con la gente que llega al hospital, entonces la tasa de mortalidad será muy alta”, dice.

¿Cómo afecta esto a las decisiones de los gobiernos?

Teniendo esto en cuenta, el trabajo de quienes están detrás de las estrategias de los gobiernos para hacer frente a la enfermedad se hace aún más difícil.

Así lo explica a BBC Mundo Christian Yate, investigador y profesor de biología matemática de la Universidad de Bath.

“Pequeños cambios en los datos pueden hacer grandes cambios en el modelo. Y esto realmente puede afectar la forma en que un gobierno toma decisiones. Es una tarea muy difícil, no me gustaría ser hoy parte de un gobierno tratando de resolver esto”, dice.

El número de pruebas que se realiza en cada país es diferente. Esto hace que no haya claridad respecto a los contagios y, en consecuencia, a la tasa de mortalidad del virus.

Getty Images
El número de pruebas que se realiza en cada país es diferente. Esto hace que no haya claridad respecto a los contagios y, en consecuencia, a la tasa de mortalidad del virus.

De esta forma, el autor del libro “Los números de la vida” añade que “la tarea de quien hace los modelos es advertir de los supuestos en los que se basa y también de la incertidumbre que hay detrás“.

Asimismo, Yate dice que es importante que los modelos se actualicen si es que surgen datos nuevos.

Sería ridículo no actualizar nunca un modelo con un brote como este. Así es como funciona la ciencia; tenemos que estar preparados para cuestionar nuestras conclusiones originales y actualizarlas con la nueva evidencia. Y eso no es un signo de debilidad sino de fortaleza”, dice.

¿Es correcto comparar los casos entre países?

Otro de los problemas es que existen proyecciones que se han basado en comparaciones entre países. Con ello, se han hecho estimaciones que en muchos casos son incorrectos.

“Comparar entre países en términos de casos es algo realmente difícil de hacer. Porque si no están haciéndole pruebas a muchas personas, entonces no encontrarás muchos casos y los números se verán más pequeños que en otros países”, explica Yate.

Además, según el investigador, en el coronavirus hay una variable que hace aún más difícil el trabajo de los estadísticos: los enfermos asintomáticos.

“Hay muchas personas que contraen coronavirus con síntomas leves, o incluso sin síntomas, que no necesariamente lo informarán y eso hace que la tasa de mortalidad parezca más alta de lo que es porque reconocemos todas las muertes, pero no necesariamente todos los casos”, dice.

Esto hace que tener un buen manejo del virus sea un trabajo muy, muy difícil, agrega.

Así, mientras el virus sigue avanzando en el mundo, los científicos, investigadores y matemáticos siguen intentando a contrarreloj resolver preguntas en un terreno que no parece estar demasiado firme todavía.

Y es que, tal como dice Andrés Roman-Urrestarazu, puede que parte del problema sea que la gente hoy quiere respuestas que, para la ciencia, demoran mucho tiempo.

Enlaces a más artículos sobre el coronavirus

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