Calculadora de promesas

Convendría estar recordando a muchos aspirantes a cargos electivos el costo que conllevaría cumplir sus promesas electorales

En ciertas épocas de la historia, a algunos emperadores y monarcas se les recordaba que el poder que ostentaban era temporal, a fin de moderar excesos y decisiones imprudentes. De forma parecida, y ya en nuestros días, convendría estar recordando a muchos aspirantes a cargos electivos el costo que conllevaría cumplir sus promesas electorales.

Una calculadora puede usarse con ese fin, siempre que tenga suficientes dígitos en su capacidad de memoria. Alguien, por iniciativa propia o por mandato del candidato o sus oponentes, acompañaría al aspirante en sus recorridos de campaña. Cada vez que éste se presente en algún programa de radio o televisión, pronuncie un discurso, conceda entrevistas, sostenga reuniones con sectores económicos, participe en encuentros con grupos sociales, o visite casas, barrios y centros comunitarios, la persona con la calculadora tendría la misión de sumar los costos de todas sus promesas.

Sería, por supuesto, un trabajo a tiempo completo, dado lo apretadas que suelen ser las agendas políticas, y no sería una labor fácil. Esa persona tendría, en los numerosos casos en que las promesas son imprecisas, que estimar los costos de hacerlas realidad. Debería también evitar duplicaciones, consolidar propuestas relacionadas, e incluir erogaciones colaterales y exenciones. Es probable que requiriese, por lo tanto, de un personal auxiliar que le ayude en todos esos menesteres.

Para ser justo, tendría que tomar en cuenta además los señalamientos del candidato en cuanto a las fuentes de los fondos con los que cubrirá los costos. Esto así, pues interesa saber cuáles son mayores. Una buena apuesta es que serán los gastos.

Sucede así aquí y en otros países. En los EE.UU., por ejemplo, las promesas de Bernie Sanders cuando era candidato, implicaban 40.0 millones de millones de dólares en gastos durante los próximos diez años. Los nuevos ingresos fiscales que mencionó apenas llegaban a los 17.5 millones de millones.

Doctor en Economía de Columbia University especializado en empresas, mercados, pronósticos y riesgo.