En els últims anys la disponibilitat d'ingents bases de dades i l'increment de la capacitat de computació han transformat multitud de camps científics i tecnològics com les xarxes neuronals, canviades el nom com a procediments de “Deep learning” per evitar les connotacions negatives del seu fracàs en 60 els anys i 70 , o la genètica.  La recerca econòmica també s'ha vist influïda per la disponibilitat de bases de dades cada vegada de major grandària i granularidad. D'aquesta forma la recerca empírica, que en 70 els anys era marginal ( 11 % dels articles més citats en revistes acadèmiques) enfront de la dominancia de la teoria ( 77 %), en l'actualitat aconsegueix el % 60 enfront de el 10 % dels articles teòrics ¹ .

En aquest treball es presenta una visió d'aquesta transició cap a la utilització de grans bases de dades en el camp de l'economia laboral en el cas espanyol ² . El recorregut es planteja des d'una perspectiva personal a partir d'experiències derivades de la meva pròpia carrera professional com a investigador. Moltes de les reflexions que s'exposen a continuació ha anat madurant a partir de reflexions presentades en García Montalvo ( 2021 a, b, c) i García Montalvo ( 2014 ). Encara que els meus primers treballs utilitzant dades massives es remunten al 1995 , i es refereixen a la negociació en temps real en mercat de futurs de bons, en aquest article em centraré exclusivament en les meves experiències relacionades amb recerca al mercat laboral ³ .

La història de la generalització de les grans bases de dades ⁴ laborals a Espanya travessa diverses etapes. La primera seria la prehistòria, que vindria caracteritzada pel principi de “tu t'ho guises, tu t'ho menges”. La segona etapa seria l'Edat Mitjana de les estadístiques laborals caracteritzada per la construcció de la gran catedral, la Mostra Contínua de Vides Laborals (MCVL), i el començament d'una obertura dels productors d'estadístiques a les demandes dels investigadors. La tercera etapa o Edat Moderna, que també podríem denominadar com el període Israeliano, es caracteritza per un accés més generalitzat, però sota el principi de “digues-me a qui coneixes i et diré si ho aconsegueixes” i “fes-ho abans del canvi de responsables”. En l'Edat Contemporània es passa de la desconfiança generalitzada a la col·laboració limitada. I a partir d'aquí existeixen dues fronteres: la primera frontera la marquen la disponibilitat de dades administratives fusionades per a la pràctica totalitat dels ciutadans d'un país com en el cas de Dinamarca o Noruega. El cas d'Islàndia inclou fins i tot una base de dades de l'ADN de tots els habitants del país. La segona frontera passa per la integració de dades de companyies privades i dades administratives. Aquesta és l'actual frontera en la construcció de grans bases de dades per a la recerca econòmica.

A meitat dels anys 90 existia una visió generalitzada de la universitat espanyola com una “fàbrica d'aturats”, que es basava en l'elevada taxa de desocupació dels titulats universitaris espanyols. De fet, l'Enquesta de Població Activa mostrava com els universitaris joves menors d'anys 29 tenien taxes de desocupació superiors als titulats de Formació Professional i similars a la dels graduats d'EGB o ESO. Solament el grup de joves sense estudis tenien taxes superiors. Desafortunadament l'EPA no tenia la suficient granularidad per poder analitzar si existien diferències per titulacions, o cuales eren els factors que determinaven l'èxit o fracàs individual en la inserció dels joves universitaris al mercat laboral. En aquells temps les dades de la Seguretat Social no eren una opció i, per tant, en un intent d'analitzar els factors determinants de la inserció laboral dels joves universitaris, es va contactar amb moltes universitats per sol·licitar la seva col·laboració a la programació i desenvolupament d'una enquesta específica. Les converses amb les universitats van fracassar davant la por al fet que es poguessin realitzar, amb posterioritat, comparacions entre universitats.

Davant aquesta situació, amb el finançament de la Comissió Europea (programa TSER), i en col·laboració amb centres de recerca d'altres 10 països europeus (Àustria, República Txeca, Finlàndia, França, Alemanya, Itàlia, Noruega, Suècia, Regne Unit i Països Baixos) i Japó, desenvolupem el projecte CHEERS (Carreer after Higher Education: a European Research Survey). Durant més d'un any es va discutir la construcció d'un qüestionari molt complet, amb adaptacions nacionals, que permetia fer un seguiment dels primers anys dels titulats universitaris després de finalitzar els estudis. També es recollia informació sobre l'accés als estudis universitaris, les característiques de la carrera, les competències i habilitats/habilitats desenvolupades durant la mateixa, així com els treballs desenvolupats des de la finalització dels estudis fins al moment de l'enquesta (quatre anys després de finalitzar els estudis). Els resultats de l'estudi es van plasmar posteriorment en un llibre (Teichler, 2007 ) que recollia capítols transversals així com especialitzats a cada país ⁵ . Amb aquesta informació vam aprendre que la universitat espanyola no era una fàbrica d'aturats, sinó que era una fàbrica de sobrecualificados, almenys subjectius ⁶ .

El qüestionari confeccionat pels participants en el projecte va tenir bastant repercussió posteriorment doncs multitud d'operacions estadístiques posteriors ho han pres com a base, inclòs el termini ad-hoc de quatre anys després de la graduació com a determinant de la població objecto d'estudi. La primera adopció es va produir en l'Enquesta d'Inserció Laboral dels Universitaris catalans de l'AQU, que ja compta amb 8 edicions ( 2001 - 2005 - 2008 - 2011 - 2014 - 2017 - 2020 - 2023 ). L'INE ha desenvolupat també dues enquestes sobre inserció de graduats universitaris (EILU), una en 2014 (referida a graduats del 2009 10 - ) i la segona en 2019 (referida als graduats en 2013 - 14 ). En l'actualitat la Seguretat Social també publica un informe sobre la situació laboral dels joves graduats universitaris quatre anys després de la finalització dels seus estudis.

L'Edat Mitjana de les estadístiques laborals a Espanya comença amb la construcció de la “Gran Catedral” que va ser la Mostra Contínua de Vides Laborals ( 2004 ) que marca un enorme canvi enfront de les sol·licituds ad-hoc de períodes anteriors o la utilització d'estadístiques “prêt-à-porter”. A partir de s'integren 2006 dades fiscals. La MCVL també integra en l'actualitat el Padró Continu amb el que resulta una font fonamental d'informació sobre el mercat laboral espanyol. La disponibilitat generalitzada de la MCVL va provocar una explosió en la recerca sobre mercat laboral i el sistema de pensions a Espanya.

L'Edat Moderna en la recerca econòmica amb grans bases de dades comença amb diverses propostes internacionals. En Estats Units Card et al. ( 2010 ) proposen expandir l'accés a les dades administratives per a la recerca econòmica davant el que descrivien com a “erosió de l'avantatge d'EUA en la creació de dades per a la recerca econòmica”.  Card et al. ( 2010 ) assenyalen la importància per a les ciències socials de comptar amb data d'alta qualitat i destaquen que les dades administratives són molt superiors a les enquestes mostrals tradicionals: major grandària (totalitat de la població), estructura longitudinal, menor error de mesura, imputació i no participació, etc. La prioritat per a la recerca és desenvolupar un accés director i segur a dades administratives per a recerca. Card et al. ( 2010 ) proposen un mecanisme, similar al dels països escandinaus, per desenvolupar el sistema segons el qual l'agència estadística nacional obté dades administratives de tots els altres generadors d'estadístiques, prepara l'anonimització de les dades per a cada projecte de recerca, proporciona un accés segur/segur als investigadors i finalment, solament el resultat de la recerca és públic. En aquest procés es ressalta que l'accés directe als microdatos és crític per a l'èxit del programa. Les dades sintètiques o l'enviament de programes a les agències des de l'exterior no es consideren bones alternatives.

En el Regne Unit en 2014 s'engega l'Administrative Data Research Network (ADRN) com una col·laboració entre universitats, organismes governamentals, agències estadístiques i investigadors per facilitar l'accés a dades administratives fusionades entre diverses fonts. La iniciativa ha donat enormes fruits com comentaré amb posterioritat.

L'última fita en aquesta sèrie d'iniciatives internacionals és l'Opportunity Insight Lab fundat per Raj Chetty, John Friedman i Nathaniel Hendren en 2018 amb el finançament de la Chan Zuckerberg Initiative. Uns anys abans aquests investigadors havien aconseguit l'accés a les dades de l'Agència Tributària d'Estats Units per realitzar recerca econòmica, no sense certa controvèrsia sobre els objectius de la recerca i la utilització posterior de les dades. La informació proporcionada per l'Agència Tributària d'EUA va permetre realitzar recerques molt interessants i impossible amb anterioritat, incloent el famós Atles d'Oportunitats que mostrava, entre moltes altres coses, com la mobilitat social en Estats Units s'havia desplomat estrepitosament entre 1940 i meitat dels anys 80 .

Mentre, a Espanya, l'Agència Tributària també es configura com l'organisme amb les bases de dades més completes i els procediments de “machine learning” més avançats. Segurament no hi ha cap altra agència tributària al món amb la capacitat de l'agència espanyola. L'AEAT posseeix la base de dades Zujar alimentada per 30 bilions de dades, i utilitza multitud d'eines per a la seva anàlisi (Teseu, Electra, Mesuris – ROI, Geni-Infonor, procediments de “web scraping”, etc.). 

No obstant això, a mitjan 2010 , encara és complicat treballar amb dades administratives d'institucions espanyoles. A més, en cas de conèixer la persona adequada i que aquesta tingui la disposició d'ajudar, cal desenvolupar per a cada recerca una infraestructura legal i tècnica de certa complexitat. En 2015 vaig tenir l'oportunitat de treballar amb unes dades sobre l'assignació aleatòria d'habitatges protegits en País Vasco el . L'objectiu de l'estudi era analitzar l'impacte de la possessió d'un habitatge i, en particular, d'un deute en forma d'hipoteca, sobre l'oferta de treball. Lògicament, la informació sobre els canvis al mercat laboral, associada a la data de compra de l'habitatge, no figuraven en la informació administrativa sobre el mecanisme d'assignació de l'habitatge. D'aquesta forma van haver de signar-se quatre convenis, un d'ells amb la Tresoreria General de la Seguretat Social, per fusionar la informació en la forma fixada per les “Notes d'intercanvi de fitxer, seguretat i anonimització” de la Tresoreria General. Aquest procediment consistia en una triangularización de la informació de manera que l'investigador mai tenia accés a les dades identificadores dels individus i solament les administracions públiques manejaven aquesta informació per realitzar la fusió.

La meva experiència durant aquests anys quant a les facilitats per obtenir dades i gestionar la fusió de diverses bases de dades va ser mixta. Les institucions més sensibles a les necessitats de recerca van ser la Seguretat Social, els Registradors de la Propietat i alguns governs autonòmics. Entre els organismes poc sensibles es trobaven la Direcció general de trànsit, l'Agència Tributària i ANCERT (Estadístiques Notarials) ⁷ .

A la fi dels anys 2010 l'AIREF promou una sèrie de reunions amb investigadors amb l'objectiu d'impulsar una estratègia d'accés a dades administratives. A aquest impuls no va ser aliè el fet que Israel Rierol s'hagués incorporat a l'AIReF en 2018 després d'impulsar i facilitar, des del lloc de sotsdirector general de Pressupostos, Estudis Econòmics i Estadístiques en la Tresoreria General de la Seguretat Social, la col·laboració fluïda de la Seguretat Social amb els investigadors sobre temes relacionats amb el mercat laboral. Com a resultat d'aquestes reunions i d'una reflexió interna de l'AIReF es publica l'Opinió 1 / 20 (AIReF, 2020 ) que planteja una proposta d'estratègia per a l'accés a les dades administratives a Espanya, així com una sèrie de canvis normatius necessaris per desenvolupar-la.

A la fi de la dècada dels 2010 l'Agencia Tributària també comença una relativa obertura que culmina amb la col·laboració amb l'INE en la producció de l'Atles de la Distribució de la Renda de les llars ( 2019 ), que té un èxit enorme, i la facilitació de les dades necessàries per a la realització d'un Atles d'Oportunitats a Espanya ( 2020 ) per part de la Fundació Felipe González i COTEC, encara que desgraciadament aquesta segona aplicació és molt menys coneguda ⁸ . L'Agència Tributària també va participar molt activament, i va ser fonamental en la provisió de la informació de base, en la construcció del Sistema Estatal d'índexs de Lloguer d'Habitatge, que proporciona informació preus de lloguer fins a nivell de districte censal. Un altre signe d'aquest nou temps és que l'AEAT permetés a l'AIReF utilitzar les declaracions de renda anonimizas ( 35 , 5 milions) que s'han creuat amb l'Enquesta de Pressupost Familiars per analitzar la fiscalitat conjunta d'IRPF i IVA de les famílies (AIReF, 2020 ), encara que aquestes dades no són públics.

En els últims anys també s'han fet avanços en altres dades administratives. El PET (panell de dades d'empresa-treballadors) proporciona una visió similar a la MCVL però des de la perspectiva de l'empresa a partir de l'enllaç dels registres sobre les empreses i les vides laborals dels treballadors. Així mateix, la creació del laboratori de dades del Banc d'Espanya permetia accedir a les dades de la Central de Balanços. 

Dins de les col·laboracions entre organismes públics i institucions de recerca el DataReSS, una col·laboració entre l'institut d'estadística de Cataluña (IDESCAT) i la Barcelona Graduate School of Economics, facilita l'accés als registres que produeixen algunes administracions públiques catalanes.

A principis dels anys 2020 es produeixen altres dues fites importants. En primer lloc, es crea l'Oficina de la Dada, dependent de la Secretària d'Estat de Digitalització i Intel·ligència Artificial. La segona fita rellevant és el comunicat institucional del d'abril 13 d'en 2021 el qual l'INE, l'Agència Tributària, la Seguretat Social i el Banc d'Espanya acorden començar a treballar conjuntament en el desenvolupament d'un sistema d'accés a les seves bases de dades amb finalitats científiques d'interès públic. El de 12 febrer d'un 2024 nou comunicat institucional, aquesta vegada confirmat per la Seguretat Social, el SEPE, l'INE, el Banc d'Espanya i l'Agència Tributària, informa de la signatura d'un acord per permetre l'accés conjunt a les seves bases de dades per a treballs científics de recerca amb interès públic. L'acord, que va donar lloc a l'ÉS_DataLab (es-datalab.es), permet que altres institucions públiques es puguin adherir també en el futur.

L'anomenat model nòrdic ha estat des de sempre el mirall en el qual molts països han volgut reflectir-se a l'hora d'aconseguir expandir l'ús de dades administratives per a l'ús en recerca. Tant les oficines estadístiques d'Islàndia, Dinamarca, Noruega i Suècia permeten l'accés als investigadors a grans bases de dades administratius ja fusionats ⁹ . L'accés en el cas noruec també pot estar mitjançat pel Norwegian Social Sciences Data Service. Més recentment països com Alemanya (IAB) i França (CASD) també han engegat organismes per facilitar l'accés a grans bases de dades administratius. Però sens dubte un dels casos d'èxit és la iniciativa del Regne Unit. Un dels motius fonamentals d'aquesta iniciativa va ser, de forma semblant al succeït en Estats Units, la sensació de que el Regne Unit estava perdent el tren de la recerca econòmica de frontera per les limitacions que tenien els investigadors per accedir a grans bases de dades administratius. En 2014 es va engegar l'Administrative Data Research Network del Regne Unit (ADRN) com una col·laboració entre universitats, organismes governamentals, agències estadístiques i investigadors per facilitar l'accés a dades administratives ja fusionats entre diverses fonts. La iniciativa ha donat enormes fruits.  En aquest sentit genera enveja sana que uns mesos després de començar la pandèmia de COVID 19 investigadors del Regne Unit fossin capaços de fusionar 17 milions d'historials electrònics de salut i calcular la probabilitat de mortalitat per COVID 19 en funció de desenes de factors de risc (Opensafely Collaborative et al., 2020 ).

Encara que les administracions públiques generen enormes quantitats de dades administratives, les companyies privades encara produeixen major quantitat d'informació. A més, les empreses privades proporcionen una granularidad espacial i temporal i una immediatesa que difícilment es poden aconseguir amb les dades administratives. L'adveniment de la pandèmia de COVID 19 i la necessitat de comptar amb informació de molt alta freqüència per fer un seguiment de l'evolució econòmica, i de l'impacte de les polítiques adoptades per mitigar l'efecte de la pandèmia, ha fet més important la disponibilitat ràpida de grans bases de dades, impulsant la col·laboració públic-privada. En aquest cas el qualificatiu públic pot referir-se a universitats, organismes públics i centres de recerca treballant amb grans bases de dades d'empreses privades, encara que també es pot referir a bases de dades públiques construïdes a partir de microdatos d'empreses privades.

Un exemple d'aquesta col·laboració va ser el “economic tracker” de l'Opportunity Insight la construcció del qual va començar en 2020 . Chetty et al. ( 2023 ) descriu les dades que utilitzen per fer un seguiment de l'impacte del COVID 19 en diferents dimensions. Entre les empreses privades que col·laboren aportant dades estan Affinity Solutions (despesa en targetes de crèdit i dèbit), CoinOut (transaccions en efectiu), Womply (utilització de targetes de crèdit en petits negocis), Paychex (dades sobre ocupació i nòmines de 670 000 . pequeño i mitges empreses), Intuit (ofereix serveis de pagament de nòmines a empreses), Earnin (ofereix serveis d'avanç de la nòmina que permet accedir a la renda dels treballadors que s'han inscrit a la web), Kronos (servei de gestió de treballadors que comprèn a 30 000 . empreses i 3 . 2 milions de treballadors), Homebase (eina de gestió de petites empreses) i Zearn (aplicació per a l'aprenentatge de matemàtiques utilitzada per 925 000 . estudiants).

La disponibilitat d'informació sobre transaccionalidad bancària (targetes de crèdit i dèbit, TPV, anotacions en comptes contractació d'actius financers, etc.) ha tingut una importància fonamental en la revolució de l'economia en temps real. En els últims anys s'han multiplicat les col·laboracions a nivell internacional a través d'acords entre universitats i multitud de bancs per utilitzar la informació bancària. El llistat inclou ja molts països: Estats Units, Regne Unit, França, Japó, Dinamarca, Suècia, Islàndia, Portugal, Països Baixos, la Xina i Espanya. Les empreses col·laboradores inclouen tot tipus d'entitats financeres des de Fintechs fins a bancs tradicionals. El Quadre 1 recull un resum de països on existeixen recerques en marxa i les entitats privades que els donen suport. 

L'objectiu d'aquestes col·laboracions és analitzar teories econòmiques com la renda permanent, l'efecte dels confinaments, l'impacte de les polítiques de transferències de rendes enfront de la COVID 19 , l'evolució de la despesa durant la pandèmia o l'impacte distribucional de l'epidèmia sobre la despesa. Aquestes bases de dades massives d'entitats financeres també permeten abordar aspectes relacionats amb el mercat laboral. Un exemple és la col·laboració entre un equip d'investigadors del departament d'Economia de la Universitat Pompeu Fabra i Caixabank Research en l'anàlisi en temps real de la desigualtat salarial a Espanya des del començament de l'epidèmia de COVID- 19 (Aspach et al. 2021 ) ¹⁰ , l'efecte dels ERTE sobre la desigualtat salarial (Aspach et al. 2022 ), o l'impacte de l'ingrés mínim vital, i la modificació de les condicions en 2023 , sobre el consum i l'ocupació. És interessant notar que recentment diversos organismes nacionals d'estadística s'han aproximat a entitats financeres per analitzar la possibilitat d'utilitzar les seves dades com a font d'indicadors estadístics oficials.

Un altre exemple d'ús de dades privades es produeix en el cas de la col·laboració entre institucions públiques o organismes oficials i empreses. Per exemple, el Banc Central Europeu (BCE) usa la base de dades privada AnaCredit (“analytical credit data sets”), que conté dades harmonitzades de la zona euro en una base de dades única, per a les seves anàlisis prudencials i supervi soria s. Així mateix, el Bank for International Settlements (BIS) recol·lecta i processa informació bancària confidencial en col·laboració amb bancs centrals i autoritats nacionals per la seva International Data Hub.

No obstant això, sorprèn que algunes de les col·laboracions entre empreses privades i institucions públiques rebin crítiques generalitzades malgrat perseguir finalitats socials. Un exemple clar en el cas espanyol va ser l'anunci de l'INE de comprar dades de les companyies telefòniques sobre geolocalització dels clients per estudiar la mobilitat urbana. Quan es va anunciar l'estudi els mitjans de comunicació van titular de forma molt crítica: “Així va a rastrejar l'INE el teu mòbil durant 8 dies: a quines operadores afecta i com evitar-ho”; ”Les operadors cobraran mig milió d'euros per cedir les dades a l'INE”; “L'INE va a espiar el teu mòbil 8 dies: Què pots fer”. Aquesta reacció és sorprenent sobretot quan la majoria dels usuaris d'un telèfon mòbil estan disposats a cedir tota la seva informació personal donant accés a totes les dades del seu mòbil per instal·lar-se una simple aplicació de llanterna. No obstant això, si una institució pública fa un estudi amb dades d'usuaris de telefonia totalment anonimizados i agregats per zones, posen el crit en el cel. En aquest sentit falta clarament una major sensibilització de la població sobre la importància de les bases de dades massius per a la recerca social.

L'aprovació del reglament del RGPD (Reglament General de Protecció de Dades) de la UE, adoptat en 2016 i aplicat des del de 25 maig de 2018 , si s'interpreta de forma restrictiva suposa un clar risc a l'obertura i col·laboració d'usuaris i productors d'estadístiques. De fet, pot proporcionar la coartada perfecta a aquells productors que volen reduir el risc a zero sense tenir en compte els beneficis de la recerca. En general la transposició de la normativa als diferents països està suposant una interpretació més restrictiva que l'originalment plantejada. I això malgrat totes les salvaguardias que la RGPD presenta en el cas de la recerca. Alguns exemples:

( 26 ) … per tant, el present Reglament no es refereix al tractament d'aquesta informació anònima, ni tan sols amb finalitats estadístiques o de recerca.

( 50 ) … El tractament posterior amb finalitats d'arxiu en interès públic, finalitats de recerca científica o històrica o finalitats estadístiques ha de considerar-se operacions de tractament compatibles i lícites.

( 53 ) Les categories especials de dades personals que mereixen una major protecció han de tractar-se amb finalitats relacionades amb la salut únicament quan sigui necessari per aconseguir aquestes finalitats en benefici de les persones físiques i de la societat en el seu conjunt… o amb finalitats d'arxiu en interès públic, finalitats de recerca científica o històrica o finalitats estadístiques.

El recent informe Draghi, en la seva trucada a la simplificació i harmonització de la regulació de la UE para no perjudicar addicionalment a l'economia europea, té multitud de trucades d'atenció sobre l'impacte en la recerca de la falta d'harmonització de la GDPR.

“La sobrerregulación del RGPD per part dels Estats membres i la falta de coherència en la seva aplicació augmenten la càrrega administrativa de les empreses de la UE. El RGPD, que va entrar en vigor en 2016 i és directament aplicable en tots els Estats membres, té com a objectiu oferir un enfocament harmonitzat de la UE per a l'aplicació de la privadesa. No obstant això, atorga als Estats membres la possibilitat de definir normes de privadesa en 15 àrees, la qual cosa genera fragmentació i incertesa jurídica derivada de l'ús generalitzat de clàusules d'especificació, la sobrerregulación i l'aplicació inconsistent per part de les Autoritats de Protecció de Dades (APD) nacionals, i el fet que alguns Estats membres tinguin diverses APD que ho facin (per exemple, 16 a Alemanya). Això podria obstaculitzar l'emprenedoria i la innovació transfronterers, inclòs el desenvolupament i la implementació de noves tecnologies i solucions de ciberseguretat. Les estimacions apunten a uns costos elevats de compliment del RGPD, de fins a 500 000 . euros per a les pimes i de fins a 10 milions d'euros per a les grans organitzacions. A més, a causa d'aquests costos de compliment, les empreses de la UE van reduir l'emmagatzematge de dades en 26 un % i el processament de dades en 15 un % en relació amb empreses nord-americanes comparables. No obstant això, al desembre de 2023 , els Estats membres en la formació del Consell de Justícia i Assumptes d'Interior es van resistir a una major harmonització.”

Un aspecte important sobre la utilització de dades i els impediments en algunes interpretacions de la RGPD és el que l'informe Draghi denomina Espai Europeu de Dades Sanitàries (EHDS). Sobre aquest punt l'informe assenyala:

“Existeix un potencial significatiu sense explotar per aprofitar les dades sanitàries en la UE, com ho demostren les considerables possibilitats d'accedir i vincular conjunts de dades en l'àmbit de l'atenció sanitària en relació amb els EE. UU. Actualment, el RGPD permet el processament de dades sanitàries per a la prestació d'assistència sanitària o social, salut pública i finalitats científiques amb base en la legislació de la UE o nacional. Les dades poden processar-se sense consentiment explícit sempre que s'implementin mesures adequades i específiques per salvaguardar els drets i llibertats dels interessats. Alguns Estats membres ja es beneficien d'aquestes possibilitats en virtut de la seva pròpia legislació nacional. No obstant això, l'adopció d'aquestes opcions per part dels Estats membres ha estat desigual i ha donat lloc a un ús secundari ineficaç de les dades sanitàries. Per superar aquest desafiament, la Comissió ha proposat un reglament per habilitar un Espai Europeu de Dades Sanitàries (EHDS) aprofitant les possibilitats que ofereix el RGPD per a una llei específica de la UE amb salvaguardias particulars. En la primavera de 2024 , el Parlament Europeu i el Consell van arribar a un acord polític sobre el reglament proposat. La proposta pretén desenvolupar un marc europeu inspirat en les mesures adoptades per diversos Estats membres que han adoptat una legislació nacional similar per a l'ús secundari de dades sanitàries.”

L'informe Draghi també proposa forçar la implementació harmonitzada i simplificada de la GDPR dels estats de la UE i eliminar solapamientos regulatoris en el cas del desenvolupament d'aplicacions d'intel·ligència artificial, recomanant la utilització d'un procediment de revisió regular i ràpid de les regulacions relacionades amb la IA. L'informe assenyala que, encara que les ambicions del RGPD i la Llei de IA de la UE són encomiables, “la seva complexitat i el risc de superposicions i inconsistències poden soscavar els avanços en el camp de la IA per part dels actors industrials de la UE. Les diferències entre els Estats membres en la implementació i compliment del RGPD, així com les superposicions i àrees de possible inconsistència amb les disposicions de la Llei de IA creen el risc que les empreses europees siguin excloses de les innovacions primerenques en IA a causa de la incertesa dels marcs regulatoris, així com a majors càrregues per als investigadors i innovadors de la UE per desenvolupar IA de fabricació pròpia.” L'informe Draghi indica que cal “desenvolupar normes simplificades i fer complir la implementació harmonitzada del RGPD en els Estats membres, al mateix temps que s'eliminen les superposicions regulatòries amb la Llei de IA. Això garantiria que les empreses de la UE no siguin penalitzades en el desenvolupament i l'adopció de IA d'avantguarda.” 

La utilització de dades massives i algorismes d'aprenentatge automàtic tenen cada vegada un paper més rellevant en recerca econòmica. La col·laboració entre institucions públiques pot afavorir la utilització i fusió de les enormes bases de dades administratius que augmentarien la capacitat de realitzar recerca econòmica detallada i nova.  Per la seva banda la creixent participació del sector privat en la generació de dades útils per a la recerca econòmica (avaluacions de polítiques públiques, seguiment de l'economia a alta freqüència, etc.) fa cada vegada més important la col·laboració públic-privada en l'aprofitament d'aquestes bases de dades. En aquest context, l'accés a microdatos bancaris proporciona una de les fonts d'informació amb major potencial. Així ho mostren multitud d'estudis recents que utilitzen aquest tipus de dades per analitzar, amb gran granularidad i alta freqüència, fenòmens econòmics molt rellevants com les conseqüències de la pandèmia de COVID- 19 o l'impacte de les polítiques destinades a atenuar els seus efectes. 

Fins a fa pocs anys l'aprofitament per a l'avaluació de polítiques públiques de les dades administratives de les institucions públiques espanyoles ha estat molt allunyat de l'enorme avanç que s'estava produint en altres països. En els últims temps s'observa una major sensibilització de les institucions públiques respecte a la importància de les dades administratives per a la recerca econòmica, encara que encara queda molt camí per recórrer en la sensibilització del públic i els mitjans de comunicació. Encara que portem bastant retard respecte a altres països aquestes iniciatives obren una finestra d'oportunitat que, depenent de com es concreti, pot produir un avanç molt significatiu en la qualitat i rellevància de la recerca econòmica a Espanya.

AIREF ( 2020 ), Opinió per a una estratègia d'accés a dades administratives, Opinió 1 / 20 , setembre.

Aspachs, O., Durante, R., García-Montalvo, J., Graziano, A., Mestres J., y M. Reynal ( 2022 ), “Real-Time Inequality and the Welfare State in Motion: Evidence from COVID- 19 in Spain,” Economic Policy, Volume 37 , Issue 109 , 165 – 199 .

Aspachs, O., Durante, R., García-Montalvo, J., Graziano, A., Mestres J., y M. Reynal ( 2021 ), “Tracking the impact of COVID- 19 on economic inequality at high frequency,” 16 ( 3 ),PLoS ONE, 2021

Card, D., Chetty, R., Feldstein, M., y Saez, E. ( 2010 ), Expanding Access to Administrative Data for Research in the United States. en: Schultze, C. L., and Newlon, D. (eds), Ten years and Beyond: Economists Answer NSF’s Call for Long-Term Research Agendas. National Science Foundation

Chetty, R., Friedman, J. Stepner, M. y the Opportunity Insights Team ( 2023 ), “The economic impact of COVID- 19 : evidence from a new public dataset built using private sector data,” Quarterly Journal of Economics, 1 - 61 .

García Montalvo, J. ( 2021 a), “Recerca econòmica i dades massives: mercats, finalitats socials i col·laboració públic-privada,” Quaderns Econòmics de l'HISSI, 102 ( 2 ), 69 - 85 .

García Montalvo, J. ( 2021 b), “Big data i economia en temps real: la utilitat dels microdatos bancaris,” Informe Econòmic i Financer d'EsadePol, # 29 , 20 - 26 , 2021 .

García Montalvo, J. ( 2021 c), “Data science i les seves aplicacions econòmiques: una perspectiva personal,” Capítol 1 in Peña, Poncela i Ruíz (Eds.),Anàlisi Economètrica i Big Data, 2021 .

García Montalvo, J. ( 2014 ), “L'impacte del big data en els serveis financers,” Papers d'Economia Espanyola, 43 - 59 .

García Montalvo, J., García, A. y G. Mora ( 2007 ), “The Employment situation of Spanish university graduates some four years after graduation,” en U. Teichler (Ed.), Careers of University Graduates, 2007 , Springer Publisher, 103 - 121 .

García Montalvo, J. ( 2001 ), Educació i ocupació dels graduats superiors a Europa i a Espanya, Fundació Bancaixa, 340 pàgines.

OpenSAFELY Collaborative et al. ( 2020 ), “OpenSAFELY: factos associated with COVID- 19 -related hospital death in the linked electronic health records of 17 million adult NHS patients,” Nature, Julio.

Teichler, U. (Ed.) ( 2007 ), Careers of University Graduates, Springer Publisher, 103 - 121 .