El trabajo “Quantifying Deregulation and its Economic Effects: A Large Language Model Approach”, de Danilo Cascaldi-Garcia y Matteo Iacoviello, ha introducido una medición completamente nueva de la desregulación en Estados Unidos mediante el uso de modelos de lenguaje aplicados a prensa económica.
La base empírica es muy amplia: el algoritmo clasifica más de 600.000 artículos relevantes dentro de un universo de unos 2,5 millones de piezas publicadas desde 1960. El sistema no solo identifica si hay desregulación, sino que asigna una intensidad en escala continua (0 a 1) y distingue entre fases del proceso (defensa, propuesta o aprobación). La validación es sólida: la correlación entre clasificación automática y humana es de 0,69, frente a un 0,72 entre humanos, lo que implica que el modelo alcanza prácticamente el nivel de consistencia de evaluadores expertos.
El índice permite cuantificar con precisión la evolución histórica de la desregulación. Detecta episodios claros: subida en los años 70 (fin de controles de precios y primeras liberalizaciones), nuevo auge en los 80 (Reagan, con cancelación o revisión de decenas de normas), continuidad en los 90 (telecomunicaciones y fin de Glass-Steagall) y caída en los 2000 (tras la crisis financiera). Posteriormente, vuelve a repuntar con fuerza en 2017–2020 (Trump I) y alcanza niveles muy elevados a partir de 2025 (Trump II).
Un dato clave es que el índice basado en noticias anticipa al índice construido con normas oficiales en aproximadamente 11 meses. La correlación contemporánea entre ambos es de 0,65, pero alcanza 0,80 con ese desfase, lo que sugiere que la prensa recoge expectativas regulatorias antes de su materialización legal.
En términos de composición, los datos muestran un cambio estructural profundo en el tipo de desregulación. En los años 70, cerca de un 30–33 % de las medidas estaban relacionadas con la eliminación de controles de precios (energía, transporte, etc.). En los años 2020, esa proporción cae a poco más del 6 %. En cambio, la eliminación de regulaciones sobre productos y servicios (estándares, requisitos de calidad, disclosure, etc.) pasa de aproximadamente un 25 % en los años 60 a más del 33 % en la actualidad, siendo la categoría dominante desde los años 80. Las barreras de entrada (licencias, permisos, antitrust) se mantienen relativamente estables en torno al 20 % del total durante seis décadas. La desregulación laboral apenas representa alrededor del 5 % en todos los periodos, lo que indica que el foco no ha estado en flexibilizar el empleo.
El análisis macroeconómico, basado en un VAR bayesiano estimado con datos trimestrales de 1962 a 2025, ofrece resultados cuantificados. Un shock de desregulación genera un aumento del PIB que comienza a materializarse entre 4 y 6 trimestres después y persiste varios años. La inversión responde con mayor intensidad: su reacción es más del doble que la del PIB, lo que confirma que el principal canal es el aumento del capital. La productividad total de los factores crece de forma gradual en el tiempo, no inmediata, lo que indica efectos acumulativos. El empleo también aumenta, mientras que el nivel de precios muestra una ligera caída, coherente con un shock de oferta. El modelo utiliza 15 variables macro y financieras, 6 retardos y 10.000 simulaciones bayesianas, lo que refuerza la robustez estadística de los resultados.
Los efectos financieros son inmediatos y cuantitativamente relevantes. Los precios bursátiles suben de forma significativa en el mismo momento del shock, mientras que el índice de volatilidad VIX cae, reflejando menor incertidumbre. A nivel sectorial, el análisis con carteras Fama-French muestra que un aumento de una desviación estándar en el índice de desregulación eleva los retornos entre 0,1 y 0,4 puntos porcentuales en el impacto inicial. Estos efectos se mantienen positivos durante varios meses. Además, los beneficios empresariales aumentan de forma inmediata y alcanzan su máximo en el medio plazo, mientras que los tipos impositivos sobre beneficios no reaccionan, lo que confirma que el índice captura regulación no fiscal.
Finalmente, el paper documenta un cambio cuantitativo en los efectos distributivos asociados a la desregulación. Entre 1980 y 2025, la proporción de noticias que vinculan desregulación con aumento de beneficios empresariales pasa de aproximadamente el 30 % a más del 50 %. En paralelo, las menciones a aumento de la competencia caen del 60 % a menos del 40 %, y las referencias a bajadas de precios descienden del 15 % a cerca del 10 %. Es decir, la narrativa económica asociada a la desregulación se desplaza claramente hacia beneficios corporativos, más que hacia competencia o precios. Esto sugiere que, en su fase reciente, la desregulación actúa principalmente reduciendo costes de cumplimiento para empresas existentes, más que reconfigurando mercados vía entrada de nuevos competidores.
El trabajo al completo se puede descargar aquí.