Una característica fundamental de las superestrellas es que son tan ubicuas, que uno no tiene que ser particularmente seguidor de su respectiva industria para conocerlas. Es probable que la persona promedio, sin necesariamente ser fanática del basquetbol, conozca a LeBron James, de manera similar al entusiasta casual de la música que está familiarizado con los Beatles y al individuo que no es cinéfilo pero comprende las implicaciones mediáticas de una película en la que sale Leonardo DiCaprio.

Aunado a este sentido de omnipresencia, las superestrellas tienen otra característica fundamental, exponenciada hoy en día: ganan cantidades considerables de dinero. Una conclusión intuitiva es que lo hacen porque tienen mayor productividad que su competencia, ganándose su ingreso al diferenciarse del resto del mercado laboral. Otra es que la inflación ha hecho que estos números crezcan, haciéndolos más llamativos, y que es natural ver cifras tan sorprendentes. Sin embargo, ciertas industrias presentan evidencias claras para refutar estas hipótesis, presentando a la mente intrigada una pregunta cuasi-filosófica: ¿por qué existen en la sociedad personas que ganan millones más que sus competidores, realizando la misma labor?

Para presentar rápidamente esta situación, tomemos el caso del béisbol de la MLB. El jugador con el contrato más lucrativo para el 2020, Mike Trout, ganó 37.76 millones de dólares, más de ocho veces la cantidad promedio ganada por un jugador de las grandes ligas. Es cierto que por algo Trout es una superestrella y que el jugador promedio es precisamente eso —promedio. Claro que el tres veces ganador al premio de jugador más valioso ganará más que un pelotero de media tabla. Sin embargo, este argumento resulta ser endeble y fácilmente refutado al compararlo con información histórica. De los diez salarios anuales más altos de la historia de la MLB, nueve se presentaron en la década del 2010, y de los cuarenta más altos, todos se dieron posteriormente al 2000. Sin embargo, este crecimiento no está necesariamente justificado por mayor productividad: de los diez mejores rendimientos en la estadística conocida como WAR (útil para hacer comparaciones intertemporales), ninguno pertenece a jugadores post-2010, y sólo 3 sucedieron en el nuevo milenio. Además, ni una sola entrada en la lista de los 15 líderes de cuadrangulares por temporada se dio en la década pasada y hay más pitchers de la década de 1990 que del 2010 entre los mejores en carreras esperadas permitidas. La inflación tampoco es útil para explicar este crecimiento, pues al deflactar los salarios, siguen dominando (notoriamente) los de hoy en día. Entonces, queda en duda por qué los salarios de las superestrellas del béisbol han cambiado drásticamente, si su productividad no lo ha hecho. 

Este fenómeno en definitiva no es exclusivo para el béisbol, sino que se repite en diferentes industrias, incluso más allá del entretenimiento. Es muy importante reconocer que no es correcto generalizar el caso de forma prematura ni llegar a conclusiones anticipadas, ya que existen factores relacionados como patrocinios, globalización y crecimiento de la industria que se deben considerar, pero para un análisis básico de la economía de las superestrellas, sirve para evidenciar que va más allá del modelo tradicional de productividad. También en las finanzas sucede algo parecido con la percepción sesgada de la calidad, lo que lleva a un incremento injustificado de los salarios, al menos en términos productivos. Los profesores Greenwood y Scharfstein (2013) de la Universidad de Harvard encontraron datos que indican que el intermediario financiero promedio recibe 1.3% anualmente de la inversión total que hacen sus clientes, mientras que los encargados de manejar fondos de equidad privada y fondos de cobertura reciben entre 3% y 5% de la inversión total anual. No obstante, el promedio de los fondos mutuos en los Estados Unidos tiene peor rendimiento que el mercado financiero pasivo, por lo que los intermediarios mejor remunerados no son necesariamente los que consiguen más valor para sus clientes.

La búsqueda de un modelo teórico que explique la economía detrás de las superestrellas comenzó con el artículo seminal del Dr. Sherwin Rosen, quien en 1981 publicó en The American Economic Review una aproximación matemática al problema, tanto en un sentido de oferta como de demanda. En cuanto a la producción, Rosen consideró que se tiene una función de producción que tiene entre sus insumos el talento, por lo que la calidad es una característica observable (aunque no necesariamente medible) en el producto final. Esto le permitió presentar un término que acuñó como “efecto magnificación”, el cual implica que pequeñas diferencias en talento pueden convertirse en grandes diferencias en ingresos (especialmente en la parte de arriba de la escala), explicando el problema de por qué productores marginalmente mejores en términos de calidad tienen ingresos notoriamente mayores (Rosen, 1981). Esta relación sesgada proviene de dos fuentes: la tecnología y el mercado. Rosen argumentó que los productores de ciertos mercados tienen la posibilidad de hacer dúplicas perfectas de sus productos a un costo marginal constante (considérese el ejemplo de que se pueden comprar dos libros de un autor reconocido exactamente idénticos, o dos películas que contienen las mismas escenas), por lo que la calidad ofrecida es la misma para todos sus productos, sin tener que invertir más insumos de tiempo o capital por unidad para mantenerlo así. Esto convierte a industrias selectas como la comunicación y el entretenimiento en bienes que comparten la capacidad de los bienes públicos de ser consumidos en conjunto, es decir, simultáneamente por consumidores independientes, al encender el televisor, asistir a una clase o ir a un concierto. 

El segundo factor, el mercado, provee una explicación de parte de la demanda, y atiende la excepción de los bienes no duplicables, como el servicio de un doctor prominente (que es un ejemplo desarrollado en el artículo), para incluirlos también en la teoría de las superestrellas. De acuerdo a Rosen, la demanda de los bienes o servicios en este contexto tiene una alta elasticidad de talento, indicando que un aumento percibido en la calidad del producto, genera un incremento más que proporcional en la cantidad demandada, y afirma que en un análisis comparativo conlleva dos conclusiones: genera un crecimiento del tamaño del mercado (gente interesada en consumir) y una disminución de la elasticidad-precio, por lo que la gente está dispuesta a pagar más por gozar de más talento. Esto repercute directamente en el salario de las superestrellas, propiciando los ejemplos de los intermediarios financieros altamente remunerados, los doctores especializados más codiciados y los artistas multimillonarios.

Detrás de la lógica de que vale la pena pagar más por una pintura de Banksy, una comida en el Momofuku Ko en Nueva York o por una clase en Harvard, está el pensamiento de que el talento no tiene sustitutos perfectos, por lo que es difícil replicar la calidad de un producto y por ende está justificado su alto precio. Esto lo sustenta matemáticamente el modelo de Rosen al incluir la propiedad de convexidad en la función de ingresos, cerrando el círculo al proveer evidencia de la aseveración inicial y fundamental del artículo: una pequeña diferencia en talento se puede convertir en una gran diferencia en ingresos para el productor. 

El estudio de la economía de las superestrellas ha sido desarrollado más allá del artículo de Rosen para verificar su aplicación en industrias en específico, pero el fundamento matemático detrás del análisis permanece hoy en día a grandes rasgos como lo especificó inicialmente. En particular, las variaciones al modelo se han presentado para incluir el contexto de la globalización, consumo mediático y velocidad de la transmisión de información actual, que ha exacerbado la presencia de las superestrellas, incrementando sus ingresos por razones que van más allá de la inflación y la productividad. Notablemente, uno de los desarrollos teóricos más valiosos que se han hecho al modelo es su relación con la desigualdad, pues incluso para los estándares de la gente rica, aquellos en la cima de sus respectivas industrias han tenido crecimientos en riqueza sorprendentes. En el 2015, el 1% de la población más rica de los Estados Unidos controlaba el 22% del ingreso total de la economía, comparado contra el 8% en 1973, pero incluso para ellos su tasa de crecimiento resulta pequeña al contrastarla con la del 0.1% más rico, grupo que cuadruplicó su control del ingreso en el mismo periodo (Gold, 2017). En otras palabras, el 1% encima del 1% de la gente más afluente vio crecer su riqueza más rápido que cualquier otro grupo socioeconómico en los últimos 47 años. Y por si eso fuera poco, de acuerdo a Duflo y Banerjee (2019), las estadísticas de desigualdad no consideran apropiadamente el efecto de los impuestos, el cual incrementa la discrepancia.

Por lo tanto, los autores aseveran que el debate de las superestrellas, más allá de los factores inflacionarios, tecnológicos y de talento, tiene inherente una discusión acerca de la desigualdad. En una sociedad que acepta ciegamente la dualidad entre los altos ingresos y la alta desigualdad, es necesario tener la discusión que proponen, y cuestionar si nuestra visión subjetiva de las superestrellas lleva implícita una negligencia a la fallida redistribución de la riqueza.   

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Referencias:

Duflo, E., & Banerjee, A. (2019) Good Economics for Hard Times. New York: Public Affairs.

Gold, H. (2017) Never mind the 1 percent. Let’s talk about the 0.01 percent. Recuperado de: https://review.chicagobooth.edu/economics/2017/article/never-mind-1-percent-lets-talk-about-001-percent

Greenwood, R. & Scharfstein, D. (2013) The Growth of Finance. Journal of Economic Perspectives, 27 (2), pp.3-28. Recuperado de: https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/jep.27.2.3Rosen, S. (1981) 

The Economics of Superstars. American Economic Association, 71 (5), pp. 845-858. Recuperado de: https://0-www-jstor-org.biblioteca-ils.tec.mx/stable/pdf/1803469.pdf?refreqid=excelsior%3Ae9033827af218f0df96e44b52158eb03