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COVID en el mundo. México

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Hoy publicamos la quinta entrada de la serie sobre el impacto de la pandemia en diferentes países. El objetivo de esta serie es dar a conocer la situación objetiva y subjetiva de la pandemia (gestión, incidencia, retos, etc…) en otros lugares, para poder sacar lecciones sobre los elementos que se pueden/deben mejorar en la gestión de la pandemia en nuestro entorno.

La primera se centró en el caso del Reino Unido (aquí), la segunda en Argentina (aquí), la tercera en los Países Bajos (aquí) y la cuarta en Australia (aquí). Hoy nos fijamos en México. Como se puede observar en el gráfico 1 y 2, en el caso de México la incidencia por 100.000 habitantes es mucho menor que en España pero los datos relativos de mortalidad muestran una historia diferente con más muertes por 100.000 habitantes que para España. Edgar Cruz, profesor en la Universidad de Guanajuato, nos explica las razones que justifican esta dicotomía en el caso mexicano. Gracias Edgar por participar en esta iniciativa y por ayudarnos a entender las razones de la evolución en el número de casos y la mortalidad en México.

Gráfico 1. Número de casos nuevos diarios en España (naranja) y en México (azul) por cada 100.000 habitantes. Fuente: Organización Mundial de la Salud.

Gráfico 2. Número de muertes diarias en España (naranja) y en México (azul) por cada 100.000 habitantes. Fuente: Organización Mundial de la Salud.


Por Edgar Cruz

Introducción

México inició la batalla contra la pandemia el día 30 de marzo de 2020 cuando se decretó la emergencia sanitaria por causa de fuerza mayor implementando un confinamiento no obligatoria a nivel federal y la suspensión de actividades no esenciales en todos los estados del país. Desde entonces, México ha registrado un elevado número de decesos debido a COVID-19 causado por el virus SARS-CoV-2. En termino absolutos, México reporta oficialmente poco más de 215 mil decesos, mientras que, en términos relativos, el número de decesos por cada 100 mil habitantes es de 161. Estas cifras muestran que México es uno de los países que más ha sido afectado por el virus, tanto en términos absolutos como en términos relativos, y es el país con mayor tasa cruda de fatalidad en el mundo.

Para dilucidar la dimensión del impacto generado por el virus SARS-CoV-2 sobre la población y economía mexicana, así como valorar las decisiones gubernamentales tomadas contra la pandemia, es necesario considerar las condiciones del sistema de salud, las condiciones médicas prevalecientes de la población y las características del mercado laboral mexicano previas al brote del virus.

Antecedentes

Primero, al momento de iniciar la batalla contra la pandemia, el sistema mexicano de salud contaba con un importante rezago en infraestructura y capital humano respecto a otros países. Con base en los datos de la OECD previos a la pandemia, la Figura 1 muestra que el número de camas, enfermeras y médicos era de 0.98, 2.8 y 2.4 por cada 1 mil habitantes en México. Estas cifras contrastan con los datos de otros países miembros de la OECD, como Japón, o Alemania, quienes disponían de un elevado número de recursos materiales y humanos al inicio de la pandemia.

Fuente: OECD Health Statistics 2020

Segundo, en el contexto de una baja inversión en salud, una fracción importante de la población mexicana padece de obesidad, diabetes e hipertensión. Estas enfermedades son importantes comorbilidades que incrementan el riesgo de desarrollar cuadros graves de COVID-19 que conllevan una mayor probabilidad de morir de acuerdo con la evidencia. La Figura 2 reporta la fracción de la población que padece obesidad y diabetes con información disponible para los países miembros de la OECD. La figura muestra claramente que México es el país con una mayor proporción de la población que padece diabetes (alrededor de 13% de la población total) y el segundo país con un mayor porcentaje de la población que padece obesidad (cerca de 36% de la población total)

Fuente: OECD Health Statistics 2020

Tercero, el mercado laboral mexicano se caracteriza por una elevada participación de la población en trabajos clasificados como informales. El empleo informal tiene como principal distintivo la carencia o acceso parcial a servicios de protección social. Esta falta de protección es una de las principales fuentes de vulnerabilidad dado que los trabajadores informales no tienen acceso a la atención médica y fuentes de ingreso estables. En México, el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) reportó que el 56.2 por ciento de la población ocupada (55.7 millones de personas) trabajó en un empleo clasificado como informal en el último trimestre de 2019. Esto significa que, en el momento inicial de la pandemia, 31.3 millones de mexicanos no contaban con acceso a servicios de salud y la mayoría de ellos estaban empleados en ocupaciones con riesgo elevado de contraer el virus dada las condiciones de proximidad, contacto y exposición a otras enfermedades asociadas a sus ocupaciones.

La Figura 3 muestra la distribución de la población ocupada agrupada en 16 categorías de ocupaciones y ordenada acorde con su contribución al empleo total (eje vertical), el nivel de riesgo de contraer el virus basado en Zhang (2020) (eje horizontal), número de trabajadores (volumen) y el grado de informalidad en cada ocupación medido por el porcentaje que representa el empleo informal en cada categoría (color).

Fuente: Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (2019) y Occupational Information Network (2021)

La figura muestra claramente que las ocupaciones con un riesgo elevado de contagio (60-79 puntos en el score) son aquellas ocupaciones que emplean el mayor número de trabajadores en condiciones de informalidad laboral como son las ocupaciones asociadas a la construcción, venta en comercios minoristas o transporte, las cuales emplean la mayor parte de la población ocupada en México.

Los datos sugieren que las condiciones iniciales sobre las infraestructura y recursos médicos, el número de personal de salud disponible, y el riesgo de contagio asociado al desempeño de actividades en ocupaciones informales son factores importantes para explicar el impacto del virus en la población mexicana. Consecuentemente, son elementos que condicionaron las medidas gubernamentales y afectaron, parcialmente, los resultados de la aplicación de estas políticas contra la pandemia.

Las principales medidas gubernamentales ante la pandemia

Las acciones del gobierno mexicano para enfrentar la pandemia pueden ser clasificadas en tres grupos generales por los objetivos comunes.

El primer grupo está conformado por las acciones destinadas para mitigar la transmisión de la enfermedad. En este sentido, las acciones a partir del 30 de marzo de 2020 se centraron en implementar medidas de distanciamiento social como (i) la recomendación de mantener distancia segura entre personas en ámbito privado (sana distancia), (ii) la suspensión de eventos públicos y clases en todos los niveles educativos y (iii) la suspensión de actividades no esenciales de trabajadores del gobierno y en el sector privado.

El segundo grupo está constituido por las acciones encaminadas a fortalecer el sistema de salud para evitar el colapso de la red de hospitales. A partir del mes de abril de 2020, el gobierno mexicano destino recursos para (i) incrementar el número de camas de cuidados intensivos (UCI) de 2,446  a 11,634 camas, incrementar el número de respiradores mecánicos de 5,523 a 7,770 unidades y (iii) contratar 6600 médicos y 12,300 enfermeras.

El tercer grupo está conformado por las medidas económicas implementadas para paliar los efectos del confinamiento sobre la actividad económica. En particular, el gobierno federal destino recursos para (i) realizar créditos a micronegocios familiares por montos de 1 mil euros, (ii) microfinanciamiento para negocios sin pagos de intereses y (iii) el fomento de los mercados locales. Adicionalmente, los estados de la República Mexicana tomaron medidas económicas adicionales, por ejemplo, estímulos fiscales y programas de protección empleo formal.

El resultado de las medidas gubernamentales

A diferencia de otros países de la OECD, la evolución de la curva de epidémica y el número de decesos en México muestran que las políticas implementadas para mitigar la expansión de la enfermedad (grupo uno) no fueron suficientes.

Las causas más probables de la incapacidad para reducir la propagación del virus radicarían en al menos tres factores. El primer factor es la baja implementación de pruebas rápidas para detectar enfermos y aplicar las medidas de contención pertinentes. México es el país que realiza menos pruebas por habitante de la OECD, con solo 50 pruebas por cada mil habitantes mientras que el promedio de los países miembros es de 1068. El segundo factor es la inexistencia de una estrategia migratoria para identificar casos positivos en las fronteras internacionales además de la falta de control del desplazamiento de personas entre municipios, estados y regiones del territorio nacional contribuiría para incrementar la dispersión del virus. Por último, el tercer factor es la implementación de un confinamiento no obligatorio condicionado por la imposibilidad de mantener al 56% de la población ocupada en casa debido a su condición de trabajado informal.

Sólo durante el primer mes de confinamiento en 2020, el empleo informal registró un descenso hasta representar el 47% de la población ocupada a finales del mes de abril para después incrementar constantemente su tamaño y casi recuperar su nivel previo a la pandemia en el mes de marzo de 2021. Es decir, la exposición al virus por parte de una fracción importante de la población continuó a la vez que se incrementaban los contagios y la mortalidad por COVID-19 a lo largo del año 2020 y principios de 2021.

En este sentido, el incremento de la informalidad durante el confinamiento es un indicador indirecto del impacto de las medidas económicas (grupo tres) del gobierno. La expedición de créditos y préstamos, así como las transferencias directas de recursos de otros programas sociales, parecen no ser suficientes para sufragar el confinamiento de la población más vulnerable, así como para apoyar a empresas en el sector formal para evitar el despido e incrementar el trabajo informal. En términos relativos, el gasto realizado por México para reactivar la economía equivale a menos de 1% del Producto Interno Bruto (PIB). Estas cifras contrastan con los datos de Alemania, Reino Unido o Brasil, quienes han destinado el equivalente al 38, 25 y 15 por ciento de su PIB, respectivamente.

Finalmente, además que las medidas de mitigación y económicas parecen no haber contribuido a aplanar la curva epidémica, los datos sugieren que la inversión en el sistema de salud (grupo dos) no ha podido satisfacer la demanda por atención medica relacionada a otras afecciones médicas. Los datos de exceso de mortalidad muestran que en México el número de descensos causados por enfermedades del corazón aumentaron en 38.6 %, la diabetes mellitus 35.6 % y la influenza y neumonía 44 % durante 2020. Este incremento puede deberse a la falta de atención sanitaria ya que una fracción de la población no pudo recibir tratamiento para estas enfermedades debido a la saturación hospitalaria causada por la atención a pacientes enfermos de COVID-19.

Aunque las medidas implementadas por el gobierno mexicano tenían el objetivo de aplanar la curva epidémica incrementado la capacidad del sistema de salud bajo el contexto de la imposibilidad de implementar confinamientos estrictos como en otros países, los resultados sugieren que la cantidad de recursos económicos, humanos y las condiciones previas de salud de la población son factores importantes para explicar el impacto generado por el virus sobre la población y economía mexicana.

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Publicado originalmente en: Ir a la fuente
Autor: Judit Vall

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¿Políticamente sintomático? Los efectos de la COVID-19 en las elecciones catalanas

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Iván Auciello Estévez y Pau Jovell Codina

Este martes se han celebrado elecciones en Madrid y tanto los resultados como la participación han sido notablemente distintos que en las anteriores elecciones. Lo mismo pasó, pero de forma distinta, en las elecciones catalanas celebradas el 14 de febrero de 2021, sólo unas semanas después del pico de la tercera ola de la COVID-19. La participación electoral fue notablemente inferior a la del 2017 (51,3% en comparación a 79,1%) y la más baja de la historia. Debido a ello el porcentaje de votos de los diferentes partidos sufrió grandes cambios que provocaron un cambio en el espectro político catalán. A pesar de que el contexto político había cambiado en comparación a las anteriores elecciones, las encuestas de predicción de participación se mantenían en niveles parecidos a los de 2017 hasta la irrupción de la Covid-19, cuándo empezó a disminuir el porcentaje de participación pronosticado por las encuestas.

En esta entrada estudiamos la relación entre la Covid-19 y los resultados electorales en Cataluña. Para estimar el efecto de la pandemia exploramos las diferencias en incidencia acumulada de Covid-19 a nivel municipal y lo comparamos con los resultados electorales controlando por variables económicas y demográficas (densidad de población y porcentaje de mayores de 65 años). Con todo ello hemos construido unos datos de panel a nivel municipal para los años 2017 y 2021, y hemos realizado las estimaciones mediante regresión lineal con efectos fijos de municipio y ponderado a la población de cada municipio.

El argumentario utilizado se sustenta tanto en la teoría económica como en artículos que analizan procesos electorales anteriores. Así, el modelo más utilizado de participación electoral, el de Riker and Ordeshook (1968) considera que la decisión de participar se basa en un coste-beneficio entre el beneficio expreso de votar (sentirse realizado, considerar que se cumple el deber cívico, etc.) y el coste que los individuos asocian a la participación. Este coste subió notablemente, ya sea por la sensación de que ir a votar implicaba mayor riesgo de contraer la enfermedad, cómo por los inconvenientes que causaron las medidas anti-covid. Por tanto, el aumento de los costes implicaría menos participación como demuestran diversos estudios empíricos, que encuentran que con pequeños aumentos en el coste la participación cae notablemente Aldrich, 1993. Suponemos que el aumento del coste es igual para todos (aunque podría haber diferencias por edad y, por ello, controlamos por el colectivo más vulnerable, los mayores de 65 años), lo que implicaría una caída de participación, pero también podría inducir a cambios en el resultado. Este cambio puede deberse a diferencias en el beneficio “sentimental” de votar entre los votantes de distintos partidos.

Otros análisis se basan directamente en la elección de partido. Según la teoría del voto “en retrospectiva”, el votante apoya o castiga a los partidos en el Gobierno, en respuesta a su actuación en una crisis como Key (1966). En contraste, según la teoría del voto “en prospectiva”, el individuo vota al partido que cree que lo hará mejor o, como argumentan Leininger y Schaub (2020), busca que coincidan el partido del gobierno regional y el del nacional para una gestión más óptima de la crisis.

1) Análisis sobre participación

Primero estudiamos el impacto de la Covid-19 la participación. Como podemos observar en los mapas, las zonas que presentan una mayor incidencia acumulada se observa un porcentaje más bajo de participación, en especial el área metropolitana de Barcelona. El análisis muestra que un aumento de 100 puntos de Incidencia Acumulada en los últimos 14 días está relacionado con una caída de 2,6 puntos porcentuales en la participación. Para entender la magnitud, en un municipio de 1.000 habitantes, 1 caso más en los últimos 14 días se traduce en un aumento de 100 puntos de incidencia acumulada (por cada 100.000 habitantes), por lo que estimamos que el efecto de la pandemia es bastante alto. Por otro lado, con el objetivo de capturar y entender el impacto de la segunda y tercera ola de Covid-19, hemos realizado el análisis con medidas de incidencia acumulada en el último mes y en los últimos 4 meses previos a las elecciones. Sin embargo, a medida que cogemos más tiempo, el efecto sobre la participación disminuye (1,3 y 0,4 puntos porcentuales respectivamente).

Con estos resultados, podemos inferir en que se trata de una relación causal: la Covid-19 se presenta como el único elemento de variación exógena entre municipios al comparar las elecciones del 2017 y las del 2021. Es cierto que el contexto político ha cambiado, mientras en el 2017 el marco de votación se centraba en el proceso independentista (lo que llevó al récord histórico de participación); en el 2021 el escenario que ha marcado las elecciones es la pandemia. Sin embargo, el detonante de este cambio de contexto (y la desatención sobre el proceso independentista) ha sido la irrupción del virus, tal y como se puede observar en el gráfico las predicciones de participación a las elecciones al Parlamento de Cataluña, las cuales caen con la entrada de la Covid-19. Este vínculo puede estar explicado por un aumento del coste de participación, ya que los votantes a la hora de ejercer el voto afrontan un riesgo de contagio. Estos resultados, están en línea con la teoría del votante miope, el cual tiende a tener en cuenta los episodios más cercanos a la elección en el momento de votar. En este caso, el votante miope está actuando de manera racional, ya que tienen en cuenta el riesgo en el momento de la votación (el riesgo real) más que en el riesgo de los últimos meses.

2) Análisis de partidos

Las elecciones nos han brindado un gran cambio en el espectro político, como se puede observar en el gráfico. Es por ello, que no hemos podido abarcar otras elecciones, ya que no eran comparables entre ellas. Hemos agrupado los partidos políticos en grupos ideológicos e identitarios. Los grupos se dividen de la siguiente forma:

– Izquierda independentista: ERC y CUP

– Derecha independentista: JUNTSXCAT y PDECAT

– Izquierda no independentista: PSC y PODEMOS

– Derecha no independentista: PP, Cs y VOX

Por un lado, hemos realizado el análisis del grupo independentista y no independentista, el grupo que llega a las elecciones en el cargo (la coalición independentista) y la oposición respectivamente. Los resultados muestran que la pandemia tiene un efecto positivo en el porcentaje de voto de los partidos independentista y negativo para el grupo no independentista. Dicho efecto puede ser considerado como un voto en retrospectiva, que muestra una cierta aprobación por parte de los votantes independentistas a cómo el gobierno regional ha gestionado la pandemia.

Por otro lado, en el análisis de los grupos divididos en identitarios e ideológicos, encontramos que el grupo con el coeficiente positivo más alto es la Izquierda no independentista. Este comportamiento, está asociado al voto en prospectiva. Con la llegada de Salvador Illa (Ministro de Sanidad durante la pandemia) como candidato del PSC, el partido se ve reforzado y termina como ganador de las elecciones. La Izquierda no independentista es la coalición al cargo del gobierno central en el momento de las elecciones, por lo que el efecto positivo del Covid-19 puede ser considerado como un intento de alinear la estrategia de recuperación tras la pandemia en Cataluña con la de España.

Otra explicación a estos resultados, vinculando con la explicación de la participación, es que existan diferencias en el deber cívico entre los votantes de los diferentes partidos. Estos deberes cívicos sobresalen especialmente en momentos de crisis o desastres naturales (e.g. pandemias).

En conclusión, nuestros resultados sugieren que la COVID-19 tuvo un resultado significativo en las elecciones catalanas que se tradujo en una relación negativa entre el virus y la participación. Por el contrario, la relación es positiva entre la Incidencia Acumulada y el voto de los partidos independentistas y el grupo de izquierda no independentista. Sería interesante realizar este análisis con las elecciones a la Comunidad de Madrid, ya que todo apunta a que los resultados serían muy diferentes. Ahora hay una mejor situación epidemiológica que parece no haber afectado a los costes de participación, lo que se ha traducido en la participación más alta histórica en la Comunidad. Por otro lado, parece que se cumple la teoría retrospectiva ya que ha habido un gran apoyo al gobierno en el cargo, y parece que hay un cierto acuerdo entre los votantes sobre la gestión de la pandemia. Sin embargo, por ahora, esto solo son suposiciones a la espera de un estudio que las pueda refutar o confirmar.


Iván Auciello y Pau Jovell son estudiantes del máster en Economía en la Barcelona Graduate School of Economics. Iván se graduó en Economía en la Universidad Carlos III y Pau en la Universitat Pompeu Fabra.»

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¿Por qué gravar?

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Antonia Díaz y Luis Puch

Muchos ciudadanos sienten un rechazo visceral a pagar impuestos. Una de las posibles causas de ese rechazo es la sensación de que los demás no pagan la parte que les corresponde. Quizá a muchos de esos ciudadanos no les importe que otros eludan el pago que les corresponde salvo porque la elusión de unos tiende a aumentar la carga fiscal de otros. Con la elusión y la evasión fiscal no solo perdemos servicios públicos que no pueden ser provistos. No solo eso. Es también i) la cara de tontos que se nos queda a los asalariados cuando soportamos el IVA que los pequeños empresarios se deducen; ii) son los módulos que soporta el nuevo autónomo cuando el empresario bien establecido retiene ganancias en vez de declararlas porque para eso tiene éxito de sobra; iii) es el heredero que traslada su sede fiscal, de iure que no de facto, a una región más generosa en esa base de tributación, probablemente porque dicha región dispone de ingresos fiscales extraordinarios que no se justifican por su mayor productividad (más bien al contrario); iv) es la política de beneficios declarados que utilizan las grandes corporaciones para ajustar sus saldos fiscales después de intereses, impuestos y amortizaciones; v) es, en fin, la fuga hacia paraísos fiscales (alguno de ellos incluso ¡entre nuestros socios europeos! ¿Lo pueden creer?) de las multinacionales y de las sociedades interpuestas. Todas estas posibilidades, ¡y mas!, suponen un robo al resto de ciudadanos con la gravísima consecuencia del deterioro de la necesaria cohesión social. Porque todos hacemos nuestra parte cuando tenemos la sensación de que lo que se nos pide es justo al compararnos con el resto: cuando lo que se nos pide se adecúa a lo que llamaremos la equidad social.

Luego está nuestro análisis coste-beneficio individual. Comparamos lo que aportamos al erario público con lo que recibimos de él en bienes y servicios públicos. Solemos decir que nos duele menos contribuir si recibimos más o mejor. Esto tiene sentido. El problema es que, si falla la equidad social, es difícil que podamos dotarnos de las prestaciones a las que aspiramos. Luego está la vertiente del papel redistributivo de los impuestos. Introducir la redistribución en el debate de la equidad social versus coste-beneficio individual confunde muchísimo.

Confunde porque se escuchan frases del tipo: “redistribuir con el gasto (público) en vez de con la recaudación”. Como si cada lado no tuviera una función. Como si sustituir impuestos por deuda fuera Pareto óptimo en cualquier caso. Como si, en fin, no existieran las externalidades. Externalidades, que son la razón (junto a los problemas de información asimétrica en algunos mercados como la salud y la educación) por la que los gobiernos proveen los bienes públicos. Redistribución NO es proveer servicios públicos. No. Redistribución ES compartir riesgos ante la dificultad de asegurarse (es decir, financiar en los mercados de crédito) contra eventos adversos extremos. Sí, extremos porque a muchos les resultan muy lejanos, y no por estar en el día a día de tantos otros. Pero hablaremos de eso en otro momento, porque requiere otro post.

Hoy no queremos escribir de para qué pagamos impuestos. Hoy queremos escribir de por qué gravar. ¿Y por qué toca? Porque nos parece que estos últimos días hemos sufrido especialmente la demagogia de las bajadas de impuestos, alimentando con simplificaciones el tipo de desconfianza que hemos descrito arriba. Máxime, porque los que se llenan la boca con bajar impuestos usan ese argumento para bajárselo a sus cuatro amigos. Porque no se trata de subir ni bajar ningún impuesto. Bueno sí, se trata desde luego de bajar los impuestos a los que están pagando de más, si es que conseguimos que paguen los que lo hacen de menos. Se trata de que todos los contribuyentes paguen su parte. Esto es lo que queremos explicar en este post.

Más impuestos o menos impuestos

¿Más impuestos o menos impuestos? Esta parece ser la pregunta del momento. Estos días hemos visto (también en NeG) apelar a medidas agregadas a favor del argumento propio o en contra del oponente. Casualmente ocurre que el Gobierno acaba de poner en marcha una comisión de expertos (¡otra!) para la reforma fiscal en el marco del Plan de Recuperación Europeo. Le deseamos mucho éxito en este problema tan espinoso, pero es difícil entender qué puede hacer una comisión de expertos si no es convocar a los equipos de investigación en sus instituciones de trabajo para realizar las oportunas estimaciones con los mejores y más detallados datos disponibles, e intentar escribir modelos (¿macroeconómicos completamente especificados?) que se puedan ejecutar en sus supercomputadores para así proporcionar simulaciones fiables de los efectos de las propuestas de reforma. Esto, y diseñar protocolos precisos para el seguimiento del impacto de las medidas adoptadas y su posterior evaluación, a la vez que mecanismos de corrección cuando sea necesario. (Por cierto, ¿es esto lo que hace el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia español? No nos lo parece).

Algunos creen que se puede reducir ese proceso laborioso que hemos descrito a una oración llena de subordinadas o simplificar cuando no toca. Que se puede, por ejemplo, convertir la Teoría Económica y los métodos cuantitativos de frontera en titulares de prensa. Un titular: “la presión fiscal en España está por debajo de la media de la UE” (ergo, hay que subir los tipos impositivos). Otro titular: “el esfuerzo fiscal que realizan los contribuyentes españoles está entre los más altos de las economías de las OCDE” (ergo hay que bajar los tipos impositivos). Dos titulares que, aunque puedan parecer contradictorios, llevan a la misma conclusión: necesitamos ensanchar nuestras bases tributarias. En román paladino: “que cada uno ponga su parte”, y volvemos a la casilla de salida.

¿Por qué la presión fiscal es baja? La presión fiscal, P, se define como recaudación, R, sobre PIB, P = R/Y, es decir , (nótese que numerador y denominador se pueden poner en términos per cápita). Recaudamos poco porque las bases imponibles son estrechas. Nuestro sistema impositivo está lleno de agujeros por el que se va, por ejemplo, muchísimo ingreso de IVA y muchísima imposición a las rentas de capital.

¿Por qué el esfuerzo/sacrificio fiscal es alto? Porque esta medida agregada pone la presión fiscal en términos relativos a una medida agregada de la actividad económica del país, por ejemplo, del PIB per cápita. Es fácil comprobar (esto, y otras cosas) que, si R es la recaudación, Y es el PIB (u otra medida de actividad, ¡ojo!), N es la población, y llamamos E al esfuerzo fiscal, el esfuerzo fiscal es:

El esfuerzo fiscal, E, es mayor cuanto mayor sea la recaudación per cápita, sí; pero es menor cuanto mayor sea el PIB per cápita, que además juega cuadráticamente. No es sorprendente que el Esfuerzo Fiscal en España sea mayor que el de economías más ricas. Este índice le da un gran peso al nivel de renta. Aprendemos algo con este índice. Que España es más pobre y tiene más parados, temporales y precarios que casi cualquier economía de la OCDE, y esto, por descontado, tiene consecuencias fiscales.

Podríamos decir más (ya lo ha dicho muy bien J.L. Ferreira). Por ejemplo, que, si usamos renta per cápita en lugar de PIB per cápita, como medida de la actividad sobre la que relativizar la presión fiscal, entonces, la brecha de exceso de esfuerzo fiscal en la economía pobre será tanto mayor cuanto más importante sea el peso de los impuestos indirectos, porque Renta = PIB – impuestos indirectos. Podríamos decir más. Sí, que si llevamos esta medida a los microdatos y cuanto más estrecha sea la medida de actividad (base imponible, base imponible de contribuyentes netos, base imponible de rentas elevadas, etc.), más grande será la medida de esfuerzo fiscal. Podríamos decir más. Sí, pero no vale la pena.

La cuestión es que cuando las bases imponibles son estrechas, es decir, cuando no todos ponen la parte que les corresponde, siempre hay un estadístico que nos podemos sacar de la manga para justificar cualquier discurso a favor de bajar impuestos (a los que, de por sí, ya no pagan su parte), o subirlos (a los que ya pagan lo suyo).

Botella medio vacía o medio llena

¿Por qué podemos decir que la tarifa del IRPF es suficientemente progresiva? Porque los asalariados que resultan ser contribuyentes netos realizan un esfuerzo fiscal muy grande (medido como tipo efectivo sobre su base liquidable). Lo hacen (a la fuerza ahorcan) para compensar el esfuerzo que no hacen los pequeños y medianos empresarios de éxito, y el que de ninguna manera pueden hacer parados, temporales y precarios. ¿Y los grandes empresarios? Ah, no, que estamos hablando de contribuyentes por IRPF. Y ¡ojo! que los asalariados estrella que tributan, lo hacen porque es parte de la señalización de quiénes son: están bajo el foco de las cámaras.

¿Por qué podemos decir que la imposición sobre la renta de las personas físicas es poco progresiva? Pues porque el sistema tributario es excepcionalmente permisivo con el trasvase de rentas desde el IRPF a Sociedades. Y aquellos contribuyentes que pagan IRPF en los tramos altos del impuesto son normalmente asalariados muy productivos que, al contrario que otros, no pueden, o no quieren, crear una empresa (legal). Es una cuestión de equidad horizontal. Un tipo medio moderado para una renta excepcional, junto a una supervisión adecuada, sería mucho más eficiente que la fuga de asalariados hacia una empresa de servicios profesionales. Como hemos dicho en otros posts (véase aquí, aquí, aquí, aquí, o aquí), hay demasiados agujeros en nuestro sistema impositivo que facilitan, a quien puede permitírselo, no pagar al fisco la parte que les corresponde (¡ojo! que esto da un negocio lucrativo a gestores, consultores y banqueros). Los empresarios de éxito disponen de cuantiosas fuentes de renta que eluden al fisco. Esto no sería así si, entre todos, hiciéramos un esfuerzo por registrar y valorar adecuadamente la riqueza inmobiliaria (en sentido amplio, la tecnología lo permite), a la vez que gravarla a tipos medios sobre el patrimonio moderados. Deberíamos integrar la tributación de renta y de sociedades para los no asalariados, o para aquellos asalariados que no se encuentren en los tipos marginales de renta pero a los que a la vez se les puede vincular con empresas de éxito (la tecnología lo permite). Salvo, si coordináramos, en fin, la imposición internacional sobre la riqueza (la tecnología lo permite).

Este es el debate que debemos tener. El debate de la equidad horizontal. Este es el debate que una economía como España, debe tener –y no es (sólo) cuestión de inspectores. Este debate es previo a cualquier otro en materia de impuestos. Se trata del primer requisito para que un sistema tributario sea aceptado por los contribuyentes y eficaz en su cometido: recaudar lo que los votantes decidan recaudar. Cuanto más equitativo, menor será la elusión fiscal. La deuda no es la panacea. Para una economía que no crece la deuda es simple y llanamente una carga para las generaciones futuras, y si acaso, un negocio (¡otro!) para quien la adquiere.

Pero no solo debemos ensanchar las bases imponibles y tapar los agujeros fiscales por razones de equidad. También para aumentar la productividad. El sistema tributario no debe dar un premio a actividades poco productivas que aprovechan los agujeros del sistema. Con mayor equidad bien puede darse la paradoja que aumente la presión fiscal (porque aumente la recaudación sobre el PIB) y caiga el esfuerzo fiscal (porque aumente más el PIB, el verdadero y el que se mide).

De índices y metáforas

Quien haya estudiado Estadística recordará el concepto de “estadístico suficiente” que es aquel que recoge la información… suficiente. ¿Suficiente para qué? Para analizar el problema que se tenga delante. Es un concepto finalista. El índice de presión fiscal tiene ciertos usos y para esos, es suficiente. Por ejemplo, permite analizar, en un modelo de imposición óptima, la combinación de impuestos que puede dar la misma recaudación sobre PIB a la vez que mayor bienestar. Pero a nadie se le ocurre pensar que contenga información suficiente para hablar de progresividad, de cómo se reparte la carga de un impuesto, o de la capacidad recaudatoria de un país. Por eso, cuando apelamos a ese índice, comparamos la presión fiscal con países de renta similar, estimamos elasticidades de recaudación respecto de renta, etc. Por eso complementamos la información que nos da el índice con otra, para poder tener así una visión más completa. La sola virtud del estadístico presión fiscal es que se trata de una ratio de dos agregados. La teoría que cada uno de nosotros tiene en la cabeza le da contenido a esa ratio: si todos soportamos un tipo parecido, si no hay grandes disparidades de renta, esa ratio puede informar sobre tipos impositivos efectivos. Puede. Quizá.

Pero un índice alternativo que divide una ratio por un nivel de renta ¿tiene alguna teoría fiscal detrás que lo sostenga? Nos parece, más bien, un conejo sacado de la chistera para respaldar ciertos posicionamientos apriorísticos en el debate impositivo. Deducir que pagamos muchos impuestos de comparar entre países un índice que divide una ratio por un nivel no tiene fundamento. Pero, sobre todo, es tremendamente frívolo extraer consecuencias normativas de mirar un índice; incluso si ese índice fuera el de presión fiscal. El buen debate sobre el diseño fiscal necesita echar mano de la Teoría Económica; en particular, de la Teoría de Imposición Óptima desde la aproximación de Mirleess y de la literatura que extiende esa aproximación. Además de un buen ejercicio macroeconómico de evaluación de políticas (¿será que nos está faltando equilibrio general en los debates de los expertos en materia fiscal?).

¡Ah! Y adviértase que todavía no hemos hablado sobre redistribución. Aún así, algo hemos dicho de por qué gravar, y si es de más o de menos.

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Publicado originalmente en: Ir a la fuente
Autor: Antonia Díaz

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La situación cíclica de la economía española en el último año: estudiando sus causas

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Por José E. Boscá, Rafael Doménech, Javier Ferri y Camilo Ulloa

Como explicamos en su momento en este mismo blog, en Junio de 2018 iniciamos un Observatorio macroeconómico para conocer mejor las fuentes de nuestros ciclos económicos. Desde entonces se han presentados seis ediciones en la sede de la Fundación Rafael del Pino. Tras cada presentación, un grupo de economistas y expertos de la administración, de las universidades y de otras instituciones privadas y públicas, hacen una valoración de los resultados y aportan su experiencia para matizar, ampliar o profundizar los distintos aspectos tratados. En nuestra modesta opinión, el Observatorio es un buen ejemplo de lo que puede aportar reforzar los vínculos entre el mundo académico, la administración pública y las empresas. Por nuestra parte, siempre salimos con un puñado de buenas ideas que utilizamos para ir mejorando las futuras ediciones del Observatorio.

La presentación tiene siempre la misma estructura, y está dividida en tres partes. En la primera, se muestra la descomposición histórica del ciclo del PIB, que se obtiene empleando un modelo DSGE que incorpora 21 tipo de perturbaciones distintas, y que se vuelve a estimar en cada edición con la última actualización de una base de datos de series temporales para 21 variables macroeconómicas, incluyendo un buen subconjunto de variables financieras. En la segunda parte, se analiza la evolución del comportamiento macroeconómico del mercado de trabajo a partir de la relación entre desempleo y vacantes, la productividad y el margen intensivo del trabajo, y la participación de las rentas del trabajo en la renta agregada. La última parte es cambiante, y en ella ponemos el énfasis en un aspecto en particular que nos interesa destacar, puede ser una política o políticas concretas, o la descomposición histórica de otras variables distintas del PIB.

La última edición del Observatorio se centra en el análisis de las causas últimas (perturbaciones) que subyacen a un año tan atípico desde el punto de vista del ciclo, como ha sido el 2020. Incluimos también el primer trimestre de 2021, aunque en este caso, para hacer la descomposición por perturbaciones, se ha recurrido a estimaciones en tiempo real obtenidas desde fuera del modelo. Los lectores interesados en los detalles del informe, pueden encontrarlo aquí o aquí. En lo que sigue, nos centraremos en algunos de los resultados.

Empecemos por la caracterización del ciclo económico de la producción. Hay muchas formas de estimar el ciclo. Nosotros elegimos una muy sencilla e interpretable: la tasa de crecimiento interanual por persona en edad de trabajar (PET). Corregir por la población en edad de trabajar pensamos que proporciona una mejor imagen de la capacidad de una economía para generar renta y producción. El Gráfico 1 muestra la evolución de esta medida sustrayendo la media del periodo.

Gráfico 1. Tasa de crecimiento interanual del PIB por persona en edad de trabajar, 4T1992-1T2021 (%)

Vemos que la tasa de crecimiento del PIB por PET estaba en el último trimestre de 2019 en su promedio histórico, con las implicaciones, pese a la simplicidad de la medida, que ello puede tener para caracterizar el déficit público o el desempleo estructural. Las estimaciones con las que trabajábamos apuntaban a que en el primer trimestre de 2021 el PIB por PET se habría quedado aproximadamente un 10,9% por debajo del de finales de 2019 e, incluso, un 5,1% por debajo del observado en el primer trimestre de 2020.

En el Gráfico 2 presenta la descomposición para los dos últimos años de la variable que hemos visto en el gráfico anterior. Esta primera descomposición se hace de un modo muy agregado, utilizando dos categorías para agrupar las 21 perturbaciones que contiene nuestro modelo: perturbaciones de oferta, por un lado, y de demanda + crédito por el otro. El tamaño de cada barra representa su contribución en la explicación del componente cíclico en el periodo correspondiente. Durante los dos primeros trimestres de la crisis de la COVID-19 los factores de oferta y demanda explicaron cada uno de ellos aproximadamente la mitad de la caída del PIB por PET. Sin embargo, las tasas negativas de crecimiento interanual de la segunda mitad del año vienen explicadas en su gran mayoría por factores de oferta. De hecho, en el primer trimestre de 2021 la contribución de los factores de demanda y crédito empieza a ser positiva.

Gráfico 2. Tasa de crecimiento interanual del PIB por PET y contribuciones de las perturbaciones de oferta, demanda y crédito 1T2019-1T2021

La PTF explica en gran medida la caída de la producción (Gráfico 3), con una contribución negativa media de 6,6 puntos durante 2020 y esperada de 3 puntos en 1T2021. Además, la contribución negativa de las perturbaciones a los márgenes va incrementándose durante 2020 y continúa agravándose en 1T2021. Durante 2020, más de 2 puntos negativos de crecimiento son atribuibles a los márgenes salariales.

Gráfico 3. Contribuciones por el lado de la oferta, 1T2019-1T2021

Por la parte de la demanda agregada, los shocks al sector exterior son los que han dominado la contribución negativa de la demanda (Gráfico 4). Sin embargo, las perturbaciones negativas de consumo privado han ido reduciéndose desde 2T2020, para ser casi nulas a finales de año, y tornarse en claramente positivas en 1T2021. El crédito ha tenido una aportación positiva de casi un punto en promedio.

Gráfico 4. Contribuciones del consumo e inversión públicos, crédito, vivienda y consumo privado, 1T2019-1T2021

En el Gráfico 5 se muestra la descomposición de la tasa de crecimiento del consumo por PET. Después de observar que los factores de demanda explican la fuerte contracción de la misma durante 2020, un cambio relevante es que esos mismos factores no estarían contribuyendo ya en el primer trimestre de 2021 a aumentar el consumo embalsado, ya que su contribución sería prácticamente nula.

Gráfico 5. Contribuciones al crecimiento interanual del consumo por PET de las perturbaciones de oferta, demanda y crédito, 1T2019-1T2021

El Gráfico 6 indica que la caída de la inversión en maquinaria y bienes de equipo por PET (16,1%) en el conjunto de 2020 ha sido similar a la del PIB por PET (13,2%), cuando históricamente a lo largo del ciclo la inversión privada no residencial suele mostrar una volatilidad muy superior a la del PIB. Parte de esta explicación se encuentra en la caída del consumo privado y el aumento del ahorro forzoso, como detectamos (no mostrado aquí) por el efecto positivo de la perturbación idiosincrática del consumo sobre la inversión privada no residencial.

Gráfico 6. Contribuciones al crecimiento interanual de la inversión por PET de las perturbaciones de oferta, demanda y crédito, 1T2019-1T2021

Por último, en el Gráfico 7 se observa que la participación de la remuneración de asalariados sobre el PIB a coste de los factores aumentó en 2020 en 1,9 puntos porcentuales, alcanzando un nivel similar al del 1T2011. Este incremento es resultado de una caída sin precedentes del excedente de explotación bruto y de la renta mixta bruta del 12,1%, frente a la disminución del 5,4% de la remuneración de asalariados en 2020 respecto al año anterior.

Gráfico 7. Participación de la remuneración de los asalariados sobre PIB a coste de los factores y tasa de desempleo, 1T1995-4T2020

Un aspecto importante que valdría la pena estudiar, y que nuestro modelo todavía no permite, es la identificación del efecto de las transferencias públicas en la economía, un aspecto que nadie duda está siendo de vital importancia en la actual crisis económica. Lo tenemos en el radar para futuras extensiones de nuestro trabajo.

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Publicado originalmente en: Ir a la fuente
Autor: Javier Ferri

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