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Política Monetaria y Restricciones de Liquidez: Evidencia para la Zona Euro

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Por Mattias  AlmgrenJosé Elías GallegosJohn  Kramer  y Ricardo Lima

En 2016, el 30 por ciento de los hogares en Alemania no podían hacer frente a  un gasto financiero inmediato e inesperado de 985 euros. Al mismo tiempo, el 40 por ciento de los hogares italianos no podían hacer frente a un gasto inesperado de 800 euros (1). Cifras como estas sugieren que una parte importante de los hogares tienen pocos activos líquidos, lo que potencialmente los hace vulnerables a shocks inesperados en la economía.  Especialmente en economía monetaria, estos hogares han recibido especial atención recientemente.

Si bien la investigación teórica ha demostrado que los modelos de agentes heterogéneos que incluyen agentes restringidos pueden tener diferentes implicaciones que  sus  contrapartes de agentes  representativos,  la  evidencia  empírica  sobre  la importancia de la heterogeneidad para la transmisión de la política monetaria al PIB  es  escasa  (véase,  por  ejemplo, Bilbiie  (2008)  para  una  contribución  teórica temprana en un entorno de dos agentes o Auclert (2019) y Hagedorn et al. (2019) para un entorno con agentes completamente heterogéneos).  En un artículo reciente proporcionamos tal evidencia, mostrando que  mayor proporción de hogares con restricciones de liquidez en un país se asocia con una respuesta más fuerte del PIB a una sorpresa de política monetaria.

Nos centramos en la zona Euro, donde los países miembros han estado expuestos a la política monetaria común llevada a cabo por el Banco Central Europeo (BCE) desde la introducción  de  la  moneda  compartida.   Sin  embargo, debido  a  la  idiosincrasia  de  los  países  y  a  la  lenta convergencia,  todavía  difieren  en  muchas dimensiones, incluida la proporción de hogares con restricciones de liquidez.

Primero estimamos las funciones de respuesta al impulso (IRF, por sus siglas en  inglés)  del  PIB  para  cada  país  a  los  mismos  shocks  de  política  monetaria, basándonos en el método de Proyección Local (LP, por sus siglas en inglés) iniciado por Jordà (2005).  Debido a la potencial endogeneidad entre los cambios en los tipos de interés y las respuestas del PIB, aumentamos la estimación de LP con un marco de variables instrumentales siguiendo a Stock and Watson (2018). Usamos movimientos de alta frecuencia en los Overnight Indexed Swap (OIS) rates en una ventana de tiempo de 45 minutos alrededor de los anuncios de política del BCE como un instrumento para las sorpresas de política monetaria.  Dado  que  los  OIS  son  derivados  de  tipos  de  interés  prospectivos,  los grandes movimientos de tipos durante la ventana implican que el anuncio del BCE no estaba en línea con las expectativas del mercado.  El supuesto de identificación es que esta medida no está correlacionada con otros shocks al  PIB. Reportamos nuestros resultados en la Figura 1.

Figura 1. Funciones impulso-respuesta en países de la zona euro

Nota: Esta  figura  muestra  las  respuestas  del  PIB  real  a un shock  expansivo  de  política monetaria de  una  desviación  estándar, junto con las bandas de confianza de 1 y 2 desviaciones estándar

En la segunda parte del documento incorporamos las dimensiones de ingresos y activos relacionando las IRF con la proporción de hogares con restricciones de liquidez  en  cada país.  La  idea  es  que  una  fracción  mayor  de  hogares  con menos capacidad para suavizar las fluctuaciones de ingresos causadas por los shocks de la  política  monetaria  puede conducir  a  una  respuesta  del  PIB  más  fuerte  en  un país. Si bien no es posible medir la fracción directamente, la aproximamos clasificando los hogares en la encuesta Household Finance and Consumption Survey (HFCS) como financieramente restringidos, o Hand-to-Mouth (HtM), o no HtM, de acuerdo con la medida propuesta por Kaplan, Violante and Weidner (2014) (2).

Estos autores muestran que tal medida está fuertemente correlacionada con estimaciones de la propensión marginal del consumo (MPC,  por  sus  siglas  en  inglés). Dado que la HFCS sólo puede proporcionar datos de los últimos años, complementamos  nuestro  análisis  con  datos  de  la  encuesta EU-SILC,  que  se  realiza  desde 2005.    En  ella  se  pregunta a  los  hogares  participantes  si  podrían  financiar  un gasto financiero  inesperado,  gracias  a  la  cual  inferimos  si  están  restringidos  financieramente. Ambas encuestas apuntan a una gran  variación  entre  países  en   la  proporción  de consumidores limitados y el patrón es ampliamente consistente a lo largo del tiempo.  Reportamos las estadísticas en la Figura 2.

Figura 2.  Aproximaciones a los consumidores «Hand-to-Mouth»

Nota:  Panel  (a) : fracción  de  hogares clasificados  como HtM  en  cada  país, distinguiendo entre Poor (negro) y Wealthy (gris) HtM.  Panel (b) :  fracción de hogares que han tenido gastos durante los últimos 12 meses que fueron “aproximadamente iguales  a”  o  excedieron  sus  ingresos durante  el  mismo periodo.  Panel  (c):  muestra  el  promedio de  fracciones de las  ganancias  de  lotería,  en  cada país, que los  hogares gastarían  durante  los  próximos  12  meses.  Para los paneles (a)  y  (b), utilizamos datos de la segunda ola de la HFCS del Eurosistema. Para el panel (c), usamos datos de la tercera  ola de  la  HFCS.  Panel  (d):  Fracción  de hogares que  creen que  no  pueden hacer  frente  a  gastos inesperados con  el uso  de  recursos  propios  (PFV2).   Los datos provienen  de la  EU-SILC.  Panel  (e):  fracción  de hogares que durante  el  último  año  estaban  en  mora  en  su factura de  servicios  públicos  (PFV3).   Los datos de los paneles (d) y (e) provienen de la EU-SILC.

Nuestro primer hallazgo es que, de acuerdo con la literatura anterior, las respuestas  del  PIB  a  una  sorpresa  común  de la política  monetaria  europea  no  son homogéneas entre países. Existe una heterogeneidad significativa en términos de impacto  acumulativo  y  valores  máximos.  En  segundo lugar,  todas  nuestras  medidas de la fracción de hogares con restricciones de liquidez están correlacionadas significativamente con estadísticas de las IRF. Los países con fracciones más altas de hogares con restricciones de liquidez exhiben respuestas de PIB acumulada más  fuertes  y respuestas  máximas  mayores  a  un  cambio  inesperado  de la  tasa   de  interés,  como  documentamos  en  la  Figura  3.

Figure 3. El Efecto de la Política Monetaria y la fracción de consumidores Hand-to-Mouth

Además, para  la  medida  construida  de acuerdo con Kaplan, Violante and Weidner mostramos que la máxima correlación se obtiene con los Wealthy HtM, es decir, hogares con bajos niveles de riqueza líquida, pero niveles positivos de riqueza ilíquida.

Los resultados que presentamos son importantes por varias razones. Primero, nuestros  hallazgos  sugieren  que  la heterogeneidad  en  la  composición  de  los  balances de los hogares entre países afecta la transmisión de la política monetaria a  sus economías.  El hallazgo de que una mayor proporción de hogares de baja liquidez amplifica la respuesta del PIB a un cambio inesperado de la tasa de interés puede orientar el trabajo teórico y cuantitativo futuro sobre política monetaria en un marco neokeynesiano de agentes heterogéneos.  Comprender las razones de las diferencias que descubrimos es fundamental para calibrar las políticas futuras. En segundo lugar, mostramos que los métodos LP se pueden utilizar para estimar el impacto de la política monetaria para los países dentro de una unión monetaria. Por último, nuestros resultados son robustos en diferentes especificaciones de restricciones de liquidez, corroborando la medida presentada por Kaplan, Violante and Weidner.

Por último, nuestros hallazgos implican que es importante tratar por separado  los activos líquidos y no líquidos al describir la distribución de la riqueza de una economía.  Esto respalda la opinión de que los hogares ricos pueden tener una alta propensión marginal al consumo, como lo señalan Kaplan, Violante and Weidner (2014), Kaplan and Violante (2014) y Kaplan, Moll and Violante (2018) (3).

Notas:

(1) Según la Survey of Income and Living conditions  de la Unión Europea (EU-SILC).

(2) Un hogar se clasifica como viviendo HtM si su riqueza líquida es menor que la mitad de los ingresos mensuales. Ademas,  dividimos  los  hogares  en  Wealthy  HtM  y  Poor HtM.  Un  hogar  se  clasifica  como Wealthy HtM  si tiene riqueza ilíquida positiva.  Si un hogar es HtM pero wealthy, etiquetamos ese hogar como Poor HtM.

(3) Utilizando datos de los ganadores de la lotería noruega, Fagereng, Holm and Natvik (2020) encuentran  que  los hogares  en  el  cuartil  de  liquidez  más  alto  tienen  un  MPC significativamente  más  bajo  que los hogares en el cuartil de liquidez más bajo

Javier Ferri

Javier Ferri

Javier Ferri es Profesor de la Universidad de Valencia e investigador asociado de Fedea. MSc in Economics por la University College London y Doctor en Economía por la Universidad de Valencia. Ha sido investigador invitado en la Adam Smith Business School de la University of Glasgow. Colabora como investigador con los Ministerios de Economía y Hacienda, la Fundación Rafael del Pino y el BBVA Research. Su interés de investigación actual se centra en la modelización macroeconómica para estudiar temas relacionados con la política fiscal, el mercado de trabajo y el sector financiero.

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Recomendación de lectura (veraniega): El capitalismo después del Covid – conversaciones con 21 Economistas

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Como esta es mi última entrada antes de irnos de vacaciones, les dejo con otra recomendación de lectura. Si leen esto y la anterior sobre el libro de Jan Eeckhout ya habrán conseguido superar con creces la cuota de lecturas económicamente inspiradoras este verano. Hoy les hablo de El capitalismo después del Covid – conversaciones con 21 Economistas, que recoge resúmenes de 21 podcasts que hizo Luis Garicano con una selección de los mejores economistas académicos del mundo. Se pueden descargar el libro en .pdf en este enlace pero si son como yo, preferirán gastarse 89 céntimos y tenerlo en formato Kindle que es lo que me llevo en los viajes.

Luis ha ordenado las conversaciones por grandes áreas temáticas: sostenibilidad de la deuda, enfrentándose a la desigualdad, una globalización más equilibrada, conteniendo al nuevo Leviatán, promoviendo la innovación y frenando el poder de los gigantes digitales, y combatiendo el cambio climático. También ha escrito una introducción en la que intenta recoger hilos temáticos sobre estos grandes temas. Entiendo por qué lo ha hecho, pero para alguien como yo, corrió el riesgo de que lo dejara en la página 10, antes de acabar su introducción.

Esa forma de presentarlo hace que parezca un libro de texto. Y, la verdad, yo en vacaciones, o en un fin de semana, que es cuando lo leí, no tengo muchas ganas de leer un libro de texto. Si lo ignoran y se meten desde el principio en los capítulos, e incluso siguen un orden medio aleatorio, se darán cuenta de que lo que tienen en las manos son las reflexiones de un grupo de pensadores que entienden la economía de forma muy profunda, y mucho menos ortodoxa de lo que un libro de texto nos puede dar. El conjunto es muy agradable de leer porque está lleno de pensamientos desafiantes y no ordinarios. Así que lo que voy a hacer es dejarles con unos cuantos subrayados que me llamaron la atención y sugerirles una lectura desordenada y con la mente abierta. No les decepcionará.

Jesús Fernández-Villaverde “El lado positivo de la epidemia actual es que, si pasamos al teletrabajo, puede ser relativamente más fácil convencer a las personas de que amplíen su vida laboral. Si realmente no necesitan salir a trabajar, tal vez puedas pedirle a la gente que trabaje unos años más.”

Stefanie Stancheva “Los inventores y las empresas se vuelven menos sensibles a los impuestos cuando cuentan con buenos servicios locales… la conclusión de política no es eliminar o reducir los impuestos, sino más bien tener más coordinación internacional y mejores servicios locales que realmente harán que sea atractivo para estas personas permanecer en un lugar determinado.”

Esteban Rossi-Hansberg “Los sectores con una concentración creciente son sectores que han ido creciendo. Para mí, esa es una gran señal de alerta contra la opinión de que el poder monopolista está restringiendo el crecimiento de un sector en particular. Por el contrario, es coherente con la opinión de que las mejoras tecnológicas son la razón de la expansión y concentración industrial.”

Atif Mian “Existe una gran variación entre los estados (de USA) en lo que respecta al aumento de la desigualdad de ingresos máximos. Sin embargo, los datos demográficos son más o menos similares y, cuando se hace el experimento, lo que es interesante es que los estados que han visto un aumento mucho más fuerte en la desigualdad de renta de las familias también tienden a ser estados que han acumulado mucho más en activos financieros, principalmente activos de renta fija ..No niego el cambio demográfico, que también es real, pero no es tan importante como el aumento de la desigualdad.” (para explicar los bajos tipos de interés).

Dani Rodrik “Las finanzas son otra área con muy pocas ganancias demostrables y costos significativos en términos de crisis y volatilidad. Al hacer que el libre flujo de capital a corto plazo sea la norma y no la excepción, hemos creado más inestabilidad en la economía mundial y las promesas de mayores ahorros, mayores inversiones en países de bajos ingresos, más suavización del consumo y una mejor asignación de capital no se han realizado. Y lo que tenemos son las crisis financieras que vienen con más capital que fluye libremente.”

Pol Antràs “Existe un sentimiento generalizado de que la automatización, a través de tecnologías como los robots industriales o la impresión 3D, es probable que alimente la desglobalización. … Mi opinión sobre esto es diferente. En el frente conceptual, no es tan obvio. Ciertamente hay un efecto de sustitución, pero los robots tienden a aumentar la productividad de la empresa a lo grande. Una vez que automatiza, puede escalar mucho más fácilmente.”

Wendy Carlin “Argumentamos que tenemos que invocar otros motivos para la acción humana distintos al cumplimiento de la autoridad estatal y los incentivos materiales: reciprocidad, altruismo, equidad, sostenibilidad, identidad… Esas motivaciones simplemente se excluyen de la discusión del mercado-gobierno. Pero, cuando miramos entre países, e incluso dentro de un país a lo largo del tiempo, debemos aprovechar estas otras motivaciones para comprender cómo se manejan las cosas de manera diferente y los diferentes resultados durante la pandemia.”

Lucrezia Reichlin “Italia ha hecho sus deberes en el sentido de que ha tenido que luchar con sus propios demonios…. Tenemos sectores productivos fuertes en algunas áreas, pero esto se compensa con un desempeño muy pobre en otras. Tenemos un Estado muy débil e ineficiente, no solo en términos de su poder judicial, y esto ha sido una tradición desde la unificación italiana. En resumen, cohesión débil y capital social débil.”

Carol Propper “Creemos que el impacto de la recesión de 2008 en la salud mental fue bastante grande, y el impacto de Covid podría ser el doble de ese tamaño. Así que posiblemente hasta un millón más de personas en Gran Bretaña que padecen problemas de salud mental.”

Raffella Sadun “Cuando los hospitales tenían esta combinación de médicos capacitados en dirección de empresas, no necesariamente MBA, tendían a tener mejores prácticas gerenciales y también mejores resultados clínicos… Nos sorprendió porque cuando hicimos este análisis en las escuelas, descubrimos que principios similares que parecen ser importantes en la fabricación y en la atención médica también son importantes en las escuelas. “

Philippe Aghion “Si regula demasiado, evita la creación de confianza y conduce a un círculo vicioso: la gente no ve la necesidad de crear relaciones de confianza, pero debido a que la gente no crea relaciones de confianza, existe una demanda de regulación. Mostramos que la causalidad va en ambos sentidos. Es muy interesante comparar Francia y Alemania. En Francia, el 70% no confía en su gobierno; en Alemania, la cifra es del 52% (Sciences Po 2020).”

John Van Reenen “Si nació en el 1% superior de riqueza, tiene diez veces más probabilidades de llegar a ser inventor que si sus padres estuvieran en el 50% inferior. Es un orden de magnitud mayor. … Es cierto que los niños que nacieron en familias más ricas tienden a tener mejores resultados escolares que los niños de familias pobres, pero eso solo explica una pequeña parte de la diferencia.”

Fiona Scott Morton “Lo que vemos en la historia pasada de Facebook es que hizo cosas como usar una aplicación, Onavo y otros medios para encontrar competidores que estaban comenzando a crecer, y comprarlos o aplastarlos. A veces los compraban, como Instagram y WhatsApp. En otras ocasiones, especialmente con aplicaciones operando en la plataforma de Facebook como Vine, las aplastaron.”

Michael Greenstone “Uno de los favoritos en los Estados Unidos son las políticas de eficiencia energética. Todos piensan en su consumo de energía como lo hacen con el ático con goteras en su casa: debe ser muy rentable reparar la fuga. … Estas inversiones resultan en no ahorrar tanto dinero como se había proyectado, y el costo por tonelada de carbono disminuido puede alcanzar un par de cientos de dólares. Si cree que los beneficios rondan los 50 dólares la tonelada, los costos superan los beneficios.”

Nick Stern “Creo que hemos aprendido (de la crisis Covid) que actuar con firmeza y actuar juntos es fundamental. Los países que actuaron fuertemente como sociedad, como Nueva Zelanda, Corea del Sur y Taiwán, lo hicieron trabajando juntos. También vemos que la salida de la terrible recesión también puede conducir hacia un futuro mucho mejor. Simplemente en términos de multiplicadores keynesianos, invertir fuertemente (en reducción de cambio climático) ahora nos dará grandes aumentos en el PIB.”

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Autor: Antonio Cabrales

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¿Qué dice la evidencia empírica sobre el control de alquileres? Parte 2: los costes

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Jordi Jofre-Monseny y Mariona Segú

Este es el segundo post de una serie de dos entradas sobre la evidencia empírica acerca del control de alquileres. Mientras que en el primer post nos centrábamos en discutir los beneficios (ver aquí), en el segundo hablamos de los costes de controlar el alquiler.

Los costes de las políticas de control de alquileres

La crítica más habitual sobre la política de control de alquileres se centra en el hecho que la oferta de vivienda en alquiler se ve reducida. Esto puede ocurrir de dos formas, vía una reducción de la nueva construcción (los promotores anticipan que sus beneficios van a ser menores) o vía el desplazamiento de la vivienda en alquiler hacia el mercado de compra-venta. La literatura muestra que el primer efecto es inexistente, es decir, el nivel de nueva construcción es el mismo antes y después del control (Sims, 2007; Mense et al., 2019). Esto se debe a que, en los casos estudiados (MA y Alemania), la nueva construcción está exenta del control de alquileres. En el caso de Alemania, aunque los autores solo observan dos años después de la reforma, los resultados muestran un aumento en el número de demoliciones en las áreas controladas, lo que podría ser, según los autores, un primer signo de efectos positivos en la oferta de largo plazo. Esto es, los promotores reaccionarían a la exención en obra nueva construyendo más. Además, Mense et al. (2019) también encuentran que los precios de solares vacíos en las zonas reguladas aumentaron, lo cual encaja con un aumento de los ingresos esperados en futura obra nueva residencial. En este sentido, la evidencia demuestra que, cuando el control de alquileres excluye la obra nueva, ésta no tiene por qué disminuir.

En cambio, sí hay evidencia empírica que sugiere que la segunda vía es cuantitativamente relevante a largo plazo. Sims (2007) encuentra que la eliminación del control de alquileres aumentó la probabilidad que una vivienda estuviera alquilada en 6 puntos porcentuales. Diamond et al. (2019) encuentran que el número de inquilinos en las zonas controladas se redujo y aumentó el número de residentes en viviendas de propiedad. Los efectos estimados indican que en viviendas tratadas (es decir, edificios de 4 viviendas o menos construidos antes de 1980) el porcentaje de habitantes que vivían en régimen de alquiler se redujo en 14 puntos porcentuales.

El traslado de vivienda de alquiler al mercado de propiedad aumenta la oferta en este segundo mercado, lo que podría facilitar el acceso a una vivienda de propiedad por parte de los antiguos inquilinos. Los resultados de Diamond et al. (2019) sugieren que los inmuebles que pasaron del mercado de alquiler al mercado de compra-venta fueron ocupados por familias de renta más elevada, lo que incrementó la desigualdad en la ciudad. Por el contrario, los resultados de Autor et al. (2014) sugieren que el control de alquileres habría mantenido los precios de compra bajos al frenar procesos de gentrificación. Estos efectos para San Francisco y Cambridge son una combinación del efecto de cambios en la oferta con cambios en las composiciones socioeconómicas y raciales a nivel local. Es difícil evaluar hasta qué punto estos resultados son extrapolables al caso de nuestras ciudades.

Otra crítica al control de alquileres es que este induce al propietario a descuidar el estado y la calidad de sus viviendas. La evidencia sobre esta cuestión es mixta. Sims (2007) encuentra una ligera mejora en la calidad del inmueble asociada a la eliminación del control de alquileres, pero solo con lo que respeta a cuestiones menores (pintura, por ejemplo). Esto se explica porque los propietarios pueden estar sujetos a multas si las viviendas presentan problemas graves (por ejemplo, de agua o de calefacción). En cambio, el artículo de Mense et al. (2019) muestra que la implementación del control de alquileres en Alemania no redujo el número de viviendas renovadas en las zonas controladas y, por el contrario, aumentó el número de pisos ofrecidos con cocina renovada. Esto se explica porque la ley permite negociar el alquiler libremente si se justifica la inversión en obras de mejora sustanciales. Esos resultados sugieren que, aunque el deterioro puede ser una consecuencia del control de alquileres, este puede evitarse si la ley incorpora incentivos para la renovación.

¿Quién gana y quien pierde con el control de alquileres?

Como ocurre con la mayoría de intervenciones públicas, el control de alquileres tiene ganadores y perdedores. Los ganadores son los inquilinos que consiguen una vivienda regulada y los perdedores son los propietarios y los potenciales inquilinos que no consiguen encontrar una vivienda de precio regulado. Estos últimos pueden verse obligados a alquilar en el segmento libre del mercado o a vivir en otra ciudad. En términos de bienestar económico, la decisión de implementar o no el control de alquileres tiene que depender, en última instancia, del peso que otorguemos a cada uno de estos grupos.

Un mercado de alquiler sin fricciones y perfectamente competitivo genera una asignación eficiente en la que los inquilinos con una disposición a pagar mayor que el precio de mercado acceden a una vivienda de alquiler. Esto no ocurre con el control de alquileres, pues en este caso la demanda excede la oferta y el sistema de precios no es suficiente para determinar la asignación. Esto implica que los propietarios deben usar otros mecanismos para escoger a su inquilino. Por ejemplo, escoger al primero en presentarse, al inquilino con una garantía mayor o incluso otros criterios discriminatorios como la raza, el género o la composición familiar (favorecer a las familias por encima de los pisos de estudiantes). La literatura empírica ha documentado que la discriminación en el mercado libre de vivienda en alquiler es un fenómeno extendido (ver, por ejemplo, la evidencia en Ahmed y Hammarstedt (2008) para Suecia y la de Bosch, Carnero y Farré (2010) para España). Eso sugiere que, incluso en un mercado libre, la asignación puede no ser eficiente. Si bien se puede pensar que la discriminación puede encrudecerse con el control de alquileres, por el momento no disponemos de evidencia empírica que lo confirme.

Conclusión

El control de alquileres es una política con efectos a corto plazo, sin un coste presupuestario directo y con apoyo social. Dados los problemas de asequibilidad de la vivienda que existen en nuestras ciudades, es poco probable que esta propuesta desaparezca de la agenda política. Además, los beneficios del control de alquileres han sido probados en la literatura empírica. En concreto, limitar los precios de alquiler reduce los importes pagados por los inquilinos y reduce la expulsión de los hogares de menos renta en grandes ciudades (ver parte 1 de la serie).

Si bien la literatura ha encontrado que los controles de alquiler no afectan a la oferta total de vivienda, sí que está bien documentado que estas políticas pueden cambiar la composición del mercado, reduciendo el porcentaje de vivienda en el mercado de alquiler. Con respecto a otros costes de la política, la literatura ha encontrado que los controles no tienen un efecto importante sobre el estado y mantenimiento del parque de alquiler. Finalmente, no existe evidencia ni a favor ni en contra de la hipótesis que el control de alquileres incrementa la discriminación en los mercados de alquiler.

Es necesario destacar que, en la actualidad, el número de estudios empíricos sobre los efectos del control de alquileres es muy reducido. Además, hay que tener en cuenta que los beneficios y costes de la política pueden diferir en función de su diseño especifico. Por ejemplo, algunas regulaciones ya excluyen la nueva construcción del control de alquileres para intentar reducir los posibles efectos negativos sobre la oferta. Por otro lado, la regulación alemana incluye incentivos a la renovación para intentar preservar el parque de viviendas de un posible deterioro. En cualquier caso, se necesita más investigación en distintos contextos para acabar de determinar los efectos y el diseño óptimo de estas políticas.



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¿Qué dice la evidencia empírica sobre el control de alquileres? Parte 1: los beneficios

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Jordi Jofre-Monseny y Mariona Segú

Este es el primer post de una serie de dos entradas sobre la evidencia empírica acerca del control de alquileres. En este primer post nos centramos en discutir los beneficios y en el segundo, que saldrá el lunes, hablaremos de los costes de controlar el alquiler.

Las políticas de control de alquileres son poco populares entre los economistas. David Cuberes resumía en este blog hace ya algún tiempo los problemas que causa la regulación de los precios del alquiler desde la perspectiva del análisis teórico (ver aquí). Sin embargo, como sucede en muchos otros temas, esta visión no es compartida fuera de nuestro entorno profesional. Los controles de alquileres gozan de cierto apoyo social y son varias las ciudades y los países que implementan políticas de control de los precios del alquiler. En el contexto europeo, Alemania introdujo una política de control de alquileres en 2014 mientras que París regula los precios desde 2015 (con una pausa de año y medio debida a la suspensión de la ley por los tribunales). Por su lado, discrepancias acerca de la desregulación del mercado de alquiler han acabado con la coalición de gobierno en Suecia hace apenas unos días. En España, el control de los alquileres formaba parte del acuerdo de investidura entre el PSOE y Unidas/Podemos de 2019 mientras que, por su parte, el Parlamento Catalán aprobó en otoño del 2020 una política de control de los precios de alquiler.

En este contexto, hay dos grandes preguntas a contestar des del ámbito académico. La primera pregunta es si existen mejores políticas que los controles de alquiler para abordar la crisis de asequibilidad de la vivienda. Antonia Díaz hacía recientemente en este blog unas consideraciones muy interesantes, desde un punto de vista conceptual, en relación a cómo deberían ser las políticas del mercado de alquiler (ver aquí)

La segunda pregunta es cuáles son los efectos económicos de las políticas de control de alquileres. Para ello analizaremos con profundidad la escasa literatura empírica que ha estudiado los efectos de las políticas de control de alquileres. Nos centraremos en cuatro contribuciones que, a nuestro entender, son convincentes en términos de identificación de efectos causales. Los primeros dos trabajos, Sims (2007) y Autor, Palmer y Pathak (2014), estudian la eliminación de los controles de alquiler en Massachusetts introducida en 1995. Por su lado, Diamond, McQuade and Qian (2019) estudian una reforma de 1994 en San Francisco que extendió el régimen de control de alquileres a un segmento del mercado (edificios de 4 viviendas o menos construidos antes de 1980) que había quedado exento de la regulación hasta el momento. Finalmente, Mense, Michelsen y Kholodilin (2019) estudian los efectos de la ley Federal de 2015 (no confundir con la ley municipal en Berlín suspendida recientemente) que controla los precios de alquiler en municipios alemanes con un mercado tensionado.

Conocer los efectos económicos de las políticas de control de alquileres es importante por dos razones. En primer lugar, además de contar con apoyo social, los controles de alquiler no tienen un coste presupuestario directo y sus efectos pueden ser relativamente inmediatos. De esta forma, es una política factible tanto desde un punto de vista presupuestario como desde un punto de vista político. En segundo lugar, en economía, la evidencia empírica no siempre va de la mano de las predicciones de los modelos teóricos. Haciendo un paralelismo con el debate del salario mínimo, la evidencia empírica ha aportado una visión mucho menos negativa del salario mínimo de lo que predicen algunos modelos teóricos del mercado de trabajo (Javier Ferri resumía recientemente el estado de este acalorado debate, ver aquí).

Los beneficios de las políticas de control de alquileres

Desde la óptica de los fallos de mercado y en ausencia de regulación, los inquilinos no pueden asegurarse frente a futuras subidas de precios debido a un problema de mercados incompletos (Diamond et al., 2019). En el ámbito de las políticas públicas, el principal objetivo del control de alquileres consiste en trasferir renta de los propietarios a los inquilinos al establecer un precio máximo a pagar. En la medida en que los propietarios que alquilan sus pisos tengan más renta que los inquilinos, esta transferencia supone una mejora en la distribución de la renta.

Si el control de alquileres afecta a todo el mercado, se deberían reducir los importes que los inquilinos pagan por sus alquileres. En la práctica, es común que la regulación no afecte a la totalidad del mercado de alquiler. La regulación Federal Alemana exime a la vivienda construida de 2014 en adelante. Cuando en una ciudad existe una parte del mercado regulado y otra no, la regulación debería reducir el precio del mercado regulado, que experimentará un exceso de demanda, e incrementar el precio en el mercado no regulado (Mense et al., 2019). Con la regulación, una parte de los residentes viven en la ciudad pagando el precio regulado del alquiler. Algunos de estos no vivirían en la ciudad si tuvieran que pagar el precio de mercado. Esto hace que parte del exceso de demanda del mercado regulado se desplace a la parte del mercado libre, lo que encarece el precio en relación a la situación de no regulación. Mense et al. (2019) encuentran que los precios en el mercado no regulado aumentaron del orden del 4 por ciento mientras que en el regulado disminuyeron en un 2 por ciento. Aunque los autores no discuten cuál es el impacto medio, los datos sugieren que la política consiguió reducir el precio medio del alquiler dado que el mercado no regulado supone un segmento muy pequeño del mercado.

Sims (2007) también estima el efecto de la desregulación de los alquileres en MA, donde la regulación eximía una parte muy importante del mercado. Los resultados indican que el precio del alquiler aumentó más en aquellos barrios con una mayor proporción de vivienda regulada. Sin embargo, el efecto de largo plazo combina el efecto directo de la desregulación sobre las viviendas que estaban sujetas a regulación y el efecto indirecto que la desregulación causó al acelerar procesos de gentrificación y de renovación del stock de vivienda (Sims, 2007).

De hecho, frenar los procesos de gentrificación, que provocan la expulsión de los hogares de menos renta de sus barrios y ciudades, es otro de los beneficios que esgrimen los defensores del control de alquileres. La evidencia de MA, San Francisco y Alemania muestra que el control de alquileres reduce de forma muy significativa la movilidad de aquellos individuos que viven bajo el régimen de control. Diamond et al. (2019) concluyen que el control de alquileres ha contribuido significativamente a evitar la marcha de hogares de renta baja y a mantener la diversidad racial en San Francisco. En concreto, los sectores de la población donde la movilidad se reduce más son las personas mayores, las minorías raciales y los habitantes que llevan más tiempo en el barrio.

Des del punto de vista económico, este efecto del control de alquileres sobre la movilidad tiene un aspecto positivo en la medida en que el capital social tiene un componente geográfico muy relevante y perderlo conlleva importantes consecuencias negativas (Bayer, Ross y Topa, 2008; Gibbons, Silva and Weinhardt, 2017). Como veremos más adelante, sin embargo, la reducción de la movilidad conlleva también un aspecto negativo asociado a la asignación ineficiente de la vivienda regulada.

En conclusión, la evidencia empírica demuestra que el control de alquileres consigue reducir el precio del alquiler en la parte regulada, mientras que este puede subir en la parte no regulada. Sin embargo, cuando la parte libre representa una pequeña fracción del parque total de viviendas, el impacto en el alquiler medio es negativo. Además, el control de alquileres también puede frenar procesos de gentrificación y la expulsión de algunos colectivos vulnerables. En el siguiente post de esta serie (el lunes) discutiremos los posibles efectos adversos.

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