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Gasto fiscal y bien común (PPT) (página 2)



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REVISIÓN DE LA LITERATURA
BREVE RESEÑA A LA POLÍTICA FISCAL EN BOLIVIA
Se puede observar en el grafico que el gasto de consumo final de las administraciones públicas se ha mantenido relativamente constante desde 1990, oscilando alrededor del 11% del PIB. La misma estabilidad puede ser observada en el comportamiento de la inversión pública como porcentaje del PIB, con la excepción de un leve incremento de un punto porcentual desde el 2006, año en el cual la inversión subió de 7 a 8,9% del PIB, manteniéndose en 8% hasta el año 2010.

Sin embargo, la variable que más resalta por su comportamiento es la de ingresos públicos como porcentaje del PIB, que incrementa considerablemente el 2007, año en el cual llega a conformar el 10,5% del PIB. Este incremento da lugar a un periodo de tres años 2005-2008 en el cual el ingreso público llegó a ser superior que la inversión pública.

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REVISIÓN DE LA LITERATURA
BREVE RESEÑA A LA POLÍTICA FISCAL EN BOLIVIA
En cuanto a la composición de la inversión pública, el gráfico muestra que en los últimos años la mayor parte de la inversión fue destinada a la infraestructura, con una participación de 48% para el año 2010. El segundo puesto ha sido históricamente ocupado por la inversión social, con una participación del 33% de la inversión pública ejecutada en el año 2010. Esta es una tendencia que se ha mantenido relativamente constante en el periodo 1990-2010. Por otro lado, la inversión en actividades productivas ha ido creciendo sostenidamente desde el 2006, sin embargo no ha vuelto a alcanzar los porcentajes con los que contaba en los años 1991 (20%) y 2002 (19%).

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DATOS Y METODOLOGÍA
LOS DATOS
Para el presente trabajo se utilizó información anual para el periodo 1990-2010. La frecuencia de las observaciones es de carácter anual debido a una ausencia de disponibilidad de datos trimestrales, especialmente en el caso la variable de inversión pública. Otras variables que fueron utilizadas son las de consumo público, consumo privado, PIB e ingreso público; entiéndase este último como la suma de la renta interna más la renta aduanera, menos las transferencias (en concordancia con la metodología empleada por Anós-Casero et al., 2010).

Tomando en cuenta las limitaciones existentes en el país al momento de conseguir datos consistentes, las variables mencionadas fueron obtenidas de la base de datos en línea del Instituto Nacional de Estadística (INE) así como de la base de datos de la Unidad de Análisis de Políticas Sociales y Económicas (UDAPE). Las variables utilizadas para construir la variable de ingreso público (renta interna, renta aduanera y transferencias) fueron obtenidas del flujo de caja del Tesoro General de la Nación, provisto por el INE.

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DATOS Y METODOLOGÍA
LOS DATOS
Este trabajo estudia desde una perspectiva empírica el impacto en el producto generado por un shock fiscal exógeno y no anticipado. Para esto, el marco metodológico utilizado se basa en el enfoque VAR estructural (SVAR). Los shocks estructurales son aislados e identificados utilizando la descomposición de Cholesky y siguiendo a Fatás y Mihov (2001), Rezk et al. (2006) y Hur (2007). Una vez que los shocks son identificados, es posible estimar las funciones impulso respuesta (FIR) y la descomposición de varianza a fin de obtener los efectos dinámicos de estos impulsos sobre la actividad económica.
METODOLOGÍA ECONOMÉTRICA: VAR ESTRUCTURALES

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El modelo VAR estructural (SVAR) estimado considera tres variables endógenas: el gasto total del gobierno (??), los ingresos fiscales netos (??) y el producto nacional real (??). En este sentido, el modelo estructural se especifica de la siguiente manera:
(Gp:) Dónde: son los shocks estructurales que siguen la forma Ahora, derivando (1) puede obtenerse que la forma reducida del VAR es igual a o igual a:

DATOS Y METODOLOGÍA
LOS DATOS
METODOLOGÍA ECONOMÉTRICA: VAR ESTRUCTURALES

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(Gp:) Dónde: Como sugiere Perotti 2002, las innovaciones de la forma reducida del VAR en (2) pueden expresarse, entonces, como una combinación lineal de los shocks estructurales, identificándose tres principales componentes: la respuesta automática o inesperada de las variables fiscales a shocks en otras variables, la respuesta discrecional sistemática de los hacedores de política a innovaciones en otras variables y los shocks estructurales. De esta manera, la relación entre los errores de la forma reducida y las innovaciones exógenas o estructurales estaría determinada por la siguiente relación:

DATOS Y METODOLOGÍA
LOS DATOS
METODOLOGÍA ECONOMÉTRICA: VAR ESTRUCTURALES

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(Gp:) Dónde sigue un proceso de ruido blanco con media cero y matriz de covarianzas definida positiva
Por lo anterior, a ? n de reconstruir el modelo estructural y extraer las innovaciones estructurales que componen el vector resulta necesario imponer restricciones que determinan la relación teórica entre las innovaciones de la forma reducida y los shocks estructurales . Una vez estimado el modelo VAR en su forma reducida, es posible identificar los coeficientes de las matrices A y B, partiendo de la relación Siguiendo a trabajos similares, el método de identificación de los shocks estructurales consiste en la descomposición de Cholesky. Este puede expresarse matricialmente como:

DATOS Y METODOLOGÍA
LOS DATOS
METODOLOGÍA ECONOMÉTRICA: VAR ESTRUCTURALES

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(Gp:) Sin embargo, este método es sensible al orden de especificación (Hur, 2007). Por esto, se sugiere no sólo probar diferentes ordenamientos en la especificación del modelo, sino también empezar por la variable más exógena. En ese sentido, y después de varias pruebas, se ha resuelto incluir como primera variable y a como la segunda, dejando a como la más endógena. En base a este ordenamiento, la ecuación (4) del sistema sugiere que los cambios inesperados en los impuestos en el periodo no resultan de cambios en las otras variables. La ecuación (5) sugiere que el gasto público reacciona en el mismo periodo a cambios contemporáneos e inesperados en los ingresos públicos. Finalmente, en cuanto a la ecuación (6), puede leerse que los cambios inesperados en el producto pueden explicarse por cambios contemporáneos y también inesperados en los impuestos en el gasto o por otros shocks inesperados en la misma actividad económica En este caso, los shocks de gasto e impuestos reflejan los impactos de la política fiscal sobre el producto que desean obtenerse.

DATOS Y METODOLOGÍA
LOS DATOS
METODOLOGÍA ECONOMÉTRICA: VAR ESTRUCTURALES

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FUNCIONES DE IMPULSO RESPUESTA (FIR)
(Gp:) Partiendo de que se obtiene la siguiente expresión:

(Gp:) A partir de (7) puede inferirse entonces, por ejemplo, que el efecto de un shock en afecta a a través de la innovación dado que

donde Lo anterior proviene de la relación que existe entre los shocks estructurales y los de la forma reducida, especificada en
Es por medio de estas expresiones, entonces, que se obtiene el impacto de un shock fiscal en La FIR rastrea el efecto de un shock en una de las variables del modelo sobre las otras variables endógenas. Un shock sobre la variable no sólo tiene un impacto sobre sí misma, sino que también es transmitido al resto de las variables endógenas a través de la estructura dinámica del VAR.

DATOS Y METODOLOGÍA
LOS DATOS
METODOLOGÍA ECONOMÉTRICA: VAR ESTRUCTURALES

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RESULTADOS
En este estudio sobre la economía boliviana se utilizaron tres series fiscales con frecuencia anual para el periodo 1990-2010. A estas series se les aplicó la transformación logarítmica con el objeto de estabilizarla varianza, quedando definidas las series fiscales como LogPIB (PIB real), LogGASTOPUB (Gasto Público) y LogINGPUB (Ingresos Fiscales Netos).
Con el objetivo de testear la presencia de estacionariedad y definir el grado de integración de las series, se emplea el test de raíz unitaria de tipo Dickey-Fuller Aumentado (ADF). Alternativamente, se utiliza el test de Phillips-Perron como una segunda prueba de raíces unitarias (Phillips y Perron 1986). Los resultados, presentados en el cuadro 1, confirman que las series en niveles no son estacionarias.
DATOS Y METODOLOGÍA

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ANÁLISIS DE COINTEGRACIÓN
DATOS Y METODOLOGÍA
Los resultados permiten rechazar, al 5 por ciento de confianza, la presencia de una relación de cointegración entre las tres series fiscales utilizadas. Por tanto, se continúa con la especificación de un modelo VAR con variables en diferencias.
(Gp:) La existencia de cointegración condiciona la manera de estimar un VAR. La teoría de cointegración desarrollada por Granger (1981) propone que un conjunto de series están cointegradas sólo si entre ellas existe una combinación lineal con propiedades estacionarias Esto significa que las dos series
(Gp:)
estarían cointegradas si y sólo si existe un parámetro ß que determina la existencia de una
(Gp:) combinación lineal de orden De existir cointegración, debiera incluirse en el modelo un término de corrección error. Para evaluar la existencia de cointegración se aplica el test de Johansen, cuyos resultados se muestran en el cuadro 2, utilizando los rezagos propuestos por los criterios de información de Akaike y Schwarz. Siguiendo la sugerencia de ambos criterios, se utilizan 2 rezagos.

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El primer paso en la estimación del modelo SVAR consiste en obtener los residuos del VAR en forma reducida. Por tanto, se estimó un modelo VAR de orden 2 en diferencias, utilizando como variables endógenas la primera diferencia de las tres series fiscales descritas con anterioridad9. Adicionalmente, se utilizaron variables cualitativas con el objetivo de capturar información adicional sobre fenómenos que pudiesen incidir en el poder explicativo del modelo. Luego de haber realizado varias pruebas al respecto, se añade al modelo una variable dummy para el año 2005, periodo en que no sólo se experimenta un cambio en la lógica de la administración fiscal en Bolivia, sino también en el que se inicia el contexto internacional favorable para los precios de las principales exportaciones nacionales. Una vez estimado el modelo, se evalúa el comportamiento de los residuos de la forma reducida (ver cuadro 3). Estos siguen una distribución normal y se constata la ausencia tanto de heteroscedasticidad como de autocorrelacción y procesos ARCH.
VAR ESTRUCTURAL (SVAR) Y LA FUNCIÓN IMPULSO RESPUESTA (FIR)
DATOS Y METODOLOGÍA

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Los signos de los efectos contemporáneos de los impuestos netos y el gasto sobre el producto se alinean más con la perspectiva neo-clásica que con las sugerencias keynesianas de política fiscal. En el primer caso, se halla que el efecto contemporáneo de los impuestos netos sobre el producto (a31) es pequeño, positivo y significativo. Un incremento de una unidad porcentual en los impuestos netos generaría un incremento de 0,03% en la tasa actual de crecimiento del producto. De la misma manera, se estima que el gasto público, por su lado, tendría un efecto contemporáneo negativo, pequeño y poco significativo sobre el producto (a32). Finalmente, los impuestos netos parecen tener un efecto contemporáneo no sólo positivo sino también significativo estadísticamente sobre el gasto público total (a21).
VAR ESTRUCTURAL (SVAR) Y LA FUNCIÓN IMPULSO RESPUESTA (FIR)
DATOS Y METODOLOGÍA

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En el gráfico 3 se observa que un shock estructural o exógeno (Shock 1) de una desviación estándar que eleva los impuestos netos produce una respuesta positiva pero pequeña en la tasa de crecimiento del producto. Este impacto equivale aproximadamente al 6% del impulso y es transitorio, tendiendo a estabilizarse luego de alcanzar un pico máximo al tercer periodo. Asimismo, un shock estructural en el gasto público (Shock 2) de una desviación estándar produce un impacto negativo en la tasa de variación del producto de aproximadamente 4% del impulso inicial en el primer periodo.
VAR ESTRUCTURAL (SVAR) Y LA FUNCIÓN IMPULSO RESPUESTA (FIR)
DATOS Y METODOLOGÍA

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En el gráfico 4 se presenta la respuesta acumulada del producto a los shocks fiscales. Mientras que un shock exógeno en los impuestos netos genera un impacto positivo sobre la tasa de crecimiento del PIB superior en aproximadamente 1% al valor del impulso inicial al cabo de 10 periodos, un shock estructural en el gasto público produce un impacto negativo inferior en menos del 0,5% al valor del impulso inicial al cabo de los mismos 10 periodos.
VAR ESTRUCTURAL (SVAR) Y LA FUNCIÓN IMPULSO RESPUESTA (FIR)
DATOS Y METODOLOGÍA

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En el gráfico 5 se presenta de otra manera el impacto acumulado de los estímulos fiscales estudiados sobre el producto desde el primer hasta el tercer periodo, siguiendo la definición de multiplicador fiscal acumulado propuesta por Spilimbergo et al. (2009)10. De esta manera, queda en evidencia que el multiplicador fiscal acumulado respecto al gasto público es cercano a cero y, además, de corta duración. El multiplicador fiscal respecto a los impuestos netos es algo más grande y con mayor duración.
VAR ESTRUCTURAL (SVAR) Y LA FUNCIÓN IMPULSO RESPUESTA (FIR)
DATOS Y METODOLOGÍA

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El análisis de descomposición de varianza complementa el análisis de la FIR, calculando la contribución de cada shock estructural sobre el error de predicción de cada variable periodos hacia adelante. Entre los resultados más relevantes, se observa que un shock estructural en los impuestos netos públicos explica hasta el 48% de la varianza del producto en un horizonte de hasta 3 periodos; un shock en el gasto público, por su parte, explica solamente hasta el 8% de la varianza del PIB dentro del mismo horizonte de tiempo.
VAR ESTRUCTURAL (SVAR) Y LA FUNCIÓN IMPULSO RESPUESTA (FIR)
DATOS Y METODOLOGÍA

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CONCLUSIONES

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Existen razones para creer que, a pesar de la importancia de la vinculación con la red fundamental, los municipios no invierten lo suficiente en esta vinculación. Sorprendentemente los elevados saldos bancarios que mantienen los municipios en sus cuentas, y la falta de proyectos camineros a nivel municipal, muestran que las restricciones presupuestarias no son las que limitan la inversión en carreteras, especialmente luego de la creación del IDH que ha incrementado fuertemente los recursos municipales. Parte del problema se genera a nivel de la planificación de la red fundamental. La construcción de caminos de la red fundamental, así como la definición de la misma red, frecuentemente no responden a criterios técnicos, sino a presiones políticas y regionales. Los sistemas de evaluación de proyectos no cuentan con los parámetros que permitirían evaluar los beneficios económicos y sociales de las inversiones que se analizan, y no se cuenta con estudios de impacto sobre la pobreza de ninguno de los proyectos camineros implementados. A pesar de que Bolivia ha sido un país pionero en la consulta a la población sobre las políticas públicas, no existe un sistema que incorpore la opinión de la población en la definición de prioridades.
El presente trabajo explora la relación entre el nivel de pobreza, la densidad de las carreteras, y el acceso a la red fundamental en los municipios del país. Utilizando modelos espaciales auto regresivo, encontramos que la densidad de la red vial y la distancia de los municipios a la red fundamental, son variables que explican significativamente su pobreza, especialmente la extrema. Esta evidencia mostraría que los municipios que son capaces de vincularse entre sí, con mercados intermedios y con los mercados más grandes (la red fundamental vincula a los departamentos más desarrollados del país) tienen mejores chances de reducir la pobreza.

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