Análisis econométrico sobre la incidencia de la política fiscal en las decisiones de consumo.

2 GRADO EN ECONOMÍA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES TRABAJO FIN DE GRADO CURSO ACADÉMICO [2023-2024] TÍTULO: ANALISIS ECONOMETRICO SOBRE LA INCIDENCIA DE LA POLITICA FISCAL EN LAS DECISIONES DE CONSUMO AUTOR: IRENE PEDRAZA CARMONA TUTOR: D. JOSÉ ANTONIO CAMUÑEZ RUIZ DEPARTAMENTO: ECONOMÍA APLICADA I ÁREA DE CONOCIMIENTO: MÉTODOS CUANTITATIVOS RESUMEN: El presente proyecto aborda un análisis sobre la incidencia de la Política Fiscal de aumento o reducción de tipos impositivos a través de dos análisis econométricos. Por un lado, el primero engloba el efecto marginal de la presión fiscal sobre el Gasto en Consumo Final de los hogares en España, mientras que el segundo abarca el análisis de la incidencia de los tipos efectivos de dos de los Impuestos Especiales más importantes; tabaco y electricidad, sobre su consumo. En este sentido, se pretende averiguar si variaciones en los tipos impositivos distorsionan en gran medida las decisiones de consumo de los hogares en España y comprobar, así, si la Política Fiscal es un posible instrumento estabilizador del ciclo económico adecuado actuando sobre un componente principal de la Demanda Agregada como es el Consumo. PALABRAS CLAVE: Presión fiscal; impuestos; tipo impositivo 3 ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN ................................................................................................. 5 2. DESCRIPCIÓN DE LAS VARIABLES ................................................................. 7 2.1. MODELO PRESIÓN FISCAL ............................................................... 7 2.2. MODELO IMPUESTO ESPECIAL AL TABACO ................................. 8 2.3. MODELO IMPUESTO ESPECIAL A LA ELECTRICIDAD ................. 9 3. ANÁLISIS ECONOMÉTRICO MODELO PRESIÓN FISCAL ........................... 11 4. ANÁLISIS ECONOMÉTRICO IMPUESTOS ESPECIALES .............................. 27 4.1. IMPUESTO ESPECIAL AL TABACO ................................................ 27 4.2. IMPUESTO ESPECIAL A LA ELECTRICIDAD ................................ 30 5. RESULTADOS DEL ANÁLISIS Y CONCLUSIONES ........................................ 35 5.1. RESULTADOS MODELO PRESIÓN FISCAL.................................... 35 5.2. RESULTADOS MODELO IMPUESTO ESPECIAL AL TABACO ..... 35 5.3. RESULTADOS MODELO IMPUESTO ESPECIAL A LA ELECTRICIDAD ................................................................................ 35 5.4. CONCLUSIONES ............................................................................... 36 6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................................. 37 7. APÉNDICES ........................................................................................................ 38 4 ÍNDICE GRÁFICAS Gráfico 2.1. Evolución Consumo final y Presión fiscal ........................................................... 7 Gráfico 2.2. Evolución Consumo Tabaco y Tipo efectivo ....................................................... 9 Gráfico 2.3. Evolución Consumo Electricidad y Tipo sobre Base Imponible ........................ 10 Gráfico 3.1. Variable observada y ajustada Modelo 1 Presión Fiscal .................................... 12 Gráfico 3.2. Correlograma Modelo 1 Presión Fiscal .............................................................. 13 Gráfico 3.3. Correlograma Modelo 2 Presión Fiscal .............................................................. 14 Gráfico 3.4. Correlograma Modelo 3 Presión Fiscal .............................................................. 15 Gráfico 3.5. Correlograma Modelo 4 Presión Fiscal .............................................................. 16 Gráfico 3.6. Variable observada y ajustada Modelo 4 Presión Fiscal ..................................... 17 Gráfico 3.7. Correlograma Modelo 5 Presión Fiscal .............................................................. 19 Gráfico 3.8. Variable observada y ajustada Modelo 5 Presión Fiscal ..................................... 20 Gráfico 3.9. Correlograma Modelo 6 Presión Fiscal .............................................................. 21 Gráfico 3.10. Correlograma Modelo 7 Presión Fiscal ............................................................ 24 Gráfico 3.11. Correlograma Modelo 8 Presión Fiscal ............................................................ 26 Gráfico 4.1. Variable observada y ajustada Modelo 1 Tabaco ................................................ 28 Gráfico 4.2. Variable observada y ajustada Modelo 1 Electricidad ........................................ 31 Gráfico 4.3. Variable observada y ajustada Modelo 2 Electricidad ........................................ 32 ÍNDICE TABLAS Tabla 3.1. Diagnóstico de colinealidad de B-K-W, Modelo 3 Presión Fiscal .......................... 17 Tabla 3.2. Diagnóstico de colinealidad de B-K-W, Modelo 5 Presión Fiscal .......................... 19 Figura 3.1. Coeficientes de correlación Modelo 5 Presión Fiscal ........................................... 20 Tabla 3.3. Diagnóstico de colinealidad de B-K-W, Modelo 6 Presión Fiscal .......................... 22 Figura 3.2. Coeficientes de correlación Modelo 6 Presión Fiscal ........................................... 22 Tabla 3.5. Diagnóstico de colinealidad de B-K-W, Modelo 7 Presión Fiscal .......................... 24 Figura 3.3. Coeficientes de correlación Modelo 7 Presión Fiscal ........................................... 25 Tabla 3.6. Diagnóstico de colinealidad de B-K-W, Modelo 8 Presión Fiscal .......................... 26 Tabla 4.1. Cuadro resumen estimación Impuesto Especial Tabaco......................................... 27 Tabla 4.2. Cuadro resumen estimación Impuesto Especial Electricidad ................................. 30 5 CAPÍTULO 1 INTRODUCCIÓN El principal objetivo de este proyecto es analizar cómo afectan las direcciones de la Política Fiscal del Gobierno Español sobre las decisiones de consumo de los hogares. Para ello, se estudiará en primer lugar cómo la presión fiscal puede condicionar el consumo a través del análisis econométrico del efecto marginal de ésta sobre el Gasto en Consumo Final de los hogares en España. No obstante, dado que la presión fiscal incluye, en general, todos los impuestos que los contribuyentes españoles deben abonar al fisco, se analizará en segunda instancia el caso de los Impuestos Especiales. En concreto, se trabajará con los establecidos al tabaco y a la electricidad, siendo estos dos de los más importantes a nivel recaudatorio para la Administración Pública, con la intención de apreciar con mayor claridad cómo afectarían las variaciones de un tipo impositivo concreto sobre el consumo del producto específico al que va dirigido. A través de una serie de datos recogidos principalmente del INE y de la Agencia Tributaria para el periodo 2002 a 2022, se realizará un análisis econométrico a través del método conocido en la literatura econométrica como “hacia delante”. De esta manera, se estimará inicialmente un modelo en el que tomaremos como única variable explicativa la presión fiscal, seguido de la estimación de un segundo modelo en el que se añadirá la variable explicativa PIB a precios de mercado y así sucesivamente con las variables explicativas restantes; número de desempleados, el índice del IPC y la Renta Bruta de los hogares. Éstas han sido seleccionadas como posibles variables explicativas ya que se ha considerado que son las que más efecto pueden tener sobre las decisiones de consumo de los hogares. De manera análoga, para el caso del estudio del Impuesto Especial al Tabaco y el Impuesto Especial a la Electricidad, se continuará con el mismo procedimiento con la única diferencia de que se usará el tipo efectivo en el caso del tabaco y el tipo sobre Base Imponible para el caso de la electricidad como primera variable explicativa a incluir, en lugar de la presión fiscal. Así, en primer lugar, se estimarán los modelos por el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios, donde se detectarán y se intentarán resolver posibles problemas tanto de autocorrelación de los residuos como de multicolinealidad en caso de que se contase con más de una variable explicativa. Finalmente, una vez realizados estos análisis, se finalizará el proyecto comentando los resultados y las conclusiones obtenidas, así como intentando dar respuesta a las preguntas objeto de este trabajo. La principal justificación de este análisis radica en la importancia que tiene la Política Fiscal como instrumento de estabilización a nivel macroeconómico para un país ya que, a través de ésta, un Gobierno puede influir tanto en el crecimiento económico mediante la estimulación de la Demanda Agregada como en su contracción. Así, se podría pensar a priori que una reducción de los impuestos que los consumidores deben abonar al fisco podría considerarse un incentivo para alentar su consumo dado que podrían ver aumentada su capacidad adquisitiva. 6 Por tanto, dado que el Consumo es un componente esencial de la Demanda Agregada de un país y el aumento o reducción de impuestos constituye, junto con el Gasto Público, un instrumento imprescindible y utilizado usualmente en la toma de decisiones de Política Fiscal, se intentará averiguar si una Política Fiscal restrictiva consistente en un aumento de los tipos impositivos realmente conlleva una disminución del Consumo de los hogares y, por tanto, de la Demanda Agregada, y viceversa. Por tanto, se tratará de comprobar cómo afectan dichas decisiones fiscales nacionales a la población a través de la variación de los impuestos analizados tanto en conjunto como de forma individual en el caso de los Impuestos Especiales. 7 CAPÍTULO 2 DESCRIPCIÓN DE LAS VARIABLES En primer lugar, es interesante realizar una breve descripción de las variables que van a ser empleadas en el análisis econométrico para ver qué representan exactamente y cómo podrían afectar a la variable dependiente de cada Modelo en particular. 2. 1. MODELO PRESIÓN FISCAL El primer análisis que se desarrollará será el efecto marginal que tiene la presión fiscal en España sobre el Gasto en Consumo Final de los hogares. Para ello, se utilizará como variable dependiente el Gasto en Consumo Final de los hogares, el cual incluye fundamentalmente las compras de bienes y servicios realizadas por el sector institucional de los hogares para satisfacer sus necesidades habituales, medido en millones de euros. Por otro lado, como variables explicativas se empleará en primer lugar la presión fiscal española, la cual representa el porcentaje de ingresos totales que obtiene el Estado español gracias a los impuestos recaudados en relación con el PIB de España. Por tanto, será la que será utilizada como indicador de la posible dirección de la Política Fiscal española. A continuación, se representará gráficamente cómo han evolucionado estas dos variables para ver la posible relación que podría existir entre ambas. Gráfico 2.1. Evolución Consumo final y Presión fiscal Fuente: Gretl En primer lugar, se aprecia cómo hasta 2004 la presión fiscal desciende y se mantiene relativamente constante, mientras que el Gasto en Consumo Final de los hogares crece 8 considerablemente. Además, se observa que desde 2007 a 2009 se produce una fuerte caída de esta, mientras que el consumo se mantenía con subidas y bajadas prácticamente estables. Asimismo, a partir de 2009 la presión fiscal vuelve a aumentar considerablemente, mientras que el consumo disminuye y se mantiene relativamente constante de nuevo. Lo contrario ocurriría entre 2014 y 2017, donde la presión fiscal disminuye y el consumo se incrementa. Finalmente, a partir de 2017 se produce un crecimiento considerable de la presión fiscal con alguna bajada en 2018, mientras que el consumo disminuiría hasta 2020 que vuelve a crecer rápidamente. Por tanto, a través de la representación gráfica es difícil concretar si realmente existe relación entre ambas variables y si ésta es significativa, por lo que resulta interesante realizar el análisis econométrico. Así, emplearemos el método “hacia delante” mediante el cual se irá añadiendo paulatinamente variables explicativas adicionales a la presión fiscal hasta encontrar el modelo más adecuado para explicar la variabilidad del Consumo Final. Por tanto, una de las variables que consideramos que puede afectar a dicho consumo es el PIB a precios de mercado. Éste indica el valor de la producción de bienes y servicios finales producidos en el interior del territorio español durante un año, teniendo en cuenta el nivel de precios, y medido en millones de euros. Esta variable puede ser interesante en los análisis puesto que muestra cómo evoluciona la economía del país, lo que podría llevar a pensar, a priori, que aumentos del PIB p.m podrían fomentar también aumentos del Consumo, y viceversa. Otra variable explicativa que se podría considerar importante es el número de desempleados, entendido como el número de personas que forman parte de la población activa y que está en búsqueda de empleo, medido en miles de personas. Así, esta variable iría ligada a la anterior de manera que aumentos del número de desempleados podrían indicar problemas económicos y, por tanto, disminuciones en el consumo de los hogares. Asimismo, dado que la evolución de los precios puede afectar directamente al consumo, se ha considerado incluir como posible variable explicativa el Índice de Precios de Consumo con base 2021, la cual representa la variación de los precios de una cesta de bienes y servicios de España con respecto al año 2021, siendo éste de base 100. Finalmente, la Renta Bruta de los hogares puede ser otra variable determinante en su consumo. Ésta indica la suma de los ingresos brutos obtenidos por los miembros de un hogar, que incluyen rentas del trabajo, rentas del capital, rentas de actividades económicas y otras rentas, medido en millones de euros. Lógicamente, es una variable importante a tener en cuenta dado que representará la capacidad adquisitiva de los mismos, pudiendo afectar directamente en las decisiones de consumo. 2. 2. MODELO IMPUESTO ESPECIAL AL TABACO En este segundo análisis, se tratará de averiguar si el tipo efectivo del Impuesto Especial al Tabaco influye en la variabilidad de su consumo. Para ello, se ha utilizado como variable dependiente la evolución del consumo de tabaco en España desde 2002 a 2022, expresado en miles de kilogramos. 9 Por otro lado, como variables explicativas se usará en primer lugar la evolución del tipo efectivo del mismo expresado en euros por kilogramos, indicando, por tanto, la cantidad de euros que el consumidor deberá de aportar al fisco por cada kilogramo de tabaco que consuma. Así, se define como el cociente entre el impuesto devengado neto de cada obligado tributario con respecto a su Base Imponible, en nuestro caso el Consumo de Tabaco. Así, se ha intentado de nuevo mediante una representación gráfica temporal de ambas variables atisbar una posible relación entre ambas. Gráfico 2.2. Evolución Consumo Tabaco y Tipo efectivo Fuente: Gretl En este caso, se aprecia claramente una relación inversa entre ambas dado que al principio del periodo de tiempo objeto de análisis el tipo efectivo no se mantenía elevado, y el consumo de tabaco concentraba sus puntos más altos; mientras que a partir de 2007 el tipo efectivo aumenta drásticamente y el consumo disminuye también considerablemente, manteniéndose esta evolución hasta el final del periodo. Finalmente, se irán añadiendo paulatinamente el resto de variables explicativas del Modelo General, a excepción de la presión fiscal. 2. 3. MODELO IMPUESTO ESPECIAL A LA ELECTRICIDAD Este último análisis, será similar al anterior, pero esta vez intentando medir el efecto marginal del tipo del impuesto aplicable a la Base Imponible sobre el consumo de electricidad, medido en porcentaje. Así, se usará como variable dependiente la evolución del consumo de la electricidad en España, medido en millones de KWh, representándose la evolución de ambas variables en la siguiente gráfica: 10 Gráfico 2.3. Evolución Consumo Electricidad y Tipo sobre Base Imponible Fuente: Gretl En este caso, se aprecia a priori que no existe demasiada relación entre ambas dado que hasta 2014 el tipo impositivo se mantiene constante, mientras que el consumo de electricidad aumenta considerablemente. Asimismo, a partir de ese año el tipo decrece hasta el final del periodo objeto de estudio, mientras que el consumo también presenta una tendencia decreciente. En último lugar, de manera análoga al caso del Impuesto Especial al Tabaco, se emplearán el resto de variables explicativas del Modelo General, a excepción de la presión fiscal. 17 A continuación, es interesante descartar posibles problemas de multicolinealidad entre las variables explicativas que podrían distorsionar las estimaciones del modelo. En primer lugar, el coeficiente de correlación entre ambas es de 0.32561738, un valor relativamente bajo. Por otro lado, los factores de inflación de la varianza (VIF) que nos ofrece Gretl son 1.119 para ambas variables, por lo que no indica colinealidad al ser inferiores a 10.0. Finalmente, en cuanto a los diagnósticos de colinealidad de Belsley-Kuh-Welsch, tampoco evidencian problemas de colinealidad ya que no aparece ningún número de condición mayor que 30 que indicase fuerte dependencia entre ambas variables. Tabla 3.1. Diagnóstico de colinealidad de B-K-W, Modelo 3 Presión Fiscal lambda Cond const Presionf PIBaprec 2.933 1.000 0.004 0.005 0.007 0.043 8.257 0.044 0.330 0.894 0.023 11.176 0.952 0.665 0.099 lambda = autovalores de la inversa de la matriz de covarianzas (el más pequeño es 0.0234853) cond = número de condición Fuente: Gretl, Elaboración Propia A continuación, para ver cómo evoluciona el modelo, resulta conveniente observar el gráfico de variable observada y ajustada que aparece a continuación. Gráfico 3.6. Variable observada y ajustada Modelo 4 Presión Fiscal Fuente: Gretl Claramente se puede contemplar cómo las estimaciones realizadas por el modelo se ajustan bastante mejor que el caso anterior a las observaciones de la variable objeto de estudio, por lo que se puede concluir finalmente que la variable PIB p.m debe ser incluida en la estimación. 18 Seguidamente, se procederá a la incorporación de otra variable explicativa relacionada con el Consumo Final de los hogares; el Número de Desempleados. Consumo final de los hogares= α+ β1 Presión fiscal + β2 PIB + β3 Nº Desempleados + ut Modelo 5: MCO, usando las observaciones 2002-2022 (T = 21) Variable dependiente: Consumofinaldeloshogaresm Coeficiente Desv. Típica Estadístico t valor p const −6073.92 22914.3 −0.2651 0.7941 presionfiscal 1968.31 1404.42 1.402 0.1791 PIBapreciosdemer cadomillo 0.529370 0.0126450 41.86 <0.0001 *** Desempleadosmil espersonas 1.08896 0.327027 3.330 0.0040 *** Media de la vble. dep. 604213.0 D.T. de la vble. dep. 77143.45 Suma de cuad. residuos 8.02e+08 D.T. de la regresión 6868.920 R-cuadrado 0.993261 R-cuadrado corregido 0.992072 F(3, 17) 835.2056 Valor p (de F) 1.20e-18 Log-verosimilitud −213.1090 Criterio de Akaike 434.2179 Criterio de Schwarz 438.3960 Crit. de Hannan-Quinn 435.1247 rho 0.260152 Durbin-Watson 1.468531 Fuente: Gretl De nuevo, se obtiene un modelo globalmente significativo cuyas variables explicativas también lo son, a excepción de la presión fiscal. Además, el coeficiente de determinación roza la perfección, indicando un alto grado de explicación de la variabilidad de la variable dependiente por el modelo. Aparentemente, no se observan problemas de autocorrelación entre los residuos, encontrándose el estadístico Durbin-Watson entre sus valores críticos al 5% para n = 21 y k = 3; dL = 1.0262 y dU = 1.6694, y los coeficientes de autocorrelación de las FAC FACP entre sus límites. 19 Gráfico 3.7. Correlograma Modelo 5 Presión Fiscal Fuente: Gretl A continuación, se analizarán los posibles problemas de multicolinealidad que puedan darse entre las variables explicativas. Factores de inflación de varianza (VIF) Mínimo valor posible = 1.0 presionfiscal 1.425 PIBapreciosdemercadomillo 1.339 Desempleadosmilespersonas 1.358 Tabla 3.2. Diagnóstico de colinealidad de B-K-W, Modelo 5 Presión Fiscal lambda cond const presionf PIBaprec Desemple 3.895 1.000 0.000 0.000 0.001 0.005 0.094 6.448 0.003 0.006 0.006 0.701 0.009 20.531 0.101 0.038 0.917 0.047 0.002 40.101 0.896 0.955 0.077 0.246 lambda = autovalores de la inversa de la matriz de covarianzas (el más pequeño es 0.00239283) cond = número de condición Fuente: Gretl, Elaboración Propia Tal y como indican los factores de inflación de la varianza, no hay evidencias de existencia de problemas de colinealidad ya que ningún factor es superior a 10.0. A pesar de que haya un número de condición algo superior a 30, si se examinan los coeficientes de correlación que aparecen a continuación, se aprecia que no existe demasiada relación entre las variables explicativas dado que no son valores excesivamente altos. 20 Figura 3.1. Coeficientes de correlación Modelo 5 Presión Fiscal Desemplead osmilesperso nas PIBaprecios demercado millo presionfiscal 1.0000 0.2479 -0.3443 Desemplead osmilespers onas 1.0000 0.3256 PIBaprecios demercado millo 1.0000 presionfiscal Fuente:Gretl Por tanto, si se analiza el gráfico de variable ajustada y observada para ver los ajustes que se han realizado con este modelo, se contempla que las observaciones se asemejan en gran medida a la estimación que realiza el modelo, por lo que se considera conveniente añadir esta variable a nuestro modelo. Gráfico 3.8. Variable observada y ajustada Modelo 5 Presión Fiscal Fuente: Gretl A continuación, la siguiente variable explicativa que se probará a añadir será el IPC general nacional. Por tanto, el modelo a analizar será: Consumo final de los hogares= α+ β1 Presión fiscal + β2 PIB + β3 Nº Desempleados +β4 IPC + ut 21 Modelo 6: MCO, usando las observaciones 2002-2022 (T = 21) Variable dependiente: Consumofinaldeloshogaresm Coeficiente Desv. Típica Estadístico t valor p const −10181.2 21102.7 −0.4825 0.6360 presionfiscal 4523.79 1789.79 2.528 0.0224 ** PIBapreciosdemer cadomillo 0.602090 0.0372274 16.17 <0.0001 *** Desempleadosmil espersonas 2.16130 0.601686 3.592 0.0024 *** IPC −1472.60 716.380 −2.056 0.0565 * Media de la vble. dep. 604213.0 D.T. de la vble. dep. 77143.45 Suma de cuad. residuos 6.35e+08 D.T. de la regresión 6297.425 R-cuadrado 0.994669 R-cuadrado corregido 0.993336 F(4, 16) 746.3124 Valor p (de F) 5.84e-18 Log-verosimilitud −210.6482 Criterio de Akaike 431.2964 Criterio de Schwarz 436.5191 Crit. de Hannan-Quinn 432.4299 rho 0.102258 Durbin-Watson 1.668622 Fuente: Gretl En este caso, se obtiene un modelo globalmente significativo, cuyas variables también son significativas incluyendo la presión fiscal. En concreto, la nueva variable añadida es significativa al 10% y el coeficiente de determinación sigue siendo casi perfecto. Además, es un modelo que aparentemente no presenta problemas de autocorrelación según el estadístico de Durbin-Watson, cuyos valores críticos al 5% para n = 21 y k = 4 son dL = 0.9272 y dU = 1.8116. De las FAC y FACP sacamos la misma conclusión; Gráfico 3.9. Correlograma Modelo 6 Presión Fiscal Fuente: Gretl 22 De manera análoga a los modelos anteriores, se examinarán los posibles problemas de multicolinealidad que pueda presentar el modelo a estimar. Factores de inflación de varianza (VIF) Mínimo valor posible = 1.0 presionfiscal 2.754 PIBapreciosdemercadomillo 13.805 Desempleadosmilespersonas 5.468 IPC 23.495 Tabla 3.3. Diagnóstico de colinealidad de B-K-W, Modelo 6 Presión Fiscal lambda Cond const presionf PIBaprec Desemple IPC 4.892 1.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.000 0.095 7.181 0.002 0.003 0.000 0.180 0.000 0.010 21.646 0.118 0.026 0.054 0.022 0.004 0.002 46.489 0.848 0.435 0.026 0.037 0.005 0.000 125.887 0.032 0.537 0.919 0.760 0.991 lambda = autovalores de la inversa de la matriz de covarianzas (el más pequeño es 0.00238933) cond = número de condición Figura 3.2. Coeficientes de correlación Modelo 6 Presión Fiscal Desemplead osmilesperso nas IPC PIBaprecios demercado millo presionfiscal 1.0000 0.5169 0.2479 -0.3443 Desemplead osmilespers onas 1.0000 0.9095 0.3310 IPC 1.0000 0.3256 PIBaprecios demercado millo 1.0000 presionfiscal Fuente: Gretl Se puede concluir, a diferencia de lo que se obtuvo en la anterior estimación, que sí hay evidencias de la existencia de problemas de multicolinealidad entre las variables explicativas, en concreto entre PIB p.m y la nueva variable incluida; IPC. Se justifica en primer lugar en que sus factores de inflación de la varianza son superiores a 10.0, especialmente el del IPC. Además, aparecen dos números de condición superior a 30.0, y el coeficiente de correlación entre dichas variables explicativas es bastante elevado (90,95%). En consecuencia, no se considera conveniente incluir esta nueva variable en la estimación ya que la fuerte relación que presenta con PIB p.m podría distorsionar los resultados obtenidos. 23 Así, finalmente, la última variable que se considerará añadir a la estimación del consumo final de los hogares es la Renta Bruta de los mismos. Consumo final de los hogares= α+ β1 Presión fiscal + β2 PIB + β3 Nº Desempleados +β4Renta bruta + ut Modelo 7: MCO, usando las observaciones 2002-2022 (T = 21) Variable dependiente: Consumofinaldeloshogaresm Coeficiente Desv. Típica Estadístico t valor p const −45964.3 16082.7 −2.858 0.0114 ** presionfiscal 2817.28 885.968 3.180 0.0058 *** PIBapreciosdemer cadomillo 0.678514 0.0291811 23.25 <0.0001 *** Desempleadosmil espersonas 0.981753 0.203914 4.815 0.0002 *** rentabrutadelosho garesmil −0.228307 0.0430249 −5.306 <0.0001 *** Media de la vble. dep. 604213.0 D.T. de la vble. dep. 77143.45 Suma de cuad. residuos 2.91e+08 D.T. de la regresión 4261.965 R-cuadrado 0.997558 R-cuadrado corregido 0.996948 F(4, 16) 1634.130 Valor p (de F) 1.13e-20 Log-verosimilitud −202.4496 Criterio de Akaike 414.8992 Criterio de Schwarz 420.1218 Crit. de Hannan-Quinn 416.0326 rho 0.142351 Durbin-Watson 1.537006 Fuente: Gretl En dicha estimación se observa un modelo globalmente significativo donde todas sus variables explicativas son significativas al 1%. Asimismo, el coeficiente de determinación es casi perfecto. En cuanto a posibles problemas de autocorrelación, el estadístico Durbin Watson no indica posible problema de autocorrelación ya que se encuentra entre sus valores críticos al 5% para n=21 y k=4. Además, el correlograma plantea lo mismo dado que no hay ningún coeficiente de autocorrelación significativo. 24 Gráfico 3.10. Correlograma Modelo 7 Presión Fiscal Fuente: Gretl A continuación, se a analizarán de nuevo los posibles problemas de multicolinealidad entre las variables explicativas: Factores de inflación de varianza (VIF) Mínimo valor posible = 1.0 presionfiscal 1.474 PIBapreciosdemercadomillo 18.519 Desempleadosmilespersonas 1.371 rentabrutadeloshogaresmil 18.613 Tabla 3.5. Diagnóstico de colinealidad de B-K-W, Modelo 7 Presión Fiscal lambda cond const presionf PIBaprec Desemple rentabru 4.881 1.000 0.000 0.000 0.000 0.003 0.000 0.098 7.066 0.001 0.004 0.000 0.711 0.001 0.018 16.283 0.052 0.037 0.007 0.014 0.029 0.002 46.931 0.641 0.919 0.017 0.259 0.002 0.001 96.290 0.306 0.039 0.975 0.013 0.968 lambda = autovalores de la inversa de la matriz de covarianzas (el más pequeño es 0.00051139) cond = número de condición 25 Figura 3.3. Coeficientes de correlación Modelo 7 Presión Fiscal Desemplead osmilesperso nas PIBaprecios demercado millo presionfiscal rentabrutade loshogaresm il 1.0000 0.2479 -0.3443 0.1937 Desemplead osmilespers onas 1.0000 0.3256 0.9706 PIBaprecios demercado millo 1.0000 0.3729 presionfiscal 1.0000 rentabrutade loshogaresm il Fuente: Gretl, Elaboración Propia En este caso, parece evidente la presencia de problemas de colinealidad entre las variables explicativas ya que hay factores de inflación de la varianza superiores a 10.0, así como también aparecen números de condición superiores a 30.0. En concreto, el principal problema se observa en la nueva variable introducida, la Renta Bruta de los hogares, cuyo coeficiente de correlación con la variable PIB a precios de mercado es muy alto (97,06%). En definitiva, como los tres métodos de detección de multicolinealidad entre las variables explicativas indican una fuerte relación entre el PIB y la Renta Bruta de los hogares, no es conveniente añadir ésta última. Por tanto, parece que la mejor estimación para el Consumo es aquella que incluye las variables explicativas PIB y número de desempleados, ya que la presión fiscal no salió significativa al 5%. Consumo final de los hogares= α+ β1 PIB + β2 Nº Desempleados + ut Modelo 8: MCO, usando las observaciones 2002-2022 (T = 21) Variable dependiente: Consumofinaldeloshogaresm Coeficiente Desv. Típica Estadístico t valor p const 21493.4 12065.2 1.781 0.0917 * PIBapreciosdemer cadomillo 0.537377 0.0115789 46.41 <0.0001 *** Desempleadosmil espersonas 0.876304 0.297352 2.947 0.0086 *** Media de la vble. dep. 604213.0 D.T. de la vble. dep. 77143.45 Suma de cuad. residuos 8.95e+08 D.T. de la regresión 7050.497 R-cuadrado 0.992482 R-cuadrado corregido 0.991647 F(2, 18) 1188.178 Valor p (de F) 7.67e-20 Log-verosimilitud −214.2570 Criterio de Akaike 434.5141 Criterio de Schwarz 437.6477 Crit. de Hannan-Quinn 435.1942 rho 0.256127 Durbin-Watson 1.463322 Fuente: Gretl Así, finalmente se obtiene un modelo globalmente significativo cuyas variables explicativas también lo son al 1%. Además, el coeficiente de determinación es casi el 100%, lo que indica que el modelo explica casi la totalidad de las variaciones del consumo final de los hogares. 26 Además, según el estadístico Durbin-Waton y las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial que aparece a continuación, no parece haber evidencias significativas de problemas de autocorrelación entre los residuos del modelo. Gráfico 3.11. Correlograma Modelo 8 Presión Fiscal Fuente: Gretl Asimismo, tampoco parece haber problemas de multicolinealidad entre las variables explicativas ya que no hay ningún factor de inflación de la varianza superior a 10.0, así como tampoco encontramos ningún número de condición superior a 30.0. Factores de inflación de varianza (VIF) Mínimo valor posible = 1.0 PIBapreiciosdemercadomill 1.065 Desempleadosmilespersonas 1.065 Tabla 3.6. Diagnóstico de colinealidad de B-K-W, Modelo 8 Presión Fiscal lambda cond const PIBaprei Desemple 2.915 1.000 0.002 0.002 0.012 0.077 6.164 0.038 0.030 0.981 0.008 18.848 0.960 0.969 0.007 lambda = autovalores de la inversa de la matriz de covarianzas (el más pequeño es 0.00791257) cond = número de condición Fuente: Gretl 33 La primera estimación realizada por MCO muestra de nuevo un modelo globalmente significativo, en el que la nueva variable explicativa no lo es. Asimismo, el estadístico Durbin- Watson y el correlograma indican presencia de autocorrelación positiva significativa, por lo que se procederá a intentar mejorar la estimación mediante Prais-Winsten. Así, se ha obtenido un modelo globalmente significativo donde la nueva variable explicativa sigue sin ser significativa al 5%. Además, a pesar de que los VIF son inferiores a 10.0 y los números de condición inferiores a 30.0, el coeficiente de correlación entre la Renta Bruta de los hogares y el IPC es bastante alto (90,82%), lo que parece indicar una posible presencia de problemas de multicolinealidad entre ambas variables explicativas. Por tanto, se ha decidido no incluir esta variable a la estimación de nuestro modelo. En consecuencia, se ha considerado que la mejor estimación posible es la que realiza el Modelo 2 estimado por Prais-Winsten. 34 35 CAPÍTULO 5 RESULTADO DEL ANÁLISIS Y CONCLUSIONES 5.1 RESULTADOS MODELO PRESIÓN FISCAL En este análisis inicial se ha estudiado el efecto marginal de la presión fiscal sobre el Gasto en Consumo Final de los hogares en España. De todos los modelos planteados, finalmente se ha decidido que la presión fiscal no era una variable significativa para incluir en la determinación de la variabilidad de la variable dependiente. Por tanto, la principal conclusión que se ha obtenido es que la presión fiscal no parece ser un factor determinante en las decisiones de consumo de los hogares en España. De hecho, se aprecia que las variables que explican el 99,24% de la variabilidad del consumo final de los hogares en España son el PIB a precios de mercado y el número de desempleados. Así, al no ser significativa al 5% y según los estudios realizados, se podría concluir que no se debería considerar a la presión fiscal como un posible instrumento adecuado de estabilización macroeconómica dado que no proporcionará los efectos sobre el Consumo y, por tanto, sobre la Demanda Agregada, que en su caso se pretendan conseguir. En consecuencia, una política fiscal restrictiva o expansiva, para contraer o incrementar el consumo respectivamente, no sería tan eficaz en comparación con políticas que afecten al crecimiento de la economía o al número de desempleados. 5.2 RESULTADOS MODELO IMPUESTO ESPECIAL TABACO En este apartado se ha analizado la incidencia del tipo efectivo del Impuesto Especial al Tabaco sobre su consumo, siguiendo el mismo procedimiento empleado en el análisis inicial. De esta forma, el modelo más adecuado ha sido el estimado por el método Prais-Winsten teniendo únicamente el tipo efectivo como variable explicativa. Así, se ha obtenido un modelo globalmente significativo, cuya variable explicativa también es significativa al 1% y explica, según el coeficiente de determinación, el 96,8175% de la variabilidad del consumo del tabaco en España, un porcentaje muy elevado. Además, se aprecia que, si el tipo efectivo aumenta en una unidad, el consumo se reduciría en 315.556 unidades. 5.3 RESULTADOS MODELO IMPUESTO ESPECIAL ELECTRICIDAD Finalmente, el último caso de análisis fue el efecto marginal del tipo aplicable a la Base Imponible del Impuesto Especial a la electricidad sobre su consumo. En esta ocasión, se ha considerado que el modelo más adecuado era el Modelo 2 estimado por Prais-Winsten, el cual incluía la Renta Bruta de los hogares como variable explicativa, además del tipo efectivo del impuesto. De ahí se ha concluido que la variable explicativa “tipo aplicable a la Base Imponible” no es significativa al 5%, por lo que no es un determinante esencial en la explicación de la variabilidad del consumo de la electricidad en España, como sí que lo puede ser la Renta Bruta de los hogares. 36 5.4 CONCLUSIONES En definitiva, según los hallazgos obtenidos en los análisis, la efectividad de la variación de los tipos impositivos como instrumento de Política Fiscal para estabilizar los ciclos económicos dependerá principalmente de las características del impuesto que se esté modificando. En general, un aumento o disminución de los tipos impositivos en conjunto no afectará en gran medida a las decisiones de consumo de los hogares españoles, así como, por tanto, no sería una Política Económica de estabilización adecuada al no modificar la Demanda Agregada. No obstante, si el Gobierno modificase un impuesto concreto que afectase directamente al precio del producto al que va dirigido sí que podría ser efectiva en ese sentido estabilizador. Esto podría haber ocurrido con cualquiera de los dos Impuestos Especiales que se han analizado, pero sólo ocurre con el relativo al consumo de tabaco, donde un aumento del tipo efectivo del mismo disminuiría en gran medida las unidades consumidas. No sucede lo mismo en el caso de la electricidad, donde el tipo efectivo no parece ser un determinante fundamental en las decisiones de consumo de esta. Ésta última conclusión se podría argumentar en el concepto de Elasticidad de la Demanda, donde podríamos pensar a priori que la electricidad puede presentar una demanda más inelástica dado que es necesaria para satisfacer las necesidades cotidianas de la población. En consecuencia, una subida de su precio a través de un aumento de su tipo impositivo puede no ser un argumento suficiente para desalentar su consumo. Por otro lado, podría ocurrir lo contrario en el caso del Impuesto Especial al tabaco dado que además de poder presentar una demanda más elástica, también tiene otro tipo de productos sustitutivos que pueden desalentar su consumo en caso de una subida de su precio. En conclusión, los resultados obtenidos muestran que una Política Fiscal de modificación de tipos impositivos que pretenda aumentar o contraer la Demanda Agregada, será más eficaz si afecta a impuestos específicos cuyos productos respectivos puedan presentar una demanda relativamente elástica, así como productos sustitutivos, es decir, aquellos cuyo consumo, en definitiva, dependa en gran medida de sus precios relativos. 37 BIBLIOGRAFÍA Agencia Tributaria (2022). “Cuadro Informes anuales de Recaudación Tributaria 2022”, actualizado 5 de septiembre de 2023, https://sede.agenciatributaria.gob.es/Sede/datosabiertos/catalogo/hacienda/Informes _anuales_de_Recaudacion_Tributaria.shtml?faqId=49d31969475e2710VgnVCM100 000dc381e0aRCRD (Consultado: 27/01/24) Agencia Tributaria. “NOTAS EXPLICATIVAS Y FUENTES” https://sede.agenciatributaria.gob.es/static_files/Sede/Tema/Estadisticas/Recaudacio n_Tributaria/Informes_anuales/Notas_explicativas_fuentes_IAR_es_es.pdf (Consultado: 27/01/24) INE. “Clasificación del gasto en consumo final de los hogares por finalidad (coicop)”. 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FISCAL (%) 2002 123.144 759.552 16,43 2003 130.176 802.266 16,23 2004 140.854 859.437 16,39 2005 160.705 927.357 17,33 2006 179.380 1.003.823 17,87 2007 200.676 1.075.539 18,66 2008 173.453 1.109.541 15,63 2009 144.023 1.069.323 13,47 2010 159.536 1.072.709 14,87 2011 161.760 1.063.763 15,21 2012 168.567 1.031.104 16,35 2013 168.847 1.020.677 16,54 2014 174.987 1.032.608 16,95 2015 182.009 1.078.092 16,88 2016 186.249 1.114.420 16,71 2017 193.951 1.162.492 16,68 2018 208.685 1.203.859 17,33 2019 212.808 1.245.513 17,09 2020 194.051 1.117.989* 17,36 2021 223.385 1.206.842* 18,51 2022 255.463 1.327.108* 19,25 Fuente: INE, AEAT, Elaboración Propia Tabla 0.1. Datos variables del Modelo Presión Fiscal AÑO CONSUMO P. FISCAL (%) PIB RENTA B. Nº DESEM. IPC 2002 432.783 16,43 759.552 381.001 8684,5 71,09 2003 457.473 16,23 802.266 411.384 9068,7 73,25 2004 492.934 16,39 859.437 439.668 8934,1 75,48 2005 530.024 17,33 927.357 480.812 7734,2 78,02 2006 570.855 17,87 1.003.823 541.983 7363,5 80,76 39 2007 609.744 18,66 1.075.539 572.392 7384,6 83,02 2008 627.013 15,63 1.109.541 596.653 10383,7 86,40 2009 598.490 13,47 1.069.323 586.253 16614,2 86,15 2010 612.349 14,87 1.072.709 573.852 18560,6 87,7 2011 611.386 15,21 1.063.763 576.212 20050,7 90,5 2012 602.781 16,35 1.031.104 551.052 23244,1 92,72 2013 590.837 16,54 1.020.677 543.682 24204,5 94,02 2014 601.586 16,95 1.032.608 545.201 22441,6 93,88 2015 618.514 16,88 1.078.092 563.765 20223,9 93,41 2016 636.323 16,71 1.114.420 583.158 17924,7 93,22 2017 666.148 16,68 1.162.492 607.700 15667,7 95,05 2018 688.061 17,33 1.203.859 647.338 13916,5 96,64 2019 701.308 17,09 1.245.513 677.622 12991,1 97,31 2020 614.652 17,36 1.117.989* 675.262 14123,7 96,99 2021 673.388 18,51 1.206.842* 716.609 13718,2 100 2022 751.825 19,25 1.327.108* 774.538 12098,3 108,39 Fuente: INE, AEAT, Elaboración Propia Tabla 0.2. Datos variables Modelos Impuestos Especiales Fuente: AEAT, Elaboración Propia AÑO CONSUMO TABACO TIPO EFECT. TAB. CONSUMO ELECT. TIPO BI. ELECT. 2002 63.166 77,71 193.624 5,11 2003 67.527 80,08 208.214 5,11 2004 67.210 83,94 223.904 5,11 2005 66.400 86,23 234.355 5,11 2006 65.091 96,69 240.965 5,11 2007 62.479 106,65 248.397 5,11 2008 66.466 108,51 250.192 5,11 2009 60.034 118,19 238.795 5,11 2010 55.958 135,26 246.599 5,11 1011 48.332 151,42 241.164 5,11 2012 46.527 155,38 238.122 5,11 2013 40.563 159,45 232.116 5,11 2014 40.523 162,61 230.181 4,96 2015 39.824 164,86 234.308 4,72 2016 40.454 167,30 234.909 4,69 2017 37.852 170,29 234.967 4,62 2018 38.566 171,13 239.689 4,58 2019 38.193 170,40 235.430 4,63 2020 37.131 167,84 222.212 4,69 2021 37.265* 165,96* 228.112* 3,17* 2022 39.509* 169,38* 223.659* 0,50*