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La carga fiscal, el ingreso per cápita y la paradoja de Simpson

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Tags Impuestos y Gasto

¿Cuántas veces has oído que impuestos más altos significan mayor bienestar social y desarrollo económico? La declaración está respaldada por un toque de sabiduría popular: «Más impuestos, más servicios públicos». También se citan pruebas empíricas casi incontestables: con muy pocas excepciones, los tipos impositivos de los países más ricos son muy elevados, mientras que los impuestos de los países pobres son relativamente bajos.

En este artículo se analizan las relaciones estadísticas que sugieren que las altas cargas fiscales (ingresos del gobierno/PIB) están vinculadas a un alto nivel de desarrollo (medido por el PIB per cápita).

Veremos que la relación positiva entre el PIB per cápita y la carga fiscal sufre un problema estadístico conocido como la paradoja de Simpson.

La paradoja de Simpson

La paradoja obtuvo su nombre del estadístico británico Edward Simpson. Se refiere a un error que resulta del análisis de los datos agregados cuando, en realidad, las observaciones pertenecen a categorías separadas. Los datos desglosados por categorías muestran una tendencia, mientras que los datos agregados muestran otra diferente.

Imagina que queremos comparar el número de habitaciones de una casa con su precio. Esperábamos que el precio de la casa aumentara a medida que el número de dormitorios se incrementara. Sin embargo, si miramos todos los datos juntos, vemos una marcada tendencia negativa. En otras palabras, cuantos más dormitorios tenga una casa, más bajo será su precio. Sin embargo, cuando analizamos los datos por grupos, vemos que nuestro primer instinto era correcto: cuanto más dormitorios tiene una casa, más alto es su precio.

Fuente: Borgatti (2017)

¿Cuál es el problema? Estamos comparando manzanas y naranjas. El número de habitaciones de una casa (o la superficie de la misma) no es el único factor que afecta a su precio. Al determinar el precio de una casa, su ubicación es al menos tan importante como su número de dormitorios.

El gráfico de arriba muestra las casas agrupadas por área. Cada punto representa un apartamento, y cada color representa una zona diferente de una ciudad (el negro representa el centro; el rojo, los bordes de la ciudad; el azul, los suburbios; y el verde, el campo). Las casas son más caras cuanto más cerca están del centro de la ciudad. Una vez que tomamos en cuenta cuán cerca o lejos está la casa del centro de la ciudad, el número de dormitorios está relacionado positivamente con el precio de la casa.

La paradoja de Simpson y este ejemplo demuestran que hay que tener cuidado al interpretar los datos estadísticos.

Como veremos, la aparente relación entre la carga fiscal y el crecimiento económico sufre un problema de interpretación similar.

Analizando los datos agregados de la carga fiscal y el ingreso per cápita: Primera estimación

En primer lugar, debemos analizar los datos agregados de la carga fiscal y el ingreso per cápita. Tengan en cuenta que la carga fiscal es igual a los ingresos fiscales divididos por el total de la producción económica.

Con datos de 2018, podemos ver que, sin duda, los países con impuestos más altos tienen mayores ingresos per cápita.

Fuente: Preparado por el autor con datos del Fondo Monetario Internacional (FMI). $2011 en PPP

 

Por aproximadamente cada punto porcentual en que aumenta la carga fiscal, la renta per cápita aumenta en no menos de 700 dólares al año.1

Ese es el análisis convencional. Es el más utilizado por los economistas y analistas que defienden la idea de que es necesario aumentar los impuestos para estimular el crecimiento económico.

Parece que la solución al estancamiento económico es muy clara: si los países más ricos tienen una mayor carga fiscal, entonces es necesario aumentar la carga fiscal de un país para mejorar su bienestar.

Ahora analicemos los datos desagregados por el nivel de desarrollo para ver si esta conclusión sigue siendo válida.

Análisis de datos desagregados: la verdadera relación

Para desglosar los datos, utilizamos la clasificación del Banco Mundial de cada país por nivel de ingresos:

  • Países de bajos ingresos (Ingreso nacional bruto (INB) per cápita de menos de 1.025 dólares al año; 30 países)
  • Países de ingresos medianos-bajos (INB per cápita de 1.026 a 3.995 dólares al año; 46 países)
  • Países de ingresos medianos-altos (INB per cápita de 3.996 a 12.375 dólares anuales; 58 países)
  • Países de altos ingresos (INB per cápita superior a 12.376 dólares anuales; 60 países)

Analizamos la relación entre las cargas fiscales y la renta per cápita por separado para cada grupo de países.

Fuente: Preparado por el autor con datos del FMI. $2011 en PPP

Los puntos rojos representan los países de ingresos altos; los puntos verdes son los países con ingresos medio-altos; los azules, ingresos medio-bajos; y los morados, ingresos bajos. Sus respectivas líneas muestran las tendencias.

Como vemos, la relación positiva que vemos con los datos agregados desaparece para todos los niveles de ingresos. En otras palabras, una mayor carga fiscal no acompaña a un mayor nivel de ingresos una vez que se tiene en cuenta el nivel de desarrollo de cada país.

A continuación se hace el mismo cálculo, pero utilizando logaritmos de ingresos por capital para comprender mejor las relaciones del gráfico anterior.2

 

Fuente: Preparado por el autor con datos del FMI. $2011 en PPP

Esto demuestra aún más claramente que la relación entre las cargas fiscales y la renta per cápita es prácticamente inexistente. Además, la relación es negativa en algunos casos, aunque es estadísticamente insignificante.3

Si un país decide aumentar su carga fiscal, no hará que sus ciudadanos sean más prósperos.4

Conclusión

El análisis empírico que intenta demostrar que el aumento de los impuestos conduce a un mayor desarrollo económico es presa de la paradoja de Simpson. Las estadísticas, cuando se utilizan correctamente, indican que el aumento de los impuestos no mejora el crecimiento económico.

La relación estadística es clara. La idea de aumentar los impuestos para convertirse en un país rico es simplemente mágica. Los países más ricos no son ricos porque tienen grandes gobiernos. La relación parece ser que los países son ricos primero, y sólo después de eso pueden permitirse el lujo de tener grandes gobiernos.

La «visión tradicional de la economía» es correcta. El aumento de los ingresos per cápita y la reducción de los niveles de pobreza sólo aparecen cuando aumenta la productividad. El aumento de la productividad va de la mano de una buena inversión de capital. Para garantizar que el capital se invierta adecuadamente, los gobiernos no deben poner obstáculos a las iniciativas privadas, ya sean nacionales o extranjeras, ni proporcionarles ayuda.5

Reimpreso de UFM Market Trends. Para los apéndices, por favor vea el artículo original.

  • 1. Véase la primera regresión en el apéndice para la significación estadística.
  • 2. El uso de logaritmos permite a un economista resolver problemas estadísticos que aparecen en variables como los ingresos.
  • 3. Ver la regresión 2 en el apéndice.
  • 4. Sin embargo, es muy probable que un político o un burócrata que se ocupa de los impuestos reciba un ingreso mayor a expensas de hacer más pobre al contribuyente.
  • 5. En última instancia, para que el Estado actúe de esta manera, la población debe aceptar los principios sociales en los que se basa la cooperación del mercado. Esta es la hipótesis de Deirdre McCloskey.
Author:

Contact Daniel Fernández Méndez

Daniel Fernández is the founder of UFM Market Trends and professor of economics at the Francisco Marroquín University. He holds a PhD in Applied Economics at the Rey Juan Carlos University in Madrid and is a former research fellow at the Mises Institute.

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Getty Images
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