Encuentro sobre “La microsimulación como instrumento de evaluación de las políticas públicas: métodos y aplicaciones” Madrid, 15 y 16 de noviembre de.

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2 Encuentro sobre “La microsimulación como instrumento de evaluación de las políticas públicas: métodos y aplicaciones” Madrid, 15 y 16 de noviembre de 2004 SimFBBVA Un modelo de micro-simulación para España Programa informático de libre acceso para el análisis de los efectos redistributivos del sistema fiscal Español

3 Definiciones: - La microsimulación es una forma de modelizar los eventos de la vida real a través de la simulación de las acciones individuales -Una ‘simulación de una política’ consiste en evaluar las consecuencias de un cambio en el entorno económico inducido por una reforma sobre un vector de indicadores de la actividad y/o bienestar para cada agente observado en la muestra simulada - Microsimulación es una técnica que se ajusta bien para sistemas donde la toma de decisiones se produce a nivel individual y donde las interacciones entre los sistemas son complejos. En dichos sistemas, el resultado obtenido por la alteración del sistema puede variar ampliamente para cada grupo diferente y es frecuentemente difícil de predecir

4 La idea de aplicar técnicas de microsimulación a modelos socio-económicos fue introducida por Guy Orcutt en los EE.UU. a finales de los 50 (Orcutt, 1957; Orcutt et al., 1961) Aunque, sólo el reciente desarrollo de la informática y la mayor disponibilidad de datos a nivel individual ha permitido que los modelos de microsimulación sean una opción accesible y rentable

5 La mayor ventaja de los modelos de microsimulación para el análisis de políticas socio-económicas es que producen resultados que pueden ser analizados a nivel individual. Por tanto, puede llevarse a cabo el análisis del impacto distributivo de una medida entre diferentes tipos de familias o diferentes regiones Al mismo tiempo, también se pueden estimar los efectos sobre los agregados, simplemente sumando los resultados individuales Es esta característica que lleva los autores de un exhaustivo informe sobre la microsimulación en EEUU a concluir que: “…ninguna otra técnica puede compararse con la microsimulación en su potencial como instrumento para un análisis flexible y detallado de las reformas propuesta…” (Citro and Hanushek, 1991, p.115).

6 Una taxónomia de modelos de microsimulación (msm) aplicados a políticas redistributivas La estructura común de los msm en el análisis redistributivo comprende tres elementos: 1)Una base de datos micro, que contenga las características socio-demográficas de un muestra de individuos u hogares 2)Las reglas de las políticas que serán simuladas; es decir, la restricción presupuestaria a la que se enfrenta cada individuo 3)Un modelo teórico de las reacciones de comportamiento de los agentes Un clara taxonomía puede ser establecida de acuerdo con: -Si las reacciones de comportamiento son incluidas o no en el análisis -La dimensión temporal de estas respuestas -El enfoque del análisis, equilibrio parcial vs. equilibrio general

7 La microsimulación aritmética Los msm que ignoran las reacciones de comportamiento se suelen llaman modelos aritméticos - Este tipo de modelos simplemente aplica los cambios en la restricción presupuestaria de los hogares producida por una reforma en la política redistributiva (sin tener en cuenta ningún cambio en su renta de mercado y en sus composición demográfica - Basado en las rentas de mercado y las características socio- demográficas del hogar, derivan aritméticamente la renta disponible y el impuesto neto dadas las reglas de cálculo de los impuestos y subsidios en la política objeto de análisis - La simplicidad de estos modelos es muy atractiva

8 Microsimulación con comportamiento Incluyen una representación detallada de las reacciones de comportamiento de los individuos y hogares ante cambios en su restricción presupuestaria El tipo de comportamiento que se tiene en cuenta difiere en función de los modelos: consumo y oferta de trabajo suelen ser los objetos de interés Dados los precios, salarios y la restricción presupuestaria, los modelos de microsimulación con comportamiento calculan la demanda de consumo óptima y la oferta laboral de cada agente Para ello, un modelo de consumo y de oferta de trabajo debe ser estimado o calibrado y es necesario incorporarlo al modelo de microsimulación Los modelos con comportamiento permiten un análisis más detallado del bienestar de las familias y de la restricción presupuestaria del gobierno

9 Estatico vs. Dinámico La dimensión temporal de los msm depende del objeto de análisis y del tipo de reacciones de comportamiento que se incorporen al modelo Los modelos que no incorporan posibilidades de cambios en la estructura demográfica o que no abarcan un horizonte temporal multi-periodo se llaman estáticos. Los msm dinámicos incorporan estas posibilidades. Se emplean cuando las reformas afectan a la asignación temporal del consumo, decisiones de jubilación, formación, educación de los hijos, así como cambios en la demografía.

10 Equilibrio general vs. Equilibrio parcial El enfoque de equilibrio parcial: considera que las reacciones de comportamiento no tiene efectos sobre los precios Si los efectos de la oferta de trabajo provocados por una reforma del sistema fiscal son suficientemente grandes, se puede esperar que se produzcan cambios en la estructura de los salarios y los precios. La mayoría de modelos ignoran estos efectos de equilibrio general y son llamados modelos de ‘equilibrio parcial’ Existen también msm que tienen en cuenta los efectos de ‘equilibrio general’. Algunos de ellos pueden relacionarse con la prolífera literatura de Modelos de Equilibrio General Computables. Estos intentan vincular los modelos sectoriales con bases de micro datos. Otros se limitan exclusivamente a un subconjunto de mercados, básicamente al mercado laboral.

11 Características deseables de un modelo de microsimulación: 1.1 Debe ser un instrumento capaz de caracterizar la situación inicial (status estimado) y las reformas simuladas (status simulado) 1.2 Debe ser suficientemente sencillo para que lo utilice cualquiera; 1.3 Debe incorporar indicadores de medida de los efectos mas relevantes de los parámetros del sistema de redistribución (indicadores sobre los agregados y de eficiencia y equidad para toda la población y para sub-grupos). 1.4 Los micro-datos de partida deben ser, en la medida de lo posible, representativos de la realidad. Lo mas importante: ¡Deben ser transparentes! -ya que obligan a la transparencia en la toma de decisión pública (E-democracy)

12 Items importantes en la construcción de un msm: Base de datos: representatividad, falta de respuesta, actualización, de neto a bruto Algoritmos: flexibilidad vs. rigidez; policy oriented vs. investigación Validación Calibración

13 Precedentes para España: Instituciones públicas: MOSIR (1992). IEF. Estático. Aritmético SINDIEF (2003). IEF. Estático. Con comportamiento. (Imp.Ind.) SIRPIEF (2004). IEF. Estático. Con comportamiento. Universidades: GLADHISDPANIA (2001). UIB. Estático. Con comportamiento. ESPASIM (2001). Estático. Aritmético. EUROMOD (2001). Estático. Aritmético. SIMCAT (2003). UB. Estático. Aritmético. (Imp. Patr.) Necesidad de un modelo accesible a todos y de muy fácil empleo

14 Un modelo de micro-simulación para España Programa informático de libre acceso para el análisis de los efectos redistributivos del sistema fiscal Español © Fundación Banco Bilbao Vizcaya Argentaria 2004. Autores del modelo: Amedeo Spadaro DELTA (Joint Research Unit CNRS-ENS-EHESS) París y Universitat de les Illes Balears. Xisco Oliver Rullán Universitat de les Illes Balears. Nuria Badenes Plá Universidad Complutense de Madrid. SimFBBVA

15 Características de SimFBBVA Modelo de Microsimulación aritmética Modelo estático Modelo de equilibrio parcial

16 ¿Para qué sirve SimFBBVA? Simula el sistema redistributivo español: IRPF, Cotiz. SS

17 Datos utilizados Muestra derivada del PHOGUE (ECHP) –Datos representativos de las familias españolas –Información sobre: Características socio-demográficas Fuentes de rentas detalladas Tratamiento de los datos –Datos de 6420 hogares tras el filtrado –Rentas actualizadas para obtener datos de cada escenario –Obtención de los datos brutos a partir de las rentas disponibles

18 Supuestos y limitaciones (1): Cotizaciones de la seguridad social Nos centramos en las cotizaciones a la seguridad social de los trabajadores porque afectan a la renta disponible Se modelizan los diferentes regimenes de afiliación (régimen general, autónomo, empleado del hogar, MUFACE…) Las cotizaciones se calculan mes a mes para luego obtener el agregado anual La falta de información hace necesaria la adopción de algunos supuestos: Aplicación del régimen general para trabajadores no clasificados ¿Quiénes son funcionarios? Etc.

19 Supuestos y limitaciones (2):IRPF Se ha intentado simular todas la figuras, pero en muchos casos hay falta de información Es necesario hacer supuestos: –Información sobre ingresos por rentas del capital sin distinguir rendimientos del capital o variaciones patrimoniales –No hay información sobre las CCAA –Se desconoce el importe del Plan de Pensiones –Se considera discapacitado (de grado 50%) todos aquellos que cobran prestaciones invalidez –Deducción de vivienda habitual: variable hipoteca –Rendimientos actividades profesionales y empresariales –Etc.

20 Validación y Calibración Validación: comprobación de que los cálculos del modelo se realizan correctamente Calibración: comparación de los agregados obtenidos con datos de contabilidad nacional

21 UTILIZACIÓN DEL MODELO 1) Seleccionar el escenario de referencia que será utilizado como base

22 UTILIZACIÓN DEL MODELO 2) Modificación de los parámetros de referencia

23 UTILIZACIÓN DEL MODELO 3) Elegir la escala de equivalencia (S)

24 UTILIZACIÓN DEL MODELO 4) Otros parámetros Línea de pobrezaTipo marginal efectivo

25 Obtención e interpretación de los resultados: Informe 1 Agregados: Numero hogares = 6.420 Numero individuos = 19525 Renta bruta = 371.218.123.804,388 Cotizaciones sociales = 17.299.406.428,54 irpf = 45.011.077.447,269 Renta neta = 308.907.639.928,579 Nº de hogares representados (Ponder)= 14.270.656 Promedios por hogar: Renta bruta = 26.012,688 Cotizaciones sociales = 1.212,236 irpf = 3.154,1 Renta neta = 21.646,352 Promedios por adulto equivalente: Renta bruta = 15.072,17 Cotizaciones sociales = 669,48 irpf = 1.805,609 Renta neta = 12.597,081

26 Obtención e interpretación de los resultados: Informe 2 VALORES POR DECILES DE RENTA BRUTA: ----------------------------------- | Decila | Promedio renta neta equivalente | _____________________________________________________ | decila 1| 2.978,356 | | decila 2| 5.694,918 | | decila 3| 6.838,556 | | decila 4| 8.190,762 | | decila 5| 9.633,959 | | decila 6| 11.296,579 | | decila 7| 13.246,711 | | decila 8| 15.990,976 | | decila 9| 19.735,558 | | decila 10| 32.318,991 | _____________________________________________________ TOTAL GENERAL: 12.597,081

27 Obtención e interpretación de los resultados: Informe 3 INFORME DE DESIGUALDAD: ----------------------- Gini = 0.33270601817711615 Atkinson (e=0.5) =0.10360453831924243 Atkinson (e=0.9) =0.2315623314070404 Atkinson (e=1.5) =0.2998451462408904 Atkinson (e=2.0) =0.5280106361041195 Entropy (c=0.1) =0.28884206034667975 Entropy (c=0.5) =0.21286956870538631 Entropy (c=0.9) =0.20673230290653777 Entropy (c=2.0) =0.2570754461645198 Kakwani = 0.21958216817203963 Reynolds-Smolensky [RS] = 0.04314374969961865 Tipo medio Efectivo [t] = 0.16421581109745495 [ t/(1-t) ] = 0.19648111710881266 Re-Ranking [ D ]= -1.1379786002407855E-15

28 Obtención e interpretación de los resultados: Informe 4 INFORME DE POBREZA: ------------------- Poverty Line= 6.298,541 Headcount= 0.1939252336448598 Poverty gap= 0.3242363863679907 Mediana= 10.376,797

29 Ejemplo Tres simulaciones: 1.Sistema 2003 2.Reforma tipo Renta Universal – Impuesto Proporcional (BIFT) –Tipo: 38% –Renta Universal: 3800 euros 3.Reforma tipo Mínimo Vital – Impuesto Proporcional (VMFT) –Tipo: 38% –Mínimo Vital: 12500 euros * Notas: –Todos los sistemas logran la misma recaudación –La seguridad social se mantiene

30 Resultados (1)

31 Resultados (2)

32 Consideraciones Finales Es muy importante tener en cuenta que los resultados están condicionados a: –Modelo aritmético, estático y de equilibrio parcial –Los supuestos y limitaciones sobre la modelización –Fiabilidad y representatividad de los datos del PHOGUE