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

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

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

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 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 propuestas…” (Citro and Hanushek, 1991, p.115).

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)

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 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

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

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

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

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

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

UTILIZACIÓN DEL MODELO 2) Modificación de los parámetros de referencia

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

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

Obtención e interpretación de los resultados: Informe 1 Agregados: Numero hogares = Numero individuos = Renta bruta = ,388 Cotizaciones sociales = ,54 irpf = ,269 Renta neta = ,579 Nº de hogares representados (Ponder)= Promedios por hogar: Renta bruta = ,688 Cotizaciones sociales = 1.212,236 irpf = 3.154,1 Renta neta = ,352 Promedios por adulto equivalente: Renta bruta = ,17 Cotizaciones sociales = 669,48 irpf = 1.805,609 Renta neta = ,081

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| ,579 | | decila 7| ,711 | | decila 8| ,976 | | decila 9| ,558 | | decila 10| ,991 | _____________________________________________________ TOTAL GENERAL: ,081

Obtención e interpretación de los resultados: Informe 3 INFORME DE DESIGUALDAD: Gini = Atkinson (e=0.5) = Atkinson (e=0.9) = Atkinson (e=1.5) = Atkinson (e=2.0) = Entropy (c=0.1) = Entropy (c=0.5) = Entropy (c=0.9) = Entropy (c=2.0) = Kakwani = Reynolds-Smolensky [RS] = Tipo medio Efectivo [t] = [ t/(1-t) ] = Re-Ranking [ D ]= E-15

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

Ejemplo Tres simulaciones: 1.Sistema 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: euros * Notas: –Todos los sistemas logran la misma recaudación –La seguridad social se mantiene

Resultados (1)

Resultados (2)

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 micro-datos