MODELOS DE OFERTA DE TRABAJO Y MICROSIMULACIÓN CON COMPORTAMIENTO José M. Labeaga 13 de septiembre de 2010.

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1 MODELOS DE OFERTA DE TRABAJO Y MICROSIMULACIÓN CON COMPORTAMIENTO José M. Labeaga 13 de septiembre de 2010

2 Referencias García, J., JM. Labeaga y A. López (1997), “Análisis microeconómico de los efectos de cambios en el sistema impositivo y de prestaciones sociales”, Moneda y Crédito 204, 67-104 Labeaga, JM. y JF. Sanz (2001), “Oferta de trabajo y fiscalidad en España. Hechos recientes y tendencias tras el nuevo IRPF”, Papeles de Economía Española 87, 230-243 Labeaga, JM., X. Oliver and A. Spadaro (2008), “Discrete choice models of labour supply, behavioural microsimulation and the Spanish tax reforms”, Journal of Economic Inequality 6, 247-273

3 Motivación (I) Existe numerosa evidencia en el mundo en la que se analizan reformas del impuesto personal sobre la renta en el contexto de un modelo de microsimulación con comportamiento La aproximación habitual de oferta de trabajo “a la Hausman” Problemas: conjuntos presupuestarios no convexos. Falta de identificación de la respuesta de los salarios. Las funciones de utilidad normalmente no satisfacen las condiciones de Slutsky. Resultados: las elasticidades salario están próximas a cero, son pequeñas para las muestras de hombres y son pequeñas en el margen extensivo.

4 Motivación (II)

5 Motivación (III)

6 Motivación (IV) La debilidad de esta aproximación, por la reducida respuesta de la oferta de trabajo al salario, que no permite obtener resultados relevantes en modelos de msm, hace que se busquen alternativas Estimación de la elasticidad renta total [Feldstein, 1995, Gruber and Saez, 2002] Discretización de la oferta de trabajo [Aaberge el al. (1995), van Soest (1995), Keane and Hoynes (1996), Moffit (1998), Blundell et al. (2000), Bonin et al. (2002), Bargain (2005)...]

7 Objetivos Combinar modelos de msm aritméticos y con comportamiento (que permiten simular para toda la muestra) Modelos continuos más modelos discretos Los modelos contienen el gran valor añadido de permitir simular reformas (tras imponer el comportamiento) para evaluar ex-ante políticas públicas Permiten, además, realizar evaluaciones de bienestar individual y social Se pueden analizan los efectos de varios tipos de impuestos de tipo único (en dos escenarios BIFT y VMFT)

8 Índice Escenarios Validación y calibración Especificación, estimación y resultados de la estimación Resultados de la simulación Conclusiones

9 Escenarios (I) Utilizamos el sistema impositivo de 1999 como baseline (porque en ese momento tuvo lugar la reforma estructural del IRPF más importante) Analizamos: 1998 (el sistema pre-reforma) VMFT (un sistema de tipo único con mínimo vital) BIFT (un sistema de tipo único con renta básica)

10 Escenarios (II) Principales diferencias entre el IRPF en 1998 and 1999: – Casi todas las deducciones de la cuota se transforman en reducciones de la base imponible – Se reduce el número de intervalos y tipos impositivos (de forma asimétrica)

11 Escenarios (III) El VMFT reemplaza el IRPF de 1999 y consiste en: Un mínimo vital (reducción de la base) Un tipo único que grava toda la renta que excede del mínimo vital Simulamos alternativas diferentes El BIFT reemplaza el IRPF de 1999 y consiste en: Una renta básica o cantidad de dinero que se da a cada adulto con independencia de su status socio-económico Un tipo único Simulamos alternativas diferentes Tanto el VM como el BI se seleccionan de forma que la recaudación impositiva de 1999 (debidamente actualizada) se mantenga

12 Escenarios (IV) Ventajas de BIFT y VMFT: Se eliminan todas las deducciones lo que implica que se amplia la base imponible → se incrementa la equidad horizontal Se incrementa la simplicidad para: Los contribuyentes → mayor transparencia Para la Agencia Tributaria → menos costes recaudatorios y menor posibilidad de evasión fiscal Desventajas de BIFT y VMFT: Puede tener efectos negativos para la oferta de trabajo de trabajadores muy productivos (si los tipos son altos) o para los pocos productivos (si el BI es elevado) Tipos altos podrían tener el efecto de causar flujos de capital (humano) a otros países que tengan tratamientos fiscales más favorables Tipos bajos producirían redistribución hacia los ricos Los incentivos fiscales al ahorro desaparecen

13 Validación y calibración Hacemos la validación con GLADHISPANIA Solo tenemos en cuenta el IRPF y las cuotas a la SS Objetivo de la calibración: asegurar que el agregado (desde la micro) replique los resultados macro

14 Especificación, estimación y resultados (I) Ventajas de los modelos discretos: Evita problemas con las no convexidades de los conjuntos presupuestarios Es más sencillo considerar el problema de la no participación Es adecuado cuando existen problemas de picos en la distribución de las horas trabajadas (para identificar cambios no- marginales en las horas)

15 Especificación, estimación y resultados (II) Características: Se estima directamente la función de utilidad Existe un número finito de alternativas (K) h j = {h 1, h 2,…,h K } Procedimiento: Tenemos N individuos (i) y K alternativas (j) y = renta disponible – costes fijos Asumimos que los individuos elijen la alternativa que maximiza su utilidad

16 Especificación, estimación y resultados (III) Hemos estimado regresiones separadas para diferentes sub-muestras: Solteros (con y sin hijos) Parejas (con y sin hijos) Utilizamos una función de utilidad cuadrática, i.e. en el caso de las parejas: con heterogeneidad obsevada que afecta a la utilidad a través de los betas

17 Especificación, estimación y resultados (IV) Para completar el modelo, asumimos una distribución para  (Weibull), construimos la función de verosimilitud (en logs) y estimamos el modelo logit condicional Resultados para solteros: La media de la elasticidad del salario tanto en el margen intensivo como en el extensivo no es estadísticamente diferente de 0. Resultados para parejas: La media de la elasticidad del salario en el margen intensivo es 0.13 y en el margen extensivo 0.53 Sin embargo, dada la especificación de la utilidad, tenemos una distribución de elasticidades para todas las variables del modelo

18 Simulación: metodología y resultados (I) Tras estimar el modelo asignamos la alternativa preferida a cada individuo Introducimos una reforma impositiva Siempre que un individuo cambia de alternativa hemos de ajustar la renta bruta (utilizando el modelo de msm) Calculamos tanto los costes de eficiencia como diferentes medidas de bienestar que genera la reforma impositiva

19 . VMFT46 Hm_hf0_00_250_4040_040_2540_4050_050_2550_40Total 19990_03 1 4 0_25 55 0_40 561158 40_0 37711411385 40_25 1451157 40_40 11211539176 50_0 21941197 50_25 23 50_40 2115559 Total 4560397541562072556964

20 Simulación … (II) Del análisis de las matrices de transición podemos inferir lo siguiente: Casi todos los individuos están en la diagonal principal Comparando los sistemas de 1998 y 1999 no hay efectos claros sobre la oferta de trabajo Conforme se incrementa el tipo marginal se incrementan las reacciones de la oferta de trabajo (de los individuos) El efecto de VMFT sobre la oferta de trabajo es neutral, ya que para algunos individuos supone un incremento y para otros un descenso de la misma La reducción de la oferta de trabajo que implica un sistema BIFT es muy pequeña (en el peor de los casos, un BIFT con un tipo al 46%, se reducen un 5% las horas de trabajo)

21 Simulación … (III) VMFT-38% BIFT-38%

22 Simulación … (IV) Figure 3: Social welfare variations with respect to the reference scenario (1999). Whole sample

23 Simulación … (V) Figure 4: Social welfare variation using equivalent incomes (with respect to the reference scenario, 1999). Whole sample

24 Conclusiones Pocos individuos cambian su oferta de trabajo con las reformas  pequeños costes en términos de eficiencia (con la excepción de sistemas BIFT- 38% o BIFT- 46% en los que los costes son moderados) Reformas BIFT alcanzan niveles mayores de bienestar social que reformas VMFT o que el sistema de IRPF actual (1999). Estos resultados son robustos a diferentes técnicas de evaluación del bienestar social Como sucede siempre, los resultados obtenidos son condicionales a los supuestos realizados y a las limitaciones de los modelos