EVIDENCIA EMPÍRICA DE

LOS DETERMINANTES DEL GASTO PÚBLICO

PROVINCIAL1

Autores: Juan Argentino Vega, Ferroviarios, juan.a.vega@gmail, Tel/Fax +54(261) 423 4638. Juan Víctor Diblasi, [email protected], Tel +549(261) 460 5806. Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional de Cuyo.

Palabras Claves: Federalismo, provincias, gasto público, datos de panel

Clasificación JEL C2 - Econometric Methods: - Single Equation Models H7 - State and Local Government; Intergovernmental Relations

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La versión original de este trabajo se realizó para presentarse en las 45ª Jornadas Internacionales de Finanzas Públicas realizadas en la provincia de Córdoba en setiembre de 2013.

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Resumen Este trabajo tiene como objetivo principal analizar las variables determinantes del gasto público en las provincias argentinas. Para esto se propone un modelo empírico de manera de poder determinar cuál es el comportamiento del gasto público en las distintas provincias en relación a determinadas variables. Si bien no se puede dar una respuesta definitiva a este interrogante, se puede afirmar que parte del gasto es explicado por el nivel de transferencias por parte de la nación, el grado de autofinanciamiento y el ciclo político vinculado a la elección del gobernador. Como estrategia metodológica del estudio aplica la técnica de datos de panel ya que se considera que la misma tiene como ventaja proporcionar a las observaciones de corte transversal observaciones de serie temporal, de manera de poder ampliar la cantidad de datos. Adicionalmente, incorpora el hecho de que los individuos (en este caso provincias) son heterogéneos lo cual, se estima, es una forma adecuada de estudiar los procesos dinámicos de ajuste.

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A. Motivación y objetivos Existen distintas posturas respecto de cómo se determina el gasto público en las provincias. Una de ellas, desde un enfoque microeconómico de las finanzas públicas, postula que los gastos se determinan como consecuencia de un correcto proceso de formulación presupuestaria. Este enfoque tomado desde la práctica de la gestión pública postula que las distintas unidades organizativas de una jurisdicción plantean al órgano rector del sistema presupuestario las necesidades de cada sector, y es quien asignara los recursos de manera de cubrir estas necesidades. Elevado el presupuesto al órgano deliberativo, el mismo puede verse modificado cuantitativa y cualitativamente, y por último aprobado. Este procedimiento implica la asignación de recursos por parte del gasto. En un breve esquema del proceso presupuestario en general se presente a continuación:

Esquema 1- Ciclo presupuestario

Sin embargo el órgano rector del sistema presupuestario no cuenta con recursos ilimitados, encontrándose con restricciones al momento de la asignación. 3

En definitiva desde un punto de vista de la asignación de recursos los determinantes del gasto público en una jurisdicción están relacionados con el proceso de formulación presupuestaria, sujeto a la restricción de los recursos a asignar. Otro enfoque que se suele tomar al momento de evaluar los determinantes del gasto público, tiene que ver con una postura empírica, a través de la correlación de distintas variables. Este enfoque es utilizado en este trabajo, lo que implica no solo correlacionar variables sino exponer una teoría que justifique la causalidad entre las distintas variables. La metodología empleada es la de datos de panel, con las 23 jurisdicciones provinciales y la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, para el período comprendido entre 1991 y 2011. En la sección siguiente se describe la bibliografía que precede a este trabajo, para a continuación entrar de lleno en la especificación del modelo. Luego se estimarán los distintos parámetros y por último se presentarán las conclusiones.

B. Análisis de la literatura Sobarzo Fimbres, Ruiz Galindo y García Salazar (2009), plantean un modelo de datos de panel para los 31 estados de la república Mexicana en el período 1993-2006. Utilizando un modelo de efectos fijos determinan que el gasto público estatal está relacionado positivamente con las participaciones federales que reciben los estados, el ingreso privado de los estados, la inversión pública federal y el endeudamiento, adicionalmente resulta que el gasto público estatal varia negativamente en relación a los estados marginados. Estos autores obtienen evidencia del efecto “flypaper” y destacan la necesidad de revisar y rediseñar el esquema de relaciones fiscales intergubernamentales. Rezk, Avramovich, Toledo y Fabro (2007), tomaron un panel incluyendo a las 23 provincias y la Ciudad Autónoma de Buenos Aires para el periodo 1993-2004, estimaron y un modelo de efectos fijos considerando variables económicas, presupuestarias e institucionales, llegando a concluir que el PBG y el gasto público provincial

están

inversamente

relacionados

atribuyéndoselo

a

una

posible 4

deseconomía de escala. Adicionalmente concluyeron que el mayor esfuerzo fiscal provincial, un mayor grado de suficiencia financiera y un aumento del stock de deuda pública inducen a mayor gasto público. Por último estos autores obtuvieron evidencias de la relación entre el gasto público provincial y las variables político institucionales, específicamente cuando el gobierno de la provincia es del mismo signo político del gobierno nacional, el gasto tiende a disminuir y mientras el gobernador puede reelegirse el gasto público tiende a aumentar. Fridij (2006), intenta explicar el gasto público per cápita, obteniendo distintos modelos en donde la variable dependiente es función de variables económicas e institucionales. Toma un panel para las 23 provincias agrupando en nueve periodos entre 1961 y 2001. Dentro de las conclusiones obtenidas resulta que el PBG, la dependencia fiscal, el grado de apertura económica y la tasa de crecimiento de la población determinan las decisiones de gasto público. Un aumento del PBG y de las Exportaciones produce un aumento en el Gasto, y un aumento en la población produce una caída en el nivel de Gasto público provincial, esto debido a un efecto de economía de escala. Dentro de las variables institucionales resultó que al existir reelección del gobierno provincial influencia en la expansión del gasto, y el números de cámaras resulta efectivo al momento de controlar el gasto. Rosales (2002) dentro de su trabajo de tesis, que tiene como objetivo el análisis de la situación fiscal de los municipios de la provincia de Mendoza y su relación con el gobierno provincial, prueba un modelo determinante del gasto usando regresiones de datos de panel con efectos fijos, para los periodos 1988-1999. Dentro de los resultados obtenidos resulta que la elasticidad del gasto respecto de la población urbana es positiva, lo que significa que existe congestión en la provisión. Adicionalmente prueba la existencia del efecto “flypaper” dado que la elasticidad del gasto respecto de las transferencias es mayor que la elasticidad del gasto respecto de recursos propios. Por último, este autor prueba que los municipios que tienen una alta necesidad fiscal, tienen alta debilidad de base imponible. Sempere y Sobarzo (1996 y 1998) realizan un análisis de la división de responsabilidades entre los diferentes niveles de gobierno y la coordinación fiscal existente, y resaltan la falta de corresponsabilidad entre los ingresos propios y el 5

gasto de los estados y proponen algunos elementos para una reforma en materia de federalismo fiscal en México. Bosch y Suárez-Pandiello (1992) testean la relación entre el tamaño del sector público y la descentralización fiscal, para una muestra de 28 países (desarrollados y en vías de desarrollo). En su trabajo se encuentra evidencia a favor de que la descentralización del gasto sirve para frenar del crecimiento del sector público, así como el financiamiento de gobiernos “subcentrales” lleva al incremento total del sector público. Obtuvieron evidencia empírica sobre la relación entre el gasto público, el grado de urbanización y la inestabilidad política. Este trabajo busca captar la heterogeneidad que existe entre las distintas provincias, de manera de poder establecer algunos patrones de conducta en cuanto a los determinantes del gasto público.

C. Breve descripción de las ejecuciones presupuestarias provinciales En esta sección se describe brevemente la composición de ingresos y gastos en las provincias y Ciudad Autónoma de buenos aires. 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Otros

Impuesto sellos

Impuesto automotor

Impuesto inmobiliario

Ingresos brutos

Gráfico1 – Recursos de origen provincial

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En el gráfico 1 se observa la composición de los ingresos propios para las 24 jurisdicciones, entre los 1990 y 2011. Se observa que el impuesto a los ingresos brutos ha ganado participación en relación al resto de los recursos. Siendo la principal fuente de recaudación de las provincias, el impuesto a los ingresos brutos ha crecido en desmedro de, principalmente, el impuesto inmobiliario.

100%

0,62

90% 0,6

80% 0,58

70% 0,56 60%

50%

0,54

40%

0,52 30% 0,5

20% 0,48 10%

0%

0,46 1991

1992

1993

1994

1995

Gasto capital

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

Gasto corriente

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Gasto personal / Gasto corriente (eje der.)

Gráfico 2 – Gastos provinciales

En relación a las erogaciones el gráfico 2 muestra que principalmente los gastos realizados por las jurisdicciones provinciales son del tipo corriente, y dentro de estos el principal componente son los gastos en personal. Como se observa en promedio el gasto en personal en promedio significa el 55% del gasto corriente. A su vez se observa un avance de los gastos corrientes hacia el año 2001 y un retroceso de los gastos en personal hacia el período 2003/2004.

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D. El modelo En general la especificación la del modelo es la siguiente:

G = f E, D, I) Dónde el vector G se refiere a la variable dependiente, vinculada al gasto público (total o corriente) provincial, el vector E se refiere a variables fiscales, el vector D se refiere a variables demográficas y el vector I a variables institucionales. En la tabla 1 se determinan las variables a utilizar en cada uno de los vectores. Para las variables vinculadas al gasto total y al gasto corriente (GTO y GC respectivamente) se cuenta con datos del período 1991-2011, para todas las provincias y para la Ciudad Autónomo de Buenos Aires. Al respecto se procedió a armar la serie con las distintas ejecuciones presupuestarias, y se homogeneizaron los datos dado el cambio a través del tiempo en la forma de exposición de los datos.

Adicionalmente las variables vinculadas a población (POB), como son la población servida (PS) y densidad (DEN) sólo se presentan datos para los años en que se realizaron los respectivos Censos Nacionales de Población, Hogares y Vivienda, es decir los años 1991, 2001 y 2010. Lo anterior se resume en que el panel conformado no estará completo.2 Lo enunciado en el párrafo anterior también es válido para población servida (PS) y densidad de población (DEN). En relación a la variable ficticia que refleja el ciclo político de las elecciones para gobernador (DCP), la misma toma el valor uno (1) si en un año determinado hubo elecciones para gobernador y el valor de cero (0) para el resto de los casos.

2

No se consideró correcto utilizar estimaciones de población para los años no censales, realizadas por el INDEC, ya que su uso producían multicolinealidad con otras variables

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Vector

Denominación Descripción

Fuente

GTO

Min. Economía y

Gasto total por Provincia.

Finanzas Públicas G GC/GTO

Gasto corriente por Provincia como Min. Economía y proporción del gasto total .

Finanzas Públicas

Elaborado a partir AU

Autofinanciamiento: recursos

de datos del Min.

propios /recursos totales.

Economía y

E

Finanzas Públicas

TR/IT

Total de Transferencias de

Min. Economía y

origen nacional/Ingresos

Finanzas Públicas

totales. Población servida: cantidad de PS

población sobre planta de personal.

Elaboración propia en base a datos del Min. Economía y Finanzas Públicas Elaborado a partir de

D

datos del Censo DEN

Densidad de población.

Nacional de Población 2010 INDEC

Variable ficticia que refleja el I

DCP

ciclo político de las elecciones

Elaboración propia.

a gobernador.

Tabla 1 – Descripción de Variables

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En relación a los signos esperados de los coeficientes estimados, se observa lo siguiente: -

La variable vinculada al autofinanciamiento (AU) está expresada como ingresos de jurisdicción provincial sobre total de ingresos. De esta se pretende captar el efecto que tiene sobre los gastos públicos provinciales la mayor o menor dependencia de otros niveles de gobierno, es decir aquellas situaciones en que el porcentaje de autofinanciamiento sea mayor, el gasto público provincial se verá incrementado debido a una mayor discrecionalidad de los fondos gastados. Es decir se espera una relación positiva.

-

En relación a las transferencias de origen nacional (TRT/IT), se espera que al aumentar las transferencias implica un aumento en el gasto público provincial. Esto es así independientemente del sistema de coparticipación de recursos que exista.

-

En relación a población servida (PS) y densidad de población (DEN), se espera encontrar un relación negativa, que refleje que a mediad que aumenta la población servida o la densidad de población, el gasto público se vuelve más eficiente.

-

La variable que refleja el ciclo político (DCP) toma el valor 1 cuando el año es electoral (para lecciones de gobernador y cero en todos los otros casos. De esta manera se pretende medir el efecto sobre el gasto provincial (en particular el gasto corriente) de los de los ciclos electorales.

En resumen, se espera que el gasto público provincial en general aumente al incrementarse

el autofinanciamiento, las transferencias totales, y si en un año

determinado hubo elecciones para gobernador. A su vez se espera una relación negativa entre las variables vinculadas a la población, de manera de demostrar que el gasto se vuelve más eficiente por cuestiones de escala.

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E. Estimación del modelo El modelo se estimará utilizando la metodología de datos de panel. La justificación de su uso está dada por que se cuentan con datos de corte transversal (23 provincias más Ciudad Autónoma de Buenos Aires) y datos de serie temporal (1991 a2011). Se cuenta con un panel incompleto de 24 jurisdicciones subnacionales y 21 años lo que hace que como máximo se obtengan 504 observaciones. Como se comentó más arriba no existen la totalidad de los datos para las variables vinculadas a población. El uso de la metodología de datos de panel permite captar la heterogeneidad de cada provincia y a la vez contar con un mayor número de observaciones. El planteamiento inicial del modelo con datos panel es: GTO = ∝i + εi + β1 AUit + β2

TR IT

it

+ β3 PSit + β4 DENit + β5 DCPit + μit

El subíndice 𝑖 se refiere a las 24 jurisdicciones subnacionales (𝑖=1,…,24), y el subíndice 𝑡 a los años (𝑡=1991,…,2011). La ecuación anterior presenta dos términos de error: -

εi se refiere a los efectos que quedan excluidos del modelo que difieren entre las provincias pero no en el tiempo.

-

μit incorpora efectos no sistemáticos que son distintos tanto en el tiempo como entre las provincias.

∝i + εi = 0 es el llamado modelo sin efectos, es decir que no se tiene en cuenta

Si

las diferencias entre cada provincia. Este es el caso de una regresión por MCO.

∝i + εi ≠ 0 se tiene en cuenta la diferencias entre provincias. A su vez se

Si

presentan dos situaciones: -

si εi =0 resulta que los interceptos (∝i ) dependen de las variables independientes, esto es que los interceptos son distintos para cada provincias 11

pero constantes en el tiempo. Este es el modelo de efectos fijos (MEF). -

si εi ≠0 resulta que los interceptos (∝i ) dependen de las variables independientes pero se comporta estocásticamente. Este es el modelo de efectos aleatorios (MEA).

El test de Hausman permitirá determinar cuál de los dos modelos es el mejor para el caso bajo estudio. Sin embargo, como se verá más abajo, cuando la dimensión se sección cruzada de los datos (provincias y CABA) es fija resulta apropiado el modelo de efectos fijos (MEF). Se presentan a continuación los resultados para los distintos modelos estimados. Es de destacar que como variables dependientes se utilizaron el gasto total (GTO), y el gasto corriente relativizado por el gasto total. A su vez al momento de incluir las variables vinculadas a población servida y densidad de población, la cantidad de observaciones se redujo sustancialmente. Es por esto que también se presentan los resultados correspondientes a un modelo sin éstas variables.

Modelo 1

Modelo 2

Modelo 3

Vble. Dependiente: GTO

Vble. Dependiente: GC/GTO

Vble. dependiente: GC/GTO

Coeficientes

Coeficientes

Variables independientes

Coeficientes

valor p

valor p

AU

-1,20E+06

0,885

9,85E-01

0,0979 *

TR/IT

-3,02E+06

0,2912

0,258743

0,1935

PS

-224472

0,0025 ***

6,37E-03

0,1676

DEN

460,514

0,6938

7,55E-05

0,3543

DCP

-554193

0,0743 *

R2 Cantidad de observaciones

0,0558356

0,0125 **

valor p

0,0508505

0,6654

0,343432

1,84E-14 ***

-0,0046412

0,904562

0,809883

0,568767

48

48

504

0,4312

Tabla 2 – Modelos estimados (MEF)

12

Se optó por estimar modelos de efectos fijos (MEF) por las siguientes razones: -

se realizó el test de Hausman, concluyendo que se rechaza la hipótesis nula de que las diferencias en los coeficientes son no sistemáticas, aceptando el MEF.

-

sin embargo, independientemente del test de Hausman, conceptualmente el MEA es apropiado cuando las unidades de corte transversal (provincias) son una muestra aleatoria de una población mayor. Es por esto que se espera que una variable aleatoria modele de mejor manera. En el caso estudiado las unidades de corte transversal son en si mismas la población.

De esta forma el MEF parece apropiado para estudios en donde las unidades de corte transversal son fijas y la inferencia se hará condicionada a ese conjunto particular de unidades. Este segundo caso es más apropiado para modelar e inferir sobre las 24 jurisdicciones. De acuerdo a los resultados del modelo 1, el gasto total provincial está vinculado a la cantidad de población servida y al ciclo político vinculado a la elección de gobernador. Esto es que a medida que aumenta la población servida el gasto disminuye en proporción a la mayor eficiencia obtenida en la ejecución del presupuesto. Por otro lado los años en que se produjeron elecciones para gobernador, el gasto total provincial aumentó. Según el modelo 2 el gasto corriente relativizado por gasto total está vinculado a la cantidad de recursos propios de cada jurisdicción, en relación a los ingresos totales, y nuevamente al ciclo político. En relación con el modelo 3 dónde no se tuvieron en cuenta las variables vinculadas a población,

para

ganar

en

cantidad

de

observaciones

(504

observaciones

correspondientes a 21 años por 24 jurisdicciones), resulta que el gasto corriente como proporción del gasto total está vinculado positivamente a la proporción de transferencias de origen nacional en relación al total de recursos. Este resultado destaca la importancia de un correcto diseño del sistema de transferencias, de manera de colocar incentivos adecuados de responsabilidad fiscal. Si bien de los modelos estimados no surge una evidencia definitiva de los determinantes del gasto provincial, se puede afirmar en principio que el ciclo político, 13

el autofinanciamiento y el nivel de transferencias forman parte de los mismos.

F. Concluciones y propuestas Este trabajo utiliza la metodología de datos de panel para explicar los determinantes del gasto público provincial. Para ello se cuenta con datos de 24 jurisdicciones subnacionales (23 provincias más la Ciudad Autónoma de Buenos Aires), para el período comprendido entre 1991 y 2011. El panel se encuentra incompleto por lo que para algunas variables no se tienen la totalidad de las observaciones. La ventaja de usar datos de panel radica en que a las observaciones de corte transversal se le suma las de serie temporal, de manera de poder ampliar la cantidad de datos. Adicionalmente, incorpora el hecho de que las unidades transversales (en este caso provincias) son heterogéneas lo cual, se estima, siendo esta una forma adecuada de estudiar los procesos dinámicos de ajuste. Se ha intentado explicar los determinantes del gasto público provincial en las provincias argentinas. Si bien no se puede dar una respuesta definitiva a este interrogante, se puede afirmar que parte del gasto es explicado por el nivel de transferencias por parte de la nación, el grado de autofinanciamiento y el ciclo político vinculado a la elección del gobernador. Si bien no se puede concluir aquí la investigación, se debería mejorar la calidad de los datos ampliando la cantidad de variables regresoras. Un ejemplo de ello es generar una variable que permita medir el nivel de actividad por provincia. De esta manera se busca probar la existencia de causalidad entre el nivel de actividad y el gasto público. El sustento teórico detrás de esta idea es que al aumentar la productividad de determinados sectores de la economía, provoca un aumento de costos de los sectores cuya productividad se mantiene constante. Si los gastos de la provincia pertenecen a ésta segunda categoría resulta que el gasto público provincial aumentaría al incrementarse el PBG per cápita. En definitiva se espera que la relación entre gasto público provincial y producto bruto por habitante sea positiva. 14

Otra forma de mejorar el modelo es por medio de la incorporación de una variable ficticia que permita conocer la alineación política entre el gobierno nacional y el gobierno provincial. Esta variable debería tomar el valor uno (1) cuando los gobiernos estén alineados y cero (0) para el resto de los casos. En una versión futura en la que se incorporen datos de nivel de actividad (o de ingresos), se debería testear el efecto “flypaper”. Este efecto explica porqué ante el aumento en uno por ciento del nivel de transferencias de la nación a las provincias, el gasto público provincial se incrementa en mayor medida que el aumento derivado del nivel de ingresos. La investigación de los determinantes del gasto público provincial, no se puede concluir con lo expresado en este trabajo, quedando para un futuro trabajo la incorporación de mejoras.

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G. Bibliografía 1- ACOSTA P. y LOZA Andrés, (2001), “Burocracia y federalismo fiscal: un marco teórico para el análisis del efecto flypaper”, presentado en la Reunión Anual de la Asociación Argentina de Economía Política, Universidad Nacional de La Palta, Buenos Aires. 2- ARRELLANO M. y BOVER O., (1990), “La econometría de datos de panel”, Investigaciones Económicas (Segunda época). Vol. XIV, n° 1, págs. 3-45. 3- BERCOFF J. J. y NOUGUES J. P., (2005), “Las Constituciones y el Gasto Público: El caso de las provincias argentinas”, 41° Reunión Anual de la Asociación Argentina de Economía Política, La Plata. 4- BOSCH N. y SUAREZ-PANDIELLO J., (1995), “Seven Hypotheses About Public Choice and Local Spending”, Public Finance, Vol. 1. 5- DE HOYOS R. y SARAFIDIS V., (2006) “Testing for Cross-sectional Dependence in Panel Data Models”, draft, http://ideas.repec.org/a/tsj/stataj/v6y2006i4p482-496.html 6- FRIDRIJ D., (2006), “Constituciones y Desempeño Fiscal. Lecciones del Caso Argentino. Evidencias a partir de Datos de Datos de Panel”, 41° Reunión Anual de la Asociación Argentina de Economía Política, Salta. 7- GUJARATI D., (2003), “Econometría”, 4° edición, McGraw-Hill Interamericana, México. 8- MAHÍA, R., (2000), “Análisis de estacionariedad con datos de panel: una ilustración para los tipos de cambio, precios y mantenimiento de la PPA en Latinoamérica”, http://www.uam.es/otroscentros/klein/docjor/mahia.pdf 9- REZK E., AVRAMOVICH M.C., TOLEDO S. y FABBRO, O., (2007), “Variables económicas y político institucionales aplicadas al análisis de la evolución y desempeño del Gasto publico subnacional argentino”, XIX Seminario Regional de Política Fiscal, ILPES-CEPAL, 16

http://www.eclac.org/ilpes/noticias/paginas/2/27472/Rezk%2520cepal%252020 07.doc 10- ROSALES W., (2002), Trabajo de tesis: “Los Esquemas de Coparticipación A los Municipios de la Provincia de Mendoza”, Maestría en Finanzas Públicas Provinciales y Municipales, Director: Luciano Di Gresia. 11- SOBARZO FIMBRES, RUIZ GALINDO y GARCÍA SALAZAR, (2009), “Un modelo panel de los determinantes del gasto estatal en México”, Universidad Autónoma Metropolitana, http://www.cshenlinea.azc.uam.mx/02_inv/archivos/reportes/eco/imp/viec047.p df 12- SEMPERE J. y SOBARZO H., (1998), “Federalismo Fiscal en Mexico”, El Colegio de México. 13- VEGA J. y DIBLASI J., (2011), “Gasto público municipal en Mendoza. Análisis de sus determinantes”, presentado en las 43ª Jornadas Internacionales de Finanzas Públicas, Córdoba, Setiembre de 2011. 14- VEGA J. y otros, (2008) “Coparticipación Federal y Responsabilidad Fiscal. Evaluación y propuestas”, presentado en la XLIII Reunión Anual de la Asociación Argentina de Economía Política, Universidad Nacional de Córdoba, Córdoba, noviembre 2008.

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