Download El modelo de microsimulación SimFBBVA

Document related concepts

Decil (estadística) wikipedia , lookup

Transcript
SimFBBVA
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.
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
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.
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.
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
1998
Contabilidad
SimFBBVA Diferencia
Nacional
(1)
(2)
(3) = (2-1)/1
6,523
6,506
-0.25%
IRPF
15.59%
Tipo medio efectivo del IRPF 15.13%
Cotiz. a la seguridad social
2,279
2,224
-2.40%
de los trabajadores
Datos en millones de euros
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)
Renta equivalent e 
Renta del hogar
(número de personal del hogar) s
UTILIZACIÓN DEL MODELO
4) Otros parámetros
Línea de pobreza
Tipo marginal efectivo
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
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
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
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
Ejemplo
Tres simulaciones:
1. Sistema 2003
2. Reforma tipo Renta
Proporcional (BIFT)
Universal
–
Impuesto
– Tipo: 38%
– Renta Universal: 3800 euros
3. Reforma tipo Mínimo
Proporcional (VMFT)
Vital
–
Impuesto
– Tipo: 38%
– Mínimo Vital: 12500 euros
* Notas:
– Todos los sistemas logran la misma recaudación
– La seguridad social se mantiene
Resultados (1)
REDISTRIBUCIÓN Y DESIGUALDAD
SISTEMA
FT
BI/VM
decila 1
decila 2
decila 3
decila 4
decila 5
decila 6
decila 7
decila 8
decila 9
decila 10
2003
BIFT
38%
3800
82.5%
24.5%
14.0%
5.3%
-0.3%
-4.9%
-8.2%
-11.1%
-13.1%
-12.0%
VMFT
38%
12500
-4.4%
-4.0%
-3.4%
-2.1%
0.1%
1.8%
-1.0%
-5.2%
-8.3%
-9.1%
Gini
33.3%
26.0%
Datos en euros por adulto equivalente
31.9%
2978
5695
6839
8191
9634
11297
13247
15991
19736
32319
Resultados (2)
POBREZA
SISTEMA
FT
BI/VM
Mediana
Poverty Line
Headcount
2003
10377
6299
19.4%
BIFT
38%
3800
10116
6064
6.6%
Datos en euros por adulto equivalente
VMFT
38%
12500
10566
5993
18.5%
Consideraciones Finales
• Es muy importante tener en cuenta que los
resultados están condicionados a:
– Modelo aritmético, estático y de equilibrio parcial
– Los supuestos
modelización
y
limitaciones
sobre
la
– Fiabilidad y representatividad de los datos del
PHOGUE