Impuesto a la renta en Argentina: un análisis utilizando LatinMod

La economía argentina atraviesa una disminución de la actividad, con aumentos generalizados de precios, del desempleo y la pobreza (Barrera y otros, 2018). El diagnóstico del Gobierno plantea que el déficit fiscal genera inflación, efecto desplazamiento de la inversión privada y déficit comercial (déficits gemelos) y, de este modo, justifica la reducción de la asignación de presupuesto hacia la inversión social y de las funciones asumidas por el Estado[1]. Sin embargo, en un contexto en el cual no se cumplen los supuestos que subyacen a los diagnósticos del Gobierno, las políticas fiscales contractivas no hacen más que profundizar la caída de la actividad y, concomitantemente, la reducción de ingresos tributarios que agravan el déficit fiscal. En contextos como el actual, entonces, se torna necesario repensar el diseño de la política fiscal, para hacerla más equitativa y eficaz. Eso implica, además de hacer más eficientes los gastos, como suele proponerse, fortalecer la recaudación y hacerla más equitativa. En Argentina, en particular, estudios previos encontraron que el sistema fiscal logra reducir la desigualdad en la distribución del ingreso como efecto, principalmente, de las transferencias directas (Gaggero y Rossignolo, 2011; Gómez Sabaini y otros, 2013; Rossignolo, 2017; Lustig ,2017). El efecto de los impuestos, por su parte, es regresivo (Gómez Sabaini y otros, 2002; Gómez Sabaini y Rossignolo, 2009; Gómez Sabaini y otros, 2013). En este sentido, es relevante revisar el diseño de la política tributaria para incrementar su progresividad y su efecto igualador, potenciando el efecto positivo de la política fiscal. La literatura plantea que el sistema fiscal argentino tiene problemas tanto en su composición como en el diseño de algunos impuestos, que limitan su potencial de recaudación y progresividad (Nun 2011; Gaggero & Grasso 2006). En el caso del impuesto a la renta, que aporta cerca del 30% de la recaudación impositiva, se han identificado múltiples criticas respecto de su diseño (Gómez Sabaini y otros 2017; Lopez Accotto y otros 2016) lo que sugiere la importancia de revisarlo y proponer alternativas de reforma. Los modelos de simulación son una herramienta útil en este sentido, ya que permiten evaluar el impacto de la política fiscal en su conjunto (o de impuestos y programas de gastos, individualmente) sobre la recaudación, la distribución del ingreso y la pobreza, a la vez que identificar perjudicados y beneficiados por cada política, calcular las ganancias y pérdidas promedio de cada grupo (Levy y otros 2001). De este modo, contribuyen a evaluar la factibilidad política de implementar reformas a estos instrumentos, brindando información valiosa para lograr adhesión por parte de la ciudadanía. En este documento presentamos un ejercicio simple de simulación del impuesto a la renta de las personas físicas en Argentina, utilizando el LatinMod[2], un modelo de microsimulación de políticas fiscales integrado para 6 países latinoamericanos (Argentina, Bolivia, México, Paraguay, Uruguay y Venezuela). El propósito es analizar de manera exploratoria algunas características de los contribuyentes, según tramo de alícuotas, así como estimar indicadores de incidencia distributiva del impuesto. En la siguiente sección se presenta brevemente la metodología utilizada, luego algunos resultados y, finalmente, algunas recomendaciones.

Metodología

Analizamos de manera exploratoria el impuesto a la renta de las personas físicas de Argentina utilizando el LatinMod, un modelo latinoamericano de microsimulación de política fiscal, que usa el software del EUROMOD[3], por lo que sigue sus recomendaciones, lineamientos y tiene sus mismas funcionalidades (Sutherland y Figari 2013). LatinMod es un modelo de simulación estática (cuantifica los efectos de corto plazo y no las reacciones inducidas por la política sobre el comportamiento de los agentes), que supone estructuras económicas y demográfica constantes, y mide los impactos de la política tal como figura en la normativa. Las fuentes de información utilizadas fueron: 1) la legislación tributaria, recopilada del sitio de Información Legislativa y Documental del Ministerio de Justicia y Derechos Humanos de la Nación Argentina y 2) la Encuesta de Ingresos y Gastos de los hogares (ENGHo) realizada por el Instituto Nacional de Estadística y Censos en los años 2012/3. La muestra de la ENGHo incluyó población residente en poblados y ciudades que superaban los 5.000 habitantes (según el Censo 2010), cubriendo 37 mil viviendas y representando al 86,7% de la población total. Para trabajar en LatinMod fue necesario realizar un proceso de armonización de la base de microdatos para que cumpliera con las convenciones de modelado (EUROMOD, 2017). Por un lado, respecto de los ingresos, asumimos -siguiendo a Rossignolo (2017)- que los empleados en relación de dependencia reportan su ingreso neto de impuestos directos, mientras que los trabajadores del sector informal, autónomos, quienes perciben rentas de capital, beneficiarios de la seguridad social y transferencias, suelen reportar su ingreso antes de impuestos directos. Por lo tanto, en el caso de los empleados y los jubilados fue necesario reconstruir el ingreso bruto, para lo cual se siguieron las recomendaciones generales de Immervoll y O’Donoghue (2001). Por otro lado, el aporte a la Seguridad Social de empleados, trabajadores independientes y jubilados, que es deducido del ingreso gravable, fue simulado según la normativa en base a la información del tipo de trabajador (empleados, por cuenta propia o patrón), el nivel de ingresos, de la información de si se les realizan descuentos jubilatorios, del monto de jubilación o transferencias directas percibidas. Adicionalmente, por falta de información sobre la condición de discapacidad y sobre algunos gastos realizados, las deducciones generales y las deducciones por hijo discapacitado no pudieron ser simuladas. El resto de deducciones por cargas de familia fueron simuladas, reconstruyendo los grupos familiares dentro de cada hogar, en base a la identificación del parentesco de cada miembro con el jefe del hogar. Finalmente, en este modelo inicial asumimos que la carga del impuesto recae sobre aquél que obtiene la renta, es decir, que se imputa la carga del impuesto al responsable legal del mismo, y no se consideró la posibilidad del incumplimiento tributario (evasión o elusión).[4]

Resultados y discusión

Los resultados de la simulación muestran que el 60% de la población de mayores ingresos (decil 5 al 10) aporta a la recaudación del impuesto a la renta de personas físicas, y que el decil más rico concentra más del 90% del pago (Tabla 1). Para ese decil, en promedio, el pago de impuesto a la renta implica un 4,7% de su ingreso. El análisis de incidencia distributiva muestra, en primer lugar, que el impuesto a la renta es progresivo, con un índice de Kakwani de 0,49. Este índice compara la carga tributaria de cada decil de ingresos en relación a la porción de ingreso que percibe o, lo que es lo mismo, cuantifica la diferencia entre la curva de Lorenz antes de impuestos y la curva de concentración de pagos. En este caso, el índice positivo indica que la carga tributaria del grupo más pobre es menor a la porción de ingresos percibida, y la carga del grupo más rico es mayor a la porción de ingresos percibida. En segundo lugar, el análisis muestra que el impuesto tiene un impacto redistributivo igualador, es decir, que la desigualdad en la distribución del ingreso se reduce luego del pago del impuesto. El índice utilizado para medirlo es el de Reynolds-Smolensky (RS), que arrojó un valor de 0,01135 equivalente, en términos relativos, a un 2% de reducción en la desigualdad inicial. Si bien el impuesto es progresivo y su impacto es redistributivo, se suelen hacer críticas al diseño y la gestión del impuesto, que resultan en una menor recaudación y más débil impacto igualador que el de otros países. En este trabajo exploramos una de dichas críticas, que hace referencia al umbral de ingreso a partir del cual se aplican las diferentes alícuotas. Como se observa en la Tabla 2, la tasa mínima del impuesto de personas físicas aplica a partir de un ingreso equivalente al 21% del PIB per cápita nacional, un valor similar al de los países desarrollados (Gómez Sabaini y otros, 2017). En promedio, para los países de América Latina este umbral es de 1,4 veces el PIB per cápita. En cuanto a la tasa máxima, en Argentina el umbral de ingreso a partir del cual se aplica es equivalente a 3,2 veces el PIB per cápita nacional, un nivel aún más bajo que en el promedio de países europeos (Gómez Sabaini y otros, 2017). Esto implica que una alta proporción de los aportantes argentinos están gravados con las tasas máximas y, a la vez, no hay gran diferencia en el tratamiento que se realiza a personas con ingresos medios respecto del que se hace a personas de rentas altas. Adicionalmente, se puede ver en la Tabla 2 que hay una gran heterogeneidad en el nivel de ingreso de los contribuyentes a quienes se les cobra la alícuota máxima, con un promedio de 5,4 veces el PIB per cápita y un máximo de casi 37 veces el PIB per cápita. Considerando esta crítica, realizamos un ejercicio simple que consistió en aplicarle una tasa del 45% a la mitad más rica de los contribuyentes del tramo de mayores ingresos. Este cambio en el diseño implicó una mejora del 7% en el impacto redistributivo.

Recomendaciones

En este documento analizamos de manera exploratoria quiénes son los que pagan el impuesto a la renta de personas físicas en Argentina, cómo es la contribución en términos de tramos de alícuota y los indicadores usuales de incidencia tributaria de este impuesto.  Encontramos que el impuesto es progresivo y tiene un efecto redistributivo igualador. Realizamos un ejercicio de reforma de la escala de alícuotas, encontrando que con una modificación simple mejora el impacto redistributivo del impuesto. Claramente, alternativas más sofisticadas de reforma al impuesto probablemente mejoren aún más su diseño. El modelo de microsimulación LatinMod es una herramienta útil para evaluar estas reformas considerando tanto el poder recaudatorio, el impacto sobre la equidad como la relación con otros instrumentos fiscales (por ejemplo, el impuesto al valor agregado o los aportes a la seguridad social). Para poder aprovechar el potencial de la herramienta, sin embargo, es necesario contar con información completa y actualizada. En el caso de Argentina, por ejemplo, es necesario avanzar en la recopilación de información de rentas no laborales (de la tierra y el capital), en la accesibilidad de la información de registros administrativos, tanto para el proceso de validación como para hacer emparejamientos entre diferentes fuentes de información y captar, así, el mayor espectro posible de impuestos y gastos. El modelo LatinMod ofrece un potencial valioso para diseñar política económica que contribuya a expandir la actividad, a la vez que con impactos positivos en la equidad.

Referencias

Barrera, M.; Gonzalez, M.; Manzanelli, P. (2018). Informe de Coyuntura n29. Centro de Investigación y Formación de la República Argentina (CIFRA). Disponible en http://www.centrocifra.org.ar/docs/IC%20N29.pdf EUROMOD (2017). “EUROMOD Modelling Conventions”, EUROMOD Technical Note EMTN 1.0. Colchester: Institute for Social and Economic Research, University of Essex. Gaggero, J & Grasso, F (2006). “La reforma tributaria necesaria en Argentina. Problemas estructurales, desafíos y propuesta.” Disponible en http//: www.cefid-ar.org.ar Gaggero, J & Rossignolo, D (2011). “Impacto del presupuesto público consolidado sobre la equidad”. Documento de trabajo n°40 CEFID-AR. Gómez Sabaini, J., Santiere, J., & Rossignolo, D. (2002). “La equidad distributiva y el sistema tributario: un análisis para el caso argentino.” Serie Gestión Pública. Santiago: ILPES-CEPAL. Gómez Sabaini, J., & Rossignolo, D. (2009). “Argentina. Análisis de la situación tributaria y propuestas de reformas impositivas destinadas a mejorar la distribución del ingreso.” En S. Keifman (ed), Reflexiones y propuestas para mejorar la distribución del ingreso en Argentina. Buenos Aires: Oficina de la Organización Internacional del Trabajo en Buenos Aires Gómez Sabaini, J. C., Harriague, M., & Rossignolo, D. (2013). “Argentina. La situación fiscal y los efectos en la distribución del ingreso.” Desarrollo Económico, 52(207-208). Gómez Sabaini JC; Jiménez JP, Martner, R (eds.) (2017). Consensos y conflictos en la política tributaria de América Latina, Libros de la CEPAL, N° 142 (LC/PUB.2017/5-P), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). Immervoll, H., & O’donoghue, C. (2001). “Imputation of gross amounts from net incomes in household surveys: an application using EUROMOD”. EUROMOD Working Paper Series. EM1/01. Colchester: ISER, University of Essex. López Accotto, A.; Martinez, C.; Paparas, R. y Mangas, M. (2016). Finanzas Públicas y Política Fiscal. Conceptos e Interpretaciones desde una visión argentina. UNGS. Los Polvorines Nun, J. (2011). La desigualdad y los impuestos I. Introducción para no especialistas. 1era Ed., Bs.As., Capital Intelectual. Rossignolo, D. (2017). “Taxes, Expenditures, Poverty, and Income Distribution in Argentina.” In N. Lustig (ed) Commitment to Equity Handbook. A Guide to Estimating the Impact of Fiscal Policy on Inequality and Poverty. Washington, DC: Brookings Institution Press, and New Orleans, LA: CEQ, Tulane University. Sutherland, H., & Figari, F. (2013). “EUROMOD: the European Union tax-benefit microsimulation model”. International Journal of Microsimulation, 6(1), 4-26. [1] https://www.minhacienda.gob.ar/onp/presupuestos/2019 [2] https://www.celag.org/latinmod-un-simulador-integrado-de-politicas-fiscales-en-america-latina/ [3] https://www.euromod.ac.uk [4] Para más detalles respecto de las decisiones metodológicas, consultar a mdbuhler@unrn.adu.ar