Introducción

En Colombia la frecuencia de las reformas tributarias es al mismo tiempo una oportunidad y una dificultad para la investigación de temas tributarios. Por un lado, se dispone de abundante variación en las series de tiempo de tasas de impuestos; por otro, es difícil establecer si los efectos que se detectan en el comportamiento de los contribuyentes son efectos de corto o largo plazos. Explotando el caso colombiano, este trabajo se centra en estimar el efecto que el impuesto al valor agregado (IVA) tiene en los precios al consumidor.

La identificación de los efectos del IVA en los precios se realiza utilizando series del índice de precios al consumidor (IPC) calculadas por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), el organismo colombiano de estadísticas. Estas estimaciones, sin embargo, presentan dos complicaciones potenciales. Por una parte, el DANE modificó la metodología del cálculo del IPC en 1998. Aunque se dispone de series mensuales, no hay series lo suficientemente desagregadas antes de diciembre de 1998, y las disponibles actualmente no consideran el producto. El uso de índices de precios en vez de precios de bienes exige una interpretación cuidadosa de los resultados. La segunda complicación estriba en que el IVA en Colombia es un impuesto de carácter nacional: no hay variación entre regiones. Este documento utiliza la variación del IVA a lo largo del tiempo y de agregaciones de productos, así como la variación en la composición de la canasta familiar por ciudades, para estimar los efectos del impuesto en los precios.

Este trabajo utiliza información mensual, por ciudad cuando es posible, que va desde diciembre de 1998 a septiembre de 2006. Las estimaciones se obtienen a partir de un modelo en el que los precios dependen de una serie de controles y el IVA correspondiente. Los resultados muestran que en Colombia el aumento de un punto porcentual en el IVA corresponde a un incremento similar en los precios de los bienes en la canasta. Además, la evidencia sugiere que el efecto es diferente según el tipo de bienes que se trate.

El artículo consta de seis secciones. La sección I analiza algunos aspectos técnicos y teóricos del IVA, mientras que la sección II muestra la importancia del IVA en el sistema tributario colombiano, así como la evolución del mismo desde su creación. Las secciones III y IV presentan y describen los datos con los cuales se va a trabajar. La sección V muestra las diferentes opciones metodológicas para estimar el efecto del IVA en precios, y presenta el modelo cuyos resultados se ofrecen en la sección VI. A final se presenta las conclusiones del trabajo.

I. Aspectos teóricos del IVA

II. El IVA en las reformas tributarias

En Colombia la historia del IVA se remonta a 1989, cuando se expidió el decreto 624 o Estatuto Tributario, que ha sido modificado varias veces a lo largo de sus 17 años de historia. Las reformas de interés para el desarrollo de este trabajo son aquellas en las cuales se ha modificado de alguna forma la tarifa general del IVA, los bienes exentos y excluidos del tributo o las tarifas diferenciales para algunos bienes. Dichas reformas se han realizado en 1990, 1992, 1995, 1998, 2000, 2002, 2003 y 2006. La muestra con la que trabajamos permite aprovechar las de 2000, 2002 y 2003. En el cuadro 2 aparece la evolución de la recaudación desde 1990 hasta 2005, en la que la del último año es casi 30 veces mayor que la de 1990. Además, se observa que históricamente la participación del IVA en la recaudación de la DIAN ha sido en promedio de 28 por ciento.

También se advierte que la participación del IVA como proporción del PIB ha crecido a lo largo de los pasados 15 años. Partiendo de una base de 1.71% en 1990, el IVA ha llegado a representar el 4.26% en 2005.

El cuadro 3 muestra la evolución de la tarifa general, la cual aumentó de 10% en 1989 a 16% en 2000; este último valor es el que rige en la actualidad. La reforma tributaria proyectada por el gobierno propone mantener la tarifa general de 16%. Esto contrasta con valores observados en otros países como Bélgica donde fluctúa entre 21 y 27% o Islandia donde es de 24.5%. Otros países como Taiwán y Tailandia tienen porcentajes bajos, 5 y 7 respectivamente.

En Colombia la tendencia de las diferentes reformas ha sido reducir la cantidad de bienes declarados exentos o excluidos. El cuadro 4 muestra la cantidad de bienes exentos, excluidos y con tarifa diferencial en cada una de las reformas. Finalmente, en el cuadro A1 del apéndice se presenta en detalle los cambios introducidos en cada una de las reformas tributarias.

III. Datos

El análisis se basa en series de precios. Las fuentes principales son por tanto el IPC originado en el DANE y el índice de precios al productor (IPP) originado en el Banco de la República. Estos indicadores, de periodicidad mensual, presentan una serie de limitaciones, en las que la más importante es que en dos cambios metodológicos son difíciles de obtener series desagregadas desde más allá de diciembre de 1998. El problema que esto genera es que desde esa fecha la tarifa general del IVA se ha modifica do únicamente una vez, en 2000, y las tarifas diferencia les dos, en 2002 y 2003. Las estimaciones econométricas aprovechan por tanto la variación transversal, tanto entre precios por productos como en la composición del gasto por ciudades.

IV. Descripción de los datos

Los datos de IPC del DANE se dividen en ocho grupos de productos que a su vez se subdividen en subgrupos, clases de gasto y gastos básicos. Los ocho grupos en los cuales el DANE divide el IPC son: alimentos (29.5% de la canasta básica), vivienda (29.4%), vestuario (7.3%), salud (3.9%), educación (4.8%), esparcimiento (3.6%), transporte (13.5%) y otros gastos (7.9%).¹⁰ A este nivel de agregación no hay pruebas directas de cambios debido a variaciones del IVA. Esto incluso en grupos, como alimentos, con un gran número de los bienes gravados con tarifa diferencial (7% entre 2003 y 2005 y 10% de 2005 en adelante) o exentos. En general, según lo previsto, la tendencia de los índices en esta agregación no muestra señales de ser afectada por las reformas. Ni siquiera en 2001, cuando la tarifa general pasa de 15 a 16%, es evidente un cambio en las series. La gráfica 1 muestra los IPC de alimentos, vivienda, vestuario y salud. Se observa que la serie de alimentos crece con algunas irregularidades y caídas, debidas posiblemente a que este grupo está compuesto por productos con varianza alta de precios (como las hortalizas).

Fuente: DANE. Cálculos del autor.

Gráfica 1 Índice de precios al consumidor 

En la gráfica 2 se encuentran los IPC de educación, esparcimiento, transporte y gastos varios. Vale la pena notar el comportamiento escalonado del IPC de educación y la caída a mediados de 1999 en esparcimiento. El comportamiento del primero se explica por las matriculas que suelen variar anualmente, el segundo se de be a la recesión económica en ese año.

Fuente: DANE. Cálculos del autor.

Gráfica 2 Índices de precios al consumidor 

V. Metodología para estimar el efecto del IVA en los precios

El modelo básico se basa en ^{Poterba (1996)}, quien supone que una empresa i maximiza eligiendo cantidades q _i tal que

en que Q es la cantidad total de bienes en la industria (compuesta por N empresas), PQ) representa la función inversa de la demanda, c denota el costo marginal y τ es la tasa impositiva de las ventas finales. La condición de primer orden para este problema es:

que se puede reorganizar como la ecuación (2) en la que se introduce un parámetro θ que incorpora las expectativas que tiene una empresa de la reacción de otras empresas ante un crecimiento en la cantidad; es decir, se está suponiendo competencia imperfecta. Esto se conoce en la bibliografía como variación conjetural (conjectural variation).¹¹

En competencia perfecta, θ será igual a 0 con lo cual el precio será igual al costo marginal más el impuesto. En otras palabras, (2) es resultado de maximizar ganancias en un mercado imperfecto en el que el precio es igual al costo marginal más un margen (markup), dado en este caso por θ.

La ecuación (2), sin embargo, no es empíricamente idónea porque el parámetro θ, y posiblemente también el costo marginal, son función del impuesto τ (^{Besley y Rosen, 1998}). El objetivo será entonces estimar una función como la ecuación (3), en la que el precio depende del impuesto τ y de diferentes factores que afecten el costo de producir el bien, idealmente con variaciones a lo largo de tiempo y espacio.

Nótese que en la ecuación (3) se hacen explícitos los subíndices en que i representa el bien, j la ciudad y t el tiempo. Es decir γ _ijt es un vector de factores exógenos que varían a través de bien, ciudad y tiempo, mientras que τ _it varía por bien y tiempo, mas no por ciudad.

Para estimar el modelo, ^{Besley y Rosen (1998)} definen c _ijt como las variables que puedan reflejar diferencias espaciales e intertemporales en costos. En la práctica, como se verá líneas abajo, es difícil conseguir esta información con variaciones regionales e incluso temporales con periodicidad mensual. Entonces, suponiendo una función semilogarítmica, la función básica por estimar es la siguiente:¹²

Suponiendo además que hay una serie de características que afectan costos, que no cambian entre ciudades y que son constantes a lo largo del tiempo, la ecuación (4) se podría complementar con la inclusión de efectos fijos. Éstos captarán el efecto de c _j .

Para determinar el efecto que tienen las variaciones en el impuesto de los precios o si el precio al consumidor varia más o menos que proporcionalmente al cambio en el impuesto, es necesario controlar además por la variación que habrían tenido los precios del productor de no haber mediado cambios en el impuesto. ^{Poterba (1996)} resuelve esto suponiendo que los cambios en el impuesto a las ventas en los Estados Unidos tienen un efecto pequeño en la tasa de inflación contemporánea. Por tanto, incluye como variable independiente la inflación contemporánea como proxy del cambio en el precio del productor por ciudad y periodo. En el caso que nos ocupa, está solución no es válida por el grado de agregación de la información. Poterba, al tener variación regional de tasas habría podido realizar, incluso, las estimaciones con índices agregados; en nuestros datos la variación regional proviene de la composición de la canasta de consumo del IPC y no de las tasas mismas. En el caso colombiano, además, para que el supuesto sea válido necesario realizar estimaciones por subgrupos o grupos que pesen relativamente poco a nivel nacional; nosotros utilizamos canastas agregadas amplias.

Una solución más adecuada para el caso que nos ocupa aprovecha que en Colombia hay IVA, no impuesto a las ventas. Dado que estamos utilizando precios finales a los consumidores, controlamos explícitamente por variaciones en los precios del productor. El IPP es un componente del IPC, pero no está contaminado por el IVA, pues la manera de calcularlo excluye los pagos de impuestos. Con el fin de garantizar que la ecuación está identificada, el IPP, de periodicidad mensual, no puede incluirse al mismo tiempo que una variable indicadora mensual. Por tanto, el efecto fijo de tiempo b _t puede ser bien una variable indicadora anual, o una variable indicador de trimestres. La primera ecuación por estimar es por tanto:

La ecuación (5) incluye explícitamente el IVA y el índice de precios al productor, además de efectos fijos por ciudad y tiempo, como variables explicativas. Como en la práctica el IPP no está disponible ni por ciudad ni por bien, se utiliza el agregado nacional.¹³ Esta medida agregada de costos es usual en la bibliografía (^{Besley y Rosen, 1998}; ^{Poterba, 1996}) y, aunque omite variación útil entre productos, tiene la ventaja de que es claramente exógena frente a cada uno de ellos.

El coeficiente α en la ecuación (5) es el parámetro de interés en la estimación. El coeficiente indica que un aumento de 1% en el IVA tendrá un efecto de α por ciento en el índice de precios. Es decir, si es mayor a 1 los precios aumentan más que proporcionalmente que el impuesto. Si es igual a 1 el aumento en los precios será proporcional al aumento en el impuesto. Si la elasticidad es menor a 1 los precios crecerán menos que proporcionalmente.

La consecuencia de los estimativos de la estructura de mercado no está exenta de ambigüedades teóricas, dependiendo esencialmente de la elasticidad de la curva de demanda. Así, es factible que el mercado de que se trata sea un monopolio en la medida que la curva de demanda se corresponda con una elasticidad precio de la demanda constante. En este caso, el precio sube más que proporcionalmente que el impuesto. Con una curva de demanda lineal, el resultado es que el precio crece menos que proporcional al aumento en el impuesto.¹⁴

En un mercado competitivo, por su parte, con las curvas de oferta y demanda con pendiente mayor a 0 en términos absolutos, el resultado es similar al del monopolio con curva de demanda lineal, es decir la transferencia (pass-through) es menor a 1. En cambio, el modelo competitivo predice que si la curva de demanda es perfectamente inelástica (o la curva de oferta es perfectamente elástica), la incidencia será completa, es decir igual a uno. Por otra parte, si la curva de demanda es perfectamente elástica (o la curva de oferta es perfectamente inelástica), el precio no cambiará, es decir el productor absorberá toda la carga del impuesto.

Cuando el mercado es un oligopolio, la predicción teórica es aún menos clara. Puede suceder que debido a que el oligopolista toma en cuenta la reacción de la competencia al fijar precios, no se atreva a hacerlo y por tanto la tranferencia es 0 o cercano a 0. Por otra parte, si el oligopolista cree que sus competidores van a responder a su aumento de precio con un incremento en los precios, la incidencia puede ser mayor.

El análisis anterior resalta que la trasmisión del IVA a los precios es una cuestión eminentemente empírica. Si la trasmisión es mayor a 1 es factible que el mercado presente algún tipo de poder de mercado. Si por lo contrario es menor a 1, es teóricamente imposible determinar con exactitud la estructura de mercado. En cualquier caso, la estructura de los mercados puede diferir ampliamente, por lo que es deseable examinar la incidencia del impuesto para cada uno.

El análisis de la incidencia por tipo de gasto básico requiere cambiar la metodología de estimación de la ecuación (4). Una primera diferencia en la especificación proviene de la manera de calcular las tasas de IVA del gasto básico. A diferencia de las tasas para canastas más agregadas, las tasas de IVA para gasto básico no están ponderadas: son promedios sencillos de las tasas de los bienes incluidos. Como la ponderación era la fuente de variación de las tasas de IVA entre ciudades, esta manera de calcular el impuesto ha ce que no ha ya variación geográfica en las tasas impositivas.

Además, para el examen individual de mercados, consideramos cada producto en cada ciudad como un mercado diferente. Por un lado, hay efectos específicos asociados a cada ciudad que afectan el consumo en general, como el clima, el ingreso o incluso la tradición; por otro lado, hay características de cada bien que hacen que su demanda sea sistemáticamente diferente de la de otros bienes sin importar la ciudad. Las variables ficticias (dummies) por ciudad y bien controlan estos facto res. Sin embargo, no es suficiente controlar con una variable ficticia por bien y otra por ciudad: también es posible que la diferencia entre dos bienes dados sea distinta en ciudades diferentes.¹⁵ En respuesta a es tas observaciones, para el examen individual de bienes, consideramos un modelo de estimación de la forma

que toma en cuenta la posibilidad de efectos fijos no observables, diferentes por ciudad, en series de tiempo del mismo bien en distintas ciudades. Es decir, una unidad de observación es el bien ij, y se consideran efectos fijos no observables a _ij para cada bien. Además se controlan los efectos estacionales (b _t′ ) y se considera la posibilidad de una tendencia de largo plazo en el precio en cuestión ϕ t. Como antes, τ _it es la tasa de IVA del bien.

Tomando primeras diferencias en la dimensión temporal para cada bien se obtiene

en que Δ _t ≡ x _t − x _t−1 es el operador de cambio temporal, y

Como antes, α representa la transferencia del IVA: el aumento porcentual en precios al consumidor correspondiente a un aumento del IVA en 1 por ciento.

VI. Resultados

Los resultados econométricos se basan en las ecuaciones (5) y (6), que incluyen el IPP de bienes con destino al consumo intermedio dada la necesidad teórica de controlar por el costo de los insumos de los bienes finales. Realizamos dos tipos de estimaciones. Por un lado, estimaciones globales de la incidencia del impuesto, y por otro, estimaciones de la incidencia por cada tipo de bien. En todas las especificaciones globales se incluyen variables ficticias trimestrales y, cuando es pertinente y posible, variables indicado ras por ciudades. El periodo de análisis está determinado por la disponibilidad de la serie de precios, así que se utilizan datos desde enero de 1999 a septiembre de 2006.

El cuadro 5 presenta dos tipos de estimaciones. La primera columna realiza una estimación del IVA utilizando la desagregación por grupos. Esto permite tener en cuenta las ponderaciones de cada gasto básico al interior de cada grupo. Esta se estima según la ecuación (5). La segunda columna su pone que cada gasto básico es un producto independiente. Es por tanto una ecuación por “producto” sin ningún tipo de ponderaciones. La estimación se basa en la ecuación (6).

El coeficiente de interés α es el que se asocia a la variable IVA, es decir, la primera fila del cuadro. En principio, debe ser positivo, pues se presume que si el impuesto aumenta los precios también lo hacen. El signo del IPP es positivo y estadísticamente significativo, como se espera a priori. En la columna (1) el coeficiente del IPP es el efecto marginal, mientras que en la columna (2) es la elasticidad al IPC.¹⁶ En la columna (2) la constante (que no se presenta) recoge la tendencia global de precios.

Las diferencias entre los coeficientes de la variable asociada al IVA son muy informativas. Debido a las diferencias entre ambas especificaciones, la primera columna capta mejor el efecto del IVA en el gasto de los hogares, y probablemente se corresponde mejor con el concepto de costo de vida y la percepción de los hogares. Que la transferencia sea mayor con la ponderación que sin ella sugiere, en el contexto de la teoría económica, que los bienes de mayor importancia en el gasto tienen demandas más inelásticas.¹⁷ Sin embargo, la segunda columna es más informativa de las características particulares de la incidencia tributaria para cada bien, por ser más “democrática”: todos los bienes pesan igual.

La primera columna del cuadro 5 indica que un aumento de un punto del IVA corresponde a un incremento de los precios de la canasta de 0.98. Suponiendo que todos los bienes tienen la misma ponderación, la segunda columna sugiere que en promedio la transferencia es mucho menor para los bienes y servicios: 0.12 por cada aumento de un punto del IVA. El valor a tomar, a nivel agrega do, debe ser el ponderado, por tanto concluimos que un aumento del IVA en un punto incrementa el índice de precios al consumidor en 0.98. La diferencia entre ambos indicadores sugiere que de be haber variaciones importantes del gasto básico. Esto se estudia de manera pormenorizada a continuación.

El cuadro 6 registra la transferencia del IVA y el coeficiente del IPP para cada ciudad en la muestra. La primera y segunda columnas utilizan especificaciones análogas a las de la primera columna correspondiente en el cuadro 5, las dos columnas finales son análogas a la especificación de la segunda columna en el cuadro 5. La variación en la transferencia de la primera especificación es bastante mayor, como es de esperar dado que incorpora cambios en la canasta de consumo.

La primera columna del cuadro 6 muestra signos negativos para algunas ciudades, pero que no son estadísticamente significativos. Sólo se encuentra resultados positivos y estadísticamente significativos en Bogotá, Bucaramanga, Medellín, Montería y Pasto. A pesar de esto la variabilidad es importante, pues oscila entre 3.5 en Pasto y 1.4 en Bogotá. La explicación pormenorizada requiere un análisis de condiciones locales, fuera del alcance de este estudio. Sin embargo, adviértase que de los efectos relevantes, los meno res se encuentran en las dos principales ciudades de Colombia, Bogotá y Medellín. Esto sugiere que las condiciones de (mayor) competencia y competitividad pueden tener un efecto atenuante en el efecto del IVA en los precios.

Finalmente, el ejercicio por tipo de gasto básico, que permite identificar el efecto con la mayor desagregación disponible, se muestra en el cuadro 7. Este ejercicio se realiza por medio de la ecuación (6), dado que no incluye el elemento de ponderación que sí está presente en los ejercicios más agregados. Hay 176 tipos de gasto básico, de los cuales 124 presentan variación en las tasas de IVA en el periodo de análisis. De estos últimos, aproximadamente 40% tienen coeficientes de transferencia estadísticamente significativos. El cuadro 7 registra los bienes ordenados descendentemente según el coeficiente estimado, y re saltan los que son estadísticamente significativos. En el apéndice se registran los bienes que no tuvieron variación de tasas de IVA en el periodo.

Los resultados en el cuadro 7 muestran la variedad entre mercados en la incidencia del IVA en el consumidor. A diferencia de los resultados globales y por ciudades registrados en los cuadros anteriores, el término constante (no mostrado) en la regresión no actúa como proxy de la inflación global de largo plazo, puesto que la serie de tiempo sólo se refiere a un bien. Es más bien un control de la tendencia de largo plazo en los precios del bien, y capta posiblemente tendencias de la oferta en el mercado.

Si la variación en los coeficientes es de por sí interesante, los coeficientes negativos al final del cuadro 7 sugieren efectos más allá de la simple presencia de poder de mercado. Una interpretación posible sería un efecto de sustitución fuerte que disminuye la demanda del bien hasta el punto de bajar los precios. Sin embargo, esta explicación sería más plausible si se estuvieran considerando efectos de incidencia de largo plazo, que no es el caso. Otra explicación, que también sería más convincente en el largo plazo, sería la presencia de grandes deseconomías externas de escala en los mercados. Finalmente, la presencia de otros hechos concurrentes con los cambios de tasas también podría explicar los signos negativos. Por ejemplo, medidas regulatorías que controlen precios o fomenten la competencia pueden frenar la incidencia del IVA en los precios.¹⁸ Este tipo de explicaciones acentúan que modelar un sector requiere es pe ci fi ci da des que no se pueden controlar en un ejercicio agregado como el que aquí se plantea. Los resultados, sin embargo, son muy elocuentes en cuanto a la diferencia en el efecto que el IVA tiene en los precios.

Conclusiones

El documento desarrolla e instrumenta un modelo para determinar el efecto del impuesto al valor agregado (IVA) en los precios al consumidor. Las estimaciones indican que en Colombia la incidencia del IVA en el precio de la canasta o transferencia es, a nivel nacional, estadísticamente igual a 1. En este sentido, la conclusión del estudio, que complementa la escasa bibliografía empírica para Colombia, es parecida a resultados de ejercicios similares para otros países. El estudio también encuentra que la incidencia es menor en los bienes individuales, en particular cuando se controla por la posibilidad que los mismos productos tengan características no observables distintas para cada ciudad. Este resultado resalta la heterogeneidad en la incidencia del impuesto a través de los mercados.

El ejercicio planteado en el trabajo permite iniciar una exploración del efecto del IVA en los consumidores. Varias extensiones posibles iluminarían la formación de precios en este tipo de impuestos. Una posible extensión tiene relación con el efecto de la estructura de mercado en la transferencia de los impuestos, y su acuerdo con las predicciones de la teoría de mercados imperfectos.

Un segundo camino por explorar es el efecto de largo plazo de los impuestos. La teoría económica sugiere varios canales que retrasarían la trasmisión a precios del consumidor de los impuestos, como sticky prices y cascadas tributarias en los precios de bienes intermedios. Si estos fenómenos son re levantes para la incidencia de los impuestos, es posible que el efecto final en precios requiera considerar los mecanismos de trasmisión de precios que afectan los insumos de producción. Por último, con información de productos se podrían realizar ejercicios más claros del efecto del IVA en el precio de los productos. En Colombia, el DANE recopila este tipo de información. Esperamos en un futuro disponer de estos datos para extender el análisis de incidencia.