El desarrollo de la política fiscal es parte del debate público e, incluso antes de la aprobación legal de este tipo de medidas, existe información sobre los detalles de los respectivos proyectos fiscales. Esta temática es ciertamente valiosa para los medios de masas y así lo vemos en la cantidad de noticias que producen al respecto. Debido a esto, los medios de masas son ejes transmisores de la información sobre el debate de las medidas fiscales y el debate de política fiscal suele llegar a un amplio espectro de la población.
Un mero ejemplo es el recientemente aprobado conjunto de medidas para paliar las consecuencias de la guerra de Ucrania, donde el consenso político era relativamente alto y, a pesar de ello, se ha comentado en múltiples ocasiones durante los meses anteriores a su aprobación legal (véase aquí o aquí).
La información diseminada por los medios podría llegar a informar anticipadamente de una aprobación en el Congreso de las correspondientes medidas. Esto ocurriría si se diera un patrón de transmisión de la información recurrente, de forma que mecánicamente, ante determinadas novedades informativas, se pudiera estimar la probabilidad de que un conjunto de medidas se llegue a aprobar o no. No solo esto sino que, además, estas anticipaciones podrían tener impacto en la actividad económica y en los efectos sobre esta de los cambios fiscales. En este estudio recientemente publicado intento dar evidencia empírica sobre este fenómeno.
Los trabajos sobre política fiscal han encontrado evidencia del impacto de esta sobre la actividad económica en el momento de la implementación y su persistencia. Adicionalmente han documentado efectos en la actividad económica antes de que se implementen los cambios fiscales pero después de que se hayan aprobado, lo que podríamos llamar efectos por retrasos en la implementación.
Para estudiar los efectos de las políticas fiscales sobre la actividad económica nos encontramos diferentes limitaciones. La primera de ellas es que estas políticas suelen ser una respuesta a la situación económica y, por tanto, están relacionadas con otros factores que también afectan a esa situación de forma que estudiar esta relación empírica podría generar conclusiones incorrectas sobre la relación económica. Ante este reto el enfoque narrativo de la literatura sobre multiplicadores fiscales identificó aquellos cambios que podrían no estar relacionados con el ciclo económico bien porque tenían objetivos muy de largo plazo o reparadores del déficit presupuestario (Romer y Romer, 2010). Partiendo de este set de cambios exógenos al ciclo económico y valiéndome de datos textuales de la televisión norteamericana y técnicas del procesamiento del lenguaje natural y el machine learning, construyo una medida de anticipaciones de las aprobaciones de la serie de medidas fiscales de Romer y Romer.
Datos y estrategia empírica
La fuente de datos para el análisis textual es Vanderbil Television News Archive que está disponible desde 1968 hasta nuestros días. ¿Por qué datos de televisión para medir anticipaciones? En primer lugar, el estudio parte de la serie de cambios fiscales que abarca desde los años cuarenta a principios de los 2000. En este periodo en EEUU la televisión estaba lo suficientemente introducida como para que al final de los años sesenta el 90% de los hogares tuvieran televisión y, a su vez, el 90% la usara a la hora de la cena para ver uno de las 3 cadenas públicas. No solo eso, también sabemos con datos de encuesta de Gallup que aproximadamente la mitad de los encuestados tenía bastante confianza en la televisión a principio de los años setenta. Finalmente, en los datos de televisión tenemos una fuente con suficiente cobertura de este tipo de medios desde 1968 hasta la fecha, permitiéndonos ejecutar un análisis con suficiente dimensión temporal.
Figura 1
Esta fuente comprende un conjunto de resúmenes descriptivos de las emisiones de cada programa de noticias nocturno, divididas por los diferentes asuntos tratados. Dentro de este gran universo de noticias, defino el conjunto de noticias relevantes como aquellas que mencionan la raíz “tax” relacionada con impuestos. La Figura 1 muestra la nube de palabras que describe el conjunto de noticias utilizado. Para cada mes de la serie sabemos si hubo una aprobación de medidas fiscales exógenas al ciclo y también con qué frecuencia se mencionaron cada una de las palabras que aparecen en las noticias.
Para construir la medida de anticipaciones utilizo el modelo Random Forest (Breiman, 2001) que ha demostrado ser muy efectivo para la tarea de clasificación de observaciones. El modelo consigue encontrar ciertos patrones en la información de las noticias que permiten predecir un mes antes la aprobación en el congreso de las medidas fiscales – separando las expansionarias de las contraccionias-, también lo consigue hacer con dos y tres meses de antelación.
Finalmente, para estimar los efectos de las anticipaciones sobre la actividad económica me valgo del modelo de Mariano y Murasawa (2003) para combinar la información del indicador mensual de anticipaciones y el resto de indicadores mensuales y trimestrales de actividad económica. Esto además permite comparar los resultados que tienen en cuenta las anticipaciones con los ya existentes en la literatura sobre multiplicadores fiscales.
Los resultados
En la Figura 2 se muestran los resultados de los efectos de un aumento de 50 puntos porcentuales en la medida de anticipaciones para subidas y bajadas de impuestos separadamente. Estos resultados indican que las anticipaciones a tres meses de bajadas de impuestos contraerían el PIB inmediatamente en un 0,06% hasta justo el mes antes de la implementación donde el efecto pasa a ser positivo, pero no diferente a 0. El patrón para las anticipaciones de subidas de impuestos es justo el contrario, tres meses antes de la aprobación se estimularía levemente la actividad económica mientras que un mes antes y después esta se vería contraída por los efectos de las subidas.
Figura 2
Adicionalmente, en la Figura 3 muestro el impacto de las medidas fiscales desde tres meses antes de su aprobación hasta varios meses después (línea gruesa) y lo comparo con aquel donde no se tienen en cuenta las anticipaciones (línea fina). Así vemos que, cuando tenemos en cuenta las anticipaciones, los efectos a largo plazo se reducen de un 2,8% a un 1% aproximadamente. Sin embargo, el impacto contemporáneo es mayor desapareciendo unos meses antes.
Figura 3
Las anticipaciones podrían afectar a la actividad económica a través de los siguientes canales: podría ocurrir que la anticipación hiciera que los agentes cambiaran el momento en el que realizar las transacciones económicas, pero no el correspondiente a la actividad económica; alternativamente podría ocurrir que los agentes cambiaran el momento de la actividad económica pero no la cantidad de la misma; y finalmente, podría ocurrir que se creara más o menos actividad económica. Para esto estudiamos los impactos de las anticipaciones con un modelo VAR y diferentes indicadores que puedan ayudar a estudiar estos canales. Los resultados principales muestran que el ingreso agregado se ve estimulado en anticipación a subidas de impuestos y, si dividimos este entre salarial y no salarial, se observa que la estimulación viene dada por la estimulación del ingreso no salarial. Por el lado del empleo por cuenta propia hay además una reacción similar aunque moderada. Mediante este análisis no podemos descartar la participación del resto de canales, pero sí hay evidencia de cambios en transacciones frente a la anticipación.
Para concluir, este estudio proporciona una estrategia empírica para cuantificar anticipaciones de políticas públicas y analiza el impacto de anticipaciones de impuestos en la actividad económica de USA entre 1968 y 2007, mostrando que existen impactos estadísticamente significativos.
(*) Las opiniones y análisis son responsabilidad de la autora y no coinciden necesariamente con las del Banco de España o el Eurosistema.