Observatorio de la Economía Latinoamericana

 


Revista académica de economía
con el Número Internacional Normalizado de
Publicaciones Seriadas  ISSN 1696-8352

 

Economía de Argentina

 

NIVELES DE DESARROLLO ECONÓMICO Y SOCIAL EN LA PROVINCIA DE SANTA FE

 

Juan Carlos Valero (CV)
jcvale@inti.gob.ar

 

ABSTRACT

The carrying out of the Goverment budget changes income distribution among individuals.

Besides, it affects the values that determine the net fiscal balance in each regional unit, resulting in some geographics areas that are subsidied while others are taxpayers. The analysis acquires particular relevance in the Province of Santa Fe, where the differents Departments show very unequal level indicators of social economic development. This paper calculates indicators of development and human development, that there aren’t any antecedent in the jurisdiction at departmental level.

The analysis of these indicators considerating the territorial assignation of taxes and expenditures allow to conclude that the fiscal perfomance of the provincial government in the management of its budget, benefits to deparments that have indicators which show less possibilities of development.

RESUMEN

La ejecución del presupuesto gubernamental modifica la distribución del ingreso entre los individuos. También a los valores que determinan el saldo fiscal neto en cada unidad regional, resultando áreas geográficas subsidiadas y subsidiantes. El análisis adquiere particular relevancia en la Provincia de Santa Fe, cuyos Departamentos presentan indicadores de nivel de desarrollo socio-económico muy dispares. Este trabajo elabora índices de desarrollo e índices de desarrollo humano, de los cuales no había antecedentes en la jurisdicción a nivel departamental.

El análisis de estos indicadores con respecto a la asignación territorial de los impuestos y gastos permite concluir que el gobierno provincial a través de la administración de su presupuesto beneficia a los departamentos con menores posibilidades de desarrollo.


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Para citar este artículo puede utilizar el siguiente formato:

Valero, J.C.: "Niveles de desarrollo económico y social en la provincia de Santa Fe" en Observatorio de la Economía Latinoamericana Nº 122 noviembre 2009. Accesible a texto completo en http://www.eumed.net/cursecon/ecolat/ar/



1. Introducción

El objetivo de este trabajo es cuantificar los niveles de desarrollo económico y social alcanzados por los Departamentos de la Provincia de Santa Fe. Para ello se elaboraron los indicadores de desarrollo y de desarrollo humano.

Además se procura inferir algunas conclusiones sobre el impacto territorial de la política fiscal llevada a cabo por el gobierno provincial mediante la ejecución del presupuesto, con relación a las posibilidades de desarrollo de cada Departamento reveladas por los indicadores señalados.

Una de las principales conclusiones es la existencia de importantes diferencias entre los indicadores socio-económicos. Cabe entonces la pregunta de cuál es el índice de desarrollo que se debería utilizar. La respuesta reviste especial importancia a la hora de determinar cuales deberían ser las regiones favorecidas con transferencias de carácter igualadoras y cuales no, por ejemplo vía el régimen de coparticipación de impuestos, el presupuesto provincial de gastos, la política tributaria provincial, etc.

El presente trabajo intenta transformarse en una útil herramienta dado que pone de manifiesto la existencia de desigualdades de oportunidades de desarrollo en los distintos sectores de la provincia, lo cual determina la necesidad de discutir a nivel político cual debería ser el rol del gobierno provincial en las finanzas públicas.

2. Niveles De Desarrollo Económico Por Departamentos De La Provincia De Santa Fe.

En este capítulo se realiza una medición del nivel socio económico alcanzado por cada departamento de la provincia de Santa Fe. Para ello se utiliza tres indicadores:

. hogares con necesidades básicas insatisfechas (N.B.I.)

. índice de desarrollo (I.D.)

. índice de desarrollo humano (I.D.H.)

2.1 El Indicador “Hogares Con Necesidades Básicas Insatisfechas”

El objetivo de esta sección es estudiar la evolución de N.B.I. en los 19 departamentos de la provincia de Santa Fe. Para ello se utiliza la información proporcionada por el I.P.E.C. referida al censo de población de los años 1980 y 1991, respectivamente, la cual refleja la cantidad de hogares que poseen distintos grados de privación de necesidades básicas.

Dichas características son las siguientes:

N.B.I. 1 Hacinamiento: población en hogares que tuvieran más de tres personas por cuarto.

N.B.I. 2 Vivienda: población en hogares que habitaran en una vivienda de tipo inconveniente (pieza de inquilinato, vivienda precaria u otro tipo).

N.B.I. 3 Condiciones sanitarias: población en hogares que no tuvieran ningún tipo de retrete.

N.B.I. 4 Asistencia escolar: población en hogares que tuvieran algún niño en edad escolar que no asista a la escuela.

N.B.I. 5 Capacidad de subsistencia: población en hogares que tuvieran 4 o más personas por miembro ocupado y, además, cuyo jefe tuviera baja educación.

El cuadro 1 muestra los indicadores de N.B.I. por Departamentos de la provincia agrupados en distintas regiones (Norte, Centro y Sur). Esta clasificación deviene de gran importancia para el análisis debido a las notorias diferencias existentes entre cada región. Considerando los N.B.I. del año 1991, el Centro presenta un mínimo de 7,6 y un máximo de 13,2; el Norte presenta un mínimo de 14,3 y un máximo de 31,0; mientras el Sur adopta un comportamiento intermedio, presentando un mínimo de 9,5 y un máximo de 11,71. Se observa que el departamento de la Zona Norte con menor porcentual de hogares con N.B.I. (San Cristóbal 14,3) supera el correspondiente al indicador más elevado de la Zona Centro (La Capital 13,2) y al indicador promedio de la Zona Sur (13,05).

El porcentaje de hogares con N.B.I. alcanza el 13,93% del total de hogares de la provincia.

Dicho porcentual resulta de la agregación de las siguientes participaciones de cada zona: Zona Norte: 2,77%; Zona Centro: 3,32%; Zona Sur: 7,84%.

Si se analiza la relación entre población y N.B.I. por departamentos, resulta que aquellos departamentos con menor población (Garay, San Javier, Nueve de Julio, San Justo, Vera) alcanzan los porcentajes de hogares con N.B.I. más elevados. La Zona Sur con el 57,61% de la población total de la provincia, presenta el 56,28% de los hogares con N.B.I. La Zona Centro posee el 28,48% de la población de la provincia, y el 23,83% de los hogares con N.B.I.. La zona Norte es la menos poblada –13,91%- y el porcentual de hogares con N.B.I. alcanza el 19,89% del total de la provincia. Rosario y La Capital, que son los departamentos más poblados, presentan indicadores de N.B.I. similares: 13,8 y 13,2, respectivamente.

El indicador de hogares N.B.I. para el total de la provincia se ha reducido del 20,0% al 13,93%, lo cual implica una reducción del 30% al cabo de la década. Sin embargo, no todos los departamentos verifican un decrecimiento de la misma magnitud.

En 1981 la relación entre el N.B.I. máximo y el N.B.I. mínimo es de 1 a 3,5 veces, y en 1990 esta se incrementa, equivaliendo a 4 veces. Esto indica un crecimiento de la desigualdad entre los distintos departamentos de la provincia a pesar de la menor cantidad de N.B.I. que reviste toda la provincia. También se observa que la dispersión entre el departamento con mayor N.B.I. y el total de la provincia se mantiene constante en ambas mediciones, mientras que el indicador de menor N.B.I. se aleja del promedio provincial en un 14% hacia 1991.

La mejora porcentual indicada en el cuadro 1 señala la disminución de hogares con N.B.I. en cada departamento. Belgrano es el departamento que presenta la mayor mejora (48%) dentro del periodo considerado, en tanto que Garay presenta la menor mejora (22%). Esto viene a reforzar lo expresado anteriormente en cuanto a la desigualdad de oportunidades puesto que implica una relación de más de dos veces a uno.

La última columna del cuadro 1 muestra como ha evolucionado cada departamento respecto al avance medio de la provincia. Se aprecia que el departamento con menor N.B.I., tanto en 1980 como en 1991, mejoró un 29% por sobre la media. Mientras tanto, el departamento con mayor NBI en ambas mediciones, mejora el indicador un 27% por debajo de la media.

Así, General Obligado, San Javier, Garay, Nueve de Julio, que en 1980 presentaban los indicadores de mayor pobreza, todos evolucionaron por debajo de la media, en tanto que otros con menor pobreza, tales como Las Colonias, Caseros, Iriondo, General López y San Martín, lo hicieron muy por sobre la media provincial.

2.2 El Índice De Nivel De Desarrollo

El índice de desarrollo que se muestra en el cuadro 2 está construido mediante una ponderación simple de tres indicadores: i) un índice de calidad de vivienda; ii) el nivel de educación de los recursos humanos; iii) el número de automóviles por habitante, considerados en términos relativos tomando como base el indicador promedio de la provincia igual a cien.

El cuadro 3 muestra todas las variables utilizadas para la construcción del índice mencionado.

El indicador de calidad de vivienda se obtiene mediante la utilización de la siguiente fórmula: (ITEM A * 1 + ITEM B * 0,6 + ITEM C * 0,4 + ITEM D * 0,2) * ITEM I / CANTIDAD TOTAL DE VIVIENDAS + (ITEM E * 1 + ITEM F * 0,6 + ITEM G * 0,4 + ITEM H * 0,2) / CANTIDAD TOTAL DE HOGARES Donde:

A: cantidad de viviendas con agua corriente y cloaca B: cantidad de viviendas con agua corriente solamente y que poseen retrete o inodoro C: cantidad de viviendas con agua corriente solamente y que no poseen retrete o inodoro D: cantidad de viviendas con cloaca solamente E: cantidad de hogares con agua corriente y cloaca F: cantidad de hogares con agua corriente solamente y que poseen retrete o inodoro G: cantidad de hogares con agua corriente solamente y que no poseen retrete o inodoro H: cantidad de hogares con cloaca solamente I: porcentaje de viviendas con suministro eléctrico Siendo los ponderadores: Items A y E ByF C yG DyH Ponderadores 1 0,6 0,4 0,2

La utilización de dicha fórmula conlleva implícitos dos supuestos: i) asignación de una ponderación arbitraria, ii) ajuste de la proporción de viviendas con disponibilidad de servicio de agua corriente y/o cloaca en función de la disponibilidad de servicio de suministro de energía eléctrica.

El indicador de automóviles por habitante se obtiene a partir de la información contenida en listados de emisión de partidas de impuesto patente automotor por departamento para el año 1996.

El indicador de educación se obtiene como el porcentaje de la población que posee título completo en los niveles de educación secundaria, terciaria y universitaria. No se considera ponderación alguna en función de los diferentes niveles educativos alcanzados.

Del análisis de dicho cuadro surge que los Departamentos con mayor I.D. son Rosario, Iriondo, La Capital y Caseros. Los Departamentos de la Zona Norte presentan índices de desarrollo muy por debajo del promedio de la provincia, en tanto que los la zona Sur presentan las mediciones más elevadas. El departamento Rosario es el único que presenta los tres indicadores que constituyen el índice de desarrollo por encima del promedio provincial. Mientras La Capital se beneficia por el mejor indicador de nivel educativo y Rosario muestra el mejor indicador de calidad de vivienda.

Interesante es resaltar que, en tanto en el ámbito de provincias (sin contar Ciudad autónoma de Buenos Aires) la relación mayor – menor es de 2,20 vecesi, en el ámbito de la provincia de Santa Fe dicha relación es de 1 a 4 veces. Lo cual pone en evidencia que un promedio provincial puede esconder desigualdades muy grandes que deben contemplarse al realizar análisis del impacto de la política fiscal provincial.

El cuadro 4 presenta una comparación de indicadores de desarrollo socioeconómico para el año 1991, utilizando el I.D., hogares con N.B.I. y valor bruto de producción (V.B.P.) Cuadro 4: Comparacion de Indicadores de Desarrollo socio -económico para el año 1991:Indice de Desarrollo y hogares con NBI

Es necesario enfatizar que hasta el momento de la realización de este trabajo, no se disponía de “Índice de Desarrollo” e “Índice de Desarrollo Humano”. Como se demuestra en el presente estudio, las mediciones llevadas a cabo mediante la utilización de diferentes indicadores no arrojan los mismos resultados. Esto plantea una discusión, cuyo discernimiento es condición previa para la formulación de una política fiscal regional. Se sabrá cuál es el impacto o se tendrán dudas de si las diferencias en los indicadores de base son grandes. Pero algo es claro. Vera, Garay, Nueve de Julio, y San Javier son las jurisdicciones más pobres cualquiera sea el indicador que se use, sus niveles relativos con respecto a la Provincia muestran que están en una relación de 1 a 3 respecto a las jurisdicciones con mejores indicadores si se utiliza “ ID”, y de 1 a 4 si se utiliza “Hogares NBI”. Comparado con la Provincia de Buenos Aires resulta que la relación máximo-mínimo para los partidos del Gran Buenos Aires es 4,39 o 5,60 según se mida “I.D.” o “Hogares NBI”, respectivamente. La misma relación a nivel país arroja un resultado de 5,82 o 4,39 veces para las provincias según se trabaje con “Hogares N.B.I.” o “I.D.”, respectivamente.

2.3 El Índice De Desarrollo Humano

El Desarrollo Humano se define como el proceso a través del cual se amplían las oportunidades del ser humano.ii Se refiere no solo a la satisfacción de las necesidades básicas, sino también a un proceso dinámico de participación.

En consecuencia, el término “desarrollo humano” abarca tanto el proceso de acceso a nuevas oportunidades, así como, el nivel de bienestar alcanzado. También ayuda a distinguir claramente entre dos aspectos del desarrollo humano, por un lado, la formación de capacidades humanas, tales como un mejor estado de salud o mayores conocimientos; por el otro, el grado en que los individuos emplean las capacidades adquiridas.

El principal objetivo subyacente en la construcción del I.D.H. es proporcionar referencias cuantitativas de las privaciones humanas y de las distancias existentes con respecto a metas posibles de alcanzar, lo cual permite identificar desvíos y monitorear la eficacia de las políticas en curso.

A efectos de facilitar su medición cuantitativa, se toman en cuenta tres oportunidades básicas: posibilidad de que el individuo pueda disfrutar de una vida prolongada y saludable; oportunidad de adquirir conocimientos; acceso a los recursos necesarios para llevar un nivel de vida decente.

De este modo, mientras el enfoque de “Necesidades Básicas Insatisfechas” generalmente se concentra en el análisis de los bienes y servicios mínimos requeridos por el individuo; el enfoque de desarrollo humano es más abarcativo y combina el proceso de producción y distribución de bienes y servicios con la expansión y el uso de las capacidades humanas.

La construcción del I.D.H. considera tres aspectos u oportunidades básicas del individuo: longevidad, conocimientos y nivel de vida.

En cuanto al primer componente, el indicador a utilizar es la esperanza de vida al naceriii. Se supone que esta variable resume una serie de parámetros relacionados con la salud, nutrición y otros elementos que describen la calidad de vida. Sin embargo, dado la carencia de la información de la esperanza de vida al nacer para cada departamento de la provincia, se sustituye esta variable por el complemento de la tasa de mortalidad infantiliv .

En cuanto al nivel de conocimiento se utilizó la tasa de educación que se obtiene ponderando las siguientes variables:

. Indice de alfabetización en adultos como proxy de la posibilidad de acceso a la educación. Se considera tasa de población educada a la proporción de población educada por departamento con respecto a la proporción promedio de la misma de la provinciav .

. Cantidad promedio de años de escolaridad, la cual se calcula multiplicando la cantidad de población por departamento que asistió y asiste a un establecimiento educacionalvi, modificado por la cantidad de años equivalentes, dividido por la cantidad de población mayor de tres años.

Se utiliza los siguientes supuestos: . años de escolaridad equivalentes según tabla anterior para cada nivel educativo asistido . todos cursan jardín y preescolar, un año cada uno . se considera la población mayor de tres años . se considera estudios completos para los que cursan actualmente, dado que no se cuenta con la información precisa de la cantidad de alumnos que cursan cada año en cada nivel.

. no consideración de estudios de postgrado

En cuanto al nivel de vida, esta variable se representa a través del ingreso per cápita. Se establece que los ingresos superiores a la línea de pobreza deben tener una ponderación decreciente para reflejar el supuesto de existencia de rendimientos decrecientes de transformar ingreso en mayores oportunidades de desarrollo humano. La fórmula aplicada para ajustar el ingreso per cápita es: W(y) =Y para 0 Y Y*= y* + 2 (Y –Y*) 1/2 para Y* Y 2Y* = y* + 2 (Y*) 1/2 + 3 (Y-2Y*)1/3 para 2Y* Y 3Y*

Donde: Y* mide el ingreso correspondiente a la línea de pobreza.

Combinando los tres componentes mencionados, se obtiene el I.D.H.

El V.B.P. per cápita relaciona la producción total y la población de cada departamento. Para calcular la producción se utiliza el V.B.P.de los sectores industria, comercio y servicios según el Censo Nacional Económico de 1994. Para la obtención del I.D.H., esta variable se ajusta adoptando como límite el ingreso medio mundial de 5711 dólares paridad del poder.adquisitivo (PPA). , y se denomina Y*, siendo cualquier ingreso superior a dicho límite descontado mediante la fórmula indicada precedentemente. Es necesario advertir que la provincia no cuenta con estadísticas por parte de organismos oficiales de producto bruto geográfico por departamentos, motivo por el cual se procedió a la utilización de la información sobre V.B.P. resultante del Censo Nacional Económico.vii

Para la construcción del IDH se siguieron los siguientes pasos: 1º) Se define una medida de privación sufrida respecto de cada una de las tres dimensiones básicas: educación, esperanza de vida, y V.B.P. per cápita. Para ello se determina un valor máximo y uno mínimo para cada una de las tres variables, con base a los valores observados para todos los departamentos de la muestra.viii De esta forma, la medida de privación coloca a un departamento en el rango de 0 a 1, según sea el valor que registra para cada variable, comparado con la diferencia entre el máximo y el mínimo de toda la muestra. Formalmente, el indicador de privación correspondiente al departamento j respecto de la variable i se define como: Iij = Máx Xij – Xij

Máx Xij – Min Xij 2º) Se construye un indicador agregado de privación para cada departamento, definido como el promedio simple de los indicadores de privación correspondientes a cada una de las tres variables:

Ij = 3i=1 I ij /3 3º) Se define el IDH correspondiente al departamento j como el complemento del índice de privación: IDH =1 –Ij El cuadro 5 expone el IDH para cada uno de los departamentos. Los mejores indicadores obedecen a San Martín, San Lorenzo, Garay, Las Colonias, Caseros y Castellanos. Los índices más bajos responden a los departamentos de la zona Norte.

Resulta de interés observar la existencia de una constante que asume un valor superior a las doce veces en la relación máximo-mínimo en el I.D.H. calculado tanto a nivel de departamentos de la provincia de Santa Fe (12,44) como a nivel país (12,28) tomando todas las provincias y Ciudad de Buenos Aires. Esto indica la presencia indiscutible de grandes desigualdades regionales en cuanto a oportunidades de desarrollo económicoix .

Un ejercicio interesante es considerar el I.D.H. construido para otros países como así también para los municipios de Buenos Aires a efectos de realizar comparaciones: con respecto a otros países, el I.D.H. calculado para el año 1993 por el P.N.U.D. muestra una relación de 2,72 veces entre el indicador promedio de países con alto desarrollo humano (0,901) y correspondiente a los países menos adelantados (0,331). Dicha medición se incrementa a 4,66 veces si se considera la relación existente entre los indicadores máximo y mínimo, que corresponden a Canadá (0,951) y Níger (0,204). Si bien puede argumentarse que los I.D.H se obtienen mediante metodologíasx diferentes lo cual pone en duda las comparaciones en términos absolutos, no debe restarse importancia a las conclusiones alcanzadas en términos relativos acerca de las desigualdades regionales existentes. No se puede pasar por alto que la relación máximo-mínimo entre los I.D.H. para los departamentos de la Provincia de Santa Fe, tanto como para las provincias a nivel país, casi triplica la misma relación entre el país más desarrollado y el menos desarrollado.

En lo que respecta a la provincia de Buenos Airesxi, sus municipios presentan indicadores con una dispersión inferior al correspondiente a la provincia de Santa Fe. La relación entre I.D.H. máximo y mínimo es de 2,89 veces, resultando cuatro veces inferior a la registrada para la provincia de Santa Fe.

En el cuadro 6 se calcula nuevamente el índice de desarrollo humano, pero se utiliza el I.D. en lugar del V.B.P.. Los departamentos con mejores indicadores son San Martín, San Lorenzo, Constitución, Las Colonias, Caseros y Rosario.

Los valores que alcanza el I.D.H. deben interpretarse con cuidado, dado que su valor es muy sensible a modificaciones en alguna de sus medidas de privación.

Una de las principales conclusiones que surge del presente trabajo es la existencia de importantes diferencias entre los indicadores socio-económicos. Cabe entonces la pregunta de cuál debería ser el índice de desarrollo socio-económico que debe utilizarse. La respuesta reviste una especial importancia a la hora de determinar cuáles deben ser las regiones favorecidas con transferencias de carácter igualadoras y cuales no, por ejemplo vía el régimen de coparticipación de impuestos, el presupuesto provincial de gastos, la política tributaria provincial, etc.

3. Impacto Territorial del Presupuesto Provincial 3.1 Definición Una cuestión de importancia es cuantificar el efecto territorial (entre departamentos) del accionar del sector público provincial que tiene un componente endógeno (el gasto provincial y la recaudación propia) y uno exógeno (lo que la Nación recauda en la Provincia para transferir al conjunto de provincias, y lo que le corresponde a la Provincia de ese total).

El análisis involucra el siguiente marco conceptual:

I. Recaudación de impuestos.

I.1 Del gobierno nacional para financiar su presupuesto.

I.2 Del gobierno nacional para transferir a las provincias.

I.3 Del gobierno provincial.

II. Beneficios del gasto público.

II.1 Gasto del gobierno nacional en la provincia.

II.2 Gasto del gobierno provincial en la provincia.

III. Recursos recaudados por el gobierno nacional transferidos a la Provincia de acuerdo al régimen de coparticipación de impuestos actualmente vigente.

La medición del impacto territorial del presupuesto busca identificar áreas tributarias y áreas receptoras netas, a partir del análisis de la correspondencia entre la capacidad fiscal de una región dada y su participación en los beneficios del gasto público.

Una región tiene saldo fiscal neto positivo cuando el beneficio, medido por el gasto público percibido, supera el costo impuesto por la política tributaria, instituyéndose como un área beneficiaria o subsidiaria neta, en tanto, la situación inversa define un área contribuidora neta.

3.2 Metodología para la estimación

Sean S el vector (1*n) de saldos fiscales netos a nivel de cada una de los n departamentos; GP el vector (1*m) de gastos provinciales, para los m tipos de gastos; A la matriz (m*n) de distribuidores porcentuales de los m distintos tipos de gastos a nivel de cada uno de los departamentos; rt un vector (1*K) de los K impuestos provinciales y nacionales (parte destinadas a transferencias a Provincias); y B la matriz (k*n) de distribuidores porcentuales de los k impuestos a nivel de los n departamentos. El problema es hallar S = GP x A – RT x

B. Dado que se busca determinar cuales departamentos resultan pagadores netos de impuesto y cuáles resultan subsidiados netos, la suma algebraica de los n residuos fiscales netos debe ser igual a cero.

A efectos de obtener RT = GP se ajusta el déficit resultante (RT . GT) distribuyendo la diferencia (GT – RT) en proporción a los recursos propios. El supuesto implícito es que en un marco de referencia intertemporal el presupuesto de cada nivel de gobierno debe estar equilibrado. En consecuencia aquellos departamentos deficitarios en este periodo se supone que en periodos siguientes deberán recaudar una suma tal que le permita equilibrar su presupuesto; en tanto que aquellos superavitarios, consumirán sus ahorros de fondos públicos, en los periodos posteriores.

Dicho ajuste se muestra en el cuadro 7xii .

Se observa que 6 departamentos de la provincia subsidian a los 13 restantes. En términos poblacionales, 1.529.944 habitantes sufren una imposición fiscal neta de gasto, en beneficio de 1.268.478 habitantes, es decir un 54,67% de la población subsidia al 45,33% restante.

Los departamentos de la Zona Sur poseen un saldo fiscal neto negativo del 13,19% (exceso de recaudación por sobre el gasto público) que beneficia a los departamentos de la Zona Norte y Centro que tienen un saldo fiscal neto positivo de en 7,69% y 5,50%, respectivamente. En términos per cápita ello significa que un habitante promedio de la Zona Sur paga $157,34 neto de gasto público, mientras que un habitante promedio de la Zona Norte y Centro se beneficia en $414,66 y $135,00 respectivamente.

Rosario resulta ser el departamento con mayor saldo fiscal neto negativo, tanto si se compara ingresos y gastos totales como per capita, mientras que el saldo fiscal neto positivo más elevado corresponde a La Capital si la medición se realiza con cifras totales, y a Belgrano si se compara en términos per capita.

El cuadro 8 muestra la distribución regional de ingresos y gastos per capita por departamento.

4. Análisis Preliminar De Las Series Del Saldo Fiscal Neto Por Departamentos.

El cuadro 9 presenta los estadísticos básicos de las cuatro series a analizar: gastos públicos provinciales, recaudación provincial, recaudación nacional y saldo fiscal neto. Las cuatro variables son calculadas en términos per cápita. En el panel A se presentan los estadísticos calculados cuando se pondera a cada departamento por su población, mientras que el panel B muestra los estadísticos sin ponderar.

Un habitante promedio de la Provincia de Santa Fe se benefició en 1996 de un gasto provincial de $ 698,52; aportó $ 314,27 a las arcas provinciales, y contribuyó con $ 384,25 a los fondos recaudados por la Nación que se reintegran a la Provincia. Naturalmente, el saldo promedio para ese agente representativo es cero. Sin embargo, el desvío estándar es alto, evidenciando residuos fiscales dispares. Así mientras que en Nueve de Julio el residuo neto es de –791,42, en Belgrano es de 1103,64. Las diferencias en los valores del saldo neto entre departamentos son grandes.

El panel B muestra los estadísticos básicos de las variables no ponderadas. Cada departamento se toma como una unidad, independientemente de su tamaño. El habitante típico de un municipio promedio de la Provincia de Santa Fe recibió $849,18 del gobierno provincial, ya sea a través de fondos públicos girados al departamento o de gastos directos.

Este valor es mayor al correspondiente al panel A, siendo una primera evidencia de que el gasto por habitante es mayor en aquellos departamentos más pequeños en términos poblacionales. Esto implica que la media del saldo neto es positiva cuando las variables no están ponderadas: el departamento promedio se beneficia con la acción fiscal conjunta de la Provincia y la Nación. Este resultado encuentra explicación en el hecho de que son más los departamentos en los que el saldo neto es positivo (13), que aquellos en los que es negativo (6).

La varianza del saldo neto por habitante es de 235.868,81. Para analizar su descomposición el cuadro 10 muestra la matriz de varianzas y covarianzas de las variables integrantes del saldo neto.

Si bien la varianza del gasto es alta, la covarianza negativa entre esta variable y los recursos provinciales y nacionales reduce su influencia en la variabilidad del saldo neto. En cambio, la covarianza positiva entre los recursos provinciales y nacionales potencia el efecto de sus varianzas en la variabilidad total del saldo.

El cuadro 11 presenta los coeficientes de correlación entre las tres variables integrantes del residuo fiscal neto. Existe una correlación negativa muy reducida entre el gasto y la recaudación per cápita. En cambio, la correlación es muy alta entre la recaudación provincial y la nacional. xiii

Ambos son departamentos muy poco poblados. Estos departamentos tienen valores altos para las tres variables consideradas. En términos per cápita presentan un gasto muy elevado que no tiene correlato en una mayor recaudación; los niveles de erogaciones provinciales en esos dos departamentos duplican el gasto promedio, en tanto que la recaudación es semejante al promedio para la provincia.

El cuadro 12 muestra los coeficientes de correlación entre el valor bruto de producción por departamento y el saldo neto y sus componentes, todos en términos per cápita.

Cuando se considera todos los departamentos la correlación entre gasto y V.B.P. es negativa, mientras que la correlación entre la recaudación y el V.B.P. es positiva. Esto explica en parte la correlación negativa mediana entre el saldo y el V.B.P. Al eliminar a los departamentos de Belgrano y Caseros, la correlación negativa entre gasto y V.B.P. se hace más se hace fuerte, a la vez que se fortalece la correlación entre la recaudación y el V.B.P.

Estos efectos explican en parte el fuerte incremento en la correlación negativa entre saldo fiscal neto per cápita y el V.B.P.

4.2 Análisis Preliminar Del Impacto Territorial Del Presupuesto.

En esta sección analiza la relación existente entre el saldo fiscal neto (y sus componentes) y los indicadores de nivel de desarrollo económico (I.D. e I.D.H.) a nivel de departamentos en términos per cápita. También se evalúa la relación respecto al valor bruto de producción.

Es importante señalar un punto: al analizar la relación entre el ingreso y el saldo neto (o alguno de sus componentes) no se asume necesariamente una relación de causalidad del ingreso al saldo. Las relaciones entre diversas variables y el ingreso que se presentan en esta sección deben ser vistas como relaciones estadísticas más que como relaciones causales.

La figura 3 muestra la escasa sensibilidad del gasto provincial respecto del I.D. en los diferentes departamentos. Sin embargo, como puede apreciarse en la figura 4, la línea de tendencia muestra un gasto provincial per cápita superior en aquellos departamentos con menor I.D. cuando se sustrae de la muestra a Belgrano y Caseros, quienes pese al alto I.D. son beneficiados por un elevado gasto del gobierno provincial. El mismo razonamiento es válido para analizar la relación existente entre el gasto y el I.D.H., donde se observa el mismo comportamiento de las variables, teniendo lugar la misma observación respecto a Belgrano y Caseros (figuras 5 y 6). Esto sugiere que hay que ser cuidadosos en las conclusiones y generalizaciones.

La figura 7 muestra una relación inversa entre el gasto provincial y el valor bruto de producción per cápita, es decir se beneficia a aquellos departamentos con menor producción. Esta clara relación negativa se ve reflejada en el coeficiente de correlación (0,623). La figura 8 ilustra la relación entre los gastos provinciales en el departamento j como proporción de su V.B.P. y el logaritmo del V.B.P. per capita, mostrando una clara relación negativa. Los departamentos más ricos (en términos de su valor bruto de producción per capita) tienden a recibir menos recursos de la Provincia en términos de producto. Es decir, la política provincial de gastos resulta regionalmente progresiva. Esta progresividad es el resultado de una distribución del gasto bastante uniforme en términos per capita y de una distribución del ingreso entre departamentos desigual.

Por el lado de los recursos propios estos muestran una recaudación levemente superior en aquellos departamentos con mejores indicadores de desarrollo. Esta tendencia es más creciente cuando se mide la recaudación con respecto al I.D.H. que cuando se mide con respecto a los I.D. (figuras 9 y 10).

La figura 5.11 muestra una tendencia creciente de la recaudación de impuestos propios por individuo respecto del valor bruto de la producción per cápita, aunque no ofrece una gran pendiente (figura 11), lo cual estaría indicando una pequeña progresividad de la política impositiva.

Por último cuando se evalúa el saldo fiscal neto per cápita, las figuras 12 a la 15 muestran una línea de tendencia decreciente respecto a los I.D., I.D.H., y V.B.P. Rosario aparece con el mejor I.D. y se presenta como el departamento más subsidiantexiv de la provincia, con un pago neto estimado de $303,54 por habitante. Por otra parte, Garay aparece con el menor

I.D. (tres veces inferior al de Rosario) y recibe un subsidio neto de $ 1.011,79 por habitante.

Belgrano y Caseros presentan un elevado subsidio neto no obstante su alto I.D. estimado. El gráfico también indica que todos aquellos departamentos cuyo I.D. resulta inferior a la media provincial son beneficiados por un saldo fiscal neto positivo. La figura 13 muestra la relación entre S.F.N per cápita y el I.D. cuando se excluye de la medición a Belgrano y Caseros, en cuyo caso se ve incrementada la pendiente de la línea de tendencia.

La figura 14 indica un comportamiento del S.F.N. per cápita respecto del I.D.H. similar a la descripción correspondiente a la figura 13.

El S.F.N. per cápita muestra un saldo positivo para aquellos departamentos con bajo valor bruto de producción. La tendencia positiva indica que el beneficio de un gasto superior a la imposición opera respecto de aquellas regiones con menor producción. (Figura 15). La correlación es negativa aunque no es muy alta (el valor del coeficiente es –0,560). La relación no parece tan fuerte como para tomar al resultado de la progresividad regional de la política fiscal provincial como definitivo.

Luego de apreciar las figuras precedentes, puede inferirse que la política fiscal llevada a cabo por el gobierno provincial a través de la administración del presupuesto, procura beneficiar a aquellos departamentos con menores indicadores de nivel de desarrollo económico y con menor producción.

De esta manera, los menores índices de desarrollo se ven beneficiados por un gasto público provincial más elevado, aportan una menor proporción de la recaudación de impuestos y por consiguiente, presentan un saldo fiscal neto positivo.

En términos per cápita, los departamentos subsidiantes son; Rosario, Castellanos, San Lorenzo, San Martín, General López, y Constitución. Mientras tanto, los subsidiados son Belgrano, Garay, Caseros, Nueve de Julio, Vera, San Javier, General Obligado, La Capital, San Justo, San Cristobal, San Jerónimo, Las Colonias e Iriondo.xv

5. Consideraciones Finales Y Conclusiones

Esta sección realiza una breve síntesis de los aspectos más importantes tratados en el trabajo.

El capítulo 1 explica los objetivos del trabajo, que consisten en la construcción y análisis de indicadores de desarrollo socio-económico de cada región integrante de la provincia, y en un intento de medición del impacto territorial del presupuesto de la Provincia de Santa Fe. El trabajo, pese a las limitaciones de tiempo e información disponible, resulta novedoso por cuanto no se cuenta con antecedentes de este tipo de estudio en la provincia.

El capítulo 2 contiene una medición del nivel socio económico alcanzado por cada departamento mediante la utilización de tres indicadores: i) hogares con N.B.I.; ii) I.D. iii)

I.D.H. El primero de estos índices se obtuvo del INDEC; los otros dos fueron calculados especialmente para este trabajo. Se comprueba la existencia de grandes diferencias regionales en cuanto a posibilidades de desarrollo socio-económico ocultas en los índices promedios para la provincia, en comparación con otras provincias e inclusive con lo que respecta a nivel mundial entre países. El cuadro siguiente muestra los departamentos ordenados de acuerdo al I.D.H. calculado para el año 1991: Las mediciones llevadas a cabo mediante la utilización de diferentes indicadores no arrojan los mismos resultados. Se sabrá cual es el impacto o se tendrán dudas de si las diferencias en los indicadores de base son grandes. Pero algo es claro, Vera, Garay, Nueve de Julio y San Javier son las jurisdicciones más pobres cualquiera sea el indicador que se use. Las relaciones máximo/mínimo varían según el indicador utilizado entre 3,94, 12 y 52 veces.

Dichas relaciones resultan más pronunciadas en la provincia de Santa Fe en comparación con la provincia de Buenos Aires.

El capítulo 3 muestra los recursos y gastos de la provincia asignados a cada departamento, y el saldo fiscal neto resultante. La distribución regional de los ingresos y gastos per cápita por departamento conforme a la información contenida en la cuenta de inversión del año 1996, en pesos corrientes de dicho periodo, determina la siguiente clasificación de los departamentos:

Considerando los supuestos y la metodología señalados oportunamente, se concluye que los departamentos pertenecientes a la Zona Sur de la Provincia son áreas subsidiantes, en tanto que los departamentos que conforman las Zonas Norte y Centro resultan áreas subsidiadas.

El capítulo 4 integra los resultados obtenidos en los capítulos 2 y 3 mediante la utilización de estadísticos básicos y de gráficos que facilitan la interpretación de la información considerada.

Los departamentos más pobres son beneficiados por un mayor saldo fiscal neto positivo per cápita. La mayor presión tributaria nacional y provincial recae sobre los departamentos que ostentan las mejores condiciones socio-económicas. Los departamentos más ricos (en términos de su valor bruto de producción per cápita) tienden a recibir menos recursos de la Provincia en términos de producto. Esto indica que la política provincial de gasto resulta regionalmente progresiva.

Los recursos propios presentan una recaudación levemente superior en aquellos departamentos con mejores indicadores de desarrollo, tendencia que se toma mayor relevancia cuando se compara respecto del Indice de Desarrollo.

Las diferencias en los valores del saldo fiscal neto entre departamentos son grandes. Un habitante promedio de la Provincia se benefició en 1996 de un gasto de $ 698,52 a aportó $ 314,27 a las arcas provinciales y $ 384,25 a los fondos recaudados por la Nación que se reintegran a la Provincia. El saldo fiscal neto presenta una tendencia creciente respecto a los I.D, I.D.H., y V.B.P.

Se concluye que la política llevada a cabo por el gobierno provincial a través de la administración del presupuesto, beneficia a aquellos departamentos con menores indicadores de nivel de desarrollo económico y con menor producción.

Los menores índices de desarrollo se ven beneficiados por un gasto público provincial más elevado, aportan una menor proporción de la recaudación de impuestos y por consiguiente, presentan un saldo fiscal neto positivo.

La lectura de las conclusiones aquí vertidas deja abierto una serie de interrogantes acerca de las decisiones futuras que asuman los gobiernos en materia de política fiscal y la utilización del presupuesto como una herramienta importante para afectar la distribución del ingreso.

Seguramente es objetivo prioritario de todo gobierno asegurar la satisfacción de las necesidades de sus administrados, quienes dentro de un sistema democrático deciden a través del voto la aceptación de las políticas instrumentadas en cada periodo de conducción política.

El presente trabajo tiene la virtud, más allá de sus limitaciones, de poner de manifiesto la presencia de grandes desigualdades de oportunidades de desarrollo social y económico entre las unidades departamentales que componen una provincia.

Es necesario reflexionar acerca de si una variación positiva del presupuesto, es decir un incremento previsto de recursos y gastos, conducirá hacia una menor inequidad de oportunidades regionales por un lado; y si esto provocará un saldo fiscal neto más negativo para aquellos individuos pertenecientes a departamentos subsidiantes y un saldo fiscal neto más positivo para los individuos pertenecientes a departamentos subsidiados , por otro.

Frente a esta situación descripta debe considerarse el carácter de este financiamiento entre regiones como transitorio, resultando imprescindible el planteo de hipótesis acerca del tiempo que requerirá el logro de un equilibrio de oportunidades de desarrollo regional que permita a cada departamento generar los recursos necesarios para afrontar los gastos demandados por el ejercicio de sus funciones. Esto, por supuesto, no significa el rechazo de políticas que implican una redistribución territorial del ingreso. Sólo se busca alentar la igualación de oportunidades entre los habitantes de un Estado. Es imprescindible considerar los distintos aspectos y características relevantes de cada región que determinan, a veces de manera irreversible, el nivel de actividad económica. Ello a su vez exige el ejercicio de una práctica solidaria entre los habitantes de una comunidad que permita equiparar los beneficios proporcionados por la naturaleza de los recursos, y dentro de este esquema se encuadra la actual función de los gobiernos a la que alude Musgrave cuando reconoce como una función necesaria básica de todo Estado la de asistir a la distribución del ingreso.

ii El Indice de Desarrollo calculado para cada una de las provincias puede consultarse en el Cuaderno de Economía nº 13 del MEPBA.

ii Ver Desarrollo Humano: Informe 1990, 1991 y 1992, Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD)

iii El ingreso medio per cápita refleja el grado de dominio de los recursos para poder disfrutar de un nivel de vida decoroso. Se utiliza como indicador de aspectos de la capacidad que no se reflejan en los indicadores de longevidad y educación. (Anand y Sen, 1996)

iv El complemento de la tasa de mortalidad infantil es igual a (1- tasa de mortalidad infantil).

v El índice de alfabetización, calculado por el INDEC para la provincia, según el Censo de población de 1991, es igual a 96.34

vi Datos extraídos del Anuario Estadístico de 1997 IPEC Provincia de Santa Fe.

vii El I.D.H. elabora Naciones Unidas utiliza el PBI per cápita real (PPA en dólares) para medir el nivel de vida.

viii La forma de definir los valores mínimo y máximo para cada variable experimentaron diversos ajustes a lo largo del tiempo.

Una forma alternativa a la aquí utilizada consiste en adoptar valores fijos que actúan como patrones de referencia normativos.

(PNUD “Informe sobre desarrollo humano 1996)

ix De acuerdo a un estudio realizado por el Ministerio de Economía de la Provincia de Buenos Aires, Cuaderno de Economía N° 13, MEPBA, la Provincia de Santa Fe se sitúa en el quinto lugar considerando el I.D.H. obtenido para cada una de las provincias y M.C.B.A. No obstante, tal medición promedio para la provincia de Santa Fe involucra regiones con un I.D.H. igual a 0,077, cual es el caso del departamento Vera y otras con I.D.H. igual a 0.956, cual es el caso del departamento San Martín.

Esta conclusión a la que permite arribar este análisis de impacto de la política fiscal provincial refuerza la importancia del presente trabajo, por cuanto cuantifica y pone en evidencia las grandes desigualdades que esconde un promedio provincial.

x El I.D.H. fue diseñado previendo la posibilidad de su instrumentación en unidades desagregadas, razón por la cual se puede calcular su valor para Provincias o Municipios. Sin embargo, el principal inconveniente para tal desagregación es la dificultad de estimación de los indicadores, pues en muchos casos no se han producido estadísticas por parte de organismos oficiales respecto de esperanza de vida al nacer o de producto bruto geográfico. Esto provoca a necesidad de establecer formas de medición alternativas que, contemplando el modelo básico diseñado por el PNUD, permita la comparación de los logros en Desarrollo Humano en cada uno de los partidos o regiones de la provincia.

xi Ver índice de desarrollo humano de los municipios de la provincia de Buenos Aires en Informe Argentino sobre Desarrollo Humano 1996

xii La metodología utilizada para cuantificar los recursos y gastos en el ámbito de la Provincia y para asignarlos a cada departamento pueden consultarse en “Impacto territorial del Presupuesto en la Provincia de Santa Fe”. Juan Carlos Valero (1999)

xiii Considerar el supuesto realizado en el capítulo 4: “La Provincia recibe en concepto de coparticipación y fondos nacionales una cantidad igual a la recaudada por impuestos nacionales”.

xiv Una unidad regional es subsidiada cuando el gasto público que la beneficia supera el costo impuesto por la recaudación de impuestos. Si la situación fuera la contraria se dice que la unidad regional es subsidiante o pagador neto.

xv Vera , Garay, Nueve de Julio y San Javier son las jurisdicciones más pobres cualquiera sea el indicador de nivel de desarrollo socio económico que se use, mostrando niveles relativos de 1 a 3 y de 1 a 4 respecto a las jurisdicciones con mejores indicadores, según el índice utilizado. Dichas jurisdicciones más pobres son beneficiadas por el más alto saldo fiscal neto per capita positivo, ocupando los lugares 2º, 4º, 5º y 6º. La relación entre los saldos fiscales netos entre los departamentos guarda una relación de entre 3 y 4 a 1 considerando los que más pagan y los que más reciben en términos per capita.


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