Clasificación JEL: H2, H22, H23, D4.
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
1. Implementación del IVA
El IVA es un tipo de impuesto al consumo creado para gravar los bienes finales sin tener que identificar el momento en la cadena productiva en que se llega a ellos. El objetivo es gravar solamente el valor agregado en cada etapa productiva. Para comprender su funcionamiento supóngase que un bien se produce en dos etapas, y que el valor agregado es v 1 en la primera etapa y v 2 en la segunda. En mercados competitivos y sin impuestos, el precio final del bien sería v 1 + v 2. Si en cambio se grava el valor agregado en cada etapa a tasas uniformes, el precio al consumidor sería
que es equivalente a un impuesto a las ventas del bien final. La manera directa de aplicar este gravamen requiere entonces determinar el valor agregado en cada momento de la cadena; este se denomina IVA de tipo sustracción.1
En contraste, en Colombia se utiliza el IVA con crédito por recibos, que calcula el impuesto por pagar con base en el valor total de la venta, y después descuenta los impuestos pagados en etapas anteriores de la producción. En su versión ideal, el segundo productor en la cadena observa el precio q 1 de su insumo (inclusive del impuesto tv 1 que registran los recibos) y sustrae el impuesto que ya se había pagado, lo que halla el valor agregado hasta la etapa anterior,
Posteriormente el productor le aña de su propio valor agregado v 2 y calcula el impuesto por pagar
De esta manera el precio final (que incluye el impuesto) es
En Colombia el artículo 447 del Estatuto Tributario estipula que la base gravable del IVA es “el valor total de la operación”. Según se analiza de manera pormenorizada en Jaramillo y Tovar (2007), es posible entonces que el vendedor transfiere el IVA al comprador como si fuera costo de insumos, creando una cascada tributaria. El precio final del bien es entonces (v 1 + v 2) (1 + t) + v 1(1 + t) t.
2. Tasas diferenciales de IVA
La sección anterior supuso tasas de IVA constantes a lo largo de la cadena productiva, pero en general la teoría tributaria del consumo requiere tasas diferenciales para los bienes. Las tasas diferenciales no complican el cálculo de los impuestos en las etapas anteriores en el IVA con créditos. Dado que se lleva la contabilidad del total pagado, y no de los costos por insumos individuales, basta con sumar los recibos, sin importar las tasas correspondientes. Sin embargo, las tasas diferenciales tienen efectos en la recaudación del gravamen y en quien recibe los créditos. En la medida en que los mercados sean imperfectos, quien recibe los créditos también tiene efectos en la incidencia del impuesto.
Aun en la hipótesis de mercados competitivos, las tasas diferencia les de tributación entre bienes pueden generar tasas finales efectivas diferentes entre ellos, dependiendo de las tasas a que tributen las etapas intermedias de producción. De particular relevancia en el caso colombiano es el efecto de no gravar algunos bienes, lo que se puede lograr de dos maneras: asignando una tasa 0 al bien (bien exento), o excluyéndolo de la base (bien excluido). Los efectos de estas dos maneras de proceder son diferentes y dependen de si el bien favorecido es intermedio o final, como se observa en el cuadro 1.
Tasa 0 | Excluido | |
Bien final | La etapa final no paga impuestos y sí recibe crédito por los impuestos que se pagaron antes, de manera que la recaudación del gobierno es 0 | La etapa final no paga impuesto, pero no recibe crédito tampoco. El gobierno percibe los impuestos de las etapas anteriores de producción |
Bien intermedio | La etapa intermedia no paga impuesto, pero puede pedir un crédito contra los impuestos pagados por las etapas anteriores. La etapa siguiente paga impuesto respecto a la totalidad del valor del bieny no puede pedir créditos. Hay una transferencia de la etapa siguiente a la etapa intermedia | La etapa intermedia no paga impuesto, pero no puede pedir crédito por los impuestos en etapas anteriores, así que el precio de insumos refleja esos pagos de impuestos. La siguiente etapa toma el precio (inclusive de impuestos) y comienza a pagar IVA sin poder pedir créditos. La cadena se rompe y hay doble tributación sobre parte del valor del bien |
En general, la decisión de utilizar tasas 0 y no excluir bienes tiene la ventaja de que mantiene la integridad de la cadena del IVA y evita cascadas tributarias. Sin embargo, la decisión de excluir bienes evita también que el contribuyente incurra en costos administrativos de cumplimiento, que pueden ser altos. Esta consideración sugiere que la exclusión es una opción útil en los bienes finales, pero que en los bienes intermedios puede ser mejor utilizar tasas 0.2
Finalmente, hay que advertir que desde el punto de vista de la administración tributaria el IVA suele considerarse un impuesto eficiente, en el sentido de que su capacidad de recaudación es alta. Rutherford et al (2006) lo ubican como el más eficiente de los vehículos tributarios del gobierno colombiano. Sin embargo, las pruebas internacionales son menos concluyentes al respecto. Keen et al (2002) evalúan la introducción del IVA en diferentes países, y muestran que en algunas situaciones en que el IVA ha remplazado otros impuestos, la recaudación ha subido, en tanto que en otras ha bajado.
En términos administrativos, una de las ventajas que aducen los defensores del IVA con créditos es que genera incentivos para informar, y que es por tanto más sólido frente a la evasión que el IVA por sus tracción o los impuestos a las ventas. Además, el IVA, al re partir el ingreso del gobierno entre las distintas etapas de la producción, reduce las perdidas por evasión (Zee, 1995).
3. Evidencia empírica de la incidencia del IVA
Las predicciones de la teoría de la incidencia del IVA son ambiguas, como se analiza líneas abajo, dependiendo de la estructura de mercado y de si hay economías de escala. En consecuencia, la cuestión es esencialmente empírica. Resulta entonces sorprendente que la bibliografía empírica de la incidencia del IVA en los precios sea relativamente escasa.
La información ideal para establecer la incidencia del IVA en los precios consistiría en un censo en el que se detallaran las cantidades y los precios paga dos por los hogares al comprar bienes. Esto permitiría analizar no sólo el efecto de impuestos en los precios, sino también en la decisión de consumo de los consumidores. Sin embargo, en la práctica es imposible plantear un censo de estas características y la mejor aproximación son las encuestas de ingresos y gastos. En Colombia el DANE ha realizado la denomina da encuesta de ingresos y gastos (similar a la Consumer Expenditure Survey de los Estados Unidos), la última de las cuales se hizo entre marzo de 1994 y febrero de 1995. La riqueza de esta información permite realizar simulaciones de los efectos tributarios en el consumo.3
En el caso colombiano Ávila y Cruz (2006) utilizan datos de la Encuesta de Calidad de Vida de 2003 y la Encuesta de Ingresos y Gastos de los Hogares de 1994 para intentar establecer la incidencia del IVA en desigualdad del ingreso, y concluyen que el efecto es pequeño. Sin embargo, no investigan los efectos de manera directa por medio de precios de bienes, si no por el gasto total (agregado por decil de ingreso) en distintos rubros de bienes y servicios. El valor del gasto se compara entonces con la recaudación de IVA por esos conceptos.
Otro tipo de modelo, basado en los modelos teóricos de beneficios sociales netos, son los de equilibrio general computable. El problema de estos modelos es la sensibilidad a la elección de los parámetros de calibración, así como la confiabilidad en la elección de los mismos. Además, son poco indicados para establecer magnitudes absolutas confiable y, por construcción, son incapaces de identificar imperfecciones en los mercados y efectos de precios por medio de la evasión. Para Colombia, Rutherford et al (2006) utilizan un modelo de equilibrio general computable (EGC) para examinar el efecto en equidad de varios impuestos, entre ellos el IVA, y encuentran que éste, si bien es la manera más eficiente de aumentar permanentemente la recaudación, tiene efectos altamente regresivos.4
En esencia tanto los modelos EGC como los basados en métodos estadísticos tradicionales requieren estimar un sistema de demanda, para lo cual es necesario disponer de información de cantidades y precios. En la medida que ambas variables estén ausentes, la utilización de estos modelos se hace impracticable. Esta información no es explícita en las encuestas de ingresos y gastos pero es posible inferirla. La última encuesta de ingresos y gastos data de hace más de diez años, así que utilizar la para inferir la incidencia del IVA en los precios (y el consumo) no es una opción razonable, dados los cambios significativos que ha tenido la economía colombiana en ese periodo.5
En vista de la carencia de una base con información reciente de precios y cantidades, este estudio la sustituye utilizando la información de precios existentes, aplican do la metodología basada en Poterba (1996) y Besley y Rosen (1998). Estos artículos realizan sendas estimaciones del efecto del impuesto a las ventas en los Estados Unidos. La diferencia principal entre ambos documentos radica en la información que utilizaron. Poterba (1996) utilizó información trimestral de precios e impuestos a las ventas en ocho áreas metropolitanas de los Estados Unidos para tres bienes durante el periodo 1947-1997. Besley y Rosen (1998) argumentan que la información utilizada por Poterba aún es demasiado agregada. Por tanto, utilizan información de bienes específicos —huevos o ropa interior para niños, entre otros— en 155 ciudades, también de los Estados Unidos. Cabe resaltar que ambos casos explotan de manera decisiva el hecho que en los Estados Unidos la tasa impositiva varía a través de regiones. Nosotros utilizamos la variación temporal de las tasas y la espacial en la composición de la canasta de consumo.
En resumen, la evidencia empírica de la incidencia de los tributos no es concluyente. Dependiendo del estudio, la incidencia del precio final es mayor que 1 —overshifting (Besley y Rosen, 1998; Poterba, 1996) —, igual a 1 (Besley y Rosen, 1998; Poterba, 1996) o menor que 1.6 La heterogeneidad —tan to geográfica como entre productos— de las pautas de incidencia es tal vez la única constante en la evidencia.
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.
Año |
Recaudación
IVA (millones de pesos) |
Total ingresos
DIAN (millones de pesos) |
PIB (millones de pesos) |
Participación IVA/recaudación DIAN (porcentaje) |
Participación IVA/PIB (Porcentaje) |
1990 | 411 482 | 1 972 931 | 24 030 173 | 20.86 | 1.71 |
1991 | 628 340 | 2 772 470 | 31 130 592 | 22.66 | 2.02 |
1992 | 894 653 | 3 593 564 | 39 730 752 | 24.90 | 2.25 |
1993 | 1 359 344 | 5 140 466 | 52 271 688 | 26.44 | 2.60 |
1994 | 1 801 397 | 6 585 751 | 67 532 862 | 27.35 | 2.67 |
1995 | 2 218 156 | 8 159 529 | 84 439 109 | 27.18 | 2.63 |
1996 | 3 412 537 | 10 165 243 | 100 711 389 | 33.57 | 3.39 |
1997 | 4 010 276 | 13 285 639 | 121 707 501 | 30.19 | 3.30 |
1998 | 4 512 717 | 15 021 710 | 140 483 322 | 30.04 | 3.21 |
1999 | 4 934 015 | 16 435 348 | 151 565 005 | 30.02 | 3.26 |
2000 | 5 789 589 | 19 295 107 | 174 896 258 | 30.01 | 3.31 |
2001 | 7 322 402 | 24 869 759 | 188 558 786 | 29.44 | 3.88 |
2002 | 7 951 043 | 27 553 395 | 203 451 414 | 28.86 | 3.91 |
2003 | 9 672 157 | 32 285 250 | 228 516 603 | 29.96 | 4.23 |
2004 | 10 992 859 | 37 865 071 | 257 746 373 | 29.03 | 4.26 |
2005a | 12 184 782 | 43 591 409 | 285 991 179 | 27.95 | 4.26 |
Fuente: DIAN-DANE del autor.
a Preeliminar.
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.
1989 | 1990 | 1992 | 1995 | 1998 | 2000 | 2002 | 2003 | 2006 | |
Tarifa | 10 | 12 | 16 | 16 | 15 | 16 | 16 | 16 | 16 |
Fuentes: Decreto 624 de 1989, Ley 49 de 1990, Ley 6 de 1992, Ley 223 de 1995, Ley 448 de 1998, Ley 633 de 2000, Ley 788 de 202, Ley 863 de 2003 y Gaceta del Congreso núm. 663.
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.
1989 | 1990 | 1992 | 1995 | 1998 | 2000 | 2002 | 2003 | 2006 | |
Exentos | 138 | 0 | 138 | 135 | 135 | 135 | 17 | 18 | 0 |
Excluidos | 190 | 328 | 227 | 236 | 136 | 136 | 106 | 109 | 29 |
Diferencial menora | 3 | 3 | 1 | 1 | 17 | 17 | 51 | 55 | 23 |
Diferencial mayora | 60 | 63 | 16 | 18 | 9 | 9 | 6 | 6 | 7 |
Fuente: Decreto 624 de 1989, Ley 49 de 1990, Ley 6 de 1992, Ley 223 1995, Ley 448 de 1998, Ley 633 de 2000, Ley 788 de 2002, Ley 863 de 2003 y Gaceta del Congreso núm. 663. a Bienes con diferencial mayor son aquellos cuyo IVA está por encima de la tasa general. Análogamente, bienes con diferencial menor son aquellos cuya tasa está por debajo de la general.
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.
1. Índice de precios al consumidor (IPC)7
El efecto del IVA se estudia determinando cambios en la serie de precios ante variaciones en la tarifa del mismo. En Colombia el DANE es el encargado de registrar el IPC. Este es un índice de Laspeyres de ponderaciones fijas, es decir busca establecer el cambio en el ingreso necesario para adquirir una misma canasta de bienes y servicios en un periodo base.
Si bien es posible suponer que las preferencias de los consumidores están dadas, este es un supuesto que no se puede mantener por periodos largos. Es por esto que el DANE revisa periódicamente las preferencias y cambia tanto la metodología de medición del IPC (para hacerlo más representativo) como los bienes que se incluyen en su cálculo. A la fecha el DANE ha empleado cuatro metodologías, la última de las cuales, denominada IPC-98, se describe de manera pormenorizada a continuación.
La IPC-98 se basa en la encuesta de ingresos y gastos de 1994 y considera el área metropolitana de 13 ciudades y sus zonas de influencia. Estas corresponden a Bogotá, Medellín con Bello, Envigado e Itagüí, Cali y Yumbo, Barranquilla y Soledad, Bucaramanga con Florida blanca y Girón, Manizales y Villa María, Pasto, Pereira y Dos Quebradas, Cúcuta con Dospatios, el Zulia y Villa del Rosario, Cartagena, Montería, Neiva y Villavicencio. Además del índice nacional también existe otro para cada una de las ciudades incluidas en la muestra.
Uno de los principales cambios introducidos en la más reciente revisión metodológica fue la introducción de un cálculo flexible del IPC. Los artículos que integran la muestra pueden ser cambia dos según diferentes criterios, entre los cuales se encuentran: la participación en el gasto, frecuencia de la demanda y las expectativas de crecimiento en la demanda. También se introdujeron cuatro niveles de agregación, de mayor a menor agregación quedan do ocho grupos, 34 subgrupos, 79 clases de gasto y 176 gastos básicos. Los grupos son alimentos con 136 artículos, vivienda con 65, vestuario con 44, salud con 29, educación con 31, esparcimiento con 28, transporte con 34 y otros gastos con 38. En total, por tanto, son 405 artículos.
2. Relación entre el IPC y el IPP
En nuestra estimación es necesario controlar el comportamiento de los precios intermedios para separar el efecto del IVA del que puedan tener los costos de los insumos. Este control se realiza mediante el índice de precios al productor (IPP). El IPP puede interpretar se como el cambio en los costos de un productor para generar la misma cantidad de producto en un periodo base y con niveles de tecnología constantes, sin incluir impuestos. La responsabilidad del cálculo de este índice ha sido hasta 2006 del Banco de la República.8 A diferencia del IPC, el IPP se calcula sólo en lo nacional. La última revisión de su metodología se hizo en 1999, pero existen series de tiempo empalmando las diferentes metodologías.
Una preocupación que podría surgir al realizar los ejercicios econométricos es que hubiese una sobreposición entre bienes contabilizados en el índice de precios al consumidor y en el del productor. Esta sobre posición no resulta problemática por dos razones. En primer lugar, las agrupaciones emplea das por el DANE y por el Banco de la República son diferentes, por tanto es posible analizar grupos similares que no contienen exactamente los mismos productos. En segundo lugar, aun cuando fuesen los mismos bienes, el IPP mide el costo de producirlos, mientras que el IPC está asociado con el costo de adquirir los para consumo final, que es precisamente la diferencia que nos interesa identificar.9 Finalmente, el IPP no incluye impuestos, en tanto que el IPC sí.
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).
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.
1. Tasa efectiva del IVA para la canasta de gasto
La construcción de la variable IVA merece mención especial. La información más desagregada disponible del IPC es por gasto básico, que sin embargo no llega al nivel de producto que sería lo ideal. Por tanto, para correlacionar el IPC con el IVA que efectivamente le corresponde, hay que ponderar este último. La metodología que se sigue parte del nivel más desagregado de IPC y a partir de ahí se agrega con las ponderaciones del IPC para generar el IVA ponderado.
El primer paso consiste en determinar el IVA pagado por cada gasto básico. En ciertos casos esto es bastante sencillo, pues corresponden directamente a un producto. Sin embargo, otros gastos básicos contienen varios productos que no están especificados en los datos suministrados por el DANE, ya que corresponden al componente móvil del IPC. Ante la imposibilidad de ponderar a este nivel se optó por usar el promedio sencillo de los IVA que lo integran.
Con el cálculo del IVA para cada uno de los gastos básicos se determina el pago promedio para las clases de gasto según
en que IVA es el correspondiente a la agregación y P es la ponderación asignada por el DANE. CG y GB indican que las variables son las correspondientes a clase de gasto y gasto básico, respectivamente. El cociente en las ponderaciones es para encontrar la participación del gasto básico dentro de la clase de gasto a la cual pertenece. Se calcula así puesto que el DANE asigna las ponderaciones según la participación en el IPC total. Para ha llar el IVA promedio de las agregaciones, grupos y subgrupos se emplea de manera recursiva la fórmula anterior.
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).
Grupos de gasto (con
ponderación de gastos básicos) (1) |
Gasto básico (sin ponderación
entre gastos básicos) (2) |
|
Variable dependiente: | Ln(IPC) | Cambio porcentual en el IPC |
IVA (transferencia) | 0.981 | 0.119 |
(0.201)*** | (0.020)*** | |
IPP | 0.004 | 0.077 |
(0.000)*** | (0.008)*** | |
Controles | Efectos fijos trimestrales | Dif. en dif. por bien y ciudad |
Efectos fijos por ciudad | (efectos fijos para cada bien ciudad) | |
Constante | Constante | |
R 2 | 0.872 | 0.01 |
Observaciones | 9 568 | 193 936 |
Fuente: DANE. Cálculos propios. Errores estándar sólidos entre paréntesis.
* Significativo a 10 por ciento.
** Significativo a 5 por ciento.
*** Significativo a 1 por ciento.
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.
Transferencia del
IVA (1a) |
IPP (1b) |
Transferencia del
IVA (2a) |
IPP (2b) |
|
Nacional | 0.981 | 0.004 | 0.119 | 0.077 |
(0.201)*** | (0.000)*** | (0.020)*** | (0.008)*** | |
Medellín | 2.277 | 0.004 | 0.147 | 0.062 |
(0.637)*** | (0.001)*** | (0.045)*** | (0.028)** | |
Barranquilla | −1.489 | 0.005 | 0.110 | 0.086 |
0.767 | (0.001)*** | (0.036)*** | (0.029)*** | |
Bogotá | 1.474 | 0.004 | 0.109 | 0.091 |
(0.491)** | (0.001)*** | (0.048)** | (0.028)*** | |
Cartagena | −0.826 | 0.005 | 0.113 | 0.049 |
0.856 | (0.001)*** | (0.044)** | (0.031) | |
Manizales | 0.526 | 0.005 | 0.148 | 0.090 |
0.662 | (0.001)*** | (0.054)*** | (0.025)*** | |
Montería | 2.749 | 0.003 | 0.269 | 0.064 |
(0.673)*** | (0.001)*** | (0.198) | (0.032)** | |
Villavicencio | −0.702 | 0.004 | 0.061 | 0.082 |
0.699 | (0.001)*** | (0.052) | (0.031)*** | |
Pasto | 3.509 | 0.004 | 0.077 | 0.024 |
(0.516)*** | (0.001)*** | (0.032)** | (0.035) | |
Cúcuta | −0.468 | 0.006 | 0.061 | 0.124 |
0.636 | (0.001)*** | (0.037)* | (0.029)*** | |
Pereira | 0.954 | 0.005 | 0.110 | 0.073 |
0.646 | (0.001)*** | (0.040)*** | (0.024)*** | |
Bucaramanga | 2.353 | 0.004 | 0.072 | 0.119 |
(0.548)*** | (0.001)*** | (0.039)* | (0.029)*** | |
Cali | 0.214 | 0.005 | 0.145 | 0.059 |
(0.779) | (0.001)*** | (0.060)** | (0.025)** |
Fuente: DANE. Cálculos propios.
a Total nacional y 12 ciudades principales. Errores estándar sólidos entre paréntesis.
* Significativo a 10 por ciento.
** Significativo a 5 por ciento.
*** Significativo a 1 por ciento.
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.
Gasto básico | Transferencia (IVA) | Desviación estándar | Gasto básico | Transferencia (IVA) | Desviación estándar |
Servicios de t.v. | 5.118 | (1.557)*** | Servicio de corte de cabello | −0.001 | (0.464) |
Cigarrillos | 3.584 | (0.710)*** | Calzado para hombre | −0.002 | (0.183) |
Servicios relacionados con diversión | 2.954 | (0.823)*** | Artículos para la higiene corporal | −0.005 | (0.206) |
Hamburguesa | 1.485 | (0.357)*** | Calzado para mujer | −0.027 | (0.380) |
Juegos de azar | 1.461 | (1.603) | Camisas para hombre | −0.039 | (0.210) |
Porte de cartas | 1.320 | (0.220)*** | Ropa interior para niños | −0.040 | (0.124) |
Otros artículos personales | 1.166 | (0.769) | Otros abarrotes | −0.045 | (0.014)*** |
Otros servicios | 1.061 | (0.598)* | Gaseosas y maltas | −0.047 | (0.241) |
Servicios de turismo | 1.048 | (0.636)* | Cubiertos | −0.056 | (0.217) |
Otros servicios financieros | 0.966 | (0.093)*** | Salsa y mayonesa | −0.067 | (0.020)*** |
Comidas rápidas calientes | 0.926 | (0.454)** | Ollas | −0.074 | (0.188) |
Servicio de reparación de calzado | 0.739 | (0.488) | Cobijas y cubrelechos | −0.094 | (0.151) |
Almuerzo | 0.728 | (0.423)* | Relojes | −0.094 | (0.316) |
Otros servicios de telefonía | 0.683 | (0.094)*** | Televisor | −0.096 | (0.123) |
Chocolate | 0.665 | (0.106)*** | Muebles de alcoba | −0.102 | (0.296) |
Muebles de sala | 0.563 | (0.371) | Nevera | −0.119 | (0.315) |
Servicio de lavandería | 0.548 | (0.372) | Otros aparatos del hogar | −0.122 | (0.202) |
Vajilla | 0.516 | (0.771) | Otros muebles del hogar | −0.133 | (0.265) |
Gastos de cafetería | 0.505 | (0.725) | Otras prendas de vestir para mujer | −0.134 | (0.314) |
Artículos para la cuidado del cabello | 0.475 | (0.205)** | Arrendamiento imputado | −0.158 | (0.251) |
Artículos deportivos | 0.473 | (0.233)** | Juego de sábanas y fundas | −0.159 | (0.177) |
Servicio de confección | 0.461 | (0.254)* | Estufa | −0.160 | (0.286) |
Pastas secas | 0.455 | (0.040)*** | Pescado de mar, río y enlatado | −0.163 | (0.193) |
Harina de maíz y otras harinas | 0.440 | (0.052)*** | Pantalones para mujer | −0.172 | (0.396) |
Calzado deportivo | 0.437 | (0.262)* | Arrendamiento efectivo | −0.175 | (0.090)* |
Blusa para mujer | 0.430 | (0.147)*** | Jugos | −0.180 | (0.377) |
Comidas rápidas frías | 0.421 | (0.910) | Otras prendas de vestir para hombre | −0.193 | (0.176) |
Pantalones para niño | 0.391 | (0.211)* | Servicios de mecánica | −0.201 | (0.275) |
Camisitas y vestidos para bebé | 0.385 | (0.292) | Artículos para la higiene oral | −0.211 | (0.193) |
Servicios bancarios | 0.353 | (0.118)*** | Aguardiente | −0.222 | (0.364) |
Equipo de sonido | 0.318 | (0.265) | Gasto de aseguramiento privado | −0.225 | (0.012)*** |
Otras de mar | 0.304 | (1.280) | Leche | −0.267 | (2.161) |
Muebles de comedor | 0.304 | (0.329) | Sartenes y refractarias | −0.277 | (0.297) |
Ropa interior para hombre | 0.292 | (0.221) | Artículos para la higiene y cuidado fac. | −0.303 | (0.259) |
Calzado para niños | 0.275 | (0.148)* | Alquiler de videos y juegos electrónico | −0.317 | (0.285) |
Vestido para niña | 0.265 | (0.229) | Otras bebidas no alcohólicas | −0.326 | (0.346) |
Aceites | 0.252 | (0.030)*** | Otros productos relacionados cuidado | −0.338 | (0.355) |
Azúcar | 0.252 | (0.042)*** | Otros utensilios domésticos | −0.350 | (0.162)** |
Otros productos de panadería | 0.236 | (0.036)*** | Otras bebidas alcohólicas | −0.389 | (0.311) |
Baterías | 0.206 | (0.506) | Cortinas | −0.427 | (0.381) |
Café | 0.197 | (0.061)*** | Servicio de alquiler de ropa | −0.441 | (0.545) |
Grasas | 0.187 | (0.031)*** | Otros utensilios de aseo | −0.486 | (0.182)*** |
Carnes frías y embutidos | 0.173 | (0.290) | Papeles de cocina | −0.501 | (0.337) |
Panela | 0.170 | (0.124) | Revelado de fotografía | −0.626 | (0.179)*** |
Pantalones para hombre | 0.166 | (0.162) | Frutas en conserva | −0.660 | (0.652) |
Otros servicios relacionados, ciudado per. | 0.148 | (0.527) | Servicio de telefonía residencial | −0.740 | (0.837) |
Camisa para niño | 0.122 | (0.174) | Argollas | −0.804 | (0.407)** |
Plátano | 0.096 | (1.737) | Jabones | −0.843 | (0.399)** |
Ropa interior para mujer | 0.095 | (0.148) | Combustible (gasolina) | −0.867 | (0.181)*** |
Llantas | 0.095 | (0.776) | Ceras | −0.923 | (0.794) |
Cereales preparados | 0.092 | (0.058) | Discos | −0.972 | (0.543)* |
Otros aparatos de video e imagen | 0.076 | (0.427) | Otros aparatos de sonido | −0.973 | (1.151) |
Colchones y almohadas | 0.072 | (0.347) | Otros artículos relacionados con cultur. | −1.010 | (0.210)*** |
Sopas y cremas | 0.070 | (0.032)** | Servicio de parqueadero | −1.025 | (0.218)*** |
Compra y cambio de aceite | 0.069 | (0.246) | Gas | −1.041 | (1.284) |
Toallas y manteles | 0.064 | (0.285) | Queso | −1.180 | (0.565)** |
Servicio doméstico | 0.055 | (0.282) | Insecticidas | −1.232 | (0.491)** |
Cereales para sopa | 0.045 | (0.048) | Servicio y artículos de limpieza para c. | −1.274 | (0.580)** |
Cuadernos | 0.044 | (0.023)* | Pañales y otros | −1.279 | (0.391)*** |
Lavadora | 0.011 | (0.376) | Otros derivados lácteos | −1.304 | (0.309)*** |
Otros condimentos | 0.008 | (0.015) | Limpiadores y desinfectantes | −1.391 | (0.541)** |
Detergentes y blanqueadores | −2.763 | (0.515)*** | |||
Pasaje aéreo | −3.004 | (0.218)*** |
a Errores estándar sólidos entre paréntesis.
* Significativo a 10 por ciento. ** Significativo a 5 por ciento. *** Significativo a 1 por ciento.
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.