Javier Ferri
José E. Boscá;
Rafael Doménech y
Javier Ferri
Hace sólo dos semanas que empezaron a
tomarse las primeras medidas en España para hacer frente al COVID-19, lo
que dificulta la previsión de sus efectos económicos con un mínimo
nivel de certidumbre y precisión. La duración del periodo de
confinamiento; la intensidad con la que el virus afectará a la población
y a la economía; la gradualidad en el levantamiento de las
restricciones a la movilidad de las personas, o en la apertura de
empresas; la probabilidad de un rebrote en el otoño e invierno próximo,
que pueda originar una segunda ola de contagios; el tiempo hasta que
pueda aparecer una vacuna; la efectividad de las políticas adoptadas
para luchar contra esta crisis sanitaria y económica; y las nuevas
medidas que puedan aprobarse próximamente, tanto en España como en el
marco de las instituciones europeas, son todos ellos factores que
entrañan una incertidumbre muy elevada como para realizar cualquier
ejercicio de previsión. A esto hay que añadir que, para una pequeña
economía abierta como España, no sólo afectan esos elementos de
incertidumbre en su dimensión doméstica, sino también los asociados a la
recuperación de nuestros socios comerciales y las restricciones para
viajar de las decenas de millones de turistas extranjeros que anualmente
visitan nuestro país.
En esta entrada nos centramos en realizar una primera aproximación al
impacto macroeconómico en España causado por la epidemia COVID-19.
Desde Nada es Gratis, durante las dos últimas semanas se ha estado
haciendo un seguimiento de esta crisis sanitaria, siempre desde una
perspectiva económica aunque desde distintos enfoques. En lugar de
ofrecer previsiones de crecimiento, nuestro enfoque consiste en realizar
simulaciones condicionadas a un conjunto de supuestos, sobre los que
seremos muy transparentes. Estas simulaciones se obtienen a partir de la
última versión del modelo de equilibrio general dinámico y estocástico
EREMS (véase
Boscá et al, 2018),
que es un modelo elaborado con financiación y cooperación
público-privada de la Fundación Rafael del Pino, el BBVA Research, los
Ministerios de Economía y de Hacienda y la Universidad de Valencia. El
enfoque es similar al utilizado en otras investigaciones recientes que
han empezado a evaluar los efectos de esta crisis (por ejemplo,
Eichenbaum, Rebelo y Trabandtz, 2020, o
Faria e Castro,
2020). Su funcionamiento está determinado por un conjunto de
ecuaciones, variables y parámetros que describen cómo se comporta a
nivel agregado la economía española. La mayor parte de las variables son
endógenas en el modelo. Cuando la economía recibe perturbaciones, como
las originadas por el coronavirus, la respuesta de estas variables
endógenas ofrece una imagen de la dinámica de los principales agregados
macroeconómicos que suceden a estas perturbaciones.
Como veremos a continuación, los supuestos en los que se basan
nuestras simulaciones del impacto de la crisis están basadas en el
principio de prudencia, por lo que pueden considerarse relativamente
optimistas. En cualquier caso, como elemento de comparación, también se
ofrecen, al final de la entrada, los resultados de otros supuestos menos
optimistas, pero relativamente verosímiles. Sólo a medida que se
empiecen a conocer en las próximas semanas y meses datos en tiempo real
sobre la evolución del empleo y de la actividad se estará en condiciones
de evaluar en qué medida esa información disponible permite discriminar
unos escenarios frente a otros.
Supuestos de las simulaciones
Dos de los supuestos principales tienen que ver con:
a) la duración del periodo de confinamiento, periodo en el que suponemos que los shocks negativos se muestran en su plenitud; y
b) la rapidez con la que desaparecen esos shocks negativos cuando se levante el confinamiento.
El final del periodo de confinamiento los establecemos en el 11 de
abril de 2020, de acuerdo con la reciente decisión del Gobierno sobre la
prolongación del estado de alarma. En base a nuestras propias
simulaciones con una función logística que ajusta el número de
contagiados registrados, y a supuestos razonables (pero también algo
optimistas) sobre la efectividad de las medidas de confinamiento que
incluimos en un modelo SEIR, el pico de contagios se produciría en la
primera semana de Abril (final de la zona amarilla en el Gráfico 1) y el
pico de hospitalizaciones en la segunda semana de Abril (marca en las
barras del Gráfico 2). Aunque tanto nuestras simulaciones con la función
logística (de 20 de marzo), como las del modelo SEIR (que es un modelo
epidemiológico, que ajusta funciones matemáticas para la evolución del
número de personas susceptibles, expuestas, infectadas y recuperadas)
son muy sensibles a los supuestos epidemiológicos y poblacionales
empleados, estimaciones más recientes de otros investigadores siguen
fijando el pico de contagios en fechas muy parecidas a las nuestras, por
lo que, asumimos como creíble la fecha del 11 de abril para el final de
la cuarentena social.
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Gráfico 1. Extrapolación con una función logística del número de contagiados registrados
(Simulación realizada el 20/03/2020)
Gráfico 2. Simulación con un modelo SEIR del número de infectados y hospitalizados.
(La marca en el día 42 corresponde con el 11 de abril)
En cuanto a la duración de las perturbaciones negativas como
consecuencia del estado de alerta, una vez establecida la fecha para el
final del confinamiento, nuestro supuesto de partida (también optimista)
es que sus efectos van desapareciendo de forma gradual y lineal a lo
largo del segundo trimestre. Es decir, el tercer trimestre empezaría sin
ninguna perturbación negativa actuando sobre la economía, aunque
obviamente con los efectos arrastrados por la respuesta a los shocks
hasta ese momento, con la excepción de la que afecta a la morosidad en
el sector bancario, que suponemos que se prolongaría hasta finales de
2021.
Durante las cuatro semanas de cuarentena modelizamos los efectos del coronavirus a través de cinco tipos de perturbaciones:
a) las que afectan a la utilización de los factores productivos (en el modelo mediante un shock a la productividad total de los factores, PTF);
b) las que afectan a la confianza y se plasman en una contracción de la demanda latente de consumo (shock a las preferencias por el consumo);
c) las que afectan a la confianza y se plasman en una contracción de la demanda latente de compra de vivienda (shock a las preferencias por las casas);
d) las que afectan a las exportaciones (shock a la renta del resto del mundo), y
e) las que afectan a los impagos en el sector bancario (shock a la morosidad bancaria).
Para calibrar el shock a la productividad total de los factores
se ha tomado como referencia la caída en la demanda total de energía
eléctrica, comparando los días antes del inicio del confinamiento con
los días posteriores. En el Gráfico 3 se muestra esta comparación. La
demanda de energía eléctrica a lo largo del día se ha reducido un 13.9%.
Este va a ser el dato que vamos a utilizar para calibrar el shock a la
utilización de los factores. Pensamos que se trata de un límite inferior
en la caída de la producción real. De hecho, la demanda de energía
tiene un suelo que se produce sobre las 5 de la madrugada. Con toda
seguridad este suelo tiene un componente importante que es independiente
de la actividad económica (por ejemplo, alumbrados de calles,
electrodomésticos conectados, anuncios luminosos, etc). Si restamos el
suelo observado el 20 de marzo de ambas series (antes y después del
inicio del confinamiento), la caída observada en la energía eléctrica
sería del 45%. Podríamos promediar ambas tasas, y obtener una caída
media del 29%, más cercana a lo observado en China durante el periodo de
confinamiento. Por lo tanto, nuestra cifra del 13.9% para calibrar el
shock a la PTF puede considerarse optimista.
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Gráfico 3. Evolución de la demanda diaria de electricidad por hora del día, antes y después del confinamiento.
Promedio de los viernes 28 de febrero y 6 de marzo frente al viernes 20 de marzo (MW)
Para calibrar el shock a las preferencias por el consumo se
ha utilizado la desagregación del gasto total de los hogares que hace el
INE. En particular, suponemos que existen cinco categorías de gasto
fuertemente afectadas por el confinamiento de los hogares: vestido y
calzado; muebles y artículos del hogar; transporte; ocio y cultura; y
restaurantes y hoteles. Nuestro supuesto (de nuevo optimista) es que la
demanda latente de estos bienes se ha reducido al 50%. Teniendo en
cuenta la proporción que esos bienes representan sobre el presupuesto
medio de los hogares, obtenemos una caída de la demanda de consumo del
18,8%.
La calibración del shock a las preferencias por la adquisición de vivienda se basa de nuevo en el supuesto de la reducción de la misma a la mitad.
En cuanto al sector exterior, suponemos que los países a los que
exportamos van a sufrir consecuencias en su PIB ligeramente inferiores a
las que el modelo reproduce para España, lo que consideramos de nuevo
un supuesto optimista y nos proporciona un tamaño del shock a la renta del resto del mundo.
Por último, basándonos en el efecto conjunto de los anteriores cuatro
shocks sobre el PIB y la tasa de desempleo, se estima que la tasa de
morosidad podría aumentar en cuatro puntos porcentuales. Para llegar a
esta cifra se estima que la relación entre el aumento del desempleo en
puntos porcentuales y la disminución del componente cíclico del PIB es
de 1 a 1 aproximadamente, y que por cada punto de aumento del desempleo
la mora aumenta en 0.75 puntos. En el modelo, el aumento de la tasa de
morosidad frena la acumulación de capital bancario disponible para
crédito y se supone que este incremento se produce a partir del segundo
trimestre y se mantiene hasta el último del año 2021.
Como se ha indicado, la mayor parte de las perturbaciones afectan con
toda su intensidad durante la fase de confinamiento, y luego van
desapareciendo linealmente hasta el final del segundo trimestre.
Necesitamos convertir los tamaños de estas perturbaciones a un modelo
con frecuencia trimestral. Es decir, si z es la perturbación y d
representa la duración del periodo de confinamiento, teniendo en cuenta
que las medidas empezaron a hacerse efectivas a partir del 15 de marzo,
el tamaño de la perturbación que afecta al primer trimestre será 15/90*z, mientras que el tamaño del shock que afecta al segundo trimestre vendrá determinado por (d-15)*z/90+(90+15-d)/90*z/2.
El Gráfico 4 recoge la contribución del efecto de la epidemia en el
PIB, separando la contribución de cada shock. Para interpretar
correctamente este gráfico hay que tener en cuenta dos hechos. Primero,
el gráfico representa la desviación del PIB de cada trimestre con
respecto al PIB que habría sucedido en ausencia de la crisis actual.
Para anualizar estas desviaciones habría que dividir las desviaciones
correspondientes por cuatro. Segundo, estas simulaciones suponen un
escenario en ausencia de medidas de políticas económicas para paliar la
crisis, lo que significa también que la regla de consolidación fiscal
con la que España estaba comprometida sigue actuando.
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Gráfico 4. Efecto sobre el PIB de la epidemia de COVID-19
Desviación porcentual respecto al PIB del trimestre en ausencia de shocks
Puede apreciarse que los shocks a las preferencias de consumo y
vivienda tienen un impacto moderado. El de consumo detrae alrededor de
medio punto de PIB trimestral en 2T, mientras que el de la construcción
produce su mayor efecto en el primer trimestre. El efecto sobre la renta
del resto del mundo se deja notar de modo importante en nuestro PIB,
con una caída de más de 3 puntos en el 2T. El shock derivado de la
traslación de problemas de liquidez en solvencia, en ausencia de medidas
paliativas, genera una elevada persistencia en la caída del PIB,
llegando a detraer casi 2 puntos de PIB del 4T. El parón de la
producción por el lado de la oferta es el que tiene efectos más
significativos sobre la producción, detrayendo casi 9 puntos en 2T.
En conjunto, nuestra simulación a partir de supuestos sesgados hacia
lo razonablemente optimista, muestran una reducción del PIB en 1T de 4,7
puntos y de 13,5 puntos en el 2T. La reducción del PIB en los dos
últimos trimestres es de casi un 2 por cien. En términos anuales la
caída en la producción sería equivalente a 5,7 puntos sobre el escenario
en el que no hubiéramos sufrido la pandemia. Teniendo en cuenta que las
previsiones de crecimiento del PIB para 2020 anteriores a la crisis se
situaban sobre el 1,6%, la irrupción del coronavirus supondría una caída
observada del PIB durante 2020 del 4,1% condicionada a los supuestos
realizados en nuestras simulaciones.
El Gráfico 5 muestra el impacto de la epidemia (una vez incluido el
conjunto de shocks) sobre distintos agregados macroeconómicos, en
ausencia de cualquier medida de política económica. Se observa una
contracción muy acusada del consumo y de la inversión, mientras que el
sector exterior tendría una contribución ligeramente positiva al
reducirse más las importaciones que las exportaciones. Cabe destacar
que, bajo el supuesto de que la regla fiscal sigue activa, los ingresos
públicos tendrían que aumentar, en línea con la caída del PIB, para
mitigar el aumento en la ratio deuda pública/PIB.
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Gráfico 5. Efecto sobre los componentes del PIB de la epidemia de COVID-19
Desviación porcentual respecto a cada componente en ausencia de shocks
Para hacernos una idea de la sensibilidad de estos resultados a los
supuestos realizados, en el Gráfico 6 se recoge, junto a nuestro
escenario base, las simulaciones de los efectos de la epidemia
correspondientes a distintos escenarios alternativos:
1) Escenario de pérdida adicional de confianza. Se trata de
un escenario ligeramente más pesimista en el que el shock de oferta
(shock a la PTF) se comporta de forma idéntica a nuestro escenario de
referencia, pero el shock de confianza que afecta a las preferencias por
el gasto en consumo privado y en vivienda se prolonga hasta finales del
tercer trimestre, fecha en la que empieza a decrecer de forma lineal
hasta final de año. También el shock sobre la renta del resto del mundo
se prolonga. Este comportamiento podría venir provocado por las noticias
negativas sobre la detención de los contagios o expectativas sobre un
aumento en la probabilidad de una segunda oleada de contagios después
del verano.
2) Escenario en el que el confinamiento dura una semana más, mientras que se mantiene el ritmo y los plazos para la recuperación.
3) Escenario en el que la bajada en utilización de los factores es
más acusada, y se corresponde al caso intermedio estimado a partir de la
reducción de demanda de energía. Por lo tanto, la PTF del modelo se reduce el 29% en lugar del 13,9% del escenario base, manteniéndose inalterados el resto de shocks.
En el escenario de pérdida de confianza, la caída simulada en el PIB durante 2020 sería del 7,1% frente al 4,1% de nuestro escenario de referencia. Una prórroga de una semana del estado de alarma reduciría el PIB anual en 0,5 puntos adicionales respecto a nuestro escenario base. Un mayor efecto del confinamiento
sobre la pérdida de utilización de la capacidad productiva provocaría
un desplome adicional del PIB anual de 3,8 puntos. Estos ejemplos
ilustran bien las dificultades de realizar cualquier ejercicio de
previsión con los niveles actuales de incertidumbre.
Hay que añadir un matiz importante: estas simulaciones se han
realizado asumiendo que los agentes económicos conocen anticipadamente
la duración del periodo de confinamiento, intensidad de la crisis y
velocidad de la recuperación posterior. Si en lugar de ello, se
introdujera incertidumbre al respecto, los efectos negativos de la
crisis del COVID-19 sobre el gasto de hogares e inversión de las
empresas sería seguramente mayores.
Mañana proporcionaremos resultados sobre la capacidad de las medidas
anunciadas hasta el momento para paliar los resultados que hemos
ofrecido en esta entrada.
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Gráfico 6. Efecto el PIB de la epidemia COVID-19: Sensibilidad a distintos escenarios
Desviación porcentual trimestral respecto al escenario en ausencia de shocks
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https://nadaesgratis.es/admin/el-impacto-macroeconomico-del-coronavirus
Por
José E. Boscá;
Rafael Doménech y
Javier Ferri
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El Gobierno ha aprobado un importante
paquete de medidas económicas que va a movilizar recursos públicos por
cerca de 117.000 millones de euros, para contrarrestar la fuerte caída
de actividad provocada por la pandemia del coronavirus. Estas medidas
incluyen incrementos de gasto sanitario, partidas presupuestarias para
proteger a trabajadores y empresas, establecimiento de avales para
créditos a los que pueden optar las empresas para paliar los efectos de
la interrupción de su actividad, o prórrogas en el pago de impuestos.
Con las debidas cautelas sobre la eficacia y rapidez en su
implementación, a continuación se presentan simulaciones sobre el
impacto de éstas. Nuestro objetivo es aproximar su capacidad de
contrarrestar los efectos negativos de la crisis. Incluimos las
magnitudes económicas de estas medidas sobre las que existe información,
si bien es obvio que faltan por conocer las cifras concretas de algunas
propuestas de las que sólo puede estimarse su potencial impacto
presupuestario. Nuestras simulaciones no incluyen los programas
económicos que las comunidades autónomas puedan haber aprobado, ni las
medidas de gasto extraordinario que están llevando a cabo las
corporaciones locales.
En el Gráfico 7 mostramos las consecuencias de
relajar la aplicación de la regla fiscal durante 6 trimestres, es decir, hasta 2022, en línea con la
decisión
adoptada el 23 de marzo por el ECOFIN de activar la cláusula general de
salvaguardia del marco presupuestario ante la crisis del COVID-19. Esta
medida tiene un impacto importante, mitigando la caída del consumo
privado, dado que la regla fiscal en el modelo actúa alterando la renta
disponible de los hogares del modo menos distorsionador posible.
Básicamente, la regla fija el volumen de impuestos a tanto alzado que
evita que la deuda se dispare, aumentándolos cuando el ratio deuda/PIB
aumenta y se sitúa por encima de su valor de estado estacionario. La
relajación de la regla fiscal se traduce en un aumento de 2 puntos
adicionales del déficit público sobre el PIB durante el año 2020 (con
respecto al escenario con ajuste del déficit). Según nuestras
simulaciones, la concesión de una prórroga en el proceso de
consolidación por parte de la Comisión Europea, supondría recuperar 0,6
puntos de PIB anual durante 2020, siendo esta estimación un mínimo,
dadas las pocas distorsiones que, como hemos dicho, genera la regla
fiscal del modelo. En el resto de los ejercicios que se presentan a
continuación evaluaremos los efectos de las distintas medidas de
política adoptadas bajo el supuesto de que la consolidación fiscal se
mantiene en suspenso hasta principios de 2022.
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Por su parte, el
anuncio
del BCE de medidas extraordinarias, como el Programa de Compras de
Emergencia frente a la Pandemia (PEPP) por 750 mil millones de euros,
tiene el objetivo de proporcionar toda la liquidez necesaria y evitar
cualquier tipo de tensiones financieras que pudieran producirse como,
por ejemplo, sobre las primas de riesgo de los países de menor margen
fiscal. Como es bien conocido, este tipo de medidas de política
monetaria se han estado realizando desde mayo de 2009, pero es a partir
de 2011 cuando pasan a tener mayor protagonismo y efectos. Una forma de
recogerlas en nuestro modelo es utilizando el tipo de interés nocional o
en la sombra (
shadow rate) para la eurozona, que mide el tono
de la política monetaria cuando el límite cero (ZLB) no es
necesariamente vinculante e incorpora los anuncios y medidas no
convencionales de política monetaria, como la expansión cuantitativa y
los programas de compra de deuda. En tiempos de política monetaria
convencional, el tipo de intervención y el tipo sombra coinciden, pero
cuando hay medidas no convencionales la diferencia entre ambos refleja
el signo de la política monetaria. De acuerdo con las estimaciones de
De Rezende y Ristiniemi
(2019), el tipo de interés en la sombra ha estado en promedio unos 65
puntos básicos por debajo del de intervención desde 2011. Nuestras
estimaciones indican que los anuncios actuales podrían reducir el tipo
de interés en la sombra en unos 20 pb adicionales. El efecto de esta
reducción del tipo de interés en la sombra sobre el PIB en nuestro
modelo no es muy significativo. Pero sí lo es, y mucho, en la medida que
junto a la actuación de instituciones europeas impida cualquier aumento
de la prima de riesgo de España por el aumento del déficit público en
2020 y 2021 como consecuencia del COVID-19. En ejercicios de simulación
con versiones previas al modelo aquí utilizado ya se mostraba que cada
aumento duradero de 100 puntos básicos en la prima de riesgo provocaba
al menos una disminución de un punto porcentual del PIB. Tanto en
nuestro escenario base como en las siguientes simulaciones suponemos que
no se producen aumentos de la prima de riesgo de España como resultado
de la actuación del BCE y de otras instituciones de la UE.
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Gráfico 7. Efecto sobre los componentes del PIB de la epidemia COVID-19.
Relajación de la regla fiscal
Desviación porcentual trimestral respecto al escenario en ausencia de shocks
En el Gráfico 8 se muestra el impacto de las medidas destinadas a realizar
transferencias a hogares en dificultades y a proporcionar complementos salariales.
Para ello se ha utilizado la estimación de su coste correspondientes al
escenario central que nos mostraron hace poco en este mismo blog
Conde-Ruiz, Galindo y Victoria
(2020). Suponemos que estas políticas entran en vigor al principio del
segundo trimestre y están activas durante seis meses. Las medidas en
relación a los trabajadores se han clasificado en dos grupos: (a) las
transferencias y compensaciones salariales que afectan a trabajadores
temporales no renovados, con un coste estimado de 1.623 millones de
euros trimestrales. En nuestro modelo asignaremos estas transferencias a
los hogares sin acceso al mercado financiero y con menores salarios;
(b) las compensaciones salariales de trabajadores indefinidos, con un
coste de 3.183 millones de euros trimestrales. Estas se reparten entre
los otros tipos de hogares trabajadores con acceso a los mercados
financieros, de modo que en términos per cápita todos reciben la misma
cantidad.
Los resultados muestran que esta medida tiene su reflejo en un
aumento del déficit público y mitiga la caída en el consumo privado en
unos 0,2 puntos durante el 2020, pero su efecto sobre el PIB es
reducido. Se trata de un estimulo fiscal temporal, de una cuantía
reducida en términos relativos (aunque sin duda relevante para los
hogares más vulnerables) y una parte importante de la transferencia se
dedica a ahorro.
Gráfico 8. Efecto sobre los componentes del PIB de la epidemia COVID-19.
Transferencias a los hogares y complementos salariales.
Desviación porcentual trimestral respecto al escenario en ausencia de shocks
El escenario base incluye el retardo en la consolidación fiscal
Otra de las medidas anunciadas se corresponde con la
exención de cotizaciones para empresas con ERTE y exención extraordinaria por cese de actividad para autónomos durante dos meses por el 70% de la base reguladora
.
El coste total de esta medida se ha estimado en unos 5.000 millones,
aproximadamente la mitad para cada medida. En concreto, hemos supuesto
una exención media de las cotizaciones por ERTE de 600 euros por
trabajador que afecta a un millón de trabajadores durante unos cuatro
meses. A la espera de conocer datos oficiales, algunos
medios de comunicación
hablan ya de un número mayor de trabajadores afectados por ERTEs, en el
entorno de un millón y medio. Para los autónomos suponemos una cantidad
total equivalente. Aunque a nivel individual estas medidas pueden ser
muy relevantes, como se observa en el Gráfico 9, los efectos son
similares a los del Gráfico 8, beneficiando básicamente al consumo
(mitigando su caída en otros 0,2 puntos anuales) y afectando al déficit
público.
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Gráfico 9. Efecto sobre los componentes del PIB de la epidemia COVID-19.
Prórroga del pago de la cuota a la seguridad social.
Desviación porcentual trimestral respecto al escenario en ausencia de shocks
El escenario base incluye el retardo en la consolidación fiscal
El aval por parte del estado de una línea de crédito de
hasta 100.000 millones es una medida pensada para paliar los problemas
de liquidez al que se pueden enfrentar muchas empresas y evitar que se
convierta en un problema de solvencia. Para simplificar, suponemos que
de utilizarse íntegramente evitaría parcialmente el aumento considerado
en la mora, de manera que las pérdidas derivadas por impagos potenciales
(el 4% de los créditos) se reparten al 50% entre el sistema bancario y
el sector público. Esta medida se aplica sólo al nuevo crédito y
suponemos que el impacto presupuestario empieza a tener efectos
graduales dos trimestres después de aprobarse. En el Gráfico 10 se
observa que esta medida ayudaría a una recuperación en forma de V en el
escenario base y a mitigar los posibles efectos persistentes de la
crisis (histéresis).
Gráfico 10. Efecto sobre los componentes del PIB de la epidemia COVID-19.
Línea de crédito con aval del estado.
Desviación porcentual trimestral respecto al escenario en ausencia de shocks
El escenario base incluye el retardo en la consolidación fiscal
De acuerdo con el
RDL 8/2020 se destinarán 3.800 millones de euros a
reforzar el sistema sanitario y 300 millones para
financiar las prestaciones básicas de los servicios.
Suponemos que la suma de estas dos partidas implica un incremento del
consumo público durante los trimestres segundo y tercero. También
incluimos como gasto público en inversión 200 millones correspondientes
al
Plan Acelera de la entidad pública Red.es. Las simulaciones en el Gráfico 11 muestran un impacto de unas décimas en términos de PIB.
Gráfico 11. Efecto sobre los componentes del PIB de la epidemia COVID-19.
Aumento del gasto en sanidad.
Desviación porcentual trimestral respecto al escenario en ausencia de shocks
El escenario base incluye el retardo en la consolidación fiscal
Entre las medidas aprobadas se encuentra también el
aplazamiento de pagos tributarios hasta 2021 para empresas y autónomos en dificultades. De acuerdo con las estimaciones que el propio gobierno ha hecho
públicas,
el importe potencial de esta medida es de unos 14.000 millones de
euros. La medida se ha incorporado en el modelo como una rebaja del
impuesto sobre las rentas del capital (equivalente al 22% de tipo
impositivo) durante el segundo y tercer trimestre de 2020, que se
devuelve a partir de 2021. Como muestra el Gráfico 12, dada la
expectativa de los agentes de que los shocks desaparecen al final del
segundo trimestre, esta medida tiene capacidad de frenar en 9 puntos la
caída anual de 12 puntos experimentada por la inversión, recuperando en
consecuencia 0,75 puntos de caída anual de PIB.
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Gráfico 12. Efecto sobre los componentes del PIB de la epidemia COVID-19.
Aplazamiento impuestos de empresas y autónomos
Desviación porcentual trimestral respecto al escenario en ausencia de shocks
El escenario base incluye el retardo en la consolidación fiscal
Otra de las medidas aprobadas en el RDL 8/2020 tiene que ver con la ampliación en 10 mil millones del límite de endeudamiento neto del ICO
con el fin de aumentar sus líneas de financiación a empresas y
autónomos. El sector bancario en nuestro modelo no incluye
específicamente banca pública, por lo que esta medida se modeliza como
una inyección de capital bancario que permite apalancar esa financiación
adicional. Esta medida tiene cierta capacidad para sostener la caída de
la inversión y del PIB, como muestra el Gráfico 13.
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Gráfico 13. Efecto sobre los componentes del PIB de la epidemia COVID-19.
Aplazamiento impuestos
Desviación porcentual trimestral respecto al escenario en ausencia de shocks
El escenario base incluye el retardo en la consolidación fiscal
El efecto conjunto de las medidas consideradas en estos ejercicios de
simulación aparece recogido en el Gráfico 14. A cambio de un aumento
elevado del déficit público durante 2020 (de unos 3,5 pp del PIB con
respecto al escenario anterior a la epidemia) se reduce en algo menos de
la mitad la caída del consumo privado en 2020 respecto al escenario sin
medidas, se detiene la caída anual de la inversión (por la fuerte
recuperación a partir del tercer trimestre), y se reduce a menos de la
mitad la disminución del PIB en el segundo trimestre, facilitando el
rebote de la economía en la segunda mitad del año y la recuperación en V
de la economía. De acuerdo con las simulaciones realizadas, la caída
del PIB en 2020 que en el escenario base es del 4,1% pasaría a ser del
0,6%, con un multiplicador fiscal para el conjunto de las medidas de
1,1. En el escenario alternativo menos optimista, pero igualmente
verosímil, en el que el PIB disminuía un 7,9% antes de las políticas,
las medidas fiscales mitigarían la caída hasta el 4,5%.
Como bien afirma
Mario Draghi
“nos enfrentamos a una guerra contra el coronavirus y debemos
movilizarnos en consecuencia.” Nuestros resultados son consistentes con
el consenso de que una crisis extraordinaria como la del COVID-19
requiere hacer uso de todas las herramientas disponibles de política
económica. En esta situación, las políticas fiscales deben hacer todo lo
posible para mitigar las potenciales consecuencias permanentes que
puede suponer esta crisis. No obstante, sus efectos serán mayores cuanto
mejor se diseñen estas medidas y más rápida y eficazmente se lleven a
cabo, evitando un uso poco eficiente de los recursos públicos. Y, por
supuesto, cuanto menores sean los costes futuros de financiación de los
abultados aumentos de deuda pública a los que van a dar lugar. Por eso
es tan importante la acción coordinada y la puesta en común de políticas
europeas que faciliten la financiación de todas las medidas necesarias
de gasto público en el presente, y eviten cualquier tensionamiento de
los mercados de deuda pública en el futuro.
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Gráfico 14. Efecto sobre los componentes del PIB de la epidemia COVID-19.
Aplazamiento impuestos
Desviación porcentual trimestral respecto al escenario en ausencia de shocks
Javier Ferri
Javier Ferri es Profesor de la Universidad de Valencia e
investigador asociado de Fedea. MSc in Economics por la University
College London y Doctor en Economía por la Universidad de Valencia. Ha
sido investigador invitado en la Adam Smith Business School de la
University of Glasgow. Colabora como investigador con los Ministerios de
Economía y Hacienda, la Fundación Rafael del Pino y el BBVA
Research. Su interés de investigación actual se centra en la
modelización macroeconómica para estudiar temas relacionados con la
política fiscal, el mercado de trabajo y el sector financiero.
- https://nadaesgratis.es/admin/el-impacto-de-la-medidas-economicas-en-la-crisis-del-coronavirus
