Uno de los principales problemas del desarrollo en México es la debilidad estructural de las finanzas públicas municipales. En México, los municipios dependen en gran medida de transferencias federales otorgadas a través de acuerdos de coordinación fiscal; es a partir de ellas que se financia en parte el gasto operativo (ramo 28) por medio del Fondo de Aportaciones para el Fortalecimiento de los Municipios (Fortamun), el Fondo de Fortalecimiento Municipal y el gasto de inversión en infraestructura de capital (carreteras, equipamiento, etc.) y gasto social (ramo 33), entre otros.
El impuesto predial es una de las fuentes de recursos más importantes que los municipios en México, lo mismo que en otras partes del mundo, tienen para allegarse recursos económicos y aumentar su capacidad de gestión y acción. El objetivo del presente artículo es analizar desde una perspectiva de equidad la actual estructura del impuesto predial en Ciudad Juárez, Chihuahua.
La pregunta central es ¿existe un efecto de regresividad en la estructura del impuesto predial en Ciudad Juárez? El efecto regresivo es relevante porque es una evidencia factual de inequidad, ya que en términos relativos, los dueños cuyo valor del predio es más alto son gravados a una tasa menor o igual comparada con los predios de menor valor.
El artículo se estructura en siete secciones: la primera es de índole contextual, en ella se abordan aspectos relacionados con la coordinación fiscal en México y la capacidad de gestión y acción de las finanzas públicas municipales; la segunda sección se enfoca en discutir el marco teórico de la política fiscal del impuesto predial poniendo especial énfasis en el aspecto de equidad. La tercera sección se dedica a aspectos econométricos que se refieren a la medición del concepto de equidad en el impuesto predial; la siguiente sección desarrolla la descripción de los datos y las metodologías de cuadrados mínimos ordinarios que se emplearon para medir la equidad del impuesto predial en Ciudad Juárez. Los datos y aspectos metodológicos son abordados de manera amplia en la quinta sección; la sexta, analiza los resultados obtenidos en los diferentes modelos que se aplicaron para poner a prueba la hipótesis de regresividad.
Contexto Nacional y Municipal
Uno de los temas que actualmente se encuentra en la agenda del Senado de la República en México es la reforma para la modernización de los catastros en México. Se perfila un rol más activo del gobierno federal en materia catastral, esto considerando que los gobiernos de los estados y municipios en México no tienen incentivos para mejorar la recaudación ya que reciben, por medio de los acuerdos de coordinación y vía los ramos presupuestales 28 y 33, la mayor parte de sus ingresos, lo que suma alrededor de 71,1% (Banobras, 2013).
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A manera de contexto, el impuesto predial que se recauda en México es equivalente a 0,3% del PIB comparado con 1,8% que los países miembros de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) recaudan, la Unión Europea y América del Norte 2%, y América Latina 0,5% (Banobras, 2013).
En una encuesta del Instituto para el Desarrollo Técnico de las Haciendas Públicas (Indetec) se encontró que en 572 municipios (24%) la función de administración del catastro es realizada por el estado; 590 municipios (24%) lo administran ellos mismos y 1015, que son 42%, está en manos de institutos catastrales; en 252 casos, que representan 10%, la función es realizada en forma mixta (Santana-Loza, 2006: 214).
Según los datos de la Secretaría de Hacienda y Crédito Público, en 2011 solamente cuatro entidades federativas recaudaron 55% del monto por concepto de impuesto predial: el Distrito Federal, Quintana Roo, Baja California Sur y Querétaro. El promedio per cápita de recaudación por concepto del predial fue de 205 pesos.
El Banco Nacional de Obras y Servicios Públicos en el contexto del Plan Nacional de Desarrollo 2013-2018 y la meta nacional de crear un "México Próspero" se ha dado a la tarea de implementar una política de modernización catastral a través de convenios de acuerdo. Actualmente se han incorporado a dicho esfuerzo 93 municipios de nueve estados. Según datos del mismo Banobras, 25 municipios han concluido con sus esfuerzos de modernización y el programa se considera exitoso dado que ha logrado incrementar 50% la capacidad recaudatoria.
Los municipios exitosos donde la recaudación se ha incrementado sustantivamente son Colima (86%), Manzanillo (78%), Othon P. Blanco (76%) y Carmen (76%). El costo-beneficio se calcula superior a nueve pesos en los municipios más exitosos; el costo-beneficio significa que por cada peso invertido en la modernización se recaudaron nueve. Uno de los casos más exitosos de modernización catastral es el Distrito Federal, donde se asienta la capital nacional.
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No hay duda que la modernización catastral con fines recaudatorios es necesaria; sin embargo, no es suficiente, ésta debe ir acompañada de un análisis y evaluación de los efectos de equidad; es decir, no solamente debe tener una meta de efectividad y eficiencia recaudatoria, sino también de equidad en el impuesto.
Equidad en la Política Fiscal del Impuesto Predial
En términos generales, la equidad de cualquier política fiscal se juzga a partir de dos estándares: vertical y horizontal (Holcombe, 1983). Desde la perspectiva de un impuesto predial, lo importante es determinar el grado de progresividad o regresividad del impuesto mismo. Existe una opinión en común entre los expertos: todas las propiedades inmuebles deben ser valuadas de igual manera y pagar un impuesto proporcional acorde a su valor de mercado.
La justificación de tener una estructura progresiva del impuesto predial es que aquellas propiedades que más valen consumen una mayor cantidad de los servicios públicos (alumbrado, pavimentación, policía, drenaje) que el gobierno oferta, consecuentemente deben pagar, vía el impuesto predial, por los mismos (Levy, 1995; Slack, 2013).
Es importante diferenciar entre las formas de equidad vertical y horizontal (Holcombe, 1983); en la primera, desde la perspectiva del impuesto predial, existe de manera sistemática una variación entre los valores estimados y los valores de mercado de manera transversal en un rango de valores; es decir, puede darse el caso que propiedades de rangos bajos de manera consistente son valuadas a un precio superior del mercado comparado con propiedades con valores altos que serían subvaloradas (Kochin y Parks, 1982; Allen, 2003). Cuando estos errores ocurren de manera consistente se concluye que el impuesto predial es regresivo: paga más el que menos tiene.
La inequidad horizontal se define como aquella variación sistemática entre el valor estimado y el precio de mercado de aquellas propiedades que son similares en su valor de mercado; la fuente del error es el propio método de valuación inmobiliaria, que no es capaz de tomar en cuenta los impactos de ciertas propiedades o factores relacionados con características del vecindario (Allen y Dare, 2002).
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Metodologías para Estimar la Inequidad del Impuesto Predial
Los estudios que han analizado y estimado la inequidad del impuesto predial normalmente se fundamentan en análisis de índole estadístico y métodos econométricos de cuadrados mínimos ordinarios. La propuesta de la Asociación Internacional de Valuadores Inmobiliarios, también conocida como IAAO por sus siglas en inglés, es una forma tradicional de estimar la equidad en el impuesto predial. La equidad horizontal de esta medida se lleva a cabo analizando la dispersión de los datos del cociente conocido como el coeficiente dispersión. aritmética de la zona o unidad espacial de referencia (CV). Otro índice es el desarrollado por Sunderman et al. (1990) que se denomina Porcentaje de Equidad Vertical (PEV) y aquí la variación total es medida por la suma total de los cuadrados de los cocientes de valuación de todas las propiedades, tomando como referencia su media aritmética.
El método de Paglin y Fogarty (1972) es considerado como nobel para evaluar la equidad vertical en el mercado inmobiliario. El intercepto en la ecuación es el principal indicador para determinar inequidad; el intercepto debe ser estadísticamente significativo diferente a 0 (ecuación 5). Se utilizan el valor evaluado (AV) y el valor de venta ($V) en el modelo. Kochin y Parks (1982) proponen un modelo logarítmico con el valor de mercado como la variable explicativa y el valor estimado o catastral como dependiente. El argumento es que la relación no es lineal sino tiene una forma logarítmica.
Cheng (1974) utiliza el mismo modelo de Kochin y Parks (1982) de logaritmos naturales (ecuación 6). La diferencia es que el autor invierte las variables dependiente e independiente argumentando que el valor de venta es un mejor pronóstico del valor catastral (VA). El modelo de Bell (1984) a diferencia de Cheng agrega un término cuadrático en el valor del mercado para tomar en consideración la no linealidad de la función (citado en Sirmans et al. 1995).
La IAAO (1996) propone un método en el cual la variable dependiente es el cociente de valuación y el precio del mercado como la variable dependiente. Si el coeficiente es 0 y no significativo indica que no existe inequidad. El método desarrollado por Clapp (1990) está basado en una técnica de cuadrados mínimos ordinarios en dos etapas (two stage). En la primera etapa se utiliza una variable instrumental, Z, que está altamente correlacionada con el valor estimado o de mercado, pero no con los errores del modelo. La variable Z se calcula clasificando los valores evaluados o catastrales (AV) en tres grupos iguales; a los valores del tercio más bajos se les asigna -1 mientras que al tercio más alto 1 y aquellos valores intermedios 0. En la primera etapa la variable instrumental Z se convierte en la variable independiente y el logaritmo natural del AV es la variable dependiente.
La segunda etapa consiste en usar los valores pronosticados de la primera etapa como variable independiente en el valor de mercado como dependiente, como se presenta en las ecuaciones 10 y 11. Para determinar la inequidad se utiliza el coeficiente a1; si el coeficiente es mayor a 1 y es estadísticamente significativo indica que el sistema es regresivo. Sunderman y sus coautores (1990) proponen un modelo que incorpora una estructura diferenciada del mercado inmobiliario. La novedoso del método es que el mercado inmobiliario lo segmenta en tres grupos (alto, medio y bajo) con variables dicotómicas (1 y 0). La interpretación de los coeficientes es más compleja; la prueba de hipótesis de no regresividad vertical es que a00 = a01 = a02 = 0. Sin embargo, si a00 >0, el impuesto es regresivo en el rango medio del mercado. Si a00 < 0 el impuesto es progresivo en el rango medio.
Análisis del Impuesto Predial en Ciudad Juárez
Ciudad Juárez, en las últimas tres décadas (1980-2010), experimentó un proceso de desarrollo urbano acelerado a raíz de la inversión extranjera directa (IED) en la forma de maquiladora o plantas ensambladoras de capital casi cien por ciento extranjero. El crecimiento de la mancha urbana ha generado la necesidad de mejorar no solamente los procesos de gestión del desarrollo urbano, sino también la de modernizar el sistema catastral para mantener actualizados los valores del suelo y, de esa manera, captar recursos que permitan financiar la inversión en equipamiento e infraestructura (Peña et al.
La mayor parte de los estudios que analizan la equidad del impuesto predial se basan en datos individuales de las propiedades y toman en consideración el valor que el catastro asigna a la propiedad y el valor de venta de la misma; es decir, se espera contar con ambos datos de la propiedad. La accesibilidad de ambos datos no es problemático en países desarrollados tales como Estados Unidos (Sirmans et al., 1995). Sin embargo, la accesibilidad de datos en países en vías de desarrollo es más problemático dado que la información de ventas es escasa o inaccesible.
Este estudio se basa en dos fuentes de información: una es la oficina local de catastro y datos del valor de las propiedades en la que se basan para determinar el impuesto predial. Se consideraron 427 predios para este estudio. Es importante clarificar que los datos de propiedades de catastro (AV) y los anuncios de venta o mercado ($V) no son los mismos; esto plantea el problema de cómo comparar dos datos disimiles.
Los sistemas de información geográfica (SIG) y análisis espacial son una herramienta importante para resolver el problema de contar con fuentes de información diferente. Kriging Ordinario (KO) es una herramienta de análisis espacial, del paquete ArcMap 9.3, que permite resolver el problema de los datos. El KO permite transformar información cartográfica de puntos (x, y) a polígonos de superficie. El KO se basa una técnica de interpolación para hacer pronósticos de valores de datos que no se conocen con base en otros datos, utilizando el concepto de vecinos cercanos y la distancia inversa ponderada (Smith de et al. 2007). Un principio básico de la correlación espacial, basada en la ley de Tobler, es que todo está correlacionado; sin embargo, existe mayor similitud entre las cosas más cercanas; esto significa que el mejor pronóstico del valor de una propiedad es aquél de la propiedad vecina.
El proceso metodológico se explica de mejor manera en el diagrama que a continuación se presenta (Figura 1). El proceso inicia con datos de diferentes fuentes en la forma de puntos de localización de las viviendas basado en ordenadas y coordenadas (x, y). El siguiente paso es aplicar la técnica de KO para transformar los datos (catastrales y venta) de puntos (x, y) a polígonos, tomando como base el mapa de unidades espaciales de los distritos que maneja la oficina de catastro de Ciudad Juárez. Los datos de catastro (AV) y los datos de los anuncios de precios de venta ($V) se unen utilizando la unidad espacial de los distritos de catastro. Finalmente, se procede al análisis estadístico y econométrico. En resumen, la unidad de análisis de equidad no es el predio individuales sino las unidades espaciales o distritos de catastro (N= 299). Los datos AV son el valor pronosticado o promedio de la unidad espacial de cada distrito o unidad catastral.
La Figura 2 muestra los resultados obtenidos una vez que se calcularon ambos valores: catastral (AV) y precio de venta o mercado ($V). Los valores en el mapa son el porcentaje que representa el valor catastral con respecto al precio de venta. Los datos más claros representan una subvaluación mientras que los datos más oscuros son datos sobrevaluados por el catastro. Mientras más cercano a uno el valor indica que el valor catastral y el precio de venta se aproximan (colores grises). Es importante señalar que los datos subvaluados se localizan en su mayoría en la parte norponiente de la ciudad, mientras que los más sobrevalorados se localizan agrupados en diferentes zonas de la ciudad. La explicación es que la zona norponiente se desarrolló en sus orígenes con asentamientos irregulares, pero con el paso de los años han existido mejoras.
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