El impacto del aumento del impuesto a los bienes suntuarios sobre el desempeño de la industria automotriz

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1 El impacto del aumento del impuesto a los bienes suntuarios sobre el desempeño de la industria automotriz Una aplicación del método de diferencia en diferencias kpmg.com.ar 1

2 El impacto del aumento del impuesto a los bienes suntuarios sobre el desempeño de la industria automotriz Una aplicación del método de diferencia en diferencias Introducción La industria automotriz es uno de los sectores de mayor empuje dentro de las actividades económicas nacionales. Con una participación relativamente baja en el PBI y moderada en el valor de producción industrial, el sector ha sido, desde un punto de vista histórico, un importante contribuyente del crecimiento económico, la productividad, el empleo y las inversiones. No obstante, no fue hasta entrado el nuevo siglo que la industria automotriz comenzó a mostrar un crecimiento sin precedentes, alcanzando nuevos récords en ventas en los años 2008 ( unidades), 2011 ( unidades) y 2013, en el que se logró el máximo histórico de unidades. El aumento experimentado por las ventas de la industria en el período (que, en términos porcentuales, fue mayor al 1000% acumulado), encuentra explicación en varios factores. Entre estos pueden destacarse el crecimiento económico, las políticas de incentivos al consumo impulsadas por el gobierno nacional, la recomposición gradual del empleo y los mejores salarios, y mayores posibilidades de financiación. No obstante, a estos deben sumarse la inflación, las restricciones cambiarias para el ahorro y la falta de confianza en el sistema financiero, ya que funcionaron como mecanismos que fomentaron o redirigieron el gasto y el ahorro de las personas hacia la compra de bienes durables. Asimismo, debe destacarse la composición de las ventas al mercado interno y sus efectos sobre los intereses políticos y económicos de la nación. A pesar del aumento observado en las ventas de automóviles y otras categorías durante los últimos doce años, el binomio nacional-importado ha favorecido claramente al segundo término de esta ecuación. Durante igual período de tiempo, alrededor de un 60% del total de vehículos colocados en el mercado interno fue de origen importado. Tal condición puede pasar desapercibida en una economía en crecimiento, abierta al comercio y con cierta bonanza internacional que le permite exportar un importante volumen de dólares y formar un sustancial colchón de reservas. Esa fue más o menos la realidad experimentada entre los años 2003 y 2008: el país crecía a tasas chinas (8% anual promedio), el superávit en la balanza comercial llegó a tocar los U$S millones, las reservas internacionales alcanzaron los U$S millones y no se observaban mayores dificultades en el mediano plazo. No obstante, con la crisis financiera internacional ocurrida en 2008/2009, el reciente desplome de los precios internacionales de los commodities, la caída notoria de las exportaciones, el estancamiento en el crecimiento económico y los excedentes de inversión requeridos para cubrir una demanda que genera una importante presión en los precios (entre otros problemas), comenzaron a entreverse algunas dificultades que demandaban una pronta solución. 2

3 El impacto del aumento del impuesto a los bienes suntuarios sobre el desempeño de la industria automotriz Entre los años 2009 y 2013 la mayor parte de los indicadores económicos comenzaron a mostrar indicios de estancamiento: la tasa de crecimiento se desplomó al 5% (con una importante caída en 2009 y una significativa recuperación en los dos años siguientes que, sin embargo, no pudo capitalizarse), el superávit comercial comenzó a caer a una razón del 15% anual promedio (debido principalmente al aumento de las importaciones y a un contexto menos propicio para las exportaciones) y las reservas se vieron severamente afectadas. Como puede apreciarse en la Figura 1, las ventas de automóviles importados han superado a las de producción local en todo el período expuesto. Las mayores diferencias entre unos y otros se registraron en los años 2008 a En ese tramo de tiempo, la representatividad de las ventas de importados en las reservas internacionales pasó del 18% (en el 2008) al 46% (en el 2013). Asimismo, a lo anterior debe sumarse el impacto adicional de la importación de piezas y partes utilizadas para la producción local de vehículos, como respuesta a una industria local de insumos casi inexistente 1. Teniendo en cuenta el estancamiento de los precios internacionales de los commodities (principales exponentes de las exportaciones nacionales), que impactan negativamente sobre el ingreso actual de divisas (una realidad que seguirá observándose en el mediano plazo), como así también las necesidades energéticas del país (que seguirá dependiendo de la importación de gas y electricidad) y el gran impacto que representan las importaciones del sector automotriz sobre las reservas internacionales, era de esperar que se tomaran medidas que apuntaran a desalentar la demanda de este sector. Dentro de las políticas que se implementaron recientemente y que afectaron directamente a la industria automotriz se encuentran las restricciones a la compra de divisas para pagar importaciones, la megadevaluación del tipo de cambio (cercana al 50% si se compara el promedio de 2013 y de 2014) 2 y la reciente modificación a la ley de impuestos internos orientada a restringir la compra de vehículos importados (que, además, hizo lo propio con las autopartistas, e impactó directamente sobre las empresas de producción local al restringirles la demanda de insumos). Si bien la modificación a la ley data de fines del año 2013, no fue hasta enero de 2014 que se efectivizó y promulgó en el Boletín Oficial. FIGURA I VENTAS ESTIMADAS Y REPRESENTATIVIDAD (En millones de dólares y porcentaje) % % % En millones de dolares % 30% 25% 20% 15% 10% En % % 0 0% Nacionales Importados Ventas importados/reservas Fuente: elaboración propia sobre la base de estadísticas de ADEFA, Ministerio de Economía de la Nación y BCRA, No obstante, es importante aclarar que la industria automotriz ha dependido desde siempre de un alto componente de insumos importados. 2 De hecho, la devaluación sufrida por la moneda local en relación con el dólar ha rondado el 96% entre fines de 2011 y

4 Esta nueva versión de la normativa sobre impuestos internos (ley N ) sustituye los artículos 28 y 39 de la ley N e impone dos nuevas alícuotas: la primera, del 30%, para vehículos cero kilómetro que a precio de fábrica (es decir, sin tener en cuenta impuestos y tasas) oscile entre $ y $ , y la segunda, del 50%, para vehículos nuevos con precios de fábrica superiores a los $ El resultado de estas medidas quedó expuesto en el último año: las ventas del sector automotriz en el mercado local se desplomaron en un 36% y pasaron de unidades en 2013 a en 2014 (un nivel que no se registraba desde el año 2010). La venta de importados fue el componente más afectado con una caída del 44% (frente a los nacionales que lo hicieron en un 24%) 3. Esta nota busca mostrar evidencia empírica sobre el impacto que tuvo la modificación de la ley de impuestos internos en la industria automotriz 4, mediante una comparación estadística de los datos sobre ventas de automóviles y utilitarios entre 2013 (el de mejor desempeño histórico) y 2014 (uno de los peores de los últimos años), teniendo en cuenta (y aislando), además, el conjunto de heterogeneidades y sucesos económicos adicionales que pudieron haber afectado el desempeño de la industria durante ese período. Para ese fin se utiliza un modelo econométrico de diferencia en diferencias, el cual permite generar una estimación puntual del efecto del cambio de política (en este caso, el aumento impositivo) sobre el desempeño del sector o la industria afectada por la medida. I Datos, metodología de estimación e impacto de la política. La hipótesis planteada en esta nota es que el aumento del impuesto a los bienes suntuarios, ocurrido de manera efectiva en enero de 2014, ha sido el factor preponderante en la inevitable reducción de la venta de automóviles, y que tal caída se ha dado de manera independiente al impacto que otros factores pudieron tener sobre el desempeño del sector en igual período de tiempo. Debe destacarse que para evaluar este impacto se utilizaron únicamente estadísticas de ventas de automóviles y utilitarios por tres razones cruciales. En primer lugar, porque tomadas en conjunto, las ventas de estas dos categorías representan alrededor del 95% de las ventas totales de la industria. En segundo lugar, porque, si bien afectó a todo el sector (incluidos también los productores de motocicletas, embarcaciones y aeronaves), la medida tuvo una orientación claramente economica, destinada a desalentar las ventas de automóviles (principalmente de importados) para reducir así la demanda de divisas en un momento de deterioro progresivo de las reservas internacionales; y, en tercer y último lugar, porque, debido a los requerimientos del modelo estadístico utilizado, los utilitarios funcionan como un buen grupo de control para analizar el impacto del cambio de política en las ventas de los primeros (los automóviles), al estar estos exentos de impuestos internos y no verse afectados por el aumento del tributo 5. 3 De hecho, debido a los elevados precios que comenzaron a registrarse a partir de su implementación, la medida derrumbó las ventas en el mercado de vehículos de alta gama. 4 Vale la pena aclarar que en diciembre del 2014 el Decreto del PEN N 2578/2014 dejó sin efecto el impuesto interno para vehículos con precios de fábrica igual o menor a los $ , moviendo, además, la alícuota del 30% al rango de precios de entre $ y $ , y del 50% a los que superen los $ Al ser considerados herramientas de trabajo (principalmente para las actividades agropecuarias), los utilitarios están exentos de impuestos internos y, por ende, del aumento implementando. En rigor, en cualquier ejercicio de evaluación de impacto el grupo que ejerce de control debería ser el grupo tratado (es decir, el que se ha visto afectado directamente por la medida implementada) en el caso en el que la política o medida no hubiera existido. Dado que el grupo control no es en realidad observable (ya que no podemos saber a priori cómo hubiera reaccionado el grupo afectado si no se hubiera aplicado la medida), se debe hallar un conjunto de observaciones que oficie de tal con el objetivo de que en el modelo propuesto se pueda controlar por el resto de los factores que pudieron haber incidido en el desempeño entre ambos períodos (es decir, antes y después de la aplicación de la medida). En nuestro caso, estas características o propiedades las cumplen los utilitarios. 4

5 El impacto del aumento del impuesto a los bienes suntuarios sobre el desempeño de la industria automotriz FIGURA 2 VENTAS DE AUTOMÓVILES Y UTILITARIOS. ANTES Y DESPUÉS DEL AUMENTO IMPOSITIVO. (En miles de unidades por mes) Automóviles Utilitarios Fuente: elaboración propia sobre la base de estadísticas de ADEFA, La base de datos utilizada para testear el impacto del aumento del impuesto fue construida a partir de las estadísticas de ventas de la industria automotriz (de las terminales o empresas, de origen nacional e importadas), recolectadas por la Asociación de Fábricas de Automotores de la República Argentina (ADEFA) con una frecuencia mensual, a nivel de empresa y producto (automóviles y utilitarios) y para dos años en particular: 2013 y La necesidad de tomar estos dos años queda justificada no solo en la estructura de datos requerida para poder evaluar el impacto del cambio de política con base en el modelo propuesto, sino en las necesidades de contextualización del comportamiento general de las ventas de la industria antes y después de la aplicación del impuesto. Como puede apreciarse en la Figura 2, las ventas mensuales de automóviles y utilitarios, que habían mostrado un amplio crecimiento entre diciembre de 2012 y diciembre de 2013, sufrieron una importante caída en enero de 2014 y pasaron de unidades vendidas en conjunto en diciembre del año anterior a unas durante el primer mes de aplicación del impuesto. No obstante, si bien la caída significativa en la venta mensual de automóviles quedó explicada por la implementación del nuevo tributo, la referida a los utilitarios encuentra mayor sustento en los efectos de la devaluación, que en enero de 2014 fue del 10% (respecto a diciembre del año anterior), y de la inflación (que es sistemáticamente trasladada al precio de los vehículos). En lo que respecta al modelo, la variable dependiente, o el fenómeno que deseamos explicar (ver nota al pie N 6), son las ventas en unidades por período de tiempo. Una clara ventaja de utilizar una variable expresada en términos reales es que no se ve afectada por la inflación, como sí sucedería si usáramos las ventas expresadas en moneda corriente. Para explicar el comportamiento de las ventas antes y después del aumento del impuesto se utilizan tres variables binarias: una que representa el cambio de política (dtax, que toma valor 1 a partir de enero del año 2014 y 0 en cualquier otro caso), otra al grupo control (dgtr, que es igual a 1 para automóviles y 0 para utilitarios) y una tercera que resulta del producto de las dos anteriores (y que es igual a 1 solo cuando las primeras son distintas de 0) 6. 6 Expresado matemáticamente el modelo completo es, [1] ventas=β 0 +β 1 dtax+β 2 dgtr+β 3 dtax*dgtr+u El término u, o error del modelo estructural, se supone que respeta todas las propiedades deseables para modelos de regresión con datos en panel. No obstante, vale la pena destacar el significado de cada uno de los parámetros asociados a las variables presentadas de forma explícita en el modelo [1]. La ordenada β 0 representa las ventas promedio mensuales de utilitarios antes de la aplicación de la medida (es decir, del aumento del impuesto). El parámetro β 1, asociado a la variable binaria dtax (que es igual a 1 solo a partir de enero de 2014), captura los cambios en las ventas mensuales de ambas categorías luego de la aplicación de la medida (cuando dgtr = 0, por ejemplo, β 1 captura las ventas promedio mensuales de los utilitarios luego de la aplicación de la medida). El parámetro β 2, de la binaria dgtr, captura las ventas promedio mensuales de los automóviles antes de la aplicación del nuevo impuesto. Finalmente, cuando el producto entre dtax y dgtr es igual a uno (y esto solo sucede cuando dtax y dgtr son ambas iguales a uno), el coeficiente β 3 captura el cambio en las ventas promedio del grupo tratado (automóviles) debido al aumento del impuesto (suponiendo que el cambio en las ventas del grupo control ha capturado gran parte del resto de los factores que pudieron haber incidido sobre el desempeño de la industria en el período posterior a la aplicación de la medida o política). De hecho, puede construirse un cuadro de triple entrada que sintetice el modelo planteado en términos de sus parámetros y significado: GRUPO CONTROL (UTILITARIOS) ANTES DE LA MEDIDA DESPUÉS DE LA MEDIDA ANTES-DESPUÉS (CAMBIO EN LAS VENTAS) β 0 β 0 +β 1 β 1 TRATAMIENTO (AUTOM.) β 0 +β 2 β 0 +β 1 +β 2 +β 3 β 1 +β 3 TRATAMIENTO-CONTROL (AUTOM.-UTIL.) β 2 β 2 +β 3 β 3 Fuente: elaboración propia sobre la base de Wooldridge (2010). 5

6 II Resultados TABLA 1 EVALUACIÓN DEL IMPACTO DEL CAMBIO IMPOSITIVO (En unidades por mes/empresa) DEPENDIENTE: VENTAS dtax dgtr dtax*dgtr CONSTANTE (1) (2) -526,5 (327,7) 3166*** (321,6) -1149** (458,7) 1738*** (229,9) (1132) 3167*** (321,5) OTROS CONTROLES NO SI -1154** (458,7) 874,8 (3863) OBSERVACIONES R 2 0,234 0,239 Errores estándar en paréntesis *** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,1 En esta sección se exponen finalmente los resultados del ejercicio. La Tabla 1 presenta, en dos secciones [(1) y (2)], los resultados obtenidos para el modelo econométrico mostrado anteriormente. La diferencia entre una y otra sección es que en la primera se exponen los resultados obtenidos sin otros controles más allá de los planteados, en tanto en la segunda se presentan los resultados alcanzados cuando estos son añadidos 7. Como puede apreciarse, los resultados son coherentes con la hipótesis del trabajo ya que el impacto del aumento impositivo sobre las ventas de automóviles es cuantitativa y estadísticamente significativo. De hecho, tanto en una como en otra sección, el modelo estima que, de no mediar otros factores que pudieran haber afectado las ventas durante el período posterior a la aplicación de la medida (sea por omisión o por no haber sido capturados por el grupo control), la medida implementada hizo caer las ventas de automóviles en un promedio de entre 1149 y 1154 unidades mensuales por empresa durante todo Si se tiene en cuenta que durante 2013 el promedio de ventas mensuales de automóviles fue de 4904 unidades por empresa (y de 1738 unidades por mes/empresa para los utilitarios), una caída aproximada del 24% (1154 unidades) en las ventas de este grupo debido al impuesto resulta, como mínimo, muy importante. Las cifras comentadas en el párrafo anterior pueden derivarse de los resultados expuestos en la misma tabla. Como puede apreciarse en la sección (1), la constante del modelo (β 0 ), que representa las ventas promedio de utilitarios antes de la aplicación del aumento, es de 1738 unidades mensuales por empresa. En tanto, las de automóviles resultan en 3166 unidades más que las anteriores, es decir, en 4904 unidades por mes/ empresa (cifra que resulta de sumar la constante del modelo con la estimación del coeficiente asociado a dgtr). Del mismo modo pueden derivarse las ventas promedio mensuales para ambas categorías luego de las aplicación de la medida (es decir, a partir de enero del 2014, o cuando dtax = 1). Durante este período, el guarismo que alcanzaron los utilitarios fue de 1212 (continuación de nota al pie n 6) Cada casillero del cuadro anterior representa el promedio de ventas estimado por el modelo para un grupo y momento determinados. Así, el primer casillero (control, antes de la medida) representa el promedio de ventas de los utilitarios antes de la aplicación del nuevo impuesto. El siguiente (control, después de la medida), representa el promedio de ventas luego de la aplicación del impuesto, y el último casillero, siguiendo la misma fila, representa el diferencial o cambio neto en las ventas promedio para el mismo grupo entre un momento y el otro. El mismo análisis puede hacerse para el grupo tratado (segunda fila). El primer casillero representa las ventas promedio de automóviles antes de la aplicación del nuevo impuesto, el segundo captura las ventas promedio luego de la aplicación del impuesto y el último, finalmente, muestra una estimación de la diferencia o cambio en las ventas entre uno y otro momento para el mismo grupo. La última fila nos permite visualizar, en el último casillero, el significado del parámetro de interés (el de diferencia en diferencias), el cual representa el cambio neto en las ventas del grupo tratado (automóviles) debido a la aplicación del impuesto, habiéndose descontado, en el mejor de los casos, el impacto de otros factores sobre el desempeño en las ventas de la industria luego de la aplicación de la medida (lo que está representado por el cambio en las ventas en el grupo control). 7 Los controles adicionales incorporados al modelo fueron: el tipo de cambio nominal (expresado en pesos por dólar), el nivel de ingreso per cápita de la economía (expresado en valores constantes del año 2004) y la inflación (expresada en cambios porcentuales mensuales). El control por inflación se añade por dos motivos: en primer lugar, porque, al depreciar el poder de compra de los salarios, las personas buscan resguardar sus ingresos y ahorros adquiriendo bienes durables que conformen una reserva de valor, y los automóviles cumplen con esa condición; en segundo lugar, porque si la inflación es trasladada a los precios puede terminar reduciendo la venta de automóviles. El tipo de cambio es incluido por la importante devaluación que tuvo lugar durante el período analizado, y porque tal suceso pudo haber impactado sobre las ventas del sector aún sin el cambio impositivo ocurrido en enero de Además, se incluye el nivel de ingreso per cápita ya que un crecimiento de esta variable entre ambos años pudo haber impactado sobre las ventas de la industria. 6

7 unidades por mes/empresa, en tanto los automóviles lo hicieron en un promedio de 3229 unidades por mes/empresa. La caída en las ventas entre un período y el otro, principalmente para los automóviles, es muy notoria. De esa caída, representada por unas 1675 unidades (= ), el modelo de la sección (1) estima que 1149 (cerca del 70%) fueron causadas por la aplicación del impuesto. La segunda sección de la misma tabla no aporta mayor información a la ya expuesta. En esta columna los controles adicionales no llevan a resultados muy diferentes, por lo que puede concluirse que las cifras obtenidas en (1) son suficientemente robustas para confirmar la hipótesis del trabajo. En general, puede decirse que la estimación de la pérdida en las ventas por mes/empresa a razón del impuesto pasa de 1149 a 1154 unidades para los automóviles, y que el valor de la constante es distinto al reportado en la primera columna. No obstante, la significatividad estadística de la binaria dtax sí tiene algo más que decir: dado que esta (en suma a la constante) representa el promedio de ventas de los utilitarios luego del cambio de política, su no significatividad estadística (tanto en la primera como en la segunda sección) pone de relieve el hecho de que no habría evidencia de un importante cambio en las ventas de este grupo entre un período y el otro (es decir, antes y después de enero de 2014), lo que refuerza la validez del uso de este conjunto de observaciones como grupo de control (y el hecho de que la variación en sus ventas estuvo explicada por otros factores distintos al aumento impositivo). Conclusión Como pudo apreciarse a lo largo de la presente nota y de las pruebas estadísticas utilizadas, el impacto del aumento al impuesto aplicado a los bienes suntuarios sobre el desempeño en la venta de automóviles fue realmente significativo. Amén de las estadísticas presentadas y del notorio cambio de tendencia en las ventas del sector luego de la aplicación de la medida, el modelo econométrico utilizado permite corroborar a las claras el efecto erosivo que el impuesto tuvo en la venta de automóviles, independientemente del impacto emanado por otros factores que convergieron durante el mismo período analizado (variaciones en el tipo de cambio, en los niveles de ingreso o en la estructura de precios domésticos, entre otros). Prueba de este impacto es que, en diciembre del año pasado, el Decreto del Poder Ejecutivo Nacional N 2578/2014 dejó sin efecto el aumento del impuesto para vehículos con precios de fábrica igual o menor a $ , moviendo además la alícuota del 30% a vehículos con precios en el rango de $ a $ , y del 50% a aquellos con precios mayores a los $ Si bien este cambio en la letra de la ley no atiende las urgencias del sector y está más relacionado a los efectos propios de la inflación, conforma un reconocimiento tácito al impacto que el impuesto tuvo sobre la industria durante el Con esta evidencia en mano resulta crucial la puesta en marcha de políticas orientadas al sector que busquen mejorar su rentabilidad e impulsar las inversiones. No obstante, deberá revisarse la letra de la modificación de la ley de impuestos internos con el objetivo de que, en un contexto futuro más estable, la industria automotriz recupere el tiempo perdido y logre, en el mejor de los casos, una mayor contribución de los componentes nacionales y una expansión del sector puertas adentro (lo que, en el mediano plazo, redituará en términos de un menor nivel de importaciones, mayores inversiones y crecimiento del empleo). Referencias ADEFA, Datos básicos de la Industria Automotriz, (2013, 2014). Wooldridge, J. M. Introducción a la Econometría: Un enfoque Moderno, 4ta Edición, Michigan State University (2010). Este informe fue elaborado por los profesionales de Business Intelligence de KPMG Argentina. 7

8 kpmg.com.ar Contacto: Eduardo Crespo Socio a cargo de Automotriz ecrespo@kpmg.com.ar La información aquí contenida es de naturaleza general y no tiene el propósito de abordar las circunstancias de ningún individuo o entidad en particular. Aunque procuramos proveer información correcta y oportuna, no puede haber garantía de que dicha información sea correcta en la fecha que se reciba o que continuará siendo correcta en el futuro. No se deben tomar medidas en base a dicha información sin el debido asesoramiento profesional después de un estudio detallado de la situación en particular KPMG, una sociedad civil argentina y firma miembro de la red de firmas miembro independientes de KPMG afiliadas a KPMG International Cooperative ( KPMG International ), una entidad suiza. Tanto KPMG, el logotipo de KPMG como cutting through complexity son marcas comerciales registradas de KPMG International Cooperative ( KPMG International ). Derechos reservados. Diseñado por el equipo de Servicios Creativos - Marketing y Comunicaciones - Argentina.