Índices de Fragilidad Financiera de los Gobiernos Estatales

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1 Índices de Fragilidad Financiera de los Gobiernos Estatales Alfonso Mendoza Velázquez Centro de Investigación e Inteligencia Económica (CIIE) Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla Serie Documentos Estratégicos, No. 2 Julio 2008

2 I. Introducción El gobierno federal mexicano implementó en el año 2000 una serie de medidas fiscales y regulatorias con el fin último de motivar la eficiencia en el desempeño financiero de los gobiernos estatales y municipales. Entre estas medidas se encuentra la reforma al artículo 9 de la Ley de Coordinación fiscal, el fin del esquema de mandato, la creación de un fondo maestro y la introducción de agencias calificadoras de crédito. 1 Con el esquema de mandato las instituciones financieras podían solicitar formalmente la transferencia de recursos federales como pago de obligaciones adquiridas por estados, municipios y/o sus órganos descentralizados. En su lugar, el fondo maestro sirve desde entonces como garantía de pago en la contratación de deuda bursátil, mientras que las calificaciones de crédito permiten obtener ahora información objetiva y oportuna sobre las finanzas públicas de entidades federativas y municipios. Esta última medida también debería motivar a los acreedores a otorgar financiamiento de acuerdo al desempeño financiero y en particular en base al riesgo crediticio de cada gobierno. 2 Aun cuando los órganos reguladores hacen un esfuerzo importante por monitorear el desempeño financiero de las entidades federativas, 3 la información con la que se cuenta es muy amplia y agregada. No se cuenta con indicadores resumidos comparables y concretos que midan la vulnerabilidad de las entidades federativas, tampoco su apalancamiento y solvencia, su dimensión, sus resultados y el tradeoff entre inversión y gasto ordinario. La cantidad tan amplia de variables financieras que puede construir un analista puede convertirse en un obstáculo cuando dos razones financieras que miden conceptos similares arrojan resultados contradictorios o, en análisis econométricos, cuando estas variables resultan altamente correlacionadas. Sería más deseable contar con una medida integrada que tome en cuenta solo las variables que contribuyen a la explicación significativa del atributo que se desea modelar y que pueda servir para ordenar la posición relativa de las finanzas públicas por estado. 1 Para una descripción mas detallada de este proceso lea Hochman y Valadez (2005). 2 Antes de estas reformas, los rescates financieros explícitos e implícitos de gobiernos estatales acentuaban la dependencia fiscal y generaban problemas de asimetría ver Hernández-Trillo (2002). Por un lado los gobiernos locales no tenían incentivos para mantener sus finanzas en orden debido a la esperanza justificada de un probable rescate federal y, por el otro, los prestamistas no tenían incentivos para investigar la calidad crediticia de los gobiernos locales debido a la garantía federal, lo que les permitía en la práctica asignar la misma calificación de riesgo a ambos gobierno federal y gobiernos estatales. 3 La Secretaría de Hacienda y Crédito Público (SHCP) integra desde el 2003 un Diagnóstico Integral de la Situación Actual de las Haciendas Públicas Estatales y Municipales en México. Disponible en [url: último acceso Junio 10 de 2008.

3 Al funcionario público responsable de la tesorería y las finanzas públicas puede interesarle saber cuál es su posición relativa respecto a otras entidades en términos de solvencia o valor neto (net worth) por ejemplo. Al regulador puede interesarle monitorear el desempeño de los estados en condiciones de estrés o presiones económicas financieras externas con el fin de identificar posibles riesgos de incumplimiento o casos específicos de apalancamiento que pudieran poner en riesgo el la estabilidad del sistema financiero subsoberano. A pesar de la importancia la fragilidad y estabilidad financiera de los gobiernos locales en México no se cuenta actualmente con un índice que mida el desempeño de los estados. A partir de un análisis multivariado en este documento se desarrollan cinco índices que en conjunto miden la vulnerabilidad de las finanzas públicas estatales en México y su desempeño del año 2001 al Estos índices, no correlacionados entre sí, capturan más del 90% de la variabilidad observada en las finanzas públicas estatales en México e indican la posición relativa de cada entidad federativa contra el resto de los estados en materia de apalancamiento, solvencia, resultados e inversión. Con estos índices se forma un indicador de vulnerabilidad financiera agregado. El enfoque multivariado de este estudio refleja las condiciones financieras estructurales de los estados en México y por tanto la información es de mediano plazo. Se intenta dar los primeros pasos hacia un sistema de monitoreo sobre la salud de las finanzas estatales en México identificando factores clave que señalen momentos de estrés y estabilidad. En principio el enfoque son las finanzas públicas estatales aunque el trabajo puede extenderse para incluir municipios y otras variables socioeconómicas e incluso políticas. Finalmente, en adición a la generación de índices, en este estudio se hace un análisis exploratorio de datos para examinar el comportamiento de cada uno de estos y verificar si la calificación crediticia de las entidades federativas en realidad refleja los agrupamientos de estados de acuerdo a sus características financieras. Como caso especial se tratan el estado de México y el Distrito federal cuyas observaciones desplazan significativamente el comportamiento general de la muestra. La siguiente sección introduce brevemente la técnica usada para derivar los índices, a saber, el Análisis de Componentes Principales y el Análisis de Factores. En la tercera sección se hace un análisis exploratorio de las finanzas públicas en México desde el año 2001 al 2006 con los scores de los factores extraídos. La cuarta sección muestra los índices generados y se describe el comportamiento de las finanzas estatales de acuerdo a los rankings propuestos y la quinta sección presenta los comentarios y consideraciones finales.

4 II. Análisis Multivariado El Análisis de Componentes Principales (ACP) y el Análisis de Factores (AF) que se presentan en esta sección son usados en este estudio como métodos exploratorios de los datos con el fin de abstraer información sobre el comportamiento estadístico de las finanzas públicas estatales y de la calidad crediticia. Uno de los objetivos del ACP es reducir la dimensión de la información multivariada original a unos cuantos componentes con el fin de determinar asociaciones entre variables, entre observaciones y variables, revelar grupos específicos de estados con características similares, identificar observaciones aberrantes y revelar tendencias. Los componentes formados pueden tener un interés específico independientemente de la variación de los datos que explican por lo que el número de componentes identificados servirá como insumo en el AF para generar los índices. 1. Análisis de Componentes Principales El ACP busca en particular describir la variación existente entre un conjunto de variables con un conjunto nuevo de menos variables no correlacionadas conocidas como componentes principales. 4 El primer componente principal es aquella combinación lineal de las variables originales que explica la mayor parte de la variación de las variables originales de entre todas las posibles combinaciones lineales de estas. El segundo componente es la combinación lineal que explica la mayor parte de la variación restante sin estar correlacionado con el primer componente y así sucesivamente. Se espera que unos cuantos componentes puedan explicar la mayor parte de la variación de los datos, por lo que en nuestro estudio la técnica es particularmente útil. 5 En este estudio extraemos los componentes principales de la matriz de correlaciones de las variables originales debido a la gran disparidad que se observa en las ellas razones financieras vs. variables en niveles. Con este procedimiento, consistente en extraer los componentes como los vectores propios de la matriz de correlaciones, se evita que las variables con varianzas altas dominen los primeros componentes. 6 Los componentes finales extraídos de la matriz de correlaciones no 4 No se pretende dar una revisión detallada del método. El lector interesado puede consultar Everitt (2005) para un enfoque analítico y computacional más específicos. 5 En lugar de usar 35 variables para explicar la variación de los datos podemos contar con tan solo unos cuantos componentes. Además se espera que la correlación entre las variables financieras que se usan en este estudio sea muy alta ver sección siguiente por lo que la relevancia de la técnica es de nueva cuenta evidente. 6 Esto es equivalente a obtener los componentes principales de las variables originales después de que cada una ha sido estandarizada para tener una varianza unitaria. Sin embargo la correspondencia entre

5 dependen de la asociación lineal entre las variables, sin embargo la proporción de la varianza explicada por cada uno de estos componentes se ve afectada por la correlación entre ellas. Entre mas alta sea la correlación entre las variables explicativas el primer componente capturará la mayor proporción de estas variables. Es necesario apuntar que la totalidad de la varianza en las variables es capturada por todos los componentes principales. Son sin embargo los primeros componentes los que concentran la mayor varianza de forma sucesiva y decreciente. En este estudio usaremos varios criterios empíricos para elegir el número final de componentes. Entre estos está el criterio de Kaiser (1958) que consiste en excluir aquellos componentes cuyos valores propios sean menores que q λ el promedio de la varianza original, i.e., i trace( S) =. Cuando se trabaja con = q q correlaciones este promedio es igual a uno por lo que todos los componentes con λ i <1 son excluidos. Otro criterio es el diagrama de codo (scree diagraman) que consiste en seleccionar el número de componentes en el punto en que los valores propios grandes terminan y dejan paso a los componentes pequeños, usualmente donde se observa una forma de codo en la curva. Finalmente se recurre a la intuición y se elige el número de componentes parsimonioso que tenga sentido económico y que explique el mayor porcentaje de varianza posible. i 1 2. Análisis Exploratorio de Factores 7 El método de Análisis Exploratorio de Factores se usa en este documento para revelar las relaciones entre las variables latentes, no observadas, y el conjunto de variables objetivas o factores comunes que las explican. En analogía con la regresión lineal múltiple a los coeficientes asociados con estas regresiones se les denomina cargas factoriales. Uno de los propósitos de este estudio es obtener los scores asociados a cada uno de los factores. En la solución final para la propuesta de factores se usa adicionalmente un proceso de rotación consistente en encontrar soluciones interpretables sin cambiar las propiedades matemáticas inherentes. En este proceso las variables se arreglan en sub-conjuntos cada uno de ellos asociados a un solo factor. Con el fin de encontrar factores que puedan generalizarse se emplea el la matriz de varianzas y covarianzas y la matriz de correlaciones fácil elegir y al trabajar con R se imponen pesos iguales a las variables Everitt (2005). 7 Esta sección se basa fundamentalmente en Everitt (2005).

6 método de rotación ortogonal conocido como Varimax. 8 Así obtenidos los factores tienen una alta correlación entre un subconjunto de variables y poca o nula correlación con otras. III. Análisis Exploratorio de los Datos Información sobre las finanzas públicas de las entidades federativas en México fue recolectada de la base de datos provista por la calificadora FitchRatings disponible en la sección de finanzas públicas de su página web ( Se elige esta base con el fin de mantener la consistencia de los datos y por ser la información primaria obtenida por esta agencia directamente de las tesorerías de los estados en el proceso de calificación. Esta información se complementa con datos de la SHCP para el año 2007 cuando la agencia presenta información incompleta o con el mayor número de casos preliminares. Se calcularon posteriormente diversas razones financieras de acuerdo las definiciones propuestas por García-Romo, et al. (2005) y las propuestas por FitchRatings en sus análisis de crédito ver tabla 1 enseguida. La base de datos final se compone de las 24 entidades federativas calificadas en México por FitchRatings desde el año 2001 al año La información financiera original por año para estos estados consiste de 124 casos estado/año con 32 variables financieras para cada uno de ellos incluyendo la calificación crediticia ver tabla 2. La tabla 3 muestra estadística descriptiva básica de las variables financieras, tanto los valores en niveles como las razones financieras. Los valores del sesgo y la kurtosis indican que las variables no parecen seguir individualmente una distribución normal y esto se confirma con el valor de los estadísticos Jarque-Bera y Shapiro Wilk. En adición a esto se observa evidentemente una gran disparidad entre las variables, los rangos estadísticos y la varianza de las variables en nivel son altos, lo que finalmente motiva la normalización de las variables en este estudio Para una descripción detallada del proceso el lector puede revisar Marda, et. al. (1979) y para una interpretación más intuitiva de este método de rotación así como Quartimax y métodos oblicuos ver Everitt (2005). 9 Aunque al momento de integrar la base se tenía información disponible para el año 2007 en varios de los casos, se prefirió omitir esta información debido a su carácter preliminar o por no contener información completa para todas las entidades y variables de estudio. Una vez calculados los factores y sus cargas se estimaron los casos del año Este rescalamiento es importante debido al que el método Componentes Principales usado en este artículo maximiza la varianza de los scores por lo que variables con varianzas grandes tendrían un mayor peso en el análisis. La normalización permite hacer comparables todas las variablesy permite detectar observaciones aberrantes y asociaciones de una manera mas clara.

7 Tabla 1. Definición de variables financieras Nombre Definición Información específica Dimensión Estatal IT Ingresos Totales Ingresos Propios + Ingresos Federales (y Estatales, en el caso de los municipios) IFOS Ingresos Fiscales Ordinarios Ingresos Propios (impuestos, derechos, productos, etc.) + participaciones federales estatales (excluyendo las correspondientes a los municipios) + otros ingresos federales disponibles (Aportaciones Federales Ramo 33 y otros) GPRI Gasto primario Servicios personales, materiales y servicios generales GCR Gasto corriente Niveles a millones de pesos del AHOIN Ahorro Interno Ingreso total menos gasto primario TRIB Participaciones Federales / Tansferencias Totales Generación de Ingreso, Ahorro e Inversión IEIT Ingresos Propios/Ingresos Totales Las transferencias incluyen las transferencias a municipios etiquedas, no etiquetadas y otras. Ingresos Propios (impuestos, derechos, productos, etc.) + Participaciones Federales al Municipio + Fondo de Fortalecimiento Municipal (F-IV Ramo 33)Ingresos Propios IEGO Ingresos Propios/Gasto Corriente Ingreso propio por cada peso gastado INVI Gasto en inversión/ingresos propios INVB Gasto en inversión/ Producto Interno Bruto INVP Gasto en inversión/gasto primario Inversión Estatal (excluye inversión del Ramo 33)/Ingresos Propios AHOINIFO Ahorro Interno/IFOS Balance primario menos el pago de intereses Gasto Ordinario GOIFO Gasto corriente/ifos (Gasto corriente + GOTNEIFO Transferencias No Etiquetadas)/IFOS Gasto corriente/gasto CORP primario Gasto corriente, Transferencias, Inversión Total y Adeudos de Ejercicios Fiscales Anteriores (ADEFAS) Apalancamiento DEU Balance de la deuda SDEU/Participaciones Federales (excluyendo las correspondientes a los municipios) DAH DEU/Ahorro Interno SDEU/(Participaciones Federales al municipio + Fondo de Infraestructura Social (Ramo 33) + Fondo de Fortalecimiento Municipal (Ramo 33) + Otras Aportaciones) DPIB DEU/PIB DPAR DEU/Ingresos Federales DIFOS DEU/IFOS Deuda pública directa + deuda organismos + deuda pública municipal DD Deuda Directa Niveles en millones de pesos del 2006 DIOD Deuda Indirecta por Organismos Niveles en millones de pesos del 2006 descentralizados DIM Deuda Indirecta por Municipios Niveles en millones de pesos del 2006 DDIFO DD / IFO DDAI DD /AI Sostenibilidad de la Deuda SDEU Servicio de la deuda IFOS gasto operativo transferencias no etiquetadas y otros SDEUAI SDEU/Ahorro Interno SAHO SDEU/IT-GPRI + INV INV representa el gasto de inversión SPAR SDEU/Ingresos Federales Pago de intereses + amortizaciones de deuda SIFOS SDEU/IFOS Resultados BPRI Balance primario Niveles en millones de pesos del 2006 BFIN Balance financiero Niveles en millones de pesos del 2006 Fuente: García-Romo (2005) y cálculos propios. La última columna de la tabla prueba la hipótesis sobre la igualdad de las medias de las variables provenientes de la muestra original y de la muestra sin el Estado de México y el Distrito Federal. Se muestra evidencia estadística que

8 permite rechazar la hipótesis nula para la mayor parte de las variables medidas en niveles y, como sería de esperarse, para una buena parte de las razones financieras a distintos niveles de confianza. Por esta razón se decide trabajar para el resto del análisis sin estos dos casos debido al desplazamiento que generan en el comportamiento general de la muestra y por tener circunstancias fiscales especiales. La tabla A.1 en el anexo muestra la matriz de correlaciones entre las variables y también resulta evidente la asociación lineal existente entre muchas de ellas en distintos niveles, lo que sugiere reducir la dimensión de la base mediante componentes principales. La asociación lineal entre las variables explicativas justifica el análisis multivariado para explicar la variación total de la muestra con un número significativamente menor de factores como se vera en las siguientes secciones. Tabla 2. Escala de Calificaciones Otorgada por FitchRatings. Escala Definición AAA La más alta calidad crediticia AA+ a AA Muy alta calidad crediticia AA- A+ A Alta calidad crediticia A- BBB+ BBB Adecuada calidad crediticia BBB- BB+ BB Especulativa BB- B+ B Altamente especulativa B- CCC Alto riesgo de incumplimiento CC Muy alto riesgo de incumplimiento C El más alto riesgo de incumplimiento D Incumplimiento E Calificación suspendida Fuente: Elaborado a partir de información de Fitch Ratings. a Los signos + y indican la fortaleza o posición relativa al interior de las calificaciones que van de B a AA. 1. Extracción de Factores Enseguida se obtienen los componentes principales mediante el procedimiento de maximización descrito en la sección anterior. 11 El tipo de matriz que se usa es de 11 Para la estimación de componentes principales y factores se usa el paquete estadístico Minitab versión 15.

9 correlación lo que permite normalizar las variables y hacer consistentes las variables en términos de sus varianzas. La tabla 4 presenta los valores propios (varianza) de los componentes así como la proporción de la varianza que explica cada componente. De acuerdo al criterio de Kaiser se sugiere elegir seis componentes con los que podría explicarse el 82.7% de la varianza. Tabla 3. Estadística descriptiva de las finanzas públicas estatales Desviación Variable Media Estándar Mínimo Máximo Sesgo Kurtosis J-B a S-Wilk b T-test c IT d 23,594 18,867 4,180 89, ** IEGO INVB INVI INVP TRIB * * GCR 5,957 7, , * GPRI 23,423 18,395 4,191 80, ** CORP ** BPRI 171 1,561-6,136 9, ** BFIN ,466-8,615 6, * SDEU 1,145 2, , * SAHO SPAR *** DEU 5, , , * DAH DPAR ** DPIB *** DD 4,584 9, , * DIOD 736 1, , *** DIM IFOS 11,743 14,967 1, , * SIFOS DIFOS *** AHOIN 2,632 3, , * IEIT ** GOIFO * * 0.54 GOTNEIFO AHOINIFO * * DDIFO ** DDAI SDEUAI *** RATING a b Estadístico Jarque-Bera (JB) para probar normalidad. Estadístico Shapiro-Wilk para normalidad. c Estadístico t para la diferencia de medias respecto a la muestra sin Estado de México ni Distrito Federal. d Ver tabla 1 para la definición de variables. f Miles de pesos. e En miles de pesos constantes. *,** y *** Significativo al 1%, 5% y 10% respectivamente.

10 Una vez identificado el número de componentes principales de acuerdo también a su sentido económico, se procede a estimar las cargas factoriales y se muestran las variables que integran a cada uno de factores. Para elegir los pesos que forman parte del índice en cada factor se identifican las cargas máximas por el método de rotación Varimax y se ordenan de acuerdo a su importancia relativa. 12 La tabla 5 presenta los seis factores y la varianza explicada total que en este caso asciende a 80.1 por ciento. Tabla 4. Análisis de Componentes Principales * Componente Valor Propio Varianza Varianza Acumulada * Más de 20 componentes explican el comportamiento total de la varianza. Con estos criterios se observa que, con excepción de la variable DIOD, las variables en niveles dominan al primer factor que se compone de Ingresos Totales, Ahorro Interno, Ingresos Fiscales Ordinarios, Gasto Corriente y Gasto Primario, y denota la magnitud financiera del Estado, por lo que este primer factor se denomina Dimensión Financiera del Estado. Note que las variables que integran este componente son todas expresadas en niveles y que entre mayor sea el factor mayores son los recursos con los que cuenta esta entidad federativa. El segundo factor esta determinado por las variables de deuda como proporción de los ingresos fiscales ordinarios, el ahorro interno y las participaciones federales, así como la deuda total y deuda directa en niveles por lo que a este componente se le denomina Apalancamiento. Todas las variables ejercen una influencia negativa sobre el factor por lo que mayores niveles de deuda se ven reflejados en la parte negativa de los ejes mientras que menores endeudamientos relativos se ven reflejados en la parte positiva. El tercer factor esta compuesto de variables de servicio de la deuda en niveles y como proporción de los IFOS, las participaciones o el ahorro interno, por lo que a este factor se le denomina de Sostenibilidad de la Deuda. Al igual que el factor de apalancamiento la influencia que ejercen las variables de forma individual es negativa en todos los casos. Valores por arriba del promedio significan mayor sostenibilidad mientras que valores menores al promedio indican mayor insolvencia. Note que los factores uno al tres acumulan casi el 60% de la variación explicada de la muestra. 12 Se exploraron además rotaciones alternas como Equimax y Quartimax y los resultados son cuantitativa y cualitativamente equivalentes.

11 El cuarto factor está compuesto de razones financieras asociadas con el gasto ordinario y el ahorro. Entre mayor sea el gasto ordinario de una entidad federativa mayor será el efecto sobre el factor indicando también una menor proporción de ahorro. Posiciones en sentido contrario indican menor gasto ordinario o en su defecto una mayor proporción de ahorro interno como porcentaje de los ingresos fiscales ordinarios. En todo caso mientras mayor sea el índice la entidad se encontrará en una posición relativa mas baja, mientras que un valor del índice menor indicará mejores posiciones relativas. Este factor se denomina de Gasto Ordinario. Tabla 5. Factores, Cargas Factoriales y Varianzas Variable Comunalidad IT IFOS GPRI GCR AHOIN DIOD DDIFO DPAR DDAI DAH DEU DD SIFOS SAHO SDEUAI SDEU SPAR IEGO AHOINIFO GOIFO GOTNEIFO TRIB CORP IEIT INVI DIM BPRI BFIN INVP Varianza % Var El quinto factor por su parte se compone de variables que definen la capacidad de generar recursos como el porcentaje de transferencias federales colectadas por el estado (TRIB) y el gasto de inversión como proporción de los ingresos propios (INVI), las dos ejerciendo una influencia negativa. También se

12 define por variables como gasto corriente como proporción del gasto primario (CORP) y la deuda adquirida por municipios (DIM). De esta manera, cuando el factor tenga un valor negativo se deberá a mejores niveles en TRIB o INVI, mientras que valores positivos estarán asociados con mayor deuda indirecta o gasto corriente. En términos generales definimos a este factor como Autonomía. Finalmente el sexto factor está compuesto por variables que miden los resultados financieros de las entidades, a saber, el balance primario y el balance financiero respectivamente por lo que denominamos a este factor resultados. Las variables de resultados que componen este factor tienen un impacto positivo sobre el índice mientras que la variable de inversión (INVP) ejerce una influencia negativa. Valores negativos del índice por ejemplo indicarían resultados relativamente menores al promedio o, alternativamente, mayores niveles de inversión como proporción del gasto primario, o ambos simultáneamente. Es interesante notar desde este momento la bipolaridad mostrada entre los índices de gasto ordinario vs. ahorro y resultados vs. inversión, lo que sugiere un trade off muy específico entre las decisiones que enfrentan los funcionarios públicos sobre cada una estas variables. 2. Interpretación Geométrica Con el fin de facilitar la interpretación y apreciar el efecto que tiene la inclusión de las dos entidades federativas con mayor influencia en el comportamiento estadístico de la muestra dejamos en un primer término fuera del análisis al Estado de México y al Distrito Federal. La siguiente subsección examina estos casos con mayor detalle. De la misma manera, para examinar la consistencia de las calificaciones de riesgo otorgadas por FitchRatings y ver si entidades con calidad crediticia o condiciones financieras similares tienden a agruparse empezamos esta sección examinando la dispersión de los scores entre los factores bajo estudio. Dimensión Financiera y Apalancamiento Es de interés observar el comportamiento general de la muestra en el siguiente plano (gráfica 1) que asocia la totalidad de las variables en dos factores (la dimensión y el apalancamiento). Aquellos estados que se encuentran cerca uno del otro presenta comportamientos similares en cuanto a dimensión y apalancamiento, mientras aquellos alejados unos de otros tendrían comportamientos distintos. Así por ejemplo Veracruz, Chihuahua y Puebla entre otros tienden a agruparse en el primer cuadrante con niveles de apalancamiento bajos y dimensión financiera mayor que el promedio. En el segundo cuadrante que representa apalancamientos y dimensiones financieras bajas en relación al promedio de la muestra se

13 encuentran entidades como Campeche, Aguascalientes, Morelos y algunos años Colima. Por su parte, en el tercer cuadrante Durango, Hidalgo, Querétaro y prominentemente Colima en el 2003 presentan características similares, a saber, dimensión relativamente bajas pero niveles de apalancamiento muy altos. Esta combinación en el tercer cuadrante define entidades que requieren atención en el manejo de su deuda debido a que por su dimensión, la capacidad de pago resulta limitada. Por último, deudas elevadas con dimensiones grandes en el cuarto cuadrante definen a estados como Nuevo León, Jalisco y en menor medida Sonora. 13 El diagrama de cargas muestra las variables que determinan la ubicación de las entidades en cada uno de los cuadrantes ver gráfica 2. Así, las variables que definen al apalancamiento de Nuevo León son la deuda total, la deuda directa (DD) y la deuda indirecta contratada por organismos descentralizados (DIOD). Variables de apalancamiento como ahorro interno (AHOIN), ingresos fiscales ordinarios (IFOS) e ingresos totales (IT), ayudan a diferenciar el comportamiento de Sonora y Veracruz con el resto de las entidades federativas ver gráfica 1 y 2 simultáneamente. De la misma manera, variables de insostenibilidad y apalancamiento como SPAR, SIFOS, SAHO, DIM, DAH, DDAI, DDIFO y DPAR ayudan a diferenciar el comportamiento de las entidades en el tercer cuadrante con el resto de los estados. La distancia respecto al origen en estos vectores también indica la fuerza relativa con la que influye una variable en el posicionamiento de una entidad federativa en particular. Así, entre las variables que definen la posición de Veracruz y Puebla por ejemplo se encuentran los ingresos fiscales ordinarios, el ahorro interno y el gasto primario, en menor medida influye la inversión estatal como proporción del gasto primario. Esta gráfica 2 también muestra la fuerza de la asociación entre las variables explicativas. Las variables gasto primario (GPRI), gasto corriente (GCR), ingresos totales (IT), ingresos fiscales ordinarios (IFOS) y ahorro interno (AHOIN) tienen una correlación muy alta y positiva. Estas se asocian de manera inversa con la inversión como proporción de los ingresos estatales (INVI), las variables de resultados (BFIN y BPRI) entre otras. Existe cierta independencia entre todas estas variables y las variables del servicio de la deuda. Dimensión Financiera y Sostenibilidad de la Deuda El comportamiento de las entidades federativas se encuentra en general ubicado en condiciones de sostenibilidad de la deuda aunque existen varios casos en 13 Note que los cuadrantes II y IV de este plano definen agrupamientos de estados en donde el nivel de endeudamiento es consistente con su dimensión financiera.

14 situaciones poco sostenibles como Guerrero y Veracruz en el 2006 y Quintana Roo en el El cuadrante I define entidades con dimensión financiera alta y niveles sostenibles de deuda tales como Puebla, Jalisco y Chihuahua. Estados con dimensiones más pequeñas pero con niveles sostenibles de deuda son Campeche, Colima, Aguascalientes, entre otros. En el cuadrante III están entidades que requieren atención debido a que son economías pequeñas que han experimentado niveles insostenibles de deuda en algunos periodos como Quintana Roo en 2007, similares a niveles de servicio de economías mucho más grandes como Guerrero o Veracruz en 2006 respectivamente. Gráfica 1: Diagrama de Scores, Dimensión Financiera vs. Apalancamiento. Apalancamiento Col03 Ver07 Ver03 Coah06 Coah03 Tab04 CAMP03 Tab06 Coah04 Tab05 Tab03 Tab02 NL06 Chih05 Pue04 Col06 CAMP06 CAMP05 Mich01 CAMP02 CAMP04 Ver01 CAMP07 Mor01 Coah07Chih07 Chih06 Mor07 Tab01Coah05 Chih04 QR07 Oax05 Ags01 Coah02 Oax04 Oax01 Mich02 Pue06 CAMP01 Coah01 Chih03 Mor06 Oax02 Pue01 Pue02 Guerr06 Ver04 Ver05 Ags02 Ags03 Oax03 BCS07 Ags04 Ags06 Mor05 Pue05 Col01 Mor02 QRT07 SLP01 HGO01 Oax07Chih02 Col04 QRT05 Mor04 QRT06 SLP03 HGO03 Mich04 Oax06 Col05 Chih01 Ags05 Tab07 QR05 HGO02 Guerr02 Guerr03 BCS06 BCS05 Sin06 Mor03 QRT04 Mich03 Son07 QR06 HGO04 Pue03 BCS03 Sin07 Guerr05Mich06 Jal04 Col02BCS02 BCS01 Guerr01 Jal03 Jal05 QRT03 Mich07 Mich05 BCS04 Son06 QR01 QRT01 HGO06 Guerr07 Col07 SLP07 Son05 QRT02 Sin04 Sin05 Son04 QR03 Sin01 QR04 Sin03 SLP06 HGO07 SLP05 Jal07 Dur01 Dur06 Ver02 Jal02 HGO05 Jal01 QR02 SLP04 Dur03 Dur07 Guerr04 Sin02 Pue07 Dur02 SLP02 Dur05 Son03 Ags07 Dur04 Son01 Son02 NL01 NL05 NL02 NL04 Ver06 Jal06 RATING-num * NL Dimensión Financiera 2 3 En general los cuadrantes I y III corresponden a los casos en que la dimensión financiera del estado con su nivel de servicio de la deuda son consistentes, es decir, a mayor dimensión mayor es el pago por servicio de la deuda y viceversa. El cuadrante II muestra los casos en que un tamaño pequeño se asocia a niveles de servicio de la deuda menores al promedio, lo que denota cierta eficiencia o control financiero y el cuadrante IV muestra las entidades con dimensiones altas y servicios de la deuda altos, lo que por su parte daría cuenta de una situación de menor eficiencia, descontrol de la deuda o poco margen de maniobra.

15 Gráfica 2. Vectores Cargas Factoriales Dimensión Financiera vs. Apalancamiento Dimensión Financiera Apalancamiento SDEUAI DDAI DDIFO AHOINIFO GOTNEIFO GOIFO IEIT AHOIN SIFOS IFOS DIM DIOD DD DPAR DAH DEU SPAR SAHO SDEU BFIN BPRI CORP GPRI GCR TRIB INVP INVI IEGO IT SDEUAI DDAI DDIFO AHOINIFO GOTNEIFO GOIFO IEIT AHOIN SIFOS IFOS DIM DIOD DD DPAR DAH DEU SPAR SAHO SDEU BFIN BPRI CORP GPRI GCR TRIB INVP INVI IEGO IT Gráfica 3. Scores Dimensión vs. Sostenibilidad de la Deuda Dimensión Financiera Sostenibilidad de la Deuda * Calificación Ver07 Ver06 Ver05 Ver04 Ver03 Ver02 Ver01 Tab07 Tab06 Tab05 Tab04 Tab03 Tab02 Tab01 Son07 Son06 Son05 Son04 Son03 Son02 Son01 SLP07 SLP06 SLP05 SLP04 SLP03 SLP02 SLP01 Sin07 Sin06 Sin05 Sin04 Sin03 Sin02 Sin01 QR07 QR06 QR05 QR04 QR03 QR02 QR01 QRT07 QRT06 QRT05 QRT04 QRT03 QRT02 QRT01 Pue07 Pue06 Pue05 Pue04 Pue03 Pue02 Pue01 Oax07 Oax06 Oax05 Oax04 Oax03 Oax02 Oax01 NL06 NL05 NL04 NL03 NL02 NL01 Mor07 Mor06 Mor05 Mor04 Mor03 Mor02 Mor01 Mich07 Mich06 Mich05 Mich04 Mich03 Mich02 Mich01 Jal07 Jal06 Jal05 Jal04 Jal03 Jal02 Jal01 HGO07 HGO06 HGO05 HGO04 HGO03 HGO02 HGO01 Guerr07 Guerr06 Guerr05 Guerr04 Guerr03 Guerr02 Guerr01 Dur07 Dur06 Dur05 Dur04 Dur03 Dur02 Dur01 Col07 Col06 Col05 Col04 Col03 Col02 Col01 Coah07 Coah06 Coah05 Coah04 Coah03 Coah02 Coah01 Chih07 Chih06 Chih05 Chih04 Chih03 Chih02 Chih01 CAMP07 CAMP06 CAMP05 CAMP04 CAMP03 CAMP02 CAMP01 BCS07 BCS06 BCS05 BCS04 BCS03 BCS02 BCS01 Ags07 Ags06 Ags05 Ags04 Ags03 Ags02 Ags01

16 Calificación crediticia Para examinar mejor el proceso de agrupamiento, las entidades federativas se clasifican ahora de acuerdo a la calificación crediticia otorgada por FitchRatings. 14 Un acercamiento a los dos primeros factores principales muestra que las entidades que han recibido calificaciones A+ (5) tienden a tener una dimensión alta pero con menor apalancamiento, mientras que las entidades con calificación A (6) se ubican en dimensiones menores al promedio y apalancamientos bajos. Parece haber una tendencia por FitchRatings a otorgar calificaciones más bajas a entidades con niveles de apalancamiento altos ver el caso de Durango, Sonora y Nuevo León entre otros. Esto confirma que para FitchRatings el apalancamiento caracteriza en buena medida la calificación crediticia de entidades federativas. No es muy sorprendente por su parte observar que la mayor frecuencia de calificaciones altas se han otorgado a entidades con dimensión y apalancamiento bajos. 15 De la misma manera, FitchRatings ha otorgado mejores calificaciones de crédito a entidades que erogan montos bajos por concepto de servicio de la deuda. Menores calificaciones tienden a concentrarse para economías pequeñas con niveles de deuda relativamente más insostenibles que el promedio. Apalancamiento, Inversión y Gasto Ordinario Un gobierno eficiente debería mostrar una baja asociación entre niveles de deuda y gasto ordinario. Es decir mayor deuda no debería destinarse a gasto corriente. Tal es el caso de las entidades localizadas en el cuadrante IV de la gráfica 4 siguiente quienes además de tener gastos corrientes y apalancamiento altos concentran también la mayor proporción de calificaciones bajas otorgadas por FitchRatings. Entidades con niveles de apalancamiento alto, mayor inversión estatal como porcentaje de los ingresos totales y un menor gasto ordinario se presentan en el cuadrante III. Sin embargo las calificaciones más altas tienden a otorgarse a entidades con menores niveles de apalancamiento ver cuadrante II. Esto es natural debido a que se muestra entidades que con poco apalancamiento han logrado invertir mejor sus propios recursos. Entidades como Tabasco, Veracruz y Puebla reportan niveles de gasto ordinario altos con bajos niveles de apalancamiento. 14 El número 1 corresponde a la calificación crediticia AAA, la calificación 2 corresponde a AA+ y así sucesivamente hasta llegar a 13 que corresponde a una calificación BBB-. Recuerde el lector que en este análisis se han excluido los casos del DF y el Estado de México que precisamente están en estas dos calificaciones respectivamente. 15 Existen sin embargo algunas inconsistencias. Por ejemplo el Estado de Aguascalientes, aún contando con dimensiones bajas y niveles de apalancamiento altos en 2007 le fue asignada una calificación alta.

17 Dimensión Financiera vs Resultados El plano de scores siguiente (gráfica 5) muestra en el eje horizontal la dimensión y en el vertical muestra ahora los resultados de balance y la inversión como porcentaje de los ingresos del propio estado. Las cargas factoriales del balance primario y financiero son positivas en ambos casos. De esta manera Veracruz y Nuevo León registraron pérdidas en 2002 y 2006, mientras que Nuevo León y Puebla utilidades en el 2004 respectivamente. En general existe un comportamiento simétrico entre los casos con resultados positivos y negativos entre las distintas dimensiones de los estados. Economías estatales de tamaño relativamente mayor que presentan de manera consistente resultados positivos son Puebla y Jalisco y en menor medida Chihuahua y Tabasco. Este comportamiento se explica por el ahorro interno de acuerdo con la información arrojada por los vectores de cargas. 16 Por su parte algunas economías pequeñas han tenido resultados positivos en los últimos años como Querétaro, Quintana Roo y Campeche. Resultados positivos en general parecen determinarse de acuerdo también al diagrama de cargas no presentado aquí por el comportamiento presupuestal. En cuanto a calificación crediticia parecieran no ser consistentes los estados de Aguascalientes y Colima, sin embargo su ubicación también puede explicarse por mayores niveles de inversión al igual que Veracruz. En resumen, del análisis de los diagramas de dispersión y de los vectores de cargas factoriales para todas las combinaciones de factores se obtienen entre otras las siguientes observaciones y relaciones primarias: 17 Insostenibilidad y apalancamiento. El grueso de las observaciones tienden a concentrarse en el primer cuadrante con bajos niveles de apalancamiento y niveles sostenibles de servicio de la deuda. El caso de Nuevo León es de interés al presentar niveles de apalancamiento muy altos pero al mismo tiempo con un servicio de la deuda menor al promedio. Por su parte Veracruz 2003, Chihuahua 2005 y Puebla 2004 son casos en los que un menor apalancamiento se asocia a mayores pagos por el servicio de la deuda. Insostenibilidad de la Deuda y Resultados. Resultados negativos y un servicio de la deuda alto pueden indicar entidades con cierto grado de vulnerabilidad, sobre todo si esta condición se sostiene por varios periodos. Existen pocos estados en estas circunstancias en el cuadrante III, todos son casos dispersos sin ninguna 16 Para cada combinación de factores existe un diagrama de cargas factoriales que sin embargo no se incluye en el estudio con el fin de mantenerlo parsimonioso. 17 El análisis y las relaciones que se presentan en toda esta sección tienen un carácter exploratorio. La utilidad deriva de las propuestas a nivel de hipótesis que pueden generarse.

18 tendencia evidente. Al igual que en otros casos mejores calificaciones son dadas a entidades con niveles bajos del servicio de la deuda. Gráfica 4. Dispersión entre Gasto Ordinario, Inversión y Apalancamiento Apalancamiento HGO06 Ver07 Ver03 Coah06 Coah03 Chih05 Tab06 CAMP05 Tab05 Tab04 CAMP04 CAMP02 NL06 Pue04 Col06 CAMP06 Chih06 Coah04Coah05 Coah07 CAMP03 Mich01 Ver01 Chih04 Mor01 Chih07 Tab03 CAMP07 Tab02 QR07 Mor07Oax05 Oax04 Coah02 Ver04 Chih03 CAMP01 Ags01Pue06 Ver06 Oax01 Mich02 Tab01 Ags03 Mor06 Guerr06 Ver05 Oax03 Oax02 Ags06 Pue05 Coah01 Pue01 QRT07 Chih02 Ags04 Ags02 Mor05 Mich04 Pue02 HGO01 Oax07 Col01 QRT06 BCS07 Oax06 SLP01 QRT05 Mor04 Mor02 Col04 SLP03 HGO03 Chih01HGO02 Col05 BCS06 Ags05 Jal04 Guerr02 Mich06 QR05 BCS05 QRT04 Pue03 Tab07 HGO04QR06 Son07Sin06 Mor03 Mich03 Sin07 Jal05 Jal06 BCS03 Guerr05Guerr01 Jal03 Mich07 QRT03 Guerr03 Col02 BCS01 Mich05 BCS02 Guerr07 Son06 QRT01 Son05 BCS04 QR01 SLP07 Col07 Son04 Sin05 QR03 QRT02 Sin04 Sin03 QR04 SLP06 Sin01 Jal07 SLP05 Dur01 HGO07 Dur06 Jal02 Ver02 HGO05 QR02 SLP04 Jal01 Son03 Dur05 Dur07 Guerr04 Pue07 Sin02 Dur03 SLP02 Dur02 Calificación * -2 NL05 NL04 NL01 Ags07 NL02 Son01 Dur04 Son02 Col03 NL Gasto Ordinario Gráfica 5. Dispersión entre Dimensión y Resultados. Resultados Col03 NL01 NL04 Jal03 Guerr06 Guerr05 QRT04 Guerr03 Jal04 Guerr02 Tab04 Pue06 QRT05 SLP03 Guerr07 Oax04 Pue05 Tab02 Guerr01 Oax07 Jal05 Dur07 Dur05 Coah01 Coah03 Sin03 SLP07 Son03Oax03 Oax05 Ver05 Col04 Dur04 Oax02 Mor01 SLP01 Dur06 Son04 Col07 QR07 Son01 Oax01 Jal01 Mor07 Col06 Mor02 QRT03 Tab01Mich01 Col02 Col01 BCS05 Coah06 Chih04 BCS07 CAMP04Ags06 SLP05 Sin01 Sin04 Sin07 QR05 QRT07 QRT01 Mor04 Mor06 Mich04 Mich05 Dur02 Dur01 Chih07 CAMP01 Chih01Chih05 Col05 BCS03 Ags04 QR06 Tab07 SLP04 Sin05 Sin06 Tab05 QR01 Mor05 QRT06 HGO07 Guerr04 CAMP07 CAMP03 CAMP05 BCS04 BCS02 CAMP02 Ags03 BCS01 Tab03 Son05 SLP02 Son02 HGO06 Son07 Oax06 Son06 Jal02 Mor03 QR04 Dur03 QR03QRT02Sin02 HGO04 Coah04 Pue01 NL03 QR02 BCS06 Ags01 HGO02 Mich03 SLP06 HGO01 Coah02 Coah05Pue02 Ags02 Chih03 Chih06 CAMP06 Mich02 HGO03 Chih02 Mich06 Pue03 NL05 Ags05 Coah07 Pue07 Tab06 NL02 Ver03 Jal07 HGO05 Ver01 Pue04 Ver04 Jal06 Ver06 Calificación * -3 Ags07 NL06 Mich07 Ver07-4 Ver Dimensión 1 2 3

19 Casos Estado de México y Distrito Federal: diagnóstico breve La sección anterior omitió el caso las dos entidades con más peso económico (y estadístico) a nivel nacional: el Estado de México y el Distrito Federal. Ambas entidades tienen circunstancias legales, fiscales y/o económicas particulares que ejercen un impacto significativo en el comportamiento general de la muestra. El plano siguiente confirma que la diferenciación entre estas entidades y el resto es también estadística. Analizando los dos factores principales (dimensión y apalancamiento) 18 se muestra que el Estado de México tiene un apalancamiento alto, en contraste con el Distrito Federal quien tiende a realizar pagos menores al ubicarse en el primer cuadrante. La ubicación del Estado de México en el cuarto cuadrante esta influida de manera significativa por las variables de deuda y de servicio. El análisis estadístico no puede confirmar sin embargo a las variables financieras responsables por el comportamiento del Distrito Federal en el cuarto cuadrante, lo que sugiere que son algunas otras características no modeladas aquí y tales como el marco regulatorio y fiscal las que definen su localización. Gráfica 5. Dimensión Financiera vs Apalancamiento con DF y Edo. de México Apalancamiento Tab02 Coah04 Coah05Chih07 CAMP07 Tab01 Tab07 Pue02 Pue01 Tab03 Tab04 NL06 Chih06 Tab05 Pue05 Pue06 Mich02 Mich01 Coah01 Coah06 Chih03 Chih04 CAMP03 CAMP04 CAMP06 Chih02 Chih01 CAMP02 CAMP05 Col06 QR06 QRT07 Coah02 Coah07 CAMP01 Ags01 Oax02 Pue03 Sin07Ver01 Ver07 Jal04 Oax01 QR01 Oax03 Sin01 QRT05 Sin05 QRT06 Son07 Tab06 Pue07 NL04 Mor07 Mor02 Coah03 Jal03 Jal05 Col01 Ags02 Mich03 Jal06 Col05 Ver05 NL05 Mor04 QRT04 QR03 Sin02 Oax05 Oax06 Mich07 Mich04 Jal01 Jal02 Col04 Ags04 Ags06 QR04 Oax04 Oax07 Jal07 NL03 NL02 NL01 Col02 HGO01 Mor05 SLP01 QRT01 Mor06 Mich06 SLP04 Mich05 HGO04 QR02 QRT02 Guerr04 Guerr07 Dur06 Col07 BCS03 BCS02 Ags05 BCS01 Dur07 Sin04 Guerr03 Sin03 Guerr05 QRT03 BCS07 BCS06 Son01 Sin06 SLP07 Son06 Chih05 BCS05 Dur01 SLP03 SLP06 HGO07 HGO06 QR05 SLP05Son05 Pue04 Mor03 HGO02 Guerr01 HGO05 Guerr02 Dur05 Son02 Son03 Dur03 Ver03 SLP02 Dur02 Ags03 Ver02 Ags07 Son04 Dur04 Mor01 Col03BCS04 Ver04 HGO03 QR07 Guerr06 Ver06 Edmex07 Edmex01 Edmex03 Edmex06 Edmex05 Edmex04 DF02 DF04 DF07 DF03 DF05 DF06 Calificación * -4 DF01-5 Edmex Dimensión Respecto a la dimensión y otras variables el Estado de México ha generado de manera continua resultados positivos aunque menores que los obtenidos por el 18 La inclusión de estas entidades no afecta la interpretación de los índices de ninguna manera pero las cargas factoriales e importancia de las variables que integran a los factores tienen algunos cambios. Ver tabla A.2 en el apéndice. Note además que la varianza explicada por las variables sube sin embargo a 94.3 por ciento.

20 Distrito Federal para los años 2005 y El Distrito Federal tuvo malos resultados del 2001 al IV. Índices de Dimensión, Sostenibilidad, Apalancamiento y Eficiencia Con el fin de proporcionar indicadores agregados que midan el desempeño de las finanzas públicas a nivel estatal, en esta sección se presentan los índices asociados a cada uno de los factores calculados en este estudio y se usan para ordenar la posición relativa de los estados respecto a su dimensión, apalancamiento, sostenibilidad de la deuda, gasto ordinario, autonomía y resultados. Esta sección comienza con una breve discusión sobre la necesidad de índices financieros estatales resumidos. 1. Sobre la necesidad de índices financieros estatales. El alto número de variables financieras con las que cuenta el administrador público para examinar el desempeño de los estados es abundante. Razones financieras individuales pueden ser útiles en estos ejercicios pero en ocasiones es la elección entre un conjunto de variables que miden la misma característica resulta difícil. Por ejemplo, para medir la sostenibilidad de la deuda la SHCP toma la razón servicio de la deuda sobre participaciones como aproximación de la capacidad que tienen los estados para hacer frente a sus obligaciones financieras. 19 Sin embargo, discutiblemente una mejor medida pudiera ser la razón de servicio de la deuda sobre los ingresos fiscales ordinarios que incluye a los ingresos estatales y otros ingresos disponibles. En términos generales, y como resultado de la metodología empleada, consideramos que el concepto de insostenibilidad de la deuda para seguir con el ejemplo es en realidad una variable latente. Es una variable compuesta por distintos indicadores de servicio de la deuda que no puede observarse directamente por una sola variable, sino más bien es el resultado de la combinación de distintas fuerzas. Los indicadores aquí elegidos para aproximar la dimensión de los estados, la el apalancamiento, la sostenibilidad de la deuda y el gasto ordinario, son aquellas combinaciones de variables que en su conjunto explican para cada uno de estos factores el mayor porcentaje de la variación en las finanzas públicas estatales. Se reduce así el trabajo de analizar un vasto número de variables (razones financieras, niveles, etc.) a solo unos cuantos indicadores, más homogéneos y comparables. 19 Ver Diagnósticos Integrales disponibles en la SHCP [url: Ultimo acceso Junio 14 de 2008.

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