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Hacienda Pública Española / Revista de Economía Pública, 189-(2/2009): 81-106 © 2009, Instituto de Estudios Fiscales Efectos externos del endeudamiento sobre la calificación crediticia de las Comunidades Autónomas* ANDRÉS LEAL MARCOS Gobierno de Aragón JULIO LÓPEZ LABORDA Universidad de Zaragoza Recibido: Mayo, 2008 Aceptado: Marzo, 2009 Resumen El objetivo del trabajo es obtener evidencia empírica sobre la influencia que las externalidades del en- deudamiento público de los gobiernos central y autonómicos tienen sobre la calificación crediticia de las diferentes Comunidades Autónomas españolas. El análisis se ha realizado mediante la estimación de un modelo probit ordenado a partir de un panel de datos correspondiente a las Comunidades Autó- nomas durante el período 1992-2007. Los resultados obtenidos muestran cómo el nivel de endeudamiento del propio gobierno regional, así como el stock de deuda de los niveles de gobierno autonómico y central, influyen de manera signifi- cativa en la probabilidad de obtener un determinado rating. Palabras clave: deuda pública, externalidades, rating, probit ordenado, datos de panel. Clasificación JEL: C2, H74 y H77. 1. Introducción El objetivo del presente trabajo es contrastar econométricamente la influencia que las externalidades del endeudamiento público de los gobiernos central y autonómicos tienen sobre la calificación crediticia (rating) de la deuda pública de las Comunidades Autónomas (CC.AA.) españolas. En lo que conocemos, esta investigación constituye el primer trabajo ∗ Una versión de este trabajo fue presentada en el XV Encuentro de Economía Pública, celebrado en Salamanca los días 7 y 8 de febrero de 2008 y fue publicada previamente como Papel de Trabajo nº 394 de la Colección de Docu- mentos de Trabajo de la Fundación de las Cajas de Ahorros (FUNCAS). Los autores agradecen –con la habitual cláusula de exoneración de responsabilidad- las sugerencias de Manuel Arellano y de dos evaluadores anónimos de la Revista. Julio López Laborda agradece también la financiación procedente del proyecto SEJ2006-4444.
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Hacienda Puacuteblica Espantildeola Revista de Economiacutea Puacuteblica 189-(22009) 81-106 copy 2009 Instituto de Estudios Fiscales
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
ANDREacuteS LEAL MARCOS Gobierno de Aragoacuten
JULIO LOacutePEZ LABORDA Universidad de Zaragoza
Recibido Mayo 2008 Aceptado Marzo 2009
Resumen
El objetivo del trabajo es obtener evidencia empiacuterica sobre la influencia que las externalidades del enshydeudamiento puacuteblico de los gobiernos central y autonoacutemicos tienen sobre la calificacioacuten crediticia de las diferentes Comunidades Autoacutenomas espantildeolas El anaacutelisis se ha realizado mediante la estimacioacuten de un modelo probit ordenado a partir de un panel de datos correspondiente a las Comunidades Autoacuteshynomas durante el periacuteodo 1992-2007 Los resultados obtenidos muestran coacutemo el nivel de endeudamiento del propio gobierno regional asiacute como el stock de deuda de los niveles de gobierno autonoacutemico y central influyen de manera signifishycativa en la probabilidad de obtener un determinado rating
Palabras clave deuda puacuteblica externalidades rating probit ordenado datos de panel
Clasificacioacuten JEL C2 H74 y H77
1 Introduccioacuten
El objetivo del presente trabajo es contrastar economeacutetricamente la influencia que las externalidades del endeudamiento puacuteblico de los gobiernos central y autonoacutemicos tienen sobre la calificacioacuten crediticia (rating) de la deuda puacuteblica de las Comunidades Autoacutenomas (CCAA) espantildeolas En lo que conocemos esta investigacioacuten constituye el primer trabajo
lowast Una versioacuten de este trabajo fue presentada en el XV Encuentro de Economiacutea Puacuteblica celebrado en Salamanca los diacuteas 7 y 8 de febrero de 2008 y fue publicada previamente como Papel de Trabajo nordm 394 de la Coleccioacuten de Docushymentos de Trabajo de la Fundacioacuten de las Cajas de Ahorros (FUNCAS) Los autores agradecen ndashcon la habitual claacuteusula de exoneracioacuten de responsabilidad- las sugerencias de Manuel Arellano y de dos evaluadores anoacutenimos de la Revista Julio Loacutepez Laborda agradece tambieacuten la financiacioacuten procedente del proyecto SEJ2006-4444
82 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
realizado en nuestro paiacutes con este propoacutesito aunque la literatura internacional no ha sido ajena a esta cuestioacuten
Para alcanzar el propoacutesito sentildealado de nuestra investigacioacuten el trabajo se estructura en cinco secciones La seccioacuten segunda ofrece una sucinta revisioacuten de la literatura La especifishycacioacuten del modelo economeacutetrico asiacute como la descripcioacuten de la muestra utilizada ocupan la seccioacuten tercera La seccioacuten cuarta presenta los principales resultados obtenidos en el ejercicio empiacuterico desarrollado Finalmente la seccioacuten quinta recoge algunas consideraciones finales
El anaacutelisis de la influencia de la deuda puacuteblica sobre la calificacioacuten crediticia de las CCAA espantildeolas se ha realizado mediante la estimacioacuten de un modelo probit ordenado a partir de un panel de datos correspondiente a 14 CCAA durante el periacuteodo 1992-2007 Los resultados de las estimaciones realizadas confirman que el nivel de endeudamiento del propio gobierno regional asiacute como el stock de deuda de los niveles de gobierno autonoacutemico y censhytral influyen de manera significativa en la probabilidad de obtener un determinado rating
2 Revisioacuten de la literatura
La existencia de una serie de problemas potenciales asociados con el endeudamiento puacuteshyblico ndashtanto nacional como subcentral en un Estado descentralizadondash como pueden ser la creacioacuten de trastornos en el mercado de capital e incluso la puesta en peligro de la estabilishydad del conjunto del sistema financiero (Wildasin 2004) enlaza con las externalidades de los deacuteficit y deuda puacuteblicos A nivel teoacuterico los efectos externos de una desequilibrada gesshytioacuten de las finanzas puacuteblicas han sido analizados por Huizinga y Nielsen (1998) Beetsma y Uhlig (1999) y Beetsma y Debrun (2004 2005 y 2007) entre otros Empiacutericamente Domeacuteshynech et al (1997) Domeacutenech y Taguas (1999) y Ardagna et al (2004) presentan evidencia de los efectos negativos que sobre el crecimiento y la renta per caacutepita a largo plazo genera el deacuteficit puacuteblico Finalmente Weyerstrass et al (2006) proporcionan estimaciones sobre el signo y el tamantildeo de los efectos desbordamiento en el aacuterea euro asiacute como las ganancias de bienestar derivadas de la coordinacioacuten de las poliacuteticas econoacutemicas
El trabajo maacutes sistemaacutetico y completo sobre la afeccioacuten de los desequilibrios financieshyros en el mercado de capitales subcentral lo proporcionan Landon y Smith (2000) quienes examinan el impacto de la deuda y los efectos externos de la misma sobre los ratings de los gobiernos es decir el efecto que la acumulacioacuten de deuda por parte de los gobiernos censhytral y subcentrales de una federacioacuten genera sobre la valoracioacuten crediticia del resto de goshybiernos de la misma Estos autores esgrimen cinco razones para justificar la existencia de viacutenculos entre el nivel de endeudamiento asumido por cada gobierno y la calificacioacuten creshyditicia no soacutelo del mismo sino de las administraciones del conjunto del paiacutes i) la existenshycia de expectativas de rescate por parte del resto de gobiernos de la nacioacuten incluido el censhytral ii) el acrecentamiento en la percepcioacuten de los mercados ante aumentos en el endeudamiento puacuteblico en una unioacuten monetaria de que pueden producirse incrementos en la tasa de inflacioacuten y devaluacioacuten de la moneda vieacutendose superados los costes del endeushy
83 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
damiento iii) la interdependencia de las economiacuteas regionales iv) los efectos derivados por la ausencia o no completitud de la informacioacuten que puede conducir a generar sentildeales erroacuteshyneas en prestatarios y ahorradores y v) finalmente y dado el coste de adquisicioacuten de la inshyformacioacuten la comparacioacuten con el nivel de endeudamiento de las regiones vecinas para ayushydar a determinar el rating propio
Los autores utilizando como medida de la valoracioacuten crediticia de los gobiernos regioshynales el rating de la deuda a largo plazo especifican a partir de un panel de datos de las nueve provincias canadienses sometidas al escrutinio de las agencias de calificacioacuten corresshypondiente al periacuteodo 1974ndash19971 un modelo probit ordenado que relaciona las calificacioshynes con una serie de variables que pueden o no generar efectos externos y
k = Sacute k bull + Xacute
k bull β + εk Sacute
k el teacutermino que captura el impacto de la deuda acumulada por el resto de gobiershynos de una federacioacuten sobre el rating propio estaacute compuesto por la deuda provincial media (medida en teacuterminos del PIB) la ratio deudaPIB del gobierno federal de Canadaacute y una vashyriable que interactuacutea la deuda federal y el endeudamiento de cada una de las provincias Los elementos del vector Xk comprenden variables no relacionadas con los efectos externos que tratan de recoger las caracteriacutesticas sociales poliacuteticas econoacutemicas o institucionales especiacuteshyficas de cada jurisdiccioacuten tales como la deuda provincial el PIB per caacutepita los recursos que el gobierno destina a las pensiones ademaacutes de variables de tipo cualitativo que recogen facshytores sociales e institucionales
Su estimacioacuten muestra que la deuda acumulada por el gobierno central reduce la valoshyracioacuten crediticia de la deuda emitida por los gobiernos provinciales Asiacute mismo los efectos del endeudamiento provincial en su conjunto son negativos si bien relativamente pequentildeos mientras que el endeudamiento de la provincia canadiense maacutes grande ndashOntariondash tiene un impacto positivo sobre el rating del resto de provincias
Landon y Smith (2007) estiman el impacto de la deuda emitida por el gobierno de una federacioacuten sobre el rendimiento de las emisiones de los restantes gobiernos En su anaacutelisis empiacuterico distinguen dos canales a traveacutes de los cuales el desbordamiento de la deuda puacuteblishyca puede afectar a las primas de riesgo riesgo de insolvencia o quiebra y de depreciacioacuten de la moneda Con datos de las provincias canadienses correspondientes al periacuteodo 1983ndash2005 no encuentran evidencia de efectos desbordamiento del endeudamiento entre provincias si bien un incremento de un 1 por ciento del PIB en el nivel de deuda del gobierno central aushymenta el tipo de intereacutes de las emisiones de los ejecutivos provinciales en 42 puntos baacutesishycos 29 puntos debido al incremento en las expectativas de depreciacioacuten del doacutelar canadienshyse y 13 puntos baacutesicos por el mayor riesgo de insolvencia o quiebra de los gobiernos provinciales Una implicacioacuten poliacutetica importante de este resultado es que la imposicioacuten de restricciones al endeudamiento del gobierno central puede ser de intereacutes para los propios goshybiernos subcentrales
Siguiendo la metodologiacutea de Landon y Smith (2000) en las siguientes secciones vamos a examinar el impacto que la acumulacioacuten de deuda por parte del gobierno central y los diferenshytes ejecutivos autonoacutemicos ejerce sobre la calificacioacuten crediticia de las CCAA espantildeolas
84 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
3 Planteamiento del modelo
31 Especificacioacuten
En el anaacutelisis de numerosas poliacuteticas o sucesos es preciso en muchas ocasiones no soacutelo analizar lo que ocurre a lo largo del tiempo sino conocer tambieacuten el impacto sobre el corte transversal Los conjuntos de datos de panel son muy uacutetiles para el examen de poliacuteticas y en particular para la evaluacioacuten de programas (Wooldridge 2001)
Ademaacutes algunas variables discretas tales como la calificacioacuten crediticia de la deuda puacuteshyblica representan un orden En estos casos los modelos logit o probit multinomial no recoshygen el hecho de que la variable dependiente refleja una disposicioacuten por ello son precisos los modelos ordenados (McElvey y Zavoina 1975) en los que el sistema se construye a partir de una regresioacuten latente (de manera anaacuteloga a como se construyen los modelos logit y pro-bit binomial)
Para ello estimamos a partir de un panel de datos correspondiente a las CCAA para el periacuteodo comprendido entre 1992 y 2007 un modelo probit ordenado Siguiendo a Greene (1998) la especificacioacuten de nuestro modelo economeacutetrico de respuesta ordenada que utilishyza como variable latente o inobservable y
it el rating es la siguiente
yit = x it bull β + αi + vit = x it bull β + εit (1)
donde x it es un vector de variables explicativas β un vector de paraacutemetros (desconocidos) y εit el teacutermino de error El subiacutendice i denota la unidad de corte transversal en este caso las CCAA y t el periacuteodo (t = 1992 hellip 2007) Si εit sigue una distribucioacuten normal εit ~N[01] obtenemos el modelo probit ordenado El modelo probit no se presta bien al tratamiento con efectos fijos al no existir modo de eliminar la heterogeneidad alcanzaacutendose resultados de intereacutes en especificaciones con efectos aleatorios El modelo de efectos aleatorios especifishy
2ca que αi es un error especiacutefico de grupo similar a vit donde εit = αi + vit
Los efectos externos de la deuda puacuteblica sobre la calificacioacuten crediticia autonoacutemica no pueden ser estimados directamente al ser yit una variable no observable La publicashy
cioacuten de los iacutendices de rating de las agencias de calificacioacuten crediticia nos permite disposhyner de un mapa de variables discretas para el conjunto de calificaciones emitidas Las esshycalas de ratings determinadas por las diferentes agencias de calificacioacuten proporcionan a los inversores o prestamistas una medicioacuten consistente del riesgo de creacutedito que facilita su comparacioacuten
El rating calificacioacuten asignada a las emisiones de deuda de empresas organismos instituciones o Estados indica el nivel de riesgo crediticio de cada una de las mismas es decir su capacidad para hacer frente a los compromisos de pago adquiridos actuanshydo por tanto como informador para el mercado al que suministra una valoracioacuten de la situacioacuten econoacutemica financiera y poliacutetica asiacute como una medida del grado de desarrollo
85 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
del paiacutes (Liu y Thakor 1984 Cantor y Packer 1996 Kliger y Sarig 2000 Fernaacutendez Llera 2005)
Las agencias de rating otorgan una calificacioacuten a la deuda de las Administraciones Puacuteshyblicas que acuden al mercado para su financiacioacuten permitiendo de esta manera que los inshyversores potenciales conozcan su solvencia lo que se traduciraacute en una prima de riesgo incorshyporada al tipo de intereacutes de la deuda en cuestioacuten3
Cada agencia utiliza diferentes siacutembolos para la asignacioacuten de sus valoraciones creditishycias teniendo cada rating emitido por Moodyrsquos su contraparte ndashtabla 1ndash en la escala de Stanshydard amp Poors (SampP)4 (Cantor y Packer 1996) La calificacioacuten establece una escala en la que intervienen una serie de grados que a su vez pueden ir acompantildeados de un signo (positivo o negativo) y de una perspectiva (positiva estable o negativa) El conjunto de indicadores (grado signo y perspectiva) constituyen la calificacioacuten
Tabla 1 CALIFICACIONES CREDITICIAS DE LA DEUDA PUacuteBLICA A LARGO PLAZO
Moodyrsquos SampP Definicioacuten
Aaa AAA Calidad oacuteptima El riesgo de impago es el miacutenimo posible La capacidad de hacer frente a la deuda no se ve afectada por hechos imprevisibles
Aa AA Alta calidad El riesgo de impago es miacutenimo La capacidad de pago de la deuda difiacutecilmente se puede ver afectada por hechos imprevisibles
A A Buena calidad Aunque el riesgo es bajo la capacidad de pago es maacutes vulnerable a cambios adversos en la situacioacuten econoacutemica que en los cambios anteriores
Fuente Cantor y Packer (1996)
Aunque no hacen puacuteblico el modelo que utilizan para asignar un rating a los emisores la metodologiacutea utilizada por las diversas agencias es similar si bien las calificaciones variacuteshyan ligeramente de unas a otras Cantor y Packer (1996) que abordan el primer estudio sisteshymaacutetico de la relacioacuten existente entre las calificaciones crediticias soberanas y sus determishynantes econoacutemicos sugieren que las asignaciones de rating pueden ser explicadas por un nuacutemero reducido de criterios bien definidos que las agencias ponderan de manera parecida En todo caso el anaacutelisis se centra en una serie de factores econoacutemicos y administrativos en el sistema de financiacioacuten de cada entidad en su situacioacuten y flexibilidad presupuestarias asiacute como en su posicioacuten financiera En la misma direccioacuten inciden Afonso (2003) y BissoondoshyyalndashBheenick et al (2005) En cuanto a la evaluacioacuten crediticia de los gobiernos subcentrashyles Cheung (1996) procura un primer anaacutelisis sobre los ratings provinciales basado en la exshyperiencia canadiense
Una concisa revisioacuten de la literatura para el caso de Espantildea proporciona un paquete de trabajos que analizan el impacto de los indicadores utilizados por las agencias de calificashycioacuten para determinar la evaluacioacuten crediticia de las CCAA Aurioles et al (1996) Velasshyco (1999) y Benito et al (2003) utilizan la teacutecnica del anaacutelisis discriminante para obtener a partir de variables presupuestarias financieras y econoacutemicas una aproximacioacuten de los
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ratings publicados por las agencias de calificacioacuten crediticia para las CCAA Monasterio et al (1999) y Alcalde y Valleacutes (2002) evaluacutean la influencia del mercado financiero como mecanismo de control de la deuda puacuteblica autonoacutemica Recientemente Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) comprueba economeacutetricamente coacutemo el mercado financiero evaluacutea la calidad crediticia de las CCAA a partir de un conjunto de variables de naturaleza preshysupuestaria financiera econoacutemica territorial y temporal
Siguiendo la metodologiacutea utilizada en anaacutelisis anteriores (inicialmente en Horrigan 1966 continuada por Cantor y Packer 1996 y Fernaacutendez Llera 2005) transformamos la cashylificacioacuten crediticia del endeudamiento autonoacutemico a largo plazo en cifras asignando valoshyres numeacutericos a los ratings emitidos por Moodyrsquos y SampP seguacuten la tabla 2
Tabla 2 TRANSFORMACIOacuteN LINEAL DE LOS RATINGS
Moodyrsquos SampP Valor
Aaa AAA 5 Aa1 AA+ 4 Aa2 AA 3 Aa3 AAndash 2 A1 A+ 1 A2 A 0
Fuente Elaboracioacuten propia a partir de Cantor y Packer (1996)
Para el caso espantildeol la maacutexima calificacioacuten crediticia es alcanzada tan soacutelo por Paiacutes Vasco en los uacuteltimos antildeos por ello hemos optado por incluir en el anaacutelisis tres alternashytivas de construccioacuten de la variable dependiente rating dada la escasa frecuencia del valor 5 y la relativamente baja del valor 4 (veacutease tabla 8) seguacuten la equivalencia reflejashyda en la tabla 3
Tabla 3 TRANSFORMACIOacuteN LINEAL DE LOS RATINGS
Moodyrsquos SampP Valor (a) Valor (b) Valor (c)
Aaa Aa1 Aa2 Aa3 A1 A2
AAA AA+ AA AAndash A+ A
5 4 3 2 1 0
4 4 3 2 1 0
3 3 3 2 1 0
Fuente Elaboracioacuten propia a partir de Cantor y Packer (1996)
La tabla 4 recoge por un lado las calificaciones crediticias de las CCAA espantildeolas emitidas por las agencias oficiales de calificacioacuten y por otro lado la transformacioacuten discreshyta propuesta siguiendo la metodologiacutea de la tabla 2
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Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
89 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Dadas las transformaciones lineales recogidas en la tabla 3 la variable y it puede ser exshy
presada en teacuterminos observables yit de la siguiente manera para n valores diferentes de los rating (en nuestro caso = 3 4 oacute 5)
y = 0 si y le 0 y = 1 si 0 lt y le micro1 y = 2 si micro1 lt y le micro2 (2) hellip y = n si y gt micron-1
Obtenieacutendose las siguientes probabilidades con la distribucioacuten normal
P(y = 0) = Φ(-βrsquox ndash ) = 1 - Φ(-βrsquox ndash ) P(y = 1) = Φ(micro1 -βrsquox ndash ) - Φ(-βrsquox ndash ) P(y = 2) = Φ(micro2 -βrsquox ndash ) - Φ(micro1 -βrsquox ndash ) (3) hellip P(y = n) = 1 - Φ(micron-1 -βrsquox ndash )
Debiendo cumplirse ndashpara que todas las probabilidades sean positivasndash que 0 lt micro1
lt micro2 hellip lt micron5
En los modelos probit ordenados los estimadores de los coeficientes no informan de los efectos marginales La siguiente ecuacioacuten muestra el caacutelculo de los efectos marginales de los regresores xj6
partP(y = 0) = -φ(βrsquox ndash ) bull βjpartxj
partP(y = 1) = [φ(-βrsquox ndash ) - φ(micro1 - βrsquondash x)] bull βjpartxj (4)partP(y = 2) = [φ(micro1 - βrsquondash x) - φ(micro2 - βrsquondash x)] bull βjpartxj
hellip partP(y = n)
= φ(micron-1 - βrsquox ndash ) bull βjpartxj
La interpretacioacuten difiere en el caso de variables explicativas binarias cuyo efecto marshyginal se calcula directamente a traveacutes de las probabilidades con la distribucioacuten normal es decir directamente de la ecuacioacuten [3] Probabilidades que se obtienen cuando la variable bishynaria se evaluacutea en cada uno de sus dos valores posibles (0 y 1) y las demaacutes variables explishycativas en sus medias muestrales7
Dentro de las variables independientes que constituyen xit en la ecuacioacuten [1] y dado que nuestro objetivo es analizar el impacto que las externalidades del endeudamiento de los dishyferentes gobiernos producen sobre la calificacioacuten crediticia de una Comunidad distinguimos
90 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
dos grandes bloques de explicativas en funcioacuten de si generan (Sit) o no (Zit) efectos extershynos De esta forma la ecuacioacuten [1] se transforma en la siguiente
yit = x it bull β + εit = Sacute it bull ϕ + Zacute
it bull γ + εit (5)
32 Variables y datos
Las variables utilizadas sus siacutembolos y el signo esperado se resumen en la tabla 5 Por su parte la tabla 6 recoge los estadiacutesticos descriptivos baacutesicos A continuacioacuten explicareshymos sucesivamente la construccioacuten de la variable dependiente y de las independientes
Tabla 5 DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
RATING Dependiente Rating Calificacioacuten crediticia de las CCAA SampP y Moodys
DEBT S Stock de deuda autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional
ndash Banco de Espantildea
DEBT2 S Stock de deuda autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGG S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea
DEBTAGGNO S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGGNO2 S Stock de deuda media autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional elevado al cuadrado
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Producto de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Variable interactuada definida como el producto entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Cociente de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Cociente entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
FEDDEBT S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado
y el PIB nacional
ndash Banco de Espantildea
FEDDEBT2 S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado y el al cuadrado PIB nacional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTFEDDEBT S Interaccioacuten de las variables DEBT y FEDDEBT
Variable interactuada definida como el producto entre DEBT y FEDDEBT
ndash Banco de Espantildea
91 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Tabla 5 (continuacioacuten) DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
AND CAT S CCAA maacutes Variables cualitativas que denotan a ndash Banco de Espantildea MAD VAL endeudadas aquellas Comunidades cuyo volumen y elaboracioacuten
de deuda supera el 10 de la deuda propia regional conjunta
PIB Z Renta per caacutepita Cociente entre el PIB y la poblacioacuten regional + Banco de Espantildea e INE
PRESPIB Z Tamantildeo del Cociente entre el presupuesto autonoacutemico ndash MEH y sector puacuteblico (obligaciones no financieras) elaboracioacuten propia autonoacutemico y el PIB regional
DEPEN Z Dependencia Cociente entre las transferencias ndash MEH y financiera (corrientes y de capital) y los ingresos elaboracioacuten propia
no financieros autonoacutemicos
POB65CA Z Poblacioacuten mayor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica ndash INE y de 65 antildeos mayor de 65 antildeos elaboracioacuten propia
POB24CA Z Poblacioacuten menor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica + INE y de 24 antildeos menor de 24 antildeos elaboracioacuten propia
GOB Z Coherencia Variable ficticia que toma el valor 1 en ndash Elaboracioacuten propia temporal aquellas Comunidades en las que ha
existido variacioacuten en el color poliacutetico del ejecutivo regional Aragoacuten Baleares Canarias Cataluntildea Galicia Madrid Murcia Navarra y Valencia ademaacutes de Paiacutes Vasco
COMP Z Nivel Variable cualitativa que toma el valor 1 ndash Elaboracioacuten propia competencial para las CCAA del artiacuteculo 151
FA Z Sistema de Variable dummy que toma valor cero para + Elaboracioacuten propia Financiacioacuten las CCAA de Reacutegimen Comuacuten y uno para Autonoacutemica las de Reacutegimen Foral (Navarra y Paiacutes Vasco)
TEMP Z Variable Variable ficticia que toma el valor 1 en + Elaboracioacuten propia temporal los ejercicios 1992 1997 y 2002
Fuente Elaboracioacuten propia
Tabla 6 PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5375 2287 14 117 DEBT2 34108 28419 20 1369 DEBTAGGNO 5538 0858 29 65 DEBTAGGNO2 31437 8637 83 427 FEDDEBT 51081 8548 363 616 FEDDEBT2 2682037 853024 13177 37946 PIB 1516156 5379261 64472 295992 PRESPIB 0132 0056 0026 0296 DEPEN 0542 0294 0006 0921 POB65CA 16538 3023 972 2295 POB24CA 29762 4109 2179 3998
92 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 6 (continuacioacuten) PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL NO BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5466 2279 14 117 DEBT2 35047 28824 20 1369 DEBTAGGNO 5666 0713 29 65 DEBTAGGNO2 32649 7365 83 427 FEDDEBT 49809 8671 363 616 FEDDEBT2 2555701 856810 13177 37946 PIB 1652408 5076875 72905 295992 PRESPIB 0132 0055 0026 0296 DEPEN 0505 0288 0006 0921 POB65CA 16457 3098 1009 2295 POB24CA 28994 3956 2179 3990
321 Construccioacuten de la variable dependiente
Nuestro anaacutelisis economeacutetrico se realiza para las evaluaciones crediticias de la deuda a largo plazo de las CCAA para lo cual disponemos de la calificaciones otorgadas por SampP y Moodyrsquos8 Un sucinto escrutinio de los datos (tabla 4) considerando la escala de equivalencia recogida en la Tabla 2 muestra que las calificaciones emitidas por SampP son persistentemente iguales o maacutes elevadas que las informadas por Moodyrsquos (tan soacutelo exisshyten cuatro excepciones Andaluciacutea entre los antildeos 1997 a 2000 Comunidad Valenciana en 2006 y 2007 Galicia en el ejercicio 2006 y Paiacutes Vasco de 2005 a 2006) Ademaacutes en tan soacutelo tres ocasiones una Comunidad Autoacutenoma ve reducido su rating Cataluntildea entre 1993 y 1994 Madrid entre 1995 y 1996 y Baleares de 2005 a 2006 Benito et al (2002) sentildeashylan la similitud existente entre las calificaciones de las CCAA espantildeolas con la obtenida por otras regiones de la Unioacuten Europea como las regiones italianas y alguna regioacuten franshycesa estando sin embargo peor calificadas que la mayoriacutea de las regiones alemanas y las austriacas
Dada la inexistencia de calificaciones autonoacutemicas salvo Madrid y Murcia para peshyriacuteodos anteriores a 1992 nuestro horizonte temporal abarca desde este antildeo hasta 2007 Si bien son soacutelo cinco las series completas disponibles (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid Murshycia y Paiacutes Vasco) es generalizable a lo largo de estos dieciseacuteis antildeos la opcioacuten de los ejeshycutivos autonoacutemicos de someter al arbitrio de las agencias internacionales de calificacioacuten crediticia la posicioacuten financiera de su regioacuten Asturias y La Rioja son las uacutenicas Comunishydades para las cuales no existe dato alguno teniendo disponible soacutelo el de los ejercicios 2004 y 2005 para el caso de Cantabria y contando con informacioacuten a partir de 2004 para Extremadura
Para completar el panel de la variable dependiente que es incompleto se han empleado dos alternativas La primera trabajar con el panel no balanceado es decir estimar economeacutetrishycamente el modelo exclusivamente con los datos oficiales proporcionados por Moodyrsquos y SampP
93 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
La segunda alternativa ha consistido en dotar de calificacioacuten a las CCAA que careciacutean de ella En aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de informacioacuten les asignamos o bien ideacutentico valor al calificado en el primer antildeo posterior disponible (denotada por Serie I) o bien un escaloacuten inferior de la escala de calificaciones crediticias (denominada Serie II) esta segunshyda alternativa se apoya en la hipoacutetesis de que una Comunidad Autoacutenoma solicita su calificashycioacuten crediticia cuando ha mejorado su situacioacuten econoacutemica o financiera con respecto a los antildeos precedentes
En una primera aproximacioacuten hemos tratado de incorporar en el anaacutelisis a las 17 CCAA para lo cual fue preciso asignar rating a aquellas regiones para las cuales no disshyponemos de informacioacuten alguna (optando por la asignacioacuten del rating medio del conjunshyto de las Comunidades para las que se cuenta con tal informacioacuten) Finalmente decidishymos abandonar esta alternativa y emplear un panel conformado por las 14 CCAA para las que existen calificaciones crediticias oficiales consecutivas para al menos los tres uacutelshytimos antildeos quedando en consecuencia excluidas del anaacutelisis Asturias Cantabria y La Rioja9
Manejamos por tanto dos paneles de datos para 14 CCAA uno no balanceado con 178 observaciones y otro correspondiente al periacuteodo 1992ndash2007 de 224 observaciones Utilizashymos buscando la mayor variabilidad posible en la variable dependiente la calificacioacuten de SampP para seis Comunidades (Andaluciacutea Aragoacuten Baleares Canarias Navarra y Paiacutes Vasco) mientras que para las ocho restantes (Castilla y Leoacuten CastillandashLa Mancha Cataluntildea Comushynidad Valenciana Extremadura Galicia Madrid y Murcia) emplearemos la calificacioacuten de Moodyrsquos10
La tabla 7 sintetiza los nueve escenarios alternativos de construccioacuten de la variable dependiente a partir de los que estimamos las diferentes especificaciones factibles seguacuten la ecuacioacuten [5] En funcioacuten de la longitud del panel de datos disponemos de dos bases de datos alternativas por un lado el panel balanceado (Modelos 1 a 6) y por otro lado el panel no balanceado (Modelos 7 a 9) en el cual hacemos uso exclusivamente de las evaluaciones de rating oficiales de las agencias de calificacioacuten crediticia A parshytir del panel no balanceado se ha seguido la siguiente metodologiacutea para obtener el bashylanceado La asignacioacuten en aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de inforshymacioacuten crediticia de ideacutentico valor al calificado para el primer antildeo disponible (Serie I) o de un nivel inferior de la escala transformada de calificaciones crediticias (Serie II) nos conduce a distinguir entre los Modelos 1 a 3 y los Modelos 4 a 6 respectivashymente
Finalmente la transformacioacuten de la notacioacuten utilizada por las agencias de rating en variables numeacutericas discretas seguacuten la escala de equivalencia recogida en la tabla 3 ofreshyce tres opciones de construccioacuten de la variable dependiente en funcioacuten de si considerashymos seis (Modelos 1 4 y 7) cinco (Modelos 2 5 y 8) o cuatro (Modelos 3 6 y 9) niveshyles de rating La tabla 8 recoge la frecuencia con que aparece cada calificacioacuten crediticia en cada uno de los modelos considerados
94 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 7 MODELOS SOMETIDOS A ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Panel Balanceado Serie I Valor (a) Modelo 2 Panel Balanceado Serie I Valor (b) Modelo 3 Panel Balanceado Serie I Valor (c) Modelo 4 Panel Balanceado Serie II Valor (a) Modelo 5 Panel Balanceado Serie II Valor (b) Modelo 6 Panel Balanceado Serie II Valor (c) Modelo 7 Panel No Balanceado Valor (a) Modelo 8 Panel No Balanceado Valor (b) Modelo 9 Panel No Balanceado Valor (c)
Tabla 8 FRECUENCIA VARIABLE DEPENDIENTE
M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 M 9
0 1 2 3 4 5 Total
6 30 84 78 25 1
224
6 30 84 78 26 0
224
6 30 84 104 0 0
224
11 51 73 63 25 1
224
11 51 73 63 26 0
224
11 51 73 89 0 0
224
6 25 58 63 25 1
178
6 25 58 63 26 0
178
6 25 58 89 0 0
178
322 Variables independientes variables de deuda y relacionadas con los efectos externos11
ndashshyDEBT es la ratio de la deuda de cada Comunidad Autoacutenoma sobre el PIB regional Tal y como apuntan Cheung (1996) y Landon y Smith (2000) se espera que un mayor nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma repercuta en unas maacutes elevashydas cargas financieras presentes y futuras de la Comunidad deducieacutendose una menor probabilidad de lograr un mejor rating
ndashshyDEBTAGGNO construida como el cociente entre el stock de deuda y el PIB del nivel autonoacutemico excluyendo del coacutemputo a la propia Comunidad Autoacutenoma12
Landon y Smith (2000) justifican un impacto negativo de esta variable sobre la vashyloracioacuten crediticia regional propiciado por la interdependencia de los ingresos reshygionales y un posible efecto contagio sobre la credibilidad del conjunto de las finanshyzas autonoacutemicas No obstante nosotros consideramos que el impacto sobre el rating autonoacutemico debe ser positivo Al estar incorporado el efecto del endeudamiento proshypio en la variable DEBT y estar eacutesta excluida del caacutelculo de DEBTAGGNO el aushymento de la deuda del nivel regional puede interpretarse como una mejora de la Coshymunidad respecto de las demaacutes
ndashshyDEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGNO estas dos variables tratan de reshylativizar la deuda puacuteblica de una Comunidad respecto del nivel de endeudamiento
95 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
alcanzado por el conjunto de CCAA La construccioacuten multiplicativa sugiere que dado un nivel de deuda de una Comunidad Autoacutenoma una deuda media maacutes eleshyvada del conjunto de las CCAA le supone a aqueacutella una mejora relativa aumenshytando la probabilidad de obtener una evaluacioacuten crediticia maacutes favorable por lo que el signo esperado es positivo Por otra parte la interaccioacuten de ambas variables como cociente nos hace suponer que dado un nivel de endeudamiento en una deshyterminada Comunidad Autoacutenoma un incremento en DEBTAGGNO supondriacutea una reduccioacuten del valor del cociente es decir un menor peso de la deuda de la Comushynidad respecto del total siendo por tanto mayor la probabilidad de obtener un mejor rating
ndashshyFEDDEBT definida como el cociente entre el nivel de deuda de la Administracioacuten Central del Estado y el PIB nacional su relacioacuten con el rating es negativa al suponer la calificacioacuten del gobierno central un ldquotechordquo a la de los ejecutivos regionales13
Cuando peor es la situacioacuten financiera del gobierno central menores son ademaacutes las expectativas de rescate por parte del resto de gobiernos de la nacioacuten Tambieacuten podriacutea esperarse un signo positivo justificado por el hecho de que ante una mayor deuda feshyderal el Estado central dispone de mayores recursos para afrontar los ldquogastos necesashyriosrdquo (infraestructuras servicios vinculados al Estado del Bienestar etc) quedando lsquoliberadasrsquo las CCAA de la cobertura de esos mayores gastos necesitando incurrir en una menor deuda y pudiendo alcanzar un rating regional maacutes elevado (Landon y Smith 2000 y 2007)
ndashshyDEBTFEDDEBT variable construida como el producto de la deuda autonoacutemica y la del gobierno central La interpretacioacuten de esta variable sugiere que para cada nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma una ratio maacutes elevada del endeudashymiento central contribuye a una reduccioacuten en la calificacioacuten crediticia autonoacutemica siendo el signo previsto negativo
ndashshyDEBT2 DEBTAGGNO2 y FEDDEBT2 confeccionadas como la elevacioacuten al cuadrado de las variables DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT respectivamente Evaluacutean la presencia de una correspondencia no lineal entre nivel de deuda y rashyting es decir la existencia de una externalidad negativa dependiente del volushymen de deuda (Bayoumi y Eichengreen 1994 Bayoumi et al 1995 Alcalde y Valleacutes 2002) El signo esperado de cada una de ellas es el mismo que el previsto al utilizar las disshytintas variables en niveles
ndashshyAND CAT MAD y VAL variables dummies que identifican con valor 1 a aquellas cuatro CCAA (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid y Valencia) cuya participacioacuten en el nivel de endeudamiento autonoacutemico supone al menos un 10 de la deuda autonoacuteshymica total La inclusioacuten de estas variables cualitativas trata de reforzar el efecto neshygativo de un excesivo volumen de deuda por tanto y con ideacutentico argumento al de DEBT el signo esperado es negativo
96 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
323 Variables independientes variables de control
ndashshyPIB el PIB per caacutepita es construido como el cociente entre el PIB y la poblacioacuten de cada una de las CCAA Se espera un signo positivo muestra del incremento en la probabilidad de obtener una mejor asignacioacuten crediticia a mayor nivel de renta dado que es maacutes probable una mayor flexibilidad de los ingresos puacuteblicos y por tanto reshysulta menor el riesgo de insolvencia (Cantor y Packer 1996 Aurioles et al 1996 Velasco 1999 Landon y Smith 2000 Afonso 2003)
ndashshyPRESPIB cociente entre las partidas contenidas en la agrupacioacuten presupuestaria lsquoOperaciones no financierasrsquo y el PIB de cada Comunidad Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) considera que la aportacioacuten de los diferentes sectores econoacutemicos al PIB autonoacutemico puede llegar a afectar a la prima de riesgo soportada por las CCAA En cierta medida esta variable constituye un indicador de una menor especializacioacuten sectorial de la economiacutea regional estando justificado un coeficiente negativo En nuestra opinioacuten una interpretacioacuten adicional y maacutes intuitiva del signo negativo espeshyrado reside en la vinculacioacuten de un mayor nivel de gasto puacuteblico con la loacutegica conshytrapartida de un superior volumen de ingresos lo que aumenta tambieacuten de manera poshysitiva el riesgo de incurrir en deacuteficit
ndashshyDEPEN esta variable mide la dependencia financiera de las CCAA y refleja la proshyporcioacuten que los ingresos por transferencias (corrientes y de capital) representan sobre el total de ingresos no financieros autonoacutemicos Esta variable muestra el menor riesshygo de una Comunidad Autoacutenoma de ldquoser dejada caerrdquo por parte del Gobierno central o dicho de otro modo la mayor probabilidad de ser rescatada conforme mayor sea la dependencia financiera de eacuteste por lo que el signo esperado debe ser positivo (Aushyrioles et al 1996 Cheung 1996 Fernaacutendez Llera 2005 2006a y 2006b) A nuestro juicio cabe esperar un signo negativo para esta variable La mayor autonomiacutea de las CCAA les debe proporcionar una mayor flexibilidad en el volumen y composicioacuten de sus gastos e ingresos puacuteblicos La posibilidad de ajustar de modo maacutes indepenshydiente las poliacuteticas de gasto asiacute como la composicioacuten y el volumen de sus ingresos no soacutelo permite a las CCAA adecuar mejor su actuacioacuten a las necesidades y caracshyteriacutesticas de su poblacioacuten y territorio sino que tambieacuten puede proporcionarles una gashyrantiacutea superior ante riesgos macroeconoacutemicos
ndashshyPOB65CA definida como la participacioacuten de la poblacioacuten mayor de 65 antildeos sobre el total de la poblacioacuten autonoacutemica pretende sintetizar las cargas presentes y futushyras del ejecutivo regional vinculadas a los mayores gastos del Estado del Bienestar (sanidad y servicios sociales) que pueden hacer peligrar el equilibrio financiero de la Comunidad El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyPOB24CA cociente entre la poblacioacuten menor de 24 antildeos y la poblacioacuten total de cada una de las CCAA A nuestro juicio el signo de esta variable deberiacutea ser positivo al estar relacionada con el mayor potencial de capital humano Si bien podriacutea tambieacuten
97 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
obtenerse un signo negativo justificado por los mayores gastos sanitarios de la poshyblacioacuten en sus primeros antildeos de vida asiacute como de los gastos en educacioacuten
ndashshyGOB variable dicotoacutemica que toma el valor 1 en aquellas CCAA en las que se ha proshyducido alguacuten cambio en el partido poliacutetico que sustenta al ejecutivo autonoacutemico duranshyte el periacuteodo de anaacutelisis y 0 en las restantes En cuanto a su interpretacioacuten entendemos que la permanencia del gobierno regional a lo largo del tiempo puede ser un indicador de coherencia en las poliacuteticas llevadas a cabo lo que puede contribuir a aumentar la proshybabilidad de obtener un mejor rating El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyCOMP variable dicotoacutemica que toma el valor 1 para las CCAA del artiacuteculo 151 y 0 para las restantes El acceso raacutepido a un mayor nivel competencial suele estar asoshyciado a un maacutes elevado nivel de endeudamiento puacuteblico para hacer frente a las comshypetencias autonoacutemicas lo cual significariacutea una peor situacioacuten de las finanzas puacuteblishycas Por esta razoacuten el signo esperado es negativo
ndashshyFA empleamos una dummy con el valor 1 para los casos de Navarra y Paiacutes Vasco y 0 para las restantes CCAA El reacutegimen de financiacioacuten foral permite a esas Comunishydades disponer de mayores recursos obteniendo una holgura financiera que les evita incurrir en niveles de deuda similares a los del resto de CCAA de reacutegimen comuacuten teniendo una inferior prima de riesgo El signo esperado es entonces positivo
ndashshyTEMP variable ficticia que toma el valor 1 en los ejercicios 1992 1997 y 2002 y cero en los restantes Trata de recoger los ajustes que se producen en los periacuteodos en que entran en vigor los nuevos modelos de financiacioacuten autonoacutemica y las sucesivas normativas de estabilidad presupuestaria14 La aplicacioacuten de un mecanismo de estashybilidad asociado generalmente a una mayor disciplina financiera asiacute como el increshymento de recursos autonoacutemicos logrado con cualquier reforma de los modelos de fishynanciacioacuten autonoacutemica justifican un signo positivo en esta variable
4 Resultados del modelo
En la tabla 9 se muestran los mejores resultados obtenidos para cada una de las nueve alternativas de estimacioacuten consideradas Los modelos se han seleccionado atendiendo al poder explicativo conjunto (pseudo-R2 y logaritmo de la funcioacuten de verosimilitud) a la loacuteshygica econoacutemica que sustenta el signo esperado para nuestras variables explicativas y a la sigshynificatividad individual de eacutestas15 En comparacioacuten con otras investigaciones el poder exshyplicativo de todos los modelos es elevado mostrando el pseudondashR2 valores que oscilan entre el 0219 y el 0469 En teacuterminos generales los resultados muestran una gran robustez entre los diferentes modelos planteados Ademaacutes nuestras variables de intereacutes aquellas que geneshyran externalidades son significativas y tienen el signo esperado resultado que no obtenemos en las variables de control salvo en los casos del PIB y de la poblacioacuten mayor de sesenta y cinco antildeos y menor de veinticuatro
98
9
(ndash21
50)
-6
(007
0)
(204
7)
(4
214)
Mod
elo
(098
7)
-3
(ndash12
82)
(215
4)
1813
(ndash21
96)
(159
6)
ndash24
10
196
10
178 14
0394
ndash955
93
1243
14
0000
ndash002
8
ndash027
3 02
40
2455
53
28
1952
Bal
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ado
8
(ndash32
29)
(188
0)
(ndash32
69)
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52)
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
82 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
realizado en nuestro paiacutes con este propoacutesito aunque la literatura internacional no ha sido ajena a esta cuestioacuten
Para alcanzar el propoacutesito sentildealado de nuestra investigacioacuten el trabajo se estructura en cinco secciones La seccioacuten segunda ofrece una sucinta revisioacuten de la literatura La especifishycacioacuten del modelo economeacutetrico asiacute como la descripcioacuten de la muestra utilizada ocupan la seccioacuten tercera La seccioacuten cuarta presenta los principales resultados obtenidos en el ejercicio empiacuterico desarrollado Finalmente la seccioacuten quinta recoge algunas consideraciones finales
El anaacutelisis de la influencia de la deuda puacuteblica sobre la calificacioacuten crediticia de las CCAA espantildeolas se ha realizado mediante la estimacioacuten de un modelo probit ordenado a partir de un panel de datos correspondiente a 14 CCAA durante el periacuteodo 1992-2007 Los resultados de las estimaciones realizadas confirman que el nivel de endeudamiento del propio gobierno regional asiacute como el stock de deuda de los niveles de gobierno autonoacutemico y censhytral influyen de manera significativa en la probabilidad de obtener un determinado rating
2 Revisioacuten de la literatura
La existencia de una serie de problemas potenciales asociados con el endeudamiento puacuteshyblico ndashtanto nacional como subcentral en un Estado descentralizadondash como pueden ser la creacioacuten de trastornos en el mercado de capital e incluso la puesta en peligro de la estabilishydad del conjunto del sistema financiero (Wildasin 2004) enlaza con las externalidades de los deacuteficit y deuda puacuteblicos A nivel teoacuterico los efectos externos de una desequilibrada gesshytioacuten de las finanzas puacuteblicas han sido analizados por Huizinga y Nielsen (1998) Beetsma y Uhlig (1999) y Beetsma y Debrun (2004 2005 y 2007) entre otros Empiacutericamente Domeacuteshynech et al (1997) Domeacutenech y Taguas (1999) y Ardagna et al (2004) presentan evidencia de los efectos negativos que sobre el crecimiento y la renta per caacutepita a largo plazo genera el deacuteficit puacuteblico Finalmente Weyerstrass et al (2006) proporcionan estimaciones sobre el signo y el tamantildeo de los efectos desbordamiento en el aacuterea euro asiacute como las ganancias de bienestar derivadas de la coordinacioacuten de las poliacuteticas econoacutemicas
El trabajo maacutes sistemaacutetico y completo sobre la afeccioacuten de los desequilibrios financieshyros en el mercado de capitales subcentral lo proporcionan Landon y Smith (2000) quienes examinan el impacto de la deuda y los efectos externos de la misma sobre los ratings de los gobiernos es decir el efecto que la acumulacioacuten de deuda por parte de los gobiernos censhytral y subcentrales de una federacioacuten genera sobre la valoracioacuten crediticia del resto de goshybiernos de la misma Estos autores esgrimen cinco razones para justificar la existencia de viacutenculos entre el nivel de endeudamiento asumido por cada gobierno y la calificacioacuten creshyditicia no soacutelo del mismo sino de las administraciones del conjunto del paiacutes i) la existenshycia de expectativas de rescate por parte del resto de gobiernos de la nacioacuten incluido el censhytral ii) el acrecentamiento en la percepcioacuten de los mercados ante aumentos en el endeudamiento puacuteblico en una unioacuten monetaria de que pueden producirse incrementos en la tasa de inflacioacuten y devaluacioacuten de la moneda vieacutendose superados los costes del endeushy
83 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
damiento iii) la interdependencia de las economiacuteas regionales iv) los efectos derivados por la ausencia o no completitud de la informacioacuten que puede conducir a generar sentildeales erroacuteshyneas en prestatarios y ahorradores y v) finalmente y dado el coste de adquisicioacuten de la inshyformacioacuten la comparacioacuten con el nivel de endeudamiento de las regiones vecinas para ayushydar a determinar el rating propio
Los autores utilizando como medida de la valoracioacuten crediticia de los gobiernos regioshynales el rating de la deuda a largo plazo especifican a partir de un panel de datos de las nueve provincias canadienses sometidas al escrutinio de las agencias de calificacioacuten corresshypondiente al periacuteodo 1974ndash19971 un modelo probit ordenado que relaciona las calificacioshynes con una serie de variables que pueden o no generar efectos externos y
k = Sacute k bull + Xacute
k bull β + εk Sacute
k el teacutermino que captura el impacto de la deuda acumulada por el resto de gobiershynos de una federacioacuten sobre el rating propio estaacute compuesto por la deuda provincial media (medida en teacuterminos del PIB) la ratio deudaPIB del gobierno federal de Canadaacute y una vashyriable que interactuacutea la deuda federal y el endeudamiento de cada una de las provincias Los elementos del vector Xk comprenden variables no relacionadas con los efectos externos que tratan de recoger las caracteriacutesticas sociales poliacuteticas econoacutemicas o institucionales especiacuteshyficas de cada jurisdiccioacuten tales como la deuda provincial el PIB per caacutepita los recursos que el gobierno destina a las pensiones ademaacutes de variables de tipo cualitativo que recogen facshytores sociales e institucionales
Su estimacioacuten muestra que la deuda acumulada por el gobierno central reduce la valoshyracioacuten crediticia de la deuda emitida por los gobiernos provinciales Asiacute mismo los efectos del endeudamiento provincial en su conjunto son negativos si bien relativamente pequentildeos mientras que el endeudamiento de la provincia canadiense maacutes grande ndashOntariondash tiene un impacto positivo sobre el rating del resto de provincias
Landon y Smith (2007) estiman el impacto de la deuda emitida por el gobierno de una federacioacuten sobre el rendimiento de las emisiones de los restantes gobiernos En su anaacutelisis empiacuterico distinguen dos canales a traveacutes de los cuales el desbordamiento de la deuda puacuteblishyca puede afectar a las primas de riesgo riesgo de insolvencia o quiebra y de depreciacioacuten de la moneda Con datos de las provincias canadienses correspondientes al periacuteodo 1983ndash2005 no encuentran evidencia de efectos desbordamiento del endeudamiento entre provincias si bien un incremento de un 1 por ciento del PIB en el nivel de deuda del gobierno central aushymenta el tipo de intereacutes de las emisiones de los ejecutivos provinciales en 42 puntos baacutesishycos 29 puntos debido al incremento en las expectativas de depreciacioacuten del doacutelar canadienshyse y 13 puntos baacutesicos por el mayor riesgo de insolvencia o quiebra de los gobiernos provinciales Una implicacioacuten poliacutetica importante de este resultado es que la imposicioacuten de restricciones al endeudamiento del gobierno central puede ser de intereacutes para los propios goshybiernos subcentrales
Siguiendo la metodologiacutea de Landon y Smith (2000) en las siguientes secciones vamos a examinar el impacto que la acumulacioacuten de deuda por parte del gobierno central y los diferenshytes ejecutivos autonoacutemicos ejerce sobre la calificacioacuten crediticia de las CCAA espantildeolas
84 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
3 Planteamiento del modelo
31 Especificacioacuten
En el anaacutelisis de numerosas poliacuteticas o sucesos es preciso en muchas ocasiones no soacutelo analizar lo que ocurre a lo largo del tiempo sino conocer tambieacuten el impacto sobre el corte transversal Los conjuntos de datos de panel son muy uacutetiles para el examen de poliacuteticas y en particular para la evaluacioacuten de programas (Wooldridge 2001)
Ademaacutes algunas variables discretas tales como la calificacioacuten crediticia de la deuda puacuteshyblica representan un orden En estos casos los modelos logit o probit multinomial no recoshygen el hecho de que la variable dependiente refleja una disposicioacuten por ello son precisos los modelos ordenados (McElvey y Zavoina 1975) en los que el sistema se construye a partir de una regresioacuten latente (de manera anaacuteloga a como se construyen los modelos logit y pro-bit binomial)
Para ello estimamos a partir de un panel de datos correspondiente a las CCAA para el periacuteodo comprendido entre 1992 y 2007 un modelo probit ordenado Siguiendo a Greene (1998) la especificacioacuten de nuestro modelo economeacutetrico de respuesta ordenada que utilishyza como variable latente o inobservable y
it el rating es la siguiente
yit = x it bull β + αi + vit = x it bull β + εit (1)
donde x it es un vector de variables explicativas β un vector de paraacutemetros (desconocidos) y εit el teacutermino de error El subiacutendice i denota la unidad de corte transversal en este caso las CCAA y t el periacuteodo (t = 1992 hellip 2007) Si εit sigue una distribucioacuten normal εit ~N[01] obtenemos el modelo probit ordenado El modelo probit no se presta bien al tratamiento con efectos fijos al no existir modo de eliminar la heterogeneidad alcanzaacutendose resultados de intereacutes en especificaciones con efectos aleatorios El modelo de efectos aleatorios especifishy
2ca que αi es un error especiacutefico de grupo similar a vit donde εit = αi + vit
Los efectos externos de la deuda puacuteblica sobre la calificacioacuten crediticia autonoacutemica no pueden ser estimados directamente al ser yit una variable no observable La publicashy
cioacuten de los iacutendices de rating de las agencias de calificacioacuten crediticia nos permite disposhyner de un mapa de variables discretas para el conjunto de calificaciones emitidas Las esshycalas de ratings determinadas por las diferentes agencias de calificacioacuten proporcionan a los inversores o prestamistas una medicioacuten consistente del riesgo de creacutedito que facilita su comparacioacuten
El rating calificacioacuten asignada a las emisiones de deuda de empresas organismos instituciones o Estados indica el nivel de riesgo crediticio de cada una de las mismas es decir su capacidad para hacer frente a los compromisos de pago adquiridos actuanshydo por tanto como informador para el mercado al que suministra una valoracioacuten de la situacioacuten econoacutemica financiera y poliacutetica asiacute como una medida del grado de desarrollo
85 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
del paiacutes (Liu y Thakor 1984 Cantor y Packer 1996 Kliger y Sarig 2000 Fernaacutendez Llera 2005)
Las agencias de rating otorgan una calificacioacuten a la deuda de las Administraciones Puacuteshyblicas que acuden al mercado para su financiacioacuten permitiendo de esta manera que los inshyversores potenciales conozcan su solvencia lo que se traduciraacute en una prima de riesgo incorshyporada al tipo de intereacutes de la deuda en cuestioacuten3
Cada agencia utiliza diferentes siacutembolos para la asignacioacuten de sus valoraciones creditishycias teniendo cada rating emitido por Moodyrsquos su contraparte ndashtabla 1ndash en la escala de Stanshydard amp Poors (SampP)4 (Cantor y Packer 1996) La calificacioacuten establece una escala en la que intervienen una serie de grados que a su vez pueden ir acompantildeados de un signo (positivo o negativo) y de una perspectiva (positiva estable o negativa) El conjunto de indicadores (grado signo y perspectiva) constituyen la calificacioacuten
Tabla 1 CALIFICACIONES CREDITICIAS DE LA DEUDA PUacuteBLICA A LARGO PLAZO
Moodyrsquos SampP Definicioacuten
Aaa AAA Calidad oacuteptima El riesgo de impago es el miacutenimo posible La capacidad de hacer frente a la deuda no se ve afectada por hechos imprevisibles
Aa AA Alta calidad El riesgo de impago es miacutenimo La capacidad de pago de la deuda difiacutecilmente se puede ver afectada por hechos imprevisibles
A A Buena calidad Aunque el riesgo es bajo la capacidad de pago es maacutes vulnerable a cambios adversos en la situacioacuten econoacutemica que en los cambios anteriores
Fuente Cantor y Packer (1996)
Aunque no hacen puacuteblico el modelo que utilizan para asignar un rating a los emisores la metodologiacutea utilizada por las diversas agencias es similar si bien las calificaciones variacuteshyan ligeramente de unas a otras Cantor y Packer (1996) que abordan el primer estudio sisteshymaacutetico de la relacioacuten existente entre las calificaciones crediticias soberanas y sus determishynantes econoacutemicos sugieren que las asignaciones de rating pueden ser explicadas por un nuacutemero reducido de criterios bien definidos que las agencias ponderan de manera parecida En todo caso el anaacutelisis se centra en una serie de factores econoacutemicos y administrativos en el sistema de financiacioacuten de cada entidad en su situacioacuten y flexibilidad presupuestarias asiacute como en su posicioacuten financiera En la misma direccioacuten inciden Afonso (2003) y BissoondoshyyalndashBheenick et al (2005) En cuanto a la evaluacioacuten crediticia de los gobiernos subcentrashyles Cheung (1996) procura un primer anaacutelisis sobre los ratings provinciales basado en la exshyperiencia canadiense
Una concisa revisioacuten de la literatura para el caso de Espantildea proporciona un paquete de trabajos que analizan el impacto de los indicadores utilizados por las agencias de calificashycioacuten para determinar la evaluacioacuten crediticia de las CCAA Aurioles et al (1996) Velasshyco (1999) y Benito et al (2003) utilizan la teacutecnica del anaacutelisis discriminante para obtener a partir de variables presupuestarias financieras y econoacutemicas una aproximacioacuten de los
86 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
ratings publicados por las agencias de calificacioacuten crediticia para las CCAA Monasterio et al (1999) y Alcalde y Valleacutes (2002) evaluacutean la influencia del mercado financiero como mecanismo de control de la deuda puacuteblica autonoacutemica Recientemente Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) comprueba economeacutetricamente coacutemo el mercado financiero evaluacutea la calidad crediticia de las CCAA a partir de un conjunto de variables de naturaleza preshysupuestaria financiera econoacutemica territorial y temporal
Siguiendo la metodologiacutea utilizada en anaacutelisis anteriores (inicialmente en Horrigan 1966 continuada por Cantor y Packer 1996 y Fernaacutendez Llera 2005) transformamos la cashylificacioacuten crediticia del endeudamiento autonoacutemico a largo plazo en cifras asignando valoshyres numeacutericos a los ratings emitidos por Moodyrsquos y SampP seguacuten la tabla 2
Tabla 2 TRANSFORMACIOacuteN LINEAL DE LOS RATINGS
Moodyrsquos SampP Valor
Aaa AAA 5 Aa1 AA+ 4 Aa2 AA 3 Aa3 AAndash 2 A1 A+ 1 A2 A 0
Fuente Elaboracioacuten propia a partir de Cantor y Packer (1996)
Para el caso espantildeol la maacutexima calificacioacuten crediticia es alcanzada tan soacutelo por Paiacutes Vasco en los uacuteltimos antildeos por ello hemos optado por incluir en el anaacutelisis tres alternashytivas de construccioacuten de la variable dependiente rating dada la escasa frecuencia del valor 5 y la relativamente baja del valor 4 (veacutease tabla 8) seguacuten la equivalencia reflejashyda en la tabla 3
Tabla 3 TRANSFORMACIOacuteN LINEAL DE LOS RATINGS
Moodyrsquos SampP Valor (a) Valor (b) Valor (c)
Aaa Aa1 Aa2 Aa3 A1 A2
AAA AA+ AA AAndash A+ A
5 4 3 2 1 0
4 4 3 2 1 0
3 3 3 2 1 0
Fuente Elaboracioacuten propia a partir de Cantor y Packer (1996)
La tabla 4 recoge por un lado las calificaciones crediticias de las CCAA espantildeolas emitidas por las agencias oficiales de calificacioacuten y por otro lado la transformacioacuten discreshyta propuesta siguiendo la metodologiacutea de la tabla 2
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Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
88
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
89 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Dadas las transformaciones lineales recogidas en la tabla 3 la variable y it puede ser exshy
presada en teacuterminos observables yit de la siguiente manera para n valores diferentes de los rating (en nuestro caso = 3 4 oacute 5)
y = 0 si y le 0 y = 1 si 0 lt y le micro1 y = 2 si micro1 lt y le micro2 (2) hellip y = n si y gt micron-1
Obtenieacutendose las siguientes probabilidades con la distribucioacuten normal
P(y = 0) = Φ(-βrsquox ndash ) = 1 - Φ(-βrsquox ndash ) P(y = 1) = Φ(micro1 -βrsquox ndash ) - Φ(-βrsquox ndash ) P(y = 2) = Φ(micro2 -βrsquox ndash ) - Φ(micro1 -βrsquox ndash ) (3) hellip P(y = n) = 1 - Φ(micron-1 -βrsquox ndash )
Debiendo cumplirse ndashpara que todas las probabilidades sean positivasndash que 0 lt micro1
lt micro2 hellip lt micron5
En los modelos probit ordenados los estimadores de los coeficientes no informan de los efectos marginales La siguiente ecuacioacuten muestra el caacutelculo de los efectos marginales de los regresores xj6
partP(y = 0) = -φ(βrsquox ndash ) bull βjpartxj
partP(y = 1) = [φ(-βrsquox ndash ) - φ(micro1 - βrsquondash x)] bull βjpartxj (4)partP(y = 2) = [φ(micro1 - βrsquondash x) - φ(micro2 - βrsquondash x)] bull βjpartxj
hellip partP(y = n)
= φ(micron-1 - βrsquox ndash ) bull βjpartxj
La interpretacioacuten difiere en el caso de variables explicativas binarias cuyo efecto marshyginal se calcula directamente a traveacutes de las probabilidades con la distribucioacuten normal es decir directamente de la ecuacioacuten [3] Probabilidades que se obtienen cuando la variable bishynaria se evaluacutea en cada uno de sus dos valores posibles (0 y 1) y las demaacutes variables explishycativas en sus medias muestrales7
Dentro de las variables independientes que constituyen xit en la ecuacioacuten [1] y dado que nuestro objetivo es analizar el impacto que las externalidades del endeudamiento de los dishyferentes gobiernos producen sobre la calificacioacuten crediticia de una Comunidad distinguimos
90 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
dos grandes bloques de explicativas en funcioacuten de si generan (Sit) o no (Zit) efectos extershynos De esta forma la ecuacioacuten [1] se transforma en la siguiente
yit = x it bull β + εit = Sacute it bull ϕ + Zacute
it bull γ + εit (5)
32 Variables y datos
Las variables utilizadas sus siacutembolos y el signo esperado se resumen en la tabla 5 Por su parte la tabla 6 recoge los estadiacutesticos descriptivos baacutesicos A continuacioacuten explicareshymos sucesivamente la construccioacuten de la variable dependiente y de las independientes
Tabla 5 DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
RATING Dependiente Rating Calificacioacuten crediticia de las CCAA SampP y Moodys
DEBT S Stock de deuda autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional
ndash Banco de Espantildea
DEBT2 S Stock de deuda autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGG S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea
DEBTAGGNO S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGGNO2 S Stock de deuda media autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional elevado al cuadrado
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Producto de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Variable interactuada definida como el producto entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Cociente de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Cociente entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
FEDDEBT S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado
y el PIB nacional
ndash Banco de Espantildea
FEDDEBT2 S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado y el al cuadrado PIB nacional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTFEDDEBT S Interaccioacuten de las variables DEBT y FEDDEBT
Variable interactuada definida como el producto entre DEBT y FEDDEBT
ndash Banco de Espantildea
91 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Tabla 5 (continuacioacuten) DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
AND CAT S CCAA maacutes Variables cualitativas que denotan a ndash Banco de Espantildea MAD VAL endeudadas aquellas Comunidades cuyo volumen y elaboracioacuten
de deuda supera el 10 de la deuda propia regional conjunta
PIB Z Renta per caacutepita Cociente entre el PIB y la poblacioacuten regional + Banco de Espantildea e INE
PRESPIB Z Tamantildeo del Cociente entre el presupuesto autonoacutemico ndash MEH y sector puacuteblico (obligaciones no financieras) elaboracioacuten propia autonoacutemico y el PIB regional
DEPEN Z Dependencia Cociente entre las transferencias ndash MEH y financiera (corrientes y de capital) y los ingresos elaboracioacuten propia
no financieros autonoacutemicos
POB65CA Z Poblacioacuten mayor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica ndash INE y de 65 antildeos mayor de 65 antildeos elaboracioacuten propia
POB24CA Z Poblacioacuten menor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica + INE y de 24 antildeos menor de 24 antildeos elaboracioacuten propia
GOB Z Coherencia Variable ficticia que toma el valor 1 en ndash Elaboracioacuten propia temporal aquellas Comunidades en las que ha
existido variacioacuten en el color poliacutetico del ejecutivo regional Aragoacuten Baleares Canarias Cataluntildea Galicia Madrid Murcia Navarra y Valencia ademaacutes de Paiacutes Vasco
COMP Z Nivel Variable cualitativa que toma el valor 1 ndash Elaboracioacuten propia competencial para las CCAA del artiacuteculo 151
FA Z Sistema de Variable dummy que toma valor cero para + Elaboracioacuten propia Financiacioacuten las CCAA de Reacutegimen Comuacuten y uno para Autonoacutemica las de Reacutegimen Foral (Navarra y Paiacutes Vasco)
TEMP Z Variable Variable ficticia que toma el valor 1 en + Elaboracioacuten propia temporal los ejercicios 1992 1997 y 2002
Fuente Elaboracioacuten propia
Tabla 6 PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5375 2287 14 117 DEBT2 34108 28419 20 1369 DEBTAGGNO 5538 0858 29 65 DEBTAGGNO2 31437 8637 83 427 FEDDEBT 51081 8548 363 616 FEDDEBT2 2682037 853024 13177 37946 PIB 1516156 5379261 64472 295992 PRESPIB 0132 0056 0026 0296 DEPEN 0542 0294 0006 0921 POB65CA 16538 3023 972 2295 POB24CA 29762 4109 2179 3998
92 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 6 (continuacioacuten) PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL NO BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5466 2279 14 117 DEBT2 35047 28824 20 1369 DEBTAGGNO 5666 0713 29 65 DEBTAGGNO2 32649 7365 83 427 FEDDEBT 49809 8671 363 616 FEDDEBT2 2555701 856810 13177 37946 PIB 1652408 5076875 72905 295992 PRESPIB 0132 0055 0026 0296 DEPEN 0505 0288 0006 0921 POB65CA 16457 3098 1009 2295 POB24CA 28994 3956 2179 3990
321 Construccioacuten de la variable dependiente
Nuestro anaacutelisis economeacutetrico se realiza para las evaluaciones crediticias de la deuda a largo plazo de las CCAA para lo cual disponemos de la calificaciones otorgadas por SampP y Moodyrsquos8 Un sucinto escrutinio de los datos (tabla 4) considerando la escala de equivalencia recogida en la Tabla 2 muestra que las calificaciones emitidas por SampP son persistentemente iguales o maacutes elevadas que las informadas por Moodyrsquos (tan soacutelo exisshyten cuatro excepciones Andaluciacutea entre los antildeos 1997 a 2000 Comunidad Valenciana en 2006 y 2007 Galicia en el ejercicio 2006 y Paiacutes Vasco de 2005 a 2006) Ademaacutes en tan soacutelo tres ocasiones una Comunidad Autoacutenoma ve reducido su rating Cataluntildea entre 1993 y 1994 Madrid entre 1995 y 1996 y Baleares de 2005 a 2006 Benito et al (2002) sentildeashylan la similitud existente entre las calificaciones de las CCAA espantildeolas con la obtenida por otras regiones de la Unioacuten Europea como las regiones italianas y alguna regioacuten franshycesa estando sin embargo peor calificadas que la mayoriacutea de las regiones alemanas y las austriacas
Dada la inexistencia de calificaciones autonoacutemicas salvo Madrid y Murcia para peshyriacuteodos anteriores a 1992 nuestro horizonte temporal abarca desde este antildeo hasta 2007 Si bien son soacutelo cinco las series completas disponibles (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid Murshycia y Paiacutes Vasco) es generalizable a lo largo de estos dieciseacuteis antildeos la opcioacuten de los ejeshycutivos autonoacutemicos de someter al arbitrio de las agencias internacionales de calificacioacuten crediticia la posicioacuten financiera de su regioacuten Asturias y La Rioja son las uacutenicas Comunishydades para las cuales no existe dato alguno teniendo disponible soacutelo el de los ejercicios 2004 y 2005 para el caso de Cantabria y contando con informacioacuten a partir de 2004 para Extremadura
Para completar el panel de la variable dependiente que es incompleto se han empleado dos alternativas La primera trabajar con el panel no balanceado es decir estimar economeacutetrishycamente el modelo exclusivamente con los datos oficiales proporcionados por Moodyrsquos y SampP
93 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
La segunda alternativa ha consistido en dotar de calificacioacuten a las CCAA que careciacutean de ella En aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de informacioacuten les asignamos o bien ideacutentico valor al calificado en el primer antildeo posterior disponible (denotada por Serie I) o bien un escaloacuten inferior de la escala de calificaciones crediticias (denominada Serie II) esta segunshyda alternativa se apoya en la hipoacutetesis de que una Comunidad Autoacutenoma solicita su calificashycioacuten crediticia cuando ha mejorado su situacioacuten econoacutemica o financiera con respecto a los antildeos precedentes
En una primera aproximacioacuten hemos tratado de incorporar en el anaacutelisis a las 17 CCAA para lo cual fue preciso asignar rating a aquellas regiones para las cuales no disshyponemos de informacioacuten alguna (optando por la asignacioacuten del rating medio del conjunshyto de las Comunidades para las que se cuenta con tal informacioacuten) Finalmente decidishymos abandonar esta alternativa y emplear un panel conformado por las 14 CCAA para las que existen calificaciones crediticias oficiales consecutivas para al menos los tres uacutelshytimos antildeos quedando en consecuencia excluidas del anaacutelisis Asturias Cantabria y La Rioja9
Manejamos por tanto dos paneles de datos para 14 CCAA uno no balanceado con 178 observaciones y otro correspondiente al periacuteodo 1992ndash2007 de 224 observaciones Utilizashymos buscando la mayor variabilidad posible en la variable dependiente la calificacioacuten de SampP para seis Comunidades (Andaluciacutea Aragoacuten Baleares Canarias Navarra y Paiacutes Vasco) mientras que para las ocho restantes (Castilla y Leoacuten CastillandashLa Mancha Cataluntildea Comushynidad Valenciana Extremadura Galicia Madrid y Murcia) emplearemos la calificacioacuten de Moodyrsquos10
La tabla 7 sintetiza los nueve escenarios alternativos de construccioacuten de la variable dependiente a partir de los que estimamos las diferentes especificaciones factibles seguacuten la ecuacioacuten [5] En funcioacuten de la longitud del panel de datos disponemos de dos bases de datos alternativas por un lado el panel balanceado (Modelos 1 a 6) y por otro lado el panel no balanceado (Modelos 7 a 9) en el cual hacemos uso exclusivamente de las evaluaciones de rating oficiales de las agencias de calificacioacuten crediticia A parshytir del panel no balanceado se ha seguido la siguiente metodologiacutea para obtener el bashylanceado La asignacioacuten en aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de inforshymacioacuten crediticia de ideacutentico valor al calificado para el primer antildeo disponible (Serie I) o de un nivel inferior de la escala transformada de calificaciones crediticias (Serie II) nos conduce a distinguir entre los Modelos 1 a 3 y los Modelos 4 a 6 respectivashymente
Finalmente la transformacioacuten de la notacioacuten utilizada por las agencias de rating en variables numeacutericas discretas seguacuten la escala de equivalencia recogida en la tabla 3 ofreshyce tres opciones de construccioacuten de la variable dependiente en funcioacuten de si considerashymos seis (Modelos 1 4 y 7) cinco (Modelos 2 5 y 8) o cuatro (Modelos 3 6 y 9) niveshyles de rating La tabla 8 recoge la frecuencia con que aparece cada calificacioacuten crediticia en cada uno de los modelos considerados
94 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 7 MODELOS SOMETIDOS A ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Panel Balanceado Serie I Valor (a) Modelo 2 Panel Balanceado Serie I Valor (b) Modelo 3 Panel Balanceado Serie I Valor (c) Modelo 4 Panel Balanceado Serie II Valor (a) Modelo 5 Panel Balanceado Serie II Valor (b) Modelo 6 Panel Balanceado Serie II Valor (c) Modelo 7 Panel No Balanceado Valor (a) Modelo 8 Panel No Balanceado Valor (b) Modelo 9 Panel No Balanceado Valor (c)
Tabla 8 FRECUENCIA VARIABLE DEPENDIENTE
M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 M 9
0 1 2 3 4 5 Total
6 30 84 78 25 1
224
6 30 84 78 26 0
224
6 30 84 104 0 0
224
11 51 73 63 25 1
224
11 51 73 63 26 0
224
11 51 73 89 0 0
224
6 25 58 63 25 1
178
6 25 58 63 26 0
178
6 25 58 89 0 0
178
322 Variables independientes variables de deuda y relacionadas con los efectos externos11
ndashshyDEBT es la ratio de la deuda de cada Comunidad Autoacutenoma sobre el PIB regional Tal y como apuntan Cheung (1996) y Landon y Smith (2000) se espera que un mayor nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma repercuta en unas maacutes elevashydas cargas financieras presentes y futuras de la Comunidad deducieacutendose una menor probabilidad de lograr un mejor rating
ndashshyDEBTAGGNO construida como el cociente entre el stock de deuda y el PIB del nivel autonoacutemico excluyendo del coacutemputo a la propia Comunidad Autoacutenoma12
Landon y Smith (2000) justifican un impacto negativo de esta variable sobre la vashyloracioacuten crediticia regional propiciado por la interdependencia de los ingresos reshygionales y un posible efecto contagio sobre la credibilidad del conjunto de las finanshyzas autonoacutemicas No obstante nosotros consideramos que el impacto sobre el rating autonoacutemico debe ser positivo Al estar incorporado el efecto del endeudamiento proshypio en la variable DEBT y estar eacutesta excluida del caacutelculo de DEBTAGGNO el aushymento de la deuda del nivel regional puede interpretarse como una mejora de la Coshymunidad respecto de las demaacutes
ndashshyDEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGNO estas dos variables tratan de reshylativizar la deuda puacuteblica de una Comunidad respecto del nivel de endeudamiento
95 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
alcanzado por el conjunto de CCAA La construccioacuten multiplicativa sugiere que dado un nivel de deuda de una Comunidad Autoacutenoma una deuda media maacutes eleshyvada del conjunto de las CCAA le supone a aqueacutella una mejora relativa aumenshytando la probabilidad de obtener una evaluacioacuten crediticia maacutes favorable por lo que el signo esperado es positivo Por otra parte la interaccioacuten de ambas variables como cociente nos hace suponer que dado un nivel de endeudamiento en una deshyterminada Comunidad Autoacutenoma un incremento en DEBTAGGNO supondriacutea una reduccioacuten del valor del cociente es decir un menor peso de la deuda de la Comushynidad respecto del total siendo por tanto mayor la probabilidad de obtener un mejor rating
ndashshyFEDDEBT definida como el cociente entre el nivel de deuda de la Administracioacuten Central del Estado y el PIB nacional su relacioacuten con el rating es negativa al suponer la calificacioacuten del gobierno central un ldquotechordquo a la de los ejecutivos regionales13
Cuando peor es la situacioacuten financiera del gobierno central menores son ademaacutes las expectativas de rescate por parte del resto de gobiernos de la nacioacuten Tambieacuten podriacutea esperarse un signo positivo justificado por el hecho de que ante una mayor deuda feshyderal el Estado central dispone de mayores recursos para afrontar los ldquogastos necesashyriosrdquo (infraestructuras servicios vinculados al Estado del Bienestar etc) quedando lsquoliberadasrsquo las CCAA de la cobertura de esos mayores gastos necesitando incurrir en una menor deuda y pudiendo alcanzar un rating regional maacutes elevado (Landon y Smith 2000 y 2007)
ndashshyDEBTFEDDEBT variable construida como el producto de la deuda autonoacutemica y la del gobierno central La interpretacioacuten de esta variable sugiere que para cada nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma una ratio maacutes elevada del endeudashymiento central contribuye a una reduccioacuten en la calificacioacuten crediticia autonoacutemica siendo el signo previsto negativo
ndashshyDEBT2 DEBTAGGNO2 y FEDDEBT2 confeccionadas como la elevacioacuten al cuadrado de las variables DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT respectivamente Evaluacutean la presencia de una correspondencia no lineal entre nivel de deuda y rashyting es decir la existencia de una externalidad negativa dependiente del volushymen de deuda (Bayoumi y Eichengreen 1994 Bayoumi et al 1995 Alcalde y Valleacutes 2002) El signo esperado de cada una de ellas es el mismo que el previsto al utilizar las disshytintas variables en niveles
ndashshyAND CAT MAD y VAL variables dummies que identifican con valor 1 a aquellas cuatro CCAA (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid y Valencia) cuya participacioacuten en el nivel de endeudamiento autonoacutemico supone al menos un 10 de la deuda autonoacuteshymica total La inclusioacuten de estas variables cualitativas trata de reforzar el efecto neshygativo de un excesivo volumen de deuda por tanto y con ideacutentico argumento al de DEBT el signo esperado es negativo
96 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
323 Variables independientes variables de control
ndashshyPIB el PIB per caacutepita es construido como el cociente entre el PIB y la poblacioacuten de cada una de las CCAA Se espera un signo positivo muestra del incremento en la probabilidad de obtener una mejor asignacioacuten crediticia a mayor nivel de renta dado que es maacutes probable una mayor flexibilidad de los ingresos puacuteblicos y por tanto reshysulta menor el riesgo de insolvencia (Cantor y Packer 1996 Aurioles et al 1996 Velasco 1999 Landon y Smith 2000 Afonso 2003)
ndashshyPRESPIB cociente entre las partidas contenidas en la agrupacioacuten presupuestaria lsquoOperaciones no financierasrsquo y el PIB de cada Comunidad Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) considera que la aportacioacuten de los diferentes sectores econoacutemicos al PIB autonoacutemico puede llegar a afectar a la prima de riesgo soportada por las CCAA En cierta medida esta variable constituye un indicador de una menor especializacioacuten sectorial de la economiacutea regional estando justificado un coeficiente negativo En nuestra opinioacuten una interpretacioacuten adicional y maacutes intuitiva del signo negativo espeshyrado reside en la vinculacioacuten de un mayor nivel de gasto puacuteblico con la loacutegica conshytrapartida de un superior volumen de ingresos lo que aumenta tambieacuten de manera poshysitiva el riesgo de incurrir en deacuteficit
ndashshyDEPEN esta variable mide la dependencia financiera de las CCAA y refleja la proshyporcioacuten que los ingresos por transferencias (corrientes y de capital) representan sobre el total de ingresos no financieros autonoacutemicos Esta variable muestra el menor riesshygo de una Comunidad Autoacutenoma de ldquoser dejada caerrdquo por parte del Gobierno central o dicho de otro modo la mayor probabilidad de ser rescatada conforme mayor sea la dependencia financiera de eacuteste por lo que el signo esperado debe ser positivo (Aushyrioles et al 1996 Cheung 1996 Fernaacutendez Llera 2005 2006a y 2006b) A nuestro juicio cabe esperar un signo negativo para esta variable La mayor autonomiacutea de las CCAA les debe proporcionar una mayor flexibilidad en el volumen y composicioacuten de sus gastos e ingresos puacuteblicos La posibilidad de ajustar de modo maacutes indepenshydiente las poliacuteticas de gasto asiacute como la composicioacuten y el volumen de sus ingresos no soacutelo permite a las CCAA adecuar mejor su actuacioacuten a las necesidades y caracshyteriacutesticas de su poblacioacuten y territorio sino que tambieacuten puede proporcionarles una gashyrantiacutea superior ante riesgos macroeconoacutemicos
ndashshyPOB65CA definida como la participacioacuten de la poblacioacuten mayor de 65 antildeos sobre el total de la poblacioacuten autonoacutemica pretende sintetizar las cargas presentes y futushyras del ejecutivo regional vinculadas a los mayores gastos del Estado del Bienestar (sanidad y servicios sociales) que pueden hacer peligrar el equilibrio financiero de la Comunidad El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyPOB24CA cociente entre la poblacioacuten menor de 24 antildeos y la poblacioacuten total de cada una de las CCAA A nuestro juicio el signo de esta variable deberiacutea ser positivo al estar relacionada con el mayor potencial de capital humano Si bien podriacutea tambieacuten
97 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
obtenerse un signo negativo justificado por los mayores gastos sanitarios de la poshyblacioacuten en sus primeros antildeos de vida asiacute como de los gastos en educacioacuten
ndashshyGOB variable dicotoacutemica que toma el valor 1 en aquellas CCAA en las que se ha proshyducido alguacuten cambio en el partido poliacutetico que sustenta al ejecutivo autonoacutemico duranshyte el periacuteodo de anaacutelisis y 0 en las restantes En cuanto a su interpretacioacuten entendemos que la permanencia del gobierno regional a lo largo del tiempo puede ser un indicador de coherencia en las poliacuteticas llevadas a cabo lo que puede contribuir a aumentar la proshybabilidad de obtener un mejor rating El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyCOMP variable dicotoacutemica que toma el valor 1 para las CCAA del artiacuteculo 151 y 0 para las restantes El acceso raacutepido a un mayor nivel competencial suele estar asoshyciado a un maacutes elevado nivel de endeudamiento puacuteblico para hacer frente a las comshypetencias autonoacutemicas lo cual significariacutea una peor situacioacuten de las finanzas puacuteblishycas Por esta razoacuten el signo esperado es negativo
ndashshyFA empleamos una dummy con el valor 1 para los casos de Navarra y Paiacutes Vasco y 0 para las restantes CCAA El reacutegimen de financiacioacuten foral permite a esas Comunishydades disponer de mayores recursos obteniendo una holgura financiera que les evita incurrir en niveles de deuda similares a los del resto de CCAA de reacutegimen comuacuten teniendo una inferior prima de riesgo El signo esperado es entonces positivo
ndashshyTEMP variable ficticia que toma el valor 1 en los ejercicios 1992 1997 y 2002 y cero en los restantes Trata de recoger los ajustes que se producen en los periacuteodos en que entran en vigor los nuevos modelos de financiacioacuten autonoacutemica y las sucesivas normativas de estabilidad presupuestaria14 La aplicacioacuten de un mecanismo de estashybilidad asociado generalmente a una mayor disciplina financiera asiacute como el increshymento de recursos autonoacutemicos logrado con cualquier reforma de los modelos de fishynanciacioacuten autonoacutemica justifican un signo positivo en esta variable
4 Resultados del modelo
En la tabla 9 se muestran los mejores resultados obtenidos para cada una de las nueve alternativas de estimacioacuten consideradas Los modelos se han seleccionado atendiendo al poder explicativo conjunto (pseudo-R2 y logaritmo de la funcioacuten de verosimilitud) a la loacuteshygica econoacutemica que sustenta el signo esperado para nuestras variables explicativas y a la sigshynificatividad individual de eacutestas15 En comparacioacuten con otras investigaciones el poder exshyplicativo de todos los modelos es elevado mostrando el pseudondashR2 valores que oscilan entre el 0219 y el 0469 En teacuterminos generales los resultados muestran una gran robustez entre los diferentes modelos planteados Ademaacutes nuestras variables de intereacutes aquellas que geneshyran externalidades son significativas y tienen el signo esperado resultado que no obtenemos en las variables de control salvo en los casos del PIB y de la poblacioacuten mayor de sesenta y cinco antildeos y menor de veinticuatro
98
9
(ndash21
50)
-6
(007
0)
(204
7)
(4
214)
Mod
elo
(098
7)
-3
(ndash12
82)
(215
4)
1813
(ndash21
96)
(159
6)
ndash24
10
196
10
178 14
0394
ndash955
93
1243
14
0000
ndash002
8
ndash027
3 02
40
2455
53
28
1952
Bal
ance
ado
8
(ndash32
29)
(188
0)
(ndash32
69)
(ndash24
52)
(ndash
0833
) (3
582)
(620
7)
Mod
elo -6
100
(191
5)
(270
7)
(5
576)
(246
7)
0000
por
178 14
0227
ndash150
195
8814
8
No
ndash027
2
1062
1225
10
ndash014
7
ndash232
0 ndash0
139 10
0302
1788
42
27
6758
1296
al
Pan
el
7
(074
3)
(ndash18
03)
-6
(ndash12
22)
signi
ficati
vo
(ndash20
20)
(181
1)
Mod
elo
2324
10
(121
6)
(311
8)
(309
6)
(8
234)
(981
6)
(7
283)
178 14
0246
ndash152
59
9957
5 00
00
0687
ndash013
5
ndash018
0
1289
100
ndash027
8
0281
1934
42
82
6899
11
579
por
5
6
(ndash25
21)
(254
9)
(ndash26
27)
-6
(040
6)
(ndash22
53)
(2
051)
(838
5)
(6
247)
(271
3)
al
Mod
elo
2892
10
224
1426
(338
6)
14
0374
ndash130
046
1551
62
0000
signi
ficati
vo
EST
IMA
CIOacute
N ndash045
6
ndash012
8
0658
ndash0
243
0167
2713
53
43
2066
5
(ndash28
72)
(230
1)
(ndash
1774
)
-6
(ndash23
20)
100
(190
8)
(ndash07
62)
(603
0)
(7
285)
(700
1)
(259
5)
Mod
elo
(655
8)
por
2858
10
224 1
ndash033
6 14 0223
ndash195
834
1121
8400
00
al
ndash001
4
0075
ndash0
087
ndash020
2 01
82
2129
41
67
6566
1220
o
9L
A
signi
ficati
v
Tab
la
4
DE
(ndash18
91)
(340
1)
(ndash43
99)
Mod
elo -6
(ndash22
21)
(4
461)
(584
7)
(ndash08
70)
(924
4)
(1
3734
)
(1
1707
)
(6
173)
(591
5)
RE
SUL
TA
DO
S
Bal
ance
ado
2543
10
224 14
0219
ndash197
535
1107
3
0000
ndash025
9
0773
ndash033
2
ndash009
3
ndash016
7 01
61
2168
41
65
6581
11
298
1264
Stud
ent
de
Pan
el 3
(ndash23
27)
(181
9)
(ndash24
08)
-6
(ndash07
99)
(280
7)
(ndash02
87)
(165
9)
(267
7)
(4
320)
(390
6)
t la
Mod
elo
2091
10
224 14
0469
ndash111
68
1973
09 de
0000
valo
res
ndash002
4
0095
ndash0
167
ndash004
7 03
29
ndash035
6
2272
55
51
2339
los
2
(ndash40
90)
(302
0)
(ndash36
88)
Mod
elo -6
(ndash18
89)
(135
21)
mue
stran
(312
0)
(ndash
0873
)
(571
9)
(9
611)
3283
10
(467
7)
(256
2)
224 14
0327
ndash168
876
1642
24
0000
se
ndash025
7
0637
ndash010
1
ndash031
5 02
65
ndash049
7
1850
45
54
7498
1636
pareacute
ntes
is
1
(ndash30
95)
(168
8)
(ndash17
83)
-6
(ndash13
23)
(193
2)
(202
0)
(4
683)
(636
5)
(3
245)
entre
(327
6)
(222
6)
Mod
elo
3126
10
224 14
0311
ndash176
128
1589
62
0000
varia
bles
ndash001
8
0062
ndash0
101
ndash029
4 02
75
1884
44
82
7240
11
834
1690
las
de
coef
icien
tes
CCA
A
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DE
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DEBT
AGGN
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GNO2
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ndash Chi(2
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B65C
A PO
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1)
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2)
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
83 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
damiento iii) la interdependencia de las economiacuteas regionales iv) los efectos derivados por la ausencia o no completitud de la informacioacuten que puede conducir a generar sentildeales erroacuteshyneas en prestatarios y ahorradores y v) finalmente y dado el coste de adquisicioacuten de la inshyformacioacuten la comparacioacuten con el nivel de endeudamiento de las regiones vecinas para ayushydar a determinar el rating propio
Los autores utilizando como medida de la valoracioacuten crediticia de los gobiernos regioshynales el rating de la deuda a largo plazo especifican a partir de un panel de datos de las nueve provincias canadienses sometidas al escrutinio de las agencias de calificacioacuten corresshypondiente al periacuteodo 1974ndash19971 un modelo probit ordenado que relaciona las calificacioshynes con una serie de variables que pueden o no generar efectos externos y
k = Sacute k bull + Xacute
k bull β + εk Sacute
k el teacutermino que captura el impacto de la deuda acumulada por el resto de gobiershynos de una federacioacuten sobre el rating propio estaacute compuesto por la deuda provincial media (medida en teacuterminos del PIB) la ratio deudaPIB del gobierno federal de Canadaacute y una vashyriable que interactuacutea la deuda federal y el endeudamiento de cada una de las provincias Los elementos del vector Xk comprenden variables no relacionadas con los efectos externos que tratan de recoger las caracteriacutesticas sociales poliacuteticas econoacutemicas o institucionales especiacuteshyficas de cada jurisdiccioacuten tales como la deuda provincial el PIB per caacutepita los recursos que el gobierno destina a las pensiones ademaacutes de variables de tipo cualitativo que recogen facshytores sociales e institucionales
Su estimacioacuten muestra que la deuda acumulada por el gobierno central reduce la valoshyracioacuten crediticia de la deuda emitida por los gobiernos provinciales Asiacute mismo los efectos del endeudamiento provincial en su conjunto son negativos si bien relativamente pequentildeos mientras que el endeudamiento de la provincia canadiense maacutes grande ndashOntariondash tiene un impacto positivo sobre el rating del resto de provincias
Landon y Smith (2007) estiman el impacto de la deuda emitida por el gobierno de una federacioacuten sobre el rendimiento de las emisiones de los restantes gobiernos En su anaacutelisis empiacuterico distinguen dos canales a traveacutes de los cuales el desbordamiento de la deuda puacuteblishyca puede afectar a las primas de riesgo riesgo de insolvencia o quiebra y de depreciacioacuten de la moneda Con datos de las provincias canadienses correspondientes al periacuteodo 1983ndash2005 no encuentran evidencia de efectos desbordamiento del endeudamiento entre provincias si bien un incremento de un 1 por ciento del PIB en el nivel de deuda del gobierno central aushymenta el tipo de intereacutes de las emisiones de los ejecutivos provinciales en 42 puntos baacutesishycos 29 puntos debido al incremento en las expectativas de depreciacioacuten del doacutelar canadienshyse y 13 puntos baacutesicos por el mayor riesgo de insolvencia o quiebra de los gobiernos provinciales Una implicacioacuten poliacutetica importante de este resultado es que la imposicioacuten de restricciones al endeudamiento del gobierno central puede ser de intereacutes para los propios goshybiernos subcentrales
Siguiendo la metodologiacutea de Landon y Smith (2000) en las siguientes secciones vamos a examinar el impacto que la acumulacioacuten de deuda por parte del gobierno central y los diferenshytes ejecutivos autonoacutemicos ejerce sobre la calificacioacuten crediticia de las CCAA espantildeolas
84 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
3 Planteamiento del modelo
31 Especificacioacuten
En el anaacutelisis de numerosas poliacuteticas o sucesos es preciso en muchas ocasiones no soacutelo analizar lo que ocurre a lo largo del tiempo sino conocer tambieacuten el impacto sobre el corte transversal Los conjuntos de datos de panel son muy uacutetiles para el examen de poliacuteticas y en particular para la evaluacioacuten de programas (Wooldridge 2001)
Ademaacutes algunas variables discretas tales como la calificacioacuten crediticia de la deuda puacuteshyblica representan un orden En estos casos los modelos logit o probit multinomial no recoshygen el hecho de que la variable dependiente refleja una disposicioacuten por ello son precisos los modelos ordenados (McElvey y Zavoina 1975) en los que el sistema se construye a partir de una regresioacuten latente (de manera anaacuteloga a como se construyen los modelos logit y pro-bit binomial)
Para ello estimamos a partir de un panel de datos correspondiente a las CCAA para el periacuteodo comprendido entre 1992 y 2007 un modelo probit ordenado Siguiendo a Greene (1998) la especificacioacuten de nuestro modelo economeacutetrico de respuesta ordenada que utilishyza como variable latente o inobservable y
it el rating es la siguiente
yit = x it bull β + αi + vit = x it bull β + εit (1)
donde x it es un vector de variables explicativas β un vector de paraacutemetros (desconocidos) y εit el teacutermino de error El subiacutendice i denota la unidad de corte transversal en este caso las CCAA y t el periacuteodo (t = 1992 hellip 2007) Si εit sigue una distribucioacuten normal εit ~N[01] obtenemos el modelo probit ordenado El modelo probit no se presta bien al tratamiento con efectos fijos al no existir modo de eliminar la heterogeneidad alcanzaacutendose resultados de intereacutes en especificaciones con efectos aleatorios El modelo de efectos aleatorios especifishy
2ca que αi es un error especiacutefico de grupo similar a vit donde εit = αi + vit
Los efectos externos de la deuda puacuteblica sobre la calificacioacuten crediticia autonoacutemica no pueden ser estimados directamente al ser yit una variable no observable La publicashy
cioacuten de los iacutendices de rating de las agencias de calificacioacuten crediticia nos permite disposhyner de un mapa de variables discretas para el conjunto de calificaciones emitidas Las esshycalas de ratings determinadas por las diferentes agencias de calificacioacuten proporcionan a los inversores o prestamistas una medicioacuten consistente del riesgo de creacutedito que facilita su comparacioacuten
El rating calificacioacuten asignada a las emisiones de deuda de empresas organismos instituciones o Estados indica el nivel de riesgo crediticio de cada una de las mismas es decir su capacidad para hacer frente a los compromisos de pago adquiridos actuanshydo por tanto como informador para el mercado al que suministra una valoracioacuten de la situacioacuten econoacutemica financiera y poliacutetica asiacute como una medida del grado de desarrollo
85 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
del paiacutes (Liu y Thakor 1984 Cantor y Packer 1996 Kliger y Sarig 2000 Fernaacutendez Llera 2005)
Las agencias de rating otorgan una calificacioacuten a la deuda de las Administraciones Puacuteshyblicas que acuden al mercado para su financiacioacuten permitiendo de esta manera que los inshyversores potenciales conozcan su solvencia lo que se traduciraacute en una prima de riesgo incorshyporada al tipo de intereacutes de la deuda en cuestioacuten3
Cada agencia utiliza diferentes siacutembolos para la asignacioacuten de sus valoraciones creditishycias teniendo cada rating emitido por Moodyrsquos su contraparte ndashtabla 1ndash en la escala de Stanshydard amp Poors (SampP)4 (Cantor y Packer 1996) La calificacioacuten establece una escala en la que intervienen una serie de grados que a su vez pueden ir acompantildeados de un signo (positivo o negativo) y de una perspectiva (positiva estable o negativa) El conjunto de indicadores (grado signo y perspectiva) constituyen la calificacioacuten
Tabla 1 CALIFICACIONES CREDITICIAS DE LA DEUDA PUacuteBLICA A LARGO PLAZO
Moodyrsquos SampP Definicioacuten
Aaa AAA Calidad oacuteptima El riesgo de impago es el miacutenimo posible La capacidad de hacer frente a la deuda no se ve afectada por hechos imprevisibles
Aa AA Alta calidad El riesgo de impago es miacutenimo La capacidad de pago de la deuda difiacutecilmente se puede ver afectada por hechos imprevisibles
A A Buena calidad Aunque el riesgo es bajo la capacidad de pago es maacutes vulnerable a cambios adversos en la situacioacuten econoacutemica que en los cambios anteriores
Fuente Cantor y Packer (1996)
Aunque no hacen puacuteblico el modelo que utilizan para asignar un rating a los emisores la metodologiacutea utilizada por las diversas agencias es similar si bien las calificaciones variacuteshyan ligeramente de unas a otras Cantor y Packer (1996) que abordan el primer estudio sisteshymaacutetico de la relacioacuten existente entre las calificaciones crediticias soberanas y sus determishynantes econoacutemicos sugieren que las asignaciones de rating pueden ser explicadas por un nuacutemero reducido de criterios bien definidos que las agencias ponderan de manera parecida En todo caso el anaacutelisis se centra en una serie de factores econoacutemicos y administrativos en el sistema de financiacioacuten de cada entidad en su situacioacuten y flexibilidad presupuestarias asiacute como en su posicioacuten financiera En la misma direccioacuten inciden Afonso (2003) y BissoondoshyyalndashBheenick et al (2005) En cuanto a la evaluacioacuten crediticia de los gobiernos subcentrashyles Cheung (1996) procura un primer anaacutelisis sobre los ratings provinciales basado en la exshyperiencia canadiense
Una concisa revisioacuten de la literatura para el caso de Espantildea proporciona un paquete de trabajos que analizan el impacto de los indicadores utilizados por las agencias de calificashycioacuten para determinar la evaluacioacuten crediticia de las CCAA Aurioles et al (1996) Velasshyco (1999) y Benito et al (2003) utilizan la teacutecnica del anaacutelisis discriminante para obtener a partir de variables presupuestarias financieras y econoacutemicas una aproximacioacuten de los
86 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
ratings publicados por las agencias de calificacioacuten crediticia para las CCAA Monasterio et al (1999) y Alcalde y Valleacutes (2002) evaluacutean la influencia del mercado financiero como mecanismo de control de la deuda puacuteblica autonoacutemica Recientemente Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) comprueba economeacutetricamente coacutemo el mercado financiero evaluacutea la calidad crediticia de las CCAA a partir de un conjunto de variables de naturaleza preshysupuestaria financiera econoacutemica territorial y temporal
Siguiendo la metodologiacutea utilizada en anaacutelisis anteriores (inicialmente en Horrigan 1966 continuada por Cantor y Packer 1996 y Fernaacutendez Llera 2005) transformamos la cashylificacioacuten crediticia del endeudamiento autonoacutemico a largo plazo en cifras asignando valoshyres numeacutericos a los ratings emitidos por Moodyrsquos y SampP seguacuten la tabla 2
Tabla 2 TRANSFORMACIOacuteN LINEAL DE LOS RATINGS
Moodyrsquos SampP Valor
Aaa AAA 5 Aa1 AA+ 4 Aa2 AA 3 Aa3 AAndash 2 A1 A+ 1 A2 A 0
Fuente Elaboracioacuten propia a partir de Cantor y Packer (1996)
Para el caso espantildeol la maacutexima calificacioacuten crediticia es alcanzada tan soacutelo por Paiacutes Vasco en los uacuteltimos antildeos por ello hemos optado por incluir en el anaacutelisis tres alternashytivas de construccioacuten de la variable dependiente rating dada la escasa frecuencia del valor 5 y la relativamente baja del valor 4 (veacutease tabla 8) seguacuten la equivalencia reflejashyda en la tabla 3
Tabla 3 TRANSFORMACIOacuteN LINEAL DE LOS RATINGS
Moodyrsquos SampP Valor (a) Valor (b) Valor (c)
Aaa Aa1 Aa2 Aa3 A1 A2
AAA AA+ AA AAndash A+ A
5 4 3 2 1 0
4 4 3 2 1 0
3 3 3 2 1 0
Fuente Elaboracioacuten propia a partir de Cantor y Packer (1996)
La tabla 4 recoge por un lado las calificaciones crediticias de las CCAA espantildeolas emitidas por las agencias oficiales de calificacioacuten y por otro lado la transformacioacuten discreshyta propuesta siguiendo la metodologiacutea de la tabla 2
87
SampP
A+
AA
ndash
AA
A
A
AA
ndash A
Andash
AA
ndash A
Andash
AA
ndash A
A+
AA
SampP
AA
A
A
AA
A
A
AA
A
Andash
AA
A
A+
AA
+ A
AA
1999
2007
Moo
dy`s
Aa3
Aa3
A
a2
A1
Aa3
Aa3
A
1 A
1
Aa2
Moo
dy`s
Aa2
Aa1
A
a1
Aa2
A
a2
Aa1
A
a2
Aa1
A
a1
Aaa
SampP
A+
AA
A
A
AA
ndash A
Andash
AA
ndash A
Andash
AA
ndash A
A
AA
SampP
AA
A
A
AA
A
A
AA
A
Andash
AA
ndash A
A+
AA
+ A
A+
1998
2006
Moo
dy`s
Aa3
Aa3
A1
Aa3
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Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
89 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Dadas las transformaciones lineales recogidas en la tabla 3 la variable y it puede ser exshy
presada en teacuterminos observables yit de la siguiente manera para n valores diferentes de los rating (en nuestro caso = 3 4 oacute 5)
y = 0 si y le 0 y = 1 si 0 lt y le micro1 y = 2 si micro1 lt y le micro2 (2) hellip y = n si y gt micron-1
Obtenieacutendose las siguientes probabilidades con la distribucioacuten normal
P(y = 0) = Φ(-βrsquox ndash ) = 1 - Φ(-βrsquox ndash ) P(y = 1) = Φ(micro1 -βrsquox ndash ) - Φ(-βrsquox ndash ) P(y = 2) = Φ(micro2 -βrsquox ndash ) - Φ(micro1 -βrsquox ndash ) (3) hellip P(y = n) = 1 - Φ(micron-1 -βrsquox ndash )
Debiendo cumplirse ndashpara que todas las probabilidades sean positivasndash que 0 lt micro1
lt micro2 hellip lt micron5
En los modelos probit ordenados los estimadores de los coeficientes no informan de los efectos marginales La siguiente ecuacioacuten muestra el caacutelculo de los efectos marginales de los regresores xj6
partP(y = 0) = -φ(βrsquox ndash ) bull βjpartxj
partP(y = 1) = [φ(-βrsquox ndash ) - φ(micro1 - βrsquondash x)] bull βjpartxj (4)partP(y = 2) = [φ(micro1 - βrsquondash x) - φ(micro2 - βrsquondash x)] bull βjpartxj
hellip partP(y = n)
= φ(micron-1 - βrsquox ndash ) bull βjpartxj
La interpretacioacuten difiere en el caso de variables explicativas binarias cuyo efecto marshyginal se calcula directamente a traveacutes de las probabilidades con la distribucioacuten normal es decir directamente de la ecuacioacuten [3] Probabilidades que se obtienen cuando la variable bishynaria se evaluacutea en cada uno de sus dos valores posibles (0 y 1) y las demaacutes variables explishycativas en sus medias muestrales7
Dentro de las variables independientes que constituyen xit en la ecuacioacuten [1] y dado que nuestro objetivo es analizar el impacto que las externalidades del endeudamiento de los dishyferentes gobiernos producen sobre la calificacioacuten crediticia de una Comunidad distinguimos
90 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
dos grandes bloques de explicativas en funcioacuten de si generan (Sit) o no (Zit) efectos extershynos De esta forma la ecuacioacuten [1] se transforma en la siguiente
yit = x it bull β + εit = Sacute it bull ϕ + Zacute
it bull γ + εit (5)
32 Variables y datos
Las variables utilizadas sus siacutembolos y el signo esperado se resumen en la tabla 5 Por su parte la tabla 6 recoge los estadiacutesticos descriptivos baacutesicos A continuacioacuten explicareshymos sucesivamente la construccioacuten de la variable dependiente y de las independientes
Tabla 5 DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
RATING Dependiente Rating Calificacioacuten crediticia de las CCAA SampP y Moodys
DEBT S Stock de deuda autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional
ndash Banco de Espantildea
DEBT2 S Stock de deuda autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGG S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea
DEBTAGGNO S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGGNO2 S Stock de deuda media autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional elevado al cuadrado
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Producto de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Variable interactuada definida como el producto entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Cociente de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Cociente entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
FEDDEBT S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado
y el PIB nacional
ndash Banco de Espantildea
FEDDEBT2 S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado y el al cuadrado PIB nacional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTFEDDEBT S Interaccioacuten de las variables DEBT y FEDDEBT
Variable interactuada definida como el producto entre DEBT y FEDDEBT
ndash Banco de Espantildea
91 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Tabla 5 (continuacioacuten) DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
AND CAT S CCAA maacutes Variables cualitativas que denotan a ndash Banco de Espantildea MAD VAL endeudadas aquellas Comunidades cuyo volumen y elaboracioacuten
de deuda supera el 10 de la deuda propia regional conjunta
PIB Z Renta per caacutepita Cociente entre el PIB y la poblacioacuten regional + Banco de Espantildea e INE
PRESPIB Z Tamantildeo del Cociente entre el presupuesto autonoacutemico ndash MEH y sector puacuteblico (obligaciones no financieras) elaboracioacuten propia autonoacutemico y el PIB regional
DEPEN Z Dependencia Cociente entre las transferencias ndash MEH y financiera (corrientes y de capital) y los ingresos elaboracioacuten propia
no financieros autonoacutemicos
POB65CA Z Poblacioacuten mayor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica ndash INE y de 65 antildeos mayor de 65 antildeos elaboracioacuten propia
POB24CA Z Poblacioacuten menor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica + INE y de 24 antildeos menor de 24 antildeos elaboracioacuten propia
GOB Z Coherencia Variable ficticia que toma el valor 1 en ndash Elaboracioacuten propia temporal aquellas Comunidades en las que ha
existido variacioacuten en el color poliacutetico del ejecutivo regional Aragoacuten Baleares Canarias Cataluntildea Galicia Madrid Murcia Navarra y Valencia ademaacutes de Paiacutes Vasco
COMP Z Nivel Variable cualitativa que toma el valor 1 ndash Elaboracioacuten propia competencial para las CCAA del artiacuteculo 151
FA Z Sistema de Variable dummy que toma valor cero para + Elaboracioacuten propia Financiacioacuten las CCAA de Reacutegimen Comuacuten y uno para Autonoacutemica las de Reacutegimen Foral (Navarra y Paiacutes Vasco)
TEMP Z Variable Variable ficticia que toma el valor 1 en + Elaboracioacuten propia temporal los ejercicios 1992 1997 y 2002
Fuente Elaboracioacuten propia
Tabla 6 PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5375 2287 14 117 DEBT2 34108 28419 20 1369 DEBTAGGNO 5538 0858 29 65 DEBTAGGNO2 31437 8637 83 427 FEDDEBT 51081 8548 363 616 FEDDEBT2 2682037 853024 13177 37946 PIB 1516156 5379261 64472 295992 PRESPIB 0132 0056 0026 0296 DEPEN 0542 0294 0006 0921 POB65CA 16538 3023 972 2295 POB24CA 29762 4109 2179 3998
92 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 6 (continuacioacuten) PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL NO BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5466 2279 14 117 DEBT2 35047 28824 20 1369 DEBTAGGNO 5666 0713 29 65 DEBTAGGNO2 32649 7365 83 427 FEDDEBT 49809 8671 363 616 FEDDEBT2 2555701 856810 13177 37946 PIB 1652408 5076875 72905 295992 PRESPIB 0132 0055 0026 0296 DEPEN 0505 0288 0006 0921 POB65CA 16457 3098 1009 2295 POB24CA 28994 3956 2179 3990
321 Construccioacuten de la variable dependiente
Nuestro anaacutelisis economeacutetrico se realiza para las evaluaciones crediticias de la deuda a largo plazo de las CCAA para lo cual disponemos de la calificaciones otorgadas por SampP y Moodyrsquos8 Un sucinto escrutinio de los datos (tabla 4) considerando la escala de equivalencia recogida en la Tabla 2 muestra que las calificaciones emitidas por SampP son persistentemente iguales o maacutes elevadas que las informadas por Moodyrsquos (tan soacutelo exisshyten cuatro excepciones Andaluciacutea entre los antildeos 1997 a 2000 Comunidad Valenciana en 2006 y 2007 Galicia en el ejercicio 2006 y Paiacutes Vasco de 2005 a 2006) Ademaacutes en tan soacutelo tres ocasiones una Comunidad Autoacutenoma ve reducido su rating Cataluntildea entre 1993 y 1994 Madrid entre 1995 y 1996 y Baleares de 2005 a 2006 Benito et al (2002) sentildeashylan la similitud existente entre las calificaciones de las CCAA espantildeolas con la obtenida por otras regiones de la Unioacuten Europea como las regiones italianas y alguna regioacuten franshycesa estando sin embargo peor calificadas que la mayoriacutea de las regiones alemanas y las austriacas
Dada la inexistencia de calificaciones autonoacutemicas salvo Madrid y Murcia para peshyriacuteodos anteriores a 1992 nuestro horizonte temporal abarca desde este antildeo hasta 2007 Si bien son soacutelo cinco las series completas disponibles (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid Murshycia y Paiacutes Vasco) es generalizable a lo largo de estos dieciseacuteis antildeos la opcioacuten de los ejeshycutivos autonoacutemicos de someter al arbitrio de las agencias internacionales de calificacioacuten crediticia la posicioacuten financiera de su regioacuten Asturias y La Rioja son las uacutenicas Comunishydades para las cuales no existe dato alguno teniendo disponible soacutelo el de los ejercicios 2004 y 2005 para el caso de Cantabria y contando con informacioacuten a partir de 2004 para Extremadura
Para completar el panel de la variable dependiente que es incompleto se han empleado dos alternativas La primera trabajar con el panel no balanceado es decir estimar economeacutetrishycamente el modelo exclusivamente con los datos oficiales proporcionados por Moodyrsquos y SampP
93 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
La segunda alternativa ha consistido en dotar de calificacioacuten a las CCAA que careciacutean de ella En aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de informacioacuten les asignamos o bien ideacutentico valor al calificado en el primer antildeo posterior disponible (denotada por Serie I) o bien un escaloacuten inferior de la escala de calificaciones crediticias (denominada Serie II) esta segunshyda alternativa se apoya en la hipoacutetesis de que una Comunidad Autoacutenoma solicita su calificashycioacuten crediticia cuando ha mejorado su situacioacuten econoacutemica o financiera con respecto a los antildeos precedentes
En una primera aproximacioacuten hemos tratado de incorporar en el anaacutelisis a las 17 CCAA para lo cual fue preciso asignar rating a aquellas regiones para las cuales no disshyponemos de informacioacuten alguna (optando por la asignacioacuten del rating medio del conjunshyto de las Comunidades para las que se cuenta con tal informacioacuten) Finalmente decidishymos abandonar esta alternativa y emplear un panel conformado por las 14 CCAA para las que existen calificaciones crediticias oficiales consecutivas para al menos los tres uacutelshytimos antildeos quedando en consecuencia excluidas del anaacutelisis Asturias Cantabria y La Rioja9
Manejamos por tanto dos paneles de datos para 14 CCAA uno no balanceado con 178 observaciones y otro correspondiente al periacuteodo 1992ndash2007 de 224 observaciones Utilizashymos buscando la mayor variabilidad posible en la variable dependiente la calificacioacuten de SampP para seis Comunidades (Andaluciacutea Aragoacuten Baleares Canarias Navarra y Paiacutes Vasco) mientras que para las ocho restantes (Castilla y Leoacuten CastillandashLa Mancha Cataluntildea Comushynidad Valenciana Extremadura Galicia Madrid y Murcia) emplearemos la calificacioacuten de Moodyrsquos10
La tabla 7 sintetiza los nueve escenarios alternativos de construccioacuten de la variable dependiente a partir de los que estimamos las diferentes especificaciones factibles seguacuten la ecuacioacuten [5] En funcioacuten de la longitud del panel de datos disponemos de dos bases de datos alternativas por un lado el panel balanceado (Modelos 1 a 6) y por otro lado el panel no balanceado (Modelos 7 a 9) en el cual hacemos uso exclusivamente de las evaluaciones de rating oficiales de las agencias de calificacioacuten crediticia A parshytir del panel no balanceado se ha seguido la siguiente metodologiacutea para obtener el bashylanceado La asignacioacuten en aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de inforshymacioacuten crediticia de ideacutentico valor al calificado para el primer antildeo disponible (Serie I) o de un nivel inferior de la escala transformada de calificaciones crediticias (Serie II) nos conduce a distinguir entre los Modelos 1 a 3 y los Modelos 4 a 6 respectivashymente
Finalmente la transformacioacuten de la notacioacuten utilizada por las agencias de rating en variables numeacutericas discretas seguacuten la escala de equivalencia recogida en la tabla 3 ofreshyce tres opciones de construccioacuten de la variable dependiente en funcioacuten de si considerashymos seis (Modelos 1 4 y 7) cinco (Modelos 2 5 y 8) o cuatro (Modelos 3 6 y 9) niveshyles de rating La tabla 8 recoge la frecuencia con que aparece cada calificacioacuten crediticia en cada uno de los modelos considerados
94 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 7 MODELOS SOMETIDOS A ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Panel Balanceado Serie I Valor (a) Modelo 2 Panel Balanceado Serie I Valor (b) Modelo 3 Panel Balanceado Serie I Valor (c) Modelo 4 Panel Balanceado Serie II Valor (a) Modelo 5 Panel Balanceado Serie II Valor (b) Modelo 6 Panel Balanceado Serie II Valor (c) Modelo 7 Panel No Balanceado Valor (a) Modelo 8 Panel No Balanceado Valor (b) Modelo 9 Panel No Balanceado Valor (c)
Tabla 8 FRECUENCIA VARIABLE DEPENDIENTE
M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 M 9
0 1 2 3 4 5 Total
6 30 84 78 25 1
224
6 30 84 78 26 0
224
6 30 84 104 0 0
224
11 51 73 63 25 1
224
11 51 73 63 26 0
224
11 51 73 89 0 0
224
6 25 58 63 25 1
178
6 25 58 63 26 0
178
6 25 58 89 0 0
178
322 Variables independientes variables de deuda y relacionadas con los efectos externos11
ndashshyDEBT es la ratio de la deuda de cada Comunidad Autoacutenoma sobre el PIB regional Tal y como apuntan Cheung (1996) y Landon y Smith (2000) se espera que un mayor nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma repercuta en unas maacutes elevashydas cargas financieras presentes y futuras de la Comunidad deducieacutendose una menor probabilidad de lograr un mejor rating
ndashshyDEBTAGGNO construida como el cociente entre el stock de deuda y el PIB del nivel autonoacutemico excluyendo del coacutemputo a la propia Comunidad Autoacutenoma12
Landon y Smith (2000) justifican un impacto negativo de esta variable sobre la vashyloracioacuten crediticia regional propiciado por la interdependencia de los ingresos reshygionales y un posible efecto contagio sobre la credibilidad del conjunto de las finanshyzas autonoacutemicas No obstante nosotros consideramos que el impacto sobre el rating autonoacutemico debe ser positivo Al estar incorporado el efecto del endeudamiento proshypio en la variable DEBT y estar eacutesta excluida del caacutelculo de DEBTAGGNO el aushymento de la deuda del nivel regional puede interpretarse como una mejora de la Coshymunidad respecto de las demaacutes
ndashshyDEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGNO estas dos variables tratan de reshylativizar la deuda puacuteblica de una Comunidad respecto del nivel de endeudamiento
95 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
alcanzado por el conjunto de CCAA La construccioacuten multiplicativa sugiere que dado un nivel de deuda de una Comunidad Autoacutenoma una deuda media maacutes eleshyvada del conjunto de las CCAA le supone a aqueacutella una mejora relativa aumenshytando la probabilidad de obtener una evaluacioacuten crediticia maacutes favorable por lo que el signo esperado es positivo Por otra parte la interaccioacuten de ambas variables como cociente nos hace suponer que dado un nivel de endeudamiento en una deshyterminada Comunidad Autoacutenoma un incremento en DEBTAGGNO supondriacutea una reduccioacuten del valor del cociente es decir un menor peso de la deuda de la Comushynidad respecto del total siendo por tanto mayor la probabilidad de obtener un mejor rating
ndashshyFEDDEBT definida como el cociente entre el nivel de deuda de la Administracioacuten Central del Estado y el PIB nacional su relacioacuten con el rating es negativa al suponer la calificacioacuten del gobierno central un ldquotechordquo a la de los ejecutivos regionales13
Cuando peor es la situacioacuten financiera del gobierno central menores son ademaacutes las expectativas de rescate por parte del resto de gobiernos de la nacioacuten Tambieacuten podriacutea esperarse un signo positivo justificado por el hecho de que ante una mayor deuda feshyderal el Estado central dispone de mayores recursos para afrontar los ldquogastos necesashyriosrdquo (infraestructuras servicios vinculados al Estado del Bienestar etc) quedando lsquoliberadasrsquo las CCAA de la cobertura de esos mayores gastos necesitando incurrir en una menor deuda y pudiendo alcanzar un rating regional maacutes elevado (Landon y Smith 2000 y 2007)
ndashshyDEBTFEDDEBT variable construida como el producto de la deuda autonoacutemica y la del gobierno central La interpretacioacuten de esta variable sugiere que para cada nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma una ratio maacutes elevada del endeudashymiento central contribuye a una reduccioacuten en la calificacioacuten crediticia autonoacutemica siendo el signo previsto negativo
ndashshyDEBT2 DEBTAGGNO2 y FEDDEBT2 confeccionadas como la elevacioacuten al cuadrado de las variables DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT respectivamente Evaluacutean la presencia de una correspondencia no lineal entre nivel de deuda y rashyting es decir la existencia de una externalidad negativa dependiente del volushymen de deuda (Bayoumi y Eichengreen 1994 Bayoumi et al 1995 Alcalde y Valleacutes 2002) El signo esperado de cada una de ellas es el mismo que el previsto al utilizar las disshytintas variables en niveles
ndashshyAND CAT MAD y VAL variables dummies que identifican con valor 1 a aquellas cuatro CCAA (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid y Valencia) cuya participacioacuten en el nivel de endeudamiento autonoacutemico supone al menos un 10 de la deuda autonoacuteshymica total La inclusioacuten de estas variables cualitativas trata de reforzar el efecto neshygativo de un excesivo volumen de deuda por tanto y con ideacutentico argumento al de DEBT el signo esperado es negativo
96 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
323 Variables independientes variables de control
ndashshyPIB el PIB per caacutepita es construido como el cociente entre el PIB y la poblacioacuten de cada una de las CCAA Se espera un signo positivo muestra del incremento en la probabilidad de obtener una mejor asignacioacuten crediticia a mayor nivel de renta dado que es maacutes probable una mayor flexibilidad de los ingresos puacuteblicos y por tanto reshysulta menor el riesgo de insolvencia (Cantor y Packer 1996 Aurioles et al 1996 Velasco 1999 Landon y Smith 2000 Afonso 2003)
ndashshyPRESPIB cociente entre las partidas contenidas en la agrupacioacuten presupuestaria lsquoOperaciones no financierasrsquo y el PIB de cada Comunidad Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) considera que la aportacioacuten de los diferentes sectores econoacutemicos al PIB autonoacutemico puede llegar a afectar a la prima de riesgo soportada por las CCAA En cierta medida esta variable constituye un indicador de una menor especializacioacuten sectorial de la economiacutea regional estando justificado un coeficiente negativo En nuestra opinioacuten una interpretacioacuten adicional y maacutes intuitiva del signo negativo espeshyrado reside en la vinculacioacuten de un mayor nivel de gasto puacuteblico con la loacutegica conshytrapartida de un superior volumen de ingresos lo que aumenta tambieacuten de manera poshysitiva el riesgo de incurrir en deacuteficit
ndashshyDEPEN esta variable mide la dependencia financiera de las CCAA y refleja la proshyporcioacuten que los ingresos por transferencias (corrientes y de capital) representan sobre el total de ingresos no financieros autonoacutemicos Esta variable muestra el menor riesshygo de una Comunidad Autoacutenoma de ldquoser dejada caerrdquo por parte del Gobierno central o dicho de otro modo la mayor probabilidad de ser rescatada conforme mayor sea la dependencia financiera de eacuteste por lo que el signo esperado debe ser positivo (Aushyrioles et al 1996 Cheung 1996 Fernaacutendez Llera 2005 2006a y 2006b) A nuestro juicio cabe esperar un signo negativo para esta variable La mayor autonomiacutea de las CCAA les debe proporcionar una mayor flexibilidad en el volumen y composicioacuten de sus gastos e ingresos puacuteblicos La posibilidad de ajustar de modo maacutes indepenshydiente las poliacuteticas de gasto asiacute como la composicioacuten y el volumen de sus ingresos no soacutelo permite a las CCAA adecuar mejor su actuacioacuten a las necesidades y caracshyteriacutesticas de su poblacioacuten y territorio sino que tambieacuten puede proporcionarles una gashyrantiacutea superior ante riesgos macroeconoacutemicos
ndashshyPOB65CA definida como la participacioacuten de la poblacioacuten mayor de 65 antildeos sobre el total de la poblacioacuten autonoacutemica pretende sintetizar las cargas presentes y futushyras del ejecutivo regional vinculadas a los mayores gastos del Estado del Bienestar (sanidad y servicios sociales) que pueden hacer peligrar el equilibrio financiero de la Comunidad El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyPOB24CA cociente entre la poblacioacuten menor de 24 antildeos y la poblacioacuten total de cada una de las CCAA A nuestro juicio el signo de esta variable deberiacutea ser positivo al estar relacionada con el mayor potencial de capital humano Si bien podriacutea tambieacuten
97 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
obtenerse un signo negativo justificado por los mayores gastos sanitarios de la poshyblacioacuten en sus primeros antildeos de vida asiacute como de los gastos en educacioacuten
ndashshyGOB variable dicotoacutemica que toma el valor 1 en aquellas CCAA en las que se ha proshyducido alguacuten cambio en el partido poliacutetico que sustenta al ejecutivo autonoacutemico duranshyte el periacuteodo de anaacutelisis y 0 en las restantes En cuanto a su interpretacioacuten entendemos que la permanencia del gobierno regional a lo largo del tiempo puede ser un indicador de coherencia en las poliacuteticas llevadas a cabo lo que puede contribuir a aumentar la proshybabilidad de obtener un mejor rating El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyCOMP variable dicotoacutemica que toma el valor 1 para las CCAA del artiacuteculo 151 y 0 para las restantes El acceso raacutepido a un mayor nivel competencial suele estar asoshyciado a un maacutes elevado nivel de endeudamiento puacuteblico para hacer frente a las comshypetencias autonoacutemicas lo cual significariacutea una peor situacioacuten de las finanzas puacuteblishycas Por esta razoacuten el signo esperado es negativo
ndashshyFA empleamos una dummy con el valor 1 para los casos de Navarra y Paiacutes Vasco y 0 para las restantes CCAA El reacutegimen de financiacioacuten foral permite a esas Comunishydades disponer de mayores recursos obteniendo una holgura financiera que les evita incurrir en niveles de deuda similares a los del resto de CCAA de reacutegimen comuacuten teniendo una inferior prima de riesgo El signo esperado es entonces positivo
ndashshyTEMP variable ficticia que toma el valor 1 en los ejercicios 1992 1997 y 2002 y cero en los restantes Trata de recoger los ajustes que se producen en los periacuteodos en que entran en vigor los nuevos modelos de financiacioacuten autonoacutemica y las sucesivas normativas de estabilidad presupuestaria14 La aplicacioacuten de un mecanismo de estashybilidad asociado generalmente a una mayor disciplina financiera asiacute como el increshymento de recursos autonoacutemicos logrado con cualquier reforma de los modelos de fishynanciacioacuten autonoacutemica justifican un signo positivo en esta variable
4 Resultados del modelo
En la tabla 9 se muestran los mejores resultados obtenidos para cada una de las nueve alternativas de estimacioacuten consideradas Los modelos se han seleccionado atendiendo al poder explicativo conjunto (pseudo-R2 y logaritmo de la funcioacuten de verosimilitud) a la loacuteshygica econoacutemica que sustenta el signo esperado para nuestras variables explicativas y a la sigshynificatividad individual de eacutestas15 En comparacioacuten con otras investigaciones el poder exshyplicativo de todos los modelos es elevado mostrando el pseudondashR2 valores que oscilan entre el 0219 y el 0469 En teacuterminos generales los resultados muestran una gran robustez entre los diferentes modelos planteados Ademaacutes nuestras variables de intereacutes aquellas que geneshyran externalidades son significativas y tienen el signo esperado resultado que no obtenemos en las variables de control salvo en los casos del PIB y de la poblacioacuten mayor de sesenta y cinco antildeos y menor de veinticuatro
98
9
(ndash21
50)
-6
(007
0)
(204
7)
(4
214)
Mod
elo
(098
7)
-3
(ndash12
82)
(215
4)
1813
(ndash21
96)
(159
6)
ndash24
10
196
10
178 14
0394
ndash955
93
1243
14
0000
ndash002
8
ndash027
3 02
40
2455
53
28
1952
Bal
ance
ado
8
(ndash32
29)
(188
0)
(ndash32
69)
(ndash24
52)
(ndash
0833
) (3
582)
(620
7)
Mod
elo -6
100
(191
5)
(270
7)
(5
576)
(246
7)
0000
por
178 14
0227
ndash150
195
8814
8
No
ndash027
2
1062
1225
10
ndash014
7
ndash232
0 ndash0
139 10
0302
1788
42
27
6758
1296
al
Pan
el
7
(074
3)
(ndash18
03)
-6
(ndash12
22)
signi
ficati
vo
(ndash20
20)
(181
1)
Mod
elo
2324
10
(121
6)
(311
8)
(309
6)
(8
234)
(981
6)
(7
283)
178 14
0246
ndash152
59
9957
5 00
00
0687
ndash013
5
ndash018
0
1289
100
ndash027
8
0281
1934
42
82
6899
11
579
por
5
6
(ndash25
21)
(254
9)
(ndash26
27)
-6
(040
6)
(ndash22
53)
(2
051)
(838
5)
(6
247)
(271
3)
al
Mod
elo
2892
10
224
1426
(338
6)
14
0374
ndash130
046
1551
62
0000
signi
ficati
vo
EST
IMA
CIOacute
N ndash045
6
ndash012
8
0658
ndash0
243
0167
2713
53
43
2066
5
(ndash28
72)
(230
1)
(ndash
1774
)
-6
(ndash23
20)
100
(190
8)
(ndash07
62)
(603
0)
(7
285)
(700
1)
(259
5)
Mod
elo
(655
8)
por
2858
10
224 1
ndash033
6 14 0223
ndash195
834
1121
8400
00
al
ndash001
4
0075
ndash0
087
ndash020
2 01
82
2129
41
67
6566
1220
o
9L
A
signi
ficati
v
Tab
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4
DE
(ndash18
91)
(340
1)
(ndash43
99)
Mod
elo -6
(ndash22
21)
(4
461)
(584
7)
(ndash08
70)
(924
4)
(1
3734
)
(1
1707
)
(6
173)
(591
5)
RE
SUL
TA
DO
S
Bal
ance
ado
2543
10
224 14
0219
ndash197
535
1107
3
0000
ndash025
9
0773
ndash033
2
ndash009
3
ndash016
7 01
61
2168
41
65
6581
11
298
1264
Stud
ent
de
Pan
el 3
(ndash23
27)
(181
9)
(ndash24
08)
-6
(ndash07
99)
(280
7)
(ndash02
87)
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9)
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7)
(4
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(390
6)
t la
Mod
elo
2091
10
224 14
0469
ndash111
68
1973
09 de
0000
valo
res
ndash002
4
0095
ndash0
167
ndash004
7 03
29
ndash035
6
2272
55
51
2339
los
2
(ndash40
90)
(302
0)
(ndash36
88)
Mod
elo -6
(ndash18
89)
(135
21)
mue
stran
(312
0)
(ndash
0873
)
(571
9)
(9
611)
3283
10
(467
7)
(256
2)
224 14
0327
ndash168
876
1642
24
0000
se
ndash025
7
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ndash010
1
ndash031
5 02
65
ndash049
7
1850
45
54
7498
1636
pareacute
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is
1
(ndash30
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(4
683)
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entre
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6)
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Mod
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10
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1589
62
0000
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bles
ndash001
8
0062
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101
ndash029
4 02
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1884
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11
834
1690
las
de
coef
icien
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CCA
A
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DEBT
AGGN
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1)
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
84 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
3 Planteamiento del modelo
31 Especificacioacuten
En el anaacutelisis de numerosas poliacuteticas o sucesos es preciso en muchas ocasiones no soacutelo analizar lo que ocurre a lo largo del tiempo sino conocer tambieacuten el impacto sobre el corte transversal Los conjuntos de datos de panel son muy uacutetiles para el examen de poliacuteticas y en particular para la evaluacioacuten de programas (Wooldridge 2001)
Ademaacutes algunas variables discretas tales como la calificacioacuten crediticia de la deuda puacuteshyblica representan un orden En estos casos los modelos logit o probit multinomial no recoshygen el hecho de que la variable dependiente refleja una disposicioacuten por ello son precisos los modelos ordenados (McElvey y Zavoina 1975) en los que el sistema se construye a partir de una regresioacuten latente (de manera anaacuteloga a como se construyen los modelos logit y pro-bit binomial)
Para ello estimamos a partir de un panel de datos correspondiente a las CCAA para el periacuteodo comprendido entre 1992 y 2007 un modelo probit ordenado Siguiendo a Greene (1998) la especificacioacuten de nuestro modelo economeacutetrico de respuesta ordenada que utilishyza como variable latente o inobservable y
it el rating es la siguiente
yit = x it bull β + αi + vit = x it bull β + εit (1)
donde x it es un vector de variables explicativas β un vector de paraacutemetros (desconocidos) y εit el teacutermino de error El subiacutendice i denota la unidad de corte transversal en este caso las CCAA y t el periacuteodo (t = 1992 hellip 2007) Si εit sigue una distribucioacuten normal εit ~N[01] obtenemos el modelo probit ordenado El modelo probit no se presta bien al tratamiento con efectos fijos al no existir modo de eliminar la heterogeneidad alcanzaacutendose resultados de intereacutes en especificaciones con efectos aleatorios El modelo de efectos aleatorios especifishy
2ca que αi es un error especiacutefico de grupo similar a vit donde εit = αi + vit
Los efectos externos de la deuda puacuteblica sobre la calificacioacuten crediticia autonoacutemica no pueden ser estimados directamente al ser yit una variable no observable La publicashy
cioacuten de los iacutendices de rating de las agencias de calificacioacuten crediticia nos permite disposhyner de un mapa de variables discretas para el conjunto de calificaciones emitidas Las esshycalas de ratings determinadas por las diferentes agencias de calificacioacuten proporcionan a los inversores o prestamistas una medicioacuten consistente del riesgo de creacutedito que facilita su comparacioacuten
El rating calificacioacuten asignada a las emisiones de deuda de empresas organismos instituciones o Estados indica el nivel de riesgo crediticio de cada una de las mismas es decir su capacidad para hacer frente a los compromisos de pago adquiridos actuanshydo por tanto como informador para el mercado al que suministra una valoracioacuten de la situacioacuten econoacutemica financiera y poliacutetica asiacute como una medida del grado de desarrollo
85 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
del paiacutes (Liu y Thakor 1984 Cantor y Packer 1996 Kliger y Sarig 2000 Fernaacutendez Llera 2005)
Las agencias de rating otorgan una calificacioacuten a la deuda de las Administraciones Puacuteshyblicas que acuden al mercado para su financiacioacuten permitiendo de esta manera que los inshyversores potenciales conozcan su solvencia lo que se traduciraacute en una prima de riesgo incorshyporada al tipo de intereacutes de la deuda en cuestioacuten3
Cada agencia utiliza diferentes siacutembolos para la asignacioacuten de sus valoraciones creditishycias teniendo cada rating emitido por Moodyrsquos su contraparte ndashtabla 1ndash en la escala de Stanshydard amp Poors (SampP)4 (Cantor y Packer 1996) La calificacioacuten establece una escala en la que intervienen una serie de grados que a su vez pueden ir acompantildeados de un signo (positivo o negativo) y de una perspectiva (positiva estable o negativa) El conjunto de indicadores (grado signo y perspectiva) constituyen la calificacioacuten
Tabla 1 CALIFICACIONES CREDITICIAS DE LA DEUDA PUacuteBLICA A LARGO PLAZO
Moodyrsquos SampP Definicioacuten
Aaa AAA Calidad oacuteptima El riesgo de impago es el miacutenimo posible La capacidad de hacer frente a la deuda no se ve afectada por hechos imprevisibles
Aa AA Alta calidad El riesgo de impago es miacutenimo La capacidad de pago de la deuda difiacutecilmente se puede ver afectada por hechos imprevisibles
A A Buena calidad Aunque el riesgo es bajo la capacidad de pago es maacutes vulnerable a cambios adversos en la situacioacuten econoacutemica que en los cambios anteriores
Fuente Cantor y Packer (1996)
Aunque no hacen puacuteblico el modelo que utilizan para asignar un rating a los emisores la metodologiacutea utilizada por las diversas agencias es similar si bien las calificaciones variacuteshyan ligeramente de unas a otras Cantor y Packer (1996) que abordan el primer estudio sisteshymaacutetico de la relacioacuten existente entre las calificaciones crediticias soberanas y sus determishynantes econoacutemicos sugieren que las asignaciones de rating pueden ser explicadas por un nuacutemero reducido de criterios bien definidos que las agencias ponderan de manera parecida En todo caso el anaacutelisis se centra en una serie de factores econoacutemicos y administrativos en el sistema de financiacioacuten de cada entidad en su situacioacuten y flexibilidad presupuestarias asiacute como en su posicioacuten financiera En la misma direccioacuten inciden Afonso (2003) y BissoondoshyyalndashBheenick et al (2005) En cuanto a la evaluacioacuten crediticia de los gobiernos subcentrashyles Cheung (1996) procura un primer anaacutelisis sobre los ratings provinciales basado en la exshyperiencia canadiense
Una concisa revisioacuten de la literatura para el caso de Espantildea proporciona un paquete de trabajos que analizan el impacto de los indicadores utilizados por las agencias de calificashycioacuten para determinar la evaluacioacuten crediticia de las CCAA Aurioles et al (1996) Velasshyco (1999) y Benito et al (2003) utilizan la teacutecnica del anaacutelisis discriminante para obtener a partir de variables presupuestarias financieras y econoacutemicas una aproximacioacuten de los
86 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
ratings publicados por las agencias de calificacioacuten crediticia para las CCAA Monasterio et al (1999) y Alcalde y Valleacutes (2002) evaluacutean la influencia del mercado financiero como mecanismo de control de la deuda puacuteblica autonoacutemica Recientemente Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) comprueba economeacutetricamente coacutemo el mercado financiero evaluacutea la calidad crediticia de las CCAA a partir de un conjunto de variables de naturaleza preshysupuestaria financiera econoacutemica territorial y temporal
Siguiendo la metodologiacutea utilizada en anaacutelisis anteriores (inicialmente en Horrigan 1966 continuada por Cantor y Packer 1996 y Fernaacutendez Llera 2005) transformamos la cashylificacioacuten crediticia del endeudamiento autonoacutemico a largo plazo en cifras asignando valoshyres numeacutericos a los ratings emitidos por Moodyrsquos y SampP seguacuten la tabla 2
Tabla 2 TRANSFORMACIOacuteN LINEAL DE LOS RATINGS
Moodyrsquos SampP Valor
Aaa AAA 5 Aa1 AA+ 4 Aa2 AA 3 Aa3 AAndash 2 A1 A+ 1 A2 A 0
Fuente Elaboracioacuten propia a partir de Cantor y Packer (1996)
Para el caso espantildeol la maacutexima calificacioacuten crediticia es alcanzada tan soacutelo por Paiacutes Vasco en los uacuteltimos antildeos por ello hemos optado por incluir en el anaacutelisis tres alternashytivas de construccioacuten de la variable dependiente rating dada la escasa frecuencia del valor 5 y la relativamente baja del valor 4 (veacutease tabla 8) seguacuten la equivalencia reflejashyda en la tabla 3
Tabla 3 TRANSFORMACIOacuteN LINEAL DE LOS RATINGS
Moodyrsquos SampP Valor (a) Valor (b) Valor (c)
Aaa Aa1 Aa2 Aa3 A1 A2
AAA AA+ AA AAndash A+ A
5 4 3 2 1 0
4 4 3 2 1 0
3 3 3 2 1 0
Fuente Elaboracioacuten propia a partir de Cantor y Packer (1996)
La tabla 4 recoge por un lado las calificaciones crediticias de las CCAA espantildeolas emitidas por las agencias oficiales de calificacioacuten y por otro lado la transformacioacuten discreshyta propuesta siguiendo la metodologiacutea de la tabla 2
87
SampP
A+
AA
ndash
AA
A
A
AA
ndash A
Andash
AA
ndash A
Andash
AA
ndash A
A+
AA
SampP
AA
A
A
AA
A
A
AA
A
Andash
AA
A
A+
AA
+ A
AA
1999
2007
Moo
dy`s
Aa3
Aa3
A
a2
A1
Aa3
Aa3
A
1 A
1
Aa2
Moo
dy`s
Aa2
Aa1
A
a1
Aa2
A
a2
Aa1
A
a2
Aa1
A
a1
Aaa
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Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
89 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Dadas las transformaciones lineales recogidas en la tabla 3 la variable y it puede ser exshy
presada en teacuterminos observables yit de la siguiente manera para n valores diferentes de los rating (en nuestro caso = 3 4 oacute 5)
y = 0 si y le 0 y = 1 si 0 lt y le micro1 y = 2 si micro1 lt y le micro2 (2) hellip y = n si y gt micron-1
Obtenieacutendose las siguientes probabilidades con la distribucioacuten normal
P(y = 0) = Φ(-βrsquox ndash ) = 1 - Φ(-βrsquox ndash ) P(y = 1) = Φ(micro1 -βrsquox ndash ) - Φ(-βrsquox ndash ) P(y = 2) = Φ(micro2 -βrsquox ndash ) - Φ(micro1 -βrsquox ndash ) (3) hellip P(y = n) = 1 - Φ(micron-1 -βrsquox ndash )
Debiendo cumplirse ndashpara que todas las probabilidades sean positivasndash que 0 lt micro1
lt micro2 hellip lt micron5
En los modelos probit ordenados los estimadores de los coeficientes no informan de los efectos marginales La siguiente ecuacioacuten muestra el caacutelculo de los efectos marginales de los regresores xj6
partP(y = 0) = -φ(βrsquox ndash ) bull βjpartxj
partP(y = 1) = [φ(-βrsquox ndash ) - φ(micro1 - βrsquondash x)] bull βjpartxj (4)partP(y = 2) = [φ(micro1 - βrsquondash x) - φ(micro2 - βrsquondash x)] bull βjpartxj
hellip partP(y = n)
= φ(micron-1 - βrsquox ndash ) bull βjpartxj
La interpretacioacuten difiere en el caso de variables explicativas binarias cuyo efecto marshyginal se calcula directamente a traveacutes de las probabilidades con la distribucioacuten normal es decir directamente de la ecuacioacuten [3] Probabilidades que se obtienen cuando la variable bishynaria se evaluacutea en cada uno de sus dos valores posibles (0 y 1) y las demaacutes variables explishycativas en sus medias muestrales7
Dentro de las variables independientes que constituyen xit en la ecuacioacuten [1] y dado que nuestro objetivo es analizar el impacto que las externalidades del endeudamiento de los dishyferentes gobiernos producen sobre la calificacioacuten crediticia de una Comunidad distinguimos
90 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
dos grandes bloques de explicativas en funcioacuten de si generan (Sit) o no (Zit) efectos extershynos De esta forma la ecuacioacuten [1] se transforma en la siguiente
yit = x it bull β + εit = Sacute it bull ϕ + Zacute
it bull γ + εit (5)
32 Variables y datos
Las variables utilizadas sus siacutembolos y el signo esperado se resumen en la tabla 5 Por su parte la tabla 6 recoge los estadiacutesticos descriptivos baacutesicos A continuacioacuten explicareshymos sucesivamente la construccioacuten de la variable dependiente y de las independientes
Tabla 5 DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
RATING Dependiente Rating Calificacioacuten crediticia de las CCAA SampP y Moodys
DEBT S Stock de deuda autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional
ndash Banco de Espantildea
DEBT2 S Stock de deuda autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGG S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea
DEBTAGGNO S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGGNO2 S Stock de deuda media autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional elevado al cuadrado
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Producto de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Variable interactuada definida como el producto entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Cociente de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Cociente entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
FEDDEBT S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado
y el PIB nacional
ndash Banco de Espantildea
FEDDEBT2 S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado y el al cuadrado PIB nacional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTFEDDEBT S Interaccioacuten de las variables DEBT y FEDDEBT
Variable interactuada definida como el producto entre DEBT y FEDDEBT
ndash Banco de Espantildea
91 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Tabla 5 (continuacioacuten) DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
AND CAT S CCAA maacutes Variables cualitativas que denotan a ndash Banco de Espantildea MAD VAL endeudadas aquellas Comunidades cuyo volumen y elaboracioacuten
de deuda supera el 10 de la deuda propia regional conjunta
PIB Z Renta per caacutepita Cociente entre el PIB y la poblacioacuten regional + Banco de Espantildea e INE
PRESPIB Z Tamantildeo del Cociente entre el presupuesto autonoacutemico ndash MEH y sector puacuteblico (obligaciones no financieras) elaboracioacuten propia autonoacutemico y el PIB regional
DEPEN Z Dependencia Cociente entre las transferencias ndash MEH y financiera (corrientes y de capital) y los ingresos elaboracioacuten propia
no financieros autonoacutemicos
POB65CA Z Poblacioacuten mayor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica ndash INE y de 65 antildeos mayor de 65 antildeos elaboracioacuten propia
POB24CA Z Poblacioacuten menor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica + INE y de 24 antildeos menor de 24 antildeos elaboracioacuten propia
GOB Z Coherencia Variable ficticia que toma el valor 1 en ndash Elaboracioacuten propia temporal aquellas Comunidades en las que ha
existido variacioacuten en el color poliacutetico del ejecutivo regional Aragoacuten Baleares Canarias Cataluntildea Galicia Madrid Murcia Navarra y Valencia ademaacutes de Paiacutes Vasco
COMP Z Nivel Variable cualitativa que toma el valor 1 ndash Elaboracioacuten propia competencial para las CCAA del artiacuteculo 151
FA Z Sistema de Variable dummy que toma valor cero para + Elaboracioacuten propia Financiacioacuten las CCAA de Reacutegimen Comuacuten y uno para Autonoacutemica las de Reacutegimen Foral (Navarra y Paiacutes Vasco)
TEMP Z Variable Variable ficticia que toma el valor 1 en + Elaboracioacuten propia temporal los ejercicios 1992 1997 y 2002
Fuente Elaboracioacuten propia
Tabla 6 PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5375 2287 14 117 DEBT2 34108 28419 20 1369 DEBTAGGNO 5538 0858 29 65 DEBTAGGNO2 31437 8637 83 427 FEDDEBT 51081 8548 363 616 FEDDEBT2 2682037 853024 13177 37946 PIB 1516156 5379261 64472 295992 PRESPIB 0132 0056 0026 0296 DEPEN 0542 0294 0006 0921 POB65CA 16538 3023 972 2295 POB24CA 29762 4109 2179 3998
92 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 6 (continuacioacuten) PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL NO BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5466 2279 14 117 DEBT2 35047 28824 20 1369 DEBTAGGNO 5666 0713 29 65 DEBTAGGNO2 32649 7365 83 427 FEDDEBT 49809 8671 363 616 FEDDEBT2 2555701 856810 13177 37946 PIB 1652408 5076875 72905 295992 PRESPIB 0132 0055 0026 0296 DEPEN 0505 0288 0006 0921 POB65CA 16457 3098 1009 2295 POB24CA 28994 3956 2179 3990
321 Construccioacuten de la variable dependiente
Nuestro anaacutelisis economeacutetrico se realiza para las evaluaciones crediticias de la deuda a largo plazo de las CCAA para lo cual disponemos de la calificaciones otorgadas por SampP y Moodyrsquos8 Un sucinto escrutinio de los datos (tabla 4) considerando la escala de equivalencia recogida en la Tabla 2 muestra que las calificaciones emitidas por SampP son persistentemente iguales o maacutes elevadas que las informadas por Moodyrsquos (tan soacutelo exisshyten cuatro excepciones Andaluciacutea entre los antildeos 1997 a 2000 Comunidad Valenciana en 2006 y 2007 Galicia en el ejercicio 2006 y Paiacutes Vasco de 2005 a 2006) Ademaacutes en tan soacutelo tres ocasiones una Comunidad Autoacutenoma ve reducido su rating Cataluntildea entre 1993 y 1994 Madrid entre 1995 y 1996 y Baleares de 2005 a 2006 Benito et al (2002) sentildeashylan la similitud existente entre las calificaciones de las CCAA espantildeolas con la obtenida por otras regiones de la Unioacuten Europea como las regiones italianas y alguna regioacuten franshycesa estando sin embargo peor calificadas que la mayoriacutea de las regiones alemanas y las austriacas
Dada la inexistencia de calificaciones autonoacutemicas salvo Madrid y Murcia para peshyriacuteodos anteriores a 1992 nuestro horizonte temporal abarca desde este antildeo hasta 2007 Si bien son soacutelo cinco las series completas disponibles (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid Murshycia y Paiacutes Vasco) es generalizable a lo largo de estos dieciseacuteis antildeos la opcioacuten de los ejeshycutivos autonoacutemicos de someter al arbitrio de las agencias internacionales de calificacioacuten crediticia la posicioacuten financiera de su regioacuten Asturias y La Rioja son las uacutenicas Comunishydades para las cuales no existe dato alguno teniendo disponible soacutelo el de los ejercicios 2004 y 2005 para el caso de Cantabria y contando con informacioacuten a partir de 2004 para Extremadura
Para completar el panel de la variable dependiente que es incompleto se han empleado dos alternativas La primera trabajar con el panel no balanceado es decir estimar economeacutetrishycamente el modelo exclusivamente con los datos oficiales proporcionados por Moodyrsquos y SampP
93 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
La segunda alternativa ha consistido en dotar de calificacioacuten a las CCAA que careciacutean de ella En aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de informacioacuten les asignamos o bien ideacutentico valor al calificado en el primer antildeo posterior disponible (denotada por Serie I) o bien un escaloacuten inferior de la escala de calificaciones crediticias (denominada Serie II) esta segunshyda alternativa se apoya en la hipoacutetesis de que una Comunidad Autoacutenoma solicita su calificashycioacuten crediticia cuando ha mejorado su situacioacuten econoacutemica o financiera con respecto a los antildeos precedentes
En una primera aproximacioacuten hemos tratado de incorporar en el anaacutelisis a las 17 CCAA para lo cual fue preciso asignar rating a aquellas regiones para las cuales no disshyponemos de informacioacuten alguna (optando por la asignacioacuten del rating medio del conjunshyto de las Comunidades para las que se cuenta con tal informacioacuten) Finalmente decidishymos abandonar esta alternativa y emplear un panel conformado por las 14 CCAA para las que existen calificaciones crediticias oficiales consecutivas para al menos los tres uacutelshytimos antildeos quedando en consecuencia excluidas del anaacutelisis Asturias Cantabria y La Rioja9
Manejamos por tanto dos paneles de datos para 14 CCAA uno no balanceado con 178 observaciones y otro correspondiente al periacuteodo 1992ndash2007 de 224 observaciones Utilizashymos buscando la mayor variabilidad posible en la variable dependiente la calificacioacuten de SampP para seis Comunidades (Andaluciacutea Aragoacuten Baleares Canarias Navarra y Paiacutes Vasco) mientras que para las ocho restantes (Castilla y Leoacuten CastillandashLa Mancha Cataluntildea Comushynidad Valenciana Extremadura Galicia Madrid y Murcia) emplearemos la calificacioacuten de Moodyrsquos10
La tabla 7 sintetiza los nueve escenarios alternativos de construccioacuten de la variable dependiente a partir de los que estimamos las diferentes especificaciones factibles seguacuten la ecuacioacuten [5] En funcioacuten de la longitud del panel de datos disponemos de dos bases de datos alternativas por un lado el panel balanceado (Modelos 1 a 6) y por otro lado el panel no balanceado (Modelos 7 a 9) en el cual hacemos uso exclusivamente de las evaluaciones de rating oficiales de las agencias de calificacioacuten crediticia A parshytir del panel no balanceado se ha seguido la siguiente metodologiacutea para obtener el bashylanceado La asignacioacuten en aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de inforshymacioacuten crediticia de ideacutentico valor al calificado para el primer antildeo disponible (Serie I) o de un nivel inferior de la escala transformada de calificaciones crediticias (Serie II) nos conduce a distinguir entre los Modelos 1 a 3 y los Modelos 4 a 6 respectivashymente
Finalmente la transformacioacuten de la notacioacuten utilizada por las agencias de rating en variables numeacutericas discretas seguacuten la escala de equivalencia recogida en la tabla 3 ofreshyce tres opciones de construccioacuten de la variable dependiente en funcioacuten de si considerashymos seis (Modelos 1 4 y 7) cinco (Modelos 2 5 y 8) o cuatro (Modelos 3 6 y 9) niveshyles de rating La tabla 8 recoge la frecuencia con que aparece cada calificacioacuten crediticia en cada uno de los modelos considerados
94 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 7 MODELOS SOMETIDOS A ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Panel Balanceado Serie I Valor (a) Modelo 2 Panel Balanceado Serie I Valor (b) Modelo 3 Panel Balanceado Serie I Valor (c) Modelo 4 Panel Balanceado Serie II Valor (a) Modelo 5 Panel Balanceado Serie II Valor (b) Modelo 6 Panel Balanceado Serie II Valor (c) Modelo 7 Panel No Balanceado Valor (a) Modelo 8 Panel No Balanceado Valor (b) Modelo 9 Panel No Balanceado Valor (c)
Tabla 8 FRECUENCIA VARIABLE DEPENDIENTE
M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 M 9
0 1 2 3 4 5 Total
6 30 84 78 25 1
224
6 30 84 78 26 0
224
6 30 84 104 0 0
224
11 51 73 63 25 1
224
11 51 73 63 26 0
224
11 51 73 89 0 0
224
6 25 58 63 25 1
178
6 25 58 63 26 0
178
6 25 58 89 0 0
178
322 Variables independientes variables de deuda y relacionadas con los efectos externos11
ndashshyDEBT es la ratio de la deuda de cada Comunidad Autoacutenoma sobre el PIB regional Tal y como apuntan Cheung (1996) y Landon y Smith (2000) se espera que un mayor nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma repercuta en unas maacutes elevashydas cargas financieras presentes y futuras de la Comunidad deducieacutendose una menor probabilidad de lograr un mejor rating
ndashshyDEBTAGGNO construida como el cociente entre el stock de deuda y el PIB del nivel autonoacutemico excluyendo del coacutemputo a la propia Comunidad Autoacutenoma12
Landon y Smith (2000) justifican un impacto negativo de esta variable sobre la vashyloracioacuten crediticia regional propiciado por la interdependencia de los ingresos reshygionales y un posible efecto contagio sobre la credibilidad del conjunto de las finanshyzas autonoacutemicas No obstante nosotros consideramos que el impacto sobre el rating autonoacutemico debe ser positivo Al estar incorporado el efecto del endeudamiento proshypio en la variable DEBT y estar eacutesta excluida del caacutelculo de DEBTAGGNO el aushymento de la deuda del nivel regional puede interpretarse como una mejora de la Coshymunidad respecto de las demaacutes
ndashshyDEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGNO estas dos variables tratan de reshylativizar la deuda puacuteblica de una Comunidad respecto del nivel de endeudamiento
95 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
alcanzado por el conjunto de CCAA La construccioacuten multiplicativa sugiere que dado un nivel de deuda de una Comunidad Autoacutenoma una deuda media maacutes eleshyvada del conjunto de las CCAA le supone a aqueacutella una mejora relativa aumenshytando la probabilidad de obtener una evaluacioacuten crediticia maacutes favorable por lo que el signo esperado es positivo Por otra parte la interaccioacuten de ambas variables como cociente nos hace suponer que dado un nivel de endeudamiento en una deshyterminada Comunidad Autoacutenoma un incremento en DEBTAGGNO supondriacutea una reduccioacuten del valor del cociente es decir un menor peso de la deuda de la Comushynidad respecto del total siendo por tanto mayor la probabilidad de obtener un mejor rating
ndashshyFEDDEBT definida como el cociente entre el nivel de deuda de la Administracioacuten Central del Estado y el PIB nacional su relacioacuten con el rating es negativa al suponer la calificacioacuten del gobierno central un ldquotechordquo a la de los ejecutivos regionales13
Cuando peor es la situacioacuten financiera del gobierno central menores son ademaacutes las expectativas de rescate por parte del resto de gobiernos de la nacioacuten Tambieacuten podriacutea esperarse un signo positivo justificado por el hecho de que ante una mayor deuda feshyderal el Estado central dispone de mayores recursos para afrontar los ldquogastos necesashyriosrdquo (infraestructuras servicios vinculados al Estado del Bienestar etc) quedando lsquoliberadasrsquo las CCAA de la cobertura de esos mayores gastos necesitando incurrir en una menor deuda y pudiendo alcanzar un rating regional maacutes elevado (Landon y Smith 2000 y 2007)
ndashshyDEBTFEDDEBT variable construida como el producto de la deuda autonoacutemica y la del gobierno central La interpretacioacuten de esta variable sugiere que para cada nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma una ratio maacutes elevada del endeudashymiento central contribuye a una reduccioacuten en la calificacioacuten crediticia autonoacutemica siendo el signo previsto negativo
ndashshyDEBT2 DEBTAGGNO2 y FEDDEBT2 confeccionadas como la elevacioacuten al cuadrado de las variables DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT respectivamente Evaluacutean la presencia de una correspondencia no lineal entre nivel de deuda y rashyting es decir la existencia de una externalidad negativa dependiente del volushymen de deuda (Bayoumi y Eichengreen 1994 Bayoumi et al 1995 Alcalde y Valleacutes 2002) El signo esperado de cada una de ellas es el mismo que el previsto al utilizar las disshytintas variables en niveles
ndashshyAND CAT MAD y VAL variables dummies que identifican con valor 1 a aquellas cuatro CCAA (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid y Valencia) cuya participacioacuten en el nivel de endeudamiento autonoacutemico supone al menos un 10 de la deuda autonoacuteshymica total La inclusioacuten de estas variables cualitativas trata de reforzar el efecto neshygativo de un excesivo volumen de deuda por tanto y con ideacutentico argumento al de DEBT el signo esperado es negativo
96 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
323 Variables independientes variables de control
ndashshyPIB el PIB per caacutepita es construido como el cociente entre el PIB y la poblacioacuten de cada una de las CCAA Se espera un signo positivo muestra del incremento en la probabilidad de obtener una mejor asignacioacuten crediticia a mayor nivel de renta dado que es maacutes probable una mayor flexibilidad de los ingresos puacuteblicos y por tanto reshysulta menor el riesgo de insolvencia (Cantor y Packer 1996 Aurioles et al 1996 Velasco 1999 Landon y Smith 2000 Afonso 2003)
ndashshyPRESPIB cociente entre las partidas contenidas en la agrupacioacuten presupuestaria lsquoOperaciones no financierasrsquo y el PIB de cada Comunidad Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) considera que la aportacioacuten de los diferentes sectores econoacutemicos al PIB autonoacutemico puede llegar a afectar a la prima de riesgo soportada por las CCAA En cierta medida esta variable constituye un indicador de una menor especializacioacuten sectorial de la economiacutea regional estando justificado un coeficiente negativo En nuestra opinioacuten una interpretacioacuten adicional y maacutes intuitiva del signo negativo espeshyrado reside en la vinculacioacuten de un mayor nivel de gasto puacuteblico con la loacutegica conshytrapartida de un superior volumen de ingresos lo que aumenta tambieacuten de manera poshysitiva el riesgo de incurrir en deacuteficit
ndashshyDEPEN esta variable mide la dependencia financiera de las CCAA y refleja la proshyporcioacuten que los ingresos por transferencias (corrientes y de capital) representan sobre el total de ingresos no financieros autonoacutemicos Esta variable muestra el menor riesshygo de una Comunidad Autoacutenoma de ldquoser dejada caerrdquo por parte del Gobierno central o dicho de otro modo la mayor probabilidad de ser rescatada conforme mayor sea la dependencia financiera de eacuteste por lo que el signo esperado debe ser positivo (Aushyrioles et al 1996 Cheung 1996 Fernaacutendez Llera 2005 2006a y 2006b) A nuestro juicio cabe esperar un signo negativo para esta variable La mayor autonomiacutea de las CCAA les debe proporcionar una mayor flexibilidad en el volumen y composicioacuten de sus gastos e ingresos puacuteblicos La posibilidad de ajustar de modo maacutes indepenshydiente las poliacuteticas de gasto asiacute como la composicioacuten y el volumen de sus ingresos no soacutelo permite a las CCAA adecuar mejor su actuacioacuten a las necesidades y caracshyteriacutesticas de su poblacioacuten y territorio sino que tambieacuten puede proporcionarles una gashyrantiacutea superior ante riesgos macroeconoacutemicos
ndashshyPOB65CA definida como la participacioacuten de la poblacioacuten mayor de 65 antildeos sobre el total de la poblacioacuten autonoacutemica pretende sintetizar las cargas presentes y futushyras del ejecutivo regional vinculadas a los mayores gastos del Estado del Bienestar (sanidad y servicios sociales) que pueden hacer peligrar el equilibrio financiero de la Comunidad El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyPOB24CA cociente entre la poblacioacuten menor de 24 antildeos y la poblacioacuten total de cada una de las CCAA A nuestro juicio el signo de esta variable deberiacutea ser positivo al estar relacionada con el mayor potencial de capital humano Si bien podriacutea tambieacuten
97 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
obtenerse un signo negativo justificado por los mayores gastos sanitarios de la poshyblacioacuten en sus primeros antildeos de vida asiacute como de los gastos en educacioacuten
ndashshyGOB variable dicotoacutemica que toma el valor 1 en aquellas CCAA en las que se ha proshyducido alguacuten cambio en el partido poliacutetico que sustenta al ejecutivo autonoacutemico duranshyte el periacuteodo de anaacutelisis y 0 en las restantes En cuanto a su interpretacioacuten entendemos que la permanencia del gobierno regional a lo largo del tiempo puede ser un indicador de coherencia en las poliacuteticas llevadas a cabo lo que puede contribuir a aumentar la proshybabilidad de obtener un mejor rating El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyCOMP variable dicotoacutemica que toma el valor 1 para las CCAA del artiacuteculo 151 y 0 para las restantes El acceso raacutepido a un mayor nivel competencial suele estar asoshyciado a un maacutes elevado nivel de endeudamiento puacuteblico para hacer frente a las comshypetencias autonoacutemicas lo cual significariacutea una peor situacioacuten de las finanzas puacuteblishycas Por esta razoacuten el signo esperado es negativo
ndashshyFA empleamos una dummy con el valor 1 para los casos de Navarra y Paiacutes Vasco y 0 para las restantes CCAA El reacutegimen de financiacioacuten foral permite a esas Comunishydades disponer de mayores recursos obteniendo una holgura financiera que les evita incurrir en niveles de deuda similares a los del resto de CCAA de reacutegimen comuacuten teniendo una inferior prima de riesgo El signo esperado es entonces positivo
ndashshyTEMP variable ficticia que toma el valor 1 en los ejercicios 1992 1997 y 2002 y cero en los restantes Trata de recoger los ajustes que se producen en los periacuteodos en que entran en vigor los nuevos modelos de financiacioacuten autonoacutemica y las sucesivas normativas de estabilidad presupuestaria14 La aplicacioacuten de un mecanismo de estashybilidad asociado generalmente a una mayor disciplina financiera asiacute como el increshymento de recursos autonoacutemicos logrado con cualquier reforma de los modelos de fishynanciacioacuten autonoacutemica justifican un signo positivo en esta variable
4 Resultados del modelo
En la tabla 9 se muestran los mejores resultados obtenidos para cada una de las nueve alternativas de estimacioacuten consideradas Los modelos se han seleccionado atendiendo al poder explicativo conjunto (pseudo-R2 y logaritmo de la funcioacuten de verosimilitud) a la loacuteshygica econoacutemica que sustenta el signo esperado para nuestras variables explicativas y a la sigshynificatividad individual de eacutestas15 En comparacioacuten con otras investigaciones el poder exshyplicativo de todos los modelos es elevado mostrando el pseudondashR2 valores que oscilan entre el 0219 y el 0469 En teacuterminos generales los resultados muestran una gran robustez entre los diferentes modelos planteados Ademaacutes nuestras variables de intereacutes aquellas que geneshyran externalidades son significativas y tienen el signo esperado resultado que no obtenemos en las variables de control salvo en los casos del PIB y de la poblacioacuten mayor de sesenta y cinco antildeos y menor de veinticuatro
98
9
(ndash21
50)
-6
(007
0)
(204
7)
(4
214)
Mod
elo
(098
7)
-3
(ndash12
82)
(215
4)
1813
(ndash21
96)
(159
6)
ndash24
10
196
10
178 14
0394
ndash955
93
1243
14
0000
ndash002
8
ndash027
3 02
40
2455
53
28
1952
Bal
ance
ado
8
(ndash32
29)
(188
0)
(ndash32
69)
(ndash24
52)
(ndash
0833
) (3
582)
(620
7)
Mod
elo -6
100
(191
5)
(270
7)
(5
576)
(246
7)
0000
por
178 14
0227
ndash150
195
8814
8
No
ndash027
2
1062
1225
10
ndash014
7
ndash232
0 ndash0
139 10
0302
1788
42
27
6758
1296
al
Pan
el
7
(074
3)
(ndash18
03)
-6
(ndash12
22)
signi
ficati
vo
(ndash20
20)
(181
1)
Mod
elo
2324
10
(121
6)
(311
8)
(309
6)
(8
234)
(981
6)
(7
283)
178 14
0246
ndash152
59
9957
5 00
00
0687
ndash013
5
ndash018
0
1289
100
ndash027
8
0281
1934
42
82
6899
11
579
por
5
6
(ndash25
21)
(254
9)
(ndash26
27)
-6
(040
6)
(ndash22
53)
(2
051)
(838
5)
(6
247)
(271
3)
al
Mod
elo
2892
10
224
1426
(338
6)
14
0374
ndash130
046
1551
62
0000
signi
ficati
vo
EST
IMA
CIOacute
N ndash045
6
ndash012
8
0658
ndash0
243
0167
2713
53
43
2066
5
(ndash28
72)
(230
1)
(ndash
1774
)
-6
(ndash23
20)
100
(190
8)
(ndash07
62)
(603
0)
(7
285)
(700
1)
(259
5)
Mod
elo
(655
8)
por
2858
10
224 1
ndash033
6 14 0223
ndash195
834
1121
8400
00
al
ndash001
4
0075
ndash0
087
ndash020
2 01
82
2129
41
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9L
A
signi
ficati
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Tab
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4
DE
(ndash18
91)
(340
1)
(ndash43
99)
Mod
elo -6
(ndash22
21)
(4
461)
(584
7)
(ndash08
70)
(924
4)
(1
3734
)
(1
1707
)
(6
173)
(591
5)
RE
SUL
TA
DO
S
Bal
ance
ado
2543
10
224 14
0219
ndash197
535
1107
3
0000
ndash025
9
0773
ndash033
2
ndash009
3
ndash016
7 01
61
2168
41
65
6581
11
298
1264
Stud
ent
de
Pan
el 3
(ndash23
27)
(181
9)
(ndash24
08)
-6
(ndash07
99)
(280
7)
(ndash02
87)
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9)
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7)
(4
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(390
6)
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Mod
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2091
10
224 14
0469
ndash111
68
1973
09 de
0000
valo
res
ndash002
4
0095
ndash0
167
ndash004
7 03
29
ndash035
6
2272
55
51
2339
los
2
(ndash40
90)
(302
0)
(ndash36
88)
Mod
elo -6
(ndash18
89)
(135
21)
mue
stran
(312
0)
(ndash
0873
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(571
9)
(9
611)
3283
10
(467
7)
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2)
224 14
0327
ndash168
876
1642
24
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7
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ndash010
1
ndash031
5 02
65
ndash049
7
1850
45
54
7498
1636
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1
(ndash30
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62
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8
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11
834
1690
las
de
coef
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DEBT
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1)
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
85 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
del paiacutes (Liu y Thakor 1984 Cantor y Packer 1996 Kliger y Sarig 2000 Fernaacutendez Llera 2005)
Las agencias de rating otorgan una calificacioacuten a la deuda de las Administraciones Puacuteshyblicas que acuden al mercado para su financiacioacuten permitiendo de esta manera que los inshyversores potenciales conozcan su solvencia lo que se traduciraacute en una prima de riesgo incorshyporada al tipo de intereacutes de la deuda en cuestioacuten3
Cada agencia utiliza diferentes siacutembolos para la asignacioacuten de sus valoraciones creditishycias teniendo cada rating emitido por Moodyrsquos su contraparte ndashtabla 1ndash en la escala de Stanshydard amp Poors (SampP)4 (Cantor y Packer 1996) La calificacioacuten establece una escala en la que intervienen una serie de grados que a su vez pueden ir acompantildeados de un signo (positivo o negativo) y de una perspectiva (positiva estable o negativa) El conjunto de indicadores (grado signo y perspectiva) constituyen la calificacioacuten
Tabla 1 CALIFICACIONES CREDITICIAS DE LA DEUDA PUacuteBLICA A LARGO PLAZO
Moodyrsquos SampP Definicioacuten
Aaa AAA Calidad oacuteptima El riesgo de impago es el miacutenimo posible La capacidad de hacer frente a la deuda no se ve afectada por hechos imprevisibles
Aa AA Alta calidad El riesgo de impago es miacutenimo La capacidad de pago de la deuda difiacutecilmente se puede ver afectada por hechos imprevisibles
A A Buena calidad Aunque el riesgo es bajo la capacidad de pago es maacutes vulnerable a cambios adversos en la situacioacuten econoacutemica que en los cambios anteriores
Fuente Cantor y Packer (1996)
Aunque no hacen puacuteblico el modelo que utilizan para asignar un rating a los emisores la metodologiacutea utilizada por las diversas agencias es similar si bien las calificaciones variacuteshyan ligeramente de unas a otras Cantor y Packer (1996) que abordan el primer estudio sisteshymaacutetico de la relacioacuten existente entre las calificaciones crediticias soberanas y sus determishynantes econoacutemicos sugieren que las asignaciones de rating pueden ser explicadas por un nuacutemero reducido de criterios bien definidos que las agencias ponderan de manera parecida En todo caso el anaacutelisis se centra en una serie de factores econoacutemicos y administrativos en el sistema de financiacioacuten de cada entidad en su situacioacuten y flexibilidad presupuestarias asiacute como en su posicioacuten financiera En la misma direccioacuten inciden Afonso (2003) y BissoondoshyyalndashBheenick et al (2005) En cuanto a la evaluacioacuten crediticia de los gobiernos subcentrashyles Cheung (1996) procura un primer anaacutelisis sobre los ratings provinciales basado en la exshyperiencia canadiense
Una concisa revisioacuten de la literatura para el caso de Espantildea proporciona un paquete de trabajos que analizan el impacto de los indicadores utilizados por las agencias de calificashycioacuten para determinar la evaluacioacuten crediticia de las CCAA Aurioles et al (1996) Velasshyco (1999) y Benito et al (2003) utilizan la teacutecnica del anaacutelisis discriminante para obtener a partir de variables presupuestarias financieras y econoacutemicas una aproximacioacuten de los
86 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
ratings publicados por las agencias de calificacioacuten crediticia para las CCAA Monasterio et al (1999) y Alcalde y Valleacutes (2002) evaluacutean la influencia del mercado financiero como mecanismo de control de la deuda puacuteblica autonoacutemica Recientemente Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) comprueba economeacutetricamente coacutemo el mercado financiero evaluacutea la calidad crediticia de las CCAA a partir de un conjunto de variables de naturaleza preshysupuestaria financiera econoacutemica territorial y temporal
Siguiendo la metodologiacutea utilizada en anaacutelisis anteriores (inicialmente en Horrigan 1966 continuada por Cantor y Packer 1996 y Fernaacutendez Llera 2005) transformamos la cashylificacioacuten crediticia del endeudamiento autonoacutemico a largo plazo en cifras asignando valoshyres numeacutericos a los ratings emitidos por Moodyrsquos y SampP seguacuten la tabla 2
Tabla 2 TRANSFORMACIOacuteN LINEAL DE LOS RATINGS
Moodyrsquos SampP Valor
Aaa AAA 5 Aa1 AA+ 4 Aa2 AA 3 Aa3 AAndash 2 A1 A+ 1 A2 A 0
Fuente Elaboracioacuten propia a partir de Cantor y Packer (1996)
Para el caso espantildeol la maacutexima calificacioacuten crediticia es alcanzada tan soacutelo por Paiacutes Vasco en los uacuteltimos antildeos por ello hemos optado por incluir en el anaacutelisis tres alternashytivas de construccioacuten de la variable dependiente rating dada la escasa frecuencia del valor 5 y la relativamente baja del valor 4 (veacutease tabla 8) seguacuten la equivalencia reflejashyda en la tabla 3
Tabla 3 TRANSFORMACIOacuteN LINEAL DE LOS RATINGS
Moodyrsquos SampP Valor (a) Valor (b) Valor (c)
Aaa Aa1 Aa2 Aa3 A1 A2
AAA AA+ AA AAndash A+ A
5 4 3 2 1 0
4 4 3 2 1 0
3 3 3 2 1 0
Fuente Elaboracioacuten propia a partir de Cantor y Packer (1996)
La tabla 4 recoge por un lado las calificaciones crediticias de las CCAA espantildeolas emitidas por las agencias oficiales de calificacioacuten y por otro lado la transformacioacuten discreshyta propuesta siguiendo la metodologiacutea de la tabla 2
87
SampP
A+
AA
ndash
AA
A
A
AA
ndash A
Andash
AA
ndash A
Andash
AA
ndash A
A+
AA
SampP
AA
A
A
AA
A
A
AA
A
Andash
AA
A
A+
AA
+ A
AA
1999
2007
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Aaa
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Andash
AA
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AA
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AA
SampP
AA
A
A
AA
A
A
AA
A
Andash
AA
ndash A
A+
AA
+ A
A+
1998
2006
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1 A
1
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AA
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AA
ndash A
A
AA
+ A
A
AA
A
Andash
AA
ndash A
A+
AA
+ A
A+
1997
2005
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1 A
2
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Aaa
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AA
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AA
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AA
ndash
AA
SampP
AA
ndash A
Andash
AA
+ A
A
AA
A
Andash
AA
ndash A
A
AA
A
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AA
1996
2004
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SampP
AA
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AA
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Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
88
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
89 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Dadas las transformaciones lineales recogidas en la tabla 3 la variable y it puede ser exshy
presada en teacuterminos observables yit de la siguiente manera para n valores diferentes de los rating (en nuestro caso = 3 4 oacute 5)
y = 0 si y le 0 y = 1 si 0 lt y le micro1 y = 2 si micro1 lt y le micro2 (2) hellip y = n si y gt micron-1
Obtenieacutendose las siguientes probabilidades con la distribucioacuten normal
P(y = 0) = Φ(-βrsquox ndash ) = 1 - Φ(-βrsquox ndash ) P(y = 1) = Φ(micro1 -βrsquox ndash ) - Φ(-βrsquox ndash ) P(y = 2) = Φ(micro2 -βrsquox ndash ) - Φ(micro1 -βrsquox ndash ) (3) hellip P(y = n) = 1 - Φ(micron-1 -βrsquox ndash )
Debiendo cumplirse ndashpara que todas las probabilidades sean positivasndash que 0 lt micro1
lt micro2 hellip lt micron5
En los modelos probit ordenados los estimadores de los coeficientes no informan de los efectos marginales La siguiente ecuacioacuten muestra el caacutelculo de los efectos marginales de los regresores xj6
partP(y = 0) = -φ(βrsquox ndash ) bull βjpartxj
partP(y = 1) = [φ(-βrsquox ndash ) - φ(micro1 - βrsquondash x)] bull βjpartxj (4)partP(y = 2) = [φ(micro1 - βrsquondash x) - φ(micro2 - βrsquondash x)] bull βjpartxj
hellip partP(y = n)
= φ(micron-1 - βrsquox ndash ) bull βjpartxj
La interpretacioacuten difiere en el caso de variables explicativas binarias cuyo efecto marshyginal se calcula directamente a traveacutes de las probabilidades con la distribucioacuten normal es decir directamente de la ecuacioacuten [3] Probabilidades que se obtienen cuando la variable bishynaria se evaluacutea en cada uno de sus dos valores posibles (0 y 1) y las demaacutes variables explishycativas en sus medias muestrales7
Dentro de las variables independientes que constituyen xit en la ecuacioacuten [1] y dado que nuestro objetivo es analizar el impacto que las externalidades del endeudamiento de los dishyferentes gobiernos producen sobre la calificacioacuten crediticia de una Comunidad distinguimos
90 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
dos grandes bloques de explicativas en funcioacuten de si generan (Sit) o no (Zit) efectos extershynos De esta forma la ecuacioacuten [1] se transforma en la siguiente
yit = x it bull β + εit = Sacute it bull ϕ + Zacute
it bull γ + εit (5)
32 Variables y datos
Las variables utilizadas sus siacutembolos y el signo esperado se resumen en la tabla 5 Por su parte la tabla 6 recoge los estadiacutesticos descriptivos baacutesicos A continuacioacuten explicareshymos sucesivamente la construccioacuten de la variable dependiente y de las independientes
Tabla 5 DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
RATING Dependiente Rating Calificacioacuten crediticia de las CCAA SampP y Moodys
DEBT S Stock de deuda autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional
ndash Banco de Espantildea
DEBT2 S Stock de deuda autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGG S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea
DEBTAGGNO S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGGNO2 S Stock de deuda media autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional elevado al cuadrado
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Producto de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Variable interactuada definida como el producto entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Cociente de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Cociente entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
FEDDEBT S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado
y el PIB nacional
ndash Banco de Espantildea
FEDDEBT2 S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado y el al cuadrado PIB nacional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTFEDDEBT S Interaccioacuten de las variables DEBT y FEDDEBT
Variable interactuada definida como el producto entre DEBT y FEDDEBT
ndash Banco de Espantildea
91 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Tabla 5 (continuacioacuten) DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
AND CAT S CCAA maacutes Variables cualitativas que denotan a ndash Banco de Espantildea MAD VAL endeudadas aquellas Comunidades cuyo volumen y elaboracioacuten
de deuda supera el 10 de la deuda propia regional conjunta
PIB Z Renta per caacutepita Cociente entre el PIB y la poblacioacuten regional + Banco de Espantildea e INE
PRESPIB Z Tamantildeo del Cociente entre el presupuesto autonoacutemico ndash MEH y sector puacuteblico (obligaciones no financieras) elaboracioacuten propia autonoacutemico y el PIB regional
DEPEN Z Dependencia Cociente entre las transferencias ndash MEH y financiera (corrientes y de capital) y los ingresos elaboracioacuten propia
no financieros autonoacutemicos
POB65CA Z Poblacioacuten mayor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica ndash INE y de 65 antildeos mayor de 65 antildeos elaboracioacuten propia
POB24CA Z Poblacioacuten menor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica + INE y de 24 antildeos menor de 24 antildeos elaboracioacuten propia
GOB Z Coherencia Variable ficticia que toma el valor 1 en ndash Elaboracioacuten propia temporal aquellas Comunidades en las que ha
existido variacioacuten en el color poliacutetico del ejecutivo regional Aragoacuten Baleares Canarias Cataluntildea Galicia Madrid Murcia Navarra y Valencia ademaacutes de Paiacutes Vasco
COMP Z Nivel Variable cualitativa que toma el valor 1 ndash Elaboracioacuten propia competencial para las CCAA del artiacuteculo 151
FA Z Sistema de Variable dummy que toma valor cero para + Elaboracioacuten propia Financiacioacuten las CCAA de Reacutegimen Comuacuten y uno para Autonoacutemica las de Reacutegimen Foral (Navarra y Paiacutes Vasco)
TEMP Z Variable Variable ficticia que toma el valor 1 en + Elaboracioacuten propia temporal los ejercicios 1992 1997 y 2002
Fuente Elaboracioacuten propia
Tabla 6 PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5375 2287 14 117 DEBT2 34108 28419 20 1369 DEBTAGGNO 5538 0858 29 65 DEBTAGGNO2 31437 8637 83 427 FEDDEBT 51081 8548 363 616 FEDDEBT2 2682037 853024 13177 37946 PIB 1516156 5379261 64472 295992 PRESPIB 0132 0056 0026 0296 DEPEN 0542 0294 0006 0921 POB65CA 16538 3023 972 2295 POB24CA 29762 4109 2179 3998
92 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 6 (continuacioacuten) PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL NO BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5466 2279 14 117 DEBT2 35047 28824 20 1369 DEBTAGGNO 5666 0713 29 65 DEBTAGGNO2 32649 7365 83 427 FEDDEBT 49809 8671 363 616 FEDDEBT2 2555701 856810 13177 37946 PIB 1652408 5076875 72905 295992 PRESPIB 0132 0055 0026 0296 DEPEN 0505 0288 0006 0921 POB65CA 16457 3098 1009 2295 POB24CA 28994 3956 2179 3990
321 Construccioacuten de la variable dependiente
Nuestro anaacutelisis economeacutetrico se realiza para las evaluaciones crediticias de la deuda a largo plazo de las CCAA para lo cual disponemos de la calificaciones otorgadas por SampP y Moodyrsquos8 Un sucinto escrutinio de los datos (tabla 4) considerando la escala de equivalencia recogida en la Tabla 2 muestra que las calificaciones emitidas por SampP son persistentemente iguales o maacutes elevadas que las informadas por Moodyrsquos (tan soacutelo exisshyten cuatro excepciones Andaluciacutea entre los antildeos 1997 a 2000 Comunidad Valenciana en 2006 y 2007 Galicia en el ejercicio 2006 y Paiacutes Vasco de 2005 a 2006) Ademaacutes en tan soacutelo tres ocasiones una Comunidad Autoacutenoma ve reducido su rating Cataluntildea entre 1993 y 1994 Madrid entre 1995 y 1996 y Baleares de 2005 a 2006 Benito et al (2002) sentildeashylan la similitud existente entre las calificaciones de las CCAA espantildeolas con la obtenida por otras regiones de la Unioacuten Europea como las regiones italianas y alguna regioacuten franshycesa estando sin embargo peor calificadas que la mayoriacutea de las regiones alemanas y las austriacas
Dada la inexistencia de calificaciones autonoacutemicas salvo Madrid y Murcia para peshyriacuteodos anteriores a 1992 nuestro horizonte temporal abarca desde este antildeo hasta 2007 Si bien son soacutelo cinco las series completas disponibles (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid Murshycia y Paiacutes Vasco) es generalizable a lo largo de estos dieciseacuteis antildeos la opcioacuten de los ejeshycutivos autonoacutemicos de someter al arbitrio de las agencias internacionales de calificacioacuten crediticia la posicioacuten financiera de su regioacuten Asturias y La Rioja son las uacutenicas Comunishydades para las cuales no existe dato alguno teniendo disponible soacutelo el de los ejercicios 2004 y 2005 para el caso de Cantabria y contando con informacioacuten a partir de 2004 para Extremadura
Para completar el panel de la variable dependiente que es incompleto se han empleado dos alternativas La primera trabajar con el panel no balanceado es decir estimar economeacutetrishycamente el modelo exclusivamente con los datos oficiales proporcionados por Moodyrsquos y SampP
93 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
La segunda alternativa ha consistido en dotar de calificacioacuten a las CCAA que careciacutean de ella En aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de informacioacuten les asignamos o bien ideacutentico valor al calificado en el primer antildeo posterior disponible (denotada por Serie I) o bien un escaloacuten inferior de la escala de calificaciones crediticias (denominada Serie II) esta segunshyda alternativa se apoya en la hipoacutetesis de que una Comunidad Autoacutenoma solicita su calificashycioacuten crediticia cuando ha mejorado su situacioacuten econoacutemica o financiera con respecto a los antildeos precedentes
En una primera aproximacioacuten hemos tratado de incorporar en el anaacutelisis a las 17 CCAA para lo cual fue preciso asignar rating a aquellas regiones para las cuales no disshyponemos de informacioacuten alguna (optando por la asignacioacuten del rating medio del conjunshyto de las Comunidades para las que se cuenta con tal informacioacuten) Finalmente decidishymos abandonar esta alternativa y emplear un panel conformado por las 14 CCAA para las que existen calificaciones crediticias oficiales consecutivas para al menos los tres uacutelshytimos antildeos quedando en consecuencia excluidas del anaacutelisis Asturias Cantabria y La Rioja9
Manejamos por tanto dos paneles de datos para 14 CCAA uno no balanceado con 178 observaciones y otro correspondiente al periacuteodo 1992ndash2007 de 224 observaciones Utilizashymos buscando la mayor variabilidad posible en la variable dependiente la calificacioacuten de SampP para seis Comunidades (Andaluciacutea Aragoacuten Baleares Canarias Navarra y Paiacutes Vasco) mientras que para las ocho restantes (Castilla y Leoacuten CastillandashLa Mancha Cataluntildea Comushynidad Valenciana Extremadura Galicia Madrid y Murcia) emplearemos la calificacioacuten de Moodyrsquos10
La tabla 7 sintetiza los nueve escenarios alternativos de construccioacuten de la variable dependiente a partir de los que estimamos las diferentes especificaciones factibles seguacuten la ecuacioacuten [5] En funcioacuten de la longitud del panel de datos disponemos de dos bases de datos alternativas por un lado el panel balanceado (Modelos 1 a 6) y por otro lado el panel no balanceado (Modelos 7 a 9) en el cual hacemos uso exclusivamente de las evaluaciones de rating oficiales de las agencias de calificacioacuten crediticia A parshytir del panel no balanceado se ha seguido la siguiente metodologiacutea para obtener el bashylanceado La asignacioacuten en aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de inforshymacioacuten crediticia de ideacutentico valor al calificado para el primer antildeo disponible (Serie I) o de un nivel inferior de la escala transformada de calificaciones crediticias (Serie II) nos conduce a distinguir entre los Modelos 1 a 3 y los Modelos 4 a 6 respectivashymente
Finalmente la transformacioacuten de la notacioacuten utilizada por las agencias de rating en variables numeacutericas discretas seguacuten la escala de equivalencia recogida en la tabla 3 ofreshyce tres opciones de construccioacuten de la variable dependiente en funcioacuten de si considerashymos seis (Modelos 1 4 y 7) cinco (Modelos 2 5 y 8) o cuatro (Modelos 3 6 y 9) niveshyles de rating La tabla 8 recoge la frecuencia con que aparece cada calificacioacuten crediticia en cada uno de los modelos considerados
94 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 7 MODELOS SOMETIDOS A ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Panel Balanceado Serie I Valor (a) Modelo 2 Panel Balanceado Serie I Valor (b) Modelo 3 Panel Balanceado Serie I Valor (c) Modelo 4 Panel Balanceado Serie II Valor (a) Modelo 5 Panel Balanceado Serie II Valor (b) Modelo 6 Panel Balanceado Serie II Valor (c) Modelo 7 Panel No Balanceado Valor (a) Modelo 8 Panel No Balanceado Valor (b) Modelo 9 Panel No Balanceado Valor (c)
Tabla 8 FRECUENCIA VARIABLE DEPENDIENTE
M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 M 9
0 1 2 3 4 5 Total
6 30 84 78 25 1
224
6 30 84 78 26 0
224
6 30 84 104 0 0
224
11 51 73 63 25 1
224
11 51 73 63 26 0
224
11 51 73 89 0 0
224
6 25 58 63 25 1
178
6 25 58 63 26 0
178
6 25 58 89 0 0
178
322 Variables independientes variables de deuda y relacionadas con los efectos externos11
ndashshyDEBT es la ratio de la deuda de cada Comunidad Autoacutenoma sobre el PIB regional Tal y como apuntan Cheung (1996) y Landon y Smith (2000) se espera que un mayor nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma repercuta en unas maacutes elevashydas cargas financieras presentes y futuras de la Comunidad deducieacutendose una menor probabilidad de lograr un mejor rating
ndashshyDEBTAGGNO construida como el cociente entre el stock de deuda y el PIB del nivel autonoacutemico excluyendo del coacutemputo a la propia Comunidad Autoacutenoma12
Landon y Smith (2000) justifican un impacto negativo de esta variable sobre la vashyloracioacuten crediticia regional propiciado por la interdependencia de los ingresos reshygionales y un posible efecto contagio sobre la credibilidad del conjunto de las finanshyzas autonoacutemicas No obstante nosotros consideramos que el impacto sobre el rating autonoacutemico debe ser positivo Al estar incorporado el efecto del endeudamiento proshypio en la variable DEBT y estar eacutesta excluida del caacutelculo de DEBTAGGNO el aushymento de la deuda del nivel regional puede interpretarse como una mejora de la Coshymunidad respecto de las demaacutes
ndashshyDEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGNO estas dos variables tratan de reshylativizar la deuda puacuteblica de una Comunidad respecto del nivel de endeudamiento
95 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
alcanzado por el conjunto de CCAA La construccioacuten multiplicativa sugiere que dado un nivel de deuda de una Comunidad Autoacutenoma una deuda media maacutes eleshyvada del conjunto de las CCAA le supone a aqueacutella una mejora relativa aumenshytando la probabilidad de obtener una evaluacioacuten crediticia maacutes favorable por lo que el signo esperado es positivo Por otra parte la interaccioacuten de ambas variables como cociente nos hace suponer que dado un nivel de endeudamiento en una deshyterminada Comunidad Autoacutenoma un incremento en DEBTAGGNO supondriacutea una reduccioacuten del valor del cociente es decir un menor peso de la deuda de la Comushynidad respecto del total siendo por tanto mayor la probabilidad de obtener un mejor rating
ndashshyFEDDEBT definida como el cociente entre el nivel de deuda de la Administracioacuten Central del Estado y el PIB nacional su relacioacuten con el rating es negativa al suponer la calificacioacuten del gobierno central un ldquotechordquo a la de los ejecutivos regionales13
Cuando peor es la situacioacuten financiera del gobierno central menores son ademaacutes las expectativas de rescate por parte del resto de gobiernos de la nacioacuten Tambieacuten podriacutea esperarse un signo positivo justificado por el hecho de que ante una mayor deuda feshyderal el Estado central dispone de mayores recursos para afrontar los ldquogastos necesashyriosrdquo (infraestructuras servicios vinculados al Estado del Bienestar etc) quedando lsquoliberadasrsquo las CCAA de la cobertura de esos mayores gastos necesitando incurrir en una menor deuda y pudiendo alcanzar un rating regional maacutes elevado (Landon y Smith 2000 y 2007)
ndashshyDEBTFEDDEBT variable construida como el producto de la deuda autonoacutemica y la del gobierno central La interpretacioacuten de esta variable sugiere que para cada nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma una ratio maacutes elevada del endeudashymiento central contribuye a una reduccioacuten en la calificacioacuten crediticia autonoacutemica siendo el signo previsto negativo
ndashshyDEBT2 DEBTAGGNO2 y FEDDEBT2 confeccionadas como la elevacioacuten al cuadrado de las variables DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT respectivamente Evaluacutean la presencia de una correspondencia no lineal entre nivel de deuda y rashyting es decir la existencia de una externalidad negativa dependiente del volushymen de deuda (Bayoumi y Eichengreen 1994 Bayoumi et al 1995 Alcalde y Valleacutes 2002) El signo esperado de cada una de ellas es el mismo que el previsto al utilizar las disshytintas variables en niveles
ndashshyAND CAT MAD y VAL variables dummies que identifican con valor 1 a aquellas cuatro CCAA (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid y Valencia) cuya participacioacuten en el nivel de endeudamiento autonoacutemico supone al menos un 10 de la deuda autonoacuteshymica total La inclusioacuten de estas variables cualitativas trata de reforzar el efecto neshygativo de un excesivo volumen de deuda por tanto y con ideacutentico argumento al de DEBT el signo esperado es negativo
96 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
323 Variables independientes variables de control
ndashshyPIB el PIB per caacutepita es construido como el cociente entre el PIB y la poblacioacuten de cada una de las CCAA Se espera un signo positivo muestra del incremento en la probabilidad de obtener una mejor asignacioacuten crediticia a mayor nivel de renta dado que es maacutes probable una mayor flexibilidad de los ingresos puacuteblicos y por tanto reshysulta menor el riesgo de insolvencia (Cantor y Packer 1996 Aurioles et al 1996 Velasco 1999 Landon y Smith 2000 Afonso 2003)
ndashshyPRESPIB cociente entre las partidas contenidas en la agrupacioacuten presupuestaria lsquoOperaciones no financierasrsquo y el PIB de cada Comunidad Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) considera que la aportacioacuten de los diferentes sectores econoacutemicos al PIB autonoacutemico puede llegar a afectar a la prima de riesgo soportada por las CCAA En cierta medida esta variable constituye un indicador de una menor especializacioacuten sectorial de la economiacutea regional estando justificado un coeficiente negativo En nuestra opinioacuten una interpretacioacuten adicional y maacutes intuitiva del signo negativo espeshyrado reside en la vinculacioacuten de un mayor nivel de gasto puacuteblico con la loacutegica conshytrapartida de un superior volumen de ingresos lo que aumenta tambieacuten de manera poshysitiva el riesgo de incurrir en deacuteficit
ndashshyDEPEN esta variable mide la dependencia financiera de las CCAA y refleja la proshyporcioacuten que los ingresos por transferencias (corrientes y de capital) representan sobre el total de ingresos no financieros autonoacutemicos Esta variable muestra el menor riesshygo de una Comunidad Autoacutenoma de ldquoser dejada caerrdquo por parte del Gobierno central o dicho de otro modo la mayor probabilidad de ser rescatada conforme mayor sea la dependencia financiera de eacuteste por lo que el signo esperado debe ser positivo (Aushyrioles et al 1996 Cheung 1996 Fernaacutendez Llera 2005 2006a y 2006b) A nuestro juicio cabe esperar un signo negativo para esta variable La mayor autonomiacutea de las CCAA les debe proporcionar una mayor flexibilidad en el volumen y composicioacuten de sus gastos e ingresos puacuteblicos La posibilidad de ajustar de modo maacutes indepenshydiente las poliacuteticas de gasto asiacute como la composicioacuten y el volumen de sus ingresos no soacutelo permite a las CCAA adecuar mejor su actuacioacuten a las necesidades y caracshyteriacutesticas de su poblacioacuten y territorio sino que tambieacuten puede proporcionarles una gashyrantiacutea superior ante riesgos macroeconoacutemicos
ndashshyPOB65CA definida como la participacioacuten de la poblacioacuten mayor de 65 antildeos sobre el total de la poblacioacuten autonoacutemica pretende sintetizar las cargas presentes y futushyras del ejecutivo regional vinculadas a los mayores gastos del Estado del Bienestar (sanidad y servicios sociales) que pueden hacer peligrar el equilibrio financiero de la Comunidad El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyPOB24CA cociente entre la poblacioacuten menor de 24 antildeos y la poblacioacuten total de cada una de las CCAA A nuestro juicio el signo de esta variable deberiacutea ser positivo al estar relacionada con el mayor potencial de capital humano Si bien podriacutea tambieacuten
97 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
obtenerse un signo negativo justificado por los mayores gastos sanitarios de la poshyblacioacuten en sus primeros antildeos de vida asiacute como de los gastos en educacioacuten
ndashshyGOB variable dicotoacutemica que toma el valor 1 en aquellas CCAA en las que se ha proshyducido alguacuten cambio en el partido poliacutetico que sustenta al ejecutivo autonoacutemico duranshyte el periacuteodo de anaacutelisis y 0 en las restantes En cuanto a su interpretacioacuten entendemos que la permanencia del gobierno regional a lo largo del tiempo puede ser un indicador de coherencia en las poliacuteticas llevadas a cabo lo que puede contribuir a aumentar la proshybabilidad de obtener un mejor rating El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyCOMP variable dicotoacutemica que toma el valor 1 para las CCAA del artiacuteculo 151 y 0 para las restantes El acceso raacutepido a un mayor nivel competencial suele estar asoshyciado a un maacutes elevado nivel de endeudamiento puacuteblico para hacer frente a las comshypetencias autonoacutemicas lo cual significariacutea una peor situacioacuten de las finanzas puacuteblishycas Por esta razoacuten el signo esperado es negativo
ndashshyFA empleamos una dummy con el valor 1 para los casos de Navarra y Paiacutes Vasco y 0 para las restantes CCAA El reacutegimen de financiacioacuten foral permite a esas Comunishydades disponer de mayores recursos obteniendo una holgura financiera que les evita incurrir en niveles de deuda similares a los del resto de CCAA de reacutegimen comuacuten teniendo una inferior prima de riesgo El signo esperado es entonces positivo
ndashshyTEMP variable ficticia que toma el valor 1 en los ejercicios 1992 1997 y 2002 y cero en los restantes Trata de recoger los ajustes que se producen en los periacuteodos en que entran en vigor los nuevos modelos de financiacioacuten autonoacutemica y las sucesivas normativas de estabilidad presupuestaria14 La aplicacioacuten de un mecanismo de estashybilidad asociado generalmente a una mayor disciplina financiera asiacute como el increshymento de recursos autonoacutemicos logrado con cualquier reforma de los modelos de fishynanciacioacuten autonoacutemica justifican un signo positivo en esta variable
4 Resultados del modelo
En la tabla 9 se muestran los mejores resultados obtenidos para cada una de las nueve alternativas de estimacioacuten consideradas Los modelos se han seleccionado atendiendo al poder explicativo conjunto (pseudo-R2 y logaritmo de la funcioacuten de verosimilitud) a la loacuteshygica econoacutemica que sustenta el signo esperado para nuestras variables explicativas y a la sigshynificatividad individual de eacutestas15 En comparacioacuten con otras investigaciones el poder exshyplicativo de todos los modelos es elevado mostrando el pseudondashR2 valores que oscilan entre el 0219 y el 0469 En teacuterminos generales los resultados muestran una gran robustez entre los diferentes modelos planteados Ademaacutes nuestras variables de intereacutes aquellas que geneshyran externalidades son significativas y tienen el signo esperado resultado que no obtenemos en las variables de control salvo en los casos del PIB y de la poblacioacuten mayor de sesenta y cinco antildeos y menor de veinticuatro
98
9
(ndash21
50)
-6
(007
0)
(204
7)
(4
214)
Mod
elo
(098
7)
-3
(ndash12
82)
(215
4)
1813
(ndash21
96)
(159
6)
ndash24
10
196
10
178 14
0394
ndash955
93
1243
14
0000
ndash002
8
ndash027
3 02
40
2455
53
28
1952
Bal
ance
ado
8
(ndash32
29)
(188
0)
(ndash32
69)
(ndash24
52)
(ndash
0833
) (3
582)
(620
7)
Mod
elo -6
100
(191
5)
(270
7)
(5
576)
(246
7)
0000
por
178 14
0227
ndash150
195
8814
8
No
ndash027
2
1062
1225
10
ndash014
7
ndash232
0 ndash0
139 10
0302
1788
42
27
6758
1296
al
Pan
el
7
(074
3)
(ndash18
03)
-6
(ndash12
22)
signi
ficati
vo
(ndash20
20)
(181
1)
Mod
elo
2324
10
(121
6)
(311
8)
(309
6)
(8
234)
(981
6)
(7
283)
178 14
0246
ndash152
59
9957
5 00
00
0687
ndash013
5
ndash018
0
1289
100
ndash027
8
0281
1934
42
82
6899
11
579
por
5
6
(ndash25
21)
(254
9)
(ndash26
27)
-6
(040
6)
(ndash22
53)
(2
051)
(838
5)
(6
247)
(271
3)
al
Mod
elo
2892
10
224
1426
(338
6)
14
0374
ndash130
046
1551
62
0000
signi
ficati
vo
EST
IMA
CIOacute
N ndash045
6
ndash012
8
0658
ndash0
243
0167
2713
53
43
2066
5
(ndash28
72)
(230
1)
(ndash
1774
)
-6
(ndash23
20)
100
(190
8)
(ndash07
62)
(603
0)
(7
285)
(700
1)
(259
5)
Mod
elo
(655
8)
por
2858
10
224 1
ndash033
6 14 0223
ndash195
834
1121
8400
00
al
ndash001
4
0075
ndash0
087
ndash020
2 01
82
2129
41
67
6566
1220
o
9L
A
signi
ficati
v
Tab
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4
DE
(ndash18
91)
(340
1)
(ndash43
99)
Mod
elo -6
(ndash22
21)
(4
461)
(584
7)
(ndash08
70)
(924
4)
(1
3734
)
(1
1707
)
(6
173)
(591
5)
RE
SUL
TA
DO
S
Bal
ance
ado
2543
10
224 14
0219
ndash197
535
1107
3
0000
ndash025
9
0773
ndash033
2
ndash009
3
ndash016
7 01
61
2168
41
65
6581
11
298
1264
Stud
ent
de
Pan
el 3
(ndash23
27)
(181
9)
(ndash24
08)
-6
(ndash07
99)
(280
7)
(ndash02
87)
(165
9)
(267
7)
(4
320)
(390
6)
t la
Mod
elo
2091
10
224 14
0469
ndash111
68
1973
09 de
0000
valo
res
ndash002
4
0095
ndash0
167
ndash004
7 03
29
ndash035
6
2272
55
51
2339
los
2
(ndash40
90)
(302
0)
(ndash36
88)
Mod
elo -6
(ndash18
89)
(135
21)
mue
stran
(312
0)
(ndash
0873
)
(571
9)
(9
611)
3283
10
(467
7)
(256
2)
224 14
0327
ndash168
876
1642
24
0000
se
ndash025
7
0637
ndash010
1
ndash031
5 02
65
ndash049
7
1850
45
54
7498
1636
pareacute
ntes
is
1
(ndash30
95)
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(ndash17
83)
-6
(ndash13
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0)
(4
683)
(636
5)
(3
245)
entre
(327
6)
(222
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Mod
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3126
10
224 14
0311
ndash176
128
1589
62
0000
varia
bles
ndash001
8
0062
ndash0
101
ndash029
4 02
75
1884
44
82
7240
11
834
1690
las
de
coef
icien
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CCA
A
R
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DE
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DEBT
AGGN
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2
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
86 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
ratings publicados por las agencias de calificacioacuten crediticia para las CCAA Monasterio et al (1999) y Alcalde y Valleacutes (2002) evaluacutean la influencia del mercado financiero como mecanismo de control de la deuda puacuteblica autonoacutemica Recientemente Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) comprueba economeacutetricamente coacutemo el mercado financiero evaluacutea la calidad crediticia de las CCAA a partir de un conjunto de variables de naturaleza preshysupuestaria financiera econoacutemica territorial y temporal
Siguiendo la metodologiacutea utilizada en anaacutelisis anteriores (inicialmente en Horrigan 1966 continuada por Cantor y Packer 1996 y Fernaacutendez Llera 2005) transformamos la cashylificacioacuten crediticia del endeudamiento autonoacutemico a largo plazo en cifras asignando valoshyres numeacutericos a los ratings emitidos por Moodyrsquos y SampP seguacuten la tabla 2
Tabla 2 TRANSFORMACIOacuteN LINEAL DE LOS RATINGS
Moodyrsquos SampP Valor
Aaa AAA 5 Aa1 AA+ 4 Aa2 AA 3 Aa3 AAndash 2 A1 A+ 1 A2 A 0
Fuente Elaboracioacuten propia a partir de Cantor y Packer (1996)
Para el caso espantildeol la maacutexima calificacioacuten crediticia es alcanzada tan soacutelo por Paiacutes Vasco en los uacuteltimos antildeos por ello hemos optado por incluir en el anaacutelisis tres alternashytivas de construccioacuten de la variable dependiente rating dada la escasa frecuencia del valor 5 y la relativamente baja del valor 4 (veacutease tabla 8) seguacuten la equivalencia reflejashyda en la tabla 3
Tabla 3 TRANSFORMACIOacuteN LINEAL DE LOS RATINGS
Moodyrsquos SampP Valor (a) Valor (b) Valor (c)
Aaa Aa1 Aa2 Aa3 A1 A2
AAA AA+ AA AAndash A+ A
5 4 3 2 1 0
4 4 3 2 1 0
3 3 3 2 1 0
Fuente Elaboracioacuten propia a partir de Cantor y Packer (1996)
La tabla 4 recoge por un lado las calificaciones crediticias de las CCAA espantildeolas emitidas por las agencias oficiales de calificacioacuten y por otro lado la transformacioacuten discreshyta propuesta siguiendo la metodologiacutea de la tabla 2
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Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
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SampP
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
89 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Dadas las transformaciones lineales recogidas en la tabla 3 la variable y it puede ser exshy
presada en teacuterminos observables yit de la siguiente manera para n valores diferentes de los rating (en nuestro caso = 3 4 oacute 5)
y = 0 si y le 0 y = 1 si 0 lt y le micro1 y = 2 si micro1 lt y le micro2 (2) hellip y = n si y gt micron-1
Obtenieacutendose las siguientes probabilidades con la distribucioacuten normal
P(y = 0) = Φ(-βrsquox ndash ) = 1 - Φ(-βrsquox ndash ) P(y = 1) = Φ(micro1 -βrsquox ndash ) - Φ(-βrsquox ndash ) P(y = 2) = Φ(micro2 -βrsquox ndash ) - Φ(micro1 -βrsquox ndash ) (3) hellip P(y = n) = 1 - Φ(micron-1 -βrsquox ndash )
Debiendo cumplirse ndashpara que todas las probabilidades sean positivasndash que 0 lt micro1
lt micro2 hellip lt micron5
En los modelos probit ordenados los estimadores de los coeficientes no informan de los efectos marginales La siguiente ecuacioacuten muestra el caacutelculo de los efectos marginales de los regresores xj6
partP(y = 0) = -φ(βrsquox ndash ) bull βjpartxj
partP(y = 1) = [φ(-βrsquox ndash ) - φ(micro1 - βrsquondash x)] bull βjpartxj (4)partP(y = 2) = [φ(micro1 - βrsquondash x) - φ(micro2 - βrsquondash x)] bull βjpartxj
hellip partP(y = n)
= φ(micron-1 - βrsquox ndash ) bull βjpartxj
La interpretacioacuten difiere en el caso de variables explicativas binarias cuyo efecto marshyginal se calcula directamente a traveacutes de las probabilidades con la distribucioacuten normal es decir directamente de la ecuacioacuten [3] Probabilidades que se obtienen cuando la variable bishynaria se evaluacutea en cada uno de sus dos valores posibles (0 y 1) y las demaacutes variables explishycativas en sus medias muestrales7
Dentro de las variables independientes que constituyen xit en la ecuacioacuten [1] y dado que nuestro objetivo es analizar el impacto que las externalidades del endeudamiento de los dishyferentes gobiernos producen sobre la calificacioacuten crediticia de una Comunidad distinguimos
90 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
dos grandes bloques de explicativas en funcioacuten de si generan (Sit) o no (Zit) efectos extershynos De esta forma la ecuacioacuten [1] se transforma en la siguiente
yit = x it bull β + εit = Sacute it bull ϕ + Zacute
it bull γ + εit (5)
32 Variables y datos
Las variables utilizadas sus siacutembolos y el signo esperado se resumen en la tabla 5 Por su parte la tabla 6 recoge los estadiacutesticos descriptivos baacutesicos A continuacioacuten explicareshymos sucesivamente la construccioacuten de la variable dependiente y de las independientes
Tabla 5 DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
RATING Dependiente Rating Calificacioacuten crediticia de las CCAA SampP y Moodys
DEBT S Stock de deuda autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional
ndash Banco de Espantildea
DEBT2 S Stock de deuda autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGG S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea
DEBTAGGNO S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGGNO2 S Stock de deuda media autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional elevado al cuadrado
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Producto de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Variable interactuada definida como el producto entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Cociente de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Cociente entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
FEDDEBT S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado
y el PIB nacional
ndash Banco de Espantildea
FEDDEBT2 S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado y el al cuadrado PIB nacional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTFEDDEBT S Interaccioacuten de las variables DEBT y FEDDEBT
Variable interactuada definida como el producto entre DEBT y FEDDEBT
ndash Banco de Espantildea
91 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Tabla 5 (continuacioacuten) DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
AND CAT S CCAA maacutes Variables cualitativas que denotan a ndash Banco de Espantildea MAD VAL endeudadas aquellas Comunidades cuyo volumen y elaboracioacuten
de deuda supera el 10 de la deuda propia regional conjunta
PIB Z Renta per caacutepita Cociente entre el PIB y la poblacioacuten regional + Banco de Espantildea e INE
PRESPIB Z Tamantildeo del Cociente entre el presupuesto autonoacutemico ndash MEH y sector puacuteblico (obligaciones no financieras) elaboracioacuten propia autonoacutemico y el PIB regional
DEPEN Z Dependencia Cociente entre las transferencias ndash MEH y financiera (corrientes y de capital) y los ingresos elaboracioacuten propia
no financieros autonoacutemicos
POB65CA Z Poblacioacuten mayor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica ndash INE y de 65 antildeos mayor de 65 antildeos elaboracioacuten propia
POB24CA Z Poblacioacuten menor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica + INE y de 24 antildeos menor de 24 antildeos elaboracioacuten propia
GOB Z Coherencia Variable ficticia que toma el valor 1 en ndash Elaboracioacuten propia temporal aquellas Comunidades en las que ha
existido variacioacuten en el color poliacutetico del ejecutivo regional Aragoacuten Baleares Canarias Cataluntildea Galicia Madrid Murcia Navarra y Valencia ademaacutes de Paiacutes Vasco
COMP Z Nivel Variable cualitativa que toma el valor 1 ndash Elaboracioacuten propia competencial para las CCAA del artiacuteculo 151
FA Z Sistema de Variable dummy que toma valor cero para + Elaboracioacuten propia Financiacioacuten las CCAA de Reacutegimen Comuacuten y uno para Autonoacutemica las de Reacutegimen Foral (Navarra y Paiacutes Vasco)
TEMP Z Variable Variable ficticia que toma el valor 1 en + Elaboracioacuten propia temporal los ejercicios 1992 1997 y 2002
Fuente Elaboracioacuten propia
Tabla 6 PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5375 2287 14 117 DEBT2 34108 28419 20 1369 DEBTAGGNO 5538 0858 29 65 DEBTAGGNO2 31437 8637 83 427 FEDDEBT 51081 8548 363 616 FEDDEBT2 2682037 853024 13177 37946 PIB 1516156 5379261 64472 295992 PRESPIB 0132 0056 0026 0296 DEPEN 0542 0294 0006 0921 POB65CA 16538 3023 972 2295 POB24CA 29762 4109 2179 3998
92 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 6 (continuacioacuten) PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL NO BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5466 2279 14 117 DEBT2 35047 28824 20 1369 DEBTAGGNO 5666 0713 29 65 DEBTAGGNO2 32649 7365 83 427 FEDDEBT 49809 8671 363 616 FEDDEBT2 2555701 856810 13177 37946 PIB 1652408 5076875 72905 295992 PRESPIB 0132 0055 0026 0296 DEPEN 0505 0288 0006 0921 POB65CA 16457 3098 1009 2295 POB24CA 28994 3956 2179 3990
321 Construccioacuten de la variable dependiente
Nuestro anaacutelisis economeacutetrico se realiza para las evaluaciones crediticias de la deuda a largo plazo de las CCAA para lo cual disponemos de la calificaciones otorgadas por SampP y Moodyrsquos8 Un sucinto escrutinio de los datos (tabla 4) considerando la escala de equivalencia recogida en la Tabla 2 muestra que las calificaciones emitidas por SampP son persistentemente iguales o maacutes elevadas que las informadas por Moodyrsquos (tan soacutelo exisshyten cuatro excepciones Andaluciacutea entre los antildeos 1997 a 2000 Comunidad Valenciana en 2006 y 2007 Galicia en el ejercicio 2006 y Paiacutes Vasco de 2005 a 2006) Ademaacutes en tan soacutelo tres ocasiones una Comunidad Autoacutenoma ve reducido su rating Cataluntildea entre 1993 y 1994 Madrid entre 1995 y 1996 y Baleares de 2005 a 2006 Benito et al (2002) sentildeashylan la similitud existente entre las calificaciones de las CCAA espantildeolas con la obtenida por otras regiones de la Unioacuten Europea como las regiones italianas y alguna regioacuten franshycesa estando sin embargo peor calificadas que la mayoriacutea de las regiones alemanas y las austriacas
Dada la inexistencia de calificaciones autonoacutemicas salvo Madrid y Murcia para peshyriacuteodos anteriores a 1992 nuestro horizonte temporal abarca desde este antildeo hasta 2007 Si bien son soacutelo cinco las series completas disponibles (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid Murshycia y Paiacutes Vasco) es generalizable a lo largo de estos dieciseacuteis antildeos la opcioacuten de los ejeshycutivos autonoacutemicos de someter al arbitrio de las agencias internacionales de calificacioacuten crediticia la posicioacuten financiera de su regioacuten Asturias y La Rioja son las uacutenicas Comunishydades para las cuales no existe dato alguno teniendo disponible soacutelo el de los ejercicios 2004 y 2005 para el caso de Cantabria y contando con informacioacuten a partir de 2004 para Extremadura
Para completar el panel de la variable dependiente que es incompleto se han empleado dos alternativas La primera trabajar con el panel no balanceado es decir estimar economeacutetrishycamente el modelo exclusivamente con los datos oficiales proporcionados por Moodyrsquos y SampP
93 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
La segunda alternativa ha consistido en dotar de calificacioacuten a las CCAA que careciacutean de ella En aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de informacioacuten les asignamos o bien ideacutentico valor al calificado en el primer antildeo posterior disponible (denotada por Serie I) o bien un escaloacuten inferior de la escala de calificaciones crediticias (denominada Serie II) esta segunshyda alternativa se apoya en la hipoacutetesis de que una Comunidad Autoacutenoma solicita su calificashycioacuten crediticia cuando ha mejorado su situacioacuten econoacutemica o financiera con respecto a los antildeos precedentes
En una primera aproximacioacuten hemos tratado de incorporar en el anaacutelisis a las 17 CCAA para lo cual fue preciso asignar rating a aquellas regiones para las cuales no disshyponemos de informacioacuten alguna (optando por la asignacioacuten del rating medio del conjunshyto de las Comunidades para las que se cuenta con tal informacioacuten) Finalmente decidishymos abandonar esta alternativa y emplear un panel conformado por las 14 CCAA para las que existen calificaciones crediticias oficiales consecutivas para al menos los tres uacutelshytimos antildeos quedando en consecuencia excluidas del anaacutelisis Asturias Cantabria y La Rioja9
Manejamos por tanto dos paneles de datos para 14 CCAA uno no balanceado con 178 observaciones y otro correspondiente al periacuteodo 1992ndash2007 de 224 observaciones Utilizashymos buscando la mayor variabilidad posible en la variable dependiente la calificacioacuten de SampP para seis Comunidades (Andaluciacutea Aragoacuten Baleares Canarias Navarra y Paiacutes Vasco) mientras que para las ocho restantes (Castilla y Leoacuten CastillandashLa Mancha Cataluntildea Comushynidad Valenciana Extremadura Galicia Madrid y Murcia) emplearemos la calificacioacuten de Moodyrsquos10
La tabla 7 sintetiza los nueve escenarios alternativos de construccioacuten de la variable dependiente a partir de los que estimamos las diferentes especificaciones factibles seguacuten la ecuacioacuten [5] En funcioacuten de la longitud del panel de datos disponemos de dos bases de datos alternativas por un lado el panel balanceado (Modelos 1 a 6) y por otro lado el panel no balanceado (Modelos 7 a 9) en el cual hacemos uso exclusivamente de las evaluaciones de rating oficiales de las agencias de calificacioacuten crediticia A parshytir del panel no balanceado se ha seguido la siguiente metodologiacutea para obtener el bashylanceado La asignacioacuten en aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de inforshymacioacuten crediticia de ideacutentico valor al calificado para el primer antildeo disponible (Serie I) o de un nivel inferior de la escala transformada de calificaciones crediticias (Serie II) nos conduce a distinguir entre los Modelos 1 a 3 y los Modelos 4 a 6 respectivashymente
Finalmente la transformacioacuten de la notacioacuten utilizada por las agencias de rating en variables numeacutericas discretas seguacuten la escala de equivalencia recogida en la tabla 3 ofreshyce tres opciones de construccioacuten de la variable dependiente en funcioacuten de si considerashymos seis (Modelos 1 4 y 7) cinco (Modelos 2 5 y 8) o cuatro (Modelos 3 6 y 9) niveshyles de rating La tabla 8 recoge la frecuencia con que aparece cada calificacioacuten crediticia en cada uno de los modelos considerados
94 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 7 MODELOS SOMETIDOS A ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Panel Balanceado Serie I Valor (a) Modelo 2 Panel Balanceado Serie I Valor (b) Modelo 3 Panel Balanceado Serie I Valor (c) Modelo 4 Panel Balanceado Serie II Valor (a) Modelo 5 Panel Balanceado Serie II Valor (b) Modelo 6 Panel Balanceado Serie II Valor (c) Modelo 7 Panel No Balanceado Valor (a) Modelo 8 Panel No Balanceado Valor (b) Modelo 9 Panel No Balanceado Valor (c)
Tabla 8 FRECUENCIA VARIABLE DEPENDIENTE
M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 M 9
0 1 2 3 4 5 Total
6 30 84 78 25 1
224
6 30 84 78 26 0
224
6 30 84 104 0 0
224
11 51 73 63 25 1
224
11 51 73 63 26 0
224
11 51 73 89 0 0
224
6 25 58 63 25 1
178
6 25 58 63 26 0
178
6 25 58 89 0 0
178
322 Variables independientes variables de deuda y relacionadas con los efectos externos11
ndashshyDEBT es la ratio de la deuda de cada Comunidad Autoacutenoma sobre el PIB regional Tal y como apuntan Cheung (1996) y Landon y Smith (2000) se espera que un mayor nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma repercuta en unas maacutes elevashydas cargas financieras presentes y futuras de la Comunidad deducieacutendose una menor probabilidad de lograr un mejor rating
ndashshyDEBTAGGNO construida como el cociente entre el stock de deuda y el PIB del nivel autonoacutemico excluyendo del coacutemputo a la propia Comunidad Autoacutenoma12
Landon y Smith (2000) justifican un impacto negativo de esta variable sobre la vashyloracioacuten crediticia regional propiciado por la interdependencia de los ingresos reshygionales y un posible efecto contagio sobre la credibilidad del conjunto de las finanshyzas autonoacutemicas No obstante nosotros consideramos que el impacto sobre el rating autonoacutemico debe ser positivo Al estar incorporado el efecto del endeudamiento proshypio en la variable DEBT y estar eacutesta excluida del caacutelculo de DEBTAGGNO el aushymento de la deuda del nivel regional puede interpretarse como una mejora de la Coshymunidad respecto de las demaacutes
ndashshyDEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGNO estas dos variables tratan de reshylativizar la deuda puacuteblica de una Comunidad respecto del nivel de endeudamiento
95 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
alcanzado por el conjunto de CCAA La construccioacuten multiplicativa sugiere que dado un nivel de deuda de una Comunidad Autoacutenoma una deuda media maacutes eleshyvada del conjunto de las CCAA le supone a aqueacutella una mejora relativa aumenshytando la probabilidad de obtener una evaluacioacuten crediticia maacutes favorable por lo que el signo esperado es positivo Por otra parte la interaccioacuten de ambas variables como cociente nos hace suponer que dado un nivel de endeudamiento en una deshyterminada Comunidad Autoacutenoma un incremento en DEBTAGGNO supondriacutea una reduccioacuten del valor del cociente es decir un menor peso de la deuda de la Comushynidad respecto del total siendo por tanto mayor la probabilidad de obtener un mejor rating
ndashshyFEDDEBT definida como el cociente entre el nivel de deuda de la Administracioacuten Central del Estado y el PIB nacional su relacioacuten con el rating es negativa al suponer la calificacioacuten del gobierno central un ldquotechordquo a la de los ejecutivos regionales13
Cuando peor es la situacioacuten financiera del gobierno central menores son ademaacutes las expectativas de rescate por parte del resto de gobiernos de la nacioacuten Tambieacuten podriacutea esperarse un signo positivo justificado por el hecho de que ante una mayor deuda feshyderal el Estado central dispone de mayores recursos para afrontar los ldquogastos necesashyriosrdquo (infraestructuras servicios vinculados al Estado del Bienestar etc) quedando lsquoliberadasrsquo las CCAA de la cobertura de esos mayores gastos necesitando incurrir en una menor deuda y pudiendo alcanzar un rating regional maacutes elevado (Landon y Smith 2000 y 2007)
ndashshyDEBTFEDDEBT variable construida como el producto de la deuda autonoacutemica y la del gobierno central La interpretacioacuten de esta variable sugiere que para cada nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma una ratio maacutes elevada del endeudashymiento central contribuye a una reduccioacuten en la calificacioacuten crediticia autonoacutemica siendo el signo previsto negativo
ndashshyDEBT2 DEBTAGGNO2 y FEDDEBT2 confeccionadas como la elevacioacuten al cuadrado de las variables DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT respectivamente Evaluacutean la presencia de una correspondencia no lineal entre nivel de deuda y rashyting es decir la existencia de una externalidad negativa dependiente del volushymen de deuda (Bayoumi y Eichengreen 1994 Bayoumi et al 1995 Alcalde y Valleacutes 2002) El signo esperado de cada una de ellas es el mismo que el previsto al utilizar las disshytintas variables en niveles
ndashshyAND CAT MAD y VAL variables dummies que identifican con valor 1 a aquellas cuatro CCAA (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid y Valencia) cuya participacioacuten en el nivel de endeudamiento autonoacutemico supone al menos un 10 de la deuda autonoacuteshymica total La inclusioacuten de estas variables cualitativas trata de reforzar el efecto neshygativo de un excesivo volumen de deuda por tanto y con ideacutentico argumento al de DEBT el signo esperado es negativo
96 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
323 Variables independientes variables de control
ndashshyPIB el PIB per caacutepita es construido como el cociente entre el PIB y la poblacioacuten de cada una de las CCAA Se espera un signo positivo muestra del incremento en la probabilidad de obtener una mejor asignacioacuten crediticia a mayor nivel de renta dado que es maacutes probable una mayor flexibilidad de los ingresos puacuteblicos y por tanto reshysulta menor el riesgo de insolvencia (Cantor y Packer 1996 Aurioles et al 1996 Velasco 1999 Landon y Smith 2000 Afonso 2003)
ndashshyPRESPIB cociente entre las partidas contenidas en la agrupacioacuten presupuestaria lsquoOperaciones no financierasrsquo y el PIB de cada Comunidad Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) considera que la aportacioacuten de los diferentes sectores econoacutemicos al PIB autonoacutemico puede llegar a afectar a la prima de riesgo soportada por las CCAA En cierta medida esta variable constituye un indicador de una menor especializacioacuten sectorial de la economiacutea regional estando justificado un coeficiente negativo En nuestra opinioacuten una interpretacioacuten adicional y maacutes intuitiva del signo negativo espeshyrado reside en la vinculacioacuten de un mayor nivel de gasto puacuteblico con la loacutegica conshytrapartida de un superior volumen de ingresos lo que aumenta tambieacuten de manera poshysitiva el riesgo de incurrir en deacuteficit
ndashshyDEPEN esta variable mide la dependencia financiera de las CCAA y refleja la proshyporcioacuten que los ingresos por transferencias (corrientes y de capital) representan sobre el total de ingresos no financieros autonoacutemicos Esta variable muestra el menor riesshygo de una Comunidad Autoacutenoma de ldquoser dejada caerrdquo por parte del Gobierno central o dicho de otro modo la mayor probabilidad de ser rescatada conforme mayor sea la dependencia financiera de eacuteste por lo que el signo esperado debe ser positivo (Aushyrioles et al 1996 Cheung 1996 Fernaacutendez Llera 2005 2006a y 2006b) A nuestro juicio cabe esperar un signo negativo para esta variable La mayor autonomiacutea de las CCAA les debe proporcionar una mayor flexibilidad en el volumen y composicioacuten de sus gastos e ingresos puacuteblicos La posibilidad de ajustar de modo maacutes indepenshydiente las poliacuteticas de gasto asiacute como la composicioacuten y el volumen de sus ingresos no soacutelo permite a las CCAA adecuar mejor su actuacioacuten a las necesidades y caracshyteriacutesticas de su poblacioacuten y territorio sino que tambieacuten puede proporcionarles una gashyrantiacutea superior ante riesgos macroeconoacutemicos
ndashshyPOB65CA definida como la participacioacuten de la poblacioacuten mayor de 65 antildeos sobre el total de la poblacioacuten autonoacutemica pretende sintetizar las cargas presentes y futushyras del ejecutivo regional vinculadas a los mayores gastos del Estado del Bienestar (sanidad y servicios sociales) que pueden hacer peligrar el equilibrio financiero de la Comunidad El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyPOB24CA cociente entre la poblacioacuten menor de 24 antildeos y la poblacioacuten total de cada una de las CCAA A nuestro juicio el signo de esta variable deberiacutea ser positivo al estar relacionada con el mayor potencial de capital humano Si bien podriacutea tambieacuten
97 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
obtenerse un signo negativo justificado por los mayores gastos sanitarios de la poshyblacioacuten en sus primeros antildeos de vida asiacute como de los gastos en educacioacuten
ndashshyGOB variable dicotoacutemica que toma el valor 1 en aquellas CCAA en las que se ha proshyducido alguacuten cambio en el partido poliacutetico que sustenta al ejecutivo autonoacutemico duranshyte el periacuteodo de anaacutelisis y 0 en las restantes En cuanto a su interpretacioacuten entendemos que la permanencia del gobierno regional a lo largo del tiempo puede ser un indicador de coherencia en las poliacuteticas llevadas a cabo lo que puede contribuir a aumentar la proshybabilidad de obtener un mejor rating El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyCOMP variable dicotoacutemica que toma el valor 1 para las CCAA del artiacuteculo 151 y 0 para las restantes El acceso raacutepido a un mayor nivel competencial suele estar asoshyciado a un maacutes elevado nivel de endeudamiento puacuteblico para hacer frente a las comshypetencias autonoacutemicas lo cual significariacutea una peor situacioacuten de las finanzas puacuteblishycas Por esta razoacuten el signo esperado es negativo
ndashshyFA empleamos una dummy con el valor 1 para los casos de Navarra y Paiacutes Vasco y 0 para las restantes CCAA El reacutegimen de financiacioacuten foral permite a esas Comunishydades disponer de mayores recursos obteniendo una holgura financiera que les evita incurrir en niveles de deuda similares a los del resto de CCAA de reacutegimen comuacuten teniendo una inferior prima de riesgo El signo esperado es entonces positivo
ndashshyTEMP variable ficticia que toma el valor 1 en los ejercicios 1992 1997 y 2002 y cero en los restantes Trata de recoger los ajustes que se producen en los periacuteodos en que entran en vigor los nuevos modelos de financiacioacuten autonoacutemica y las sucesivas normativas de estabilidad presupuestaria14 La aplicacioacuten de un mecanismo de estashybilidad asociado generalmente a una mayor disciplina financiera asiacute como el increshymento de recursos autonoacutemicos logrado con cualquier reforma de los modelos de fishynanciacioacuten autonoacutemica justifican un signo positivo en esta variable
4 Resultados del modelo
En la tabla 9 se muestran los mejores resultados obtenidos para cada una de las nueve alternativas de estimacioacuten consideradas Los modelos se han seleccionado atendiendo al poder explicativo conjunto (pseudo-R2 y logaritmo de la funcioacuten de verosimilitud) a la loacuteshygica econoacutemica que sustenta el signo esperado para nuestras variables explicativas y a la sigshynificatividad individual de eacutestas15 En comparacioacuten con otras investigaciones el poder exshyplicativo de todos los modelos es elevado mostrando el pseudondashR2 valores que oscilan entre el 0219 y el 0469 En teacuterminos generales los resultados muestran una gran robustez entre los diferentes modelos planteados Ademaacutes nuestras variables de intereacutes aquellas que geneshyran externalidades son significativas y tienen el signo esperado resultado que no obtenemos en las variables de control salvo en los casos del PIB y de la poblacioacuten mayor de sesenta y cinco antildeos y menor de veinticuatro
98
9
(ndash21
50)
-6
(007
0)
(204
7)
(4
214)
Mod
elo
(098
7)
-3
(ndash12
82)
(215
4)
1813
(ndash21
96)
(159
6)
ndash24
10
196
10
178 14
0394
ndash955
93
1243
14
0000
ndash002
8
ndash027
3 02
40
2455
53
28
1952
Bal
ance
ado
8
(ndash32
29)
(188
0)
(ndash32
69)
(ndash24
52)
(ndash
0833
) (3
582)
(620
7)
Mod
elo -6
100
(191
5)
(270
7)
(5
576)
(246
7)
0000
por
178 14
0227
ndash150
195
8814
8
No
ndash027
2
1062
1225
10
ndash014
7
ndash232
0 ndash0
139 10
0302
1788
42
27
6758
1296
al
Pan
el
7
(074
3)
(ndash18
03)
-6
(ndash12
22)
signi
ficati
vo
(ndash20
20)
(181
1)
Mod
elo
2324
10
(121
6)
(311
8)
(309
6)
(8
234)
(981
6)
(7
283)
178 14
0246
ndash152
59
9957
5 00
00
0687
ndash013
5
ndash018
0
1289
100
ndash027
8
0281
1934
42
82
6899
11
579
por
5
6
(ndash25
21)
(254
9)
(ndash26
27)
-6
(040
6)
(ndash22
53)
(2
051)
(838
5)
(6
247)
(271
3)
al
Mod
elo
2892
10
224
1426
(338
6)
14
0374
ndash130
046
1551
62
0000
signi
ficati
vo
EST
IMA
CIOacute
N ndash045
6
ndash012
8
0658
ndash0
243
0167
2713
53
43
2066
5
(ndash28
72)
(230
1)
(ndash
1774
)
-6
(ndash23
20)
100
(190
8)
(ndash07
62)
(603
0)
(7
285)
(700
1)
(259
5)
Mod
elo
(655
8)
por
2858
10
224 1
ndash033
6 14 0223
ndash195
834
1121
8400
00
al
ndash001
4
0075
ndash0
087
ndash020
2 01
82
2129
41
67
6566
1220
o
9L
A
signi
ficati
v
Tab
la
4
DE
(ndash18
91)
(340
1)
(ndash43
99)
Mod
elo -6
(ndash22
21)
(4
461)
(584
7)
(ndash08
70)
(924
4)
(1
3734
)
(1
1707
)
(6
173)
(591
5)
RE
SUL
TA
DO
S
Bal
ance
ado
2543
10
224 14
0219
ndash197
535
1107
3
0000
ndash025
9
0773
ndash033
2
ndash009
3
ndash016
7 01
61
2168
41
65
6581
11
298
1264
Stud
ent
de
Pan
el 3
(ndash23
27)
(181
9)
(ndash24
08)
-6
(ndash07
99)
(280
7)
(ndash02
87)
(165
9)
(267
7)
(4
320)
(390
6)
t la
Mod
elo
2091
10
224 14
0469
ndash111
68
1973
09 de
0000
valo
res
ndash002
4
0095
ndash0
167
ndash004
7 03
29
ndash035
6
2272
55
51
2339
los
2
(ndash40
90)
(302
0)
(ndash36
88)
Mod
elo -6
(ndash18
89)
(135
21)
mue
stran
(312
0)
(ndash
0873
)
(571
9)
(9
611)
3283
10
(467
7)
(256
2)
224 14
0327
ndash168
876
1642
24
0000
se
ndash025
7
0637
ndash010
1
ndash031
5 02
65
ndash049
7
1850
45
54
7498
1636
pareacute
ntes
is
1
(ndash30
95)
(168
8)
(ndash17
83)
-6
(ndash13
23)
(193
2)
(202
0)
(4
683)
(636
5)
(3
245)
entre
(327
6)
(222
6)
Mod
elo
3126
10
224 14
0311
ndash176
128
1589
62
0000
varia
bles
ndash001
8
0062
ndash0
101
ndash029
4 02
75
1884
44
82
7240
11
834
1690
las
de
coef
icien
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CCA
A
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DEBT
DE
BT2
DEBT
AGGN
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
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89 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Dadas las transformaciones lineales recogidas en la tabla 3 la variable y it puede ser exshy
presada en teacuterminos observables yit de la siguiente manera para n valores diferentes de los rating (en nuestro caso = 3 4 oacute 5)
y = 0 si y le 0 y = 1 si 0 lt y le micro1 y = 2 si micro1 lt y le micro2 (2) hellip y = n si y gt micron-1
Obtenieacutendose las siguientes probabilidades con la distribucioacuten normal
P(y = 0) = Φ(-βrsquox ndash ) = 1 - Φ(-βrsquox ndash ) P(y = 1) = Φ(micro1 -βrsquox ndash ) - Φ(-βrsquox ndash ) P(y = 2) = Φ(micro2 -βrsquox ndash ) - Φ(micro1 -βrsquox ndash ) (3) hellip P(y = n) = 1 - Φ(micron-1 -βrsquox ndash )
Debiendo cumplirse ndashpara que todas las probabilidades sean positivasndash que 0 lt micro1
lt micro2 hellip lt micron5
En los modelos probit ordenados los estimadores de los coeficientes no informan de los efectos marginales La siguiente ecuacioacuten muestra el caacutelculo de los efectos marginales de los regresores xj6
partP(y = 0) = -φ(βrsquox ndash ) bull βjpartxj
partP(y = 1) = [φ(-βrsquox ndash ) - φ(micro1 - βrsquondash x)] bull βjpartxj (4)partP(y = 2) = [φ(micro1 - βrsquondash x) - φ(micro2 - βrsquondash x)] bull βjpartxj
hellip partP(y = n)
= φ(micron-1 - βrsquox ndash ) bull βjpartxj
La interpretacioacuten difiere en el caso de variables explicativas binarias cuyo efecto marshyginal se calcula directamente a traveacutes de las probabilidades con la distribucioacuten normal es decir directamente de la ecuacioacuten [3] Probabilidades que se obtienen cuando la variable bishynaria se evaluacutea en cada uno de sus dos valores posibles (0 y 1) y las demaacutes variables explishycativas en sus medias muestrales7
Dentro de las variables independientes que constituyen xit en la ecuacioacuten [1] y dado que nuestro objetivo es analizar el impacto que las externalidades del endeudamiento de los dishyferentes gobiernos producen sobre la calificacioacuten crediticia de una Comunidad distinguimos
90 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
dos grandes bloques de explicativas en funcioacuten de si generan (Sit) o no (Zit) efectos extershynos De esta forma la ecuacioacuten [1] se transforma en la siguiente
yit = x it bull β + εit = Sacute it bull ϕ + Zacute
it bull γ + εit (5)
32 Variables y datos
Las variables utilizadas sus siacutembolos y el signo esperado se resumen en la tabla 5 Por su parte la tabla 6 recoge los estadiacutesticos descriptivos baacutesicos A continuacioacuten explicareshymos sucesivamente la construccioacuten de la variable dependiente y de las independientes
Tabla 5 DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
RATING Dependiente Rating Calificacioacuten crediticia de las CCAA SampP y Moodys
DEBT S Stock de deuda autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional
ndash Banco de Espantildea
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Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional elevado al cuadrado
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DEBTAGG S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea
DEBTAGGNO S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGGNO2 S Stock de deuda media autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional elevado al cuadrado
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Producto de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Variable interactuada definida como el producto entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Cociente de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Cociente entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
FEDDEBT S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado
y el PIB nacional
ndash Banco de Espantildea
FEDDEBT2 S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado y el al cuadrado PIB nacional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTFEDDEBT S Interaccioacuten de las variables DEBT y FEDDEBT
Variable interactuada definida como el producto entre DEBT y FEDDEBT
ndash Banco de Espantildea
91 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Tabla 5 (continuacioacuten) DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
AND CAT S CCAA maacutes Variables cualitativas que denotan a ndash Banco de Espantildea MAD VAL endeudadas aquellas Comunidades cuyo volumen y elaboracioacuten
de deuda supera el 10 de la deuda propia regional conjunta
PIB Z Renta per caacutepita Cociente entre el PIB y la poblacioacuten regional + Banco de Espantildea e INE
PRESPIB Z Tamantildeo del Cociente entre el presupuesto autonoacutemico ndash MEH y sector puacuteblico (obligaciones no financieras) elaboracioacuten propia autonoacutemico y el PIB regional
DEPEN Z Dependencia Cociente entre las transferencias ndash MEH y financiera (corrientes y de capital) y los ingresos elaboracioacuten propia
no financieros autonoacutemicos
POB65CA Z Poblacioacuten mayor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica ndash INE y de 65 antildeos mayor de 65 antildeos elaboracioacuten propia
POB24CA Z Poblacioacuten menor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica + INE y de 24 antildeos menor de 24 antildeos elaboracioacuten propia
GOB Z Coherencia Variable ficticia que toma el valor 1 en ndash Elaboracioacuten propia temporal aquellas Comunidades en las que ha
existido variacioacuten en el color poliacutetico del ejecutivo regional Aragoacuten Baleares Canarias Cataluntildea Galicia Madrid Murcia Navarra y Valencia ademaacutes de Paiacutes Vasco
COMP Z Nivel Variable cualitativa que toma el valor 1 ndash Elaboracioacuten propia competencial para las CCAA del artiacuteculo 151
FA Z Sistema de Variable dummy que toma valor cero para + Elaboracioacuten propia Financiacioacuten las CCAA de Reacutegimen Comuacuten y uno para Autonoacutemica las de Reacutegimen Foral (Navarra y Paiacutes Vasco)
TEMP Z Variable Variable ficticia que toma el valor 1 en + Elaboracioacuten propia temporal los ejercicios 1992 1997 y 2002
Fuente Elaboracioacuten propia
Tabla 6 PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5375 2287 14 117 DEBT2 34108 28419 20 1369 DEBTAGGNO 5538 0858 29 65 DEBTAGGNO2 31437 8637 83 427 FEDDEBT 51081 8548 363 616 FEDDEBT2 2682037 853024 13177 37946 PIB 1516156 5379261 64472 295992 PRESPIB 0132 0056 0026 0296 DEPEN 0542 0294 0006 0921 POB65CA 16538 3023 972 2295 POB24CA 29762 4109 2179 3998
92 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 6 (continuacioacuten) PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL NO BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5466 2279 14 117 DEBT2 35047 28824 20 1369 DEBTAGGNO 5666 0713 29 65 DEBTAGGNO2 32649 7365 83 427 FEDDEBT 49809 8671 363 616 FEDDEBT2 2555701 856810 13177 37946 PIB 1652408 5076875 72905 295992 PRESPIB 0132 0055 0026 0296 DEPEN 0505 0288 0006 0921 POB65CA 16457 3098 1009 2295 POB24CA 28994 3956 2179 3990
321 Construccioacuten de la variable dependiente
Nuestro anaacutelisis economeacutetrico se realiza para las evaluaciones crediticias de la deuda a largo plazo de las CCAA para lo cual disponemos de la calificaciones otorgadas por SampP y Moodyrsquos8 Un sucinto escrutinio de los datos (tabla 4) considerando la escala de equivalencia recogida en la Tabla 2 muestra que las calificaciones emitidas por SampP son persistentemente iguales o maacutes elevadas que las informadas por Moodyrsquos (tan soacutelo exisshyten cuatro excepciones Andaluciacutea entre los antildeos 1997 a 2000 Comunidad Valenciana en 2006 y 2007 Galicia en el ejercicio 2006 y Paiacutes Vasco de 2005 a 2006) Ademaacutes en tan soacutelo tres ocasiones una Comunidad Autoacutenoma ve reducido su rating Cataluntildea entre 1993 y 1994 Madrid entre 1995 y 1996 y Baleares de 2005 a 2006 Benito et al (2002) sentildeashylan la similitud existente entre las calificaciones de las CCAA espantildeolas con la obtenida por otras regiones de la Unioacuten Europea como las regiones italianas y alguna regioacuten franshycesa estando sin embargo peor calificadas que la mayoriacutea de las regiones alemanas y las austriacas
Dada la inexistencia de calificaciones autonoacutemicas salvo Madrid y Murcia para peshyriacuteodos anteriores a 1992 nuestro horizonte temporal abarca desde este antildeo hasta 2007 Si bien son soacutelo cinco las series completas disponibles (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid Murshycia y Paiacutes Vasco) es generalizable a lo largo de estos dieciseacuteis antildeos la opcioacuten de los ejeshycutivos autonoacutemicos de someter al arbitrio de las agencias internacionales de calificacioacuten crediticia la posicioacuten financiera de su regioacuten Asturias y La Rioja son las uacutenicas Comunishydades para las cuales no existe dato alguno teniendo disponible soacutelo el de los ejercicios 2004 y 2005 para el caso de Cantabria y contando con informacioacuten a partir de 2004 para Extremadura
Para completar el panel de la variable dependiente que es incompleto se han empleado dos alternativas La primera trabajar con el panel no balanceado es decir estimar economeacutetrishycamente el modelo exclusivamente con los datos oficiales proporcionados por Moodyrsquos y SampP
93 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
La segunda alternativa ha consistido en dotar de calificacioacuten a las CCAA que careciacutean de ella En aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de informacioacuten les asignamos o bien ideacutentico valor al calificado en el primer antildeo posterior disponible (denotada por Serie I) o bien un escaloacuten inferior de la escala de calificaciones crediticias (denominada Serie II) esta segunshyda alternativa se apoya en la hipoacutetesis de que una Comunidad Autoacutenoma solicita su calificashycioacuten crediticia cuando ha mejorado su situacioacuten econoacutemica o financiera con respecto a los antildeos precedentes
En una primera aproximacioacuten hemos tratado de incorporar en el anaacutelisis a las 17 CCAA para lo cual fue preciso asignar rating a aquellas regiones para las cuales no disshyponemos de informacioacuten alguna (optando por la asignacioacuten del rating medio del conjunshyto de las Comunidades para las que se cuenta con tal informacioacuten) Finalmente decidishymos abandonar esta alternativa y emplear un panel conformado por las 14 CCAA para las que existen calificaciones crediticias oficiales consecutivas para al menos los tres uacutelshytimos antildeos quedando en consecuencia excluidas del anaacutelisis Asturias Cantabria y La Rioja9
Manejamos por tanto dos paneles de datos para 14 CCAA uno no balanceado con 178 observaciones y otro correspondiente al periacuteodo 1992ndash2007 de 224 observaciones Utilizashymos buscando la mayor variabilidad posible en la variable dependiente la calificacioacuten de SampP para seis Comunidades (Andaluciacutea Aragoacuten Baleares Canarias Navarra y Paiacutes Vasco) mientras que para las ocho restantes (Castilla y Leoacuten CastillandashLa Mancha Cataluntildea Comushynidad Valenciana Extremadura Galicia Madrid y Murcia) emplearemos la calificacioacuten de Moodyrsquos10
La tabla 7 sintetiza los nueve escenarios alternativos de construccioacuten de la variable dependiente a partir de los que estimamos las diferentes especificaciones factibles seguacuten la ecuacioacuten [5] En funcioacuten de la longitud del panel de datos disponemos de dos bases de datos alternativas por un lado el panel balanceado (Modelos 1 a 6) y por otro lado el panel no balanceado (Modelos 7 a 9) en el cual hacemos uso exclusivamente de las evaluaciones de rating oficiales de las agencias de calificacioacuten crediticia A parshytir del panel no balanceado se ha seguido la siguiente metodologiacutea para obtener el bashylanceado La asignacioacuten en aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de inforshymacioacuten crediticia de ideacutentico valor al calificado para el primer antildeo disponible (Serie I) o de un nivel inferior de la escala transformada de calificaciones crediticias (Serie II) nos conduce a distinguir entre los Modelos 1 a 3 y los Modelos 4 a 6 respectivashymente
Finalmente la transformacioacuten de la notacioacuten utilizada por las agencias de rating en variables numeacutericas discretas seguacuten la escala de equivalencia recogida en la tabla 3 ofreshyce tres opciones de construccioacuten de la variable dependiente en funcioacuten de si considerashymos seis (Modelos 1 4 y 7) cinco (Modelos 2 5 y 8) o cuatro (Modelos 3 6 y 9) niveshyles de rating La tabla 8 recoge la frecuencia con que aparece cada calificacioacuten crediticia en cada uno de los modelos considerados
94 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 7 MODELOS SOMETIDOS A ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Panel Balanceado Serie I Valor (a) Modelo 2 Panel Balanceado Serie I Valor (b) Modelo 3 Panel Balanceado Serie I Valor (c) Modelo 4 Panel Balanceado Serie II Valor (a) Modelo 5 Panel Balanceado Serie II Valor (b) Modelo 6 Panel Balanceado Serie II Valor (c) Modelo 7 Panel No Balanceado Valor (a) Modelo 8 Panel No Balanceado Valor (b) Modelo 9 Panel No Balanceado Valor (c)
Tabla 8 FRECUENCIA VARIABLE DEPENDIENTE
M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 M 9
0 1 2 3 4 5 Total
6 30 84 78 25 1
224
6 30 84 78 26 0
224
6 30 84 104 0 0
224
11 51 73 63 25 1
224
11 51 73 63 26 0
224
11 51 73 89 0 0
224
6 25 58 63 25 1
178
6 25 58 63 26 0
178
6 25 58 89 0 0
178
322 Variables independientes variables de deuda y relacionadas con los efectos externos11
ndashshyDEBT es la ratio de la deuda de cada Comunidad Autoacutenoma sobre el PIB regional Tal y como apuntan Cheung (1996) y Landon y Smith (2000) se espera que un mayor nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma repercuta en unas maacutes elevashydas cargas financieras presentes y futuras de la Comunidad deducieacutendose una menor probabilidad de lograr un mejor rating
ndashshyDEBTAGGNO construida como el cociente entre el stock de deuda y el PIB del nivel autonoacutemico excluyendo del coacutemputo a la propia Comunidad Autoacutenoma12
Landon y Smith (2000) justifican un impacto negativo de esta variable sobre la vashyloracioacuten crediticia regional propiciado por la interdependencia de los ingresos reshygionales y un posible efecto contagio sobre la credibilidad del conjunto de las finanshyzas autonoacutemicas No obstante nosotros consideramos que el impacto sobre el rating autonoacutemico debe ser positivo Al estar incorporado el efecto del endeudamiento proshypio en la variable DEBT y estar eacutesta excluida del caacutelculo de DEBTAGGNO el aushymento de la deuda del nivel regional puede interpretarse como una mejora de la Coshymunidad respecto de las demaacutes
ndashshyDEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGNO estas dos variables tratan de reshylativizar la deuda puacuteblica de una Comunidad respecto del nivel de endeudamiento
95 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
alcanzado por el conjunto de CCAA La construccioacuten multiplicativa sugiere que dado un nivel de deuda de una Comunidad Autoacutenoma una deuda media maacutes eleshyvada del conjunto de las CCAA le supone a aqueacutella una mejora relativa aumenshytando la probabilidad de obtener una evaluacioacuten crediticia maacutes favorable por lo que el signo esperado es positivo Por otra parte la interaccioacuten de ambas variables como cociente nos hace suponer que dado un nivel de endeudamiento en una deshyterminada Comunidad Autoacutenoma un incremento en DEBTAGGNO supondriacutea una reduccioacuten del valor del cociente es decir un menor peso de la deuda de la Comushynidad respecto del total siendo por tanto mayor la probabilidad de obtener un mejor rating
ndashshyFEDDEBT definida como el cociente entre el nivel de deuda de la Administracioacuten Central del Estado y el PIB nacional su relacioacuten con el rating es negativa al suponer la calificacioacuten del gobierno central un ldquotechordquo a la de los ejecutivos regionales13
Cuando peor es la situacioacuten financiera del gobierno central menores son ademaacutes las expectativas de rescate por parte del resto de gobiernos de la nacioacuten Tambieacuten podriacutea esperarse un signo positivo justificado por el hecho de que ante una mayor deuda feshyderal el Estado central dispone de mayores recursos para afrontar los ldquogastos necesashyriosrdquo (infraestructuras servicios vinculados al Estado del Bienestar etc) quedando lsquoliberadasrsquo las CCAA de la cobertura de esos mayores gastos necesitando incurrir en una menor deuda y pudiendo alcanzar un rating regional maacutes elevado (Landon y Smith 2000 y 2007)
ndashshyDEBTFEDDEBT variable construida como el producto de la deuda autonoacutemica y la del gobierno central La interpretacioacuten de esta variable sugiere que para cada nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma una ratio maacutes elevada del endeudashymiento central contribuye a una reduccioacuten en la calificacioacuten crediticia autonoacutemica siendo el signo previsto negativo
ndashshyDEBT2 DEBTAGGNO2 y FEDDEBT2 confeccionadas como la elevacioacuten al cuadrado de las variables DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT respectivamente Evaluacutean la presencia de una correspondencia no lineal entre nivel de deuda y rashyting es decir la existencia de una externalidad negativa dependiente del volushymen de deuda (Bayoumi y Eichengreen 1994 Bayoumi et al 1995 Alcalde y Valleacutes 2002) El signo esperado de cada una de ellas es el mismo que el previsto al utilizar las disshytintas variables en niveles
ndashshyAND CAT MAD y VAL variables dummies que identifican con valor 1 a aquellas cuatro CCAA (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid y Valencia) cuya participacioacuten en el nivel de endeudamiento autonoacutemico supone al menos un 10 de la deuda autonoacuteshymica total La inclusioacuten de estas variables cualitativas trata de reforzar el efecto neshygativo de un excesivo volumen de deuda por tanto y con ideacutentico argumento al de DEBT el signo esperado es negativo
96 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
323 Variables independientes variables de control
ndashshyPIB el PIB per caacutepita es construido como el cociente entre el PIB y la poblacioacuten de cada una de las CCAA Se espera un signo positivo muestra del incremento en la probabilidad de obtener una mejor asignacioacuten crediticia a mayor nivel de renta dado que es maacutes probable una mayor flexibilidad de los ingresos puacuteblicos y por tanto reshysulta menor el riesgo de insolvencia (Cantor y Packer 1996 Aurioles et al 1996 Velasco 1999 Landon y Smith 2000 Afonso 2003)
ndashshyPRESPIB cociente entre las partidas contenidas en la agrupacioacuten presupuestaria lsquoOperaciones no financierasrsquo y el PIB de cada Comunidad Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) considera que la aportacioacuten de los diferentes sectores econoacutemicos al PIB autonoacutemico puede llegar a afectar a la prima de riesgo soportada por las CCAA En cierta medida esta variable constituye un indicador de una menor especializacioacuten sectorial de la economiacutea regional estando justificado un coeficiente negativo En nuestra opinioacuten una interpretacioacuten adicional y maacutes intuitiva del signo negativo espeshyrado reside en la vinculacioacuten de un mayor nivel de gasto puacuteblico con la loacutegica conshytrapartida de un superior volumen de ingresos lo que aumenta tambieacuten de manera poshysitiva el riesgo de incurrir en deacuteficit
ndashshyDEPEN esta variable mide la dependencia financiera de las CCAA y refleja la proshyporcioacuten que los ingresos por transferencias (corrientes y de capital) representan sobre el total de ingresos no financieros autonoacutemicos Esta variable muestra el menor riesshygo de una Comunidad Autoacutenoma de ldquoser dejada caerrdquo por parte del Gobierno central o dicho de otro modo la mayor probabilidad de ser rescatada conforme mayor sea la dependencia financiera de eacuteste por lo que el signo esperado debe ser positivo (Aushyrioles et al 1996 Cheung 1996 Fernaacutendez Llera 2005 2006a y 2006b) A nuestro juicio cabe esperar un signo negativo para esta variable La mayor autonomiacutea de las CCAA les debe proporcionar una mayor flexibilidad en el volumen y composicioacuten de sus gastos e ingresos puacuteblicos La posibilidad de ajustar de modo maacutes indepenshydiente las poliacuteticas de gasto asiacute como la composicioacuten y el volumen de sus ingresos no soacutelo permite a las CCAA adecuar mejor su actuacioacuten a las necesidades y caracshyteriacutesticas de su poblacioacuten y territorio sino que tambieacuten puede proporcionarles una gashyrantiacutea superior ante riesgos macroeconoacutemicos
ndashshyPOB65CA definida como la participacioacuten de la poblacioacuten mayor de 65 antildeos sobre el total de la poblacioacuten autonoacutemica pretende sintetizar las cargas presentes y futushyras del ejecutivo regional vinculadas a los mayores gastos del Estado del Bienestar (sanidad y servicios sociales) que pueden hacer peligrar el equilibrio financiero de la Comunidad El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyPOB24CA cociente entre la poblacioacuten menor de 24 antildeos y la poblacioacuten total de cada una de las CCAA A nuestro juicio el signo de esta variable deberiacutea ser positivo al estar relacionada con el mayor potencial de capital humano Si bien podriacutea tambieacuten
97 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
obtenerse un signo negativo justificado por los mayores gastos sanitarios de la poshyblacioacuten en sus primeros antildeos de vida asiacute como de los gastos en educacioacuten
ndashshyGOB variable dicotoacutemica que toma el valor 1 en aquellas CCAA en las que se ha proshyducido alguacuten cambio en el partido poliacutetico que sustenta al ejecutivo autonoacutemico duranshyte el periacuteodo de anaacutelisis y 0 en las restantes En cuanto a su interpretacioacuten entendemos que la permanencia del gobierno regional a lo largo del tiempo puede ser un indicador de coherencia en las poliacuteticas llevadas a cabo lo que puede contribuir a aumentar la proshybabilidad de obtener un mejor rating El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyCOMP variable dicotoacutemica que toma el valor 1 para las CCAA del artiacuteculo 151 y 0 para las restantes El acceso raacutepido a un mayor nivel competencial suele estar asoshyciado a un maacutes elevado nivel de endeudamiento puacuteblico para hacer frente a las comshypetencias autonoacutemicas lo cual significariacutea una peor situacioacuten de las finanzas puacuteblishycas Por esta razoacuten el signo esperado es negativo
ndashshyFA empleamos una dummy con el valor 1 para los casos de Navarra y Paiacutes Vasco y 0 para las restantes CCAA El reacutegimen de financiacioacuten foral permite a esas Comunishydades disponer de mayores recursos obteniendo una holgura financiera que les evita incurrir en niveles de deuda similares a los del resto de CCAA de reacutegimen comuacuten teniendo una inferior prima de riesgo El signo esperado es entonces positivo
ndashshyTEMP variable ficticia que toma el valor 1 en los ejercicios 1992 1997 y 2002 y cero en los restantes Trata de recoger los ajustes que se producen en los periacuteodos en que entran en vigor los nuevos modelos de financiacioacuten autonoacutemica y las sucesivas normativas de estabilidad presupuestaria14 La aplicacioacuten de un mecanismo de estashybilidad asociado generalmente a una mayor disciplina financiera asiacute como el increshymento de recursos autonoacutemicos logrado con cualquier reforma de los modelos de fishynanciacioacuten autonoacutemica justifican un signo positivo en esta variable
4 Resultados del modelo
En la tabla 9 se muestran los mejores resultados obtenidos para cada una de las nueve alternativas de estimacioacuten consideradas Los modelos se han seleccionado atendiendo al poder explicativo conjunto (pseudo-R2 y logaritmo de la funcioacuten de verosimilitud) a la loacuteshygica econoacutemica que sustenta el signo esperado para nuestras variables explicativas y a la sigshynificatividad individual de eacutestas15 En comparacioacuten con otras investigaciones el poder exshyplicativo de todos los modelos es elevado mostrando el pseudondashR2 valores que oscilan entre el 0219 y el 0469 En teacuterminos generales los resultados muestran una gran robustez entre los diferentes modelos planteados Ademaacutes nuestras variables de intereacutes aquellas que geneshyran externalidades son significativas y tienen el signo esperado resultado que no obtenemos en las variables de control salvo en los casos del PIB y de la poblacioacuten mayor de sesenta y cinco antildeos y menor de veinticuatro
98
9
(ndash21
50)
-6
(007
0)
(204
7)
(4
214)
Mod
elo
(098
7)
-3
(ndash12
82)
(215
4)
1813
(ndash21
96)
(159
6)
ndash24
10
196
10
178 14
0394
ndash955
93
1243
14
0000
ndash002
8
ndash027
3 02
40
2455
53
28
1952
Bal
ance
ado
8
(ndash32
29)
(188
0)
(ndash32
69)
(ndash24
52)
(ndash
0833
) (3
582)
(620
7)
Mod
elo -6
100
(191
5)
(270
7)
(5
576)
(246
7)
0000
por
178 14
0227
ndash150
195
8814
8
No
ndash027
2
1062
1225
10
ndash014
7
ndash232
0 ndash0
139 10
0302
1788
42
27
6758
1296
al
Pan
el
7
(074
3)
(ndash18
03)
-6
(ndash12
22)
signi
ficati
vo
(ndash20
20)
(181
1)
Mod
elo
2324
10
(121
6)
(311
8)
(309
6)
(8
234)
(981
6)
(7
283)
178 14
0246
ndash152
59
9957
5 00
00
0687
ndash013
5
ndash018
0
1289
100
ndash027
8
0281
1934
42
82
6899
11
579
por
5
6
(ndash25
21)
(254
9)
(ndash26
27)
-6
(040
6)
(ndash22
53)
(2
051)
(838
5)
(6
247)
(271
3)
al
Mod
elo
2892
10
224
1426
(338
6)
14
0374
ndash130
046
1551
62
0000
signi
ficati
vo
EST
IMA
CIOacute
N ndash045
6
ndash012
8
0658
ndash0
243
0167
2713
53
43
2066
5
(ndash28
72)
(230
1)
(ndash
1774
)
-6
(ndash23
20)
100
(190
8)
(ndash07
62)
(603
0)
(7
285)
(700
1)
(259
5)
Mod
elo
(655
8)
por
2858
10
224 1
ndash033
6 14 0223
ndash195
834
1121
8400
00
al
ndash001
4
0075
ndash0
087
ndash020
2 01
82
2129
41
67
6566
1220
o
9L
A
signi
ficati
v
Tab
la
4
DE
(ndash18
91)
(340
1)
(ndash43
99)
Mod
elo -6
(ndash22
21)
(4
461)
(584
7)
(ndash08
70)
(924
4)
(1
3734
)
(1
1707
)
(6
173)
(591
5)
RE
SUL
TA
DO
S
Bal
ance
ado
2543
10
224 14
0219
ndash197
535
1107
3
0000
ndash025
9
0773
ndash033
2
ndash009
3
ndash016
7 01
61
2168
41
65
6581
11
298
1264
Stud
ent
de
Pan
el 3
(ndash23
27)
(181
9)
(ndash24
08)
-6
(ndash07
99)
(280
7)
(ndash02
87)
(165
9)
(267
7)
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
88
SampP
1 2 3 3 2 2 2 2 2 4 3
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3 3 3 3 3 2 3 4 4 5
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2 2 3 1 2 2 1 1 3
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3 4 4 3 3 4 3 4 4 5
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3 3 3 3 3 2 2 4 4 4
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2 2 1 2 2 1 1 3
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1 3 3 2 2 2 2 2 3
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2 2 1 2 2 1 0 3
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2 3 2 2 2 2 2 3
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2 3 2 2 3 2 3
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
89 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Dadas las transformaciones lineales recogidas en la tabla 3 la variable y it puede ser exshy
presada en teacuterminos observables yit de la siguiente manera para n valores diferentes de los rating (en nuestro caso = 3 4 oacute 5)
y = 0 si y le 0 y = 1 si 0 lt y le micro1 y = 2 si micro1 lt y le micro2 (2) hellip y = n si y gt micron-1
Obtenieacutendose las siguientes probabilidades con la distribucioacuten normal
P(y = 0) = Φ(-βrsquox ndash ) = 1 - Φ(-βrsquox ndash ) P(y = 1) = Φ(micro1 -βrsquox ndash ) - Φ(-βrsquox ndash ) P(y = 2) = Φ(micro2 -βrsquox ndash ) - Φ(micro1 -βrsquox ndash ) (3) hellip P(y = n) = 1 - Φ(micron-1 -βrsquox ndash )
Debiendo cumplirse ndashpara que todas las probabilidades sean positivasndash que 0 lt micro1
lt micro2 hellip lt micron5
En los modelos probit ordenados los estimadores de los coeficientes no informan de los efectos marginales La siguiente ecuacioacuten muestra el caacutelculo de los efectos marginales de los regresores xj6
partP(y = 0) = -φ(βrsquox ndash ) bull βjpartxj
partP(y = 1) = [φ(-βrsquox ndash ) - φ(micro1 - βrsquondash x)] bull βjpartxj (4)partP(y = 2) = [φ(micro1 - βrsquondash x) - φ(micro2 - βrsquondash x)] bull βjpartxj
hellip partP(y = n)
= φ(micron-1 - βrsquox ndash ) bull βjpartxj
La interpretacioacuten difiere en el caso de variables explicativas binarias cuyo efecto marshyginal se calcula directamente a traveacutes de las probabilidades con la distribucioacuten normal es decir directamente de la ecuacioacuten [3] Probabilidades que se obtienen cuando la variable bishynaria se evaluacutea en cada uno de sus dos valores posibles (0 y 1) y las demaacutes variables explishycativas en sus medias muestrales7
Dentro de las variables independientes que constituyen xit en la ecuacioacuten [1] y dado que nuestro objetivo es analizar el impacto que las externalidades del endeudamiento de los dishyferentes gobiernos producen sobre la calificacioacuten crediticia de una Comunidad distinguimos
90 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
dos grandes bloques de explicativas en funcioacuten de si generan (Sit) o no (Zit) efectos extershynos De esta forma la ecuacioacuten [1] se transforma en la siguiente
yit = x it bull β + εit = Sacute it bull ϕ + Zacute
it bull γ + εit (5)
32 Variables y datos
Las variables utilizadas sus siacutembolos y el signo esperado se resumen en la tabla 5 Por su parte la tabla 6 recoge los estadiacutesticos descriptivos baacutesicos A continuacioacuten explicareshymos sucesivamente la construccioacuten de la variable dependiente y de las independientes
Tabla 5 DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
RATING Dependiente Rating Calificacioacuten crediticia de las CCAA SampP y Moodys
DEBT S Stock de deuda autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional
ndash Banco de Espantildea
DEBT2 S Stock de deuda autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGG S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea
DEBTAGGNO S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGGNO2 S Stock de deuda media autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional elevado al cuadrado
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Producto de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Variable interactuada definida como el producto entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Cociente de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Cociente entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
FEDDEBT S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado
y el PIB nacional
ndash Banco de Espantildea
FEDDEBT2 S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado y el al cuadrado PIB nacional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTFEDDEBT S Interaccioacuten de las variables DEBT y FEDDEBT
Variable interactuada definida como el producto entre DEBT y FEDDEBT
ndash Banco de Espantildea
91 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Tabla 5 (continuacioacuten) DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
AND CAT S CCAA maacutes Variables cualitativas que denotan a ndash Banco de Espantildea MAD VAL endeudadas aquellas Comunidades cuyo volumen y elaboracioacuten
de deuda supera el 10 de la deuda propia regional conjunta
PIB Z Renta per caacutepita Cociente entre el PIB y la poblacioacuten regional + Banco de Espantildea e INE
PRESPIB Z Tamantildeo del Cociente entre el presupuesto autonoacutemico ndash MEH y sector puacuteblico (obligaciones no financieras) elaboracioacuten propia autonoacutemico y el PIB regional
DEPEN Z Dependencia Cociente entre las transferencias ndash MEH y financiera (corrientes y de capital) y los ingresos elaboracioacuten propia
no financieros autonoacutemicos
POB65CA Z Poblacioacuten mayor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica ndash INE y de 65 antildeos mayor de 65 antildeos elaboracioacuten propia
POB24CA Z Poblacioacuten menor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica + INE y de 24 antildeos menor de 24 antildeos elaboracioacuten propia
GOB Z Coherencia Variable ficticia que toma el valor 1 en ndash Elaboracioacuten propia temporal aquellas Comunidades en las que ha
existido variacioacuten en el color poliacutetico del ejecutivo regional Aragoacuten Baleares Canarias Cataluntildea Galicia Madrid Murcia Navarra y Valencia ademaacutes de Paiacutes Vasco
COMP Z Nivel Variable cualitativa que toma el valor 1 ndash Elaboracioacuten propia competencial para las CCAA del artiacuteculo 151
FA Z Sistema de Variable dummy que toma valor cero para + Elaboracioacuten propia Financiacioacuten las CCAA de Reacutegimen Comuacuten y uno para Autonoacutemica las de Reacutegimen Foral (Navarra y Paiacutes Vasco)
TEMP Z Variable Variable ficticia que toma el valor 1 en + Elaboracioacuten propia temporal los ejercicios 1992 1997 y 2002
Fuente Elaboracioacuten propia
Tabla 6 PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5375 2287 14 117 DEBT2 34108 28419 20 1369 DEBTAGGNO 5538 0858 29 65 DEBTAGGNO2 31437 8637 83 427 FEDDEBT 51081 8548 363 616 FEDDEBT2 2682037 853024 13177 37946 PIB 1516156 5379261 64472 295992 PRESPIB 0132 0056 0026 0296 DEPEN 0542 0294 0006 0921 POB65CA 16538 3023 972 2295 POB24CA 29762 4109 2179 3998
92 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 6 (continuacioacuten) PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL NO BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5466 2279 14 117 DEBT2 35047 28824 20 1369 DEBTAGGNO 5666 0713 29 65 DEBTAGGNO2 32649 7365 83 427 FEDDEBT 49809 8671 363 616 FEDDEBT2 2555701 856810 13177 37946 PIB 1652408 5076875 72905 295992 PRESPIB 0132 0055 0026 0296 DEPEN 0505 0288 0006 0921 POB65CA 16457 3098 1009 2295 POB24CA 28994 3956 2179 3990
321 Construccioacuten de la variable dependiente
Nuestro anaacutelisis economeacutetrico se realiza para las evaluaciones crediticias de la deuda a largo plazo de las CCAA para lo cual disponemos de la calificaciones otorgadas por SampP y Moodyrsquos8 Un sucinto escrutinio de los datos (tabla 4) considerando la escala de equivalencia recogida en la Tabla 2 muestra que las calificaciones emitidas por SampP son persistentemente iguales o maacutes elevadas que las informadas por Moodyrsquos (tan soacutelo exisshyten cuatro excepciones Andaluciacutea entre los antildeos 1997 a 2000 Comunidad Valenciana en 2006 y 2007 Galicia en el ejercicio 2006 y Paiacutes Vasco de 2005 a 2006) Ademaacutes en tan soacutelo tres ocasiones una Comunidad Autoacutenoma ve reducido su rating Cataluntildea entre 1993 y 1994 Madrid entre 1995 y 1996 y Baleares de 2005 a 2006 Benito et al (2002) sentildeashylan la similitud existente entre las calificaciones de las CCAA espantildeolas con la obtenida por otras regiones de la Unioacuten Europea como las regiones italianas y alguna regioacuten franshycesa estando sin embargo peor calificadas que la mayoriacutea de las regiones alemanas y las austriacas
Dada la inexistencia de calificaciones autonoacutemicas salvo Madrid y Murcia para peshyriacuteodos anteriores a 1992 nuestro horizonte temporal abarca desde este antildeo hasta 2007 Si bien son soacutelo cinco las series completas disponibles (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid Murshycia y Paiacutes Vasco) es generalizable a lo largo de estos dieciseacuteis antildeos la opcioacuten de los ejeshycutivos autonoacutemicos de someter al arbitrio de las agencias internacionales de calificacioacuten crediticia la posicioacuten financiera de su regioacuten Asturias y La Rioja son las uacutenicas Comunishydades para las cuales no existe dato alguno teniendo disponible soacutelo el de los ejercicios 2004 y 2005 para el caso de Cantabria y contando con informacioacuten a partir de 2004 para Extremadura
Para completar el panel de la variable dependiente que es incompleto se han empleado dos alternativas La primera trabajar con el panel no balanceado es decir estimar economeacutetrishycamente el modelo exclusivamente con los datos oficiales proporcionados por Moodyrsquos y SampP
93 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
La segunda alternativa ha consistido en dotar de calificacioacuten a las CCAA que careciacutean de ella En aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de informacioacuten les asignamos o bien ideacutentico valor al calificado en el primer antildeo posterior disponible (denotada por Serie I) o bien un escaloacuten inferior de la escala de calificaciones crediticias (denominada Serie II) esta segunshyda alternativa se apoya en la hipoacutetesis de que una Comunidad Autoacutenoma solicita su calificashycioacuten crediticia cuando ha mejorado su situacioacuten econoacutemica o financiera con respecto a los antildeos precedentes
En una primera aproximacioacuten hemos tratado de incorporar en el anaacutelisis a las 17 CCAA para lo cual fue preciso asignar rating a aquellas regiones para las cuales no disshyponemos de informacioacuten alguna (optando por la asignacioacuten del rating medio del conjunshyto de las Comunidades para las que se cuenta con tal informacioacuten) Finalmente decidishymos abandonar esta alternativa y emplear un panel conformado por las 14 CCAA para las que existen calificaciones crediticias oficiales consecutivas para al menos los tres uacutelshytimos antildeos quedando en consecuencia excluidas del anaacutelisis Asturias Cantabria y La Rioja9
Manejamos por tanto dos paneles de datos para 14 CCAA uno no balanceado con 178 observaciones y otro correspondiente al periacuteodo 1992ndash2007 de 224 observaciones Utilizashymos buscando la mayor variabilidad posible en la variable dependiente la calificacioacuten de SampP para seis Comunidades (Andaluciacutea Aragoacuten Baleares Canarias Navarra y Paiacutes Vasco) mientras que para las ocho restantes (Castilla y Leoacuten CastillandashLa Mancha Cataluntildea Comushynidad Valenciana Extremadura Galicia Madrid y Murcia) emplearemos la calificacioacuten de Moodyrsquos10
La tabla 7 sintetiza los nueve escenarios alternativos de construccioacuten de la variable dependiente a partir de los que estimamos las diferentes especificaciones factibles seguacuten la ecuacioacuten [5] En funcioacuten de la longitud del panel de datos disponemos de dos bases de datos alternativas por un lado el panel balanceado (Modelos 1 a 6) y por otro lado el panel no balanceado (Modelos 7 a 9) en el cual hacemos uso exclusivamente de las evaluaciones de rating oficiales de las agencias de calificacioacuten crediticia A parshytir del panel no balanceado se ha seguido la siguiente metodologiacutea para obtener el bashylanceado La asignacioacuten en aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de inforshymacioacuten crediticia de ideacutentico valor al calificado para el primer antildeo disponible (Serie I) o de un nivel inferior de la escala transformada de calificaciones crediticias (Serie II) nos conduce a distinguir entre los Modelos 1 a 3 y los Modelos 4 a 6 respectivashymente
Finalmente la transformacioacuten de la notacioacuten utilizada por las agencias de rating en variables numeacutericas discretas seguacuten la escala de equivalencia recogida en la tabla 3 ofreshyce tres opciones de construccioacuten de la variable dependiente en funcioacuten de si considerashymos seis (Modelos 1 4 y 7) cinco (Modelos 2 5 y 8) o cuatro (Modelos 3 6 y 9) niveshyles de rating La tabla 8 recoge la frecuencia con que aparece cada calificacioacuten crediticia en cada uno de los modelos considerados
94 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 7 MODELOS SOMETIDOS A ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Panel Balanceado Serie I Valor (a) Modelo 2 Panel Balanceado Serie I Valor (b) Modelo 3 Panel Balanceado Serie I Valor (c) Modelo 4 Panel Balanceado Serie II Valor (a) Modelo 5 Panel Balanceado Serie II Valor (b) Modelo 6 Panel Balanceado Serie II Valor (c) Modelo 7 Panel No Balanceado Valor (a) Modelo 8 Panel No Balanceado Valor (b) Modelo 9 Panel No Balanceado Valor (c)
Tabla 8 FRECUENCIA VARIABLE DEPENDIENTE
M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 M 9
0 1 2 3 4 5 Total
6 30 84 78 25 1
224
6 30 84 78 26 0
224
6 30 84 104 0 0
224
11 51 73 63 25 1
224
11 51 73 63 26 0
224
11 51 73 89 0 0
224
6 25 58 63 25 1
178
6 25 58 63 26 0
178
6 25 58 89 0 0
178
322 Variables independientes variables de deuda y relacionadas con los efectos externos11
ndashshyDEBT es la ratio de la deuda de cada Comunidad Autoacutenoma sobre el PIB regional Tal y como apuntan Cheung (1996) y Landon y Smith (2000) se espera que un mayor nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma repercuta en unas maacutes elevashydas cargas financieras presentes y futuras de la Comunidad deducieacutendose una menor probabilidad de lograr un mejor rating
ndashshyDEBTAGGNO construida como el cociente entre el stock de deuda y el PIB del nivel autonoacutemico excluyendo del coacutemputo a la propia Comunidad Autoacutenoma12
Landon y Smith (2000) justifican un impacto negativo de esta variable sobre la vashyloracioacuten crediticia regional propiciado por la interdependencia de los ingresos reshygionales y un posible efecto contagio sobre la credibilidad del conjunto de las finanshyzas autonoacutemicas No obstante nosotros consideramos que el impacto sobre el rating autonoacutemico debe ser positivo Al estar incorporado el efecto del endeudamiento proshypio en la variable DEBT y estar eacutesta excluida del caacutelculo de DEBTAGGNO el aushymento de la deuda del nivel regional puede interpretarse como una mejora de la Coshymunidad respecto de las demaacutes
ndashshyDEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGNO estas dos variables tratan de reshylativizar la deuda puacuteblica de una Comunidad respecto del nivel de endeudamiento
95 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
alcanzado por el conjunto de CCAA La construccioacuten multiplicativa sugiere que dado un nivel de deuda de una Comunidad Autoacutenoma una deuda media maacutes eleshyvada del conjunto de las CCAA le supone a aqueacutella una mejora relativa aumenshytando la probabilidad de obtener una evaluacioacuten crediticia maacutes favorable por lo que el signo esperado es positivo Por otra parte la interaccioacuten de ambas variables como cociente nos hace suponer que dado un nivel de endeudamiento en una deshyterminada Comunidad Autoacutenoma un incremento en DEBTAGGNO supondriacutea una reduccioacuten del valor del cociente es decir un menor peso de la deuda de la Comushynidad respecto del total siendo por tanto mayor la probabilidad de obtener un mejor rating
ndashshyFEDDEBT definida como el cociente entre el nivel de deuda de la Administracioacuten Central del Estado y el PIB nacional su relacioacuten con el rating es negativa al suponer la calificacioacuten del gobierno central un ldquotechordquo a la de los ejecutivos regionales13
Cuando peor es la situacioacuten financiera del gobierno central menores son ademaacutes las expectativas de rescate por parte del resto de gobiernos de la nacioacuten Tambieacuten podriacutea esperarse un signo positivo justificado por el hecho de que ante una mayor deuda feshyderal el Estado central dispone de mayores recursos para afrontar los ldquogastos necesashyriosrdquo (infraestructuras servicios vinculados al Estado del Bienestar etc) quedando lsquoliberadasrsquo las CCAA de la cobertura de esos mayores gastos necesitando incurrir en una menor deuda y pudiendo alcanzar un rating regional maacutes elevado (Landon y Smith 2000 y 2007)
ndashshyDEBTFEDDEBT variable construida como el producto de la deuda autonoacutemica y la del gobierno central La interpretacioacuten de esta variable sugiere que para cada nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma una ratio maacutes elevada del endeudashymiento central contribuye a una reduccioacuten en la calificacioacuten crediticia autonoacutemica siendo el signo previsto negativo
ndashshyDEBT2 DEBTAGGNO2 y FEDDEBT2 confeccionadas como la elevacioacuten al cuadrado de las variables DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT respectivamente Evaluacutean la presencia de una correspondencia no lineal entre nivel de deuda y rashyting es decir la existencia de una externalidad negativa dependiente del volushymen de deuda (Bayoumi y Eichengreen 1994 Bayoumi et al 1995 Alcalde y Valleacutes 2002) El signo esperado de cada una de ellas es el mismo que el previsto al utilizar las disshytintas variables en niveles
ndashshyAND CAT MAD y VAL variables dummies que identifican con valor 1 a aquellas cuatro CCAA (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid y Valencia) cuya participacioacuten en el nivel de endeudamiento autonoacutemico supone al menos un 10 de la deuda autonoacuteshymica total La inclusioacuten de estas variables cualitativas trata de reforzar el efecto neshygativo de un excesivo volumen de deuda por tanto y con ideacutentico argumento al de DEBT el signo esperado es negativo
96 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
323 Variables independientes variables de control
ndashshyPIB el PIB per caacutepita es construido como el cociente entre el PIB y la poblacioacuten de cada una de las CCAA Se espera un signo positivo muestra del incremento en la probabilidad de obtener una mejor asignacioacuten crediticia a mayor nivel de renta dado que es maacutes probable una mayor flexibilidad de los ingresos puacuteblicos y por tanto reshysulta menor el riesgo de insolvencia (Cantor y Packer 1996 Aurioles et al 1996 Velasco 1999 Landon y Smith 2000 Afonso 2003)
ndashshyPRESPIB cociente entre las partidas contenidas en la agrupacioacuten presupuestaria lsquoOperaciones no financierasrsquo y el PIB de cada Comunidad Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) considera que la aportacioacuten de los diferentes sectores econoacutemicos al PIB autonoacutemico puede llegar a afectar a la prima de riesgo soportada por las CCAA En cierta medida esta variable constituye un indicador de una menor especializacioacuten sectorial de la economiacutea regional estando justificado un coeficiente negativo En nuestra opinioacuten una interpretacioacuten adicional y maacutes intuitiva del signo negativo espeshyrado reside en la vinculacioacuten de un mayor nivel de gasto puacuteblico con la loacutegica conshytrapartida de un superior volumen de ingresos lo que aumenta tambieacuten de manera poshysitiva el riesgo de incurrir en deacuteficit
ndashshyDEPEN esta variable mide la dependencia financiera de las CCAA y refleja la proshyporcioacuten que los ingresos por transferencias (corrientes y de capital) representan sobre el total de ingresos no financieros autonoacutemicos Esta variable muestra el menor riesshygo de una Comunidad Autoacutenoma de ldquoser dejada caerrdquo por parte del Gobierno central o dicho de otro modo la mayor probabilidad de ser rescatada conforme mayor sea la dependencia financiera de eacuteste por lo que el signo esperado debe ser positivo (Aushyrioles et al 1996 Cheung 1996 Fernaacutendez Llera 2005 2006a y 2006b) A nuestro juicio cabe esperar un signo negativo para esta variable La mayor autonomiacutea de las CCAA les debe proporcionar una mayor flexibilidad en el volumen y composicioacuten de sus gastos e ingresos puacuteblicos La posibilidad de ajustar de modo maacutes indepenshydiente las poliacuteticas de gasto asiacute como la composicioacuten y el volumen de sus ingresos no soacutelo permite a las CCAA adecuar mejor su actuacioacuten a las necesidades y caracshyteriacutesticas de su poblacioacuten y territorio sino que tambieacuten puede proporcionarles una gashyrantiacutea superior ante riesgos macroeconoacutemicos
ndashshyPOB65CA definida como la participacioacuten de la poblacioacuten mayor de 65 antildeos sobre el total de la poblacioacuten autonoacutemica pretende sintetizar las cargas presentes y futushyras del ejecutivo regional vinculadas a los mayores gastos del Estado del Bienestar (sanidad y servicios sociales) que pueden hacer peligrar el equilibrio financiero de la Comunidad El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyPOB24CA cociente entre la poblacioacuten menor de 24 antildeos y la poblacioacuten total de cada una de las CCAA A nuestro juicio el signo de esta variable deberiacutea ser positivo al estar relacionada con el mayor potencial de capital humano Si bien podriacutea tambieacuten
97 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
obtenerse un signo negativo justificado por los mayores gastos sanitarios de la poshyblacioacuten en sus primeros antildeos de vida asiacute como de los gastos en educacioacuten
ndashshyGOB variable dicotoacutemica que toma el valor 1 en aquellas CCAA en las que se ha proshyducido alguacuten cambio en el partido poliacutetico que sustenta al ejecutivo autonoacutemico duranshyte el periacuteodo de anaacutelisis y 0 en las restantes En cuanto a su interpretacioacuten entendemos que la permanencia del gobierno regional a lo largo del tiempo puede ser un indicador de coherencia en las poliacuteticas llevadas a cabo lo que puede contribuir a aumentar la proshybabilidad de obtener un mejor rating El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyCOMP variable dicotoacutemica que toma el valor 1 para las CCAA del artiacuteculo 151 y 0 para las restantes El acceso raacutepido a un mayor nivel competencial suele estar asoshyciado a un maacutes elevado nivel de endeudamiento puacuteblico para hacer frente a las comshypetencias autonoacutemicas lo cual significariacutea una peor situacioacuten de las finanzas puacuteblishycas Por esta razoacuten el signo esperado es negativo
ndashshyFA empleamos una dummy con el valor 1 para los casos de Navarra y Paiacutes Vasco y 0 para las restantes CCAA El reacutegimen de financiacioacuten foral permite a esas Comunishydades disponer de mayores recursos obteniendo una holgura financiera que les evita incurrir en niveles de deuda similares a los del resto de CCAA de reacutegimen comuacuten teniendo una inferior prima de riesgo El signo esperado es entonces positivo
ndashshyTEMP variable ficticia que toma el valor 1 en los ejercicios 1992 1997 y 2002 y cero en los restantes Trata de recoger los ajustes que se producen en los periacuteodos en que entran en vigor los nuevos modelos de financiacioacuten autonoacutemica y las sucesivas normativas de estabilidad presupuestaria14 La aplicacioacuten de un mecanismo de estashybilidad asociado generalmente a una mayor disciplina financiera asiacute como el increshymento de recursos autonoacutemicos logrado con cualquier reforma de los modelos de fishynanciacioacuten autonoacutemica justifican un signo positivo en esta variable
4 Resultados del modelo
En la tabla 9 se muestran los mejores resultados obtenidos para cada una de las nueve alternativas de estimacioacuten consideradas Los modelos se han seleccionado atendiendo al poder explicativo conjunto (pseudo-R2 y logaritmo de la funcioacuten de verosimilitud) a la loacuteshygica econoacutemica que sustenta el signo esperado para nuestras variables explicativas y a la sigshynificatividad individual de eacutestas15 En comparacioacuten con otras investigaciones el poder exshyplicativo de todos los modelos es elevado mostrando el pseudondashR2 valores que oscilan entre el 0219 y el 0469 En teacuterminos generales los resultados muestran una gran robustez entre los diferentes modelos planteados Ademaacutes nuestras variables de intereacutes aquellas que geneshyran externalidades son significativas y tienen el signo esperado resultado que no obtenemos en las variables de control salvo en los casos del PIB y de la poblacioacuten mayor de sesenta y cinco antildeos y menor de veinticuatro
98
9
(ndash21
50)
-6
(007
0)
(204
7)
(4
214)
Mod
elo
(098
7)
-3
(ndash12
82)
(215
4)
1813
(ndash21
96)
(159
6)
ndash24
10
196
10
178 14
0394
ndash955
93
1243
14
0000
ndash002
8
ndash027
3 02
40
2455
53
28
1952
Bal
ance
ado
8
(ndash32
29)
(188
0)
(ndash32
69)
(ndash24
52)
(ndash
0833
) (3
582)
(620
7)
Mod
elo -6
100
(191
5)
(270
7)
(5
576)
(246
7)
0000
por
178 14
0227
ndash150
195
8814
8
No
ndash027
2
1062
1225
10
ndash014
7
ndash232
0 ndash0
139 10
0302
1788
42
27
6758
1296
al
Pan
el
7
(074
3)
(ndash18
03)
-6
(ndash12
22)
signi
ficati
vo
(ndash20
20)
(181
1)
Mod
elo
2324
10
(121
6)
(311
8)
(309
6)
(8
234)
(981
6)
(7
283)
178 14
0246
ndash152
59
9957
5 00
00
0687
ndash013
5
ndash018
0
1289
100
ndash027
8
0281
1934
42
82
6899
11
579
por
5
6
(ndash25
21)
(254
9)
(ndash26
27)
-6
(040
6)
(ndash22
53)
(2
051)
(838
5)
(6
247)
(271
3)
al
Mod
elo
2892
10
224
1426
(338
6)
14
0374
ndash130
046
1551
62
0000
signi
ficati
vo
EST
IMA
CIOacute
N ndash045
6
ndash012
8
0658
ndash0
243
0167
2713
53
43
2066
5
(ndash28
72)
(230
1)
(ndash
1774
)
-6
(ndash23
20)
100
(190
8)
(ndash07
62)
(603
0)
(7
285)
(700
1)
(259
5)
Mod
elo
(655
8)
por
2858
10
224 1
ndash033
6 14 0223
ndash195
834
1121
8400
00
al
ndash001
4
0075
ndash0
087
ndash020
2 01
82
2129
41
67
6566
1220
o
9L
A
signi
ficati
v
Tab
la
4
DE
(ndash18
91)
(340
1)
(ndash43
99)
Mod
elo -6
(ndash22
21)
(4
461)
(584
7)
(ndash08
70)
(924
4)
(1
3734
)
(1
1707
)
(6
173)
(591
5)
RE
SUL
TA
DO
S
Bal
ance
ado
2543
10
224 14
0219
ndash197
535
1107
3
0000
ndash025
9
0773
ndash033
2
ndash009
3
ndash016
7 01
61
2168
41
65
6581
11
298
1264
Stud
ent
de
Pan
el 3
(ndash23
27)
(181
9)
(ndash24
08)
-6
(ndash07
99)
(280
7)
(ndash02
87)
(165
9)
(267
7)
(4
320)
(390
6)
t la
Mod
elo
2091
10
224 14
0469
ndash111
68
1973
09 de
0000
valo
res
ndash002
4
0095
ndash0
167
ndash004
7 03
29
ndash035
6
2272
55
51
2339
los
2
(ndash40
90)
(302
0)
(ndash36
88)
Mod
elo -6
(ndash18
89)
(135
21)
mue
stran
(312
0)
(ndash
0873
)
(571
9)
(9
611)
3283
10
(467
7)
(256
2)
224 14
0327
ndash168
876
1642
24
0000
se
ndash025
7
0637
ndash010
1
ndash031
5 02
65
ndash049
7
1850
45
54
7498
1636
pareacute
ntes
is
1
(ndash30
95)
(168
8)
(ndash17
83)
-6
(ndash13
23)
(193
2)
(202
0)
(4
683)
(636
5)
(3
245)
entre
(327
6)
(222
6)
Mod
elo
3126
10
224 14
0311
ndash176
128
1589
62
0000
varia
bles
ndash001
8
0062
ndash0
101
ndash029
4 02
75
1884
44
82
7240
11
834
1690
las
de
coef
icien
tes
CCA
A
R
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DE
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DEBT
AGGN
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ndash Chi(2
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B65C
A PO
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1)
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2)
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3)
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
89 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Dadas las transformaciones lineales recogidas en la tabla 3 la variable y it puede ser exshy
presada en teacuterminos observables yit de la siguiente manera para n valores diferentes de los rating (en nuestro caso = 3 4 oacute 5)
y = 0 si y le 0 y = 1 si 0 lt y le micro1 y = 2 si micro1 lt y le micro2 (2) hellip y = n si y gt micron-1
Obtenieacutendose las siguientes probabilidades con la distribucioacuten normal
P(y = 0) = Φ(-βrsquox ndash ) = 1 - Φ(-βrsquox ndash ) P(y = 1) = Φ(micro1 -βrsquox ndash ) - Φ(-βrsquox ndash ) P(y = 2) = Φ(micro2 -βrsquox ndash ) - Φ(micro1 -βrsquox ndash ) (3) hellip P(y = n) = 1 - Φ(micron-1 -βrsquox ndash )
Debiendo cumplirse ndashpara que todas las probabilidades sean positivasndash que 0 lt micro1
lt micro2 hellip lt micron5
En los modelos probit ordenados los estimadores de los coeficientes no informan de los efectos marginales La siguiente ecuacioacuten muestra el caacutelculo de los efectos marginales de los regresores xj6
partP(y = 0) = -φ(βrsquox ndash ) bull βjpartxj
partP(y = 1) = [φ(-βrsquox ndash ) - φ(micro1 - βrsquondash x)] bull βjpartxj (4)partP(y = 2) = [φ(micro1 - βrsquondash x) - φ(micro2 - βrsquondash x)] bull βjpartxj
hellip partP(y = n)
= φ(micron-1 - βrsquox ndash ) bull βjpartxj
La interpretacioacuten difiere en el caso de variables explicativas binarias cuyo efecto marshyginal se calcula directamente a traveacutes de las probabilidades con la distribucioacuten normal es decir directamente de la ecuacioacuten [3] Probabilidades que se obtienen cuando la variable bishynaria se evaluacutea en cada uno de sus dos valores posibles (0 y 1) y las demaacutes variables explishycativas en sus medias muestrales7
Dentro de las variables independientes que constituyen xit en la ecuacioacuten [1] y dado que nuestro objetivo es analizar el impacto que las externalidades del endeudamiento de los dishyferentes gobiernos producen sobre la calificacioacuten crediticia de una Comunidad distinguimos
90 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
dos grandes bloques de explicativas en funcioacuten de si generan (Sit) o no (Zit) efectos extershynos De esta forma la ecuacioacuten [1] se transforma en la siguiente
yit = x it bull β + εit = Sacute it bull ϕ + Zacute
it bull γ + εit (5)
32 Variables y datos
Las variables utilizadas sus siacutembolos y el signo esperado se resumen en la tabla 5 Por su parte la tabla 6 recoge los estadiacutesticos descriptivos baacutesicos A continuacioacuten explicareshymos sucesivamente la construccioacuten de la variable dependiente y de las independientes
Tabla 5 DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
RATING Dependiente Rating Calificacioacuten crediticia de las CCAA SampP y Moodys
DEBT S Stock de deuda autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional
ndash Banco de Espantildea
DEBT2 S Stock de deuda autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGG S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea
DEBTAGGNO S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGGNO2 S Stock de deuda media autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional elevado al cuadrado
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Producto de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Variable interactuada definida como el producto entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Cociente de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Cociente entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
FEDDEBT S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado
y el PIB nacional
ndash Banco de Espantildea
FEDDEBT2 S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado y el al cuadrado PIB nacional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTFEDDEBT S Interaccioacuten de las variables DEBT y FEDDEBT
Variable interactuada definida como el producto entre DEBT y FEDDEBT
ndash Banco de Espantildea
91 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Tabla 5 (continuacioacuten) DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
AND CAT S CCAA maacutes Variables cualitativas que denotan a ndash Banco de Espantildea MAD VAL endeudadas aquellas Comunidades cuyo volumen y elaboracioacuten
de deuda supera el 10 de la deuda propia regional conjunta
PIB Z Renta per caacutepita Cociente entre el PIB y la poblacioacuten regional + Banco de Espantildea e INE
PRESPIB Z Tamantildeo del Cociente entre el presupuesto autonoacutemico ndash MEH y sector puacuteblico (obligaciones no financieras) elaboracioacuten propia autonoacutemico y el PIB regional
DEPEN Z Dependencia Cociente entre las transferencias ndash MEH y financiera (corrientes y de capital) y los ingresos elaboracioacuten propia
no financieros autonoacutemicos
POB65CA Z Poblacioacuten mayor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica ndash INE y de 65 antildeos mayor de 65 antildeos elaboracioacuten propia
POB24CA Z Poblacioacuten menor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica + INE y de 24 antildeos menor de 24 antildeos elaboracioacuten propia
GOB Z Coherencia Variable ficticia que toma el valor 1 en ndash Elaboracioacuten propia temporal aquellas Comunidades en las que ha
existido variacioacuten en el color poliacutetico del ejecutivo regional Aragoacuten Baleares Canarias Cataluntildea Galicia Madrid Murcia Navarra y Valencia ademaacutes de Paiacutes Vasco
COMP Z Nivel Variable cualitativa que toma el valor 1 ndash Elaboracioacuten propia competencial para las CCAA del artiacuteculo 151
FA Z Sistema de Variable dummy que toma valor cero para + Elaboracioacuten propia Financiacioacuten las CCAA de Reacutegimen Comuacuten y uno para Autonoacutemica las de Reacutegimen Foral (Navarra y Paiacutes Vasco)
TEMP Z Variable Variable ficticia que toma el valor 1 en + Elaboracioacuten propia temporal los ejercicios 1992 1997 y 2002
Fuente Elaboracioacuten propia
Tabla 6 PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5375 2287 14 117 DEBT2 34108 28419 20 1369 DEBTAGGNO 5538 0858 29 65 DEBTAGGNO2 31437 8637 83 427 FEDDEBT 51081 8548 363 616 FEDDEBT2 2682037 853024 13177 37946 PIB 1516156 5379261 64472 295992 PRESPIB 0132 0056 0026 0296 DEPEN 0542 0294 0006 0921 POB65CA 16538 3023 972 2295 POB24CA 29762 4109 2179 3998
92 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 6 (continuacioacuten) PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL NO BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5466 2279 14 117 DEBT2 35047 28824 20 1369 DEBTAGGNO 5666 0713 29 65 DEBTAGGNO2 32649 7365 83 427 FEDDEBT 49809 8671 363 616 FEDDEBT2 2555701 856810 13177 37946 PIB 1652408 5076875 72905 295992 PRESPIB 0132 0055 0026 0296 DEPEN 0505 0288 0006 0921 POB65CA 16457 3098 1009 2295 POB24CA 28994 3956 2179 3990
321 Construccioacuten de la variable dependiente
Nuestro anaacutelisis economeacutetrico se realiza para las evaluaciones crediticias de la deuda a largo plazo de las CCAA para lo cual disponemos de la calificaciones otorgadas por SampP y Moodyrsquos8 Un sucinto escrutinio de los datos (tabla 4) considerando la escala de equivalencia recogida en la Tabla 2 muestra que las calificaciones emitidas por SampP son persistentemente iguales o maacutes elevadas que las informadas por Moodyrsquos (tan soacutelo exisshyten cuatro excepciones Andaluciacutea entre los antildeos 1997 a 2000 Comunidad Valenciana en 2006 y 2007 Galicia en el ejercicio 2006 y Paiacutes Vasco de 2005 a 2006) Ademaacutes en tan soacutelo tres ocasiones una Comunidad Autoacutenoma ve reducido su rating Cataluntildea entre 1993 y 1994 Madrid entre 1995 y 1996 y Baleares de 2005 a 2006 Benito et al (2002) sentildeashylan la similitud existente entre las calificaciones de las CCAA espantildeolas con la obtenida por otras regiones de la Unioacuten Europea como las regiones italianas y alguna regioacuten franshycesa estando sin embargo peor calificadas que la mayoriacutea de las regiones alemanas y las austriacas
Dada la inexistencia de calificaciones autonoacutemicas salvo Madrid y Murcia para peshyriacuteodos anteriores a 1992 nuestro horizonte temporal abarca desde este antildeo hasta 2007 Si bien son soacutelo cinco las series completas disponibles (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid Murshycia y Paiacutes Vasco) es generalizable a lo largo de estos dieciseacuteis antildeos la opcioacuten de los ejeshycutivos autonoacutemicos de someter al arbitrio de las agencias internacionales de calificacioacuten crediticia la posicioacuten financiera de su regioacuten Asturias y La Rioja son las uacutenicas Comunishydades para las cuales no existe dato alguno teniendo disponible soacutelo el de los ejercicios 2004 y 2005 para el caso de Cantabria y contando con informacioacuten a partir de 2004 para Extremadura
Para completar el panel de la variable dependiente que es incompleto se han empleado dos alternativas La primera trabajar con el panel no balanceado es decir estimar economeacutetrishycamente el modelo exclusivamente con los datos oficiales proporcionados por Moodyrsquos y SampP
93 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
La segunda alternativa ha consistido en dotar de calificacioacuten a las CCAA que careciacutean de ella En aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de informacioacuten les asignamos o bien ideacutentico valor al calificado en el primer antildeo posterior disponible (denotada por Serie I) o bien un escaloacuten inferior de la escala de calificaciones crediticias (denominada Serie II) esta segunshyda alternativa se apoya en la hipoacutetesis de que una Comunidad Autoacutenoma solicita su calificashycioacuten crediticia cuando ha mejorado su situacioacuten econoacutemica o financiera con respecto a los antildeos precedentes
En una primera aproximacioacuten hemos tratado de incorporar en el anaacutelisis a las 17 CCAA para lo cual fue preciso asignar rating a aquellas regiones para las cuales no disshyponemos de informacioacuten alguna (optando por la asignacioacuten del rating medio del conjunshyto de las Comunidades para las que se cuenta con tal informacioacuten) Finalmente decidishymos abandonar esta alternativa y emplear un panel conformado por las 14 CCAA para las que existen calificaciones crediticias oficiales consecutivas para al menos los tres uacutelshytimos antildeos quedando en consecuencia excluidas del anaacutelisis Asturias Cantabria y La Rioja9
Manejamos por tanto dos paneles de datos para 14 CCAA uno no balanceado con 178 observaciones y otro correspondiente al periacuteodo 1992ndash2007 de 224 observaciones Utilizashymos buscando la mayor variabilidad posible en la variable dependiente la calificacioacuten de SampP para seis Comunidades (Andaluciacutea Aragoacuten Baleares Canarias Navarra y Paiacutes Vasco) mientras que para las ocho restantes (Castilla y Leoacuten CastillandashLa Mancha Cataluntildea Comushynidad Valenciana Extremadura Galicia Madrid y Murcia) emplearemos la calificacioacuten de Moodyrsquos10
La tabla 7 sintetiza los nueve escenarios alternativos de construccioacuten de la variable dependiente a partir de los que estimamos las diferentes especificaciones factibles seguacuten la ecuacioacuten [5] En funcioacuten de la longitud del panel de datos disponemos de dos bases de datos alternativas por un lado el panel balanceado (Modelos 1 a 6) y por otro lado el panel no balanceado (Modelos 7 a 9) en el cual hacemos uso exclusivamente de las evaluaciones de rating oficiales de las agencias de calificacioacuten crediticia A parshytir del panel no balanceado se ha seguido la siguiente metodologiacutea para obtener el bashylanceado La asignacioacuten en aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de inforshymacioacuten crediticia de ideacutentico valor al calificado para el primer antildeo disponible (Serie I) o de un nivel inferior de la escala transformada de calificaciones crediticias (Serie II) nos conduce a distinguir entre los Modelos 1 a 3 y los Modelos 4 a 6 respectivashymente
Finalmente la transformacioacuten de la notacioacuten utilizada por las agencias de rating en variables numeacutericas discretas seguacuten la escala de equivalencia recogida en la tabla 3 ofreshyce tres opciones de construccioacuten de la variable dependiente en funcioacuten de si considerashymos seis (Modelos 1 4 y 7) cinco (Modelos 2 5 y 8) o cuatro (Modelos 3 6 y 9) niveshyles de rating La tabla 8 recoge la frecuencia con que aparece cada calificacioacuten crediticia en cada uno de los modelos considerados
94 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 7 MODELOS SOMETIDOS A ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Panel Balanceado Serie I Valor (a) Modelo 2 Panel Balanceado Serie I Valor (b) Modelo 3 Panel Balanceado Serie I Valor (c) Modelo 4 Panel Balanceado Serie II Valor (a) Modelo 5 Panel Balanceado Serie II Valor (b) Modelo 6 Panel Balanceado Serie II Valor (c) Modelo 7 Panel No Balanceado Valor (a) Modelo 8 Panel No Balanceado Valor (b) Modelo 9 Panel No Balanceado Valor (c)
Tabla 8 FRECUENCIA VARIABLE DEPENDIENTE
M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 M 9
0 1 2 3 4 5 Total
6 30 84 78 25 1
224
6 30 84 78 26 0
224
6 30 84 104 0 0
224
11 51 73 63 25 1
224
11 51 73 63 26 0
224
11 51 73 89 0 0
224
6 25 58 63 25 1
178
6 25 58 63 26 0
178
6 25 58 89 0 0
178
322 Variables independientes variables de deuda y relacionadas con los efectos externos11
ndashshyDEBT es la ratio de la deuda de cada Comunidad Autoacutenoma sobre el PIB regional Tal y como apuntan Cheung (1996) y Landon y Smith (2000) se espera que un mayor nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma repercuta en unas maacutes elevashydas cargas financieras presentes y futuras de la Comunidad deducieacutendose una menor probabilidad de lograr un mejor rating
ndashshyDEBTAGGNO construida como el cociente entre el stock de deuda y el PIB del nivel autonoacutemico excluyendo del coacutemputo a la propia Comunidad Autoacutenoma12
Landon y Smith (2000) justifican un impacto negativo de esta variable sobre la vashyloracioacuten crediticia regional propiciado por la interdependencia de los ingresos reshygionales y un posible efecto contagio sobre la credibilidad del conjunto de las finanshyzas autonoacutemicas No obstante nosotros consideramos que el impacto sobre el rating autonoacutemico debe ser positivo Al estar incorporado el efecto del endeudamiento proshypio en la variable DEBT y estar eacutesta excluida del caacutelculo de DEBTAGGNO el aushymento de la deuda del nivel regional puede interpretarse como una mejora de la Coshymunidad respecto de las demaacutes
ndashshyDEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGNO estas dos variables tratan de reshylativizar la deuda puacuteblica de una Comunidad respecto del nivel de endeudamiento
95 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
alcanzado por el conjunto de CCAA La construccioacuten multiplicativa sugiere que dado un nivel de deuda de una Comunidad Autoacutenoma una deuda media maacutes eleshyvada del conjunto de las CCAA le supone a aqueacutella una mejora relativa aumenshytando la probabilidad de obtener una evaluacioacuten crediticia maacutes favorable por lo que el signo esperado es positivo Por otra parte la interaccioacuten de ambas variables como cociente nos hace suponer que dado un nivel de endeudamiento en una deshyterminada Comunidad Autoacutenoma un incremento en DEBTAGGNO supondriacutea una reduccioacuten del valor del cociente es decir un menor peso de la deuda de la Comushynidad respecto del total siendo por tanto mayor la probabilidad de obtener un mejor rating
ndashshyFEDDEBT definida como el cociente entre el nivel de deuda de la Administracioacuten Central del Estado y el PIB nacional su relacioacuten con el rating es negativa al suponer la calificacioacuten del gobierno central un ldquotechordquo a la de los ejecutivos regionales13
Cuando peor es la situacioacuten financiera del gobierno central menores son ademaacutes las expectativas de rescate por parte del resto de gobiernos de la nacioacuten Tambieacuten podriacutea esperarse un signo positivo justificado por el hecho de que ante una mayor deuda feshyderal el Estado central dispone de mayores recursos para afrontar los ldquogastos necesashyriosrdquo (infraestructuras servicios vinculados al Estado del Bienestar etc) quedando lsquoliberadasrsquo las CCAA de la cobertura de esos mayores gastos necesitando incurrir en una menor deuda y pudiendo alcanzar un rating regional maacutes elevado (Landon y Smith 2000 y 2007)
ndashshyDEBTFEDDEBT variable construida como el producto de la deuda autonoacutemica y la del gobierno central La interpretacioacuten de esta variable sugiere que para cada nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma una ratio maacutes elevada del endeudashymiento central contribuye a una reduccioacuten en la calificacioacuten crediticia autonoacutemica siendo el signo previsto negativo
ndashshyDEBT2 DEBTAGGNO2 y FEDDEBT2 confeccionadas como la elevacioacuten al cuadrado de las variables DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT respectivamente Evaluacutean la presencia de una correspondencia no lineal entre nivel de deuda y rashyting es decir la existencia de una externalidad negativa dependiente del volushymen de deuda (Bayoumi y Eichengreen 1994 Bayoumi et al 1995 Alcalde y Valleacutes 2002) El signo esperado de cada una de ellas es el mismo que el previsto al utilizar las disshytintas variables en niveles
ndashshyAND CAT MAD y VAL variables dummies que identifican con valor 1 a aquellas cuatro CCAA (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid y Valencia) cuya participacioacuten en el nivel de endeudamiento autonoacutemico supone al menos un 10 de la deuda autonoacuteshymica total La inclusioacuten de estas variables cualitativas trata de reforzar el efecto neshygativo de un excesivo volumen de deuda por tanto y con ideacutentico argumento al de DEBT el signo esperado es negativo
96 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
323 Variables independientes variables de control
ndashshyPIB el PIB per caacutepita es construido como el cociente entre el PIB y la poblacioacuten de cada una de las CCAA Se espera un signo positivo muestra del incremento en la probabilidad de obtener una mejor asignacioacuten crediticia a mayor nivel de renta dado que es maacutes probable una mayor flexibilidad de los ingresos puacuteblicos y por tanto reshysulta menor el riesgo de insolvencia (Cantor y Packer 1996 Aurioles et al 1996 Velasco 1999 Landon y Smith 2000 Afonso 2003)
ndashshyPRESPIB cociente entre las partidas contenidas en la agrupacioacuten presupuestaria lsquoOperaciones no financierasrsquo y el PIB de cada Comunidad Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) considera que la aportacioacuten de los diferentes sectores econoacutemicos al PIB autonoacutemico puede llegar a afectar a la prima de riesgo soportada por las CCAA En cierta medida esta variable constituye un indicador de una menor especializacioacuten sectorial de la economiacutea regional estando justificado un coeficiente negativo En nuestra opinioacuten una interpretacioacuten adicional y maacutes intuitiva del signo negativo espeshyrado reside en la vinculacioacuten de un mayor nivel de gasto puacuteblico con la loacutegica conshytrapartida de un superior volumen de ingresos lo que aumenta tambieacuten de manera poshysitiva el riesgo de incurrir en deacuteficit
ndashshyDEPEN esta variable mide la dependencia financiera de las CCAA y refleja la proshyporcioacuten que los ingresos por transferencias (corrientes y de capital) representan sobre el total de ingresos no financieros autonoacutemicos Esta variable muestra el menor riesshygo de una Comunidad Autoacutenoma de ldquoser dejada caerrdquo por parte del Gobierno central o dicho de otro modo la mayor probabilidad de ser rescatada conforme mayor sea la dependencia financiera de eacuteste por lo que el signo esperado debe ser positivo (Aushyrioles et al 1996 Cheung 1996 Fernaacutendez Llera 2005 2006a y 2006b) A nuestro juicio cabe esperar un signo negativo para esta variable La mayor autonomiacutea de las CCAA les debe proporcionar una mayor flexibilidad en el volumen y composicioacuten de sus gastos e ingresos puacuteblicos La posibilidad de ajustar de modo maacutes indepenshydiente las poliacuteticas de gasto asiacute como la composicioacuten y el volumen de sus ingresos no soacutelo permite a las CCAA adecuar mejor su actuacioacuten a las necesidades y caracshyteriacutesticas de su poblacioacuten y territorio sino que tambieacuten puede proporcionarles una gashyrantiacutea superior ante riesgos macroeconoacutemicos
ndashshyPOB65CA definida como la participacioacuten de la poblacioacuten mayor de 65 antildeos sobre el total de la poblacioacuten autonoacutemica pretende sintetizar las cargas presentes y futushyras del ejecutivo regional vinculadas a los mayores gastos del Estado del Bienestar (sanidad y servicios sociales) que pueden hacer peligrar el equilibrio financiero de la Comunidad El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyPOB24CA cociente entre la poblacioacuten menor de 24 antildeos y la poblacioacuten total de cada una de las CCAA A nuestro juicio el signo de esta variable deberiacutea ser positivo al estar relacionada con el mayor potencial de capital humano Si bien podriacutea tambieacuten
97 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
obtenerse un signo negativo justificado por los mayores gastos sanitarios de la poshyblacioacuten en sus primeros antildeos de vida asiacute como de los gastos en educacioacuten
ndashshyGOB variable dicotoacutemica que toma el valor 1 en aquellas CCAA en las que se ha proshyducido alguacuten cambio en el partido poliacutetico que sustenta al ejecutivo autonoacutemico duranshyte el periacuteodo de anaacutelisis y 0 en las restantes En cuanto a su interpretacioacuten entendemos que la permanencia del gobierno regional a lo largo del tiempo puede ser un indicador de coherencia en las poliacuteticas llevadas a cabo lo que puede contribuir a aumentar la proshybabilidad de obtener un mejor rating El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyCOMP variable dicotoacutemica que toma el valor 1 para las CCAA del artiacuteculo 151 y 0 para las restantes El acceso raacutepido a un mayor nivel competencial suele estar asoshyciado a un maacutes elevado nivel de endeudamiento puacuteblico para hacer frente a las comshypetencias autonoacutemicas lo cual significariacutea una peor situacioacuten de las finanzas puacuteblishycas Por esta razoacuten el signo esperado es negativo
ndashshyFA empleamos una dummy con el valor 1 para los casos de Navarra y Paiacutes Vasco y 0 para las restantes CCAA El reacutegimen de financiacioacuten foral permite a esas Comunishydades disponer de mayores recursos obteniendo una holgura financiera que les evita incurrir en niveles de deuda similares a los del resto de CCAA de reacutegimen comuacuten teniendo una inferior prima de riesgo El signo esperado es entonces positivo
ndashshyTEMP variable ficticia que toma el valor 1 en los ejercicios 1992 1997 y 2002 y cero en los restantes Trata de recoger los ajustes que se producen en los periacuteodos en que entran en vigor los nuevos modelos de financiacioacuten autonoacutemica y las sucesivas normativas de estabilidad presupuestaria14 La aplicacioacuten de un mecanismo de estashybilidad asociado generalmente a una mayor disciplina financiera asiacute como el increshymento de recursos autonoacutemicos logrado con cualquier reforma de los modelos de fishynanciacioacuten autonoacutemica justifican un signo positivo en esta variable
4 Resultados del modelo
En la tabla 9 se muestran los mejores resultados obtenidos para cada una de las nueve alternativas de estimacioacuten consideradas Los modelos se han seleccionado atendiendo al poder explicativo conjunto (pseudo-R2 y logaritmo de la funcioacuten de verosimilitud) a la loacuteshygica econoacutemica que sustenta el signo esperado para nuestras variables explicativas y a la sigshynificatividad individual de eacutestas15 En comparacioacuten con otras investigaciones el poder exshyplicativo de todos los modelos es elevado mostrando el pseudondashR2 valores que oscilan entre el 0219 y el 0469 En teacuterminos generales los resultados muestran una gran robustez entre los diferentes modelos planteados Ademaacutes nuestras variables de intereacutes aquellas que geneshyran externalidades son significativas y tienen el signo esperado resultado que no obtenemos en las variables de control salvo en los casos del PIB y de la poblacioacuten mayor de sesenta y cinco antildeos y menor de veinticuatro
98
9
(ndash21
50)
-6
(007
0)
(204
7)
(4
214)
Mod
elo
(098
7)
-3
(ndash12
82)
(215
4)
1813
(ndash21
96)
(159
6)
ndash24
10
196
10
178 14
0394
ndash955
93
1243
14
0000
ndash002
8
ndash027
3 02
40
2455
53
28
1952
Bal
ance
ado
8
(ndash32
29)
(188
0)
(ndash32
69)
(ndash24
52)
(ndash
0833
) (3
582)
(620
7)
Mod
elo -6
100
(191
5)
(270
7)
(5
576)
(246
7)
0000
por
178 14
0227
ndash150
195
8814
8
No
ndash027
2
1062
1225
10
ndash014
7
ndash232
0 ndash0
139 10
0302
1788
42
27
6758
1296
al
Pan
el
7
(074
3)
(ndash18
03)
-6
(ndash12
22)
signi
ficati
vo
(ndash20
20)
(181
1)
Mod
elo
2324
10
(121
6)
(311
8)
(309
6)
(8
234)
(981
6)
(7
283)
178 14
0246
ndash152
59
9957
5 00
00
0687
ndash013
5
ndash018
0
1289
100
ndash027
8
0281
1934
42
82
6899
11
579
por
5
6
(ndash25
21)
(254
9)
(ndash26
27)
-6
(040
6)
(ndash22
53)
(2
051)
(838
5)
(6
247)
(271
3)
al
Mod
elo
2892
10
224
1426
(338
6)
14
0374
ndash130
046
1551
62
0000
signi
ficati
vo
EST
IMA
CIOacute
N ndash045
6
ndash012
8
0658
ndash0
243
0167
2713
53
43
2066
5
(ndash28
72)
(230
1)
(ndash
1774
)
-6
(ndash23
20)
100
(190
8)
(ndash07
62)
(603
0)
(7
285)
(700
1)
(259
5)
Mod
elo
(655
8)
por
2858
10
224 1
ndash033
6 14 0223
ndash195
834
1121
8400
00
al
ndash001
4
0075
ndash0
087
ndash020
2 01
82
2129
41
67
6566
1220
o
9L
A
signi
ficati
v
Tab
la
4
DE
(ndash18
91)
(340
1)
(ndash43
99)
Mod
elo -6
(ndash22
21)
(4
461)
(584
7)
(ndash08
70)
(924
4)
(1
3734
)
(1
1707
)
(6
173)
(591
5)
RE
SUL
TA
DO
S
Bal
ance
ado
2543
10
224 14
0219
ndash197
535
1107
3
0000
ndash025
9
0773
ndash033
2
ndash009
3
ndash016
7 01
61
2168
41
65
6581
11
298
1264
Stud
ent
de
Pan
el 3
(ndash23
27)
(181
9)
(ndash24
08)
-6
(ndash07
99)
(280
7)
(ndash02
87)
(165
9)
(267
7)
(4
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(390
6)
t la
Mod
elo
2091
10
224 14
0469
ndash111
68
1973
09 de
0000
valo
res
ndash002
4
0095
ndash0
167
ndash004
7 03
29
ndash035
6
2272
55
51
2339
los
2
(ndash40
90)
(302
0)
(ndash36
88)
Mod
elo -6
(ndash18
89)
(135
21)
mue
stran
(312
0)
(ndash
0873
)
(571
9)
(9
611)
3283
10
(467
7)
(256
2)
224 14
0327
ndash168
876
1642
24
0000
se
ndash025
7
0637
ndash010
1
ndash031
5 02
65
ndash049
7
1850
45
54
7498
1636
pareacute
ntes
is
1
(ndash30
95)
(168
8)
(ndash17
83)
-6
(ndash13
23)
(193
2)
(202
0)
(4
683)
(636
5)
(3
245)
entre
(327
6)
(222
6)
Mod
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3126
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224 14
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ndash176
128
1589
62
0000
varia
bles
ndash001
8
0062
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101
ndash029
4 02
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
90 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
dos grandes bloques de explicativas en funcioacuten de si generan (Sit) o no (Zit) efectos extershynos De esta forma la ecuacioacuten [1] se transforma en la siguiente
yit = x it bull β + εit = Sacute it bull ϕ + Zacute
it bull γ + εit (5)
32 Variables y datos
Las variables utilizadas sus siacutembolos y el signo esperado se resumen en la tabla 5 Por su parte la tabla 6 recoge los estadiacutesticos descriptivos baacutesicos A continuacioacuten explicareshymos sucesivamente la construccioacuten de la variable dependiente y de las independientes
Tabla 5 DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
RATING Dependiente Rating Calificacioacuten crediticia de las CCAA SampP y Moodys
DEBT S Stock de deuda autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional
ndash Banco de Espantildea
DEBT2 S Stock de deuda autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica y el PIB regional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGG S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea
DEBTAGGNO S Stock de deuda media autonoacutemica
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTAGGNO2 S Stock de deuda media autonoacutemica al cuadrado
Cociente entre el stock de la deuda autonoacutemica total excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada y el PIB nacional elevado al cuadrado
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Producto de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Variable interactuada definida como el producto entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
+ Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTDEBTAGGNO S Cociente de las variables DEBT y DEBTAGGNO
Cociente entre el stock de deuda de cada una de las CCAA y la deuda media autonoacutemica excluida la deuda de la Comunidad Autoacutenoma considerada
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
FEDDEBT S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado
y el PIB nacional
ndash Banco de Espantildea
FEDDEBT2 S Stock de deuda del Cociente entre el stock de deuda la gobierno central Administracioacuten Central del Estado y el al cuadrado PIB nacional elevado al cuadrado
ndash Banco de Espantildea y elaboracioacuten propia
DEBTFEDDEBT S Interaccioacuten de las variables DEBT y FEDDEBT
Variable interactuada definida como el producto entre DEBT y FEDDEBT
ndash Banco de Espantildea
91 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Tabla 5 (continuacioacuten) DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
AND CAT S CCAA maacutes Variables cualitativas que denotan a ndash Banco de Espantildea MAD VAL endeudadas aquellas Comunidades cuyo volumen y elaboracioacuten
de deuda supera el 10 de la deuda propia regional conjunta
PIB Z Renta per caacutepita Cociente entre el PIB y la poblacioacuten regional + Banco de Espantildea e INE
PRESPIB Z Tamantildeo del Cociente entre el presupuesto autonoacutemico ndash MEH y sector puacuteblico (obligaciones no financieras) elaboracioacuten propia autonoacutemico y el PIB regional
DEPEN Z Dependencia Cociente entre las transferencias ndash MEH y financiera (corrientes y de capital) y los ingresos elaboracioacuten propia
no financieros autonoacutemicos
POB65CA Z Poblacioacuten mayor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica ndash INE y de 65 antildeos mayor de 65 antildeos elaboracioacuten propia
POB24CA Z Poblacioacuten menor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica + INE y de 24 antildeos menor de 24 antildeos elaboracioacuten propia
GOB Z Coherencia Variable ficticia que toma el valor 1 en ndash Elaboracioacuten propia temporal aquellas Comunidades en las que ha
existido variacioacuten en el color poliacutetico del ejecutivo regional Aragoacuten Baleares Canarias Cataluntildea Galicia Madrid Murcia Navarra y Valencia ademaacutes de Paiacutes Vasco
COMP Z Nivel Variable cualitativa que toma el valor 1 ndash Elaboracioacuten propia competencial para las CCAA del artiacuteculo 151
FA Z Sistema de Variable dummy que toma valor cero para + Elaboracioacuten propia Financiacioacuten las CCAA de Reacutegimen Comuacuten y uno para Autonoacutemica las de Reacutegimen Foral (Navarra y Paiacutes Vasco)
TEMP Z Variable Variable ficticia que toma el valor 1 en + Elaboracioacuten propia temporal los ejercicios 1992 1997 y 2002
Fuente Elaboracioacuten propia
Tabla 6 PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5375 2287 14 117 DEBT2 34108 28419 20 1369 DEBTAGGNO 5538 0858 29 65 DEBTAGGNO2 31437 8637 83 427 FEDDEBT 51081 8548 363 616 FEDDEBT2 2682037 853024 13177 37946 PIB 1516156 5379261 64472 295992 PRESPIB 0132 0056 0026 0296 DEPEN 0542 0294 0006 0921 POB65CA 16538 3023 972 2295 POB24CA 29762 4109 2179 3998
92 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 6 (continuacioacuten) PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL NO BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5466 2279 14 117 DEBT2 35047 28824 20 1369 DEBTAGGNO 5666 0713 29 65 DEBTAGGNO2 32649 7365 83 427 FEDDEBT 49809 8671 363 616 FEDDEBT2 2555701 856810 13177 37946 PIB 1652408 5076875 72905 295992 PRESPIB 0132 0055 0026 0296 DEPEN 0505 0288 0006 0921 POB65CA 16457 3098 1009 2295 POB24CA 28994 3956 2179 3990
321 Construccioacuten de la variable dependiente
Nuestro anaacutelisis economeacutetrico se realiza para las evaluaciones crediticias de la deuda a largo plazo de las CCAA para lo cual disponemos de la calificaciones otorgadas por SampP y Moodyrsquos8 Un sucinto escrutinio de los datos (tabla 4) considerando la escala de equivalencia recogida en la Tabla 2 muestra que las calificaciones emitidas por SampP son persistentemente iguales o maacutes elevadas que las informadas por Moodyrsquos (tan soacutelo exisshyten cuatro excepciones Andaluciacutea entre los antildeos 1997 a 2000 Comunidad Valenciana en 2006 y 2007 Galicia en el ejercicio 2006 y Paiacutes Vasco de 2005 a 2006) Ademaacutes en tan soacutelo tres ocasiones una Comunidad Autoacutenoma ve reducido su rating Cataluntildea entre 1993 y 1994 Madrid entre 1995 y 1996 y Baleares de 2005 a 2006 Benito et al (2002) sentildeashylan la similitud existente entre las calificaciones de las CCAA espantildeolas con la obtenida por otras regiones de la Unioacuten Europea como las regiones italianas y alguna regioacuten franshycesa estando sin embargo peor calificadas que la mayoriacutea de las regiones alemanas y las austriacas
Dada la inexistencia de calificaciones autonoacutemicas salvo Madrid y Murcia para peshyriacuteodos anteriores a 1992 nuestro horizonte temporal abarca desde este antildeo hasta 2007 Si bien son soacutelo cinco las series completas disponibles (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid Murshycia y Paiacutes Vasco) es generalizable a lo largo de estos dieciseacuteis antildeos la opcioacuten de los ejeshycutivos autonoacutemicos de someter al arbitrio de las agencias internacionales de calificacioacuten crediticia la posicioacuten financiera de su regioacuten Asturias y La Rioja son las uacutenicas Comunishydades para las cuales no existe dato alguno teniendo disponible soacutelo el de los ejercicios 2004 y 2005 para el caso de Cantabria y contando con informacioacuten a partir de 2004 para Extremadura
Para completar el panel de la variable dependiente que es incompleto se han empleado dos alternativas La primera trabajar con el panel no balanceado es decir estimar economeacutetrishycamente el modelo exclusivamente con los datos oficiales proporcionados por Moodyrsquos y SampP
93 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
La segunda alternativa ha consistido en dotar de calificacioacuten a las CCAA que careciacutean de ella En aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de informacioacuten les asignamos o bien ideacutentico valor al calificado en el primer antildeo posterior disponible (denotada por Serie I) o bien un escaloacuten inferior de la escala de calificaciones crediticias (denominada Serie II) esta segunshyda alternativa se apoya en la hipoacutetesis de que una Comunidad Autoacutenoma solicita su calificashycioacuten crediticia cuando ha mejorado su situacioacuten econoacutemica o financiera con respecto a los antildeos precedentes
En una primera aproximacioacuten hemos tratado de incorporar en el anaacutelisis a las 17 CCAA para lo cual fue preciso asignar rating a aquellas regiones para las cuales no disshyponemos de informacioacuten alguna (optando por la asignacioacuten del rating medio del conjunshyto de las Comunidades para las que se cuenta con tal informacioacuten) Finalmente decidishymos abandonar esta alternativa y emplear un panel conformado por las 14 CCAA para las que existen calificaciones crediticias oficiales consecutivas para al menos los tres uacutelshytimos antildeos quedando en consecuencia excluidas del anaacutelisis Asturias Cantabria y La Rioja9
Manejamos por tanto dos paneles de datos para 14 CCAA uno no balanceado con 178 observaciones y otro correspondiente al periacuteodo 1992ndash2007 de 224 observaciones Utilizashymos buscando la mayor variabilidad posible en la variable dependiente la calificacioacuten de SampP para seis Comunidades (Andaluciacutea Aragoacuten Baleares Canarias Navarra y Paiacutes Vasco) mientras que para las ocho restantes (Castilla y Leoacuten CastillandashLa Mancha Cataluntildea Comushynidad Valenciana Extremadura Galicia Madrid y Murcia) emplearemos la calificacioacuten de Moodyrsquos10
La tabla 7 sintetiza los nueve escenarios alternativos de construccioacuten de la variable dependiente a partir de los que estimamos las diferentes especificaciones factibles seguacuten la ecuacioacuten [5] En funcioacuten de la longitud del panel de datos disponemos de dos bases de datos alternativas por un lado el panel balanceado (Modelos 1 a 6) y por otro lado el panel no balanceado (Modelos 7 a 9) en el cual hacemos uso exclusivamente de las evaluaciones de rating oficiales de las agencias de calificacioacuten crediticia A parshytir del panel no balanceado se ha seguido la siguiente metodologiacutea para obtener el bashylanceado La asignacioacuten en aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de inforshymacioacuten crediticia de ideacutentico valor al calificado para el primer antildeo disponible (Serie I) o de un nivel inferior de la escala transformada de calificaciones crediticias (Serie II) nos conduce a distinguir entre los Modelos 1 a 3 y los Modelos 4 a 6 respectivashymente
Finalmente la transformacioacuten de la notacioacuten utilizada por las agencias de rating en variables numeacutericas discretas seguacuten la escala de equivalencia recogida en la tabla 3 ofreshyce tres opciones de construccioacuten de la variable dependiente en funcioacuten de si considerashymos seis (Modelos 1 4 y 7) cinco (Modelos 2 5 y 8) o cuatro (Modelos 3 6 y 9) niveshyles de rating La tabla 8 recoge la frecuencia con que aparece cada calificacioacuten crediticia en cada uno de los modelos considerados
94 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 7 MODELOS SOMETIDOS A ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Panel Balanceado Serie I Valor (a) Modelo 2 Panel Balanceado Serie I Valor (b) Modelo 3 Panel Balanceado Serie I Valor (c) Modelo 4 Panel Balanceado Serie II Valor (a) Modelo 5 Panel Balanceado Serie II Valor (b) Modelo 6 Panel Balanceado Serie II Valor (c) Modelo 7 Panel No Balanceado Valor (a) Modelo 8 Panel No Balanceado Valor (b) Modelo 9 Panel No Balanceado Valor (c)
Tabla 8 FRECUENCIA VARIABLE DEPENDIENTE
M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 M 9
0 1 2 3 4 5 Total
6 30 84 78 25 1
224
6 30 84 78 26 0
224
6 30 84 104 0 0
224
11 51 73 63 25 1
224
11 51 73 63 26 0
224
11 51 73 89 0 0
224
6 25 58 63 25 1
178
6 25 58 63 26 0
178
6 25 58 89 0 0
178
322 Variables independientes variables de deuda y relacionadas con los efectos externos11
ndashshyDEBT es la ratio de la deuda de cada Comunidad Autoacutenoma sobre el PIB regional Tal y como apuntan Cheung (1996) y Landon y Smith (2000) se espera que un mayor nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma repercuta en unas maacutes elevashydas cargas financieras presentes y futuras de la Comunidad deducieacutendose una menor probabilidad de lograr un mejor rating
ndashshyDEBTAGGNO construida como el cociente entre el stock de deuda y el PIB del nivel autonoacutemico excluyendo del coacutemputo a la propia Comunidad Autoacutenoma12
Landon y Smith (2000) justifican un impacto negativo de esta variable sobre la vashyloracioacuten crediticia regional propiciado por la interdependencia de los ingresos reshygionales y un posible efecto contagio sobre la credibilidad del conjunto de las finanshyzas autonoacutemicas No obstante nosotros consideramos que el impacto sobre el rating autonoacutemico debe ser positivo Al estar incorporado el efecto del endeudamiento proshypio en la variable DEBT y estar eacutesta excluida del caacutelculo de DEBTAGGNO el aushymento de la deuda del nivel regional puede interpretarse como una mejora de la Coshymunidad respecto de las demaacutes
ndashshyDEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGNO estas dos variables tratan de reshylativizar la deuda puacuteblica de una Comunidad respecto del nivel de endeudamiento
95 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
alcanzado por el conjunto de CCAA La construccioacuten multiplicativa sugiere que dado un nivel de deuda de una Comunidad Autoacutenoma una deuda media maacutes eleshyvada del conjunto de las CCAA le supone a aqueacutella una mejora relativa aumenshytando la probabilidad de obtener una evaluacioacuten crediticia maacutes favorable por lo que el signo esperado es positivo Por otra parte la interaccioacuten de ambas variables como cociente nos hace suponer que dado un nivel de endeudamiento en una deshyterminada Comunidad Autoacutenoma un incremento en DEBTAGGNO supondriacutea una reduccioacuten del valor del cociente es decir un menor peso de la deuda de la Comushynidad respecto del total siendo por tanto mayor la probabilidad de obtener un mejor rating
ndashshyFEDDEBT definida como el cociente entre el nivel de deuda de la Administracioacuten Central del Estado y el PIB nacional su relacioacuten con el rating es negativa al suponer la calificacioacuten del gobierno central un ldquotechordquo a la de los ejecutivos regionales13
Cuando peor es la situacioacuten financiera del gobierno central menores son ademaacutes las expectativas de rescate por parte del resto de gobiernos de la nacioacuten Tambieacuten podriacutea esperarse un signo positivo justificado por el hecho de que ante una mayor deuda feshyderal el Estado central dispone de mayores recursos para afrontar los ldquogastos necesashyriosrdquo (infraestructuras servicios vinculados al Estado del Bienestar etc) quedando lsquoliberadasrsquo las CCAA de la cobertura de esos mayores gastos necesitando incurrir en una menor deuda y pudiendo alcanzar un rating regional maacutes elevado (Landon y Smith 2000 y 2007)
ndashshyDEBTFEDDEBT variable construida como el producto de la deuda autonoacutemica y la del gobierno central La interpretacioacuten de esta variable sugiere que para cada nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma una ratio maacutes elevada del endeudashymiento central contribuye a una reduccioacuten en la calificacioacuten crediticia autonoacutemica siendo el signo previsto negativo
ndashshyDEBT2 DEBTAGGNO2 y FEDDEBT2 confeccionadas como la elevacioacuten al cuadrado de las variables DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT respectivamente Evaluacutean la presencia de una correspondencia no lineal entre nivel de deuda y rashyting es decir la existencia de una externalidad negativa dependiente del volushymen de deuda (Bayoumi y Eichengreen 1994 Bayoumi et al 1995 Alcalde y Valleacutes 2002) El signo esperado de cada una de ellas es el mismo que el previsto al utilizar las disshytintas variables en niveles
ndashshyAND CAT MAD y VAL variables dummies que identifican con valor 1 a aquellas cuatro CCAA (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid y Valencia) cuya participacioacuten en el nivel de endeudamiento autonoacutemico supone al menos un 10 de la deuda autonoacuteshymica total La inclusioacuten de estas variables cualitativas trata de reforzar el efecto neshygativo de un excesivo volumen de deuda por tanto y con ideacutentico argumento al de DEBT el signo esperado es negativo
96 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
323 Variables independientes variables de control
ndashshyPIB el PIB per caacutepita es construido como el cociente entre el PIB y la poblacioacuten de cada una de las CCAA Se espera un signo positivo muestra del incremento en la probabilidad de obtener una mejor asignacioacuten crediticia a mayor nivel de renta dado que es maacutes probable una mayor flexibilidad de los ingresos puacuteblicos y por tanto reshysulta menor el riesgo de insolvencia (Cantor y Packer 1996 Aurioles et al 1996 Velasco 1999 Landon y Smith 2000 Afonso 2003)
ndashshyPRESPIB cociente entre las partidas contenidas en la agrupacioacuten presupuestaria lsquoOperaciones no financierasrsquo y el PIB de cada Comunidad Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) considera que la aportacioacuten de los diferentes sectores econoacutemicos al PIB autonoacutemico puede llegar a afectar a la prima de riesgo soportada por las CCAA En cierta medida esta variable constituye un indicador de una menor especializacioacuten sectorial de la economiacutea regional estando justificado un coeficiente negativo En nuestra opinioacuten una interpretacioacuten adicional y maacutes intuitiva del signo negativo espeshyrado reside en la vinculacioacuten de un mayor nivel de gasto puacuteblico con la loacutegica conshytrapartida de un superior volumen de ingresos lo que aumenta tambieacuten de manera poshysitiva el riesgo de incurrir en deacuteficit
ndashshyDEPEN esta variable mide la dependencia financiera de las CCAA y refleja la proshyporcioacuten que los ingresos por transferencias (corrientes y de capital) representan sobre el total de ingresos no financieros autonoacutemicos Esta variable muestra el menor riesshygo de una Comunidad Autoacutenoma de ldquoser dejada caerrdquo por parte del Gobierno central o dicho de otro modo la mayor probabilidad de ser rescatada conforme mayor sea la dependencia financiera de eacuteste por lo que el signo esperado debe ser positivo (Aushyrioles et al 1996 Cheung 1996 Fernaacutendez Llera 2005 2006a y 2006b) A nuestro juicio cabe esperar un signo negativo para esta variable La mayor autonomiacutea de las CCAA les debe proporcionar una mayor flexibilidad en el volumen y composicioacuten de sus gastos e ingresos puacuteblicos La posibilidad de ajustar de modo maacutes indepenshydiente las poliacuteticas de gasto asiacute como la composicioacuten y el volumen de sus ingresos no soacutelo permite a las CCAA adecuar mejor su actuacioacuten a las necesidades y caracshyteriacutesticas de su poblacioacuten y territorio sino que tambieacuten puede proporcionarles una gashyrantiacutea superior ante riesgos macroeconoacutemicos
ndashshyPOB65CA definida como la participacioacuten de la poblacioacuten mayor de 65 antildeos sobre el total de la poblacioacuten autonoacutemica pretende sintetizar las cargas presentes y futushyras del ejecutivo regional vinculadas a los mayores gastos del Estado del Bienestar (sanidad y servicios sociales) que pueden hacer peligrar el equilibrio financiero de la Comunidad El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyPOB24CA cociente entre la poblacioacuten menor de 24 antildeos y la poblacioacuten total de cada una de las CCAA A nuestro juicio el signo de esta variable deberiacutea ser positivo al estar relacionada con el mayor potencial de capital humano Si bien podriacutea tambieacuten
97 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
obtenerse un signo negativo justificado por los mayores gastos sanitarios de la poshyblacioacuten en sus primeros antildeos de vida asiacute como de los gastos en educacioacuten
ndashshyGOB variable dicotoacutemica que toma el valor 1 en aquellas CCAA en las que se ha proshyducido alguacuten cambio en el partido poliacutetico que sustenta al ejecutivo autonoacutemico duranshyte el periacuteodo de anaacutelisis y 0 en las restantes En cuanto a su interpretacioacuten entendemos que la permanencia del gobierno regional a lo largo del tiempo puede ser un indicador de coherencia en las poliacuteticas llevadas a cabo lo que puede contribuir a aumentar la proshybabilidad de obtener un mejor rating El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyCOMP variable dicotoacutemica que toma el valor 1 para las CCAA del artiacuteculo 151 y 0 para las restantes El acceso raacutepido a un mayor nivel competencial suele estar asoshyciado a un maacutes elevado nivel de endeudamiento puacuteblico para hacer frente a las comshypetencias autonoacutemicas lo cual significariacutea una peor situacioacuten de las finanzas puacuteblishycas Por esta razoacuten el signo esperado es negativo
ndashshyFA empleamos una dummy con el valor 1 para los casos de Navarra y Paiacutes Vasco y 0 para las restantes CCAA El reacutegimen de financiacioacuten foral permite a esas Comunishydades disponer de mayores recursos obteniendo una holgura financiera que les evita incurrir en niveles de deuda similares a los del resto de CCAA de reacutegimen comuacuten teniendo una inferior prima de riesgo El signo esperado es entonces positivo
ndashshyTEMP variable ficticia que toma el valor 1 en los ejercicios 1992 1997 y 2002 y cero en los restantes Trata de recoger los ajustes que se producen en los periacuteodos en que entran en vigor los nuevos modelos de financiacioacuten autonoacutemica y las sucesivas normativas de estabilidad presupuestaria14 La aplicacioacuten de un mecanismo de estashybilidad asociado generalmente a una mayor disciplina financiera asiacute como el increshymento de recursos autonoacutemicos logrado con cualquier reforma de los modelos de fishynanciacioacuten autonoacutemica justifican un signo positivo en esta variable
4 Resultados del modelo
En la tabla 9 se muestran los mejores resultados obtenidos para cada una de las nueve alternativas de estimacioacuten consideradas Los modelos se han seleccionado atendiendo al poder explicativo conjunto (pseudo-R2 y logaritmo de la funcioacuten de verosimilitud) a la loacuteshygica econoacutemica que sustenta el signo esperado para nuestras variables explicativas y a la sigshynificatividad individual de eacutestas15 En comparacioacuten con otras investigaciones el poder exshyplicativo de todos los modelos es elevado mostrando el pseudondashR2 valores que oscilan entre el 0219 y el 0469 En teacuterminos generales los resultados muestran una gran robustez entre los diferentes modelos planteados Ademaacutes nuestras variables de intereacutes aquellas que geneshyran externalidades son significativas y tienen el signo esperado resultado que no obtenemos en las variables de control salvo en los casos del PIB y de la poblacioacuten mayor de sesenta y cinco antildeos y menor de veinticuatro
98
9
(ndash21
50)
-6
(007
0)
(204
7)
(4
214)
Mod
elo
(098
7)
-3
(ndash12
82)
(215
4)
1813
(ndash21
96)
(159
6)
ndash24
10
196
10
178 14
0394
ndash955
93
1243
14
0000
ndash002
8
ndash027
3 02
40
2455
53
28
1952
Bal
ance
ado
8
(ndash32
29)
(188
0)
(ndash32
69)
(ndash24
52)
(ndash
0833
) (3
582)
(620
7)
Mod
elo -6
100
(191
5)
(270
7)
(5
576)
(246
7)
0000
por
178 14
0227
ndash150
195
8814
8
No
ndash027
2
1062
1225
10
ndash014
7
ndash232
0 ndash0
139 10
0302
1788
42
27
6758
1296
al
Pan
el
7
(074
3)
(ndash18
03)
-6
(ndash12
22)
signi
ficati
vo
(ndash20
20)
(181
1)
Mod
elo
2324
10
(121
6)
(311
8)
(309
6)
(8
234)
(981
6)
(7
283)
178 14
0246
ndash152
59
9957
5 00
00
0687
ndash013
5
ndash018
0
1289
100
ndash027
8
0281
1934
42
82
6899
11
579
por
5
6
(ndash25
21)
(254
9)
(ndash26
27)
-6
(040
6)
(ndash22
53)
(2
051)
(838
5)
(6
247)
(271
3)
al
Mod
elo
2892
10
224
1426
(338
6)
14
0374
ndash130
046
1551
62
0000
signi
ficati
vo
EST
IMA
CIOacute
N ndash045
6
ndash012
8
0658
ndash0
243
0167
2713
53
43
2066
5
(ndash28
72)
(230
1)
(ndash
1774
)
-6
(ndash23
20)
100
(190
8)
(ndash07
62)
(603
0)
(7
285)
(700
1)
(259
5)
Mod
elo
(655
8)
por
2858
10
224 1
ndash033
6 14 0223
ndash195
834
1121
8400
00
al
ndash001
4
0075
ndash0
087
ndash020
2 01
82
2129
41
67
6566
1220
o
9L
A
signi
ficati
v
Tab
la
4
DE
(ndash18
91)
(340
1)
(ndash43
99)
Mod
elo -6
(ndash22
21)
(4
461)
(584
7)
(ndash08
70)
(924
4)
(1
3734
)
(1
1707
)
(6
173)
(591
5)
RE
SUL
TA
DO
S
Bal
ance
ado
2543
10
224 14
0219
ndash197
535
1107
3
0000
ndash025
9
0773
ndash033
2
ndash009
3
ndash016
7 01
61
2168
41
65
6581
11
298
1264
Stud
ent
de
Pan
el 3
(ndash23
27)
(181
9)
(ndash24
08)
-6
(ndash07
99)
(280
7)
(ndash02
87)
(165
9)
(267
7)
(4
320)
(390
6)
t la
Mod
elo
2091
10
224 14
0469
ndash111
68
1973
09 de
0000
valo
res
ndash002
4
0095
ndash0
167
ndash004
7 03
29
ndash035
6
2272
55
51
2339
los
2
(ndash40
90)
(302
0)
(ndash36
88)
Mod
elo -6
(ndash18
89)
(135
21)
mue
stran
(312
0)
(ndash
0873
)
(571
9)
(9
611)
3283
10
(467
7)
(256
2)
224 14
0327
ndash168
876
1642
24
0000
se
ndash025
7
0637
ndash010
1
ndash031
5 02
65
ndash049
7
1850
45
54
7498
1636
pareacute
ntes
is
1
(ndash30
95)
(168
8)
(ndash17
83)
-6
(ndash13
23)
(193
2)
(202
0)
(4
683)
(636
5)
(3
245)
entre
(327
6)
(222
6)
Mod
elo
3126
10
224 14
0311
ndash176
128
1589
62
0000
varia
bles
ndash001
8
0062
ndash0
101
ndash029
4 02
75
1884
44
82
7240
11
834
1690
las
de
coef
icien
tes
CCA
A
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
91 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Tabla 5 (continuacioacuten) DESCRIPCIOacuteN DE LAS VARIABLES UTILIZADAS
Siacutembolo Tipo Denominacioacuten Descripcioacuten Signo
esperado Fuente
AND CAT S CCAA maacutes Variables cualitativas que denotan a ndash Banco de Espantildea MAD VAL endeudadas aquellas Comunidades cuyo volumen y elaboracioacuten
de deuda supera el 10 de la deuda propia regional conjunta
PIB Z Renta per caacutepita Cociente entre el PIB y la poblacioacuten regional + Banco de Espantildea e INE
PRESPIB Z Tamantildeo del Cociente entre el presupuesto autonoacutemico ndash MEH y sector puacuteblico (obligaciones no financieras) elaboracioacuten propia autonoacutemico y el PIB regional
DEPEN Z Dependencia Cociente entre las transferencias ndash MEH y financiera (corrientes y de capital) y los ingresos elaboracioacuten propia
no financieros autonoacutemicos
POB65CA Z Poblacioacuten mayor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica ndash INE y de 65 antildeos mayor de 65 antildeos elaboracioacuten propia
POB24CA Z Poblacioacuten menor Porcentaje de la poblacioacuten autonoacutemica + INE y de 24 antildeos menor de 24 antildeos elaboracioacuten propia
GOB Z Coherencia Variable ficticia que toma el valor 1 en ndash Elaboracioacuten propia temporal aquellas Comunidades en las que ha
existido variacioacuten en el color poliacutetico del ejecutivo regional Aragoacuten Baleares Canarias Cataluntildea Galicia Madrid Murcia Navarra y Valencia ademaacutes de Paiacutes Vasco
COMP Z Nivel Variable cualitativa que toma el valor 1 ndash Elaboracioacuten propia competencial para las CCAA del artiacuteculo 151
FA Z Sistema de Variable dummy que toma valor cero para + Elaboracioacuten propia Financiacioacuten las CCAA de Reacutegimen Comuacuten y uno para Autonoacutemica las de Reacutegimen Foral (Navarra y Paiacutes Vasco)
TEMP Z Variable Variable ficticia que toma el valor 1 en + Elaboracioacuten propia temporal los ejercicios 1992 1997 y 2002
Fuente Elaboracioacuten propia
Tabla 6 PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5375 2287 14 117 DEBT2 34108 28419 20 1369 DEBTAGGNO 5538 0858 29 65 DEBTAGGNO2 31437 8637 83 427 FEDDEBT 51081 8548 363 616 FEDDEBT2 2682037 853024 13177 37946 PIB 1516156 5379261 64472 295992 PRESPIB 0132 0056 0026 0296 DEPEN 0542 0294 0006 0921 POB65CA 16538 3023 972 2295 POB24CA 29762 4109 2179 3998
92 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 6 (continuacioacuten) PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL NO BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5466 2279 14 117 DEBT2 35047 28824 20 1369 DEBTAGGNO 5666 0713 29 65 DEBTAGGNO2 32649 7365 83 427 FEDDEBT 49809 8671 363 616 FEDDEBT2 2555701 856810 13177 37946 PIB 1652408 5076875 72905 295992 PRESPIB 0132 0055 0026 0296 DEPEN 0505 0288 0006 0921 POB65CA 16457 3098 1009 2295 POB24CA 28994 3956 2179 3990
321 Construccioacuten de la variable dependiente
Nuestro anaacutelisis economeacutetrico se realiza para las evaluaciones crediticias de la deuda a largo plazo de las CCAA para lo cual disponemos de la calificaciones otorgadas por SampP y Moodyrsquos8 Un sucinto escrutinio de los datos (tabla 4) considerando la escala de equivalencia recogida en la Tabla 2 muestra que las calificaciones emitidas por SampP son persistentemente iguales o maacutes elevadas que las informadas por Moodyrsquos (tan soacutelo exisshyten cuatro excepciones Andaluciacutea entre los antildeos 1997 a 2000 Comunidad Valenciana en 2006 y 2007 Galicia en el ejercicio 2006 y Paiacutes Vasco de 2005 a 2006) Ademaacutes en tan soacutelo tres ocasiones una Comunidad Autoacutenoma ve reducido su rating Cataluntildea entre 1993 y 1994 Madrid entre 1995 y 1996 y Baleares de 2005 a 2006 Benito et al (2002) sentildeashylan la similitud existente entre las calificaciones de las CCAA espantildeolas con la obtenida por otras regiones de la Unioacuten Europea como las regiones italianas y alguna regioacuten franshycesa estando sin embargo peor calificadas que la mayoriacutea de las regiones alemanas y las austriacas
Dada la inexistencia de calificaciones autonoacutemicas salvo Madrid y Murcia para peshyriacuteodos anteriores a 1992 nuestro horizonte temporal abarca desde este antildeo hasta 2007 Si bien son soacutelo cinco las series completas disponibles (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid Murshycia y Paiacutes Vasco) es generalizable a lo largo de estos dieciseacuteis antildeos la opcioacuten de los ejeshycutivos autonoacutemicos de someter al arbitrio de las agencias internacionales de calificacioacuten crediticia la posicioacuten financiera de su regioacuten Asturias y La Rioja son las uacutenicas Comunishydades para las cuales no existe dato alguno teniendo disponible soacutelo el de los ejercicios 2004 y 2005 para el caso de Cantabria y contando con informacioacuten a partir de 2004 para Extremadura
Para completar el panel de la variable dependiente que es incompleto se han empleado dos alternativas La primera trabajar con el panel no balanceado es decir estimar economeacutetrishycamente el modelo exclusivamente con los datos oficiales proporcionados por Moodyrsquos y SampP
93 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
La segunda alternativa ha consistido en dotar de calificacioacuten a las CCAA que careciacutean de ella En aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de informacioacuten les asignamos o bien ideacutentico valor al calificado en el primer antildeo posterior disponible (denotada por Serie I) o bien un escaloacuten inferior de la escala de calificaciones crediticias (denominada Serie II) esta segunshyda alternativa se apoya en la hipoacutetesis de que una Comunidad Autoacutenoma solicita su calificashycioacuten crediticia cuando ha mejorado su situacioacuten econoacutemica o financiera con respecto a los antildeos precedentes
En una primera aproximacioacuten hemos tratado de incorporar en el anaacutelisis a las 17 CCAA para lo cual fue preciso asignar rating a aquellas regiones para las cuales no disshyponemos de informacioacuten alguna (optando por la asignacioacuten del rating medio del conjunshyto de las Comunidades para las que se cuenta con tal informacioacuten) Finalmente decidishymos abandonar esta alternativa y emplear un panel conformado por las 14 CCAA para las que existen calificaciones crediticias oficiales consecutivas para al menos los tres uacutelshytimos antildeos quedando en consecuencia excluidas del anaacutelisis Asturias Cantabria y La Rioja9
Manejamos por tanto dos paneles de datos para 14 CCAA uno no balanceado con 178 observaciones y otro correspondiente al periacuteodo 1992ndash2007 de 224 observaciones Utilizashymos buscando la mayor variabilidad posible en la variable dependiente la calificacioacuten de SampP para seis Comunidades (Andaluciacutea Aragoacuten Baleares Canarias Navarra y Paiacutes Vasco) mientras que para las ocho restantes (Castilla y Leoacuten CastillandashLa Mancha Cataluntildea Comushynidad Valenciana Extremadura Galicia Madrid y Murcia) emplearemos la calificacioacuten de Moodyrsquos10
La tabla 7 sintetiza los nueve escenarios alternativos de construccioacuten de la variable dependiente a partir de los que estimamos las diferentes especificaciones factibles seguacuten la ecuacioacuten [5] En funcioacuten de la longitud del panel de datos disponemos de dos bases de datos alternativas por un lado el panel balanceado (Modelos 1 a 6) y por otro lado el panel no balanceado (Modelos 7 a 9) en el cual hacemos uso exclusivamente de las evaluaciones de rating oficiales de las agencias de calificacioacuten crediticia A parshytir del panel no balanceado se ha seguido la siguiente metodologiacutea para obtener el bashylanceado La asignacioacuten en aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de inforshymacioacuten crediticia de ideacutentico valor al calificado para el primer antildeo disponible (Serie I) o de un nivel inferior de la escala transformada de calificaciones crediticias (Serie II) nos conduce a distinguir entre los Modelos 1 a 3 y los Modelos 4 a 6 respectivashymente
Finalmente la transformacioacuten de la notacioacuten utilizada por las agencias de rating en variables numeacutericas discretas seguacuten la escala de equivalencia recogida en la tabla 3 ofreshyce tres opciones de construccioacuten de la variable dependiente en funcioacuten de si considerashymos seis (Modelos 1 4 y 7) cinco (Modelos 2 5 y 8) o cuatro (Modelos 3 6 y 9) niveshyles de rating La tabla 8 recoge la frecuencia con que aparece cada calificacioacuten crediticia en cada uno de los modelos considerados
94 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 7 MODELOS SOMETIDOS A ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Panel Balanceado Serie I Valor (a) Modelo 2 Panel Balanceado Serie I Valor (b) Modelo 3 Panel Balanceado Serie I Valor (c) Modelo 4 Panel Balanceado Serie II Valor (a) Modelo 5 Panel Balanceado Serie II Valor (b) Modelo 6 Panel Balanceado Serie II Valor (c) Modelo 7 Panel No Balanceado Valor (a) Modelo 8 Panel No Balanceado Valor (b) Modelo 9 Panel No Balanceado Valor (c)
Tabla 8 FRECUENCIA VARIABLE DEPENDIENTE
M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 M 9
0 1 2 3 4 5 Total
6 30 84 78 25 1
224
6 30 84 78 26 0
224
6 30 84 104 0 0
224
11 51 73 63 25 1
224
11 51 73 63 26 0
224
11 51 73 89 0 0
224
6 25 58 63 25 1
178
6 25 58 63 26 0
178
6 25 58 89 0 0
178
322 Variables independientes variables de deuda y relacionadas con los efectos externos11
ndashshyDEBT es la ratio de la deuda de cada Comunidad Autoacutenoma sobre el PIB regional Tal y como apuntan Cheung (1996) y Landon y Smith (2000) se espera que un mayor nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma repercuta en unas maacutes elevashydas cargas financieras presentes y futuras de la Comunidad deducieacutendose una menor probabilidad de lograr un mejor rating
ndashshyDEBTAGGNO construida como el cociente entre el stock de deuda y el PIB del nivel autonoacutemico excluyendo del coacutemputo a la propia Comunidad Autoacutenoma12
Landon y Smith (2000) justifican un impacto negativo de esta variable sobre la vashyloracioacuten crediticia regional propiciado por la interdependencia de los ingresos reshygionales y un posible efecto contagio sobre la credibilidad del conjunto de las finanshyzas autonoacutemicas No obstante nosotros consideramos que el impacto sobre el rating autonoacutemico debe ser positivo Al estar incorporado el efecto del endeudamiento proshypio en la variable DEBT y estar eacutesta excluida del caacutelculo de DEBTAGGNO el aushymento de la deuda del nivel regional puede interpretarse como una mejora de la Coshymunidad respecto de las demaacutes
ndashshyDEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGNO estas dos variables tratan de reshylativizar la deuda puacuteblica de una Comunidad respecto del nivel de endeudamiento
95 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
alcanzado por el conjunto de CCAA La construccioacuten multiplicativa sugiere que dado un nivel de deuda de una Comunidad Autoacutenoma una deuda media maacutes eleshyvada del conjunto de las CCAA le supone a aqueacutella una mejora relativa aumenshytando la probabilidad de obtener una evaluacioacuten crediticia maacutes favorable por lo que el signo esperado es positivo Por otra parte la interaccioacuten de ambas variables como cociente nos hace suponer que dado un nivel de endeudamiento en una deshyterminada Comunidad Autoacutenoma un incremento en DEBTAGGNO supondriacutea una reduccioacuten del valor del cociente es decir un menor peso de la deuda de la Comushynidad respecto del total siendo por tanto mayor la probabilidad de obtener un mejor rating
ndashshyFEDDEBT definida como el cociente entre el nivel de deuda de la Administracioacuten Central del Estado y el PIB nacional su relacioacuten con el rating es negativa al suponer la calificacioacuten del gobierno central un ldquotechordquo a la de los ejecutivos regionales13
Cuando peor es la situacioacuten financiera del gobierno central menores son ademaacutes las expectativas de rescate por parte del resto de gobiernos de la nacioacuten Tambieacuten podriacutea esperarse un signo positivo justificado por el hecho de que ante una mayor deuda feshyderal el Estado central dispone de mayores recursos para afrontar los ldquogastos necesashyriosrdquo (infraestructuras servicios vinculados al Estado del Bienestar etc) quedando lsquoliberadasrsquo las CCAA de la cobertura de esos mayores gastos necesitando incurrir en una menor deuda y pudiendo alcanzar un rating regional maacutes elevado (Landon y Smith 2000 y 2007)
ndashshyDEBTFEDDEBT variable construida como el producto de la deuda autonoacutemica y la del gobierno central La interpretacioacuten de esta variable sugiere que para cada nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma una ratio maacutes elevada del endeudashymiento central contribuye a una reduccioacuten en la calificacioacuten crediticia autonoacutemica siendo el signo previsto negativo
ndashshyDEBT2 DEBTAGGNO2 y FEDDEBT2 confeccionadas como la elevacioacuten al cuadrado de las variables DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT respectivamente Evaluacutean la presencia de una correspondencia no lineal entre nivel de deuda y rashyting es decir la existencia de una externalidad negativa dependiente del volushymen de deuda (Bayoumi y Eichengreen 1994 Bayoumi et al 1995 Alcalde y Valleacutes 2002) El signo esperado de cada una de ellas es el mismo que el previsto al utilizar las disshytintas variables en niveles
ndashshyAND CAT MAD y VAL variables dummies que identifican con valor 1 a aquellas cuatro CCAA (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid y Valencia) cuya participacioacuten en el nivel de endeudamiento autonoacutemico supone al menos un 10 de la deuda autonoacuteshymica total La inclusioacuten de estas variables cualitativas trata de reforzar el efecto neshygativo de un excesivo volumen de deuda por tanto y con ideacutentico argumento al de DEBT el signo esperado es negativo
96 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
323 Variables independientes variables de control
ndashshyPIB el PIB per caacutepita es construido como el cociente entre el PIB y la poblacioacuten de cada una de las CCAA Se espera un signo positivo muestra del incremento en la probabilidad de obtener una mejor asignacioacuten crediticia a mayor nivel de renta dado que es maacutes probable una mayor flexibilidad de los ingresos puacuteblicos y por tanto reshysulta menor el riesgo de insolvencia (Cantor y Packer 1996 Aurioles et al 1996 Velasco 1999 Landon y Smith 2000 Afonso 2003)
ndashshyPRESPIB cociente entre las partidas contenidas en la agrupacioacuten presupuestaria lsquoOperaciones no financierasrsquo y el PIB de cada Comunidad Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) considera que la aportacioacuten de los diferentes sectores econoacutemicos al PIB autonoacutemico puede llegar a afectar a la prima de riesgo soportada por las CCAA En cierta medida esta variable constituye un indicador de una menor especializacioacuten sectorial de la economiacutea regional estando justificado un coeficiente negativo En nuestra opinioacuten una interpretacioacuten adicional y maacutes intuitiva del signo negativo espeshyrado reside en la vinculacioacuten de un mayor nivel de gasto puacuteblico con la loacutegica conshytrapartida de un superior volumen de ingresos lo que aumenta tambieacuten de manera poshysitiva el riesgo de incurrir en deacuteficit
ndashshyDEPEN esta variable mide la dependencia financiera de las CCAA y refleja la proshyporcioacuten que los ingresos por transferencias (corrientes y de capital) representan sobre el total de ingresos no financieros autonoacutemicos Esta variable muestra el menor riesshygo de una Comunidad Autoacutenoma de ldquoser dejada caerrdquo por parte del Gobierno central o dicho de otro modo la mayor probabilidad de ser rescatada conforme mayor sea la dependencia financiera de eacuteste por lo que el signo esperado debe ser positivo (Aushyrioles et al 1996 Cheung 1996 Fernaacutendez Llera 2005 2006a y 2006b) A nuestro juicio cabe esperar un signo negativo para esta variable La mayor autonomiacutea de las CCAA les debe proporcionar una mayor flexibilidad en el volumen y composicioacuten de sus gastos e ingresos puacuteblicos La posibilidad de ajustar de modo maacutes indepenshydiente las poliacuteticas de gasto asiacute como la composicioacuten y el volumen de sus ingresos no soacutelo permite a las CCAA adecuar mejor su actuacioacuten a las necesidades y caracshyteriacutesticas de su poblacioacuten y territorio sino que tambieacuten puede proporcionarles una gashyrantiacutea superior ante riesgos macroeconoacutemicos
ndashshyPOB65CA definida como la participacioacuten de la poblacioacuten mayor de 65 antildeos sobre el total de la poblacioacuten autonoacutemica pretende sintetizar las cargas presentes y futushyras del ejecutivo regional vinculadas a los mayores gastos del Estado del Bienestar (sanidad y servicios sociales) que pueden hacer peligrar el equilibrio financiero de la Comunidad El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyPOB24CA cociente entre la poblacioacuten menor de 24 antildeos y la poblacioacuten total de cada una de las CCAA A nuestro juicio el signo de esta variable deberiacutea ser positivo al estar relacionada con el mayor potencial de capital humano Si bien podriacutea tambieacuten
97 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
obtenerse un signo negativo justificado por los mayores gastos sanitarios de la poshyblacioacuten en sus primeros antildeos de vida asiacute como de los gastos en educacioacuten
ndashshyGOB variable dicotoacutemica que toma el valor 1 en aquellas CCAA en las que se ha proshyducido alguacuten cambio en el partido poliacutetico que sustenta al ejecutivo autonoacutemico duranshyte el periacuteodo de anaacutelisis y 0 en las restantes En cuanto a su interpretacioacuten entendemos que la permanencia del gobierno regional a lo largo del tiempo puede ser un indicador de coherencia en las poliacuteticas llevadas a cabo lo que puede contribuir a aumentar la proshybabilidad de obtener un mejor rating El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyCOMP variable dicotoacutemica que toma el valor 1 para las CCAA del artiacuteculo 151 y 0 para las restantes El acceso raacutepido a un mayor nivel competencial suele estar asoshyciado a un maacutes elevado nivel de endeudamiento puacuteblico para hacer frente a las comshypetencias autonoacutemicas lo cual significariacutea una peor situacioacuten de las finanzas puacuteblishycas Por esta razoacuten el signo esperado es negativo
ndashshyFA empleamos una dummy con el valor 1 para los casos de Navarra y Paiacutes Vasco y 0 para las restantes CCAA El reacutegimen de financiacioacuten foral permite a esas Comunishydades disponer de mayores recursos obteniendo una holgura financiera que les evita incurrir en niveles de deuda similares a los del resto de CCAA de reacutegimen comuacuten teniendo una inferior prima de riesgo El signo esperado es entonces positivo
ndashshyTEMP variable ficticia que toma el valor 1 en los ejercicios 1992 1997 y 2002 y cero en los restantes Trata de recoger los ajustes que se producen en los periacuteodos en que entran en vigor los nuevos modelos de financiacioacuten autonoacutemica y las sucesivas normativas de estabilidad presupuestaria14 La aplicacioacuten de un mecanismo de estashybilidad asociado generalmente a una mayor disciplina financiera asiacute como el increshymento de recursos autonoacutemicos logrado con cualquier reforma de los modelos de fishynanciacioacuten autonoacutemica justifican un signo positivo en esta variable
4 Resultados del modelo
En la tabla 9 se muestran los mejores resultados obtenidos para cada una de las nueve alternativas de estimacioacuten consideradas Los modelos se han seleccionado atendiendo al poder explicativo conjunto (pseudo-R2 y logaritmo de la funcioacuten de verosimilitud) a la loacuteshygica econoacutemica que sustenta el signo esperado para nuestras variables explicativas y a la sigshynificatividad individual de eacutestas15 En comparacioacuten con otras investigaciones el poder exshyplicativo de todos los modelos es elevado mostrando el pseudondashR2 valores que oscilan entre el 0219 y el 0469 En teacuterminos generales los resultados muestran una gran robustez entre los diferentes modelos planteados Ademaacutes nuestras variables de intereacutes aquellas que geneshyran externalidades son significativas y tienen el signo esperado resultado que no obtenemos en las variables de control salvo en los casos del PIB y de la poblacioacuten mayor de sesenta y cinco antildeos y menor de veinticuatro
98
9
(ndash21
50)
-6
(007
0)
(204
7)
(4
214)
Mod
elo
(098
7)
-3
(ndash12
82)
(215
4)
1813
(ndash21
96)
(159
6)
ndash24
10
196
10
178 14
0394
ndash955
93
1243
14
0000
ndash002
8
ndash027
3 02
40
2455
53
28
1952
Bal
ance
ado
8
(ndash32
29)
(188
0)
(ndash32
69)
(ndash24
52)
(ndash
0833
) (3
582)
(620
7)
Mod
elo -6
100
(191
5)
(270
7)
(5
576)
(246
7)
0000
por
178 14
0227
ndash150
195
8814
8
No
ndash027
2
1062
1225
10
ndash014
7
ndash232
0 ndash0
139 10
0302
1788
42
27
6758
1296
al
Pan
el
7
(074
3)
(ndash18
03)
-6
(ndash12
22)
signi
ficati
vo
(ndash20
20)
(181
1)
Mod
elo
2324
10
(121
6)
(311
8)
(309
6)
(8
234)
(981
6)
(7
283)
178 14
0246
ndash152
59
9957
5 00
00
0687
ndash013
5
ndash018
0
1289
100
ndash027
8
0281
1934
42
82
6899
11
579
por
5
6
(ndash25
21)
(254
9)
(ndash26
27)
-6
(040
6)
(ndash22
53)
(2
051)
(838
5)
(6
247)
(271
3)
al
Mod
elo
2892
10
224
1426
(338
6)
14
0374
ndash130
046
1551
62
0000
signi
ficati
vo
EST
IMA
CIOacute
N ndash045
6
ndash012
8
0658
ndash0
243
0167
2713
53
43
2066
5
(ndash28
72)
(230
1)
(ndash
1774
)
-6
(ndash23
20)
100
(190
8)
(ndash07
62)
(603
0)
(7
285)
(700
1)
(259
5)
Mod
elo
(655
8)
por
2858
10
224 1
ndash033
6 14 0223
ndash195
834
1121
8400
00
al
ndash001
4
0075
ndash0
087
ndash020
2 01
82
2129
41
67
6566
1220
o
9L
A
signi
ficati
v
Tab
la
4
DE
(ndash18
91)
(340
1)
(ndash43
99)
Mod
elo -6
(ndash22
21)
(4
461)
(584
7)
(ndash08
70)
(924
4)
(1
3734
)
(1
1707
)
(6
173)
(591
5)
RE
SUL
TA
DO
S
Bal
ance
ado
2543
10
224 14
0219
ndash197
535
1107
3
0000
ndash025
9
0773
ndash033
2
ndash009
3
ndash016
7 01
61
2168
41
65
6581
11
298
1264
Stud
ent
de
Pan
el 3
(ndash23
27)
(181
9)
(ndash24
08)
-6
(ndash07
99)
(280
7)
(ndash02
87)
(165
9)
(267
7)
(4
320)
(390
6)
t la
Mod
elo
2091
10
224 14
0469
ndash111
68
1973
09 de
0000
valo
res
ndash002
4
0095
ndash0
167
ndash004
7 03
29
ndash035
6
2272
55
51
2339
los
2
(ndash40
90)
(302
0)
(ndash36
88)
Mod
elo -6
(ndash18
89)
(135
21)
mue
stran
(312
0)
(ndash
0873
)
(571
9)
(9
611)
3283
10
(467
7)
(256
2)
224 14
0327
ndash168
876
1642
24
0000
se
ndash025
7
0637
ndash010
1
ndash031
5 02
65
ndash049
7
1850
45
54
7498
1636
pareacute
ntes
is
1
(ndash30
95)
(168
8)
(ndash17
83)
-6
(ndash13
23)
(193
2)
(202
0)
(4
683)
(636
5)
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245)
entre
(327
6)
(222
6)
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
92 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 6 (continuacioacuten) PRINCIPALES ESTADIacuteSTICOS DESCRIPTIVOS BAacuteSICOS (PANEL NO BALANCEADO)
Variable Media Desviacioacuten tiacutepica Valor miacutenimo Valor maacuteximo
DEBT 5466 2279 14 117 DEBT2 35047 28824 20 1369 DEBTAGGNO 5666 0713 29 65 DEBTAGGNO2 32649 7365 83 427 FEDDEBT 49809 8671 363 616 FEDDEBT2 2555701 856810 13177 37946 PIB 1652408 5076875 72905 295992 PRESPIB 0132 0055 0026 0296 DEPEN 0505 0288 0006 0921 POB65CA 16457 3098 1009 2295 POB24CA 28994 3956 2179 3990
321 Construccioacuten de la variable dependiente
Nuestro anaacutelisis economeacutetrico se realiza para las evaluaciones crediticias de la deuda a largo plazo de las CCAA para lo cual disponemos de la calificaciones otorgadas por SampP y Moodyrsquos8 Un sucinto escrutinio de los datos (tabla 4) considerando la escala de equivalencia recogida en la Tabla 2 muestra que las calificaciones emitidas por SampP son persistentemente iguales o maacutes elevadas que las informadas por Moodyrsquos (tan soacutelo exisshyten cuatro excepciones Andaluciacutea entre los antildeos 1997 a 2000 Comunidad Valenciana en 2006 y 2007 Galicia en el ejercicio 2006 y Paiacutes Vasco de 2005 a 2006) Ademaacutes en tan soacutelo tres ocasiones una Comunidad Autoacutenoma ve reducido su rating Cataluntildea entre 1993 y 1994 Madrid entre 1995 y 1996 y Baleares de 2005 a 2006 Benito et al (2002) sentildeashylan la similitud existente entre las calificaciones de las CCAA espantildeolas con la obtenida por otras regiones de la Unioacuten Europea como las regiones italianas y alguna regioacuten franshycesa estando sin embargo peor calificadas que la mayoriacutea de las regiones alemanas y las austriacas
Dada la inexistencia de calificaciones autonoacutemicas salvo Madrid y Murcia para peshyriacuteodos anteriores a 1992 nuestro horizonte temporal abarca desde este antildeo hasta 2007 Si bien son soacutelo cinco las series completas disponibles (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid Murshycia y Paiacutes Vasco) es generalizable a lo largo de estos dieciseacuteis antildeos la opcioacuten de los ejeshycutivos autonoacutemicos de someter al arbitrio de las agencias internacionales de calificacioacuten crediticia la posicioacuten financiera de su regioacuten Asturias y La Rioja son las uacutenicas Comunishydades para las cuales no existe dato alguno teniendo disponible soacutelo el de los ejercicios 2004 y 2005 para el caso de Cantabria y contando con informacioacuten a partir de 2004 para Extremadura
Para completar el panel de la variable dependiente que es incompleto se han empleado dos alternativas La primera trabajar con el panel no balanceado es decir estimar economeacutetrishycamente el modelo exclusivamente con los datos oficiales proporcionados por Moodyrsquos y SampP
93 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
La segunda alternativa ha consistido en dotar de calificacioacuten a las CCAA que careciacutean de ella En aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de informacioacuten les asignamos o bien ideacutentico valor al calificado en el primer antildeo posterior disponible (denotada por Serie I) o bien un escaloacuten inferior de la escala de calificaciones crediticias (denominada Serie II) esta segunshyda alternativa se apoya en la hipoacutetesis de que una Comunidad Autoacutenoma solicita su calificashycioacuten crediticia cuando ha mejorado su situacioacuten econoacutemica o financiera con respecto a los antildeos precedentes
En una primera aproximacioacuten hemos tratado de incorporar en el anaacutelisis a las 17 CCAA para lo cual fue preciso asignar rating a aquellas regiones para las cuales no disshyponemos de informacioacuten alguna (optando por la asignacioacuten del rating medio del conjunshyto de las Comunidades para las que se cuenta con tal informacioacuten) Finalmente decidishymos abandonar esta alternativa y emplear un panel conformado por las 14 CCAA para las que existen calificaciones crediticias oficiales consecutivas para al menos los tres uacutelshytimos antildeos quedando en consecuencia excluidas del anaacutelisis Asturias Cantabria y La Rioja9
Manejamos por tanto dos paneles de datos para 14 CCAA uno no balanceado con 178 observaciones y otro correspondiente al periacuteodo 1992ndash2007 de 224 observaciones Utilizashymos buscando la mayor variabilidad posible en la variable dependiente la calificacioacuten de SampP para seis Comunidades (Andaluciacutea Aragoacuten Baleares Canarias Navarra y Paiacutes Vasco) mientras que para las ocho restantes (Castilla y Leoacuten CastillandashLa Mancha Cataluntildea Comushynidad Valenciana Extremadura Galicia Madrid y Murcia) emplearemos la calificacioacuten de Moodyrsquos10
La tabla 7 sintetiza los nueve escenarios alternativos de construccioacuten de la variable dependiente a partir de los que estimamos las diferentes especificaciones factibles seguacuten la ecuacioacuten [5] En funcioacuten de la longitud del panel de datos disponemos de dos bases de datos alternativas por un lado el panel balanceado (Modelos 1 a 6) y por otro lado el panel no balanceado (Modelos 7 a 9) en el cual hacemos uso exclusivamente de las evaluaciones de rating oficiales de las agencias de calificacioacuten crediticia A parshytir del panel no balanceado se ha seguido la siguiente metodologiacutea para obtener el bashylanceado La asignacioacuten en aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de inforshymacioacuten crediticia de ideacutentico valor al calificado para el primer antildeo disponible (Serie I) o de un nivel inferior de la escala transformada de calificaciones crediticias (Serie II) nos conduce a distinguir entre los Modelos 1 a 3 y los Modelos 4 a 6 respectivashymente
Finalmente la transformacioacuten de la notacioacuten utilizada por las agencias de rating en variables numeacutericas discretas seguacuten la escala de equivalencia recogida en la tabla 3 ofreshyce tres opciones de construccioacuten de la variable dependiente en funcioacuten de si considerashymos seis (Modelos 1 4 y 7) cinco (Modelos 2 5 y 8) o cuatro (Modelos 3 6 y 9) niveshyles de rating La tabla 8 recoge la frecuencia con que aparece cada calificacioacuten crediticia en cada uno de los modelos considerados
94 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 7 MODELOS SOMETIDOS A ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Panel Balanceado Serie I Valor (a) Modelo 2 Panel Balanceado Serie I Valor (b) Modelo 3 Panel Balanceado Serie I Valor (c) Modelo 4 Panel Balanceado Serie II Valor (a) Modelo 5 Panel Balanceado Serie II Valor (b) Modelo 6 Panel Balanceado Serie II Valor (c) Modelo 7 Panel No Balanceado Valor (a) Modelo 8 Panel No Balanceado Valor (b) Modelo 9 Panel No Balanceado Valor (c)
Tabla 8 FRECUENCIA VARIABLE DEPENDIENTE
M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 M 9
0 1 2 3 4 5 Total
6 30 84 78 25 1
224
6 30 84 78 26 0
224
6 30 84 104 0 0
224
11 51 73 63 25 1
224
11 51 73 63 26 0
224
11 51 73 89 0 0
224
6 25 58 63 25 1
178
6 25 58 63 26 0
178
6 25 58 89 0 0
178
322 Variables independientes variables de deuda y relacionadas con los efectos externos11
ndashshyDEBT es la ratio de la deuda de cada Comunidad Autoacutenoma sobre el PIB regional Tal y como apuntan Cheung (1996) y Landon y Smith (2000) se espera que un mayor nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma repercuta en unas maacutes elevashydas cargas financieras presentes y futuras de la Comunidad deducieacutendose una menor probabilidad de lograr un mejor rating
ndashshyDEBTAGGNO construida como el cociente entre el stock de deuda y el PIB del nivel autonoacutemico excluyendo del coacutemputo a la propia Comunidad Autoacutenoma12
Landon y Smith (2000) justifican un impacto negativo de esta variable sobre la vashyloracioacuten crediticia regional propiciado por la interdependencia de los ingresos reshygionales y un posible efecto contagio sobre la credibilidad del conjunto de las finanshyzas autonoacutemicas No obstante nosotros consideramos que el impacto sobre el rating autonoacutemico debe ser positivo Al estar incorporado el efecto del endeudamiento proshypio en la variable DEBT y estar eacutesta excluida del caacutelculo de DEBTAGGNO el aushymento de la deuda del nivel regional puede interpretarse como una mejora de la Coshymunidad respecto de las demaacutes
ndashshyDEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGNO estas dos variables tratan de reshylativizar la deuda puacuteblica de una Comunidad respecto del nivel de endeudamiento
95 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
alcanzado por el conjunto de CCAA La construccioacuten multiplicativa sugiere que dado un nivel de deuda de una Comunidad Autoacutenoma una deuda media maacutes eleshyvada del conjunto de las CCAA le supone a aqueacutella una mejora relativa aumenshytando la probabilidad de obtener una evaluacioacuten crediticia maacutes favorable por lo que el signo esperado es positivo Por otra parte la interaccioacuten de ambas variables como cociente nos hace suponer que dado un nivel de endeudamiento en una deshyterminada Comunidad Autoacutenoma un incremento en DEBTAGGNO supondriacutea una reduccioacuten del valor del cociente es decir un menor peso de la deuda de la Comushynidad respecto del total siendo por tanto mayor la probabilidad de obtener un mejor rating
ndashshyFEDDEBT definida como el cociente entre el nivel de deuda de la Administracioacuten Central del Estado y el PIB nacional su relacioacuten con el rating es negativa al suponer la calificacioacuten del gobierno central un ldquotechordquo a la de los ejecutivos regionales13
Cuando peor es la situacioacuten financiera del gobierno central menores son ademaacutes las expectativas de rescate por parte del resto de gobiernos de la nacioacuten Tambieacuten podriacutea esperarse un signo positivo justificado por el hecho de que ante una mayor deuda feshyderal el Estado central dispone de mayores recursos para afrontar los ldquogastos necesashyriosrdquo (infraestructuras servicios vinculados al Estado del Bienestar etc) quedando lsquoliberadasrsquo las CCAA de la cobertura de esos mayores gastos necesitando incurrir en una menor deuda y pudiendo alcanzar un rating regional maacutes elevado (Landon y Smith 2000 y 2007)
ndashshyDEBTFEDDEBT variable construida como el producto de la deuda autonoacutemica y la del gobierno central La interpretacioacuten de esta variable sugiere que para cada nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma una ratio maacutes elevada del endeudashymiento central contribuye a una reduccioacuten en la calificacioacuten crediticia autonoacutemica siendo el signo previsto negativo
ndashshyDEBT2 DEBTAGGNO2 y FEDDEBT2 confeccionadas como la elevacioacuten al cuadrado de las variables DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT respectivamente Evaluacutean la presencia de una correspondencia no lineal entre nivel de deuda y rashyting es decir la existencia de una externalidad negativa dependiente del volushymen de deuda (Bayoumi y Eichengreen 1994 Bayoumi et al 1995 Alcalde y Valleacutes 2002) El signo esperado de cada una de ellas es el mismo que el previsto al utilizar las disshytintas variables en niveles
ndashshyAND CAT MAD y VAL variables dummies que identifican con valor 1 a aquellas cuatro CCAA (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid y Valencia) cuya participacioacuten en el nivel de endeudamiento autonoacutemico supone al menos un 10 de la deuda autonoacuteshymica total La inclusioacuten de estas variables cualitativas trata de reforzar el efecto neshygativo de un excesivo volumen de deuda por tanto y con ideacutentico argumento al de DEBT el signo esperado es negativo
96 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
323 Variables independientes variables de control
ndashshyPIB el PIB per caacutepita es construido como el cociente entre el PIB y la poblacioacuten de cada una de las CCAA Se espera un signo positivo muestra del incremento en la probabilidad de obtener una mejor asignacioacuten crediticia a mayor nivel de renta dado que es maacutes probable una mayor flexibilidad de los ingresos puacuteblicos y por tanto reshysulta menor el riesgo de insolvencia (Cantor y Packer 1996 Aurioles et al 1996 Velasco 1999 Landon y Smith 2000 Afonso 2003)
ndashshyPRESPIB cociente entre las partidas contenidas en la agrupacioacuten presupuestaria lsquoOperaciones no financierasrsquo y el PIB de cada Comunidad Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) considera que la aportacioacuten de los diferentes sectores econoacutemicos al PIB autonoacutemico puede llegar a afectar a la prima de riesgo soportada por las CCAA En cierta medida esta variable constituye un indicador de una menor especializacioacuten sectorial de la economiacutea regional estando justificado un coeficiente negativo En nuestra opinioacuten una interpretacioacuten adicional y maacutes intuitiva del signo negativo espeshyrado reside en la vinculacioacuten de un mayor nivel de gasto puacuteblico con la loacutegica conshytrapartida de un superior volumen de ingresos lo que aumenta tambieacuten de manera poshysitiva el riesgo de incurrir en deacuteficit
ndashshyDEPEN esta variable mide la dependencia financiera de las CCAA y refleja la proshyporcioacuten que los ingresos por transferencias (corrientes y de capital) representan sobre el total de ingresos no financieros autonoacutemicos Esta variable muestra el menor riesshygo de una Comunidad Autoacutenoma de ldquoser dejada caerrdquo por parte del Gobierno central o dicho de otro modo la mayor probabilidad de ser rescatada conforme mayor sea la dependencia financiera de eacuteste por lo que el signo esperado debe ser positivo (Aushyrioles et al 1996 Cheung 1996 Fernaacutendez Llera 2005 2006a y 2006b) A nuestro juicio cabe esperar un signo negativo para esta variable La mayor autonomiacutea de las CCAA les debe proporcionar una mayor flexibilidad en el volumen y composicioacuten de sus gastos e ingresos puacuteblicos La posibilidad de ajustar de modo maacutes indepenshydiente las poliacuteticas de gasto asiacute como la composicioacuten y el volumen de sus ingresos no soacutelo permite a las CCAA adecuar mejor su actuacioacuten a las necesidades y caracshyteriacutesticas de su poblacioacuten y territorio sino que tambieacuten puede proporcionarles una gashyrantiacutea superior ante riesgos macroeconoacutemicos
ndashshyPOB65CA definida como la participacioacuten de la poblacioacuten mayor de 65 antildeos sobre el total de la poblacioacuten autonoacutemica pretende sintetizar las cargas presentes y futushyras del ejecutivo regional vinculadas a los mayores gastos del Estado del Bienestar (sanidad y servicios sociales) que pueden hacer peligrar el equilibrio financiero de la Comunidad El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyPOB24CA cociente entre la poblacioacuten menor de 24 antildeos y la poblacioacuten total de cada una de las CCAA A nuestro juicio el signo de esta variable deberiacutea ser positivo al estar relacionada con el mayor potencial de capital humano Si bien podriacutea tambieacuten
97 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
obtenerse un signo negativo justificado por los mayores gastos sanitarios de la poshyblacioacuten en sus primeros antildeos de vida asiacute como de los gastos en educacioacuten
ndashshyGOB variable dicotoacutemica que toma el valor 1 en aquellas CCAA en las que se ha proshyducido alguacuten cambio en el partido poliacutetico que sustenta al ejecutivo autonoacutemico duranshyte el periacuteodo de anaacutelisis y 0 en las restantes En cuanto a su interpretacioacuten entendemos que la permanencia del gobierno regional a lo largo del tiempo puede ser un indicador de coherencia en las poliacuteticas llevadas a cabo lo que puede contribuir a aumentar la proshybabilidad de obtener un mejor rating El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyCOMP variable dicotoacutemica que toma el valor 1 para las CCAA del artiacuteculo 151 y 0 para las restantes El acceso raacutepido a un mayor nivel competencial suele estar asoshyciado a un maacutes elevado nivel de endeudamiento puacuteblico para hacer frente a las comshypetencias autonoacutemicas lo cual significariacutea una peor situacioacuten de las finanzas puacuteblishycas Por esta razoacuten el signo esperado es negativo
ndashshyFA empleamos una dummy con el valor 1 para los casos de Navarra y Paiacutes Vasco y 0 para las restantes CCAA El reacutegimen de financiacioacuten foral permite a esas Comunishydades disponer de mayores recursos obteniendo una holgura financiera que les evita incurrir en niveles de deuda similares a los del resto de CCAA de reacutegimen comuacuten teniendo una inferior prima de riesgo El signo esperado es entonces positivo
ndashshyTEMP variable ficticia que toma el valor 1 en los ejercicios 1992 1997 y 2002 y cero en los restantes Trata de recoger los ajustes que se producen en los periacuteodos en que entran en vigor los nuevos modelos de financiacioacuten autonoacutemica y las sucesivas normativas de estabilidad presupuestaria14 La aplicacioacuten de un mecanismo de estashybilidad asociado generalmente a una mayor disciplina financiera asiacute como el increshymento de recursos autonoacutemicos logrado con cualquier reforma de los modelos de fishynanciacioacuten autonoacutemica justifican un signo positivo en esta variable
4 Resultados del modelo
En la tabla 9 se muestran los mejores resultados obtenidos para cada una de las nueve alternativas de estimacioacuten consideradas Los modelos se han seleccionado atendiendo al poder explicativo conjunto (pseudo-R2 y logaritmo de la funcioacuten de verosimilitud) a la loacuteshygica econoacutemica que sustenta el signo esperado para nuestras variables explicativas y a la sigshynificatividad individual de eacutestas15 En comparacioacuten con otras investigaciones el poder exshyplicativo de todos los modelos es elevado mostrando el pseudondashR2 valores que oscilan entre el 0219 y el 0469 En teacuterminos generales los resultados muestran una gran robustez entre los diferentes modelos planteados Ademaacutes nuestras variables de intereacutes aquellas que geneshyran externalidades son significativas y tienen el signo esperado resultado que no obtenemos en las variables de control salvo en los casos del PIB y de la poblacioacuten mayor de sesenta y cinco antildeos y menor de veinticuatro
98
9
(ndash21
50)
-6
(007
0)
(204
7)
(4
214)
Mod
elo
(098
7)
-3
(ndash12
82)
(215
4)
1813
(ndash21
96)
(159
6)
ndash24
10
196
10
178 14
0394
ndash955
93
1243
14
0000
ndash002
8
ndash027
3 02
40
2455
53
28
1952
Bal
ance
ado
8
(ndash32
29)
(188
0)
(ndash32
69)
(ndash24
52)
(ndash
0833
) (3
582)
(620
7)
Mod
elo -6
100
(191
5)
(270
7)
(5
576)
(246
7)
0000
por
178 14
0227
ndash150
195
8814
8
No
ndash027
2
1062
1225
10
ndash014
7
ndash232
0 ndash0
139 10
0302
1788
42
27
6758
1296
al
Pan
el
7
(074
3)
(ndash18
03)
-6
(ndash12
22)
signi
ficati
vo
(ndash20
20)
(181
1)
Mod
elo
2324
10
(121
6)
(311
8)
(309
6)
(8
234)
(981
6)
(7
283)
178 14
0246
ndash152
59
9957
5 00
00
0687
ndash013
5
ndash018
0
1289
100
ndash027
8
0281
1934
42
82
6899
11
579
por
5
6
(ndash25
21)
(254
9)
(ndash26
27)
-6
(040
6)
(ndash22
53)
(2
051)
(838
5)
(6
247)
(271
3)
al
Mod
elo
2892
10
224
1426
(338
6)
14
0374
ndash130
046
1551
62
0000
signi
ficati
vo
EST
IMA
CIOacute
N ndash045
6
ndash012
8
0658
ndash0
243
0167
2713
53
43
2066
5
(ndash28
72)
(230
1)
(ndash
1774
)
-6
(ndash23
20)
100
(190
8)
(ndash07
62)
(603
0)
(7
285)
(700
1)
(259
5)
Mod
elo
(655
8)
por
2858
10
224 1
ndash033
6 14 0223
ndash195
834
1121
8400
00
al
ndash001
4
0075
ndash0
087
ndash020
2 01
82
2129
41
67
6566
1220
o
9L
A
signi
ficati
v
Tab
la
4
DE
(ndash18
91)
(340
1)
(ndash43
99)
Mod
elo -6
(ndash22
21)
(4
461)
(584
7)
(ndash08
70)
(924
4)
(1
3734
)
(1
1707
)
(6
173)
(591
5)
RE
SUL
TA
DO
S
Bal
ance
ado
2543
10
224 14
0219
ndash197
535
1107
3
0000
ndash025
9
0773
ndash033
2
ndash009
3
ndash016
7 01
61
2168
41
65
6581
11
298
1264
Stud
ent
de
Pan
el 3
(ndash23
27)
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9)
(ndash24
08)
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(ndash07
99)
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7)
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7)
(4
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(390
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Mod
elo
2091
10
224 14
0469
ndash111
68
1973
09 de
0000
valo
res
ndash002
4
0095
ndash0
167
ndash004
7 03
29
ndash035
6
2272
55
51
2339
los
2
(ndash40
90)
(302
0)
(ndash36
88)
Mod
elo -6
(ndash18
89)
(135
21)
mue
stran
(312
0)
(ndash
0873
)
(571
9)
(9
611)
3283
10
(467
7)
(256
2)
224 14
0327
ndash168
876
1642
24
0000
se
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7
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ndash010
1
ndash031
5 02
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ndash049
7
1850
45
54
7498
1636
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1
(ndash30
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8)
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-6
(ndash13
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(4
683)
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(222
6)
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10
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ndash176
128
1589
62
0000
varia
bles
ndash001
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101
ndash029
4 02
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1884
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
93 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
La segunda alternativa ha consistido en dotar de calificacioacuten a las CCAA que careciacutean de ella En aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de informacioacuten les asignamos o bien ideacutentico valor al calificado en el primer antildeo posterior disponible (denotada por Serie I) o bien un escaloacuten inferior de la escala de calificaciones crediticias (denominada Serie II) esta segunshyda alternativa se apoya en la hipoacutetesis de que una Comunidad Autoacutenoma solicita su calificashycioacuten crediticia cuando ha mejorado su situacioacuten econoacutemica o financiera con respecto a los antildeos precedentes
En una primera aproximacioacuten hemos tratado de incorporar en el anaacutelisis a las 17 CCAA para lo cual fue preciso asignar rating a aquellas regiones para las cuales no disshyponemos de informacioacuten alguna (optando por la asignacioacuten del rating medio del conjunshyto de las Comunidades para las que se cuenta con tal informacioacuten) Finalmente decidishymos abandonar esta alternativa y emplear un panel conformado por las 14 CCAA para las que existen calificaciones crediticias oficiales consecutivas para al menos los tres uacutelshytimos antildeos quedando en consecuencia excluidas del anaacutelisis Asturias Cantabria y La Rioja9
Manejamos por tanto dos paneles de datos para 14 CCAA uno no balanceado con 178 observaciones y otro correspondiente al periacuteodo 1992ndash2007 de 224 observaciones Utilizashymos buscando la mayor variabilidad posible en la variable dependiente la calificacioacuten de SampP para seis Comunidades (Andaluciacutea Aragoacuten Baleares Canarias Navarra y Paiacutes Vasco) mientras que para las ocho restantes (Castilla y Leoacuten CastillandashLa Mancha Cataluntildea Comushynidad Valenciana Extremadura Galicia Madrid y Murcia) emplearemos la calificacioacuten de Moodyrsquos10
La tabla 7 sintetiza los nueve escenarios alternativos de construccioacuten de la variable dependiente a partir de los que estimamos las diferentes especificaciones factibles seguacuten la ecuacioacuten [5] En funcioacuten de la longitud del panel de datos disponemos de dos bases de datos alternativas por un lado el panel balanceado (Modelos 1 a 6) y por otro lado el panel no balanceado (Modelos 7 a 9) en el cual hacemos uso exclusivamente de las evaluaciones de rating oficiales de las agencias de calificacioacuten crediticia A parshytir del panel no balanceado se ha seguido la siguiente metodologiacutea para obtener el bashylanceado La asignacioacuten en aquellos ejercicios para los cuales no disponemos de inforshymacioacuten crediticia de ideacutentico valor al calificado para el primer antildeo disponible (Serie I) o de un nivel inferior de la escala transformada de calificaciones crediticias (Serie II) nos conduce a distinguir entre los Modelos 1 a 3 y los Modelos 4 a 6 respectivashymente
Finalmente la transformacioacuten de la notacioacuten utilizada por las agencias de rating en variables numeacutericas discretas seguacuten la escala de equivalencia recogida en la tabla 3 ofreshyce tres opciones de construccioacuten de la variable dependiente en funcioacuten de si considerashymos seis (Modelos 1 4 y 7) cinco (Modelos 2 5 y 8) o cuatro (Modelos 3 6 y 9) niveshyles de rating La tabla 8 recoge la frecuencia con que aparece cada calificacioacuten crediticia en cada uno de los modelos considerados
94 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 7 MODELOS SOMETIDOS A ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Panel Balanceado Serie I Valor (a) Modelo 2 Panel Balanceado Serie I Valor (b) Modelo 3 Panel Balanceado Serie I Valor (c) Modelo 4 Panel Balanceado Serie II Valor (a) Modelo 5 Panel Balanceado Serie II Valor (b) Modelo 6 Panel Balanceado Serie II Valor (c) Modelo 7 Panel No Balanceado Valor (a) Modelo 8 Panel No Balanceado Valor (b) Modelo 9 Panel No Balanceado Valor (c)
Tabla 8 FRECUENCIA VARIABLE DEPENDIENTE
M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 M 9
0 1 2 3 4 5 Total
6 30 84 78 25 1
224
6 30 84 78 26 0
224
6 30 84 104 0 0
224
11 51 73 63 25 1
224
11 51 73 63 26 0
224
11 51 73 89 0 0
224
6 25 58 63 25 1
178
6 25 58 63 26 0
178
6 25 58 89 0 0
178
322 Variables independientes variables de deuda y relacionadas con los efectos externos11
ndashshyDEBT es la ratio de la deuda de cada Comunidad Autoacutenoma sobre el PIB regional Tal y como apuntan Cheung (1996) y Landon y Smith (2000) se espera que un mayor nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma repercuta en unas maacutes elevashydas cargas financieras presentes y futuras de la Comunidad deducieacutendose una menor probabilidad de lograr un mejor rating
ndashshyDEBTAGGNO construida como el cociente entre el stock de deuda y el PIB del nivel autonoacutemico excluyendo del coacutemputo a la propia Comunidad Autoacutenoma12
Landon y Smith (2000) justifican un impacto negativo de esta variable sobre la vashyloracioacuten crediticia regional propiciado por la interdependencia de los ingresos reshygionales y un posible efecto contagio sobre la credibilidad del conjunto de las finanshyzas autonoacutemicas No obstante nosotros consideramos que el impacto sobre el rating autonoacutemico debe ser positivo Al estar incorporado el efecto del endeudamiento proshypio en la variable DEBT y estar eacutesta excluida del caacutelculo de DEBTAGGNO el aushymento de la deuda del nivel regional puede interpretarse como una mejora de la Coshymunidad respecto de las demaacutes
ndashshyDEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGNO estas dos variables tratan de reshylativizar la deuda puacuteblica de una Comunidad respecto del nivel de endeudamiento
95 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
alcanzado por el conjunto de CCAA La construccioacuten multiplicativa sugiere que dado un nivel de deuda de una Comunidad Autoacutenoma una deuda media maacutes eleshyvada del conjunto de las CCAA le supone a aqueacutella una mejora relativa aumenshytando la probabilidad de obtener una evaluacioacuten crediticia maacutes favorable por lo que el signo esperado es positivo Por otra parte la interaccioacuten de ambas variables como cociente nos hace suponer que dado un nivel de endeudamiento en una deshyterminada Comunidad Autoacutenoma un incremento en DEBTAGGNO supondriacutea una reduccioacuten del valor del cociente es decir un menor peso de la deuda de la Comushynidad respecto del total siendo por tanto mayor la probabilidad de obtener un mejor rating
ndashshyFEDDEBT definida como el cociente entre el nivel de deuda de la Administracioacuten Central del Estado y el PIB nacional su relacioacuten con el rating es negativa al suponer la calificacioacuten del gobierno central un ldquotechordquo a la de los ejecutivos regionales13
Cuando peor es la situacioacuten financiera del gobierno central menores son ademaacutes las expectativas de rescate por parte del resto de gobiernos de la nacioacuten Tambieacuten podriacutea esperarse un signo positivo justificado por el hecho de que ante una mayor deuda feshyderal el Estado central dispone de mayores recursos para afrontar los ldquogastos necesashyriosrdquo (infraestructuras servicios vinculados al Estado del Bienestar etc) quedando lsquoliberadasrsquo las CCAA de la cobertura de esos mayores gastos necesitando incurrir en una menor deuda y pudiendo alcanzar un rating regional maacutes elevado (Landon y Smith 2000 y 2007)
ndashshyDEBTFEDDEBT variable construida como el producto de la deuda autonoacutemica y la del gobierno central La interpretacioacuten de esta variable sugiere que para cada nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma una ratio maacutes elevada del endeudashymiento central contribuye a una reduccioacuten en la calificacioacuten crediticia autonoacutemica siendo el signo previsto negativo
ndashshyDEBT2 DEBTAGGNO2 y FEDDEBT2 confeccionadas como la elevacioacuten al cuadrado de las variables DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT respectivamente Evaluacutean la presencia de una correspondencia no lineal entre nivel de deuda y rashyting es decir la existencia de una externalidad negativa dependiente del volushymen de deuda (Bayoumi y Eichengreen 1994 Bayoumi et al 1995 Alcalde y Valleacutes 2002) El signo esperado de cada una de ellas es el mismo que el previsto al utilizar las disshytintas variables en niveles
ndashshyAND CAT MAD y VAL variables dummies que identifican con valor 1 a aquellas cuatro CCAA (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid y Valencia) cuya participacioacuten en el nivel de endeudamiento autonoacutemico supone al menos un 10 de la deuda autonoacuteshymica total La inclusioacuten de estas variables cualitativas trata de reforzar el efecto neshygativo de un excesivo volumen de deuda por tanto y con ideacutentico argumento al de DEBT el signo esperado es negativo
96 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
323 Variables independientes variables de control
ndashshyPIB el PIB per caacutepita es construido como el cociente entre el PIB y la poblacioacuten de cada una de las CCAA Se espera un signo positivo muestra del incremento en la probabilidad de obtener una mejor asignacioacuten crediticia a mayor nivel de renta dado que es maacutes probable una mayor flexibilidad de los ingresos puacuteblicos y por tanto reshysulta menor el riesgo de insolvencia (Cantor y Packer 1996 Aurioles et al 1996 Velasco 1999 Landon y Smith 2000 Afonso 2003)
ndashshyPRESPIB cociente entre las partidas contenidas en la agrupacioacuten presupuestaria lsquoOperaciones no financierasrsquo y el PIB de cada Comunidad Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) considera que la aportacioacuten de los diferentes sectores econoacutemicos al PIB autonoacutemico puede llegar a afectar a la prima de riesgo soportada por las CCAA En cierta medida esta variable constituye un indicador de una menor especializacioacuten sectorial de la economiacutea regional estando justificado un coeficiente negativo En nuestra opinioacuten una interpretacioacuten adicional y maacutes intuitiva del signo negativo espeshyrado reside en la vinculacioacuten de un mayor nivel de gasto puacuteblico con la loacutegica conshytrapartida de un superior volumen de ingresos lo que aumenta tambieacuten de manera poshysitiva el riesgo de incurrir en deacuteficit
ndashshyDEPEN esta variable mide la dependencia financiera de las CCAA y refleja la proshyporcioacuten que los ingresos por transferencias (corrientes y de capital) representan sobre el total de ingresos no financieros autonoacutemicos Esta variable muestra el menor riesshygo de una Comunidad Autoacutenoma de ldquoser dejada caerrdquo por parte del Gobierno central o dicho de otro modo la mayor probabilidad de ser rescatada conforme mayor sea la dependencia financiera de eacuteste por lo que el signo esperado debe ser positivo (Aushyrioles et al 1996 Cheung 1996 Fernaacutendez Llera 2005 2006a y 2006b) A nuestro juicio cabe esperar un signo negativo para esta variable La mayor autonomiacutea de las CCAA les debe proporcionar una mayor flexibilidad en el volumen y composicioacuten de sus gastos e ingresos puacuteblicos La posibilidad de ajustar de modo maacutes indepenshydiente las poliacuteticas de gasto asiacute como la composicioacuten y el volumen de sus ingresos no soacutelo permite a las CCAA adecuar mejor su actuacioacuten a las necesidades y caracshyteriacutesticas de su poblacioacuten y territorio sino que tambieacuten puede proporcionarles una gashyrantiacutea superior ante riesgos macroeconoacutemicos
ndashshyPOB65CA definida como la participacioacuten de la poblacioacuten mayor de 65 antildeos sobre el total de la poblacioacuten autonoacutemica pretende sintetizar las cargas presentes y futushyras del ejecutivo regional vinculadas a los mayores gastos del Estado del Bienestar (sanidad y servicios sociales) que pueden hacer peligrar el equilibrio financiero de la Comunidad El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyPOB24CA cociente entre la poblacioacuten menor de 24 antildeos y la poblacioacuten total de cada una de las CCAA A nuestro juicio el signo de esta variable deberiacutea ser positivo al estar relacionada con el mayor potencial de capital humano Si bien podriacutea tambieacuten
97 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
obtenerse un signo negativo justificado por los mayores gastos sanitarios de la poshyblacioacuten en sus primeros antildeos de vida asiacute como de los gastos en educacioacuten
ndashshyGOB variable dicotoacutemica que toma el valor 1 en aquellas CCAA en las que se ha proshyducido alguacuten cambio en el partido poliacutetico que sustenta al ejecutivo autonoacutemico duranshyte el periacuteodo de anaacutelisis y 0 en las restantes En cuanto a su interpretacioacuten entendemos que la permanencia del gobierno regional a lo largo del tiempo puede ser un indicador de coherencia en las poliacuteticas llevadas a cabo lo que puede contribuir a aumentar la proshybabilidad de obtener un mejor rating El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyCOMP variable dicotoacutemica que toma el valor 1 para las CCAA del artiacuteculo 151 y 0 para las restantes El acceso raacutepido a un mayor nivel competencial suele estar asoshyciado a un maacutes elevado nivel de endeudamiento puacuteblico para hacer frente a las comshypetencias autonoacutemicas lo cual significariacutea una peor situacioacuten de las finanzas puacuteblishycas Por esta razoacuten el signo esperado es negativo
ndashshyFA empleamos una dummy con el valor 1 para los casos de Navarra y Paiacutes Vasco y 0 para las restantes CCAA El reacutegimen de financiacioacuten foral permite a esas Comunishydades disponer de mayores recursos obteniendo una holgura financiera que les evita incurrir en niveles de deuda similares a los del resto de CCAA de reacutegimen comuacuten teniendo una inferior prima de riesgo El signo esperado es entonces positivo
ndashshyTEMP variable ficticia que toma el valor 1 en los ejercicios 1992 1997 y 2002 y cero en los restantes Trata de recoger los ajustes que se producen en los periacuteodos en que entran en vigor los nuevos modelos de financiacioacuten autonoacutemica y las sucesivas normativas de estabilidad presupuestaria14 La aplicacioacuten de un mecanismo de estashybilidad asociado generalmente a una mayor disciplina financiera asiacute como el increshymento de recursos autonoacutemicos logrado con cualquier reforma de los modelos de fishynanciacioacuten autonoacutemica justifican un signo positivo en esta variable
4 Resultados del modelo
En la tabla 9 se muestran los mejores resultados obtenidos para cada una de las nueve alternativas de estimacioacuten consideradas Los modelos se han seleccionado atendiendo al poder explicativo conjunto (pseudo-R2 y logaritmo de la funcioacuten de verosimilitud) a la loacuteshygica econoacutemica que sustenta el signo esperado para nuestras variables explicativas y a la sigshynificatividad individual de eacutestas15 En comparacioacuten con otras investigaciones el poder exshyplicativo de todos los modelos es elevado mostrando el pseudondashR2 valores que oscilan entre el 0219 y el 0469 En teacuterminos generales los resultados muestran una gran robustez entre los diferentes modelos planteados Ademaacutes nuestras variables de intereacutes aquellas que geneshyran externalidades son significativas y tienen el signo esperado resultado que no obtenemos en las variables de control salvo en los casos del PIB y de la poblacioacuten mayor de sesenta y cinco antildeos y menor de veinticuatro
98
9
(ndash21
50)
-6
(007
0)
(204
7)
(4
214)
Mod
elo
(098
7)
-3
(ndash12
82)
(215
4)
1813
(ndash21
96)
(159
6)
ndash24
10
196
10
178 14
0394
ndash955
93
1243
14
0000
ndash002
8
ndash027
3 02
40
2455
53
28
1952
Bal
ance
ado
8
(ndash32
29)
(188
0)
(ndash32
69)
(ndash24
52)
(ndash
0833
) (3
582)
(620
7)
Mod
elo -6
100
(191
5)
(270
7)
(5
576)
(246
7)
0000
por
178 14
0227
ndash150
195
8814
8
No
ndash027
2
1062
1225
10
ndash014
7
ndash232
0 ndash0
139 10
0302
1788
42
27
6758
1296
al
Pan
el
7
(074
3)
(ndash18
03)
-6
(ndash12
22)
signi
ficati
vo
(ndash20
20)
(181
1)
Mod
elo
2324
10
(121
6)
(311
8)
(309
6)
(8
234)
(981
6)
(7
283)
178 14
0246
ndash152
59
9957
5 00
00
0687
ndash013
5
ndash018
0
1289
100
ndash027
8
0281
1934
42
82
6899
11
579
por
5
6
(ndash25
21)
(254
9)
(ndash26
27)
-6
(040
6)
(ndash22
53)
(2
051)
(838
5)
(6
247)
(271
3)
al
Mod
elo
2892
10
224
1426
(338
6)
14
0374
ndash130
046
1551
62
0000
signi
ficati
vo
EST
IMA
CIOacute
N ndash045
6
ndash012
8
0658
ndash0
243
0167
2713
53
43
2066
5
(ndash28
72)
(230
1)
(ndash
1774
)
-6
(ndash23
20)
100
(190
8)
(ndash07
62)
(603
0)
(7
285)
(700
1)
(259
5)
Mod
elo
(655
8)
por
2858
10
224 1
ndash033
6 14 0223
ndash195
834
1121
8400
00
al
ndash001
4
0075
ndash0
087
ndash020
2 01
82
2129
41
67
6566
1220
o
9L
A
signi
ficati
v
Tab
la
4
DE
(ndash18
91)
(340
1)
(ndash43
99)
Mod
elo -6
(ndash22
21)
(4
461)
(584
7)
(ndash08
70)
(924
4)
(1
3734
)
(1
1707
)
(6
173)
(591
5)
RE
SUL
TA
DO
S
Bal
ance
ado
2543
10
224 14
0219
ndash197
535
1107
3
0000
ndash025
9
0773
ndash033
2
ndash009
3
ndash016
7 01
61
2168
41
65
6581
11
298
1264
Stud
ent
de
Pan
el 3
(ndash23
27)
(181
9)
(ndash24
08)
-6
(ndash07
99)
(280
7)
(ndash02
87)
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9)
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7)
(4
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6)
t la
Mod
elo
2091
10
224 14
0469
ndash111
68
1973
09 de
0000
valo
res
ndash002
4
0095
ndash0
167
ndash004
7 03
29
ndash035
6
2272
55
51
2339
los
2
(ndash40
90)
(302
0)
(ndash36
88)
Mod
elo -6
(ndash18
89)
(135
21)
mue
stran
(312
0)
(ndash
0873
)
(571
9)
(9
611)
3283
10
(467
7)
(256
2)
224 14
0327
ndash168
876
1642
24
0000
se
ndash025
7
0637
ndash010
1
ndash031
5 02
65
ndash049
7
1850
45
54
7498
1636
pareacute
ntes
is
1
(ndash30
95)
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8)
(ndash17
83)
-6
(ndash13
23)
(193
2)
(202
0)
(4
683)
(636
5)
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entre
(327
6)
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6)
Mod
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128
1589
62
0000
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ndash001
8
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101
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
94 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 7 MODELOS SOMETIDOS A ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Panel Balanceado Serie I Valor (a) Modelo 2 Panel Balanceado Serie I Valor (b) Modelo 3 Panel Balanceado Serie I Valor (c) Modelo 4 Panel Balanceado Serie II Valor (a) Modelo 5 Panel Balanceado Serie II Valor (b) Modelo 6 Panel Balanceado Serie II Valor (c) Modelo 7 Panel No Balanceado Valor (a) Modelo 8 Panel No Balanceado Valor (b) Modelo 9 Panel No Balanceado Valor (c)
Tabla 8 FRECUENCIA VARIABLE DEPENDIENTE
M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 M 9
0 1 2 3 4 5 Total
6 30 84 78 25 1
224
6 30 84 78 26 0
224
6 30 84 104 0 0
224
11 51 73 63 25 1
224
11 51 73 63 26 0
224
11 51 73 89 0 0
224
6 25 58 63 25 1
178
6 25 58 63 26 0
178
6 25 58 89 0 0
178
322 Variables independientes variables de deuda y relacionadas con los efectos externos11
ndashshyDEBT es la ratio de la deuda de cada Comunidad Autoacutenoma sobre el PIB regional Tal y como apuntan Cheung (1996) y Landon y Smith (2000) se espera que un mayor nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma repercuta en unas maacutes elevashydas cargas financieras presentes y futuras de la Comunidad deducieacutendose una menor probabilidad de lograr un mejor rating
ndashshyDEBTAGGNO construida como el cociente entre el stock de deuda y el PIB del nivel autonoacutemico excluyendo del coacutemputo a la propia Comunidad Autoacutenoma12
Landon y Smith (2000) justifican un impacto negativo de esta variable sobre la vashyloracioacuten crediticia regional propiciado por la interdependencia de los ingresos reshygionales y un posible efecto contagio sobre la credibilidad del conjunto de las finanshyzas autonoacutemicas No obstante nosotros consideramos que el impacto sobre el rating autonoacutemico debe ser positivo Al estar incorporado el efecto del endeudamiento proshypio en la variable DEBT y estar eacutesta excluida del caacutelculo de DEBTAGGNO el aushymento de la deuda del nivel regional puede interpretarse como una mejora de la Coshymunidad respecto de las demaacutes
ndashshyDEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGNO estas dos variables tratan de reshylativizar la deuda puacuteblica de una Comunidad respecto del nivel de endeudamiento
95 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
alcanzado por el conjunto de CCAA La construccioacuten multiplicativa sugiere que dado un nivel de deuda de una Comunidad Autoacutenoma una deuda media maacutes eleshyvada del conjunto de las CCAA le supone a aqueacutella una mejora relativa aumenshytando la probabilidad de obtener una evaluacioacuten crediticia maacutes favorable por lo que el signo esperado es positivo Por otra parte la interaccioacuten de ambas variables como cociente nos hace suponer que dado un nivel de endeudamiento en una deshyterminada Comunidad Autoacutenoma un incremento en DEBTAGGNO supondriacutea una reduccioacuten del valor del cociente es decir un menor peso de la deuda de la Comushynidad respecto del total siendo por tanto mayor la probabilidad de obtener un mejor rating
ndashshyFEDDEBT definida como el cociente entre el nivel de deuda de la Administracioacuten Central del Estado y el PIB nacional su relacioacuten con el rating es negativa al suponer la calificacioacuten del gobierno central un ldquotechordquo a la de los ejecutivos regionales13
Cuando peor es la situacioacuten financiera del gobierno central menores son ademaacutes las expectativas de rescate por parte del resto de gobiernos de la nacioacuten Tambieacuten podriacutea esperarse un signo positivo justificado por el hecho de que ante una mayor deuda feshyderal el Estado central dispone de mayores recursos para afrontar los ldquogastos necesashyriosrdquo (infraestructuras servicios vinculados al Estado del Bienestar etc) quedando lsquoliberadasrsquo las CCAA de la cobertura de esos mayores gastos necesitando incurrir en una menor deuda y pudiendo alcanzar un rating regional maacutes elevado (Landon y Smith 2000 y 2007)
ndashshyDEBTFEDDEBT variable construida como el producto de la deuda autonoacutemica y la del gobierno central La interpretacioacuten de esta variable sugiere que para cada nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma una ratio maacutes elevada del endeudashymiento central contribuye a una reduccioacuten en la calificacioacuten crediticia autonoacutemica siendo el signo previsto negativo
ndashshyDEBT2 DEBTAGGNO2 y FEDDEBT2 confeccionadas como la elevacioacuten al cuadrado de las variables DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT respectivamente Evaluacutean la presencia de una correspondencia no lineal entre nivel de deuda y rashyting es decir la existencia de una externalidad negativa dependiente del volushymen de deuda (Bayoumi y Eichengreen 1994 Bayoumi et al 1995 Alcalde y Valleacutes 2002) El signo esperado de cada una de ellas es el mismo que el previsto al utilizar las disshytintas variables en niveles
ndashshyAND CAT MAD y VAL variables dummies que identifican con valor 1 a aquellas cuatro CCAA (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid y Valencia) cuya participacioacuten en el nivel de endeudamiento autonoacutemico supone al menos un 10 de la deuda autonoacuteshymica total La inclusioacuten de estas variables cualitativas trata de reforzar el efecto neshygativo de un excesivo volumen de deuda por tanto y con ideacutentico argumento al de DEBT el signo esperado es negativo
96 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
323 Variables independientes variables de control
ndashshyPIB el PIB per caacutepita es construido como el cociente entre el PIB y la poblacioacuten de cada una de las CCAA Se espera un signo positivo muestra del incremento en la probabilidad de obtener una mejor asignacioacuten crediticia a mayor nivel de renta dado que es maacutes probable una mayor flexibilidad de los ingresos puacuteblicos y por tanto reshysulta menor el riesgo de insolvencia (Cantor y Packer 1996 Aurioles et al 1996 Velasco 1999 Landon y Smith 2000 Afonso 2003)
ndashshyPRESPIB cociente entre las partidas contenidas en la agrupacioacuten presupuestaria lsquoOperaciones no financierasrsquo y el PIB de cada Comunidad Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) considera que la aportacioacuten de los diferentes sectores econoacutemicos al PIB autonoacutemico puede llegar a afectar a la prima de riesgo soportada por las CCAA En cierta medida esta variable constituye un indicador de una menor especializacioacuten sectorial de la economiacutea regional estando justificado un coeficiente negativo En nuestra opinioacuten una interpretacioacuten adicional y maacutes intuitiva del signo negativo espeshyrado reside en la vinculacioacuten de un mayor nivel de gasto puacuteblico con la loacutegica conshytrapartida de un superior volumen de ingresos lo que aumenta tambieacuten de manera poshysitiva el riesgo de incurrir en deacuteficit
ndashshyDEPEN esta variable mide la dependencia financiera de las CCAA y refleja la proshyporcioacuten que los ingresos por transferencias (corrientes y de capital) representan sobre el total de ingresos no financieros autonoacutemicos Esta variable muestra el menor riesshygo de una Comunidad Autoacutenoma de ldquoser dejada caerrdquo por parte del Gobierno central o dicho de otro modo la mayor probabilidad de ser rescatada conforme mayor sea la dependencia financiera de eacuteste por lo que el signo esperado debe ser positivo (Aushyrioles et al 1996 Cheung 1996 Fernaacutendez Llera 2005 2006a y 2006b) A nuestro juicio cabe esperar un signo negativo para esta variable La mayor autonomiacutea de las CCAA les debe proporcionar una mayor flexibilidad en el volumen y composicioacuten de sus gastos e ingresos puacuteblicos La posibilidad de ajustar de modo maacutes indepenshydiente las poliacuteticas de gasto asiacute como la composicioacuten y el volumen de sus ingresos no soacutelo permite a las CCAA adecuar mejor su actuacioacuten a las necesidades y caracshyteriacutesticas de su poblacioacuten y territorio sino que tambieacuten puede proporcionarles una gashyrantiacutea superior ante riesgos macroeconoacutemicos
ndashshyPOB65CA definida como la participacioacuten de la poblacioacuten mayor de 65 antildeos sobre el total de la poblacioacuten autonoacutemica pretende sintetizar las cargas presentes y futushyras del ejecutivo regional vinculadas a los mayores gastos del Estado del Bienestar (sanidad y servicios sociales) que pueden hacer peligrar el equilibrio financiero de la Comunidad El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyPOB24CA cociente entre la poblacioacuten menor de 24 antildeos y la poblacioacuten total de cada una de las CCAA A nuestro juicio el signo de esta variable deberiacutea ser positivo al estar relacionada con el mayor potencial de capital humano Si bien podriacutea tambieacuten
97 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
obtenerse un signo negativo justificado por los mayores gastos sanitarios de la poshyblacioacuten en sus primeros antildeos de vida asiacute como de los gastos en educacioacuten
ndashshyGOB variable dicotoacutemica que toma el valor 1 en aquellas CCAA en las que se ha proshyducido alguacuten cambio en el partido poliacutetico que sustenta al ejecutivo autonoacutemico duranshyte el periacuteodo de anaacutelisis y 0 en las restantes En cuanto a su interpretacioacuten entendemos que la permanencia del gobierno regional a lo largo del tiempo puede ser un indicador de coherencia en las poliacuteticas llevadas a cabo lo que puede contribuir a aumentar la proshybabilidad de obtener un mejor rating El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyCOMP variable dicotoacutemica que toma el valor 1 para las CCAA del artiacuteculo 151 y 0 para las restantes El acceso raacutepido a un mayor nivel competencial suele estar asoshyciado a un maacutes elevado nivel de endeudamiento puacuteblico para hacer frente a las comshypetencias autonoacutemicas lo cual significariacutea una peor situacioacuten de las finanzas puacuteblishycas Por esta razoacuten el signo esperado es negativo
ndashshyFA empleamos una dummy con el valor 1 para los casos de Navarra y Paiacutes Vasco y 0 para las restantes CCAA El reacutegimen de financiacioacuten foral permite a esas Comunishydades disponer de mayores recursos obteniendo una holgura financiera que les evita incurrir en niveles de deuda similares a los del resto de CCAA de reacutegimen comuacuten teniendo una inferior prima de riesgo El signo esperado es entonces positivo
ndashshyTEMP variable ficticia que toma el valor 1 en los ejercicios 1992 1997 y 2002 y cero en los restantes Trata de recoger los ajustes que se producen en los periacuteodos en que entran en vigor los nuevos modelos de financiacioacuten autonoacutemica y las sucesivas normativas de estabilidad presupuestaria14 La aplicacioacuten de un mecanismo de estashybilidad asociado generalmente a una mayor disciplina financiera asiacute como el increshymento de recursos autonoacutemicos logrado con cualquier reforma de los modelos de fishynanciacioacuten autonoacutemica justifican un signo positivo en esta variable
4 Resultados del modelo
En la tabla 9 se muestran los mejores resultados obtenidos para cada una de las nueve alternativas de estimacioacuten consideradas Los modelos se han seleccionado atendiendo al poder explicativo conjunto (pseudo-R2 y logaritmo de la funcioacuten de verosimilitud) a la loacuteshygica econoacutemica que sustenta el signo esperado para nuestras variables explicativas y a la sigshynificatividad individual de eacutestas15 En comparacioacuten con otras investigaciones el poder exshyplicativo de todos los modelos es elevado mostrando el pseudondashR2 valores que oscilan entre el 0219 y el 0469 En teacuterminos generales los resultados muestran una gran robustez entre los diferentes modelos planteados Ademaacutes nuestras variables de intereacutes aquellas que geneshyran externalidades son significativas y tienen el signo esperado resultado que no obtenemos en las variables de control salvo en los casos del PIB y de la poblacioacuten mayor de sesenta y cinco antildeos y menor de veinticuatro
98
9
(ndash21
50)
-6
(007
0)
(204
7)
(4
214)
Mod
elo
(098
7)
-3
(ndash12
82)
(215
4)
1813
(ndash21
96)
(159
6)
ndash24
10
196
10
178 14
0394
ndash955
93
1243
14
0000
ndash002
8
ndash027
3 02
40
2455
53
28
1952
Bal
ance
ado
8
(ndash32
29)
(188
0)
(ndash32
69)
(ndash24
52)
(ndash
0833
) (3
582)
(620
7)
Mod
elo -6
100
(191
5)
(270
7)
(5
576)
(246
7)
0000
por
178 14
0227
ndash150
195
8814
8
No
ndash027
2
1062
1225
10
ndash014
7
ndash232
0 ndash0
139 10
0302
1788
42
27
6758
1296
al
Pan
el
7
(074
3)
(ndash18
03)
-6
(ndash12
22)
signi
ficati
vo
(ndash20
20)
(181
1)
Mod
elo
2324
10
(121
6)
(311
8)
(309
6)
(8
234)
(981
6)
(7
283)
178 14
0246
ndash152
59
9957
5 00
00
0687
ndash013
5
ndash018
0
1289
100
ndash027
8
0281
1934
42
82
6899
11
579
por
5
6
(ndash25
21)
(254
9)
(ndash26
27)
-6
(040
6)
(ndash22
53)
(2
051)
(838
5)
(6
247)
(271
3)
al
Mod
elo
2892
10
224
1426
(338
6)
14
0374
ndash130
046
1551
62
0000
signi
ficati
vo
EST
IMA
CIOacute
N ndash045
6
ndash012
8
0658
ndash0
243
0167
2713
53
43
2066
5
(ndash28
72)
(230
1)
(ndash
1774
)
-6
(ndash23
20)
100
(190
8)
(ndash07
62)
(603
0)
(7
285)
(700
1)
(259
5)
Mod
elo
(655
8)
por
2858
10
224 1
ndash033
6 14 0223
ndash195
834
1121
8400
00
al
ndash001
4
0075
ndash0
087
ndash020
2 01
82
2129
41
67
6566
1220
o
9L
A
signi
ficati
v
Tab
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4
DE
(ndash18
91)
(340
1)
(ndash43
99)
Mod
elo -6
(ndash22
21)
(4
461)
(584
7)
(ndash08
70)
(924
4)
(1
3734
)
(1
1707
)
(6
173)
(591
5)
RE
SUL
TA
DO
S
Bal
ance
ado
2543
10
224 14
0219
ndash197
535
1107
3
0000
ndash025
9
0773
ndash033
2
ndash009
3
ndash016
7 01
61
2168
41
65
6581
11
298
1264
Stud
ent
de
Pan
el 3
(ndash23
27)
(181
9)
(ndash24
08)
-6
(ndash07
99)
(280
7)
(ndash02
87)
(165
9)
(267
7)
(4
320)
(390
6)
t la
Mod
elo
2091
10
224 14
0469
ndash111
68
1973
09 de
0000
valo
res
ndash002
4
0095
ndash0
167
ndash004
7 03
29
ndash035
6
2272
55
51
2339
los
2
(ndash40
90)
(302
0)
(ndash36
88)
Mod
elo -6
(ndash18
89)
(135
21)
mue
stran
(312
0)
(ndash
0873
)
(571
9)
(9
611)
3283
10
(467
7)
(256
2)
224 14
0327
ndash168
876
1642
24
0000
se
ndash025
7
0637
ndash010
1
ndash031
5 02
65
ndash049
7
1850
45
54
7498
1636
pareacute
ntes
is
1
(ndash30
95)
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(ndash17
83)
-6
(ndash13
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0)
(4
683)
(636
5)
(3
245)
entre
(327
6)
(222
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Mod
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3126
10
224 14
0311
ndash176
128
1589
62
0000
varia
bles
ndash001
8
0062
ndash0
101
ndash029
4 02
75
1884
44
82
7240
11
834
1690
las
de
coef
icien
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CCA
A
R
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DE
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DEBT
AGGN
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2
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
95 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
alcanzado por el conjunto de CCAA La construccioacuten multiplicativa sugiere que dado un nivel de deuda de una Comunidad Autoacutenoma una deuda media maacutes eleshyvada del conjunto de las CCAA le supone a aqueacutella una mejora relativa aumenshytando la probabilidad de obtener una evaluacioacuten crediticia maacutes favorable por lo que el signo esperado es positivo Por otra parte la interaccioacuten de ambas variables como cociente nos hace suponer que dado un nivel de endeudamiento en una deshyterminada Comunidad Autoacutenoma un incremento en DEBTAGGNO supondriacutea una reduccioacuten del valor del cociente es decir un menor peso de la deuda de la Comushynidad respecto del total siendo por tanto mayor la probabilidad de obtener un mejor rating
ndashshyFEDDEBT definida como el cociente entre el nivel de deuda de la Administracioacuten Central del Estado y el PIB nacional su relacioacuten con el rating es negativa al suponer la calificacioacuten del gobierno central un ldquotechordquo a la de los ejecutivos regionales13
Cuando peor es la situacioacuten financiera del gobierno central menores son ademaacutes las expectativas de rescate por parte del resto de gobiernos de la nacioacuten Tambieacuten podriacutea esperarse un signo positivo justificado por el hecho de que ante una mayor deuda feshyderal el Estado central dispone de mayores recursos para afrontar los ldquogastos necesashyriosrdquo (infraestructuras servicios vinculados al Estado del Bienestar etc) quedando lsquoliberadasrsquo las CCAA de la cobertura de esos mayores gastos necesitando incurrir en una menor deuda y pudiendo alcanzar un rating regional maacutes elevado (Landon y Smith 2000 y 2007)
ndashshyDEBTFEDDEBT variable construida como el producto de la deuda autonoacutemica y la del gobierno central La interpretacioacuten de esta variable sugiere que para cada nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacutenoma una ratio maacutes elevada del endeudashymiento central contribuye a una reduccioacuten en la calificacioacuten crediticia autonoacutemica siendo el signo previsto negativo
ndashshyDEBT2 DEBTAGGNO2 y FEDDEBT2 confeccionadas como la elevacioacuten al cuadrado de las variables DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT respectivamente Evaluacutean la presencia de una correspondencia no lineal entre nivel de deuda y rashyting es decir la existencia de una externalidad negativa dependiente del volushymen de deuda (Bayoumi y Eichengreen 1994 Bayoumi et al 1995 Alcalde y Valleacutes 2002) El signo esperado de cada una de ellas es el mismo que el previsto al utilizar las disshytintas variables en niveles
ndashshyAND CAT MAD y VAL variables dummies que identifican con valor 1 a aquellas cuatro CCAA (Andaluciacutea Cataluntildea Madrid y Valencia) cuya participacioacuten en el nivel de endeudamiento autonoacutemico supone al menos un 10 de la deuda autonoacuteshymica total La inclusioacuten de estas variables cualitativas trata de reforzar el efecto neshygativo de un excesivo volumen de deuda por tanto y con ideacutentico argumento al de DEBT el signo esperado es negativo
96 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
323 Variables independientes variables de control
ndashshyPIB el PIB per caacutepita es construido como el cociente entre el PIB y la poblacioacuten de cada una de las CCAA Se espera un signo positivo muestra del incremento en la probabilidad de obtener una mejor asignacioacuten crediticia a mayor nivel de renta dado que es maacutes probable una mayor flexibilidad de los ingresos puacuteblicos y por tanto reshysulta menor el riesgo de insolvencia (Cantor y Packer 1996 Aurioles et al 1996 Velasco 1999 Landon y Smith 2000 Afonso 2003)
ndashshyPRESPIB cociente entre las partidas contenidas en la agrupacioacuten presupuestaria lsquoOperaciones no financierasrsquo y el PIB de cada Comunidad Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) considera que la aportacioacuten de los diferentes sectores econoacutemicos al PIB autonoacutemico puede llegar a afectar a la prima de riesgo soportada por las CCAA En cierta medida esta variable constituye un indicador de una menor especializacioacuten sectorial de la economiacutea regional estando justificado un coeficiente negativo En nuestra opinioacuten una interpretacioacuten adicional y maacutes intuitiva del signo negativo espeshyrado reside en la vinculacioacuten de un mayor nivel de gasto puacuteblico con la loacutegica conshytrapartida de un superior volumen de ingresos lo que aumenta tambieacuten de manera poshysitiva el riesgo de incurrir en deacuteficit
ndashshyDEPEN esta variable mide la dependencia financiera de las CCAA y refleja la proshyporcioacuten que los ingresos por transferencias (corrientes y de capital) representan sobre el total de ingresos no financieros autonoacutemicos Esta variable muestra el menor riesshygo de una Comunidad Autoacutenoma de ldquoser dejada caerrdquo por parte del Gobierno central o dicho de otro modo la mayor probabilidad de ser rescatada conforme mayor sea la dependencia financiera de eacuteste por lo que el signo esperado debe ser positivo (Aushyrioles et al 1996 Cheung 1996 Fernaacutendez Llera 2005 2006a y 2006b) A nuestro juicio cabe esperar un signo negativo para esta variable La mayor autonomiacutea de las CCAA les debe proporcionar una mayor flexibilidad en el volumen y composicioacuten de sus gastos e ingresos puacuteblicos La posibilidad de ajustar de modo maacutes indepenshydiente las poliacuteticas de gasto asiacute como la composicioacuten y el volumen de sus ingresos no soacutelo permite a las CCAA adecuar mejor su actuacioacuten a las necesidades y caracshyteriacutesticas de su poblacioacuten y territorio sino que tambieacuten puede proporcionarles una gashyrantiacutea superior ante riesgos macroeconoacutemicos
ndashshyPOB65CA definida como la participacioacuten de la poblacioacuten mayor de 65 antildeos sobre el total de la poblacioacuten autonoacutemica pretende sintetizar las cargas presentes y futushyras del ejecutivo regional vinculadas a los mayores gastos del Estado del Bienestar (sanidad y servicios sociales) que pueden hacer peligrar el equilibrio financiero de la Comunidad El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyPOB24CA cociente entre la poblacioacuten menor de 24 antildeos y la poblacioacuten total de cada una de las CCAA A nuestro juicio el signo de esta variable deberiacutea ser positivo al estar relacionada con el mayor potencial de capital humano Si bien podriacutea tambieacuten
97 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
obtenerse un signo negativo justificado por los mayores gastos sanitarios de la poshyblacioacuten en sus primeros antildeos de vida asiacute como de los gastos en educacioacuten
ndashshyGOB variable dicotoacutemica que toma el valor 1 en aquellas CCAA en las que se ha proshyducido alguacuten cambio en el partido poliacutetico que sustenta al ejecutivo autonoacutemico duranshyte el periacuteodo de anaacutelisis y 0 en las restantes En cuanto a su interpretacioacuten entendemos que la permanencia del gobierno regional a lo largo del tiempo puede ser un indicador de coherencia en las poliacuteticas llevadas a cabo lo que puede contribuir a aumentar la proshybabilidad de obtener un mejor rating El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyCOMP variable dicotoacutemica que toma el valor 1 para las CCAA del artiacuteculo 151 y 0 para las restantes El acceso raacutepido a un mayor nivel competencial suele estar asoshyciado a un maacutes elevado nivel de endeudamiento puacuteblico para hacer frente a las comshypetencias autonoacutemicas lo cual significariacutea una peor situacioacuten de las finanzas puacuteblishycas Por esta razoacuten el signo esperado es negativo
ndashshyFA empleamos una dummy con el valor 1 para los casos de Navarra y Paiacutes Vasco y 0 para las restantes CCAA El reacutegimen de financiacioacuten foral permite a esas Comunishydades disponer de mayores recursos obteniendo una holgura financiera que les evita incurrir en niveles de deuda similares a los del resto de CCAA de reacutegimen comuacuten teniendo una inferior prima de riesgo El signo esperado es entonces positivo
ndashshyTEMP variable ficticia que toma el valor 1 en los ejercicios 1992 1997 y 2002 y cero en los restantes Trata de recoger los ajustes que se producen en los periacuteodos en que entran en vigor los nuevos modelos de financiacioacuten autonoacutemica y las sucesivas normativas de estabilidad presupuestaria14 La aplicacioacuten de un mecanismo de estashybilidad asociado generalmente a una mayor disciplina financiera asiacute como el increshymento de recursos autonoacutemicos logrado con cualquier reforma de los modelos de fishynanciacioacuten autonoacutemica justifican un signo positivo en esta variable
4 Resultados del modelo
En la tabla 9 se muestran los mejores resultados obtenidos para cada una de las nueve alternativas de estimacioacuten consideradas Los modelos se han seleccionado atendiendo al poder explicativo conjunto (pseudo-R2 y logaritmo de la funcioacuten de verosimilitud) a la loacuteshygica econoacutemica que sustenta el signo esperado para nuestras variables explicativas y a la sigshynificatividad individual de eacutestas15 En comparacioacuten con otras investigaciones el poder exshyplicativo de todos los modelos es elevado mostrando el pseudondashR2 valores que oscilan entre el 0219 y el 0469 En teacuterminos generales los resultados muestran una gran robustez entre los diferentes modelos planteados Ademaacutes nuestras variables de intereacutes aquellas que geneshyran externalidades son significativas y tienen el signo esperado resultado que no obtenemos en las variables de control salvo en los casos del PIB y de la poblacioacuten mayor de sesenta y cinco antildeos y menor de veinticuatro
98
9
(ndash21
50)
-6
(007
0)
(204
7)
(4
214)
Mod
elo
(098
7)
-3
(ndash12
82)
(215
4)
1813
(ndash21
96)
(159
6)
ndash24
10
196
10
178 14
0394
ndash955
93
1243
14
0000
ndash002
8
ndash027
3 02
40
2455
53
28
1952
Bal
ance
ado
8
(ndash32
29)
(188
0)
(ndash32
69)
(ndash24
52)
(ndash
0833
) (3
582)
(620
7)
Mod
elo -6
100
(191
5)
(270
7)
(5
576)
(246
7)
0000
por
178 14
0227
ndash150
195
8814
8
No
ndash027
2
1062
1225
10
ndash014
7
ndash232
0 ndash0
139 10
0302
1788
42
27
6758
1296
al
Pan
el
7
(074
3)
(ndash18
03)
-6
(ndash12
22)
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
Referencias
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
96 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
323 Variables independientes variables de control
ndashshyPIB el PIB per caacutepita es construido como el cociente entre el PIB y la poblacioacuten de cada una de las CCAA Se espera un signo positivo muestra del incremento en la probabilidad de obtener una mejor asignacioacuten crediticia a mayor nivel de renta dado que es maacutes probable una mayor flexibilidad de los ingresos puacuteblicos y por tanto reshysulta menor el riesgo de insolvencia (Cantor y Packer 1996 Aurioles et al 1996 Velasco 1999 Landon y Smith 2000 Afonso 2003)
ndashshyPRESPIB cociente entre las partidas contenidas en la agrupacioacuten presupuestaria lsquoOperaciones no financierasrsquo y el PIB de cada Comunidad Fernaacutendez Llera (2005 2006a y 2006b) considera que la aportacioacuten de los diferentes sectores econoacutemicos al PIB autonoacutemico puede llegar a afectar a la prima de riesgo soportada por las CCAA En cierta medida esta variable constituye un indicador de una menor especializacioacuten sectorial de la economiacutea regional estando justificado un coeficiente negativo En nuestra opinioacuten una interpretacioacuten adicional y maacutes intuitiva del signo negativo espeshyrado reside en la vinculacioacuten de un mayor nivel de gasto puacuteblico con la loacutegica conshytrapartida de un superior volumen de ingresos lo que aumenta tambieacuten de manera poshysitiva el riesgo de incurrir en deacuteficit
ndashshyDEPEN esta variable mide la dependencia financiera de las CCAA y refleja la proshyporcioacuten que los ingresos por transferencias (corrientes y de capital) representan sobre el total de ingresos no financieros autonoacutemicos Esta variable muestra el menor riesshygo de una Comunidad Autoacutenoma de ldquoser dejada caerrdquo por parte del Gobierno central o dicho de otro modo la mayor probabilidad de ser rescatada conforme mayor sea la dependencia financiera de eacuteste por lo que el signo esperado debe ser positivo (Aushyrioles et al 1996 Cheung 1996 Fernaacutendez Llera 2005 2006a y 2006b) A nuestro juicio cabe esperar un signo negativo para esta variable La mayor autonomiacutea de las CCAA les debe proporcionar una mayor flexibilidad en el volumen y composicioacuten de sus gastos e ingresos puacuteblicos La posibilidad de ajustar de modo maacutes indepenshydiente las poliacuteticas de gasto asiacute como la composicioacuten y el volumen de sus ingresos no soacutelo permite a las CCAA adecuar mejor su actuacioacuten a las necesidades y caracshyteriacutesticas de su poblacioacuten y territorio sino que tambieacuten puede proporcionarles una gashyrantiacutea superior ante riesgos macroeconoacutemicos
ndashshyPOB65CA definida como la participacioacuten de la poblacioacuten mayor de 65 antildeos sobre el total de la poblacioacuten autonoacutemica pretende sintetizar las cargas presentes y futushyras del ejecutivo regional vinculadas a los mayores gastos del Estado del Bienestar (sanidad y servicios sociales) que pueden hacer peligrar el equilibrio financiero de la Comunidad El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyPOB24CA cociente entre la poblacioacuten menor de 24 antildeos y la poblacioacuten total de cada una de las CCAA A nuestro juicio el signo de esta variable deberiacutea ser positivo al estar relacionada con el mayor potencial de capital humano Si bien podriacutea tambieacuten
97 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
obtenerse un signo negativo justificado por los mayores gastos sanitarios de la poshyblacioacuten en sus primeros antildeos de vida asiacute como de los gastos en educacioacuten
ndashshyGOB variable dicotoacutemica que toma el valor 1 en aquellas CCAA en las que se ha proshyducido alguacuten cambio en el partido poliacutetico que sustenta al ejecutivo autonoacutemico duranshyte el periacuteodo de anaacutelisis y 0 en las restantes En cuanto a su interpretacioacuten entendemos que la permanencia del gobierno regional a lo largo del tiempo puede ser un indicador de coherencia en las poliacuteticas llevadas a cabo lo que puede contribuir a aumentar la proshybabilidad de obtener un mejor rating El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyCOMP variable dicotoacutemica que toma el valor 1 para las CCAA del artiacuteculo 151 y 0 para las restantes El acceso raacutepido a un mayor nivel competencial suele estar asoshyciado a un maacutes elevado nivel de endeudamiento puacuteblico para hacer frente a las comshypetencias autonoacutemicas lo cual significariacutea una peor situacioacuten de las finanzas puacuteblishycas Por esta razoacuten el signo esperado es negativo
ndashshyFA empleamos una dummy con el valor 1 para los casos de Navarra y Paiacutes Vasco y 0 para las restantes CCAA El reacutegimen de financiacioacuten foral permite a esas Comunishydades disponer de mayores recursos obteniendo una holgura financiera que les evita incurrir en niveles de deuda similares a los del resto de CCAA de reacutegimen comuacuten teniendo una inferior prima de riesgo El signo esperado es entonces positivo
ndashshyTEMP variable ficticia que toma el valor 1 en los ejercicios 1992 1997 y 2002 y cero en los restantes Trata de recoger los ajustes que se producen en los periacuteodos en que entran en vigor los nuevos modelos de financiacioacuten autonoacutemica y las sucesivas normativas de estabilidad presupuestaria14 La aplicacioacuten de un mecanismo de estashybilidad asociado generalmente a una mayor disciplina financiera asiacute como el increshymento de recursos autonoacutemicos logrado con cualquier reforma de los modelos de fishynanciacioacuten autonoacutemica justifican un signo positivo en esta variable
4 Resultados del modelo
En la tabla 9 se muestran los mejores resultados obtenidos para cada una de las nueve alternativas de estimacioacuten consideradas Los modelos se han seleccionado atendiendo al poder explicativo conjunto (pseudo-R2 y logaritmo de la funcioacuten de verosimilitud) a la loacuteshygica econoacutemica que sustenta el signo esperado para nuestras variables explicativas y a la sigshynificatividad individual de eacutestas15 En comparacioacuten con otras investigaciones el poder exshyplicativo de todos los modelos es elevado mostrando el pseudondashR2 valores que oscilan entre el 0219 y el 0469 En teacuterminos generales los resultados muestran una gran robustez entre los diferentes modelos planteados Ademaacutes nuestras variables de intereacutes aquellas que geneshyran externalidades son significativas y tienen el signo esperado resultado que no obtenemos en las variables de control salvo en los casos del PIB y de la poblacioacuten mayor de sesenta y cinco antildeos y menor de veinticuatro
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
97 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
obtenerse un signo negativo justificado por los mayores gastos sanitarios de la poshyblacioacuten en sus primeros antildeos de vida asiacute como de los gastos en educacioacuten
ndashshyGOB variable dicotoacutemica que toma el valor 1 en aquellas CCAA en las que se ha proshyducido alguacuten cambio en el partido poliacutetico que sustenta al ejecutivo autonoacutemico duranshyte el periacuteodo de anaacutelisis y 0 en las restantes En cuanto a su interpretacioacuten entendemos que la permanencia del gobierno regional a lo largo del tiempo puede ser un indicador de coherencia en las poliacuteticas llevadas a cabo lo que puede contribuir a aumentar la proshybabilidad de obtener un mejor rating El signo esperado es por tanto negativo
ndashshyCOMP variable dicotoacutemica que toma el valor 1 para las CCAA del artiacuteculo 151 y 0 para las restantes El acceso raacutepido a un mayor nivel competencial suele estar asoshyciado a un maacutes elevado nivel de endeudamiento puacuteblico para hacer frente a las comshypetencias autonoacutemicas lo cual significariacutea una peor situacioacuten de las finanzas puacuteblishycas Por esta razoacuten el signo esperado es negativo
ndashshyFA empleamos una dummy con el valor 1 para los casos de Navarra y Paiacutes Vasco y 0 para las restantes CCAA El reacutegimen de financiacioacuten foral permite a esas Comunishydades disponer de mayores recursos obteniendo una holgura financiera que les evita incurrir en niveles de deuda similares a los del resto de CCAA de reacutegimen comuacuten teniendo una inferior prima de riesgo El signo esperado es entonces positivo
ndashshyTEMP variable ficticia que toma el valor 1 en los ejercicios 1992 1997 y 2002 y cero en los restantes Trata de recoger los ajustes que se producen en los periacuteodos en que entran en vigor los nuevos modelos de financiacioacuten autonoacutemica y las sucesivas normativas de estabilidad presupuestaria14 La aplicacioacuten de un mecanismo de estashybilidad asociado generalmente a una mayor disciplina financiera asiacute como el increshymento de recursos autonoacutemicos logrado con cualquier reforma de los modelos de fishynanciacioacuten autonoacutemica justifican un signo positivo en esta variable
4 Resultados del modelo
En la tabla 9 se muestran los mejores resultados obtenidos para cada una de las nueve alternativas de estimacioacuten consideradas Los modelos se han seleccionado atendiendo al poder explicativo conjunto (pseudo-R2 y logaritmo de la funcioacuten de verosimilitud) a la loacuteshygica econoacutemica que sustenta el signo esperado para nuestras variables explicativas y a la sigshynificatividad individual de eacutestas15 En comparacioacuten con otras investigaciones el poder exshyplicativo de todos los modelos es elevado mostrando el pseudondashR2 valores que oscilan entre el 0219 y el 0469 En teacuterminos generales los resultados muestran una gran robustez entre los diferentes modelos planteados Ademaacutes nuestras variables de intereacutes aquellas que geneshyran externalidades son significativas y tienen el signo esperado resultado que no obtenemos en las variables de control salvo en los casos del PIB y de la poblacioacuten mayor de sesenta y cinco antildeos y menor de veinticuatro
98
9
(ndash21
50)
-6
(007
0)
(204
7)
(4
214)
Mod
elo
(098
7)
-3
(ndash12
82)
(215
4)
1813
(ndash21
96)
(159
6)
ndash24
10
196
10
178 14
0394
ndash955
93
1243
14
0000
ndash002
8
ndash027
3 02
40
2455
53
28
1952
Bal
ance
ado
8
(ndash32
29)
(188
0)
(ndash32
69)
(ndash24
52)
(ndash
0833
) (3
582)
(620
7)
Mod
elo -6
100
(191
5)
(270
7)
(5
576)
(246
7)
0000
por
178 14
0227
ndash150
195
8814
8
No
ndash027
2
1062
1225
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
Referencias
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
98
9
(ndash21
50)
-6
(007
0)
(204
7)
(4
214)
Mod
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(098
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178 14
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6899
11
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4
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ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
99 Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas
Por otra parte no existen problemas graves de colinealidad entre los regresores de los modelos El nuacutemero condicioacuten (raiacutez cuadrada de la ratio entre los valores propios mayor y menor) se situacutea en el intervalo 66-74 Tambieacuten se ha evaluado la posible endogeneidad de la variable DEBT en un proceso de dos etapas Primero se ha regresado mediante miacutenimos cuadrados ordinarios la variable DEBT sobre el resto de variables explicativas incluidas en los diferentes modelos objeto de anaacutelisis asiacute como sobre la variable DEBT retardada un peshyriacuteodo que se introduce como variable instrumental A continuacioacuten se ha reestimado cada uno de los modelos probit ordenados incluyendo los residuos obtenidos de la estimacioacuten de la primera etapa como variable explicativa adicional El anaacutelisis de la significatividad indishyvidual de dichos residuos en las nueve alternativas consideradas de evaluacioacuten del modelo probit ordenado nos permite concluir la inexistencia de endogeneidad
Del examen de los resultados se deduce en primer lugar la significativa influencia en el rating acreditado de cada una de las CCAA de las variables relacionadas con los efectos externos DEBT DEBTAGGNO y FEDDEBT o sus transformaciones cuadraacuteticas Como cabiacutea esperar un endeudamiento creciente del propio gobierno regional o de la Administrashycioacuten Central del Estado repercute en una menor probabilidad de alcanzar un rating autonoacuteshymico maacutes elevado DEBT o DEBT2 son junto a FEDDEBT y FEDDEBT2 las uacutenicas vashyriables estadiacutesticamente significativas en todos los modelos planteados
El signo negativo de DEBT y DEBT2 resulta coherente con la asociacioacuten que los mershycados hacen de un mayor riesgo ante un maacutes elevado nivel de endeudamiento regional reshysultado coincidente con los obtenidos por Cheung (1996) Landon y Smith (2000) y Benito et al (2003) En cuanto a FEDDEBT su signo negativo estaacute justificado por el liacutemite supeshyrior que el rating nacional impone a los autonoacutemicos siendo menores ademaacutes las expectashytivas de rescate por parte del resto de jurisdicciones del paiacutes al empeorar la situacioacuten finanshyciera del nivel central
Por el contrario existe una relacioacuten directa y estadiacutesticamente significativa (salvo en los Modelos 7 y 9) entre el stock de deuda del nivel regional (excluida la propia Comunidad) y una posible mejor evaluacioacuten de la emisioacuten de deuda puacuteblica de la Comunidad Autoacutenoma confirmaacutendose nuestra hipoacutetesis de que el aumento de la deuda del nivel regional puede inshyterpretarse como una mejora de la Comunidad respecto de las demaacutes Los resultados mostrashydos en la tabla resumen no incluyen especificaciones en las que se encuentren incorporadas variables interactuadas (DEBTFEDDEBT DEBTDEBTAGGNO y DEBTDEBTAGGshyNO) dados los problemas de significatividad y de signo que no soacutelo ellas teniacutean sino que generaban adicionalmente sobre otras explicativas
Tambieacuten es de intereacutes la interpretacioacuten de los coeficientes de las variables econoacutemishycas no relacionadas con la generacioacuten de externalidades tales como PIB POB65CA y POB24CA El signo positivo de PIB (al igual que en Aurioles et al 1996 Velasco 1999 y Landon y Smith 2000) parece corroborar la hipoacutetesis de que una mayor renta viene asoshyciada a una mayor flexibilidad de los ingresos y a una mayor solvencia financiera Mienshytras que el signo negativo que acompantildea a POB65CA se explica por las mayores cargas
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
100 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
a las que va a tener que hacer frente la Comunidad Autoacutenoma en aacutembitos como la sanishydad y los servicios sociales que pueden hacer peligrar su equilibrio financiero La intershypretacioacuten de la relacioacuten positiva con el porcentaje de poblacioacuten joven de la Comunidad (POB24CA) puede ser asociada con el mayor potencial de capital humano La variable POB65CA presenta no obstante problemas de significatividad en un buen nuacutemero de los modelos expuestos Landon y Smith (2000) tambieacuten encuentran una relacioacuten negativa entre la carga derivada de las pensiones y el rating provincial y Cheung (1996) entre eacuteste y la participacioacuten de las prestaciones por desempleo en la renta personal provincial
Por uacuteltimo la inclusioacuten del resto de variables de control en diferentes especificaciones no soacutelo presenta problemas de significatividad individual sino que incide ndashen la mayoriacutea de las especificaciones planteadasndash en la peacuterdida de significatividad de las variables de intereacutes y en un peor poder explicativo del modelo
Como se ha sentildealado en el epiacutegrafe 31 el anaacutelisis directo de los coeficientes obtenidos en las estimaciones realizadas no permite una comparacioacuten de los efectos que generan las dishyferentes variables independientes sobre el rating al requerirse la obtencioacuten de los efectos marginales a partir de la metodologiacutea de caacutelculo sentildealada en la ecuacioacuten [4] Los resultados de este ejercicio se muestran en la tabla 10 A la vista del mismo tres cuestiones relacionashydas merecen una especial atencioacuten En primer lugar se comprueba que los efectos marginashyles se concentran en las calificaciones 2 y 3 algo loacutegico al suponer estas calificaciones entre el 61 y el 84 por ciento del total (tabla 8) Tambieacuten se observa en segundo lugar que el signo ofrecido por las estimaciones de β en los diversos modelos coincide con el del efecto marshyginal de alcanzar el rating 3 Finalmente se observa coacutemo en general las variables con un mayor efecto marginal son DEBTAGGNO y las variables relacionadas con la poblacioacuten De tal manera que por ejemplo cuando se incrementa la deuda media de las restantes CCAA es mayor la probabilidad de que una Comunidad Autoacutenoma logre una calificacioacuten de 3 (oacute 4 en menor medida) y disminuye la de alcanzar 2 (oacute 1 en mayor medida)
Tabla 10 EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 1 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT2 00000 00004 00066 ndash00069 ndash00001 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00014 ndash00228 00239 00003 00000 FEDDEBT 00000 00023 00370 ndash00388 ndash00005 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00067 01079 ndash01132 ndash00014 00000 POB24CA 00000 ndash00063 ndash01012 01062 00013 00000
Modelo 2 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00052 00938 ndash00985 ndash00005 DEBTAGGNO 00000 ndash00130 ndash02323 02438 00015 FEDDEBT 00000 00021 00368 ndash00386 ndash00003 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00000 00064 01149 ndash01207 ndash00006 POB24CA 00000 ndash00054 ndash00966 01014 00006 GOB 00000 00101 01813 ndash01903 ndash00011
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 105
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 101
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 3 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00095 ndash00095 DEBTAGGNO2 00000 ndash00001 ndash00372 00373 FEDDEBT 00000 00002 00656 ndash00658 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 POB65CA 00000 00000 00185 ndash00185 POB24CA 00000 ndash00003 ndash01289 01293 TEMP 00000 00004 01398 ndash01401
Modelo 4 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00202 00812 ndash00980 ndash00035 00000 DEBTAGGNO ndash00001 ndash00603 ndash02424 02925 00103 00000 FEDDEBT 00000 00072 00291 ndash00351 ndash00012 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00130 00524 ndash00632 ndash00022 00000 POB24CA 00000 ndash00126 ndash00505 00609 00021 00000 TEMP 00000 00259 01040 ndash01255 ndash00044 00000
Modelo 5 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT2 00000 00014 00037 ndash00051 00000 DEBTAGGNO2 00000 ndash00077 ndash00201 00272 00006 FEDDEBT 00000 00090 00232 ndash00315 ndash00007 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 POB65CA 00001 00207 00538 ndash00730 ndash00016 POB24CA ndash00001 ndash00187 ndash00485 00657 00016 TEMP 00001 00345 00895 ndash01214 ndash00027
Modelo 6 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT 00000 00310 01064 ndash01374 DEBTAGGNO 00000 ndash00970 ndash03326 04297 FEDDEBT 00000 00087 00298 ndash00386 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 DEPEN 00000 ndash00448 ndash01535 01983 POB65CA 00000 00166 00568 ndash00734 POB24CA 00000 ndash00114 ndash00389 00503
Modelo 7 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4 Rating=5
DEBT 00000 00028 01010 ndash00949 ndash00088 00000 DEBTAGGNO 00000 ndash00068 ndash02493 02343 00218 00000 FEDDEBT 00000 00013 00491 ndash00462 ndash00043 00000 PIB 00000 00000 ndash00001 00001 00000 00000 POB65CA 00000 00018 00655 ndash00615 ndash00057 00000 POB24CA 00000 ndash00028 ndash01020 00959 00089 00000
Modelo 8 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3 Rating=4
DEBT 00000 00024 01008 ndash00937 ndash00095 DEBTAGGNO 00000 ndash00093 ndash03928 03651 00000 FEDDEBT 00000 00013 00543 ndash00505 ndash00370 PIB 00000 00000 00000 00000 00000 DEPEN 00000 00204 08579 ndash07975 ndash00808 POB65CA 00000 00012 00513 ndash00477 ndash00048 POB24CA 00000 ndash00027 ndash01118 01039 00106
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
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14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 105
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106 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Monasterio C Blanco F y Saacutenchez I (1999) Controles internos del endeudamiento versus racioshynamiento del creacutedito Estudio especial del caso de las comunidades autoacutenomas espantildeolas Fundashycioacuten BBV Bilbao
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Wildasin D E (2004) ldquoThe Institutions of Federalism Toward an Analitycal Frameworkrdquo National Tax Journal vol LVII 2 Part 1 247-272
Wooldridge J M (2001) Introduccioacuten a la econometriacutea Un enfoque moderno Thomson Learning 1ordf edicioacuten Meacutexico
Wooldridge J M (2002) Econometric Anaacutelisis of Cross Section and Panel Data MIT Press Camshybridge
Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
102 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
Tabla 10 (continuacioacuten) EFECTOS MARGINALES DE LA ESTIMACIOacuteN
Modelo 9 Rating=0 Rating=1 Rating=2 Rating=3
DEBT2 00000 00000 00096 ndash00096 DEBTAGGNO 00000 ndash00019 ndash06118 06137 FEDDEBT2 00000 00000 00008 ndash00008 PIB 00000 00000 00000 00000 POB65CA 00000 00003 00919 ndash00922 POB24CA 00000 ndash00003 ndash00810 00812
5 Consideraciones finales
El presente trabajo ha corroborado mediante la formulacioacuten de un modelo probit orshydenado con datos de panel el impacto significativo que la acumulacioacuten de deuda por parte de la Administracioacuten Central del Estado y los diferentes gobiernos autonoacutemicos indivishydualmente y en su nivel agregado tiene sobre la calificacioacuten crediticia de las distintas CCAA espantildeolas Una elevacioacuten en el nivel de endeudamiento de una Comunidad Autoacuteshynoma reduce la probabilidad de que las agencias de calificacioacuten crediticia estimen un mejor rating para dicha Comunidad El mismo efecto se ha obtenido para la deuda del goshybierno central En cambio la deuda del nivel autonoacutemico presenta una relacioacuten positiva con las evaluaciones crediticias individuales de las CCAA
Aunque el trabajo se ha centrado en la estimacioacuten de los efectos externos del enshydeudamiento puacuteblico es preciso sentildealar que para explicar la determinacioacuten del rating autonoacutemico debe ser tomado en consideracioacuten otro tipo de variables de un mayor cashyraacutecter macroeconoacutemico o incluso de tipo institucional las cuales redundan asimismo en una mayor riqueza del poder explicativo de los modelos analizados En este sentishydo destaca la robusta y positiva influencia de la renta per caacutepita autonoacutemica asiacute como de la estructura demograacutefica regional cuya influencia es positiva en cuanto a la poshyblacioacuten joven y negativa respecto del estrato de poblacioacuten superior a sesenta y cinco antildeos
La falta de series de rating completas para el conjunto de CCAA asiacute como la metoshydologiacutea empleada para complementar longitudinalmente el panel de datos ha constituido la principal limitacioacuten de nuestro trabajo No obstante la robustez en la significatividad y signo de las variables en las diferentes especificaciones planteadas garantizan la consisshytencia de los resultados alcanzados Por otra parte la sustancial caracteriacutestica del modelo probit ordenado esto es la posibilidad de reflejar la disposicioacuten de una variable discreta que represente un orden ha podido suponer un handicap dada la amplitud de niveles de nuestra variable dependiente Una liacutenea adicional de futuros avances reside en el anaacutelisis de la influencia de los diferentes mecanismos utilizados para la consecucioacuten de la disciplishyna fiscal sobre la calificacioacuten crediticia de las regiones de los paiacuteses descentralizados sishyguiendo la propuesta de Singh y Plekhanov (2005)
Efectos externos del endeudamiento sobre la calificacioacuten crediticia de las Comunidades Autoacutenomas 103
Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
4shy Estas dos agencias son responsables de alrededor del 80 de las calificaciones crediticias mundiales La tershycera agencia de rating en la vanguardia del sector Fitch Ratings experimentoacute un raacutepido crecimiento durante la pasada deacutecada
5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
Referencias
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Notas
1shy Para la deacutecima provincia Prince Edward Island no existen calificaciones de Standard amp Poors la fuente de los ratings utilizada en el trabajo
2shy Recientemente Afonso et al (2007) encuentran que la aproximacioacuten del probit ordenado de efectos aleatorios es frente a las alternativas del logit y probit ordenado de efectos fijos el meacutetodo maacutes eficiente para determishynar el rating nacional a partir de un panel de datos correspondiente a 66 paiacuteses calificados por Moodyrsquos y Stanshydard amp Poors entre 1996 y 2005
3shy Una reflexioacuten sobre los incentivos de un gobierno o empresa a someterse al escrutinio de las agencias de calificacioacuten crediticia es ofrecida entre otros por Partnoy (2001) y White (2002) En particular su influenshycia sobre el mercado de capitales asiacute como la existencia de reglas legales y regulaciones que dependen susshytancialmente de las calificaciones crediticias pueden justificar el sometimiento al examen de las agencias de rating
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5shy La modificacioacuten en la probabilidad de alcanzar un determinado rating tambieacuten depende de los puntos de corte microj (Cheung 1996) Cunha et al (2007) sentildealan que en una serie de contextos es plausible que los vashylores de corte difieran entre unidades dada la existencia de variables que no pueden ser observadas por los econoacutemetras
6shy La suma de los efectos marginales es cero consecuencia de que la suma de las probabilidades debe ser igual a la unidad
7shy Loacutegicamente la suma de las probabilidades para cada uno de los dos valores posibles de la variable explicashytiva binaria es igual a uno
8shy Fitch Ratings tambieacuten ofrece calificaciones crediticias para un nuacutemero significativo de CCAA A partir de 1998 tres son las CCAA evaluadas (Cataluntildea Madrid y Murcia) alcanzando la cifra de nueve en 2005
9shy Tambieacuten se han analizado los paneles comprendidos entre 1992 y 2007 y 1999 y 2007 constituidos por las 5 y 13 CCAA respectivamente para las cuales se dispone de la serie completa Sus resultados han sido omitidos del trabajo al no ser factible la estimacioacuten por no existir variabilidad suficiente en la variable dependiente
10shy En el caso de Andaluciacutea pese a disponer de la serie completa de Moodyrsquos optamos por utilizar los datos de SampP al existir mayor variabilidad en las calificaciones
11shy Dado el caraacutecter de nuestra variable dependiente construida a partir del escrutinio por parte de las agencias de calificacioacuten crediticia de la situacioacuten macroeconoacutemica y de la posicioacuten de las finanzas puacuteblicas de las CCAA espantildeolas hemos considerado la inclusioacuten de las variables exoacutegenas retardadas un periacuteodo El posishyble lapso temporal existente entre la disponibilidad de estadiacutesticas definitivas y el examen de los datos por parte de las agencias de rating puede justificar este anaacutelisis adicional Los resultados de la reestimacioacuten de los diferentes modelos considerados con las variables independientes retardadas corroboran los obtenidos en las estimaciones previas
12shy Tambieacuten se ha considerado en la medida del endeudamiento autonoacutemico la inclusioacuten de la deuda de la propia regioacuten (DEBTAGG) Alternativa descartada por la falta de significatividad que induce en otras variables y la peacuterdida de poder explicativo que genera sobre los modelos
13shy SampP exige tres requisitos para posibilitar la obtencioacuten de una calificacioacuten crediticia superior por parte de un gobierno subcentral de la UEM respecto de su ejecutivo nacional (Standard amp Poors 2001) i) el paiacutes debe contar con instituciones poliacuteticas estables previsibles y transparentes asiacute como con un sistema de relaciones intergubernamentales consolidado ii) el gobierno subcentral debe disponer de la autonomiacutea financiera sufishyciente que le permita responder por siacute mismo a cambios poliacuteticos y econoacutemicos de manera raacutepida y sin exshy
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
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106 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
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Abstract
The aim of this paper is to obtain empirical evidence about the influence of the public debt externalishyties of the central and regional governments have on the credit rating of the Spanish Autonomous Comshymunities The analysis was done by estimating an ordered probit model from panel data for the Autoshynomous Communities during the period 1992-2007 The results show that the level of indebtedness of the own regional government as well as the stock of debt of the regional level and central government have a significant impact on the probability of obshytaining a particular rating
Keywords Public debt externalities rating ordered probit panel data
JEL classification C2 H74 H77
104 ANDREacuteS LEAL MARCOS Y JULIO LOacutePEZ LABORDA
cesivos trastornos y iii) las cargas impositivas y financieras del citado gobierno regional (o local) deben reshysultar favorables en comparacioacuten con las de las autoridades regionales de otros paiacuteses miembros de la UEM
14shy Adicionalmente se ha otorgado valor 1 al ejercicio 2007 para recoger la uacuteltima modificacioacuten de la normatishyva de estabilidad presupuestaria y se ha tratado de examinar la existencia de un efecto permanente de cada una de las sucesivas reformas aunque ni se han obtenido ganancias en el poder explicativo de los modelos ni ha resultado significativa individualmente la propia variable TEMP
15shy Todas las estimaciones han sido realizadas con LIMDEP 70
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