CURSO DE VERANO El papel del Sector Público en el ... · CURSO DE VERANO El papel del Sector...

Ekonomia eta Plangintza Zuzendaritza Dirección de Economía y Planificación

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CCUURRSSOO DDEE VVEERRAANNOO

El papel del Sector Público en el crecimiento y ante la crisis económica

Donostia-San Sebastián, 22-24 de julio de 2009



ÍNDICE

1. Objetivos

2. Programa

3. Curriculum Vitae de los profesores

4. Ponencias: Presentaciones, resumen, ponencia y

complementos

5. Otras Aportaciones:

La composición de las finanzas públicas y el crecimiento a

largo plazo: un enfoque macroeconómico. Banco de

España.



OBJETIVOS



OBJETIVOS:

En un momento en que los márgenes de la política monetaria se van estrechando, la

atención de los gestores de políticas públicas se focaliza en las distintas alternativas

asociadas a la política fiscal ante una cierta reducción de ingresos impositivos. La nueva

realidad obliga a redoblar los esfuerzos de asignación de recursos públicos escasos para

tratar de mejorar la eficacia y eficiencia y la coordinación de esfuerzos entre diversas

instituciones, como forma de contribuir al crecimiento económico y por ende al bienestar

de los ciudadanos.

Partiendo de un enfoque macroeconómico general, se identifican algunas buenas

prácticas a nivel internacional y se llega al enfoque más macroeconómico con una

referencia especial a la situación de la Comunidad Autónoma de Euskadi en estos

momentos.



PROGRAMA



EL PAPEL DEL SECTOR PÚBLICO EN EL CRECIMIENTO Y ANTE LA CRISIS ECONÓMICA

D. Guillem López Casasnovas Universidad Pompeu Fabra. Barcelona. Consejero Banco de España D. Juan Francisco Jimeno Serrano Jefe de la División de Investigación. Banco de España En colaboración con la Dirección de Economía y Planificación del Gobierno Vasco

22 DE JULIO

Nuevos escenarios desde una perspectiva macroeconómica 9:00 h Entrega de documentación 9:30 h Presentación del curso

Ilmo Sr. D. ANDRÉS ARAUJO DE LA MATA Viceconsejero de Economía, Presupuestos y Control Económico. Gobierno

Vasco-Eusko-Jaurlaritza

D. GUILLEM LÓPEZ CASASNOVAS Universidad Pompeu Fabra. Barcelona. Consejero Banco de España

D. JUAN FRANCISCO JIMENO SERRANO Jefe de la División de Investigación. Banco de España 10:00 h Conferencia de apertura: “The European response to the crisis”

D. VITOR GASPAR Director General del Bureau of European Policy Advisers. Comisión Europea 11:00 h Pausa 11:30 h “El papel de los mercados financieros en la traslación de la crisis”

D. GUILLERMO DE LA DEHESA ROMERO Presidente del CEPR. Madrid



12:30 h “La perspectiva de la política monetaria ante la crisis”

D. DIEGO RODRÍGUEZ PALENZUELA Jefe de división, Mercados de capital y estructura financiera Directorado

General de Economía. Banco Central Europeo. Frankfurt. Alemania 13:30 h Prognosis de análisis del día

D. JUAN FRANCISCO JIMENO SERRANO Jefe de la División de Investigación. Banco de España 16:00 h Taller: “Crisis y políticas activas de empleo: superar el muro del conformismo. Una reflexión sobre la experiencia actual del mercado de trabajo italiano”

D. FRANCESCO GAGLIARDI Consiglio Nazionale delle Ricerche, IRPSS. Roma

23 DE JULIO

Mercados e instrumentos de políticas públicas 9:00 h “Regulación bancaria y medidas financieras en el nuevo entorno”

D. DANIEL PÉREZ CID Jefe de la División de Análisis de la Estabilidad Financiera. Banco de España.

Madrid 10:00 h “¿Qué podemos hacer para salir de la crisis?”

D. J. IGNACIO CONDE RUÍZ Oficina Económica del Presidente de Gobierno. Madrid 11:00 h Pausa 11:30 h “El papel de los Ayuntamientos ante la crisis: el presupuesto estratégico del

Ayuntamiento de Bilbao”

Dña. ANA ANDUEZA AMANN Directora Deloitte & Touche. Bilbao 12:00 h “La política regional. El caso EUSXXI: Modelos de simulación de impactos y

su utilización en el contexto de selección de las políticas públicas”

D. MANUEL BLANCO LOSADA Predicciones macroeconómicas S. L. Madrid



12:30 h “La política fiscal, protagonista en un entorno de crisis”

D. RAFAEL DOMÉNECH VILARIÑO Economista-jefe del Servicio de Estudios del BBVA para España y Europa. Madrid 13:30 h Prognosis de análisis del día

D. GUILLEM LÓPEZ CASASNOVAS Universidad Pompeu Fabra. Consejero Banco de España

24 DE JULIO

Política fiscal y coordinación de políticas 9:00 h “Quality of public finances: some illustrations”

D. ANTONIO AFONSO Principal Economist del Banco Central Europeo Associate Professor at ISEG/UTL-Technical University of Lisbon 10:00 h “La política fiscal para recuperar el crecimiento económico”

D. JAVIER PÉREZ GARCÍA Responsable de la Unidad de Sector Público y Política Fiscal del Banco de

España. Madrid 11:00 h Relatores del seminario: Palabras finales de los directores del Curso 11:30 h Pausa 12:00 h Conferencia de Clausura: “Las actuaciones de los bancos centrales y de los

gobiernos europeos para afianzar la recuperación y el crecimiento sostenible.”

D. JOSÉ MANUEL GONZÁLEZ-PÁRAMO Miembro del Comité Ejecutivo y del Consejo de Gobierno del Banco Central Europeo. Frankfurt. Alemania Acto de cierre

Exmo. Sr. D. CARLOS AGUIRRE ARANA Consejero de Economía y Hacienda. Gobierno Vasco-Eusko Jaurlaritza



CURRICULUM VITAE PROFESORES



AANNTTOONNIIOO AAFFOONNSSOO

Place of birth: Lisbon, Portugal. Nationality: Portuguese. Contacts: Instituto Superior de Economia e Gestão, R. Miguel Lúpi, 20, P - 1249-078 Lisbon, Portugal. Phone: +351 21 392 2807 Fax: +351 21 396 6407 e-mail: [email protected] Associate Professor with Agregação of the Department of Economics of ISEG/UTL -

Technical University of Lisbon. My research interests include fiscal policy, applied economics, macroeconomics and financial economics. I have published in academic journals such as: Economic Modelling; Empirica, FinanzArchive; Journal of Applied Economics; Public Choice; Applied Economics Letters; Journal of International Money and Finance; Journal of International Financial Markets, Institutions & Money; Regional Studies; Review of World Economics. I co-authored a book on introductory financial economics and another on economics and public finances. Some of my work has been commented in the press: The Economist, The Times, Guardian, Irish Times, La Libre Belgique, Financieele Dagblad, Jornal de Negócios, Jornal de Notícias, Público, Semanário Económico.

Academic record - Agregação in Economics, ISEG-UTL, 2005. - Ph.D. in Economics (Doutoramento), ISEG-UTL, 2002. - Master’s degree in Economics, ISEG-UTL, 1993. - 1st degree in Economics (Licenciatura), ISEG-UTL, 1989. Present appointment - Associate Professor of the Department of Economics of ISEG/UTL - Technical University

of Lisbon, 2009-; (on leave at the ECB, Principal Economist) Previous appointments - Assistant Professor of the Department of Economics of ISEG/UTL - Technical University

of Lisbon, 2002-2009; - Invited Teaching Assistant at the Department of Economics of ISEG/UTL - Technical

University of Lisbon, 1991-2002; - Economist at CGD - Caixa Geral de Depósitos, 2002; - Economist at IGCP - Instituto de Gestão do Crédito Público (Portuguese Government

Debt Office), 1998-2002; - Economist at BNU - Banco Nacional Ultramarino, 1994-98; - Adviser to the State Treasury Secretary, 1993; - Representing the Ministry of Finance at the European Community program RENAVAL,

1992-93;



- Consultant at the Ministry of Finance, GAFEEP - Gabinete para a Análise do Financiamento do Estado e das Empresas Públicas, 1991-93;

- Economist at BNU - Banco Nacional Ultramarino, 1990; - Economist at UAP - Union des Assurances de Paris, 1989-90; Languages skills Portuguese (native tongue); English (fluent); French (very good); Spanish (fair working knowledge); German (basic knowledge).

AANNAA AANNDDUUEEZZAA AAMMAANNNN

Experiencia laboral Ana formó parte en 1988 del equipo de la Consejería de Economía y Planificación del Gobierno Vasco.

En 1989 se incorpora al Departamento de Consultoría de KPMG. En el 2000 asume las funciones de Directora del Área de Estrategia para España, a la que se suma en el 2002 las de Directora de Risk & Quality Management.

Tras la compra de K Consulting por parte de Unisys, se responsabiliza de la gestión y desarrollo de la oficina de Bilbao, asumiendo en enero del 2005 la responsabilidad como Socia de la unidad de negocio de Sector Público para España y Portugal.

En junio de 2006 se incorpora a Deloitte como Directora del área Strategy&Operations de Deloitte dentro de la unidad de Sector Público.

En la actualidad es Socia de Sector Público en Deloitte.

Formación académica Licenciada en Ciencias Económicas y Empresariales por la Universidad del País Vasco, Bilbao.

Diplomada en Altos Estudios Europeos por el Colegio de Europa en Brujas (Bélgica). Diploma en Gestión Hospitalaria por la Universidad Carlos III.

Experiencia profesional

Asesora de proyectos de construcción y evaluación de políticas y programas públicos. Ana Andueza dispone de veinte años de experiencia en consultoría en el sector público, asesorando a diversas instituciones locales y regionales, entres otras la Diputación Foral de Bizkaia, Gobierno Vasco, Ayuntamiento de Bilbao, etc. Dispone de un amplio conocimiento en políticas públicas y procesos administrativos de diversos departamentos en el ámbito público. Ha sido responsable de múltiples proyectos dentro del Área de Estrategia, entre los que destacan los siguientes:

Diagnósticos empresariales/Planes Estratégicos/Planes de Viabilidad Entre otros, cabe destacar: • Plan de Gobierno y Presupuestación Estratégica para el Mandato 2007-2010

del Ayuntamiento de Bilbao • Plan Estratégico de Infraestructuras y Tecnologías de la Información (PIT

2006-2009).



• Revisión del Plan Estratégico de Modernización y Administración Electrónica 2007-2010

• Valoración de intangibles: Análisis y medición de la aportación de valor de la corporación Tecnalia a los Centros Tecnológicos que la conforman

• Análisis de las contribuciones en términos socio-económicos de la totalidad de los Centros Tecnológicos del País Vasco

• Definición de un Modelo de Análisis de Contribuciones Económicas y Sociales de la OBRA SOCIAL de la BBK

• Ejecución de las labores de Secretaría Técnica para el desarrollo de los clusters de Pesca y de Industrias Marítimas en el País Vasco definiendo y elaborando temas de discusión, guiando reuniones y definiendo el informe final de constitución de un foro de carácter permanente.

• Revisión del programa PIPE (Plan Interinstitucional de Promoción Económica del Gobierno Vasco)

Asimismo, Ana ha liderado y participado en multitud de tipologías de proyectos, que se exponen a continuación:

1. Diagnósticos empresariales/Planes Estratégicos/Planes de Viabilidad 2. Estudios de viabilidad de proyectos y empresas públicas 3. Análisis de procesos de negocio 4. Internacionalización: Experiencia desarrollada a lo largo de diferentes

proyectos dirigidos en los mercados de Brasil, Uruguay, Argentina, India, Turquía y Polonia.

5. Análisis del impacto económico regional de proyectos de inversión: Análisis del impacto económico regional de proyectos de inversión. Definición del Modelo de Medición y evaluación del impacto en términos de PIB, empleo e ingresos para la Hacienda Pública.

6. Formación Gestión del Conocimiento

Experiencia docente Conferencias y Cursos impartidos

• Internacionalización de las empresas españolas. Curso impartido para IFAES Madrid.

• Conferencia sobre las implicaciones estratégicas del Euro para las empresas españolas. Curso impartido para IIR Madrid.

• Conferencia sobre las implicaciones del Euro para MCC Mondragón Corporación Cooperativa.

• Conferencia sobre el Modelo de Impacto Económico, una herramienta para la evaluación de inversiones públicas. Conferencia organizada en la Universidad de Gerona.

• Conferencia sobre la importancia económica del deporte, el caso de la Real Sociedad. Conferencia organizada por APD.

• Conferencia sobre la violencia en el deporte. I Congreso Nacional sobre Prevención y Seguridad en los Estadios de Fútbol.

• Diversos artículos publicados en prensa económica (Expansión, Cinco Días, Gaceta de los Negocios), así como presentaciones a prensa y entrevistas en medios de comunicación.



Cursos • Varios cursos sobre habilidades y técnicas directivas: gestiones de equipos,

liderazgo, gestión de recursos humanos, gestión de proyectos, técnicas de comunicación y presentación oral (en inglés y castellano), técnicas de solución de problemas, etc.

• Cursos de estrategia y gestión del conocimiento: Cursos planificados por el Área de Estrategia de KPMG Consulting y Deloitte dentro de sus programas de formación anual.

• Strategic Management Society (SMS). Annual Conference. Estocolmo (Suecia).

• Human Resource Management Course impartido por Disney-USA. • Curso de Gestión de entidades turísticas y hoteleras, impartido por KPMG

(Miami-USA).

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DDiirreeccttoorr GGeenneerraall ddee CCoooorrddiinnaacciióónn yy SSeerrvviicciiooss ddeell MMiinniisstteerriioo ddee CCoommeerrcciioo,, SSeeccrreettaarriioo GGeenneerraall TTééccnniiccoo ddee IInndduussttrriiaa yy EEnneerrggííaa,, DDiirreeccttoorr ddee GGeessttiióónn ddee AAccttiivvooss EExxtteerriioorreess yy RReellaacciioonneess IInntteerrnnaacciioonnaalleess ddeell BBaannccoo ddee EEssppaaññaa,, SSeeccrreettaarriioo GGeenneerraall ddee CCoommeerrcciioo,, SSeeccrreettaarriioo ddee EEssttaaddoo ddee EEccoonnoommííaa yy SSeeccrreettaarriioo ddee llaa CCoommiissiióónn DDeelleeggaaddaa ddee AAssuunnttooss EEccoonnóómmiiccooss.. FFuuee vviicceeggoobbeerrnnaaddoorr ddeell FFoonnddoo MMoonneettaarriioo IInntteerrnnaacciioonnaall yy ddeell BBaannccoo MMuunnddiiaall yy GGoobbeerrnnaaddoorr ddeell BBaannccoo IInntteerraammeerriiccaannoo ddee DDeessaarrrroolllloo,, BBaannccoo AAssiiááttiiccoo ddee DDeessaarrrroolllloo yy BBaannccoo AAffrriiccaannoo ddee DDeessaarrrroolllloo.. EEnn eell sseeccttoorr pprriivvaaddoo ffuuee ccoonnsseejjeerroo DDeelleeggaaddoo ddeell BBaannccoo PPaassttoorr,, PPrreessiiddeennttee ddee GGaass MMaaddrriidd,, PPrreessiiddeennttee ddee PPaassttoorr--AAlllliiaannccee,, VViicceepprreessiiddeennttee ddee HHuullllaass ddeell CCoottoo CCoorrttééss yy PPrreessiiddeennttee ddee FFoonnss GGaalliicciiaa.. AAccttuuaallmmeennttee eess CCoonnsseejjeerroo AAsseessoorr ddee llaa PPrreessiiddeenncciiaa ddee BBaannccoo PPaassttoorr,, VViicceepprreessiiddeennttee ddee GGoollddmmaann SSaacchhss EEuurrooppee,, PPrreessiiddeennttee ddee PPlluuss uullttrraa,, CCoonnsseejjeerroo ddee UUnniióónn FFeennoossaa,, CCaammppooffrrííoo,, CCGGNNUU yy TTeelleeppiizzzzaa.. CCoollaabboorraa eenn ccoorrppoorraacciioonneess yy oorrggaanniizzaacciioonneess ssiinn áánniimmoo ddee lluuccrroo,, eess PPrreessiiddeennttee ddee HHoonnoorr ddeell CCoonnsseejjoo SSuuppeerriioorr ddee CCáámmaarraass ddee CCoommeerrcciioo,, IInndduussttrriiaa yy NNaavveeggaacciióónn,, pprreessiiddeennttee ddeell FFoorroo ddee LLiiddeerraazzggoo EEmmpprreessaarriiaall ddeell IInnssttiittuuttoo ddee EEmmpprreessaa,, mmiieemmbbrroo ddee llaa FFuunnddaacciióónn GGeerrmmáánn SSáánncchheezz RRuuiippéérreezz.. EEss aaddeemmááss PPrreessiiddeennttee ddeell CCEEPPRR ((CCeennttrree ffoorr EEccoonnoommiicc PPoolliiccyy RReesseeaarrcchh)) ddee LLoonnddrreess,, mmiieemmbbrroo ddeell CCoommiittéé BBrreettttoonn WWooooddss eenn WWaasshhiinnggttoonn,, PPrreessiiddeennttee ddee llaa EEssccuueellaa ddee NNeeggoocciiooss EESSCCPP--EEAAPP yy DDiirreeccttoorr ddeell IInnssttiittuuttoo ddee EEssttuuddiiooss EEccoonnóómmiiccooss ddee GGaalliicciiaa.. HHaa ppuubblliiccaaddoo ttrreess lliibbrrooss yy nnuummeerroossooss aarrttííccuullooss ssoobbrree eeccoonnoommííaa yy eess ccoolluummnniissttaa rreegguullaarr eenn ddiiffeerreenntteess mmeeddiiooss ddee ccoommuunniiccaacciióónn.. OObbtteenniiddoo ssee ssuu ppáággiinnaa WWeebb hhttttpp::////wwwwww..gguuiilllleerrmmooddeellaaddeehheessaa..ccoomm//hhttmmll//eesspp//336633//ccuurrrriiccuulluumm..hhttmmll



RRAAFFAAEELL DDOOMMÉÉNNEECCHH VVIILLAARRIIÑÑOO

EEccoonnoommiissttaa JJeeffee ddee EEssppaaññaa yy EEuurrooppaa SSeerrvviicciioo ddee EEssttuuddiiooss ddeell BBBBVVAA CCaatteeddrrááttiiccoo ddee FFuunnddaammeennttooss ddeell AAnnáálliissiiss EEccoonnóómmiiccoo ddee llaa UUnniivveerrssiiddaadd ddee VVaalleenncciiaa eenn eexxcceeddeenncciiaa.. MMSScc iinn EEccoonnoommiiccss ppoorr llaa LLoonnddoonn SScchhooooll ooff EEccoonnoommiiccss yy DDooccttoorr eenn CCiieenncciiaass EEccoonnóómmiiccaass ppoorr llaa UUnniivveerrssiiddaadd ddee VVaalleenncciiaa.. HHaa ssiiddoo DDiirreeccttoorr GGeenneerraall eenn PPrreessiiddeenncciiaa ddeell GGoobbiieerrnnoo,, eenn ddoonnddee ooccuuppóó llaa SSuubbddiirreecccciióónn ddee llaa OOffiicciinnaa EEccoonnóómmiiccaa ddeell PPrreessiiddeennttee ddeell GGoobbiieerrnnoo,, ddiirreeccttoorr ddeell IInnssttiittuuttoo ddee EEccoonnoommííaa IInntteerrnnaacciioonnaall,, mmiieemmbbrroo ddee llaa JJuunnttaa CCoonnssuullttiivvaa ddee llaa UUnniivveerrssiiddaadd ddee VVaalleenncciiaa,, ccoonnsseejjeerroo ddee SSEEPPEESS yy ddee CCDDTTII.. HHaa ssiiddoo ttaammbbiiéénn ccoonnssuullttoorr eexxtteerrnnoo ddee llaa OOCCDDEE,, ddee llaa CCoommiissiióónn EEuurrooppeeaa,, ddee llaa FFuunnddaacciióónn ddee EEccoonnoommííaa AAnnaallííttiiccaa,, yy hhaa ccoollaabboorraaddoo ccoommoo iinnvveessttiiggaaddoorr ccoonn eell MMiinniisstteerriioo ddee EEccoonnoommííaa yy HHaacciieennddaa yy llaa FFuunnddaacciióónn RRaaffaaeell ddeell PPiinnoo.. MMiieemmbbrroo ddee llaa JJuunnttaa DDiirreeccttiivvaa ddee llaa AAssoocciiaacciióónn EEssppaaññoollaa ddee EEccoonnoommííaa,, ddee llooss CCoonnsseejjooAAsseessoorreess ddee IInnvveessttiiggaacciioonneess EEccoonnóómmiiccaass ((22000000��)) yy ddee MMoonneeddaa yy CCrrééddiittoo ((22000022��)),, ddeell CCoonnsseejjoo ddee RReeddaacccciióónn ddee llaa RReevviissttaa ddee EEccoonnoommííaa AApplliiccaaddaa ((11999988��22000033)) yy ddeell CCoonnsseejjoo EEddiittoorr ddee HHaacciieennddaa PPúúbblliiccaa HHaa ppuubblliiccaaddoo nnuummeerroossooss aarrttííccuullooss eenn rreevviissttaass cciieennttííffiiccaass ddee rreeccoonnoocciiddoo pprreessttiiggiioo nnaacciioonnaall ee iinntteerrnnaacciioonnaall ((eennttrree oottrraass,, JJoouurrnnaall ooff tthhee EEuurrooppeeaann EEccoonnoommiicc AAssssoocciiaattiioonn,, AAmmeerriiccaann EEccoonnoommiicc RReevviieeww,, TThhee EEccoonnoommiicc JJoouurrnnaall oo EEuurrooppeeaann EEccoonnoommiicc RReevviieeww)),, ssoobbrree ccrreecciimmiieennttoo,, ccaappiittaall hhuummaannoo,, cciiccllooss eeccoonnóómmiiccooss yy ppoollííttiiccaass mmoonneettaarriiaass yy ffiissccaalleess..

FFRRAANNCCEESSCCOO GGAAGGLLIIAARRDDII

DDrr.. FFrraanncceessccoo GGaagglliiaarrddii iiss aa sseenniioorr rreesseeaarrcchheerr aatt tthhee IIRRPPPPSS--CCNNRR ((rreesseeaarrcchh iinnssttiittuuttee ffoorr ppooppuullaattiioonn aanndd ssoocciiaall ppoolliicciieess ooff tthhee IIttaalliiaann NNaattiioonnaall RReesseeaarrcchh CCoouunncciill)) aanndd hhee iiss ddiirreeccttoorr ooff tthhee IICCTT&&SSoocciieettyy uunniitt ooff tthhee IInnssttiittuuttee SSuuppeerriioorree MMaarriioo BBooeellllaa ooff tthhee TTuurriinn PPoolliitthheeccnniicc UUnniivveerrssiittyy.. HHiiss rreesseeaarrcchh iinntteerreessttss iinncclluuddee llaabboouurr eedduuccaattiioonn eeccoonnoommiiccss aanndd iinnnnoovvaattiioonn ppoolliicciieess ffoorr llooccaall ddeevveellooppmmeenntt.. HHee hhaass wwoorrkkeedd iinn iinntteerrnnaattiioonnaall oorrggaanniissaattiioonn aass OOEECCDD EEccoonnoommiiccss DDeeppaarrttmmeenntt aanndd EEuurrooppeeaann CCoommmmiissssiioonn EEmmppllooyymmeenntt DDiirreeccttoorraattee.. AAtt tthhee rreecceenntt ttiimmee hhee iiss ccoonnssiiddeerreedd iinn IIttaallyy oonnee ooff tthhee mmoosstt aapppprreecciiaatteedd eexxppeerrttss iinn ppllaannnniinngg aanndd mmaannaaggeemmeenntt ooff tthhee EEuurrooppeeaann SSoocciiaall FFuunndd aanndd hhee iiss aaddvviissoorr ooff sseevveerraall rreeggiioonnaall aaddmmiinniissttrraattiioonn bbooddiieess ((nnaammeellyy tthhee PPrroovviinncciiaa ooff TTrreennttoo aanndd BBoollzzaannoo,, LLaazziioo,, FFrriiuullii VVeenneezziiaa GGiiuulliiaa ,, SSiicciilliiaa)) ffoorr qquueessttiioonnss ccoonncceerrnniinngg eemmppllooyymmeenntt aadd eedduuccaattiioonnaall ttrraaiinniinngg ppoolliicciieess..



HHee iiss aauutthhoorr ooff sseevveerraall eessssaayyss oonn llaabboouurr mmaarrkkeett iissssuueess aanndd oonn hhiigghheerr eedduuccaattiioonn aass wweellll aass ooff bbooookkss iinncclluuddiinngg tthhee mmoosstt rreecceenntt ““PPoolliiccyy ffoorr tthhee ddeevveellooppmmeenntt ooff HHuummaann RReessoouurrcceess iinn EEuurrooppee:: tthhee rroollee ooff tthhee nneeww EESSFF..”” ppuubblliisshheedd bbyy iill MMuulliinnoo,, OOccttoobbeerr 22000044;; ““UUrrbbaann ddeevveellooppmmeenntt iinn kknnoowwlleeddggee ssoocciieettyy,, ccaassee ssttuuddiieess oonn tthhrreeee mmeettrrooppoolliittaann aarreeaass:: BBaarrcceelloonnaa,, LLyyoonn aanndd TTuurriinn””,, ppuubblliisshheedd bbyy FFrraannccoo AAnnggeellii,, MMiillaann,, 22000066..;; ““PPoolliicciieess ooff aaccttiivvaattiioonn ooff oollddeerr wwoorrkkeerrss,, GGuueerriinnii eeddiittoorr,, MMiillaann,, 22000077;; aanndd ““UUnniivveerrssiittyy aanndd llooccaall ddeevveellooppmmeenntt””,, iill MMuulliinnoo,, BBoollooggnnaa,, 22000088..

VVIITTOORR GGAASSPPAARR

VVííttoorr GGaassppaarr iiss HHeeaadd ooff tthhee BBuurreeaauu ooff PPoolliiccyy AAddvviisseerrss,, wwhhiicchh pprroovviiddeess ppoolliiccyy aanndd ppoolliittiiccaall aaddvviiccee ttoo tthhee PPrreessiiddeenntt ooff tthhee EEuurrooppeeaann CCoommmmiissssiioonn aanndd tthhee CCoommmmiissssiioonn SSeerrvviicceess oonn iissssuueess rreelleevvaanntt ttoo tthhee PPrreessiiddeenntt''ss aaggeennddaa aanndd tthhee ffuuttuurree ooff ppoolliicciieess iinn tthhee UUnniioonn.. UUnnttiill JJaannuuaarryy 22000077,, hhee wwaass SSppeecciiaall AAddvviisseerr aatt tthhee BBaannccoo ddee PPoorrttuuggaall.. BBeeffoorree tthhaatt hhee sseerrvveedd aass DDiirreeccttoorr--GGeenneerraall RReesseeaarrcchh aatt tthhee EEuurrooppeeaann CCeennttrraall BBaannkk,, bbeettwweeeenn 11999988 aanndd 22000044.. HHee hhaass aallssoo bbeeeenn DDiirreeccttoorr ooff RReesseeaarrcchh aatt tthhee BBaannkk ooff PPoorrttuuggaall aanndd DDiirreeccttoorr ooff EEccoonnoommiicc SSttuuddiieess,, aatt tthhee PPoorrttuugguueessee MMiinniissttrryy ooff FFiinnaannccee.. HHee hhaass aauutthhoorreedd aanndd ((oorr)) eeddiitteedd sseevveerraall bbooookkss.. HHee hhaass aallssoo ppuubblliisshheedd

wwiiddeellyy iinn sscciieennttiiffiicc jjoouurrnnaallss iinncclluuddiinngg tthhee JJoouurrnnaall ooff tthhee EEuurrooppeeaann EEccoonnoommiicc AAssssoocciiaattiioonn,, EEuurrooppeeaann EEccoonnoommiicc RReevviieeww,, PPuubblliicc CChhooiiccee,, MMaaccrrooeeccoonnoommiicc DDyynnaammiiccss aanndd tthhee JJoouurrnnaall ooff DDeevveellooppmmeenntt EEccoonnoommiiccss.. VViittoorr GGaassppaarr wwaass ssppeecciiaall aaddvviisseerr aatt BBaannccoo ddee PPoorrttuuggaall,, bbeeffoorree bbeeccoommiinngg HHeeaadd ooff BBEEPPAA iinn JJaannuuaarryy 22000077.. BBeeffoorree tthhaatt,, hhee wwaass DDiirreeccttoorr--GGeenneerraall RReesseeaarrcchh aatt tthhee EEuurrooppeeaann CCeennttrraall BBaannkk ffrroomm SSeepptteemmbbeerr 11999988 uunnttiill DDeecceemmbbeerr 22000044.. HHee wwaass aallssoo DDiirreeccttoorr ooff tthhee RReesseeaarrcchh aanndd SSttaattiissttiiccss DDeeppaarrttmmeenntt ooff BBaannccoo ddee PPoorrttuuggaall aanndd DDiirreeccttoorr ooff EEccoonnoommiicc SSttuuddiieess aatt tthhee PPoorrttuugguueessee MMiinniissttrryy ooff FFiinnaannccee..

HHee hhaass bbeeeenn aassssoocciiaatteedd wwiitthh EEuurrooppeeaann iinntteeggrraattiioonn.. HHee wwaass aalltteerrnnaattee mmeemmbbeerr ooff tthhee MMoonneettaarryy CCoommmmiitttteeee ffrroomm 11998899 ttoo 11999988 aanndd ppeerrssoonnaall rreepprreesseennttaattiivvee ooff tthhee FFiinnaannccee MMiinniisstteerr iinn tthhee IIGGCC lleeaaddiinngg ttoo tthhee MMaaaassttrriicchhtt TTrreeaattyy.. HHee wwaass aallssoo CChhaaiirrmmaann ooff tthhee AAlltteerrnnaatteess ooff tthhee MMoonneettaarryy CCoommmmiitttteeee ffrroomm11999944 ttoo11999988.. HHee wwaass mmeemmbbeerr ooff GGEEPPAA ffrroomm 22000055 ttoo 22000066..

HHiiss rreesseeaarrcchh iinntteerreessttss aarree mmaaccrrooeeccoonnoommiicc ppoolliiccyy,, ppuubblliicc eeccoonnoommiiccss,, ppoolliittiiccaall eeccoonnoommyy aanndd ffiinnaanncciiaall iinntteeggrraattiioonn..

HHee hhaass ppuubblliisshheedd nnuummeerroouuss aarrttiicclleess ((iinncclluuddiinngg iinn EEEERR,, JJEEEEAA,, MMaaccrrooeeccoonnoommiicc DDyynnaammiiccss,, IInntteerrnnaattiioonnaall FFiinnaannccee,, JJoouurrnnaall ooff DDeevveellooppmmeenntt EEccoonnoommiiccss)) aanndd bbooookkss.. AAmmoonngg tthhee llaatttteerr ''IImmppeerrffeecctt kknnoowwlleeddggee aanndd MMoonneettaarryy PPoolliiccyy'' wwaass wwrriitttteenn jjooiinnttllyy wwiitthh OOttmmaarr IIssssiinngg aanndd ppuubblliisshheedd bbyy CCaammbbrriiddggee UUnniivveerrssiittyy PPrreessss..



AAccttiivviittiieess TThhee aaccttiivviittyy ooff tthhee BBuurreeaauu ooff EEuurrooppeeaann PPoolliiccyy AAddvviisseerrss iiss oorrggaanniisseedd iinnttoo tthhrreeee mmaaiinn ppoolliiccyy aarreeaass:: ppoolliittiiccaall,, eeccoonnoommiicc aanndd ssoocciieettaall..

11.. IInn tthhee ppoolliittiiccaall aarreeaa tthhee mmaaiinn iitteemmss ccoovveerreedd aarree,, aammoonnggsstt ootthheerrss,, eexxtteerrnnaall rreellaattiioonnss,, EEUU iinnssttiittuuttiioonnaall iissssuueess,, ttrreennddss iinn EEUU ppoolliittiiccaall ffoorrcceess,, eemmeerrggiinngg aaccttoorrss iinn tthhee wwoorrlldd,, ddiiaalloogguuee wwiitthh ccoommmmuunniittiieess ooff ffaaiitthh aanndd ccoonnvviiccttiioonn..

22.. TThhee eeccoonnoommiicc aarreeaa ccoovveerrss mmaaccrroo aanndd mmiiccrroo ppoolliiccyy aannaallyyssiiss wwiitthh ppaarrttiiccuullaarr eemmpphhaassiiss oonn eeccoonnoommiicc rreeffoorrmm iissssuueess,, aass wweellll aass ppoolliiccyy aannaallyyssiiss iinn ssppeecciiffiicc sseeccttoorrss wwiitthh ssppeecciiaall rreelleevvaannccee ssuucchh aass eenneerrggyy,, tteelleeccoommmmuunniiccaattiioonnss,, oorr ttoouurriissmm..

33.. TThhee ssoocciieettaall aarreeaa iinncclluuddeess mmaatttteerrss rreellaatteedd wwiitthh ssoocciiaall ccoohheessiioonn,, eemmppllooyymmeenntt,, sscciieennccee,, nneeww tteecchhnnoollooggyy aanndd eetthhiiccss,, ttrreennddss iinn ppuubblliicc ooppiinniioonn,, iinnffoorrmmaattiioonn ssoocciieettyy,, eeqquuaall rriigghhttss,, EEuurrooppeeaann ccuullttuurree aanndd vvaalluueess,, aaggeeiinngg,, mmiiggrraattiioonn,, ssoocciiaall sseeccuurriittyy,, eettcc..

RReessppoonnssiibbiilliittiieess

WWiitthhiinn tthhiiss ffrraammeewwoorrkk iitt sshhaallll bbee tthhee dduuttyy aanndd tthhee ffuunnccttiioonn ooff BBEEPPAA::

TToo aassssiisstt aanndd aaddvviissee tthhee PPrreessiiddeenntt aatt hhiiss ddeemmaanndd;;

-- TToo aapppprraaiissee ppoolliiccyy ooppttiioonnss ffoorr tthhee ccoonnssiiddeerraattiioonn ooff tthhee PPrreessiiddeenntt aanndd tthhee CCoommmmiissssiioonneerrss;; -- TToo aassssiisstt aanndd aaddvviissee tthhee CCoommmmiissssiioonneerrss wwhheenn rreeqquueesstteedd;; -- TToo ttiimmeellyy aannaallyyssee aanndd iinntteerrpprreett iinnffoorrmmaattiioonn ccoonncceerrnniinngg eeccoonnoommiicc,, ppoolliittiiccaall aanndd ssoocciiaall ddeevveellooppmmeennttss aanndd ttrreennddss,, bbootthh ccuurrrreenntt aanndd pprroossppeeccttiivvee,, aanndd ttoo ssuubbmmiitt ttoo tthhee PPrreessiiddeenntt tthhee ccoorrrreessppoonnddiinngg ssttuuddiieess,, ccoonncclluussiioonnss,, aanndd rreeccoommmmeennddaattiioonnss;; -- AAtt tthhee PPrreessiiddeenntt''ss rreeqquueesstt ttoo mmoonniittoorr aanndd aapppprraaiissee tthhee eeffffeeccttss ooff pprrooggrraammss aanndd ppoolliiccyy ddeecciissiioonnss aanndd ttoo ppuutt ffoorrwwaarrdd rreeccoommmmeennddaattiioonnss;; -- TToo aaddvviissee aanndd aassssiisstt tthhee PPrreessiiddeenntt aanndd tthhee CCoommmmiissssiioonneerrss oonn tthhee iimmpplleemmeennttaattiioonn ooff tthhee LLiissbboonn aaggeennddaa aanndd iittss eeffffeeccttss;; -- TToo pprroommoottee aanndd aannaallyyssee ssuurrvveeyyss oonn tthhee bbuussiinneessss ccoommmmuunniittyy –– iinn ccooooppeerraattiioonn wwiitthh tthhee aapppprroopprriiaattee CCoommmmiissssiioonn sseerrvviicceess –– iinn oorrddeerr ttoo iiddeennttiiffyy nneeeeddss aanndd ooppppoorrttuunniittiieess ttoo iimmpprroovvee tthhee UUnniioonn''ss eeccoonnoommiicc cclliimmaattee;; -- TToo aassssiisstt aanndd aaddvviissee tthhee PPrreessiiddeenntt iinn tthhee pprreeppaarraattiioonn ooff ssppeeeecchheess aanndd ppuubblliicc rreeppoorrttss;; -- IInn ccooooppeerraattiioonn wwiitthh tthhee aapppprroopprriiaattee CCoommmmiissssiioonn sseerrvviicceess ttoo pprroommoottee aanndd oorrggaanniissee ppuubblliicc eevveennttss oonn eeccoonnoommiicc,, ppoolliittiiccaall aanndd ssoocciiaall iissssuueess aaiimmeedd aatt ddiisssseemmiinnaattiinngg EEuurrooppeeaann ppoolliicciieess aanndd tthhiinnkkiinngg iinn tthhee mmeemmbbeerr ccoouunnttrriieess;; -- TToo eennssuurree aa ccoonnttiinnuuoouuss ddiiaalloogguuee bbeettwweeeenn tthhee CCoommmmiissssiioonn aanndd tthhee CCoommmmuunniittiieess ooff FFaaiitthh aanndd CCoonnvviiccttiioonn;; -- TToo eennssuurree tthhee ccoo--oorrddiinnaattiioonn ooff ccrroossss--ccuuttttiinngg CCoommmmiissssiioonn aaccttiivviittiieess iinn ssppeecciiffiicc eennttrruusstteedd ppoolliiccyy iissssuueess.. -- TToo pprroovviiddee ssuuppppoorrtt ttoo tthhee SSeecc GGeenn iinn mmaatttteerrss wwhheerree BBEEPPAA''ss ccaappaabbiilliittiieess mmaayy bbee ccoommpplleemmeennttaarryy,, nnoottaabbllyy iinn tthhee iimmppaacctt aasssseessssmmeenntt pprroocceessss..



JJOOSSÉÉ MMAANNUUEELL GGOONNZZÁÁLLEEZZ PPÁÁRRAAMMOO

JJoosséé MMaannuueell GGoonnzzáálleezz--PPáárraammoo nnaacciióó eenn MMaaddrriidd,, eenn 11995588.. TTrraass oobbtteenneerr llaa lliicceenncciiaattuurraa eenn CCiieenncciiaass EEccoonnóómmiiccaass eenn llaa UUnniivveerrssiiddaadd CCoommpplluutteennssee ddee MMaaddrriidd ((UUCCMM)),, rreeaalliizzóó eessttuuddiiooss ddee ppoossggrraaddoo eenn HHaacciieennddaa PPúúbblliiccaa,, EEccoonnoommííaa EEuurrooppeeaa yy EEccoonnoommííaa IInntteerrnnaacciioonnaall eenn llaa UUCCMM yy eenn llaa UUnniivveerrssiiddaadd ddee CCoolluummbbiiaa ((NNuueevvaa YYoorrkk)).. EEss ddooccttoorr eenn CCiieenncciiaass EEccoonnóómmiiccaass ppoorr llaa UUCCMM ((11998855)) yy ppoorr llaa UUnniivveerrssiiddaadd ddee CCoolluummbbiiaa ((11998866)).. SSuu eexxppeerriieenncciiaa pprrooffeessiioonnaall ppuueeddee rreessuummiirrssee ccoommoo uunnaa ccoommbbiinnaacciióónn ddee aaccttiivviiddaaddeess aaccaaddéémmiiccaass,, ddee aasseessoorrííaa yy ddee ppaarrttiicciippaacciióónn eenn eell pprroocceessoo ddee aaddooppcciióónn ddee ddeecciissiioonneess eenn eell áámmbbiittoo ddee llaa bbaannccaa cceennttrraall.. EEnn 11998888 oobbttuuvvoo llaa ppllaazzaa ddee ccaatteeddrrááttiiccoo ddee HHaacciieennddaa PPúúbblliiccaa eenn llaa UUCCMM,, eenn llaa qquuee hhaa iimmppaarrttiiddoo ccuurrssooss ddee HHaacciieennddaa PPúúbblliiccaa ((ddee mmaaccrroo yy mmiiccrrooeeccoonnoommííaa)),, EEccoonnoommííaa EEuurrooppeeaa yy GGeessttiióónn PPúúbblliiccaa.. AAssiimmiissmmoo,, hhaa iimmppaarrttiiddoo ccuurrssooss ddee ppoossggrraaddoo ddee AAnnáálliissiiss EEccoonnóómmiiccoo eenn eell CCeennttrroo ddee EEssttuuddiiooss MMoonneettaarriiooss yy FFiinnaanncciieerrooss ddee MMaaddrriidd,, yy eenn oottrrooss cceennttrrooss ddee iinnvveessttiiggaacciióónn.. SSuuss ppuubblliiccaacciioonneess ee iinnvveessttiiggaacciióónn ssee hhaann cceennttrraaddoo pprriinncciippaallmmeennttee eenn llaa ppoollííttiiccaa pprreessuuppuueessttaarriiaa,, llooss eeffeeccttooss eeccoonnóómmiiccooss ddeell ggaassttoo ppúúbblliiccoo yy ddee llooss iimmppuueessttooss,, yy llooss ccoosstteess yy bbeenneeffiicciiooss ddee llaa ddeessiinnffllaacciióónn.. DDeessddee 11998855 hhaassttaa 11999944 ddeesseemmppeeññóó ccaarrggooss ddee ccoonnssuullttoorr eeccoonnóómmiiccoo ppaarraa ddiivveerrssaass iinnssttiittuucciioonneess ppúúbblliiccaass yy pprriivvaaddaass;; eennttrree eellllaass eell MMiinniisstteerriioo ddee EEccoonnoommííaa yy HHaacciieennddaa ((11998855--11998877)),, llaa FFuunnddaacciióónn FFoonnddoo ppaarraa llaa IInnvveessttiiggaacciióónn EEccoonnóómmiiccaa yy SSoocciiaall ((11998877--11998899)) yy eell BBaannccoo ddee EEssppaaññaa ((11998899--11999944)).. PPoorr oottrraa ppaarrttee,, hhaa ttrraabbaajjaaddoo ccoommoo aasseessoorr yy ccoonnssuullttoorr ssoobbrree ccuueessttiioonneess mmoonneettaarriiaass,, pprreessuuppuueessttaarriiaass yy ffiissccaalleess ppaarraa ddiivveerrssaass iinnssttiittuucciioonneess ccoommoo llaa CCoommiissiióónn EEuurrooppeeaa ((DDiirreecccciióónn GGeenneerraall ddee AAssuunnttooss EEccoonnóómmiiccooss yy FFiinnaanncciieerrooss)) yy eell BBaannccoo MMuunnddiiaall ((AArrggeennttiinnaa,, CCoolloommbbiiaa yy eell IInnssttiittuuttoo ddeell BBaannccoo MMuunnddiiaall)).. HHaa ppaarrttiicciippaaddoo eenn ddiivveerrssooss ggrruuppooss ddee ttrraabbaajjoo eenn mmaatteerriiaa eeccoonnóómmiiccaa yy ffiinnaanncciieerraa ddeell BBaannccoo ddee PPaaggooss IInntteerrnnaacciioonnaalleess yy ddee llaa OOrrggaanniizzaacciióónn ppaarraa llaa CCooooppeerraacciióónn yy eell DDeessaarrrroolllloo EEccoonnóómmiiccooss.. AAddeemmááss,, eess mmiieemmbbrroo ddee llaa AAccaaddeemmiiaa EEuurrooppeeaa ddee AArrtteess yy CCiieenncciiaass yy ddeell IInnssttiittuuttoo IInntteerrnnaacciioonnaall ddee FFiinnaannzzaass PPúúbblliiccaass.. EEnn 11999944 ffuuee nnoommbbrraaddoo mmiieemmbbrroo ddeell CCoonnsseejjoo ddee GGoobbiieerrnnoo ddeell BBaannccoo ddee EEssppaaññaa yy,, eenn 11999988,, ddee ssuu CCoommiissiióónn EEjjeeccuuttiivvaa.. CCoommoo mmiieemmbbrroo ddee eessttooss óórrggaannooss rreeccttoorreess,, hhaa ssiiddoo rreessppoonnssaabbllee ddee eessttaabblleecceerr llaass ddiirreeccttrriicceess eenn lloo rreellaattiivvoo aa ccuueessttiioonneess ddee iimmppoorrttaanncciiaa ffuunnddaammeennttaall,, rreeffeerriiddaass aa llaa ppoollííttiiccaa mmoonneettaarriiaa,, llooss pprreeppaarraattiivvooss ppaarraa llaa UUnniióónn EEccoonnóómmiiccaa yy MMoonneettaarriiaa yy llaa ssuuppeerrvviissiióónn ffiinnaanncciieerraa.. EEnn 22000044 ssee iinnccoorrppoorróó aall BBaannccoo CCeennttrraall EEuurrooppeeoo eenn ccaalliiddaadd ddee mmiieemmbbrroo ddeell CCoommiittéé EEjjeeccuuttiivvoo..

JJUUAANN FFRRAANNCCIISSCCOO JJIIMMEENNOO SSEERRRRAANNOO

DDiirreecccciióónn:: BBaaeezzaa,, 1199,, 2288880044 AAllccaalláá ddee HHeennaarreess ((MMaaddrriidd)),, TTeellééffoonnoo:: ((334411)) 888822 66559933 BBaannccoo ddee EEssppaaññaa,, SSeerrvviicciioo ddee EEssttuuddiiooss,, DDeeppaarrttaammeennttoo ddee EEssttuuddiiooss EEccoonnóómmiiccooss yy FFiinnaanncciieerrooss,, DDiivviissiióónn ddee iinnvveessttiiggaacciióónn,, TTeelleeff..:: ((3344)) 991133338855117744,, EE--mmaaiill:: jjuuaann..jjiimmeennoo@@bbddee..eess



TTííttuullooss aaccaaddéémmiiccooss:: DDooccttoorr ((PPhh.. DD..)) eenn EEccoonnoommííaa,, MMaassssaacchhuusseettttss IInnssttiittuuttee ooff TTeecchhnnoollooggyy,, 11999900.. LLiicceenncciiaaddoo eenn EEccoonnoommííaa,, UUnniivveerrssiiddaadd ddee AAllccaalláá,, 11998844.. PPoossiicciioonneess aaccaaddéémmiiccaass yy eexxppeerriieenncciiaa pprrooffeessiioonnaall:: JJeeffee ddee llaa DDiivviissiióónn ddee IInnvveessttiiggaacciióónn,, DDeeppaarrttaammeennttoo ddee EEssttuuddiiooss EEccoonnóómmiiccooss yy FFiinnaanncciieerrooss,, SSeerrvviicciioo ddee EEssttuuddiiooss,, BBaannccoo ddee EEssppaaññaa,, ooccttuubbrree 22000044--ffeecchhaa.. PPrrooffeessoorr TTiittuullaarr ddee AAnnáálliissiiss EEccoonnóómmiiccoo,, UUnniivveerrssiiddaadd ddee AAllccaalláá,, 11999933--22000044.. IInnvveessttiiggaaddoorr,, FFuunnddaacciióónn ddee EEssttuuddiiooss ddee EEccoonnoommííaa AApplliiccaaddaa,, 11999922--22000044.. LLeeccttuurreerr eenn EEccoonnoommííaa,, LLoonnddoonn SScchhooooll ooff EEccoonnoommiiccss,, 11999900--11999911.. AAllgguunnaass ppuubblliiccaacciioonneess rreecciieenntteess sseelleecccciioonnaaddaass:: ““TThhee pprríívvaattee aanndd ffiissccaall rreettuurrnnss ttoo sscchhoooolliinngg iinn tthhee EEUU”” ((ccoonnjjuunnttoo ccoonn AAnnggeell ddee llaa FFuueennttee)) JJoouurrnnaall ooff tthhee EEuurrooppeeaann EEccoonnoommiicc AAssssoocciiaattiioonn ((ddee pprróóxxiimmaa ppuubblliiccaacciióónn)) ““DDooeess IImmmmiiggrraattiioonn AAffffeecctt tthhee PPhhiilllliippss CCuurrvvee?? SSoommee EEvviiddeennccee ffoorr SSppaaiinn”” ((ccoonnjjuunnttoo ccoonn SSaammuueell BBeennttoolliillaa yy JJuuaann JJ.. DDoollaaddoo,,)) EEuurrooppeeaann EEccoonnoommiicc RReevviieeww -- ((ddee pprróóxxiimmaa ppuubblliiccaacciióónn)).. ““OOnn--tthhee--JJoobb SSeeaarrcchh iinn aa MMaattcchhiinngg MMooddeell wwiitthh HHeetteerrooggeenneeoouuss JJoobbss aanndd WWoorrkkeerrss”” ((ccoonnjjuunnttoo ccoonn JJuuaann JJ.. DDoollaaddoo yy MMaarrcceell JJaannsseenn)) EEccoonnoommiicc JJoouurrnnaall -- ((ddee pprróóxxiimmaa ppuubblliiccaacciióónn)).. ““TThhee EEffffeecctt ooff IImmmmiiggrraattiioonn oonn tthhee LLaabboorr MMaarrkkeett PPeerrffoorrmmaannccee ooff NNaattiivvee--BBoorrnn WWoorrkkeerrss:: SSoommee EEvviiddeennccee ffoorr SSppaaiinn””··,, ((ccoonnjjuunnttoo ccoonn RR.. CCaarrrraassccoo yy AA..CC.. OOrrtteeggaa)),, ddee pprróóxxiimmaa ppuubblliiccaacciióónn eenn JJoouurrnnaall ooff PPooppuullaattiioonn EEccoonnoommiiccss ““SSppaanniisshh uunneemmppllooyymmeenntt:: tthhee EEnndd ooff tthhee WWiilldd RRiiddee??””,, ccoonnjjuunnttoo ccoonn ((SS.. BBeennttoolliillaa)),, eenn MM.. WWeerrddiinngg eedd..,, SSttrruuccttuurraall UUnneemmppllooyymmeenntt iinn WWeesstteerrnn EEuurrooppee.. RReeaassoonnss aanndd RReemmeeddiieess,, MMIITT PPrreessss,, 22000066.. ““TThhee EEffffeeccttss ooff EEmmppllooyymmeenntt PPrrootteeccttiioonn LLeeggiissllaattiioonn:: LLeeaarrnniinngg ffrroomm VVaarriiaabbllee EEnnffoorrcceemmeenntt”” ((ccoonnjjuunnttoo ccoonn TTiittoo BBooeerrii)),, EEuurrooppeeaann EEccoonnoommiicc RReevviieeww,, EEuurrooppeeaann EEccoonnoommiicc RReevviieeww,, 4499 ((22000055)),, 22005577--22007777.. ““DDrraawwiinngg LLeessssoonnss ffrroomm tthhee BBoooomm ooff TTeemmppoorraarryy JJoobbss iinn SSppaaiinn””,, ((ccoonnjjuunnttoo ccoonn JJuuaann JJ.. DDoollaaddoo yy CCaarrllooss GGaarrccííaa--SSeerrrraannoo)),, EEccoonnoommiicc JJoouurrnnaall,, 22000022,, JJuunnee.. ““FFeemmaallee EEmmppllooyymmeenntt aanndd OOccccuuppaattiioonnaall CChhaannggeess iinn tthhee 11999900ss:: HHooww iiss tthhee EEUU PPeerrffoorrmmiinngg RReellaattiivvee ttoo tthhee UUSS”” ((ccoonnjjuunnttoo ccoonn JJuuaann JJ.. DDoollaaddoo yy FF.. FFeellgguueerroossoo)),, EEuurrooppeeaann EEccoonnoommiicc RReevviieeww,, 22000011,, 4455 ((44--66)).. ““YYoouutthh llaabboouurr mmaarrkkeettss iinn SSppaaiinn:: eedduuccaattiioonn,, ttrraaiinniinngg,, aanndd ccrroowwddiinngg oouutt”” ((ccoonnjjuunnttoo ccoonn JJuuaann JJ.. DDoollaaddoo yy FFlloorreennttiinnoo FFeellgguueerroossoo)),, EEuurrooppeeaann EEccoonnoommiicc RReevviieeww,, 22000000,, 4444,, 994433--995566.. ““WWeellffaarree ssyysstteemmss aanndd llaabboouurr mmaarrkkeettss iinn EEuurrooppee:: WWhhaatt ccoonnvveerrggeennccee bbeeffoorree aanndd aafftteerr EEMMUU??”” ((ccoonnjjuunnttoo ccoonn GG.. BBeerrttoollaa,, CC.. PPiissssaarriiddeess yy RR.. MMaarriimmóónn)),, eenn GG.. BBeerrttoollaa,, TT.. BBooeerrii yy GG.. NNiiccoolleettttii ((eeddss..)) WWeellffaarree aanndd EEmmppllooyymmeenntt iinn aa UUnniitteedd EEuurrooppee,, 22000000,, MMIITT PPrreessss.. ““TThhee ffuuttuurree ooff ppeennssiioonnss iinn EEuurrooppee”” ((ccoonnjjuunnttoo ccoonn MM.. BBoollddrriinn,, JJ..JJ.. DDoollaaddoo yy FF.. PPeerraacccchhii)),, EEccoonnoommiicc PPoolliiccyy,, 2299,, 11999999.. PPaarrttiicciippaacciióónn eenn ssoocciieeddaaddeess pprrooffeessiioonnaalleess yy oottrrooss mméérriittooss IInnvveessttiiggaaddoorr aassoocciiaaddoo ddeell CCeennttrree ffoorr EEccoonnoommiicc PPoolliiccyy RReesseeaarrcchh ((LLoonnddrreess)).. IInnvveessttiiggaaddoorr aassoocciiaaddoo ddeell IInnssttiittuuttee ffoorr tthhee SSttuuddyy ooff LLaabboorr ((MMuunniicchh)).. EEddiittoorr ddee llaa RReevviissttaa ddee EEccoonnoommííaa AApplliiccaaddaa ((22000033--)) PPrreemmiioo NNaacciioonnaall ““DDiiaazz ddee SSaannttooss”” ppaarraa jjóóvveenneess iinnvveessttiiggaaddoorreess ((11999977))..



LLíínneeaass ddee iinnvveessttiiggaacciióónn aaccttuuaalleess EEccoonnoommííaa LLaabboorraall.. DDeetteerrmmiinnaacciióónn ddeell eemmpplleeoo yy ddee llooss ssaallaarriiooss.. RReellaacciioonneess LLaabboorraalleess:: SSiinnddiiccaattooss yy nneeggoocciiaacciióónn ccoolleeccttiivvaa.. DDeesseemmpplleeoo.. PPoollííttiiccaass ddee eemmpplleeoo.. SSeegguurriiddaadd SSoocciiaall:: eell pprroobblleemmaa ddee llaass ppeennssiioonneess.. MMaaccrrooeeccoonnoommííaa.. CCrreecciimmiieennttoo eeccoonnóómmiiccoo yy ddeetteerrmmiinnaanntteess ddee llaa pprroodduuccttiivviiddaadd.. FFlluuccttuuaacciioonneess eeccoonnóómmiiccaass.. AAssppeeccttooss mmaaccrrooeeccoonnóómmiiccooss ddee llaass ffiinnaannzzaass ppúúbblliiccaass.. PPoollííttiiccaass mmaaccrrooeeccoonnóómmiiccaass..

GGUUIILLLLEEMM LLÓÓPPEEZZ CCAASSAASSNNOOVVAASS

((CCiiuuttaaddeellllaa ddee MMeennoorrccaa,, JJuunniioo 11995555)) LLiicceenncciiaaddoo eenn CC.. EEccoonnóómmiiccaass ((PPrreemmiioo EExxttrraaoorrddiinnaarriioo,, 11997788)) yy LLiicceenncciiaaddoo eenn DDeerreecchhoo ((11997799)) oobbttiieennee ssuu ddooccttoorraaddoo eenn EEccoonnoommííaa PPúúbblliiccaa ppoorr llaa UUnniivv.. ddee YYoorrkk ((11998844)).. HHaa ssiiddoo pprrooffeessoorr ddee HHaacciieennddaa PPúúbblliiccaa ddee llaa UUnniivv.. ddee BBaarrcceelloonnaa,, vviissiittiinngg sscchhoollaarr eenn eell IInnssttiittuuttee ooff SSoocciiaall aanndd EEccoonnoommiicc RReesseeaarrcchh ((RReeiinnoo UUnniiddoo)),, UUnniivv.. ddee SSuusssseexx yy eenn llaa GGrraadduuaattee SScchhooooll ooff BBuussiinneessss eenn llaa UUnniivv.. ddee SSttaannffoorrdd ((EEEE..UUUU..)).. DDeessddee jjuunniioo ddee 11999922 eess CCaatteeddrrááttiiccoo ddee EEccoonnoommííaa eenn llaa UUnniivv.. PPoommppeeuu FFaabbrraa ddee BBaarrcceelloonnaa,, ddee llaa qquuee hhaa ssiiddoo VViicceerreeccttoorr yy DDeeccaannoo ddee llaa FFaacc.. ddee CC.. EEccoonnóómmiiccaass yy EEmmpprreessaarriiaalleess.. EEnnttrree 11999966 yy 22000055 ccrreeaa yy ddiirriiggee eell CCeennttrree EEssppeecciiaall IInnvveessttiiggaacciióónn eenn EEccoonnoommííaa yy

SSaalluudd ((CCRREESS--UUPPFF)),, yy eess ccooddiirreeccttoorr ddeell MMaasstteerr ddee GGeessttiióónn PPúúbblliiccaa ((UUPPFF--UUAABB--EEAAPP)).. EEss AAccaaddéémmiiccoo nnuummeerraarriioo ddee llaa RReeaall AAccaaddeemmiiaa ddee MMeeddiicciinnaa ddee CCaattaalluuññaa,, CCoolleeggiiaaddoo ddee MMéérriittoo ddeell CCoolleeggiioo ddee EEccoonnoommiissttaass ddee CCaattaalluunnyyaa,, mmiieemmbbrroo ddeell CCoonnsseejjoo AAsseessoorr ddeell MMiinniisstteerriioo ddee SSaanniiddaadd yy CCoonnssuummoo yy mmiieemmbbrroo ddeell DDeeppaarrttaammeenntt ddee SSaalluutt ddee llaa GGeenneerraalliittaatt ddee CCaattaalluunnyyaa,, yy PPrreessiiddeennttee ddeell CCoonnsseejjoo ddee DDiirreeccttoorreess ddee llaa IInntteerrnnaattiioonnaall HHeeaalltthh EEccoonnoommiiccss AAssssoocciiaattiioonn.. EEnn eell aaññoo 22000077 ssee llee ddiissttiinngguuee ccoonn eell PPrreemmii RRaammoonn LLlluullll ((GGoovveerrnn ddee LLeess IIlllleess BBaalleeaarrss)).. EEss ddeessddee eell 22000066 mmiieemmbbrroo ddeell CCoonnsseellll ddee DDiirreecccciióó ddee LLiinngguuaammoonn CCaassaa ddee lleess LLlleenngguueess yy ddeell CCoonnsseellll CCoonnssuullttiiuu ddee OOmmnniiuumm CCuullttuurraall.. EEss ccrreeddoorr yy ddiirreeccttoorr ddeell GGlloobbaall EExxeeccuuttiivvee PPrrooggrraamm oonn LLeeaaddeerrsshhiipp iinn HHeeaalltthh,, ccoonnjjnnttoo eennttrree llaa UUnniivv.. ddee BBeerrkkeelleeyy yy eell CCRREESS,, ddee llaa UUiinniivv.. PPoommppeeuu FFaabbrraa yy llaa BBaarrcceelloonnaa GGSSEE.. DDeessddee MMaarrzzoo ddeell 22000055 eess CCoonnsseejjeerroo ddeell BBaannccoo ddee EEssppaaññaa.. AAuuttoorr oo ccooaauuttoorr ddee mmááss ddee 3300 lliibbrrooss ee iinnnnuummeerraabblleess aarrttííccuullooss.. PPeerrtteenneeccee aall ccoonnsseejjoo eeddiittoorriiaall ddee nnuummeerroossaass ppuubblliiccaacciioonneess cciieennttííffiiccaass HHaa ssiiddoo mmiieemmbbrroo ddee llaa CCoommiissiióónn MMiixxttaa ddee VVaalloorraacciioonneess,, mmiieemmbbrroo ddee llaa CCoommiissiióónn ddee EExxppeerrttooss ppaarraa tteemmaass ddee EEnnvveejjeecciimmiieennttoo yy DDeeppeennddeenncciiaa,, eenn eell ddeessaarrrroolllloo ddeell PPaaccttoo ddee TToolleeddoo,, ddeell MMiinniisstteerriioo ddee TTrraabbaajjoo yy ddeell GGrruuppoo ddee EExxppeerrttooss ppaarraa llaa eellaabboorraacciióónn ddee llaa BBaallaannzzaass FFiissccaalleess ddeell IInnssttiittuuttoo ddee EEssttuuddiiooss FFiissccaalleess yy ddeell ggrruuppoo ddee eessttuuddiioo nnoommbbrraaddoo ppoorr llaa CCoonnsseelllleerriiaa dd’’EEccoonnoommiiaa ii FFiinnaanncceess ddee llaa GGeenneerraalliittaatt ddee CCaattaalluunnyyaa.. HHaa eellaabboorraaddoo llaa pprrooppuueessttaa ddee FFiinnaanncciiaacciióónn UUnniivveerrssiittaarriiaa ppaarraa eell



LLiibbrroo BBllaannccoo ddee llaa GGeenneerraalliittaatt ddee CCaattaalluunnyyaa yy hhaa ssiiddoo uunnoo ddee llooss 1155 eexxppeerrttooss ppaarraa llaa eellaabboorraacciióónn ddeell PPaaccttoo NNaacciioonnaall ppaarraa llaa IInnvveessttiiggaacciióónn.. FFuuee aa ssuu vveezz ddiirreeccttoorr ddeell EEssttuuddiioo ssoobbrree IInnmmiiggrraacciióónn yy ttrraannssffoorrmmaacciióónn ssoocciiaall FFuunnddaacciióónn BBBBVVAA yy GGeenneerraalliittaatt ddee CCaattaalluunnyyaa,, 22000066.. RReecciieenntteemmeennttee hhaa ssiiddoo nnoommbbrraaddoo ppoorr eell PPaarrllaammeennttoo eessppaaññooll uunnoo ddee llooss cciinnccoo ttééccnniiccooss ppaarraa llaa rreevviissiióónn ddee llaa aapplliiccaacciióónn ddee llaa LLeeyy ddee DDeeppeennddeenncciiaa.. EEss mmiieemmbbrroo ddeell CCoonnsseejjoo AAsseessoorr ddee llaa FFuunnddaacciióónn SSaalluudd,, ddeell CCoonnsseejjoo ppaarraa llaa IInnvveessttiiggaacciióónn ddee llooss HHoossppiittaalleess SSaann JJuuaann ddee DDiiooss yy IInnnnoovvaacciióónn yy SSoocciieeddaadd yy ppaattrroonnoo ddee llaa FFuunnddaacciióónn GGrriiffoollss.. EEss mmiieemmbbrroo ddeell CCoonnsseejjoo EEddiittoorriiaall ddee HHeeaalltthh CCaarree MMaannaaggeemmeenntt SScciieennccee,, GGaacceettaa SSaanniittaarriiaa,, RReevv.. DDee EEvvaalluuaacciióónn ddee llaass TTeeccoonnoollooggííaass SSaanniittaarriiaass,, HHaacciieennddaa PPúúbblliiccaa EEssppaaññoollaa,, RReevviissttaa ddee AAddmmiinniissttrraacciióónn SSaanniittaarriiaa,, yy ddee llaa RReevviissttaa ddee SSaanniiddaadd ee HHiiggiieennee NNaacciioonnaall.. HHaa ssiiddoo pprreessiiddeennttee ddeell CCoonnggrreessoo MMuunnddiiaall ddee EEccoonnoommííaa ddee llaa SSaalluudd ddeell ddeell IIHHEEAA 22000055.. DDeessddee jjuulliioo ddeell 22000099 eess pprreessiiddeennttee ddee llaa IInntteerrnnaattiioonnaall HHeeaalltthh EEccoonnoommiiccss AAssssoocciiaattiioonn ((iiHHEEAA)).. SSoonn ssuuss áárreeaass aaccttuuaalleess ddee iinnvveessttiiggaacciióónn pprreeffeerreennttee:: llaa mmeeddiicciióónn ddee llaa eeffiicciieenncciiaa eenn eell sseeccttoorr ppúúbblliiccoo,, llaa rreevviissiióónn ddeell ppaappeell ddeell sseeccttoorr ppúúbblliiccoo eenn ggeenneerraall --yy eenn eell áámmbbiittoo ssaanniittaarriioo eenn ppaarrttiiccuullaarr--,, yy llaa ffiinnaanncciiaacciióónn ddee llaass HHaacciieennddaass TTeerrrriittoorriiaalleess.. AAllgguunnaass ppuubblliiccaacciioonneess sseelleecccciioonnaaddaass:: ““AA mmuullttiilleevveell aannaallyyssiiss oonn tthhee ddeetteerrmmiinnaannttss ooff rreeggiioonnaall hheeaalltthh ccaarree eexxppeennddiittuurree”” EEuurrooppeeaann JJoouurrnnaall ooff HHeeaalltthh EEccoonnoommiiccss ((wwiitthh MM SSaaeezz)) SSpprriinnggeerr VVeerrllaagg,, 22000066 ““DDiivveerrssiittyy aanndd rreeggiioonnaall iinneeqquuaalliittiieess iinn tthhee SSppaanniisshh SSyysstteemm ooff HHeeaalltthh ccaarree sseerrvviicceess”” ((wwiitthh JJ.. CCoossttaa aanndd II PPllaannaass)) HHeeaalltthh EEccoonnoommiiccss 1144:: SS222211--223355,, 22000055.. ·· ""TThhee IImmppaacctt ooff TTeeaacchhiinngg SSttaattuuss oonn AAvveerraaggee CCoossttss iinn SSppaanniisshh HHoossppiittaallss"" ((wwiitthh MM.. SSááeezz)),, HHeeaalltthh EEccoonnoommiiccss,, 11999999.. ·· HHeeaalltthh aanndd EEccoonnoommiicc GGrroowwtthh MMIITT PPrreessss wwiitthh LL.. CCuurrrraaiiss aanndd BB.. RRiivveerraa ((eeddss..)) 22000055 PPuubblliiccaacciioonneess rreecciieenntteess:: GGuuiilllleemm LLóóppeezz DDiissccuussssiioonn cchhaapptteerr 99:: DDeecceennttrraalliizzaattiioonn iinn hheeaalltthh ccaarree:: LLeessssoonnss ffrroomm ppuubblliicc eeccoonnoommiiccss ((RR LLeevvaaggggii,, PPCC SSmmiitthh)) eenn HHeeaalltthh ppoolliiccyy aanndd eeccoonnoommiiccss:: OOppppoorrttuunniittiieess aanndd cchhaalllleennggeess,, PPCC SSmmiitthh,, LL GGiinnnneellllyy,, MM SSccuullpphheerr ((EEddss..)),, OOppeenn UUnniivveerrssiittyy PPrreessss;; 22000055 224422--224455 GGuuiilllleemm LLóóppeezz,, PPiillaarr GGaarrccííaa;; HHiippóótteessiiss ssoobbrree iinnmmiiggrraacciióónn yy bbiieenneessttaarr:: MMoonneeddaa yy CCrrééddiittoo,, 22ªª ÉÉppooccaa,, nnºº 222222,, 22000066;; ppppss--7799--112233 GGuuiilllleemm LLóóppeezz;; TThhee eeffffeeccttss ooff ppoooorr ffiinnaanncciiaall iinnffoorrmmaattiioonn ssyysstteemmss oonn ppuubblliicc eexxppeennddiittuurree aanndd oonn tthhee lloonngg--tteerrmm ssuussttaaiinnaabbiilliittyy ooff llooccaall ppuubblliicc sseerrvviicceess.. EEmmppiirriiccaall eevviiddeenncceess ffrroomm tthhee SSppaanniisshh mmuunniicciippaalliittiieess;; UUrrbbaann PPuubblliicc EEccoonnoommiiccss RReevviieeww,, nnºº 55,, 22000066;; ppppss.. 2255--4499.. GGuuiilllleemm LLóóppeezz,, IIvváánn MMoorreennoo.. LLooss ddeetteerrmmiinnaanntteess ddee llaa iinnmmiiggrraacciióónn iinntteerrnnaacciioonnaall eenn EEssppaaññaa;; IInnvveessttiiggaacciioonneess RReeggiioonnaalleess,, NNoovviieemmbbrree 22000066 GGuuiilllleemm LLóóppeezz OOrrggaanniizzaattiioonnaall iinnnnoovvaattiioonnss aanndd hheeaalltthh ccaarree ddeecceennttrraalliizzaattiioonn:: ;;aa ppeerrssppeeccttiivvee ffrroomm SSppaaiinn HHeeaalltthh EEccoonnoommiiccss,, PPoolliiccyy aanndd LLaaww,, vvoolluummee 22--ppaarrtt 22,, AApprriill 22000077,, ppppss.. 222233--223322 GGuuiilllleemm LLóóppeezz;; NNeeww CCoonnssuummeerrss.. AAggiinngg PPooppuullaattiioonn aanndd IImmmmiiggrraattiioonn.. FFuunnddaacciióónn ddee llaa IInnnnoovvaacciióónn,, BBaannkkiinntteerr,, 22000088 ((1166//1100))



JJAAVVIIEERR PPÉÉRREEZZ GGAARRCCÍÍAA

JJaavviieerr PPéérreezz eess eenn llaa aaccttuuaalliiddaadd RReessppoonnssaabbllee ddee llaa UUnniiddaadd ddee SSeeccttoorr PPúúbblliiccoo yy PPoollííttiiccaa FFiissccaall ddeell SSeerrvviicciioo ddee EEssttuuddiiooss ddeell BBaannccoo ddee EEssppaaññaa.. CCoonn aanntteerriioorriiddaadd,, eennttrree oottrrooss ppuueessttooss,, hhaa ssiiddoo EEccoonnoommiissttaa PPrriinncciippaall eenn llaa DDiivviissiióónn ddee PPoollííttiiccaass FFiissccaalleess ddeell BBaannccoo CCeennttrraall EEuurrooppeeoo,, yy pprrooffeessoorr eenn llaass UUnniivveerrssiiddaaddeess PPaabblloo ddee OOllaavviiddee ddee SSeevviillllaa yy CCoommpplluutteennssee ddee MMaaddrriidd.. EEss DDooccttoorr eenn EEccoonnoommííaa ccoonn pprreemmiioo eexxttrraaoorrddiinnaarriioo ddee ddooccttoorraaddoo ppoorr eessttaa úúllttiimmaa UUnniivveerrssiiddaadd.. SSuuss áárreeaass ddee iinntteerrééss iinncclluuyyeenn llaass ppoollííttiiccaass ffiissccaalleess,, eell aannáálliissiiss mmaaccrrooeeccoonnóómmiiccoo yy llaass hheerrrraammiieennttaass ddee pprreeddiicccciióónn.. EEnn eessttaass áárreeaass hhaa ppuubblliiccaaddoo rreecciieenntteemmeennttee ttrraabbaajjooss eenn rreevviissttaass ccoommoo EEccoonnoommiiccss LLeetttteerrss,, FFiissccaall SSttuuddiieess,, IInntteerrnnaattiioonnaall JJoouurrnnaall ooff FFoorreeccaassttiinngg,, JJoouurrnnaall ooff PPoolliiccyy MMooddeelliinngg,, HHaacciieennddaa PPúúbblliiccaa EEssppaaññoollaa,, EEccoonnoommiicc MMooddeelllliinngg,, TTrraannssppoorrttaattiioonn RReesseeaarrcchh AA -- PPoolliiccyy aanndd PPrraaccttiiccee,, AApppplliieedd EEccoonnoommiiccss oo CCoommppuuttaattiioonnaall EEccoonnoommiiccss..

DDIIEEGGOO RROODDRRÍÍGGUUEEZZ PPAALLEENNZZUUEELLAA

CCoouunnttrryy ooff cciittiizzeennsshhiipp:: SSppaaiinn.. DDaattee ooff bbiirrtthh:: AAuugguusstt 11996655.. MMaarriittaall SSttaattuuss:: mmaarrrriieedd,, tthhrreeee ssoonnss.. EEdduuccaattiioonn:: LLiicceenncciiaaddoo ((BB..AA..)),, EEccoonnoommiiccss,, UUnniivveerrssiiddaadd CCoommpplluutteennssee,, MMaaddrriidd,, SSppaaiinn,, 11998888;; PPhhDD,, EEccoonnoommiiccss,, MMaassssaacchhuusseettttss IInnssttiittuuttee ooff TTeecchhnnoollooggyy,, 11999933.. CCuurrrreenntt ppoossiittiioonn:: ((ssiinnccee FFeebbrruuaarryy 22000099)):: HHeeaadd ooff tthhee CCaappiittaall MMaarrkkeett aanndd FFiinnaanncciiaall SSttrruuccttuurree DDiivviissiioonn,, DDiirreeccttoorraattee MMoonneettaarryy PPoolliiccyy,, EEuurrooppeeaann CCeennttrraall BBaannkk,, KKaaiisseerrssttrraassssee 2299,, DD--6600331111,, FFrraannkkffuurrtt aamm MMaaiinn.. PPrreevviioouuss ppoossiittiioonnss:: ((sseelleeccttiioonn)) SSeenniioorr AAddvviisseerr;; HHeeaadd ooff tthhee MMoonneettaarryy PPoolliiccyy AAsssseessssmmeenntt aanndd IImmpplleemmeennttaattiioonn UUnniitt,, DDiirreeccttoorraattee MMoonneettaarryy PPoolliiccyy,, EECCBB,, JJuunnee 22000044 ttoo JJaannuuaarryy 22000099.. SSeenniioorr SSttaaffff RReesseeaarrcchheerr,, AApppplliieedd EEccoonnoommiiccss RReesseeaarrcchh FFoouunnddaattiioonn ((FF..EE..DD..EE..AA..)),, MMaaddrriidd,, SSeepptteemmbbeerr 11999944 ttoo AAuugguusstt 11999966.. VViissiittiinngg PPrrooffeessssoorr,, EEccoonnoommiiccss DDeeppaarrttmmeenntt,, PPoommppeeuu FFaabbrraa UUnniivveerrssiittyy,, BBaarrcceelloonnaa,, SSeepptteemmbbeerr 11999933 ttoo JJuunnee 11999999..

JJ.. MM.. RROOLLDDÁÁNN AALLEEGGRREE

DD.. JJoosséé MMªª RRoollddáánn eess DDiirreeccttoorr GGeenneerraall ddee RReegguullaacciióónn BBaannccaarriiaa ddeell BBaannccoo ddee EEssppaaññaa ddeessddee ooccttuubbrree ddee 22000000.. EEnn llaa aaccttuuaalliiddaadd eess mmiieemmbbrroo ddeell BBCCBBSS ((BBaasseell CCoommmmiitttteeee oonn BBaannkkiinngg SSuuppeerrvviissiioonn)),, yy ddeell CCoommiittéé EEuurrooppeeoo ddee SSuuppeerrvviissoorreess BBaannccaarriiooss ((CCEEBBSS)).. DDeessddee eenneerroo ddee 22000099 eess PPrreessiiddeennttee ddeell SSttaannddaarrddss IImmpplleemmeennttaattiioonn GGrroouupp ((SSIIGG))..



AAssiimmiissmmoo,, ffuuee PPrreessiiddeennttee ddeell AAccccoorrdd IImmpplleemmeennttaattiioonn GGrroouupp ((AAIIGG)),, ddeessddee 22000077 aa eenneerroo ddee 22000099.. DDeessddee 22000055 aa eenneerroo ddee 22000099 ffuuee mmiieemmbbrroo ddeell CCoonnsseejjoo AAsseessoorr ddee XXBBRRLL IInntteerrnnaacciioonnaall.. FFuuee pprreessiiddeennttee ddeell CCoommiittéé EEuurrooppeeoo ddee SSuuppeerrvviissoorreess BBaannccaarriiooss ((CCEEBBSS)) eenn 22000044 yy 22000055.. DDeessddee aabbrriill ddee 22000044 hhaassttaa aabbrriill ddee 22000077 ffuuee pprreessiiddeennttee ddee XXBBRRLL EEssppaaññaa.. EEnn 22000022 yy 22000033 pprreessiiddiióó eell JJooiinntt FFoorruumm.. DDeessddee jjuunniioo ddee 22000000 hhaassttaa jjuulliioo ddee 22000011 ffuuee pprreessiiddeennttee ddeell FFAATTFF ((FFiinnaanncciiaall AAccttiioonn TTaasskk FFoorrccee oonn MMoonneeyy LLaauunnddeerriinngg)).. TTaammbbiiéénn ooccuuppóó llaa vviicceepprreessiiddeenncciiaa yy llaa pprreessiiddeenncciiaa ddeell BBAACC ((BBaannkkiinngg AAddvviissoorryy CCoommiittéé)) eenn 22000022 yy 22000033.. EEll SSrr.. RRoollddáánn ffuuee DDiirreeccttoorr ddeell GGaabbiinneettee ddeell eennttoonncceess VViicceepprreessiiddeennttee 22ºº yy MMiinniissttrroo ddee EEccoonnoommííaa yy HHaacciieennddaa,, DD.. RRooddrriiggoo RRaattoo,, eennttrree 11999966 yy 11999977,, yy CCoonnsseejjeerroo ddee llaa CCoommiissiióónn NNaacciioonnaall ddeell MMeerrccaaddoo ddee VVaalloorreess eennttrree 11999988 yy 22000000.. LLiicceenncciiaaddoo eenn CCiieenncciiaass EEccoonnóómmiiccaass yy EEmmpprreessaarriiaalleess ppoorr llaa UUnniivveerrssiiddaadd CCoommpplluutteennssee ((11998822--11998877)),, eell SSrr.. RRoollddáánn ccoommpplleettóó ssuu ffoorrmmaacciióónn ccoonn eessttuuddiiooss ddee ppoossttggrraaddoo eenn eell CCeennttrroo ddee EEssttuuddiiooss MMoonneettaarriiooss yy FFiinnaanncciieerrooss ((CCEEMMFFII)) eennttrree 11998877 yy 11998899..

JJAAVVIIEERR VVAALLLLÉÉSS LLIIBBEERRAALL

JJaavviieerr VVaallllééss eess DDiirreeccttoorr ddee llaa OOffiicciinnaa EEccoonnóómmiiccaa ddeell PPrreessiiddeennttee ddeell GGoobbiieerrnnoo ddeessddee aabbrriill ddee 22000088 yy CCoooorrddiinnaaddoorr NNaacciioonnaall ppaarraa llaa EEssttrraatteeggiiaa ddee LLiissbbooaa ddeessddee ddiicciieemmbbrree ddee 22000066.. LLiicceenncciiaaddoo eenn CCiieenncciiaass EEccoonnóómmiiccaass yy EEmmpprreessaarriiaalleess ppoorr llaa UUnniivveerrssiiddaadd ddee ZZaarraaggoozzaa,, eess MMaasstteerr ppoorr llaa UUnniivveerrssiiddaadd AAuuttóónnoommaa ddee BBaarrcceelloonnaa yy DDooccttoorr eenn EEccoonnoommííaa ppoorr llaa UUnniivveerrssiiddaadd ddee MMiinnnneessoottaa ((EEssttaaddooss UUnniiddooss)).. HHaa ssiiddoo PPrrooffeessoorr AAyyuuddaannttee eenn llaass UUnniivveerrssiiddaaddeess AAuuttóónnoommaass ddee BBaarrcceelloonnaa yy ddee MMiinnnneessoottaa,, yy PPrrooffeessoorr AAssoocciiaaddoo eenn eell DDeeppaarrttaammeennttoo ddee AAnnáálliissiiss EEccoonnóómmiiccoo ddee llaa UUnniivveerrssiiddaadd CCoommpplluutteennssee ddee MMaaddrriidd.. DDeessddee 11999900 hhaassttaa 22000055 ttrraabbaajjóó eenn eell SSeerrvviicciioo ddee EEssttuuddiiooss ddeell BBaannccoo ddee EEssppaaññaa,, SSeerrvviicciioo ddoonnddee ooccuuppóó llooss ppuueessttooss ddee EEccoonnoommiissttaa--JJeeffee ddee EEssttuuddiiooss MMoonneettaarriiooss,, JJeeffee ddee llaa DDiivviissiióónn ddee IInnvveessttiiggaacciióónn yy ddee llaa DDiivviissiióónn ddee PPrreevviissiióónn yy CCooyyuunnttuurraa ddeell SSeerrvviicciioo ddee EEssttuuddiiooss ddeell BBaannccoo ddee EEssppaaññaa.. DDee 22000055 aa 22000088 ffuuee eell DDiirreeccttoorr ddee PPoollííttiiccaa EEccoonnóómmiiccaa ddee llaa OOffiicciinnaa EEccoonnóómmiiccaa ddeell PPrreessiiddeennttee ddeell GGoobbiieerrnnoo.. TTaammbbiiéénn hhaa ppuubblliiccaaddoo ddiivveerrssooss lliibbrrooss yy ttrraabbaajjooss eenn rreevviissttaass eessppeecciiaalliizzaaddaass,, ttaannttoo nnaacciioonnaalleess ccoommoo iinntteerrnnaacciioonnaalleess..

Francesco Gagliardi




PONENCIAS



NNUUEEVVOOSS EESSCCEENNAARRIIOOSS DDEESSDDEE UUNNAA PPEERRSSPPEECCTTIIVVAA MMAACCRROOEECCOONNÓÓMMIICCAA

2222 ddee jjuulliioo



The European response to the crisis

VITOR GASPAR

Vitor Gaspar


RESUMEN PONENCIA THE EUROPEAN RESPONSE TO THE CRISIS The Global Crisis is often compared to the Great Depression. Eichengreen and O'Rourke have shown that the original disturbance and the early propagation mechanism are strikingly similar. In contrast policy responses have been sharply different. In the Global Crisis the response of monetary and fiscal policy has been much quicker and much stronger. Decisive public sector action was taken in the autumn of 2008 to avoid a financial meltdown and to foster financial stability. Last, but not least, multilateral institutions (for example the WTO, at the global level, and the European Commission, in Europe) and co-ordinated multilateral action have acted to preserve trade and financial integration and to avoid the worst of nationalism and protectionism. The Global Crisis represents a turning point for global governance both politically and psychologically. Never before has the importance of interdependences and spillovers been clearer. Never before have policy authorities been so available for co-operation and co-ordination at the global level (as illustrated by the G-20 process). The European Union has the most integrated international economic unity on earth and has been at the front of these processes.



El papel de los mercados financieros en la traslación de la crisis

GUILLERMO DE LA DEHESA ROMERO

Guillermo de la Dehesa


RESUMEN PONENCIA TRASLACIÓN DE LA CRISIS FINANCIERA A LA ECONOMÍA REAL Las interacciones entre variables financieras y reales en una economía han sido ampliamente demostradas por Blanchard y Fischer (1989) y Obstfeld y Rogoff (1999) a través del impacto que suelen tener sobre los activos de los balances de los hogares afectando a su nivel de riqueza y, por lo tanto, a su consumo, y sobre los de las empresas afectando a su patrimonio neto y al valor de su stock de capital en relación con su valor de reposición y, por lo tanto, a su inversión. Además, estas interacciones entre el sector financiero y la economía real pueden amplificarse a través de otros mecanismos, como han demostrado Bernanke y Gertler (1989) y Kiyotaky y Moore (1997). Si el valor de los patrimonios netos de los hogares y las empresas cae, su capacidad de financiación en los mercados y a través del sistema bancario también se reduce y se encarece notablemente, minorando su capacidad de gasto. Por un lado, todos aquellos bancos que han tenido problemas de solvencia pueden provocar un credit crunch ya que su capital no es suficiente para afrontar nuevos préstamos y conseguirlo en el mercado es muy difícil y en todo caso muy caro y por otro, al ver aumentar sus tasas de morosidad y falencia, se ven obligados a ser mucho más duros con el control del riesgo y además, mucho más caros al tener que aumentar sus márgenes para compensar su mayor riesgo. Por otro lado, las empresas con la recesión tienen menores flujos de caja generados internamente y se ven obligadas a financiarse en los mercados pagando una prima. Finalmente, los bancos que se han apalancado en exceso durante el auge de la burbuja financiera se ven obligados ahora a des-apalancarse ya que sus activos se han depreciado y sus pasivos son más caros con lo que necesitan bien aumentar su capital, lo que es muy caro, o reducir en mayor medida sus activos y sus créditos al resto de los hogares y empresas. Es decir, los canales de traslación son los siguientes: En primer lugar, el del efecto riqueza, ya sea inmobiliaria o financiera. El segundo canal es el derivado del “acelerador financiero”. El tercer canal funciona a través de la prima de la financiación externa. El cuarto canal es a través del proceso de des-apalancamiento del sistema financiero. El resultado conjunto de dichos canales es una fuerte contracción y encarecimiento del crédito con lo que el efecto multiplicador del crédito en la economía termina siendo des-multiplicador y el efecto del acelerador financiero sobre la economía deviene des-acelerador. Por último, en esta crisis, como ha demostrado Krugman (2008) el multiplicador financiero internacional ha sido mucho mayor que en anteriores crisis, dada la mayor globalización financiera y este se ha des-multiplicado ayudando a que la crisis de la economía real haya sido mundial. Sus efectos han sido ya tan graves que existe una fuerte discusión sobre si esta recesión está siendo mayor o menor que la de la Gran Depresión. Para Krugman (2009) esta ha sido la Gran Recesión pero no ha llegado a la gravedad de la Gran Depresión, mientras que para Eichengreen y O’ Rourke (2009) esta ha sido otra Gran Depresión tan grave como la anterior.



La perspectiva de la política monetaria ante la crisis

DIEGO RODRÍGUEZ PALENZUELA

Diego Rodríguez Palenzuela




RESUMEN PONENCIA LA PERSPECTIVA DE LA POLÍTICA MONETARIA ANTE LA CRISIS The first part of the talk will recall the origins of the crisis. The second part will then explain the various actions the ECB has taken to support the euro area economy and the financial system.

1. The roots of the financial crisis and its propagation

Over the past ten years, we have witnessed a dramatic shift of focus in large parts of the financial sector. Financial liberalisation and financial innovation over the past two decades have made obvious contributions to the overall productivity of our economies. For example, the securitisation of assets – the transformation of bilateral loans into tradable credit instruments – had tremendous potential for the diversification and efficient management of economic risk.

However, the way in which securitisation was implemented in fact meant that banks and non-banks were able not only to sell loans, but also often to place them fully off-balance sheet immediately after they had been extended. This weakened their incentives to conduct prudent screening and constant monitoring of loans. This is true only for the most recent product innovations in the field of securitisation. It is not true for a financial innovation that is more than two hundred years old: covered bonds.

The credit boom was exacerbated by three factors. First, incentives: ill-designed compensation schemes for loan managers and traders reinforced the shortening of their time horizons. Second, complexity: increasingly complicated and opaque financial instruments made it difficult for holders of securities to assess the quality of the underlying investments. And third, global macroeconomic imbalances: a chronic shortage of savings in some industrialised economies was made possible by an excess of savings in other parts of the world. This acted as a multiplier that was exacerbated during the years immediately preceding the crisis by the sharply rising prices of oil and other commodities.

In mid-2007, the interactions of perverse incentives, excessive complexity and global imbalances threw the credit boom into reverse. The asset cycle turned, and many of the missing links in the financial chain were exposed. The collapse in mid-September last year of a major financial player, turned a large-scale crisis of confidence into a global financial panic. As the intensity of the crisis became evident, financial intermediaries restored liquidity buffers, scaled down their balance sheets and tightened lending conditions. Financial institutions dramatically reduced their exposure to the risks that they had imprudently accumulated during the phase of financial euphoria. Collectively, they engaged in a large-scale process of “deleveraging”. Banks’ intermediation was reduced in the aggregate, and loans to companies were curtailed. The credit squeeze and the toll on the real economy set in.



2. ECB policy actions in the financial crisis

The ECB has taken action to mitigate the effects of the crisis as events unfolded. The ECB was the first to act back in August 2007, temporarily providing on day 1 of the turmoil unlimited liquidity to preserve as normal as possible the functioning of the money market.

The euro area has a largely bank-centred financial system, whereas that of the United States is primarily market-based. A few numbers illustrate these differences. At the end of 2007, the stock of outstanding bank loans to the private sector amounted to around 145% of GDP in the euro area. The corresponding proportion of bank loans to GDP in the United States was only 63%. This means that the banking sector is more than twice as important in the euro area as it is in the United States. It also means that to be effective, ECB policy must focus first and foremost on the banking sector.

The euro area financial structure provides the background for the policies deployed. These policies are guided by our monetary policy strategy, a key element of which is the quantitative definition of price stability. We aim at an inflation rate of below, but close to, 2% over the medium term. The precise quantification of our policy objective has proved an invaluable asset, a fail-safe mechanism against excessive swings in inflation expectations, downwards as much as upwards. Long-term inflation expectations in the euro area, whether based on surveys or extracted from financial indicators, have been exceptionally resistant to sudden short-term price changes. We will ensure that inflation expectations remain impervious to short-term changes in inflation, even in the face of sharply falling inflation.

The ECB’s responses to the financial crisis reflect both the euro area financial structure and its medium-term objective. Since the intensification of the financial crisis in September of last year – and against the background of rapidly receding inflationary pressures –, the ECB has taken monetary policy measures that are unprecedented in nature, scope and magnitude. These measures fall in two categories: first, conventional measures in the form of interest rate changes; second, what have become known as ‘non-standard’ measures. The latter measures taken together constitute what the ECB calls its policy of enhanced credit support. These are specific actions we have taken to sustain the flow of credit above and beyond what could be achieved through interest rate reductions alone.

2.1 Interest rate action

Since October of last year the ECB has cut the key policy rate by a total of 325 basis points. It now stands at 1%, a historical low not only for the ECB but also for the national central banks that were its predecessors.

Money market yields at longer than overnight maturity have fallen even more strongly than the policy rate. This is important because it means that a crucial element of the monetary policy transmission mechanism is intact. Borrowers in the euro area directly benefit from the low level of six-month and twelve-month money market rates because these are widely used by banks to set floating rate loans to households and companies. This is particularly true for Spain where floating rate loans are widespread, for example with respect to mortgage loans.



2.2 Enhanced credit support

Turning to the exceptional policy actions that have been taken in response to the crisis – the so-called “non-standard” measures. As already mentioned, when the very significant stress in interbank markets first manifested itself in August 2007, the ECB immediately stepped into the breach and accommodated the temporarily elevated liquidity demand from the banks through a fixed rate operation with full allotment, providing €95 billion to the market within a few hours. Overnight lending of the same kind continued to be provided albeit with lower volumes during the following three days. So the ECB was the first central bank in the crisis to engage in non-standard measures.

2.2.1 Liquidity management measures

When in mid-September 2008 interbank trading came to a virtual halt, the ECB had to engage in a new mode of liquidity provision. The ECB started to provide refinancing well above the levels that banks had absorbed to fulfil their reserve requirements in normal times.

There are three main building blocks to the ECB’s new liquidity management approach.

1) Our primary concern was to maintain the availability of credit for households and companies at accessible rates. We significantly adapted our regular operations in the crisis. Since then, we have followed a new “fixed rate full allotment” tender procedure and we have significantly expanded the maturity of our operations. Banks have been granted access to essentially unlimited liquidity at our policy interest rate at maturities of up to six months. On 7 May we decided to lengthen further the maturity of our refinancing operations, introducing a new one-year operation, the first of which will take place the day after tomorrow.

To appreciate fully what these changes mean, it is useful to step back for a moment and look at what is usually done in normal times. In normal times, the ECB auctions a given amount of central bank credit, mainly in refinancing operations with a one-week maturity, and lets competition among bidders determine the interest rate at which that credit will become available to the banking system as a whole. This means that the liquidity injection is restrained by a policy decision. Last autumn, this was changed. As the demand for liquidity by individual institutions expanded abnormally and markets dramatically ceased to allocate liquidity, that practice has been turned around. We have been determining the lending rate – at a very low level – and we stand ready to fill any shortage of liquidity that might occur at that interest rate for maturities of up to six months. This means that we currently act as a surrogate for the market in terms of both liquidity allocation and price-setting.

2) The second building block of our new liquidity management approach is the list of assets that we take as collateral. This list was already very large before the crisis, but we have enlarged it even further and now accept an even wider range of securities as collateral. Government securities account for only 44% of the nominal value of securities on the list. The rest are private securities. In contrast to many other central banks, the ECB already intermediated private paper before the crisis and we have even strengthened this aspect in the crisis by accepting an even wider range of private paper.



The total value of these eligible securities is currently €12.2 trillion, equivalent to 130% of GDP in the euro area. This very ample eligibility of collateral has dramatically eased banks’ liquidity constraints during the crisis and, ultimately, it has encouraged them to extend new credit or continue rolling over maturing loans.

3) The first two building blocks offer unlimited refinancing against a very wide range of collateral. But they can only reach the financial system if they are coupled with the third building block, namely the very large number of counterparties that have always been able to take part in our refinancing operations. Even before the crisis, 1,700 counterparties fulfilled all relevant criteria. This number was higher at the time than for the other major central banks. Following the changes to our operational framework in October 2008, this number rose even further.

Our measures to safeguard the banking system’s access to liquidity have resulted in a considerable expansion of the Eurosystem’s balance sheet, which reached a peak of 19% of GDP at the height of the crisis around the turn of the year. Since then, we have seen liquidity flows moving back from our balance sheet to the money market. This is a sign of improving confidence and more favourable conditions. We therefore see some indication that the functioning of the money market is improving.

2.2.2 Covered bond purchases

Another unconventional element was added in May: outright purchases of covered bonds. This measure complements the other liquidity management measures. Covered bonds are debt securities issued by banks, which give them access to funding of a longer-term nature than the ECB’s refinancing operations. Covered bonds thus allow banks to manage the maturity mismatch between their assets and liabilities.

Several reasons guided this decision.

First, in the euro area measures to support the flow of credit to the non-financial sector need to operate first and foremost through banks. Covered bonds were a major source of funds for banks in the euro area before the intensification of the financial crisis last autumn, when the covered bonds market virtually shut down. The Governing Council came to the conclusion that the Eurosystem could help in reviving this market, in terms of liquidity, issuance and spreads, by engaging in outright purchases of covered bonds. Already after the announcement of 7 May, and before we carried out any purchase, there has been a wave of new issuances of covered bonds and a degree of compression of spreads. This is true in particular for Spanish banks, which traditionally have been significant issuers, but also for banks from countries where covered bonds were much less widespread. The effects on liquidity are expected to take place when the actual program will be conducted. Let me stress that our purchases – like all our other policies – target the euro area as a whole and not any particular country. Our purchases will benefit not only banks that issue covered bonds but also banks that are holding these assets. More importantly, beyond banks, our purchases will benefit the real economy, which obtains funds through the banks.

Second, covered bonds are different in nature from the variety of asset-backed securities that had become so popular before turning sour with the financial crisis. Importantly,



covered bonds do not involve a transfer of the credit risk of the underlying assets from the issuer to the investor. The credit risk stays with the originator, preserving the incentives for prudent credit risk evaluation and monitoring. We could thus say that covered bonds are incentive compatible while many asset-backed securities were not, at least in the way the concept was implemented before the crisis. In the years preceding the crisis, banks tended to favour the issuance of asset-backed securities over the issuance of covered bonds, because this form of finance appeared cheaper in an environment characterised by heavy underpricing of credit risk. Given that the financial crisis clearly exposed the dire consequences of this underpricing, the usefulness of more conservative asset classes such as covered bonds, which have proved to be safe assets over time is obvious. I believe that covered bonds and asset-backed securities will both contribute to a thriving capital market, each catering for a different set of investors and issuers.

Last but not least, the ECB’s measures for enhanced credit support were designed in full respect of the euro area macroeconomic framework, which is founded on a clear division of tasks and policy responsibilities between the ECB and the national authorities. Financial support measures potentially involving a significant transfer of credit risk from financial institutions to the taxpayer clearly fall into the realm of fiscal policy. The decided outright purchases of covered bonds are fully consistent with this fundamental principle. While they are expected to be effective in supporting credit, these purchases do not burden the Eurosystem with excessive credit risk and therefore do not limit our flexibility in the conduct of monetary policy.



TALLER

Crisis y políticas activas de empleo: superar el muro del conformismo. Una reflexión sobre la experiencia

actual del mercado de trabajo italiano

FRANCESCO GAGLIARDI

Francesco Gagliardi


Francesco Gagliardi


RESUMEN PONENCIA CRISIS Y POLÍTICA ACTIVA DE EMPLEO: SUPERAR EL MURO DEL CONFORMISMO El hilo conductor de esta ponencia es que, frente a un paro de carácter estructural, actuar - por lo menos en el caso italiano - sólamente recurriendo a las políticas activas de empleo para contrarrestar los efectos de la crisis sobre la ocupación, es una respuesta que puede acabar siendo inadecuada a la complejidad de los problemas. Es necesario pensar en un compromiso contextual significativo para el relanzamiento de la demanda efectiva con el fin de animar aquellas inversiones y aquel consumo capaces de combatir los elementos de debilidad estructural del sistema económico italiano que, ya presentes antes de implosión de los mercados financieros, la crisis no hace otra cosa que destacar. Se trata, en la práctica, de aprovechar la crisis para apoyar un proceso de reconversión y relanzamiento de la economía cuyo impulso competitivo tiene que encontrar alimento en el factor “conocimiento”. Esto quiere decir: recuperar y relanzar el espíritu originario del camino trazado por la UE con la estrategia de Lisboa y confiar su aplicación no a un proceso genérico de imitación entre Estados miembros - por el efecto llamado método abierto de coordinación- sino a un verdadero Plan europeo cuya financiación debe incluirse en el presupuesto de la UE, adquiriendo los recursos através l’emisión de euro bonos. Este plan tiene que poner en el centro de su actuación la educación, la investigación y el desarrollo tecnológico y sobre todo el medio ambiente, y por lo tanto debe ser capaz de producir una demanda calificada de bienes y servicios de alto valor añadido en términos de tecnologías y conocimiento. La organización de la intervención se articulará de la siguiente manera: un sintético assessment inicial de la situación actual del mercado laboral italiano, seguido de una presentación de las fases que han caracterizado su evolución desde el 1960 hasta hoy. Se analizarán además las principales políticas activas de empleo que se están adoptando en Italia y en España, para verificar la eficacia potencial frente a los retos que la crisis nos está proponiendo. De allì surgirán unas primeras consideraciones finales que se propondrán para el debate.

Francesco Gagliardi


Francesco Gagliardi


CRISIS Y POLÍTICA ACTIVA DE EMPLEO: SUPERAR LA BARRERA DEL CONFORMISMO1.

por Francesco Gagliardi2

Summary This paper asserts that one of the most remarkable medium term effect of the present economic crisis might be, at least in Italy and Spain, a relevant increase in structural unemployment as consequence of an excessive production supply of durable investment and consumption goods. In the face of this type of unemployment operating only through active labour policies should be considered an unsatisfactory answer. In this context crisis might as well be an opportunity for both Italy and Spain to start a process of restructuring the economy by focusing on knowledge as the main factor of investment. This means to assume and reinforce the original message laid down by European Union at the beginning of the century with the Lisbon strategy. The paper suggests in the present renewing process of the Lisbon strategy to introduce the implementation of a specific Plan financed directly by the EU through the issue of Euro bonds.

1. Introducción Crisis y política activa de empleo: superar la barrera del conformismo: ¿Por qué he elegido este título? El pensamiento que subyace de este título, y que trataré de desarrollar junto a ustedes hoy, es que lamentablemente no existen fórmulas prefabricadas de políticas activas de empleo a las que confiar la recuperación laboral. Hay que actuar mediante pruebas, teniendo en cuenta que las políticas son, por su naturaleza experimentales, y, aunque a veces se apoyan en una teoría, nunca pueden ser consideradas como medidas técnicas: como mucho, son recorridos que deben ser cogidos para ser modificados durante el camino sin prejuicios ideológicos, a excepción del hecho de que las polìticas tienen que estar dirigidas hacia el bienestar de los ciudadanos y no del mercado. Pero vamos a proceder con orden: En Italia, y no sólo en Italia, el debate predominante sobre la crisis se puede resumir en dos posturas: la primera afirma que la crisis actual es de carácter básicamente coyuntural, sin duda grave, pero esencialemente temporal. Dicha crisis es el resultado de un crecimiento demasiado rápido de innovación financiera, y como tal, pronto será reabsorbida. Mientras que la segunda postura asegura que estamos ante una crisis de tipo sistémico. Con mayor profundidad, según la primera tesis - que en términos de escuela podría referirse a la de los neoliberales -que en Italia encuentra su referencia teórica más avanzada en la obra de Alesina y Giavazzi - la crisis es el resultado de una inadecuada regulación de los mercados monetarios y financieros que han encontrado alimento y apoyo en un exceso de liquidez. Por otro lado - y no se puede no dar la razón a los defensores de esta postura - este sistema en el que Hacienda Pública ha actuado como dueña, con todos sus 1 Ponencia preparada para el seminario "El papel del sector público en el crecimiento y ante la crisis económica", organizado por la Universidad del País Vasco, San Sebastián, 21-24 julio de 2009 2 Francesco Gagliardi, investigador principal en el Instituto de Investigación sobre la población y las políticas sociales de el Consejo Nacional de Investigation (CNR) de Italia y director de LaSER (Laboratorio sobre el desarrollo económico regional) en Roma.

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defectos, ha permitido en los últimos 10 años un crecimiento especialmente protegiendo algunas áreas mundiales, lo que no se veía desde la posguerra. Por lo tanto, según esta escuela de pensamiento para salir de la crisis sería suficiente restablecer, o, si no existían ya, introducir las normas necesarias para volver a dar una nueva funcionalidad a los mercados, mejorando la flexibilidad de los precios y de los factores de producción (entre los que, por supuesto, están también los salarios y el empleo) y haciendo más transparente el riesgo financiero. Para salir de la crisis, habrìa que, en pocas palabras, usar la fuerza de los mercados, convertidos de nuevo en eficientes, eliminando aquellos factores que habían minado el funcionamiento del mercado mismo. El estado tiene que intervenir solamente para compensar las deficiencias del mercado que han llevado a la crisis, ayudando al sector bancario mediante la adquisición de aquellos títulos llamados tóxicos de los que el mercado ya no consigue estimar el precio de manera razonable. Sin embargo, según esta postura, la intervención pública tiene que ser temporal. Una vez superada la emergencia, el estado deberá reasumir un papel aséptico de regulador super partes dejando las elecciones y el funcionamiento de la economía a la, así llamada, mano invisible de los mercados. Esta es una lectura interpretativa que, en términos de políticas de empleo, tiende a afirmar la primacía de aquellas intervenciones destinadas a favorecer la flexibilidad del mercado laboral, que –por lo menos en Italia-, también a petición explícita de algunos organismos internacionales como la OCDE y el FMI, han representado el leitmotiv de las políticas de empleo desde finales de los años 90 hasta hoy. La segunda postura, que podemos definir como la de los estructuralistas y que tiene como estudiosos protagonistas a Akerlof, Krugman y Fitoussi, afirma que la crisis es el efecto de un período de crecimiento en el que la demanda en lugar de ser alimentada por un aumento de los salarios reales y de la productividad, resulta ampliamente apoyada por el endeudamiento de las clases medias debido a una expansión de las desigualdades y a la polarización social. En esta situación el deterioro de la rentabilidad de las inversiones productivas ha llevado a los operadores financieros a especular más que a prestar. Un modelo basado en la desigualdad y el endeudamiento, que una vez alcanzado el límite de tolerabilidad entró en crisis con la consiguiente caída de la demanda global. Para algunos, ésta es sólo parte de la historia: Retomando el pensamiento de Stiglitz y de Stern, la crisis actual es la primera señal de una crisis mucho más profunda y radical del modelo de desarrollo globalizado, que ya se está manifestando también en formas económicamente no canónicas, como por ejemplo, en términos de cambio climático y que es el resultado de una condición de sustancial insostenibilidad del sendero de desarrollo actual en muchos campos interdependientes como el medio ambiente, la comida y la energía, en los que el crecimiento ha seguido una trayectoria lineal sin regenerar sus recursos. Es indudable que el aumento de los precios de los bienes de energía y de los bienes de alimentición registrado en 2007 y en la primera mitad de 2008, ha contribuido a disminuir el poder adquisitivo de las poblaciones a escala mundial y, por ende, la demanda, anticipando e incrementando el impacto derivado de la implosión de los mercados financieros aunque éste último ha sido sucesivo en el tiempo. Esta postura, que se centra en los caracteres sistémicos de la crisis, se puede relacionar con la que se podría denominar escuela de los “post fordistas”, cuyos máximos exponentes en Italia son Rullani y algunos economistas y sociólogos del desarrollo territorial, como Treglia y, a nivel internacional, Castells. Según esta tesis, la crisis actual es el fruto de las sacudidas que se producen en la transición entre distintos paradigmas productivos: desde un capitalismo nacional basado en un paradigma tecnológico productivo (el "fordismo”), que está concluyendo su ciclo, hacia un capitalismo global de la comunicación y del conocimiento (paradigma post fordista) que está sentado las bases de su existencia. Se trata de una transición compleja, ya que el nuevo paradigma todavía está en formación. Este es un modelo cuyos elementos principales son: El creciente carácter reticular de dematerializaciòn de la producción que asigna al conocimiento y a las relaciones el papel primario de recursos productivos en los que basar la competitividad y la globalización que ha llevado la comparación competitiva entre economías desarrolladas a enfrentarse a países en los que el coste del trabajo es definitivamente menor. Esta segunda postura, que se ha llamado “de crisis sistémica”, encuentra referencias en escuelas de pensamiento distintas que, sin embargo, tienen una orientación común: si no queremos volver a encontrarnos de aquí a pocos años en la misma situación actual -o incluso en una situación mucho peor - es necesario actuar mediante intervenciones de carácter estructural. Es necesario buscar con mucho pragmatismo soluciones innovadoras, capaces de superar las contradicciones ideológicas (a menudo más imaginarias que

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reales), entre los que declaman las virtudes del libre mercado y los que ven en una presencia masiva del estado la solución a los problemas. Esto tiene, por supesto, respuesta evidente en las políticas de empleo, en particular en Italia, donde nunca como ahora las fórmulas utilizadas en los últimos años parecen haber perdido eficacia, ya que no estàn incluidas en un proyecto de política de empleo coherente, con un proceso de desarrollo sostenible capaz de superar los retrasos y las debilidades estructurales propias del sistema productivo italiano. Este es un poco el hilo conductor de mi ponencia. Quiero ante todo adelantar, para evitar posibles decepciones a los que están aquí hoy, que no he llegado a conclusiones contundentes. No tengo axiomas que proponer sino sólo un proceso de reflexión, que me lleva a afirmar que nunca hemos tenido como ahora una necesidad de Europa (y no sólo para Italia), es decir, de una Unión Europea que vaya más allá de los mercados y la moneda única para expresar una verdadera política económica supranacional. Una vieja idea, que ya Delors había apoyado con fuerza en su Libro Blanco, pero que desde entonces se ha ido perdiendo poco a poco, hasta llegar a la situación actual en la que se el silencio de la UE sobre la crisis y sobre cómo salir de ella ha llegado a ser casi ensordecedor. La organización de este seminario está estructurada así: comenzaré con un sintético assessment de la situación actual del mercado laboral italiano, recorriendo las fases que han caracterizado la evolución desde 1960 hasta hoy. Por lo tanto analizaré las principales políticas activas de empleo que se están llevando a cabo en Italia y también en España, para verificar la potencial eficacia frente a los retos que la crisis nos está proponiendo, y para sacar algunas consideraciones concluyentes que voy a proponer en el debate de hoy.

2. El mercado laboral italiano en la crisis actual Según las estadísticas disponibles, el mercado laboral italiano, visto en su conjunto y comparado con el de las mayores economías europeas, no parece haber registrado todavìa, en toda su dimensión, los efectos de la fuerte caída de demanda, y por lo tanto del PIB, ocurrida tras la implosión internacional de los mercados financieros de septiembre de 2008. Entre los países de la UE, Italia es seguramente uno de los que debido a su sistema productivo que – debido a una presencia marcada de empresas manufactureras en sectores tradicionales con bajo valor añadido y fuertemente expuestas a la competencia internacional –resulta estar especialmente afectado por los efectos de la crisis internacional. Italia es el único caso entre las mayores economías de la zona euro, en el que el descenso de la demanda se tradujo, ya en 2008, en un retroceso del PIB del 1%, una tendencia negativa que va aumentando a lo largo del 2009 hasta llegar, según los últimos indicadores coyunturales disponibles, a finales del año a mas del 5%. (CE 2009b, Confindustria 2009, ISAE 2009). Los pedidos en el sector industrial han caído a niveles mínimos desde 2002 y el grado de utilización de las instalaciones se ha reducido a poco más del 69%, confirmando la dinámica decreciente de producción. En una situación similar se encuentran los sectores de la construcción y de los servicios. Sin embargo, estas tendencias coyunturales tan negativas de la economía en su conjunto no se han todavía reflejado en un deterioro igualmente grave de las condiciones del mercado laboral. Esto es debido a la composición sectorial y productiva de Italia y al sistema de las medidas de bienestar social prevalecientes3. De hecho, en Italia en 2008 el empleo quedó relativamente estable (-0,1) y la tasa de desempleo subió solamente un 0,5% hasta situarse en el 6,8%. Las previsiones para el 2009, aunque indiquen un neto deterioro, ponen de manifiesto una disminución del empleo del 3% y un aumento del paro hasta el 8,8%, que

3 Estas son condiciones parecidas a las en Alemania, donde frente a una caída del PIB igualmente significativa, el impacto del desempleo se mantuvo hasta ahora contenido. En base a los últimos datos disponibles de Eurostat,en el primer trimestre 2009, (CE,2009), la tasa de desempleo medio de los 27 países de la UE se situaba en un 8,3%, con variaciónes incluidas entre el valor máximo registrado en España (17,4%) y el mínimo de Holanda (2,6%), con tasas del 8,8% en Francia, 7,6% en Alemania, 8,0 en Suecia, 7% en el Reino Unido. La mayoría de las pérdidas de trabajo (60%) se refieren al sector manufacturero, dentro del cual el sector más afectado es el de los transportes.

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todavía sigue por debajo de la media de la zona euro del 9,2%4. Los efectos más marcados de crisis en el mercado laboral se registrarán probablemente con 6- 12 meses de retraso y por tanto en el primer semestre de 2010. Esta afirmación se basa en dos consideraciones: la primera es vinculada al sistema de “amortiguadores sociales” utilizado y la segunda a la tipología de los contratos vigentes en ciertos sectores de ofertas de trabajo. En Italia existe la así llamada “ Cassa Integrazione Guadagni“(CIG)5 que permite a las empresas en periodos de dificultades disminuir la producción suspendiendo temporalmente sus empleados6. El trabajador formalmente mantiene la relación de trabajo con la empresa, y, aunque pierda parte de salario no tiene necesidad urgente de buscar un nuevo empleo7. Ahora bien, si miramos los datos concernientes a las intervenciones del CIG resulta que en los primer seis meses del 2009 fueron autorizadas en total mas de 800 millones de horas con un incremento respecto al último dato del año 2008 del 132 %, ampliamente concentrado en la industria donde el aumento de la utilización de la CIG fue superior al 170%. Traducido al impacto sobre el empleo, se estima que el número de afectados es aproximadamente el 8,5% de los trabajadores por cuenta ajena (BI 2009). A este dato tenemos que añadir el hecho de que a partir del cuarto trimestre de 2008 se registra una fuerte disminución de empleos con contratos fijos ( -1.2 %), y que las previsiones para el 2009 (BI 2009b) estiman que más del 60% de los contratos de este tipo terminan en 2009 y que en su mayoría no serán renovados. Además, el 90% de las empresas pretende bloquear el turnover y las contrataciones. Está claro entonces que los efectos en el mercado laboral se verán más claramente y gravemente en el año 2010, cuando está prevista una tasa de desempleo superior al 10% agravada además por una fuerte reducción de oferta de trabajo, sobre todo en el sur, causada, a su vez, por un fuerte efecto de desaliento. Un deterioro que corre el riesgo de reflejarse en la cohesión social si se tiene en cuenta el hecho de que Italia es el único país de la UE, junto a Grecia y Hungría, qu no dispone de un sistema generalizado de subsidio para los trabajadores que han perdido el trabajo8.

3.Rasgos del mercado laboral italiano. Para comprender la dimensión y el modus operandi de la crisis y de sus efectos sobre el empleo, es necesario recorrer las líneas evolutivas del mercado laboral italiano para evidenciar algunos rasgos comunes de las economías del sur de Europa.

4 En junio de 2009 el dato registrado por el Instituto Nacional de Estadística- ISTAT- indica una tasa de desempleo del 7,9% 5 La CIG es financiada por los trabjadores, les empresas y el estado mediante el fondo nacional de seguridad social. 6 La CIG cubre parte del salario de los trabajadores temporalmente suspendidos. La suspensión del trabajo permitida va desde un período mínimo de un día por semana a un máximo de 12 meses prorrogable a ciertas condiciones hasta 24 meses, con nivel de ingresos que no podrá superar los 858 euros para salarios hasta 1857,48 euros y 1031 euros para aquellos superiores. 7 En Alemania existe un sistema parecido, con el kurzarbeit que como en Italia permite a las empresas reducir el tiempo de trabajo pidiendo al Estado que se haga cargo de parte del sueldo (por un mínimo del 60% a un máximo del 70%, según el estado familiar del empleado). Por este amortiguador están afectadas actualmente en Alemania 1,4 millones de personas, y sobre esta base se ha estimado (IAB 2009) que el número de desempleados en 2010 llegará a 4,5 millones, aproximadamente un 1 millón más de lo registrado en el primer trimestre 2009. También en En Francia también existe un sistema parecido definido chomage technique 8 Hasta el 2008 este sistema era capaz de cubrir 3 desempleados de 10, mientras desde febrero de 2009, a raíz del agravamiento de los efectos de la crisis sobre empleo, el gobierno, en el marco de las medidas urgentes anti-crisis han ampliado significativamente el número de posibles destinatarios que, hasta hoy, excluyendo los trabajadores autónomos, deberían ser unos 80% de los trabajadores, aunque quedan muchas muy diferencias en términos de importe de cobertura de la renta y de período temporal.

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En la historia del mercado laboral italiano, desde la posguerra hasta hoy, podemos distinguir tres fases. Una primera fase (la que los franceses llaman las années glorieuses) que empieza en 1948 y llega hasta el primer choque petrolero del 1973 y que podríamos denominar high jobs growth: fuerte crecimiento económico, apoyado por un aumento de la productividad, de los salarios reales, y - según un enfoque kaldoriano – también de los gastos de consumo y de las inversiones y por tanto del progreso técnico. Un momento de percibida seguridad para la vida de las clases trabajadoras, en cuanto el riesgo de empresa, y por tanto su transferencia como incertidumbre sobre los trabajadores, resultaba limitado por la fuerte demanda expresada por el Estado. Un modelo basado en tres pilares: una empresa organizada segun el modelo fordista, un sindicato fuerte y un gobierno de la economía basado en intervenciones estadales de tipo keynesiano. Este es el período en que se desarrolla en Italia un sistema de welfare con rasgos universalisticos. Sin embargo eso vale para sectores como la educación, la salud y la seguridad social, pero no – como ya se pudo comprobar- para el al trabajo. Ese es un modelo que, como en la mayoría de las economías de la zona OCDE, empieza a entrar en crisis a causa de los choques petroleros de los años 70 y 80: los salarios siguen creciendo, a pesar de que la productividad empieze a estancarse, y los beneficios disminuyen; se manifiesta una escasez de oferta en comparación con la demanda, lo que lleva a un aumento de la tasa de inflación. Es así que en la década desde la segunda mitad de los años 80 y hasta la de los años 90 Italia pasa un largo período de jobless growth: desarrollo económico, pero con un bajo porcentaje de crecimiento del empleo, que se refleja entonces en un NAIRU (no accelerating inflation rate)9 muy elevado (Coe y Gagliardi1995), es decir, en un valor alto del índice de desempleo compatible con un crecimiento estable de los precios. Según la tesis predominante (Layard, Nickell e Jackmann, 1991), todavía muy en el auge, la causa de esta situación fue el desempleo debido a falta de flexibilidad de los precios (salarios); del nivel de reglamentación del trabajo y de las reglas para los subsidios de paro. En otras palabras, se asumía que el desempleo era un fenómeno totalmente disociado de la demanda efectiva, y que las causas de eso se tenían que buscarse en los choques de carácter nominal (como por ejemplo el crecimiento real de la masa monetaria y por lo tanto de los precios) y sobre todo en la presión salarial. Estas orientaciones se sitúan en un marco de impulsos neo liberales, que, también por intervención de los grandes organismos internacionales10, se afirman cada vez en más países del área OCDE y ponen en duda el papel del Estado en la economía y en el welfare. Se impone el principio de la flexibilidad del trabajo y por lo tanto de su precio como antídoto contra el desempleo y a la inflación, y asì cambian también las lineas y los contenidos de las políticas del trabajo según una logica encaminada a adaptar los trabajadores a las necesidades del mercado y a maximizar su participación. Los gobiernos italianos de aquellos años han actuado de una forma muy peculiar: en lugar de abordar una reforma global de los institutos de gobierno del mercado laboral y de la protección de los trabajadores, han preferido - sin modificar el sistema de protecciones ya existentes para los empleados con contrato de duración indefinita - sólo actuar en la parte de los nuevos entrantes (jóvenes, mujeres, y inmigrantes), a los que se les aplican contratos temporales (trabajo part time y de duración definida, colaboraciones en proyecto, trabajos interinos etc.) caracterizadas por un elevado grado de precariedad que permite a las empresas contratar con más facilidad durante (las) fases expansivas y despedir durante las fases de recesión . Esta flexibilización del mercado laboral no ha estado acompañada de ninguna manera por una revisión del sistema de subsidios sociales y de desempleo. Así se ha acabado por alimentar una significativa segmentación del mercado laboral: por un lado una cuota de aproximadamente el 60% de trabajadores que tienen una protección elevada; por el otro, una fracción relevante de trabajadores (alrededor del 12%) sin ninguna protección (con contratos así llamados parasubordinados). En el medio hay una capa de trabajadores

9 El NAIRU es un indicador del valor del desempleo compatible con un crecimiento estable de los precios 10 Los documentos que ciertamente han tenido un peso significativo en apoyo de esta orientación son elJob Study, Evidence and Explanations: Labour Market Trends Part I: Underlyng Forces of Change Employment y el Job Study, Evidence and Explanations, part II: The Adjustment Potential of the labour Market del OECD de 1994.

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(en todo alrededor del 28%) con formas de protección limitada (contratos de duración definida, part time, empleo interino, en microempresas)11. Paralelamente a este proceso, así llamado al margen (Esping-Andersen e Regini, 2000), de flexibilización del mercado del trabajo, hay otra línea de reforma perseguida con relativa continuidad desde el año ‘90, basada en la contención del coste del trabajo. En 1993 se revisa el sistema de contratación estableciendo dos niveles de retribuciones: uno nacional, con la tarea de fijar los mínimos contractuales de sector sobre la base de la inflación programada y un segundo destinado a redistribuir las ganancias de productividad, (Brandolini 2007)12. Por último, en la década entre los años 90 y la mitad del 2008, se desarrolla una fase que, por analogía con la definición anterior, podemos denominar jobs without growth. La mayor flexibilidad contractual junto a un escaso i incremento de las retribuciones podría ser uno de los motivos de crecimiento del flujo de entrada en empleo de la parte de la población antes excluida (sobre todo mujeres y jóvenes). Sin embargo, eso no es el único ni el predominante en cuanto la creciente terciarización del sistema económico por un lado y la regularización de trabajadores inmigrantes por otro han tenido un papel muy importante para el aumento del número de los empleados. Estas transformaciones significativas del trabajo parecen situarse en una fase en la que la economía italiana, al igual que las otras economías avanzadas, como ha señalado en un reciente estudio el Banco d Italia (BI, 2009A), ha sido sometida a tres profundos choques exógenos:

- el progresivo surgimiento de un nuevo paradigma tecnológico impulsado por las nuevas tecnologías de información y comunicación;

- la incrementada integración de los mercados financieros y reales que ha llevado a la escena del comercio internacional países con una mano de obra cuyos costes son muy inferiores a los de los países de más antigua industrialización, y en de determinados casos dotados de competencias y conocimientos técnico-científicos de absoluta excelencia13;

- la introducción de la moneda única, el euro, y la ampliación del mercado único europeo.

11 La referencia es tanto a la duración (como maximo doce meses para los over 50) como al montante (50% del salario diario medio para los primeros seis meses y 40% a partir del séptimo). Se trata de una característica del sistema de protección social, por la cual Italia resulta ser entre los países de la Unión Europea donde los desempleados corren un riesgo significativo de caer en la trampa de la pobreza.k Según las estimaciones realizadas por la CE (CE 2009), en Italia aproximadamente el 44% de los desempleados se encuentra en una situación de riesgo de pobreza (el 2% más del valor medio de UE), el que alimenta en perspectiva un aumento - desde el actual 13 % al 20% - de la tasa de población cuyas condiciones de vida son significativamente afectadas por una escasez de recursos. 12 En la práctica, para poner a freno las expectativas inflacionistas, la inflación programada siempre ha sistemáticamente subestimado la tasa de inflación real. Además, la negociación a nivel empresarial resulta muy limitada debido tanto a la estructura productiva italiana constituida mayoritariamente por PYME con una representación sindical muy baja, como a la evolución decepcionante de la productividad. Este nuevo sistema por supuesto contribuyó a contener los ingresos de los asalariados en Italia, que entre 1990 y el 2007, deflactados con el índice de precios al consumo, han tenido una tasa anual de crecimiento anual muy modesta (0,6 %). A título de comparación, en la década anterior las retribuciones pro capite aumentaron en promedio del 2,8% cada año. Ello acarrea niveles salariales indudablemente más bajos (aproximadamente en la medida del 30% - Eurostat 2005) respecto de los de las mayores economías de la UE como Alemania, Francia y Reino Unido. 13 Entre 1986 y 2006 la incidencia de las exportaciones en el PIB mundial ha pasado del 18% al 30% y cubre ampliamente las mercancías mientras que los servicios mantienen un peso limitado (6%) por efecto de mayores barreras existentes y de la relativa menor negociabilidad (aunque esto está cambiando debido a la posibilidad de ofrecer servicios a distancia gracias a las TIC). En este marco de expansión han contribuido de manera más considerable los paises emergentes (su cuota pasa desde el 20 al 30 %). La estructura de las ventajas comparadas se ha significativamente modificado con la entrada de China y de la India en el sistema de intercambios. Se estima (Freeman 2006 ) que gracias a estos países la fuerza de trabajo activa en la economía mundial se ha más que duplicado.

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Estos cambios han tenido como consecuencia principal una sustancial modificación de los equilibrios competitivos anteriores. Una modificación que ha puesto en marcha dinámicas competitivas de gran alcanne, tanto como para sacudir el equilibrio de muchos capitalismos nacionales entre que ciertamente el italiano (Rullani 2009). Las nuevas tecnologías han beneficiado aquellos sistemas productivos que por sus características sectoriales y de la fuerza de trabajo han sido más dispuestos a explotar las ganancias de eficiencia. Por contra la entrada masiva de bienes y servicios a coste de trabajo más bajo, procedentes de las economías emergentes, puso en serias dificultades las empresas de los sectores tradicionales con intensidad de trabajo no cualificado más alta, alimentando significativos procesos de deslocalización de las instalaciones productivas hacia las zonas de menor coste del trabajo. Por último la introducción de la moneda única ha hecho imposible recurrir a la depreciación del cambio nominal para recuperar competitividad de precio14. Se trata de cambios que han llevado modificaciones significativas de la estructura productiva en las economías de los países más avanzados. Crece la cuota de servicios y de economía inmaterial que adquiere un peso cada vez más predominante respecto a la de la producción manufacturera, también por efecto de la externalización de actividades productivas y de servicio por parte de las empresas industriales. Se imponen modalidades de producción capaces de conjugar economía de escala con economías de objetivo que, siendo en condición de garantizar una fuerte diferenciación de productos, permiten reducir drásticamente los lotes y las reservas (sistema just in time). Esto ha provocado una revisión de las organizaciones productivas basada en la centralidad del concepto de flexibilidad, que se ha vuelto en la reducción de niveles jerárquicos internos a las empresas y en la revisión de las funciones y los papeles atodos los niveles de empresa. Desde las grandes empresas centralizadas se pasa a unidades más pequeñas y flexibles y al mismo tiempo se asiste a una agregación/transformación de las micro empresas en empresas medio/pequeñas que funcionan según un modelo organizativo de red. Bajo el perfil del trabajo todo esto marca el ocaso del empresa fordista, o lo menos su marginación, y la adopción de nuevas formas de organización del trabajo, coherente con la demanda de mayor flexibilidad y mayores competencias profesionales. Ahora el sistema productivo Italia parece haber reaccionado a estos profundos cambios mostrando una pérdida de eficacia, y por tanto de competitividad, bajo el perfil de la producción. En la década 1997-2007, el PIB italiano crece de sólo el 0,6%: es la peor performance entre las naciones industriales (a título de comparación, el crecimiento de los años 70 había sido superior al 40% y en la década de los años 80 al 16%). La causa principal de esta baja del crecimiento tiene que ser buscada en una productividad estancada, pero también en una perseverante dualidad económico-territorial, que los aunque importantes intervenciones de política en apoyo del desarrollo local no han conseguido eliminar pero como mucho contener. Diversos estudios (OECD 2008a; BI 2009a) indican una menor productividad total de los factores15 como la razón principal de pérdida de competitividad relativa y la consiguiente desaceleración de la producción. Y

14 En Italia, la fuerte depreciación de la lira de 1992, constituyó sin duda uno de los instrumentos que, junto al Acuerdo de 1993 sobre la moderación salarial, permitió a Italia de salir de la coyuntura económica negativa de entonces relanzando la demanda mediante un crecimiento de la competitividad de los bienes exportados. La misma política lleva de momento el Reino Unido, cuya moneda nacional, a partir de la crisis hasta hoy, se ha depreciado respecto del euro más del 20%. 15 La escasa dinámica salarial de los últimos 15 años en Italia no se ha convertido en una contención significativa del coste del trabajo por unidad del producto (CLUP), que, con la sola excepción de España , ha crecido más respeto de lo ocurrido en los mayores países competidores de la Unión Europea,. Durante la década 1995-2007 el aumento global del CLUP fue en Italia del 28% (más o menos como en España) frente a un aumento medio europeo, en el mismo período, del 20% ( 16% por ejemplo en Francia y Alemania). Si se considera que en esos años la carga social y fiscal sobre el trabajo (Schindler M. por datos OCDE 2007) ha permanecido más o menos invariable, incluso en el primer quinquenio del 2000 ha disminuido con respecto a la media europea (33,7% frente al 34,2% medio de UE), entonces, resulta evidente que la pérdida de competitividad de los costes se debe atribuir a la escasa productividad del trabajo no compensada por la productividad de otros factores de producción directos (capital ) y indirectos (progreso técnico y

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eso depende, a pesar de una redistribución de la renta global en favor de los beneficios, tanto de una modesta acumulación de bienes de capital, como de una menor productividad del trabajo y de un uso no del todo eficiente de los factores que influyen en el progreso técnico y organizativo. Éste último refleja una escasez en el esfuerzo innovador y en la utilización de nuevas tecnologías por parte de las empresas italianas16, que, entre otro, absorbieron con relativo retraso las oportunidades propuestas por el nuevo paradigma tecnológico asociado a las TIC17. Según lo demuestran diversos estudios (Lucidi 2006, Dew Becker y Gordon 2008, Lotti y Viviano 2008), una ulterior causa de la menor productividad de los factores parecería asociada a las nuevas formas contractuales flexibles que podrían haber reducido el interes de las empresas en inversiones para la formación de los trabajadores temporales - trabajadores que por su parte se sienten poco motivados para adquirir conocimientos especificos de la impresa de producción18. Italia, por tanto, a diferencia de la mayoría de las economías de la zona OCDE, entra en la crisis económica actual tras un largo período de crecimiento casi estancado y con un sistema productivo que todavía no ha logrado ser competitivo con competencias y especializaciones productivas coherentes con la división internacional del trabajo que se ha ido consolidando, a partir de finales de los años 90, con la creciente afirmación de las economías emergentes en los mercados mundiales. La situación actual es la de growth fall y jobs fall, con un serio riesgo de encontrar en un próximo futuro una condición de jobless growth por un lado por efecto de una condición de histéresis19 probable según las experiencias de las crisis pasadas, y por otro de una probable aceleración de las presiones inflacionistas

organización de los factores productivos). En Italia, como en España, la productividad del trabajo (medidao en términos de valor añadido por unidad producida) en el período 1995-2007 aumenta globalmente poco más del 5 % , (0,6 % cada año si se considera únicamente la industria). A título de comparación en la década anterior 85-95 la tasa anual de crecimiento había sido superior al 3,3%. 16 Las inversiones en investigación y desarrollo por parte de las empresas son muy limitadas (gasto total en I+D igual al 1,1 % del PIB de lo que sólo 1/3 a cargo de las empresas) como también la innovación (en 2007, 36,3 % de las empresas italianas del sector industrial respecto a una media comunitaria igual al 41,2%). En el caso de empresas que pertenecen al sector de los servicios el porcentaje de las empresas innovadoras es mucho más escaso : 28%, frente a un promezio aproximado de 37% relativo a la UE de los 27. 17 Un retraso medio de siete años ha sido estimado (Bugamelli y Pagano 2004) debido a la escasez de trabajadores cualificados, pero sobre todo a las dificultades incluso culturales de abordar los ajustes necesarios que las TIC comportan en términos de reorganización de las actividades de empresa. Este retraso parece haberse en parte recuperado precisamente durante los últimos tres años, como indica el hecho de que a finales 2007 la difusión de las TIC básicas (ordenadores, Internet y mail ) conciernía más del 90% de las empresas italianas (ISTAT 2007). 18 En particular Lotti y Viviano (2008), con referencia a los años 1999-2006, estiman que a un aumento de un punto porcentual de la cuota de empleados a tiempo definido se asocia una escaza productividad del trabajo igual al 0.14 % en promedio y al 0,25 % en las empresas de los sectores de alta tecnología. Estas consecuencias negativas sobre la productividad no parecen de otra parte suficientemente compensadas por el ahorro sobre el coste del trabajo en cuanto por cada punto porcentual adicional de trabajadores temporales los beneficios del empresa disminuyen en media entre el 0,2 y el 0,3 %, que llega al 0,4% en los sectores de alta tecnología En economía con el termino histéresis se designa la incapacidad de la tasa de empleo de volver al nivel inicial después de un choque adverso. 19 En economía con el termino histéresis se designa la incapacidad de la tasa de empleo de volver al nivel inicial después de un choque adverso. Esto es debido fundamentalmente a los siguientes motivos: desaliento de trabajadores: es decir que los individuos dejan de buscar trabajo después de un período de tiempo sin resultados demasiado largo; search y mismatch: es decir una condición en la que los empresarios no encuentran en el mercado de trabajo figuras profesionales correspondientes a las necesidades que surgen por las reestructuraciones efectuadas; menor stock de capital y potencial disminuida capacidad de producción como efecto consiguiente a la caída de la inversiones debido al choque.

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favorecidas por la necesidad de financiar los gigantescos déficits públicos de los mayores paises OCDE (ante todo Estados Unidos) que se están acumulando para apoyar a las medidas anti choque. 4. Las políticas del trabajo contra la crisis en Italia y en España La cuestión que se plantea en términos de políticas del trabajo es : cómo intervenir para contener los efectos de la crisis sin que esto reconduzca a una situación, ya experimentada en el pasado, en la que - una vez superado el peor nivel coyuntural – durante un periodo largo no se logra reabsorber adecuadamente a los trabajadores a los que la crisis ha dejado en el paro o no les ha permitido encontrar empleo. Un escenario aún más complejo ya que para paises como Italia, a diferencia de crisis anteriores, hoy ya no parece posible, a causa de los vínculos de presupuesto contraídos en la eurozona, estabilizar las tendencias del empleo mediante una mayor demanda de trabajo por parte del sector público20. Además, aquellos mismos vinculos juntos al envejecimiento de la población, no consente más, para salir de la crisis, recurrir a medidas que se utilizaron durante crisis coyunturales pasadas – como, por ejemplo, la prejubilación de los trabajadores over 5021. También la demanda de trabajo en el sector inmobiliario - que ha representado una forma importante de compensación durante muchas otras crisis - de momento resulta reducida en consecuencia de las menores disponibilidades financiera de las familias. Teniendo claro el marco vinculado en el que se puede obrar para calificar y comprender las similitudes y las diferencias en las políticas para el trabajo que en Italia y en España se ha decidido poner en marcha para contrarrestar los efectos de la crisis en el mercado laboral, parece útil resumir - aunque brevemente - las principales características económicas de estas dos naciones antes la fase actual de no growth y no job. Tanto Italia como España se caracterizan por un sistema productivo que tiene dificultades en hacer frente a las nuevas presiones competitivas de un mundo globalizado y a aprovechar plenamente las oportunidades ofrecidas por la innovación tecnológica y por la integración económica europea y mundial. En lo que respecta específicamente la estructura productiva italiana, el sector manufacturero -a pesar de una significativa terciarización- es central para la formación del PIB y para los intercambios internacionales22. El sector de la construcción juega también un papel determinante en la economía italiana aunque en la última década no haya tenido una experiencia de verdadero boom como ha ocurrido en España. 20 El objetivo primario de garantizar estabilidad a la moneda única, implica el compromiso por parte de los Estados miembros de adoptar una política de equilibrio presupuestario que significa -en particular para aquellos países que tienen un déficit anterior que sanear- una reducción de la cuota de gasto público que no se autofinancia como cultura, medio ambiente, seguridad o defensa y comporta de hecho la reducción de la tasa de crecimiento. 21 Esta ha sido por ejemplo la modalidad que, en Italia, ha permitido sostener las reestructuraciónes del sector manufacturero después de la crisis de 1992, que habían causado la disminución de más 800.000 puestos de trabajo en este sector. 22 El modelo de desarrollo específico de Italia en estos últimos 15 años, frente a una demanda interna pública y privada estancada, por efecto de la moderación salarial y del alto endeudamiento público, está ampliamente basado en el comercio exterior de productos, que a parte algunas excelenicias, se sitúan por en su mayoría en la parte media de la cadena de valor en términos de tecnología y conocimientos científicos contenidos en ellos. Además es significativa la interacción/integración de una importante cuota de la producción italiana con la alemana por lo cual los vaivenes de este mercado tienen consecuencias multiplicativas importantes sobre la economía italiana. Se recuerda a este respecto que Alemana antes de la crisis parecía estar entre las economías más expuesta al comercio internacional: más del 60% de los productos de su industria mecánica, química y de los transportes se exporta. Por este motivo, de momento, es una de las economías que más están sufriendo de la crisis con una previsión de caída del PIB estimada en 6%. De hecho, es precisamente el comercio internacional, cuyo valor antes de la crisis fue estimado en 16 millones de dólares por año, que se financia ampliamente (90%) con financiaciones a corto plazo, que son los que más han sufrido por la implosión de losa mercados financieros que en septiembre 2008 han llevado al fracaso de los Lehman Brothers (de Cecco 2009)

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Otra similitud está en la presencia significativa de economía irregular que en Italia ha sido estimada en una horquilla comprendida entre 15,3% y 16,9% (ISTAT 2008), y cuyos niveles en España se suponen un poco más bajos, pero tampoco muy distintos de los italianos. (OCDE 2008b). Las dos economías presentan niveles altos de deuda total pública y privada : en el 2007 en Italia la deuda es igual al 211% del PIB, mientras en España està aproximadamente en el 251%. Sin embargo las estructuras de las dos deudas son muy distintas: en Italia prevalece un fuerte endeudamiento público (103,5% del PIB en 2007), frente a un promedio de la eurozona de 66% del PIB, compensado pero por endeudamiento privado relativamente contenido. (34% de la renta disponible de la familias y 73% de las empresas no financieras). La situación española estaba completamente invertida: el endeudamiento público estaba bastante bajo; (36% del PIB) el endeudamiento privado resultaba, en el caso de las familias, situarse en unos 84% del PIB, mientras la deuda de las empresas no financieras alcanzaba el 131% del PIB - el nivel más alto entre los países de la U.E23. En lo que respecta las características del factor trabajo, los puntos de analogía entre Italia y España resultan significativos. La crisis afecta a Italia después de un período en que su tasa de empleo -aunque en crecimiento continuo a partir del año 2000- resulta aún lejos de los benchmarks propuestos por la estrategia de Lisboa24. Además el empleo en Italia está muy diversificado territorialmente, con puntas de pleno empleo en algunas partes del Norte y de fuerte retraso en muchas de las regiones del Sur25. La situación del empleo en la España pre-crisis estaba bastante mejor, por lo menos en términos de tasa de actividad, a pesar de que la tasa de desempleo –aunque mucho más baja que en los años 90- resulta todavía en niveles elevados en comparación con otras grandes economías europeas. En los dos países, durante los últimos quince años, se ha ido consolidando un mercado laboral dualista compuesto por insider con contratos de duración indefinida muy protegidos y de outsiders, en su mayoría jóvenes y mujeres con contratos temporales salarios iniciales notablemente inferiores a los contractuales y bajos costes de despido. Tanto en Italia como en España parece también prevalecer una situación en la que la mayoría de aquellos que entran en el mercado laboral con un contrato precario tienden a quedarse ahì pasando de un contrato a otro, es decir, cayendo en la que ha sido denominada como una trampa de la precariedad (Barbieri y Scherer 2008). Un riesgo mucho más altro para aquellos trabajadores con niveles bajos de competencias y/o empleados en actividades de servicio caracterizadas por una fuerte rutina y por las asì llamadas “carreras interrumpidas”. Otro elemento de analogía son las características cualitativas de la mano de obra porque en ambos países los niveles medios de formación y competencia resultan menos elevados y sólidos que en otros países competidores de la U.E., sobre todo en lo que respecta el contenido técnico-científico26.

23 Debe señalarse que por efecto de la crisis el endeudamiento público está destinado a crecer significativamente a causa de efectos: el mayor gasto público para apoyar la demanda efectiva, y el descenso de los ingresos fiscales. Además dados los orígenes financieros de esta crisis, hay que añadirle al endeudamiento del presupuesto público el desplazamiento -mediante diferentes formas- de una parte de las deudas del sector privado a lo público. Si observamos las crisis pasadas se ha estimado (Nain 2009) un crecimiento de la deuda pública, por término medio, de 86%, con puntas superiores registradas en un 200% (como pasó en España después de la crisis de 1977) hasta llegar al 300% de Finlandia después de la crisis de 1991/92. 24 La tasa de empleo total es de 58,5 % en 2008, mientras que la tasa de empleo femenino en el mismo año, es solo del 46,7%. 25 En el sur de Itala la tasa de empleo en 2008 no alcanzó el 47%, y de este el femenino parece representar sólo el 31%. 26 De hecho, el nivel medio de educación en Italia así como en España medido en términos de formación escolar muestra una situación de retraso con respecto a los otros países más industrializados (en el caso italiano sólo el 50% de la población entre los 25 y 64 años ha alcanzado al menos un diploma de escuela

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Además, en ambas economías, la demanda de trabajo de los jóvenes con nivel de educación terciario - aunque tenga un taso de crecimimento claramente más elevado en comparación con lo de los niveles de educación inferiores - no parece aún en condiciones de ofrecer condiciones coherentes con el mayor valor añadido que estos trabajadores pueden aportar al proceso productivo. No sólo los salarios iniciales no son sufficientemente distintos de los de quien posee un título de estudio secundario, sino también las perspectivas profesionales y salariales están aplanadas, por efecto de las formas contractuales temporales ampliamente adoptadas que no pueden valorizar y retribuir, un recorrido de carrera y de crecimiento profesional como era el caso para los trabajadores de las generaciones anteriores27. Hay que señalar también una presencia relevante de trabajadores extranjeros, con un peso porcentual aún inferior a la existente en otros países de la UE, pero con un tipo de crecimiento que plantea serios problemas de integración y de aceptación social por parte de la población autóctona. Una situación que en Italia paracida a la de España, donde también se ha asistido en la última década a una verdadera explosión de los flujos migratorios en entrada. En Italia, en términos globales, la funcionalidad de lo servicios para el empleo resulta inadecuada para asistir a los segmentos más débiles de la fuerza de trabajo que están búscando empleo. Ellos, además no son capaces de controlar de manera efectiva que las formas de segurdad social estén utilizadas correctamente. Un elemento que en Italia derivadel hecho de que mientras los servicios para el empleo y las medidas de activación al trabajo dependen de las autiridades locales (o sea, las regiones y las provincias), los subsidios están administrados a nivel central. Esta característica de gobernanza del mercado laboral se encuentra también en España donde el INEM administra los subsidios de desempleo mientras que las las Comunidades autónomas son responsables de los programas/instrumentos de activación, incluidos los servicios para el empleo. Por último, por lo que se refiere al welfare, ambos países registran niveles de gasto social relativamente contenidos, poco más del 20% del PIB, si se comparan no sólo con los de los del Norte de Europa (30%) sino también con los países continentales, (más del 25%) (Ponzini, 2008) . Sin embargo las distribución del gasto social son distintas: en Italia, por su peculiar estructura demográfica, la parte más importante del gasto

secundaria superior, un dato que sitúa Italia en 18% por debajo de menos de la media OECD. Pero los problemas mayores se refieren principalmente a la población dotada de estudios de nivel post diploma secundario: sólo el 12 % de la cohorte de población entre los 25-64 años posee un título de nivel universitario frente a una media de 24% de los países OECD. A diferencia de los titulados esta distancia no parece disminuir para los jóvenes de edad entre los 25-34 años: en Italia a una cuota de licenciados de 18,9% de la cohorte 25-34 se contrapone un valor medio OECD del 32% y de la UE de 29,9% para la misma cohorte: una distancia que ha crecido a lo largo de los años y que denuncia una trayectoria de no convergencia hacia los otros países avanzados. En el caso de España la cuota de los licenciados para esta clase de edad resulta por contra igual al 39%. En términos de calidad de los procesos educativos, en base a los resultados del estudio PISA llevado a cabo por la OECD, la escuela italiana parece no poder aliviar la pobreza de competencias de los niños más desfavorecidos:según los últimos datos disponibles referidos al 2006 (OECD 2008), el 25% de los estudiantes italianos muestra competencias científicas insuficientes según los estándares OECD (la media del area es 19%). Un poco mejor es la situación española, que sin embargo esta también por debajo del nivel medio de zona. Frente al abandono formativo la cosas no parecen ir mejor ya que en la escuela secundaria italiana el abandono resulta estar en un 20% - un nivel aún muy lejos del 10% fijado para el año 2010 por la estrategia de Lisboa. 27 El riesgo de esta situación es evidente. Se puede alimentar un círculo vicioso: frente a un bajo rendimiento de la educación los individuos y la familias están poco dispuestos a invertir en sus itinerarios formativos. Pero, por otro lado, el hecho de que entonces la oferta de trabajadores dotados de un nivel de educación universitario es relativamente baja, no favorece las inversiones productivas y los cambios organizativos en aquellas tecnologías que gracias a la complementariedad con el mismo capital humano aumentan de hecho la demanda y el rendimiento de ese mismo capital humano. (Visco 2008:6).

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social es la que se refiere a la jubilación (25 %, por encima del promedio europeo) mientras que en España es claramente preeminente el gasto para el mercado del trabajo (más del 13% del gasto social ). Frente a los que parecen ser los caracteres prevalecientes en el mercado laboral de estos dos países, en la tabla 1 se presentan las medidas extraordinarias que hasta hoy se han puesto en marcha en Italia y en España para contrarrestar los efectos de la crisis en el empleo. Esta tabla muesta una diferencias importantes en el manera en que los dos países están actuando para contrarrestar la crisis. Se puede afirmar que en España se está actuando con mucha determinación, poniendo en marcha una amplia variedad de instrumentos y de correspondientes financiaciones, aunque tendencialmente las decisiones tomadas, por lo menos por lo que se refiere a la distribución de recursos, parecen conservadoras en términos sectoriales, ya que no privilegian con determinación un relanzamiento del sistema productivo fundado en bases distintas de las que han caracterizado el desarrollo en la última década. Hay además, en España, una atención especial para las medidas de apoyo al acceso al trabajo mediante formas de incentivos encaminados a disminuir el coste del trabajo. Cabe señalar a este respecto que, según diversos estudios de evaluación (Trivellato 2009), medidas de este tipo demuestran su eficacia sólo cuando están adoptadas durante un período limitado y cuando están dirigidas a targets menos problemáticos (por ejemplo, los jóvenes en vez de los parados de larga duración). La permanencia en el tiempo de un sistema de ayudas al empleo puede ocasionar efectos de regate con respecto a los trabajos que no gozan de subvenciones, el que paradójicamente podría llevar a una transferencia del desempleo entre las distintas categorías de trabajadores más que a un relanzamiento efectivo del empleo. Además, estos subsidios pueden crear distorsión en los precios de los factores, en detrimento de las inversiones en innovaciones de proceso, y en el caso de un mercado común como el de la Unión Europea, pueden causar efectos de spill over con respecto a los otros Estados miembros (CE, 2009C). Entre las medidas puestas en práctica en España cabe mencionar los contratos subvencionados en los sectores no mercantiles, es decir, en aquellos ámbitos -en su mayoría de servicios- que corresponden a las necesidades colectivas no satisfechas, o satisfechas sólo en parte, por el mercado. En este caso también la idea original que tiene que sostener esta clase de medidas es la temporalidad: la ayuda pública sirve para iniciar estos tipos de trabajos en la espera de que más adelante se le pueda dar continuidad y sostenibilidad en el marco del asociacionismo y del mercado. Se trata de un ámbito de intervención que ha sido muy perseguido en Italia para promover la inserción laboral de los desempleados de larga duración y que en muchos casos, sobre todo en el sur de Italia, se ha convertido en una condición permanente de trabajo subvencionado que de hecho ha adquiridos rasgos de empleo “disfrazado” en el sector público. Las experiencias más exitosas han sido aquellas en las que estas iniciativas han actuado en áreas de servicio atentos a cubrir las necesidades colectivas no satisfechas por el primer mercado, ya sea porque emergentes, ya sea porque estas no son económicamente rentables, y sobre todo cuando han conseguido conferir papeles de responsabilidad a dirigentes de alto perfil y calidad. Las políticas del trabajo que se están aplicando en Italia parecen privilegiar medidas de tipo defensivo, es decir, medidas28 encaminadas sobre todo a evitar el despido de los trabajadores29. Una forma de intervención que resulta seguramente eficaz en el caso de los empleados de aquellas empresas que, gracias a las medidas llevadas a cabo antes de la crisis, tienen un altro nivel de productividad y competitividad. Sin embargo hay que preguntarse -también en el caso de empresas competitivas que tienen trabajadores con altos niveles de 28 En este marco hay también medidas encaminadas a contener y redimensionar la actividad productiva. Estas medidas preveen entre otras cosas la eliminación anticipada de las vacaciones atrasadas; formas de working account; reducción de los tiempos de trabajo mediante la gestión de las horas extraordinarias y de los turnos; contención de los costes del trabajo gracias a la intervención pública que se hace cargo de la retribución en tiempos de no trabajo; suspensión temporal del trabajo. 29 Por eso instrumentos como la Cassa Integrazione Guadagni adoptada en Italia resultan especialmente adecuados, sobre todo si van acompañados por medidas de recalificación y adaptación de los conocimientos y de las competencias en los ámbitos tecnológicos y organizativos de los que la empresa se está dotando para su reposicionamiento en el mercado. Según una reciente encuesta llevada a cabo por el Banco de Italiaeste tipo de situación afecta a unas 10.000 empresas y a unos dos millones de trabajadores.

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conocimiento y de competencias- cuanto pueda mantenerse una forma de intervención de este tipo a medio plazo. Es decir, si la crisis va a prolongarse también durante año 2010, los gastos afrontados por el Estado para comprar “tiempo de trabajo” podrían ser superiores a los beneficios. A este respecto el Banco Central Europeo (BCE, 2009), ha afirmado que esquemas de reducción del tiempo de trabajo -aunque sean instrumentos eficaces a corto plazo- corren el riesgo, a medida que pasa el tiempo, de generar una carga fiscal que puede generar un regate de recursos en detrimento de inversiones en apoyo de la recuperación. Pero aparte de esto, si se tiene en cuenta el hecho de que en Italia la mayoría de trabajadores beneficiarios de este tipo de intervención están empleados por empresas que, perteneciendo por lo general sectores tradicionales, se enfrentan a una fase de fuerte selección de la que saldrán exitosas sólo aquellas en condiciones de competir a niveles de eficiencia y calidad de bienes y servicios mucho más altos de los con que han entrado en la crisis, entonces quizás este tipo de medida corre el riesgo de ser inadecuado. En este caso es más conveniente asumir el hecho de que se trata de trabajadores que han perdido su empleo, y que hay que ayudarles a encontrar oportunidades de reinserción laboral, actuando con políticas proactivas encaminadas a subir los niveles de empleabilidad, y simultáneamente a contener la vulnerabilidad tanto económica como profesional incluso en términos motivalicional/relacional30. Para eso es necesario tanto un fortalecimiento de las oportunidades de acceso a las actividades de formación dedicadas a estas personas, como un fuerte compromiso y una ampliación de las medidas de orientación y de acompañamiento en la búsqueda de trabajo realizadas por los centros para el empleo. Forman parte de este ámbito de intervención también las formas de apoyo al trabajo autónomo y a la creación de empresa, siempre que se refieran a sectores y ámbitos de servicios/productos para los que existen oportunidades concretas de mercado. En Italia hay una evidente falta de atención hacia las iniciativas de apoyo al acceso para las personas que nunca entraron en el mercado laboral, o sea los jóvenes y las mujeres, y que la crisis podría relegar a la inactividad, o a formas de trabajo irregular. A este respecto, se considera probablemente que las formas contractuales flexibles introducidas desde hace ya varios años puedan ellas solas favorecer la inserción. Sin embargo, si se mira a la experiencia pre-crisis parecen no haber quedado mucho lugar para esta tipología de medidas, más bien al contrario: los efectos no deseados31, que esta orientación parece haber producido tanto en términos de menor cohesión social como de productividad, sugieren redimensionarlas. Por lo que concierne el apoyo a la demanda de los sectores en crisis, el marco de acción se refiere sobre todo a la oferta de facilidades financieras para la compra de productos de los sectores del automóvil y de los

30 Si se mira a lo que pasó las crisis anteriores, para aquellos que han perdido el trabajo es fundamental, además de mantener la renta, minimizar la espiral negativa que esta pérdida produce en términos de caída de autoestima y de competencias. Se trata de una condición que puede llevar a la inactividad con efectos muy serios tanto desde en términos humanos como en téerminos de cohesión social. Este efecto de desaliento sobre la busqueda activa de empleo puede afectar también a quienes aún no han entrado en el mercado laboral o a los que lo han hecho solo de manera marginal. Es el caso de los jóvenes, de los inmigrantes y sobre todo de las mujeres, que frente a las dificultades de inserción pueden optar por la inactividad o más a menudo por trabajos no regularizados y desprovistos de cualquier forma de seguridad, lo que así alimenta la economía sumergida o incluso ilegal. 31 Estos efectos pueden aliviarse si a la flexibilidad se le añade un sistema de seguridad social basado en principios universalistas que sea capaz de compensar adecuadamente la pérdida de ingresos durante el paro y garantizar al mismo tiempo medidas de acompañamiento y activación para dar continuidad y el desarrollo a caminos profesionales fragmentados. Se trata del modelo llamado flexsecurity, cuyo ejemplo más exitoso a nivel europeo es el de Dinamarca. Sin embargo el danés es un sistema que refleja dimensiones específicas de este país que no son fácilmente replicables: un alto nivel de movilidad de los trabajadores (un trabajador de cuatro cambia empleo cada año en su mayoría por voluntad propria) favorecida por las características del sistema de producción (basada sobre todo en PYME); un alto nivel de formación y protección social (el subsidio de desempleo cubren hasta el 80% del salario anterior con un límite máximo de 2000 euros); y una red particularmente eficiente y eficaz de políticas de activación; un nivel de impuestos entre los más altos del mundo; una cuota muy alta de empleados públicos (37%); una atención específica a la calidad del trabajo garantizada por el una fuerte vigilancia por los representantes sindicales que es particularmente importante gracias a una afiliación sindical de más del 80%. Aunque no puede ocultar que el sistema de seguridad social se refiere sólo a los ciudadanos daneses, dejando sin protección los inmigrantes, cuyo número est en estos últimos años sigue creciendo notablemente.

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electrodomésticos y la parcial desregulación de las normas para la edificación de de viviendas residenciales encaminadas a reactivar el sector de las construcciones. Se trata de unos ámbitos de intervención que encontramos, aunque con rasgos en parte distintos, también en España, y que si en ambos casos, por lo menos formalmente deberían privilegiar productos atentos a la defensa del medio ambiente, en realidad actúan sobre todo para contener la caída de la demanda de los productos actuales, pero sin de hecho apoyar los procesos de innovación y reestructuración de la oferta en los sectores productivos que, en función de las políticas medioambientales y a las condiciones de mercado, serían necesarias. Queriendo sacar un primera conclusión, se puede afirmar que la actitud predominante de las autoridades italianas esun poco como la de Mr Micawber en Dickens: « waiting for something or other to turn up… » . Una política de intervención “minimalista“ que justificada por las estrechas limitaciones derivadas por el endeudamiento público de tres cifras del presupuesto italiano32 es sin embargo también la expresión de una idea de fondo predominante entre las autoridades gubernamentales de un gasto público siempre poco productivo, y tal que es preferible entregar las virtudes del mercado la solución a los problemas33.

5. ¿Qué conclusiones se pueden sacar? Para intentar algunas primeras reflexiones sobre la cuestión del qué hacer para contener los riesgos de un post-crisis marcado por altas tasas de desempleo y por un crecimiento que podría resultar muy modesto, es conveniente volver a la cuestión que planteamos al comienzo: se ha de hacer frente a una crisis exclusivamente coyuntural o sus rasgos remiten a una condición con caracteres más estructurales? El déficit de demanda, pero también de oferta, que la crisis ha producido puede ser abordado en un mundo globalizado con los instrumentos tradicionales de la política fiscal de la posguerra? En este sentido puede ser útil introducir una consideración general sobre el recurrido que nos ha llevado a la situación actual de crisis. Puesto que cualquier actividad económica se caracteriza por ser incierta, la respuesta que los sistemas económicos de tipo capitalista han dado a este estado consistió en someter la incertidumbre a la lógica de mercado convertendola en riesgo en primer lugar en forma de seguro. Como ya se ha dicho, durante los años 80 esta incertidumbre ha sido en parte contrarrestada mediante medidas preventivas de política keynesiana. Desde que este tipo de intervención no funciona más, a partir de los años 90 muchas economías OCDE, en particular de Estados Unidos y Reino Unido, enfrentan la mayor incertidumbre tanto de las empresas como de los trabajadores mediante lo que se ha definido por Crouch (2008) un keynesismo privado, es decir un sistema en lo que los individuos y las empresas mantienen la demanda mediante el endeudamiento. Estas deudas fueron repartidos en una cadena de comercialización del riesgo. El riesgo debido a la incapacidad de pagar las deudas contraídas fue asumido por los bancos que vendieron las mismas deudas de sus clientes en el mercado del riesgo: una modalidad de la que la crisis de los préstamos sub prime ha mostrado todas límitaciones y que por supuesto no podrá ser reutilizada en el futuro. Creer que, una vez pasado el huracán, todo volverá como antes parece improbable, sobre todo en una situación como la italiana, - y en cierto sentido la española también -, en la que ya desde hace tiempo se registran señales de dificultades competitivas. Por este motivo, actuar únicamente con políticas de empleo, que por su naturaleza sólo pueden obrar en la oferta del mercado del trabajo, nos parece del todo insuficiente. Estas politicas pueden 32 En esta actitud parece prevalecer una visión que no tiene en cuenta el hecho de que el problema de la deuda no es su valor absoluto, sino su dinámica en respecto al PIB (Leon 2007). Con un crecimiento negativo del PIB, la relación se pondría más grave aún, incluso si el déficit de presupuesto fuera cero. Por contra, una maniobra expansiva, incluso si aumenta el déficit, puede no implicar un deterioro de la relación deuda/PIB en la medida en que la maniobra misma reduce la caída del PIB. 33 El estímulo fiscal total extraordinario puesto en marcha por Italia en el 2009 para contrarrestar la crisis resulta de hecho igual sólo al 0,2% del PIB (0,1% en 2010), frente al 2,3% de España y a los compromisos de las otras grandes economías del área UE que van desde un 1% en Francia hasta un 2% en Alemania (IMF 2009).

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como mucho contener los efectos de la crisis sobre el empleo durante un cierto tiempo (lo que evidentemente no es poco ni se tiene que subestimar), pero ciertamente la tarea de reabsorber el desempleo debido a la crisis no podrá ser asignada a ellas por sí solas, sobre todo cuando, como en el caso italiano, prevalecen políticas del trabajo de tipo defensivo. En este caso - ha relevado el Gobernador del Banco de Italia en su Informe anual del 2009 (BI 2009B) - los efectos podrían ser tales que una vez pasada la crisis, el país se encuentre con un capital privado físico y humano empobrecido por una fuerte caída de las inversiones. Si volvieramos a un crecimiento bajo como el de los últimos diez años, resultaríá prácticamente imposible reabsorber el déficit público y en consecuencia para garantizar la sostenibilidad se harían imprescindibles medidas restrictivas. Frente a una tasa de desempleo con caracteres estructurales y en condiciones de una moderación salarial que se encuentra perfectamente en línea con la menor productividad de los factores registrada en este comienzo de siglo, se puede en primer lugar afirmar que el mantra de flexibilidad prevalecido durante los últimos años como panacea capaz de superar las dificultades de empleo en los mercados del trabajo de los países más industrializados - entre ellos el italiano y el español - hoy va perdiendo parcialmente de credibilidad34, en particular por los efectos producidos pero no deseados, como una menor cohesión social. Sólo políticas eficaces, viables y sostenibles de apoyo a la demanda efectiva resultan hoy capaces de desencadenar un proceso de gradual recuperación ocupacional. Se trata de extremarse en relanzar la demanda efectiva para apoyar las inversiones y el consumo en grado de atacar aquellos elementos de debilidad estructural del sistema económico italiano, pero quizás también español, que, ya estaban presentes antes de la implosión de los mercados financieros, y que la crisis no ha hecho otra cosa que hacer más evidentes. En la práctica esto significa aprovechar la crisis para apoyar un proceso de reconversión y relanzamiento de la economía cuyo impulso debe encontrar alimento tanto en el factor conocimiento como motor de la competitividad de las empresas y más en general del sistema país, sea en la cohesión y en el dinamismo social (Passera 2009). Áreas de intervención que remiten, en el caso de empresas a su innovación e internacionalización, mientras si se trata del país en su conjunto refieren al sistema de la investigación, la educación, la energía y, específicamente en el caso italiano, a una mayor eficacia/rficiencia de la administración pública y en este ámbito en particular del sistema judicial. En cuanto a la cohesión social, en un contexto en que, desde hace más de una década, las personas parecen percibir sobre todo la incertidumbre en la que se encuentren a actuar, y cada vez más puede volverse en miedo (Beck 2000), el papel del welfare resulta estratégico sea para contener precisamente las temores, sea para garantizar la movilidad social horizontal y vertical35.

34 Con referencia a cuatro países (Estados Unidos, UK, Alemania y Francia) se ha estimado (Lewis , 2009) que los argumentos teóricos apuntalan la flexibilidad de los mercados del trabajo como instrumento para combatir el desempleo, no son confirmadas , evidencia empírica. En las economías anglosajones cuando relativamente mayor fue la flexibilidad del mercado de trabajo no se registra una asociación entre mayores beneficios productos la flexibilidad de los salarios y crecimiento de las inversiones en bienes de capital, mientras que en lo referente un reequilibrio entre trabajadores low y high skilled, los resultados muestran un aumento de la segmentación y de las diferencias en el mercado del trabajo . 35 En este ámbito parece situarse l exigencia para l Italia de dotarse de un sistema seguir de protección social que supere la actual fragmentación para que los trabajadores de lo contrario idénticos reciben tratamientos distintos sólo porque operan en una empresa artesanal más bien que en una gran. Este tipo d intervención no presenta sólo una cuestión de justicia social sino también y no por menos económica. Un buen sistema los amortiguadores sociales endulza la preocupación de los trabajadores, aumenta la movilidad horizontal entre las empresas , favorece la reubicación de competencias individuales hacia usos más productivos, apoya los consumos y reduce el riesgo de caída en la trampa de pobreza para quien ha perdido el trabajo. Pasar de un sistema de welfare sezionale de tipo ampliamente seguros a uno universal conlleva un compromiso financiero importante y especialmente pesada. No ha dicho que el peso de una inversión en este sentido se constate mayor del mantenimiento de un sistema de protección débil como l actual con el apoyo de costes

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Prioridades de acción que ya habían sido marcadas por la Unión Europea en el Libro Blanco de Delors (1993) y después inclusas en las conclusiones del Consejo de Lisboa de marzo 2000, pero que en este comienzo de siglo parecen haber perdido su centralidad y la atención de muchos de los policy makerk de países miembros y de las mismas institución de la UE. Por lo tanto tenemos que recuperar y relanzar ese recorrido, cuya realización no será confiada a un proceso genérico de imitación entre Estados miembros - efecto del así llamado método abierto de coordinación – sino a un verdadero plan europeo para el desarrollo sostenible que en poner al centro de su actuar la educación, la investigación y el desarrollo tecnológico y sobre todo el medio ambiente, pueda producir una demanda cualificada de bienes y servicios con alto valor añadido en tecnologías y conocimientos. Es este un enfoque que, es inútil negarlo, para países endeudados como Italia en lo que concierne el sector público, y España por lo que se refiere al privado, tiene posibilidades objetivamente limitadas. La única condición es la asignación de la promoción y de la financiación del propio Plan al presupuesto comunitario recurriendo a la emisión de Bond europeos. Por supuesto esta idea non es completamente nueva dado que prácticamente se trata de actuar las propuestas del mencionado Libro Blanco de 199336, pero por otro lado ella tiene la capacidad de producir un doble dividendo: apoyar a corto plazo una demanda agregada de calidad, y, a medio plazo, sostener y estimular la competitividad europea. Las resistencias a una acción de este tipo son muy fuertes, sobre todo por el país líder de la Unión, Alemania, la cual no parece dispuesta a destinar parte de sus recursos al estímulo de economías de otros países de la UE. Con esta actitud se corre el riesgo de salir de la crisis con economías más alejadas y desalineadas, lo que necesariamente supondrá un precio no sólo para las más débiles, pero también para las más fuertes que tendrían que encararse con una demanda europea estancada incapaz de aceptar sus productos. La primacía de acción de la UE en apoyo de la demanda efectiva tiene que estar acompañada, y en cierto sentido anticipada, por una acción, hacia la oferta, destinada a aumentar considerablemente la cantidad y la calidad de los conocimientos y de las competencias de la población en edad de trabajo37. Por otro lado ya existen evidencias empíricas lo suficientemente fuertes como para demonstrar una relación muy positiva entre mayores niveles de educación y empleo 38(Hanushehek y Wobmann 2007; Gros y Roth 2009), y entre niveles y calidad de la educación y crecimiento económico (Bassanini e Scarpetta 2002; Barro y Sal-i-Martin, 2004), así como entre educación y cohesión social (Roth 2008). Una relación que resulta aún más

debidos a la menor productividad individual (ciudadanos más seguros son ciudadanos disponibles a correr el riesgo de más) sino también de mayor delincuencia y de más importantes desembolsos en el ámbito sanitario 36 Elaborado para apoyar el proceso de unificación económica y monetaria aprobado en Madrid por el Consejo Europeo en junio de 1989, este plan preveía acciones hacia la oferta y la demanda a cargo del presupuesto comunitario. 37 Esto es particularmente necesario si en una visión de perspectiva se tiene en cuenta el hecho de que a medio plazo las economías europeas deberán encararse cada vez más con economías emergentes como la de la China, donde (también por impulso del elevadísimo ahorro público y privado acumulado) frente a los masivos planes de inversión puestos en marcha, el solo plan de lucha contra la crisis está movilizando recursos que ascienden a más del 7,5% del PIB (frente del 5% de los Estados Unidos y del 1,5% de la UE). Así que es posible asumir que en el año 2020 este país dispondrá de un capital por trabajador más alto de lo de la UE en su conjunto. 38 Segun Gros y Roth, en particular, frente a un crecimiento del 10% de la población europea con un nivel de educación secundaria el incremento en los índices de empleo es del 2%. Este dado resulta de la comprobación del hecho de que a nivel medio europeo la tasa de empleo entre las personas con un título de escuela secundaria es superior a la que se encuentra entre los que sólo tienen un título de educación primaria en la medida del 20 % más (70 % contra 50%). Según estos mismos autores la mejor performance del mercado del trabajo estadounidense no es tan debido a su mayor flexibilidad sino a una cuota mucho mayor, aproximadamente un cuarto, de población con un título de estudio de nivel al menos secundario. Un estudio reciente de Mckinsey &Comany (2009) referido a Estados Unidos, estima que la calidad relativamente inferior de la educación, así como fue medida por la investigación de PISA OECD, ha provocado una pérdida de PIB del orden comprendido entre el 9% y el 16% con respecto a lo que se alcanzaría con niveles de educación igual a los de best performer como Finlandia y Corea.

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considerable frente a la tendencia de las necesidades laborales que estima, en los paises de la UE, un crecimiento significativo de la demanda de trabajos con niveles altos o medio altos de calificación en los próximos diez años (Cedefop 2009)39. Un recorrido como el que acabamos de ver puede parecer utópico, porque no se puede fingir de ignorar que en los últimos años nos estamos comparando con una tendencia a la recuperación de centralidad por parte de los Estados nacionales y con la consiguiente reducción de los intentos de construcción de un verdadero gobierno europeo basado en la centralidad de sus Instituciones. Sin embargo, no podemos ceñirse a tomar nota de estas tendencias y asumir el papel de notarios de una Europa unida que, mientras crece en sus componentes, reduce su papel de actor político global y restringe sus niveles de gobierno integrado. Tenemos que recuperar un proyecto de Europa progresivamente encaminado a construir, como dijo Delors, una “federación de estados nacionales” capaces de expresar, gracias a la legitimización que los ciudadanos garantizan a sus instituciones representativas, un poder supranacional fuerte. Es difícil, cuanto menos a medio plazo, pensar que se pueda evitar perseguir un objetivo de este tipo si se pretende mantener en Europa los niveles de bienestar y riqueza alcanzados. Por otra parte parece que non haya alternativas creíbles en un contexto en que cada vez más los problemas económicos, sociales y medioambientales asumen caracteres globales que pueden ser abordados sólo con políticas de nivel supranacional. La crisis económica actual es el testimonio más evidente. En este ámbito la Europa debe ser el contenedor institucional dentro de la cual gestionar la complejidad y hacer convivir globalización y gobierno, reafirmando la importancia de la Estrategia de Lisboa en las políticas de salida de la crisis tan de hacer realidad y no solo un lema el compromiso para una Europa del conocimiento capaz de resultar entre las economías avanzadas la más competitiva del mundo.

39 El Cedefop estima que en el 2020 la demanda de empleo altamente calificada ( nivel universitario) estarà en el 31% de la demanda total de empleo (a hora esta en el 20%), mientras la demanda de los trabajadores con un nivel de calificacion media/alta tendria que subir desde el acrtual 45% al 50%.

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Tabla 1:

Las medidas extraordinarias previstas en Italia y en España para

contrarrestar los efectos de la crisis sobre el trabajo

Póliticas laborales

Italia España

Medidas que favorecen la reorganización del tiempo de trabajo

Sí, muy incentivadas mediante la CIG , “contratos de solidaridad” que reducen el número de jornadas laborales en un mes para repartir el trabajo entre los empleados.

+++

Sí, aunque no resulta central en la política puesta en marcha, se preve, de todos modos, un incentivo de los contratos a tiempo parcial.

+

Mejorar las medidas de recolocación laboral y aumento de las inversiones en formación

No, no se ha puesto en marcha ninguna medida específica o extraordinaria en este ámbito. Más bién, para finaciar el aumento de los “amortiguadores sociales” se están utilizando los recursos del Fondo Social Europeo (FSE). La única medida en este marco se refiere al bonus fórmativo que permite a las empresas ocupar a los trabajadores que se encuentran en CIG con actividades fórmativas incluidas las de job training. En este caso el papel de la impresa es de finanziar la diferencia entre el sueldo (ante crisis) del trabajador y el subsidio del la CIG.

_ _

Si, está previsto un plan extraordinario para el apoyo y el desarrollo de la formación profesional y del job placement.

+++

Mantener y fortalecer la protección social para los trabajadores en el paro o que podrían estar apunto quesdarse desempleados.

Sí, es el ámbito de intervención más importante de toda la pólitica laboral; los recursos asignados para

No están previstas medidas especificas ya que se supone que los subsidios existentes logran abordar la emergencia de empleo.

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el período 2009/10 ascienden a 7200 miliones de euros de que más de 2000 millones a cargo del FSE

+++ =

Fortalecimiento de los instrumentos de activación mediante un compromiso extraordinario de las instituciones gubernamentales responsables de los servicios para el empleo.

No, no se ha puesto en marcha ningúna medida especifica o extraordianaria en este ámbito.

=

Si, está prevista una acción de fortalecimiento y desarrollo de la red de los servicios para el empleo mediante la contratación de nuevos encargados y expertos.

++

Apoyar el empleo mediante la reducción de los costes del trabajo actuando por ejemplo sobre los asì llamados no wage labour costs.

No, no están previstas medidas estraordianrias especificas en este ámbito, porque la CIG representa ya una forma temporal de reducción de los costes del trabajo.

=

Sí, se prevee el aplazamiento de pago de la seguridad social de las empresas que mantienen el empleo, subsidios para el empleo de los desempleados y de las mujeres víctimas de violencia de género asì como subsidios para la transformación/inserción mediante contratos de duración indefinida.

++

Medidas en favor de la flexibilidad del mercado de trabajo, acompañadas por un fortalecimiento de los sistemas de seguridad y protección social (flexsecurity)

No, no se prevén modificaciones de la normativa vigente. El Libro Blanco sobre el welfare del gobierno (2009) afirma la importancia de la revisión del sistema de “amortiguadores sociales”. Sin embargo esto no ha sido acompañado por una propuesta operativa. En cambio, existen diversas iniciativas apoyadas por la oposición parlamentaria como las de Boeri Garibaldi (2008) y de Ichino (2008) que proponen un cambio en las modalidades contractuales y de bienestar del trabajo.

=

De los documentos oficiales no resultan disposiciones para cambios en este ámbitos.

=

Francesco Gagliardi


Aumento de las inversiones en apoyo de la mejora de las trayectoria escolares y universitarias

No, en este sector se están realizando reformas en el sistema escolar primario y secundario y terciario para reducir el gasto corriente y racionalizar el gasto de capital. Al mismo tiempo, por razones de equilibrio presupuestario, se están cortando los fondos del sistema escolar, y sobre todo universitario, lo que lleva al despido docentes interinos.

_

Si, está prevista la ampliación del acceso a la educación mediante el aumento del 6% de los recursos para becas de estudio; y de 1,5 mld adicional en las inversiones en el sector de educación en su conjunto: 6% más que en el 2008

+++

Apoyo al poder de compra de los hogares

Si, han sido puesto en marcha medidas escasas en términos de importe en favor de las familias más pobres (social card € 40 por mes para comprar bienes de primera necesidad) bonus para las familias numerosas (€ 200 – 1000)

++

Si está previsto un aumento de las pensiones y de los salarios mínimos (6%)

+++

Medidas encaminadas a mitigar el impacto de la crisis financiera sobre los individuos afectados por la crisis

Se ha establecido una tasa de interés máxima para los prestamos (4%) por encima de la cual hay una ayuda por parte del Estado

+/=

Si, mediante varias medidas

++

Medidas en apoyo de la demanda de los sectores afectados por la crisis

Si, en los sectores del auto, electrodomésticos y de la construcción (en éste último caso, casi exculsivamente en el marco jurídico por lo que afecta a los permisos)

+++

Si, en los sectores del auto, y sobre todo de la construcción mediante ayuda a la compra y facilidades para reestructuraciones y renovación

+++

Medidas en apoyo del empleo en el sector público

No, más bién hay 200.000 empleados con contratos de duración

No resultan medidas específicas en este ámbito

Francesco Gagliardi


determinada a punto de vencer en la administración pública para muchos de los cuales no se prevé la renovación por falta de cobertura financiera

_

=

Medidas en apoyo del empleo en el mercado del trabajo secundario

No, lo que se realiza en este ámbito se lleva a cabo por las instituciones locales (regiones, provincias y comunidades) con cargo a recursos ordinarios pre-crisis.

=

Si, está prevista una linea específica en apoyo del trabajo en el sector social.

++

Medidas que favorecen la transición desde el mercado laboral a la jubilación.

No, más bién está en entredicho la posibilidad de alargar la edad laboral, (en particular la de las mujeres empleadas en la administración pública) para reducir el gasto público. En algunos ámbitos (periodistas y pequeños comerciantes) se permite jubilarse trés años antes del plazo fijado por la ley.

= No, de los documentos oficiales no resultan medidas en este ámbito

=

Medidas formativas en los sectores del futuro, sobre todo los green jobs y los servicios en el campo de las nuevas tecnologías.

No, no està prevista ningúna medida específica en este ámbito.

=

Si, en el ámbito del plan para la formación.

+

Acciones de estímulo de la demanda a través del fisco

No, no se ha previsto ninguna medida para reducir el peso fiscal sobre los salarios y los ingresos más bajos. La única iniciativa es la reducción de la presión fiscal sobre los premios de productividad para los trabajadores que con una renta inferior a los

=

Si, reducciones de los impuesto sobre las rentas.

+++

Francesco Gagliardi


30.000 euros

Medidas para apoyar el trabajo autonomo y la crearción de empresa

No está previsto el fortalecimiento de los recursos ya existentes para esta finalidad. La única noveded es la posibilidad de capitalizar la CIG para iniciar una actividad autonoma.

+

Si, existe la posibilidad de capitalización de los subsidios y una linea específica de financiación por parte del ICO

++

Medidas para la modernización productiva del pays.

No, la única medida temporal adoptada consiste en la desgravación fiscal del 50% los beneficios reinvertidos antes de marzo 2010.

=

Si, importante compromiso de recursos adicionales para la investigación y la universidad

+++

Otras medidas Compromiso por parte del Estado de acelerar el pago de los creditos IVA (6 mld de euros). Garantias genericas sobre un rápido pago de las deudas contraídas por el Estado hacia las empresas (estimados en más de 60 millones euros).

+/=

Fuentes: documentos oficiales de los gobiernos italiano y español.

Nota : +++ alto compromiso ++ buen compromiso

+ impegno sufficiente - compromiso insufficiente

= ningún cambio con respecto a las medidas existentes antes de la crisis.




MMEERRCCAADDOOSS EE IINNSSTTRRUUMMEENNTTOOSS DDEE PPOOLLÍÍTTIICCAASS PPÚÚBBLLIICCAASS



Regulación bancaria y medidas financieras en el nuevo entorno

DANIEL PÉREZ CID En sustitución de José María Roldán Alegre

José María Roldán Alegre




RESUMEN PONENCIA LA PERSPECTIVA DE LA POLÍTICA MONETARIA ANTE LA CRISIS Este artículo revisa algunas de las líneas de debate que la crisis ha abierto en el ámbito de la regulación financiera. En una primera parte, repasa brevemente los inicios de las turbulencias y las primeras reacciones a la crisis. Seguidamente, se discuten los retos asociados a la delimitación de la regulación en cuatro áreas concretas: a) atención al riesgo sistémico; b) tratamiento de entidades sistémicas; c) nuevo perímetro de la regulación y d) consideración del riesgo de liquidez. La tercera parte se dedica a reflexionar sobre la necesidad de una reconsideración de la economía financiera y de los instrumentos tradicionales que proporciona para la adecuada gestión del riesgo. Se concluye con una serie de reflexiones sobre los necesarios avances que deben llevarse a término en esta área.



RETOS PARA EL MARCO DE LA REGULACIÓN PRUDENCIAL

José Ma. Roldán Director General de Regulación

Banco de España Isabel Argimon

Jefa de la División de Análisis Bancario y Política Regulatoria Banco de España



¿Un nuevo mundo?

Aunque la tormenta financiera todavía no se ha desvanecido, tanto las autoridades como los participantes en los mercados se están planteando qué sistema financiero emergerá tras la crisis y cuál debe ser el diseño del marco regulatorio y supervisor adecuado a este nuevo entorno. Lo que es innegable es que la excesiva acumulación de riesgo por parte de las entidades financieras y otros actores de los mercados financieros ha estado en el epicentro de la crisis. Este exceso se ha manifestado en relación tanto a la capacidad y mecanismos de gestión disponibles en las entidades, como en relación al capital que tenían en sus balances para absorber posibles pérdidas. Como consecuencia, se ha producido el mayor episodio de inestabilidad financiera de la historia. En este artículo vamos a analizar someramente estos excesos así como las propuestas que se han formulado para hacerles frente. Pero primero repasaremos brevemente algunos aspectos relevantes del inicio de la crisis y de las primeras reacciones ante ella. En lo que sigue vamos a presentar unas reflexiones necesariamente preliminares sobre algunas de las áreas sobre las que se ha abierto el debate en materia regulatoria. Se pretende ilustrar la complejidad de las consideraciones en torno a la regulación del sistema financiero tras la crisis. Primero, proponemos repasar brevemente los inicios de las turbulencias y justificar las primeras reacciones a la crisis que, en el caso de intervenciones públicas se contemplaban como puntuales y de corta duración. Con este repaso se pretende delimitar las medidas con plazo de vigencia limitado en relación a aquellas que se pretende tengan un carácter duradero. En relación a estas últimas, se discutirán los retos asociados a la delimitación de la regulación en cuatro áreas concretas: a) atención al riesgo sistémico; b) tratamiento de entidades sistémicas; c) nuevo perímetro de la regulación y d) consideración del riesgo de liquidez. Dada la magnitud de la crisis, es lógico que se exija una revisión de la regulación financiera, y que la dirección general de esas demandas vaya en la línea de más regulación y de una mayor exigencia de dicha regulación. Sin embargo, uno de los principales errores que deben evitarse es el de caer en la sobrerregulación. Gran parte de la reforma regulatoria y supervisora debería ir orientada a reforzar los mecanismos ya existentes y a perfeccionar otros, asegurándose que su implementación está garantizada. En este sentido, se reflexiona sobre la necesidad de una reconsideración de la economía financiera y de los instrumentos tradicionales que proporciona para el análisis de los mercados.



Los inicios de la crisis Las primeras manifestaciones de la crisis estaban asociadas a las hipotecas de alto riesgo generadas en Estados Unidos (hipotecas subprime). Cuando en el verano de 2007 se difunden las primeras noticias sobre las pérdidas asociadas a la elevada morosidad de estos productos, los participantes del mercado revisaron súbitamente y a la baja el valor de los instrumentos financieros con ese subyacente. Es decir, no sólo las carteras de este tipo de préstamos se ven afectadas, sino, sobre todo, las de los productos estructurados complejos que tenían como subyacente riesgo subprime. Estos productos se habían generado mediante la partición de los flujos de caja asociados a un conjunto de activos homogéneos en tramos de deuda con diferentes niveles de prelación. Los Bonos con Colateral (Collateral Debt Obligations, CDOs), los Préstamos con Colateral (Collateralized Loan Obligations, CLO), o los Asset-Backed Commercial Paper, ABCP), entre otros, permitían la transferencia del riesgo de crédito desde las entidades originadoras de los derechos de cobro a los inversores en estos instrumentos. De esta manera, un banco transfería a una entidad específica, en algunos casos vehículos creados especialmente para ello, una cartera de activos de su propiedad. La entidad creada procedía a la emisión de títulos respaldados por los activos transferidos habiendo dividido los títulos en porciones con distinto riesgo de crédito. Este reajuste de las valoraciones se realiza prácticamente de forma simultánea a la revisión a la baja de las calificaciones crediticias de las agencias de calificación, que comienza en junio de hace dos años, tras la quiebra de algunas entidades de crédito especializadas en préstamos subprime. A partir de ese momento, las crecientes dificultades para encontrar contrapartidas dispuestas a comprar esos títulos supusieron una reducción brutal de la liquidez de esos mercados, que prácticamente se evaporó. Pero este fenómeno de reducción de la liquidez de los mercados no se limitó a los de instrumentos con subyacente subprime, sino que se extendió rápidamente a otros mercados (básicamente, por las incertidumbres acerca de la distribución de las pérdidas asociadas a esa revisión del valor de instrumentos con riesgo subprime entre los distintos agentes financieros, en concreto entre los bancos). A medida que los mercados financieros se iban cerrando, acercando la economía financiera internacional a una situación cercana a la parálisis total, se iba haciendo evidente que la intervención pública era inevitable para restablecer la confianza. En realidad, esta necesidad de medidas extraordinarias orquestadas por las distintas autoridades económicas no fue percibida de forma mayoritaria hasta finales de verano del 2008.

Primeras reacciones ante la crisis El enorme impacto global que sobre los mercados tuvo la decisión de las autoridades norteamericanas de dejar caer al banco de inversión Lehman Brothers en septiembre de 2008, puso en primer plano la necesidad de articular medidas para reordenar el sector financiero y



restablecer la confianza en el funcionamiento de los mercados y en las propias instituciones financieras Con este objetivo de corto plazo en mente, muchos gobiernos, y otras autoridades económicas y monetarias, tanto nacionales como supranacionales, se lanzaron a adoptar medidas que implicaban intervenciones en los mercados, orientadas a activarlos o incluso sustituirlos. Algunas de estas medidas, sin precedentes históricos, no formaban parte de lo que se podría considerar como medidas ortodoxas o conformes al paradigma vigente antes de la crisis sobre los límites de la intervención pública en los mercados financieros. El carácter extraordinario e inusitado de la crisis obligó a las autoridades, sin embargo, a priorizar la minimización de la dislocación de los mercados frente a otro tipo de consideraciones. En un principio, algunas de las actuaciones de las autoridades pudieron calificarse como descoordinadas, esto es, no acordadas entre distintos países. Sin embargo, estas actuaciones se justificaban por la necesidad de reaccionar de forma rápida ante la envergadura de los efectos en cascada que se iban produciendo en los distintos mercados financieros. Las medidas adoptadas sobre la extensión ilimitada de la cobertura de depósitos, algunas de las medidas de recapitalización bancaria con dinero público o las limitaciones a las ventas en descubierto adoptadas por algunos reguladores nacionales ilustran esa fase inicial. Con posterioridad, y ya de forma más coordinada, se acordó el establecimiento de sistemas excepcionales y temporales de garantías públicas (avales específicos o garantías genéricas, según los casos) sobre un conjunto de pasivos bancarios más amplio que los cubiertos por los tradicionales seguros de depósitos minoristas. En cualquier caso, estas medidas reactivas fueron pensadas para su aplicación coyuntural, y su desaparición o reabsorción se consideró desde su diseño como incontrovertible, aunque los mecanismos para que esto pueda ocurrir de forma ordenada no estén, en todos los casos, plenamente identificados. En cualquier caso, es demasiado temprano para poner en marcha esos mecanismos de retirada de las medidas excepcionales. Esto no quita que, a pesar de su vocación extraordinaria, coyuntural o de corto plazo, las medidas acometidas para paliar la crisis pueden tener efectos persistentes sobre los mercados financieros. Por ejemplo, las ayudas de los estados al sector bancario para evitar su desplome han generado cambios en la situación de competencia entre entidades nacionales e internacionales por el impacto que dichas medidas han tenido sobre los ratios de solvencia, estructura de capital o liquidez. Sin embargo, está claro que su plazo de vigencia, por su carácter extraordinario e inusitado, está asociado a la duración de la crisis. De forma paralela, y sin intervención pública directa o indirecta, se ha ido produciendo una reestructuración de los mercados financieros para acomodarse a la nueva situación originada por al crisis. Los ajustes han sido importantes, sobre todo para los bancos que adoptaron el modelo de “originar para distribuir” y para las entidades creadas para su desarrollo. Bajo este modelo, la principal fuente de beneficios no era el rendimiento de los activos mantenidos en el balance,



sino las comisiones obtenidas por el flujo de nuevos activos que según se generaban se colocaban en entidades fuera de balance, creadas a tal efecto. A medida que la crisis iba avanzando y se acumulaban descensos de los rendimientos de los títulos emitidos, debido a las ventas generalizadas y al abandono de los activos de riesgo por parte de los inversores, los bancos tuvieron que optar por, o bien incorporar en su balance estos activos que tenían fuera o bien por cancelar esta parte de la actividad. La crisis empujó a la “rebancarización”, al retorno de la banca tradicional, poniendo en entredicho la viabilidad futura del modelo de “originar para distribuir”. Tales cambios han implicado una cierta corrección de los excesos producidos durante el “boom”, afectando a la estructura del sistema financiero. No debemos olvidar que la crisis ya ha supuesto la desaparición de la banca de inversión en los EEUU, que o bien ha sido absorbida por otras entidades bancarias o bien ha solicitado su transformación en bancos comerciales. Las propias fuerzas del mercado empujaron, pues, el inicio de un necesario ajuste, que en ningún caso debe dificultarse, sino, exclusivamente, seguir de manera continuada. No obstante, el hecho de que la crisis todavía no haya tocado fondo no permite tener la certeza de que todos los cambios que pueda generar el propio mercado ya hayan tenido lugar. Las consecuencias macroeconómicas de la crisis todavía no se han materializado plenamente en muchas economías. Además, no está claro que las modificaciones ya experimentadas por las entidades financieras sean suficientes para garantizar la estabilidad futura del sistema. En realidad, no se ha recogido ninguna evidencia de que la reestructuración realizada por el sistema financiero pueda garantizar que los problemas de fondo se vayan a solucionar de forma espontánea. Finalmente, la gran capacidad de olvido que siempre han demostrado tener los partícipes en el mercado no permite ser optimistas sobre la dimensión del proceso de autocorrección de los mercados. Una solución en falso propiciada por la recuperación de los mercados financieros y una ausencia de reformas sólo puede conducir a una repetición de los mismos o similares errores.

Nuevas medidas

Es algo habitual que las crisis financieras den lugar a procesos de reforma profunda del marco de regulación y supervisión. Aunque en la mayoría de los casos no se considere este entorno regulatorio como el desencadenante de la crisis, es habitual que se cree un cierto consenso sobre la necesidad de reformarlo (e incluso se alcen voces exigiendo su completa reformulación). La crisis actual no es, en este aspecto, distinta. En efecto, a pesar de las voces críticas sobre los fallos de la regulación y la supervisión, no es en absoluto evidente que este marco regulatorio sea el origen de la crisis. Bien es verdad que la principal raison d’être de un marco de regulación prudencial es precisamente evitar que se produzcan situaciones similares a las vividas hace unos



meses y que todavía perduran. No obstante, el hecho de que no lo haya sabido evitar, no implica, necesariamente, que la regulación financiera haya sido un desencadenante de la mayor crisis financiera de la historia. En cambio, sí que ha puesto en entredicho la efectividad de los mecanismos vigentes. Frente a las voces que reclaman cambios radicales en dicho marco, hay que puntualizar que una agenda de reforma no rupturista es, probablemente, el camino más sensato que se puede seguir. Esto es, más que sustituirlo, hay que reforzarlo y mejorarlo. En esta línea de reforma, desde distintos foros se han propuesto medidas encaminadas a mitigar o afrontar los fallos que el marco regulatorio y supervisor vigente parece tener, con distintas implicaciones sobre la magnitud de los cambios necesarios. Las propuestas abarcan aspectos muy diversos, desde la arquitectura supervisora hasta aspectos concretos sobre los requerimientos de capital. Para ilustrar las dificultades que comporta el desarrollo adecuado de estas propuestas regulatorias, vamos a discutir brevemente los problemas asociados a la formulación de una política concreta en cuatro áreas específicas, que se caracterizan por figurar en muchas de los programas de reforma que se han dado a conocer desde distintos ámbitos: a) atención al riesgo sistémico; b) tratamiento de entidades sistémicas; c) nuevo perímetro de la regulación y d) consideración del riesgo de liquidez. En ningún caso, la elección de estas áreas prejuzga su importancia relativa en relación a otras áreas que forman parte de este debate, como el tratamiento de entidades transfronterizas, la estructura supervisora y de coordinación internacional, los mecanismos de transferencia de riesgo de crédito o la remuneración variable de los ejecutivos. a) Atención al riesgo sistémico La escasa atención que el actual marco regulatorio y supervisor pone al riesgo sistémico es una de las áreas que está generando mayor atención. En ningún caso es un área nueva ya que en numerosas discusiones de los últimos años, en las que participaban académicos y reguladores, se había señalado que los costes que podría generar el mal funcionamiento del sistema financiero y, en concreto, su potencial para amplificar y propagar los efectos indeseados dentro y fuera del propio sistema financiero hacía conveniente adoptar un enfoque más global en la regulación, que el predominante. Bajo este enfoque, llamado macroprudencial, se plantea la necesidad de desarrollar una regulación que incorpore tanto aspectos sistémicos de corte transversal como temporal. El progreso en ambos frentes es un tanto desigual. En concreto, la consideración sistémica en la regulación individual se fundamenta en la falacia de la composición, por la que la suma de entidades solventes produce estabilidad financiera global. El enfoque macroprudencial sostiene que garantizar la solvencia de todas y cada una de



las entidades financieras que operan en una economía no es condición necesaria ni suficiente para garantizar la estabilidad financiera. Nos dice, por lo tanto, que en cualquier momento del tiempo, no es suficiente velar por el cumplimiento individual de los mínimos exigidos, sino que también debe desarrollarse una labor de monitorización del riesgo global. Son todavía muy escasas las propuestas concretas en esta área. La metodología CoVar, que propone cuantificar en qué medida las dificultades financieras de una entidad puede aumentar el riesgo de cola de otros, o el enfoque propugnado por el informe NYU-Stern que propone un requerimiento de capital sistémico basado en la contribución individual de la entidad a la cola de la distribución del riesgo son dos de las vías abiertas para el debate ante esta cuestión. Por otra parte, desde la perspectiva temporal, el enfoque macroprudencial pretende abordar y mitigar los componentes pro-cíclicos de la actual regulación. Este enfoque resalta que el riesgo aumenta en las expansiones y se materializa en las recesiones, aunque la percepción que se tiene sea la contraria. En la fase expansiva del ciclo económico, se favorece la acumulación de desequilibrios reales y financieros y por lo tanto, se sugiere que se genere un colchón en la parte creciente del ciclo, para poder utilizar las reservas acumuladas en la parte decreciente, cuando el riesgo se materializa, lo que daría un refuerzo anticíclico a un sistema que presenta poderosas fuerzas procíclicas. El marco de provisiones anticíclicas desarrollado por el Banco de España cubre esta finalidad y las discusiones que están teniendo lugar en distintos foros giran en torno a su extensión a otros países. b) Tratamiento de entidades sistémicas La regulación a la que debería someterse a las instituciones sistémicas también está siendo objeto de un profundo debate. Por una parte, la crisis ha puesto de manifiesto que había un cierto desconocimiento sobre la naturaleza de este tipo de entidades y sobre la intensidad del comportamiento de azar moral en el mercado. En la medida que una entidad se ve a sí misma como “demasiado grande para caer” no tiene incentivos para desarrollar una óptima gestión de riesgo. La expectativa de que el sector público saldrá a su rescate actúa como un fuerte mecanismo desincentivador. La sorpresa que causó la decisión de dejar quebrar a Lehman es un reflejo del grado de extensión de esta concepción. En este caso, la identificación de los elementos sistémicos y no sólo su tratamiento resultan problemáticos. La idea de que el tamaño es el principal determinante del carácter sistémico de una entidad ha quedado rebatida por los hechos. Las interrelaciones que tiene con el resto del sistema financiero, más que el tamaño, parecen ser los elementos determinantes para catalogar a una entidad o un conjunto de ellas como sistémicas. Entidades grandes, cuya actividad sea “plain vanilla” (banca retail, por ejemplo) o que puedan deshacer sus posiciones sin causar desajustes en los mercados, no tienen por qué ser catalogadas como sistémicas. Asimismo, la posibilidad de considerar grupos de entidades pequeñas como sistémicas por su capacidad de reaccionar de forma idéntica ante shocks externos, complica más el marco de definición.



Tal como hemos señalado, la expectativa de que las autoridades siempre saldrán a su rescate por su papel central en el sistema financiero puede actuar como un mecanismo que favorezca la adopción de riesgos excesivos por parte de este tipo de entidades. El tratamiento que debe dárseles debe estar orientado a desincentivar este tipo de actuaciones, ya que los costes que su desaparición o su quiebra tendría para el conjunto de la sociedad son superiores a los que la entidad tomaría en consideración en ausencia de regulación. En realidad, las propuestas regulatorias en la mesa abarcan desde prevenir que las instituciones se conviertan en sistémicamente importantes, limitando su crecimiento o las actividades que pueden desarrollar y en las que pueden participar, hasta reducir su probabilidad de entrar en concurso de acreedores, aumentando sus requerimientos de capital, por ejemplo o establecer mecanismos de concurso de acreedores que garanticen la posibilidad de una intervención pública, ordenada y rápida. c) Nuevo perímetro de la regulación El debate sobre qué entidades o actividades deberían estar sujetas a regulación prudencial está abierto. Por una parte se va formando cierto consenso sobre la necesidad de enfatizar las funciones y actividades que desarrolla la entidad financiera más que su forma legal, a la hora de definir la carga regulatoria. Por otra, la discusión sobre la necesidad de desarrollar un marco de regulación y supervisión consolidada es especialmente importante en aquellas jurisdicciones donde la consolidación es limitada. Además, la conveniencia de incorporar dentro del perímetro de la regulación lo que ha venido denominándose sistema financiero en la sombra, está siendo objeto de un amplio debate. El consenso en esta área es más difícil, y a ello no es ajeno el distinto tratamiento regulatorio y supervisor al que están sujetos las entidades que operan en este ámbito en distintos países. No están claros los beneficios que un determinado marco regulatorio ha significado en relación a otras jurisdicciones donde la regulación era diferente. Sin embargo, parece estar claro que las economías con mayores tamaños del sistema financiero no regulado son las que más han sufrido las consecuencias de la crisis, por la que la reconsideración del perímetro regulatorio figura en todas las agendas de reforma. La extensión del ámbito de regulación a nuevos intermediarios, previamente no sujetos a regulación, o sujetos a una regulación más laxa, no está exenta de problemas. En realidad, esta extensión constituye en gran manera un proceso de catching-up regulatorio con respecto al mercado. Es precisamente la existencia de esta regulación la que explica el desarrollo de actividades fuera de su ámbito definido de aplicación: las restricciones que la regulación impone incentivan el arbitraje regulatorio y la aparición de actividades o entidades no sujetas. d) Consideración del riesgo de liquidez



Finalmente, una mayor consideración del riesgo de liquidez y su tratamiento regulatorio se ha puesto en marcha. La crisis financiera ha sido la primera gran crisis de liquidez, por su alcance global y por el gran número de mercados afectados. Es lógico, pues, que una parte del debate se articule en torno al reforzamiento de la gestión del riesgo de liquidez. Por riesgo de liquidez se entiende, de manera sucinta, el que abarca: el relativo a la liquidez del activo, a las posibilidad de enajenar el mismo en cualquier momento; el relativo al acceso a líneas de liquidez contingentes, esto es, para hacer frente a problemas inesperados; y, por último, el referido al grado de “mismatch” temporal entre el activo a largo plazo y el pasivo con vencimientos más cortos. Existen en estos momentos diversas propuestas, que van desde reforzar las políticas de las entidades financieras en relación a la gestión del riesgo de liquidez hasta el establecimiento de colchones (buffers) de instrumentos líquidos en el balance, con distintos grados de rigidez en el establecimiento de criterios cuantitativos. De manera preliminar, se pueden hacer algunas consideraciones. En primer lugar, que nada puede sustituir la prudencia en la financiación por parte de las entidades: la relativa fortaleza del sistema financiero español se explica, en parte, por la estructura de financiación tan prudente de nuestras entidades. Se hace difícil pensar que se pueden salvar instituciones que financian su activo a largo plazo con financiación en el extremo corto plazo. En segundo lugar, que ninguna de estas medidas permite contrarrestar los efectos sostenidos en el tiempo de una desaparición generalizada de la liquidez en todos los mercados, como la vista en 2007 y 2008. Por último, que si bien una posición en términos de solvencia fuerte siempre es positiva, el capital regulatorio no es per se un elemento que impida potenciales problemas de liquidez.

Necesidad de considerar todos los efectos

Teniendo en cuenta que, de una parte, el mercado se está ajustando tras la crisis y de otra, que la regulación no puede verse como una respuesta reactiva, sino que debe ser relevante para todas las fases del ciclo, la efectividad y relevancia en el medio plazo de cualquier medidas que se vaya a proponer, debería ser objeto de un debate sosegado. En este sentido, un análisis del impacto de las medidas de política que se propone adoptar debe formar parte de toda propuesta de cambio regulatorio. La proporcionalidad entre los costes y los beneficios que pueden derivarse de la adopción de la medida para todos los afectados debe estar suficientemente establecida. Tal análisis permite garantizar la minimización de los efectos indeseados que pueden originarse al intervenir en los mercados, maximizando al mismo tiempo su impacto positivo. En suma, preguntas tales como cuál es el fallo de mercado que se quiere corregir, o si los efectos perniciosos que supone toda regulación supera o no a las externalidades negativas que se derivan de la ausencia de regulación, siguen siendo claves a la hora de decidir sobre nuevas regulaciones.



La regulación no pretende en ningún momento sustituir al mercado sino propiciar la adopción de determinadas actuaciones por parte de las entidades y otros agentes que operan en el mercado o, al contrario, desincentivar a las entidades y agentes a repetir otras. Precisamente, la efectividad de una medida regulatoria depende directamente de su capacidad para alterar el comportamiento de los agentes sobre los que recae. Por lo tanto, las medidas que se pretende adoptar deben tener en cuenta las reacciones indeseadas que pudieran surgir para contrarrestar la nueva regulación. Tales respuestas podrían acabar dominando sobre los efectos positivos o tener un efecto indeseado en otros mercados. Las medidas propuestas deben formularse con un conocimiento lo más exhaustivo posible sobre la forma de funcionar de los mercados, incorporando, cuando sea preciso, hipótesis o supuestos sobre su funcionamiento. Es fácil entender que si se desconoce cómo actúan los agentes que operan en el mercado, se hace difícil incidir en ellos. Tal como ya se ha indicado, a la primera ola reactiva han seguido una serie de propuestas formuladas desde distintos ámbitos que de forma más ordenada y un poco más coordinada propone reformar el marco regulatorio de cabo a rabo. Sin embargo, dados los distintos intereses y potestades de los distintos organismos que formulan las propuestas la coherencia entre las medidas no resulta plenamente satisfactoria. En realidad, la necesidad de avanzar en distintos frentes al mismo tiempo dificulta la necesaria coordinación. Además, el enfoque desagregado que domina en la reforma regulatoria impide llevar a término un análisis adecuado de los efectos de las nuevas normas propuestas. Debería plantearse una consideración global del impacto de las propuestas, en la medida que no puede suponerse que este impacto se obtendría por simple suma de los impactos de los distintos componentes. Puede darse el caso que unas propuestas contrarresten los efectos de otras o al contrario que unas exacerben los efectos negativos de otras. La acumulación de cambios sobre cambios, puede multiplicar los efectos indeseados. El potencial de sobrerregular está siempre presente en todas las economías ya que no existe un mecanismo de mercado que clarifique la cantidad óptima de regulación que se debería proveer. El consumidor no tiene un mecanismo de elección con respecto a la cantidad de regulación que está dispuesto a consumir. La regulación se ve, en general, como un bien gratuito por lo que se sobredemanda ya que no tiene un precio. Sin embargo, sí tiene un coste de provisión. Si además se tiene en cuenta que el regulador suele presentar una elevada aversión al riesgo, el resultado es que hay una predisposición a que se produzca sobrerregulación, tanto por el lado de la demanda como del de la oferta. La regulación del sistema financiero se ajusta perfectamente a este patrón. A esta situación general de partida, se le añade actualmente la percepción, que se ha generado a raíz de la crisis, de que debe extenderse el ámbito de la regulación prudencial a otros



intermediarios financieros o a otros participantes en los mercados y que debe fortalecerse y mejorarse la existente con nuevas normas. Esta percepción debe ser, sin embargo contrastada y, en este sentido, el análisis de impacto es una herramienta eficaz para limitar la magnitud de la sobrerreacción o incluso evitarla. Una de las lecciones de la crisis es que se debe proponer la elaboración de un marco regulatorio estable capaz de acomodar un mercado dinámico y cambiante. Esto puede requerir un cierto equilibrio entre normas estrictas y una regulación flexible, basada en principios. La adhesión a este enfoque exige una mayor implicación de los altos cargos de las entidades en las decisiones que se adoptan en las distintas áreas. En este sentido, el marco regulatorio que recaiga sobre el sistema bancario debe crear los incentivos adecuados para la correcta gestión del riesgo. Si la regulación y la supervisión otorgan a la gestión adecuada del riesgo un papel preponderante en la determinación de la carga regulatoria, se reducen notablemente las posibilidades de arbitraje regulatorio.

Refundación de la economía financiera Tal como resaltan las modernas teorías de la intermediación financiera, la presencia de intermediarios financieros en los mercados responde a la necesidad de abordar algunas de las imperfecciones que dificultan la relación entre aquellos que pueden proporcionar financiación y aquellos que la necesitan. En concreto, la existencia de costes de transacción y de información asimétrica, por la que una de las partes no conoce suficientemente a la otra como para tomar adecuadamente sus decisiones, es parcialmente resuelto con la presencia de estos agentes. Los intermediarios financieros se dedican a la mejora de la gestión de riesgos, mediante su diversificación y, en su caso, su transferencia a otros participantes en los mercados y justifican parte de su existencia en que conocen las técnicas de los mercados. Los intermediarios han venido desarrollando gradualmente nuevas y más sofisticadas funciones que las tradicionales de canalizar fondos entre ahorradores e inversores. Así, a pesar de que se han producido reducciones sustanciales en los costes de transacción tanto en tiempo como en dinero gastado para llevar a cabo una transacción financiera, y ser más fácil y barato obtener información, se ha producido un aumento en la intermediación asociado a la innovación financiera. La innovación financiera puede desempeñar un papel fundamental en la consecución de la eficiencia económica. No sólo surge como mecanismo de arbitraje regulatorio, sino que responde a unas nuevas necesidades originadas por unos inversores más y más sofisticados. Por ejemplo, los mecanismos de transferencia de riesgos que han crecido de forma muy notable en los últimos años (entre ellos los asociados a los derivados de crédito) han permitido que el mercado para la



asignación de precios del riesgo de crédito sea más líquido y transparente. A cambio, ha supuesto la aparición de nuevos riesgos. Para que la innovación financiera tenga un impacto positivo sobre la eficiencia tiene que venir acompañada de transparencia, de manera que aunque los productos sean muy sofisticados, el riesgo asociado a ellos pueda ser conocido y manejable. Una de las lecciones de la crisis es que no debe permitirse que una entidad comercialice un producto cuyo riesgo no esté plenamente identificado y no se esté gestionando de forma adecuada. Recordemos que los problemas de falta de confianza, con la consiguiente inestabilidad financiera, no comenzaron en el segmento minorista o poco sofisticado del sistema financiero. Al contrario, fue en el mercado financiero más profesional, en el mercado interbancario, donde se iniciaron las tensiones, que se fueron extendiendo poco a poco al resto de actividades. La crisis ha forzado una reconsideración a fondo de la economía financiera, influenciando en gran medida la agenda investigadora. Existe el convencimiento de que el estado actual de esta materia resulta inadecuado en relación a las necesidades que el grado de sofisticación de los mercados financieros exige. En general, levanta muchas dudas sobre su capacidad de estimar adecuadamente la magnitud de las pérdidas potenciales en las colas de la distribución, especialmente para los productos estructurados. Los avances en años recientes en áreas tales como la valoración de instrumentos financieros contingentes (derivados y subyacentes) han sido muy sustantivos pero insuficientes. Esta insuficiencia y falta de adecuación se manifiesta, sobre todo, en la medida que permitió infravalorar la gravedad de aspectos muy importantes de la crisis, asociados, sobre todo, al papel que podía desempeñar el propio mercado para salir de la situación de estancamiento en la que se había caído. En este sentido, una de las áreas a la que debe dedicarse un mayor esfuerzo para restablecer parte de la credibilidad perdida es a la de metodologías de la medición de los riesgos financieros. No es posible gestionar de forma adecuada el riesgo, si antes no se conoce su magnitud. No se puede fundamentar el marco regulatorio en el riesgo, ligando requerimientos de capital a la magnitud del riesgo que soporta y gestiona una entidad, si las técnicas de estimación del riesgo no son sólidas. La experiencia, especialmente a raíz y durante las turbulencias ha mostrado importantes limitaciones y lagunas que deben subsanarse. En concreto, los problemas detectados en las herramientas de uso más generalizado para la gestión de riesgos son varios. La ausencia de un historial de rendimientos y correlaciones y la complejidad de muchos de los nuevos instrumentos, sobre todo los estructurados, han generado mucha incertidumbre respecto a la adecuación del concepto del VAR (Value at Risk) y de las estimaciones obtenidas a partir de la formulación de escenarios. La valoración del riesgo en productos complejos en algunos bancos dependía en exceso de la noción estrecha de riesgo de impago, asociada a las calificaciones de riesgo e ignoraba otras



dimensiones del riesgo de crédito que son más relevantes para este tipo de productos. Las valoraciones tradicionales no pueden, en muchos casos, incorporar todos los elementos que pueden explicar la incapacidad de la contraparte de cumplir con el compromiso adquirido y por lo este motivo tienen limitada su utilidad. Por otra parte, los modelos utilizados estaban diseñados bajo unos supuestos de correlaciones inadecuadas. El optimismo predominante durante la fase alcista impregnaba la modelización, de manera que se hacían supuestos sobre correlaciones casi nulas, cuando la realidad materializada durante la crisis ha mostrado que este valor estaba muy alejado de la realidad. En realidad, la mayoría de modelos ignoraban el papel de factores de liquidez así como el hecho de que en la fase bajista del ciclo, activos que previamente estaban diversificados acaban moviéndose juntos, incrementando brusca y fuertemente su correlación. Asimismo, las series temporales sobre los que se basaban estos modelos eran de corta duración, sobre todo los referidos a productos estructurados, dada su relativa novedad. No cubrían en muchos casos un ciclo económico completo, por lo que no podían incorporar elementos de comportamiento asociados al mismo y que tal como el caso de las correlaciones nos ha mostrado, han sido en muchos casos determinantes del desarrollo de la crisis. Finalmente, los modelos utilizados tendían a dar mayor peso a los datos referidos al pasado más reciente más que a enfatizar la equivalencia con respecto a la situación en una fase similar del ciclo. En consecuencia, esta metodología conducía a una infraestimación generalizada del riesgo. La otra gran área donde la crisis ha puesto de manifiesto lagunas en el grado de conocimiento de los partícipes en el mercado es el de la de la valoración de los instrumentos, sobre todo los estructurados. La extensión del uso de valor razonable como criterio de valoración contable tiene su mayor apoyo en la debilidad de la valoración a coste histórico. Sin embargo, su aplicación práctica no esté exenta de múltiples problemas. El uso del valor razonable y la contabilidad “mark-to-market” para instrumentos financieros han tenido unas consecuencias imprevistas sobre las cuentas financieras. En concreto, instrumentos tales como los CDOs (Collateralised Debt Obligations) y otros instrumentos que se comercializan en mercados no regulados (over the counter) han visto su volumen de transacciones reducirse a su ínfima expresión, cuando no desaparecer, al calor de la crisis. Tal situación ha dificultado la aplicación de estos criterios contables, al no observarse ningún precio, llegándose a cuestionar su validez en determinadas fases del ciclo. De forma similar, los precios observados pueden no ser los adecuados para la valoración. Si todos los analistas coinciden en predecir que otros participantes en el mercado se dedicaran a vender en un futuro no lejano, se puede generar un aluvión de ventas a precio de saldo (fire-sales) en



un mercado en caída libre, tal como ha ocurrido recientemente. Algunas instituciones fuertemente apalancadas aparecerán como insolventes en un sentido contable estricto, como consecuencia de la aplicación del “mark to marke”t. En este contexto, los precios sólo reflejan unas percepciones distorsionadas de los partícipes en los mercados y en ningún caso recogen los fundamentos. La utilización de mark to model no está exenta de problemas, tampoco. En ausencia de mercados líquidos y profundos, la valoración mediante el uso de modelos puede estar sujeta a elevados grados de incertidumbre y de arbitrariedad, especialmente si se trata de instrumentos financieros complejos. La subjetividad es inherente a este enfoque ya que aquellos que desarrollan el modelo deben adoptar decisiones sobre las teorías sobre las que fundamentarlo y los supuestos y simplificaciones que son necesarios para hacerlo operativo. La heterogeneidad entre instituciones está pues garantizada e incluso puede acentuar el problema de información asimétrica ya que las entidades pueden elegir los parámetros o supuestos más favorecedores. Esta subjetividad genera el llamado riesgo de modelo por el que existen probabilidades de cometer errores en la valoración generados por el uso inapropiado de técnicas o de supuestos inadecuados. Además, para una gran parte de los instrumentos financieros, y, en concreto, para los préstamos, no se dispone de modelos de valoración satisfactorios, por lo que la valoración a coste amortizado (con, posiblemente, correcciones del valor asociadas bien a tipos de interés, bien a morosidad latente) seguirá siendo la única opción de valoración de estos activos durante el futuro próximo.

Algunos retos para el futuro en la gestión del riesgo Seguramente, con una crisis que no puede darse por terminada, es prematuro extraer conclusiones definitivas. Pero ello no debe impedir que intentemos avanzar algunas conclusiones preliminares que permitan promover u orientar el necesario debate sobre el sistema financiero del futuro, sobre su regulación y su supervisión. Los siguientes párrafos ofrecen algunas ideas preliminares. Debe producirse una reconsideración del marco analítico sobre el que se fundamenta la gestión del riesgo en el sector bancario. Pero no solo en este sector financiero. El ejemplo de las críticas a las metodologías y modelos de rating de las agencias de calificación ilustran la extensión del problema. En este ámbito, sin embargo, se añaden otros problemas como pueden ser los derivados de la falta de transparencia sobre los supuestos utilizados, la insuficiente información sobre las características del riesgo de productos estructurados y la presencia de conflictos de intereses en el proceso de asignación de calificaciones crediticias.



Debe incentivarse el análisis en profundidad de los aspectos del paradigma vigente que deben mantenerse y aquellos que deben desarrollarse de nuevo. Sin ánimo de ser exhaustivo se presentan a continuación algunas de las áreas que, en este ámbito, requieren ser revisadas. Está claro que la solución de multiplicar el VAR por un factor de elevación (sea este tres, seis o diez) no resuelve el tema de la medición. En realidad, refleja de forma clara que los factores subyacentes siguen desconociéndose. Aunque puede ser un mecanismo útil para afrontar la situación en el corto plazo, es claramente inadecuado para el largo plazo. Deben dedicarse esfuerzos a esta línea de investigación. A las insuficiencias del marco analítico se añaden una serie de carencias también asociadas a los instrumentos utilizados para la gestión de riesgo. En concreto, parecen insuficientes los mecanismos vigentes para identificar y poder tener en cuenta en las decisiones las concentraciones de crédito escondidas. Las interrelaciones sectoriales o geográficas no están adecuadamente recogidas con los instrumentos de análisis disponibles en la gestión de riesgo. Deben, por lo tanto, producirse mejoras en esta área también. Asimismo, algunos bancos tenían establecidos unos controles muy débiles sobre el crecimiento de su balance y el de su exposición a entidades fuera de balance y el riesgo asociado. Profundizando en esta área, se hace necesario también detectar las exposiciones no contractuales que tiene el sistema bancario, tales como las que surgen al crear vehículos fuera de balance y los que se establecen con otros tipos de fondos de inversión, e incorporarlos a los modelos. Si bien es verdad que se ha sobreestimado la capacidad mitigadora del riesgo asociada a la diversificación, debe explorarse cómo sus beneficios se materializan en todas sus dimensiones. La diversificación también debe reflejarse en los modelos y en los mecanismos de gestión del riesgo que el sistema bancario emplea. No queremos volver a terminar en una situación en la que las alarmas de las distintas entidades saltan al mismo tiempo. Las peticiones de reposición de los márgenes o depósitos de garantía exigidos a los prestatarios ante las caídas de precios (“margin calls”), forzaron a deshacer posiciones de forma precipitada. Las ventas a precios de saldo (fire sales) sólo contribuyeron a empeorar la situación. Debe seguirse asimismo trabajando sobre la utilización del valor razonable como mecanismo de contabilidad. Puede requerir modificaciones en el sistema actual, pero sin alejarse del principio que subyace. No parece, en ningún caso que la aplicación de un mark to liquidity pueda proporcionar una solución efectiva. Finalmente, está claro que desde una perspectiva meramente microprudencial debe fomentarse la promoción de instituciones financieras solventes y la gestión adecuada del riesgo, independientemente de donde se origine. La crisis no ha modificado estos objetivos para la



regulación y supervisión, pero ha proporcionado nuevas dimensiones a estos elementos, que emanan de la complejidad y globalización del actual sistema financiero. Avanzar hacia formas de regulación macroprudencial, exige reforzar las herramientas ya existentes y diseñar nuevas. Como se observa, no son pocos los aspectos sobre los que se debe reflexionar si queremos tener en el futuro un sistema financiero más sólido y no sujeto al tipo de turbulencias y problemas que se han observado últimamente. Además, lejos de ser cuestiones sencillas, se trata de problemas complejos para los que, en muchos casos, no existe un marco teórico. No obstante, es imprescindible que el debate regulatorio, caracterizado hoy por la premura en la toma de decisiones que permitan mitigar la crisis, incorpore en el futuro estos elementos. Al fin y al cabo, las lecciones sobre la crisis financiera más compleja de los últimos 100 años no pueden extraerse en unos pocos meses. Sólo un análisis pausado, exigente y profundo, acometido a lo largo de varios años, o incluso décadas, permitirá construir un sistema financiero más sólido.



¿Qué podemos hacer para salir de la crisis?

JAVIER VALLÉS LIBERAL

Javier Vallés Liberal


RESUMEN PONENCIA ¿QUÉ PODEMOS HACER PARA SALIR DE LA CRISIS?

1. Breve diagnóstico de la crisis financiera internacional. El extraordinario dinamismo de la economía mundial durante la última década ha generado importantes desequilibrios macrofinancieros. Los marcos regulatorios y supervisores han mostrado un grado insuficiente de adaptación a este entorno, no abordando de forma adecuada los riesgos sistémicos que se escondían detrás de este dinamismo de los mercados financieros. Las restricciones internacionales al crédito derivadas de la crisis financiera global han afectado especialmente a la economía española, precipitando el ajuste interno en el sector de la construcción residencial, que venía produciéndose desde el primer semestre de 2007.

2. La respuesta coordinada de política económica a nivel internacional. España ha participado en las cumbres internacionales de Washington y de Londres en las que se han acordado actuaciones a corto plazo (gestión de la crisis), a medio plazo (reforma de la arquitectura financiera internacional) y a más largo plazo (mejora de la sostenibilidad de la actividad económica a nivel global).

3. La respuesta de política económica en España: el Plan Español para el Estímulo de la Economía y el Empleo (Plan E). El Plan E traduce a la realidad económica de España las medidas de estímulo a la demanda y de la liquidez acordadas en el ámbito internacional. España realiza el mayor estímulo público de la actividad en todo el periodo democrático. Este esfuerzo incide de manera positiva sobre la actividad y el empleo, mitigando parcialmente el efecto de la grave crisis económica.

4. La estrategia de salida de la crisis. La transformación del modelo de crecimiento de la economía española. El Gobierno trabaja en medidas dirigidas a renovar el modelo de crecimiento económico, con el objetivo que sea sostenible en tres dimensiones: económica, social y medioambiental. Para desarrollar este modelo es necesario crear un entorno que estimule la actividad económica de alto valor añadido, reconducir la actividad y el exceso de volumen del sector inmobiliario; e identificar y potenciar los sectores con suficiente capacidad de generación de riqueza y empleo en el futuro.

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El papel de los Ayuntamientos ante la crisis: el presupuesto estratégico del

ayuntamiento de Bilbao

ANA ANDUEZA AMANN

Ana Andueza Amann


Ana Andueza Amann


RESUMEN PONENCIA EL PAPEL DE LOS AYUNTAMIENTOS ANTE LA CRISIS: EL PRESUPUESTO ESTRATÉGICO DEL AYUNTAMIENTO DE BILBAO La situación de crisis económica actual está afectando de una manera especial a las entidades locales, por la reducción drástica de los ingresos y por la necesidad de dar respuesta a las demandas ciudadanas que exigen cada vez más la involucración del sector público para garantizar el bienestar colectivo. Existe en este momento un compromiso de las instituciones públicas por abordar procesos que permitan gestionar más eficientemente el gasto, pero también políticas de inversión que permitan incrementar o al menos mantener, el nivel de producción y empleo de su ámbito geográfico. Estas políticas están suponiendo una gestión muy difícil y compleja para los responsables del presupuesto público: ¿qué gastos reducir? ¿qué partidas mantener? ¿qué proyectos abordar?. Ante estas preguntas, la disponibilidad de un presupuesto estratégico permite la toma de decisiones con mayores garantías de éxito, es decir, con la visión principalmente del impacto que dichas medidas pueden tener en la consecución de los objetivos políticos y el cumplimiento de los compromisos de la institución con sus ciudadanos. Todo este encaje presupuestario se antoja complicado cuando no se dispone de una estructura de gasto e inversión orientada al cumplimiento de los objetivos estratégicos de la institución, es decir, cuando los presupuestos se elaboran con principios económicos (por capítulo) y orgánica (por áreas) con principios estratégicos. La ponencia pretende abordar cómo estructurar los presupuestos estratégicos en ejes, objetivos y líneas de actuación, reflejando las partidas o proyectos clave para su posterior seguimiento presupuestario específico y como principal herramienta para la negociación presupuestaria anual.



La política regional. El caso EUSXXI: Modelos de simulación de impactos y

su utilización en el contexto de selección de las políticas públicas

MANUEL BLANCO LOSADA

Manuel Blanco Losada




RESUMEN PONENCIA LA POLÍTICA REGIONAL. EL CASO EUS21: MODELOS DE SIMULACIÓN DE IMPACTOS Y SU UTILIZACIÓN EN EL CONTEXTO DE LA SELECCIÓN DE POLÍTICAS PÚBLICAS En la ponencia de referencia se analiza el contenido y la utilidad que tiene para la planificación e instrumentación de las políticas públicas un determinado tipo de modelos, los denominados los Modelos XS21, especialmente diseñados para valorar los impactos que ejercen dichas políticas, y muy especialmente las presupuestarias, sobre el sistema socioeconómico regional. Este tipo de modelos comenzaron a desarrollarse en España a mediados de la década de los setenta y ochenta – Navarra 2000 (1975), Lanere País Vasco (1985) y Cataluña 2000 (1986), entre otros – y en la última década, bajo la denominación antes citada, se han construido los modelos GS21 (Galicia), NS21 (Navarra) y AS21 (Andalucía). La versión más avanzada de estos modelos, que combina técnicas de dinámica de sistemas con la econometría convencional y diversas aplicaciones de investigación operativa, es la del EUS21, que ha sido desarrollada para el Gobierno Vasco a lo largo del presente año y que está prácticamente concluida. Los Modelos XS21 se componen de tres módulos interrelacionados entre sí, que son el Módulo Macroeconómico, el Módulo Demográfico y el Módulo Sectorial. En el Módulo Macroeconómico se determinan los niveles de demanda y producción de la comunidad autónoma, los precios y costes más relevantes, el empleo y la distribución primaria y secundaria de la renta, y las principales categorías de ingresos públicos de las distintas administraciones, que junto con los gastos públicos permiten determinar las correspondientes balanzas fiscales. El Módulo Demográfico determina la población total y su distribución por cohortes de edad para cada género, conectándose con el módulo macroeconómico a través de la población y de la población potencialmente activa. Finalmente, el Módulo Sectorial determina el valor añadido y los puestos de trabajo por ramas de actividad, y se alimenta de los componentes de la demanda final estimados en el Módulo Macroeconómico. En conjunto, un modelo como el EUS21 consta de 1.280 ecuaciones, de las cuales 240 corresponden al Módulo Macroeconómico, 32 al Demográfico, y 1.008 al Sectorial. El modelo se resuelve para valores dados del escenario macroeconómico español e internacional y para valores dados de las políticas públicas, particularmente representadas por los distintos niveles de gastos e inversiones públicas y por las tipos impositivos de las distintas figuras impositivas en las correspondientes administraciones. Dado que cada combinación de políticas produce un determinado resultado, la eficacia de las mismas puede ser, una vez instrumentado el modelo en una aplicación DSS extraordinariamente amigable para el usuario, fácilmente evaluada. El Módulo Macroeconómico constituye el corazón de los modelos XS21, y se estructura en cuatro bloques: El Bloque de Demanda explica el comportamiento del Consumo Privado Total y de los Residentes, la Inversión en Vivienda, la Inversión Productiva Privada, los Ingresos por Turismo y las Exportaciones e Importaciones de Bienes y Servicios. El Consumo Privado tiene como principales variables explicativas la renta y la riqueza reales de las familias.



La Inversión en Vivienda se apoya fundamentalmente en el concepto de “accesibilidad”, que tiene en cuenta el impacto conjunto de los precios de la vivienda y los costes de financiación en relación con el salario medio. La Inversión Productiva Privada combina los efectos del acelerador con el coste del capital. Los Ingresos por Turismo tienen fundamentalmente en cuenta la situación económica internacional y española, y las Exportaciones e Importaciones incorporan como principales variables explicativas la actividad económica exterior (Exportaciones) e interior (Importaciones), así como los correspondientes índices de competitividad de las exportaciones e importaciones. El Bloque de Precios, Costes y Tipos de Interés explica, entre otros, los comportamientos del salario por hora, de los deflactores del PIB y del VAB, de los deflactores del consumo privado, de la inversión productiva privada y de los índices de valor unitario de las exportaciones. El salario por hora trabajada tiene por principales variables explicativas el deflactor del VAB, la productividad por hora trabajada y la tasa de paro; en el deflactor del VAB juega un papel esencial el salario por hora y la productividad del capital, así como la carga fiscal media sobre la producción neta de subvenciones. En el deflactor del PIB influyen, además del deflactor del VAB, los impuestos indirectos sobre los productos y las subvenciones de explotación tanto estatales como autonómicas. En el deflactor del consumo privado influyen, además del deflactor del PIB, los precios de la gasolina, y el deflactor de las exportaciones se determina a partir del deflactor del VAB. El Bloque de Empleo y Distribución de la Renta juega un papel esencial en el modelo, y tiene por objeto explicar el comportamiento de las horas trabajadas totales y de la población activa masculina y femenina. Las horas trabajadas totales se obtienen a partir del supuesto de maximización de beneficios por parte de los empresarios, del cual se deducen como variables explicativas el nivel del PIB y el coste salarial en términos reales. La poblaciones activas, masculina y femenina, se explican en función de las respectivas poblaciones potencialmente activas y de la población ocupada total, dependiendo esta última de las horas trabajadas totales y la jornada media. El Bloque del Sector Público Autonómico, que en el modelo EUS21 desagrega tanto la actividad del Gobierno Vasco propiamente dicha como la que llevan a cabo las Diputaciones Forales y las Corporaciones Locales, contempla las distintas categorías de gastos e impuestos, e influye en el modelo de tres maneras diferentes: Sobre la demanda global, a través del consumo público autonómico y de la inversión pública autonómica; sobre los precios, mediante el juego de impuestos indirectos y subvenciones; sobre la renta disponible, a través de los impuestos directos y en especial del IRPF. Además, el sector público autonómico interviene sobre la demanda de factores productivos a través de las políticas de subvenciones a la inversión, que reducen el coste de uso del capital, y de subvenciones al empleo, que minoran el coste del factor trabajo. Por el lado de los gastos, las variables de decisión son los niveles de gastos y subvenciones autonómicas en sus distintas formas, mientras que por el lado de los ingresos las variables de decisión son los tipos impositivos de los diferentes impuestos, tanto directos como indirectos. Finalmente, el Bloque del Sector Público Estatal interviene en los modelos XS21 de una forma cualitativamente similar a la del sector público autonómico, aunque en el caso del modelo EUS21 su importancia queda minimizada dada la particular configuración del concierto vasco.



Dada la situación del entorno económico nacional y exterior – que se corresponde con los valores dados de las variables representativas de dicho entorno – así como el conjunto de políticas seleccionadas por cada gobierno autonómico – representado por los valores concretos que adoptan los niveles de gastos de las distintas clases y los niveles de los distintos tipos impositivos sobre los que cada gobierno autónomo tiene capacidad normativa – el modelo determina una solución, entendiendo por tal la repercusión que dicho entorno y dichas políticas ejercen sobre la actividad económica, el empleo y los precios de la Comunidad Autónoma en cuestión. En particular, el modelo permite, entre otras muchas facilidades, evaluar el impacto que puedan ejercer sobre la renta disponible, el empleo, la inflación, el déficit exterior o el superávit o el déficit público las modificaciones que puedan tener lugar en el entorno económico – crecimiento del PIB por áreas geográficas, precios del petróleo, tipo de cambio del euro, tipos de interés, etc. – o en las políticas públicas como las relativas a las inversiones públicas y al consumo público, a las regulaciones en el mercado de trabajo, a la creación de infraestructuras y, muy especialmente, a la política fiscal. De las simulaciones efectuadas en distintas autonomías con los modelos XS21, se desprenden, por ejemplo, algunas conclusiones que revisten un particular interés por referirse a cuestiones que en estos momentos están siendo objeto del debate político. Entre estas conclusiones podemos citar por ejemplo las siguientes: 1.- Los aumentos en el consumo público final o en la inversión pública autonómica, así como las subvenciones de diferentes clases al sector privado, incrementan el PIB, mientras que los incrementos de impuestos lo reducen. 2.- Los incrementos en la inversión pública autonómica constituyen la forma más eficiente de incrementar el PIB frente a otras opciones alternativas. 3.- Los efectos expansivos (contractivos) provocados por una disminución (aumento) de los impuestos directos son más poderosos que los provocados por una disminución (aumento) de la misma cuantía en los impuestos indirectos. 4.- El impacto sobre el PIB de un incremento en la inversión pública autonómica es superior al de cualquier reducción de la misma cuantía en los impuestos autonómicos. 5.- Un incremento de la inversión autonómica financiado íntegramente con impuestos ejerce un impacto expansivo sobre el PIB tanto mayor cuanto mayor sea la proporción de la inversión financiada con impuestos indirectos. 6.- Los efectos riqueza negativos provocados por una caída de los precios de la vivienda pueden ser más poderosos que los efectos expansivos provocados por dicha caída sobre la inversión residencial. 7.- La reducción de salarios constituye la medida más eficiente para incrementar el empleo, pero su impacto expansivo sobre el PIB no puede ser determinado con carácter general.



8.- La reducción de las cotizaciones sociales por un incremento del IVA de forma que permanezca inalterada la recaudación global ejerce efectivamente un impacto expansivo sobre el empleo, tal como sugiere el Servicio de Estudios del BBVA. 9.- Las simulaciones efectuadas con los modelos XS21 ponen de relieve que el Plan E está ejerciendo a nivel autonómico un impacto expansivo del orden del 0,4% del PIB. En definitiva, con los modelos XS21 las Comunidades Autónomas incorporan al ámbito de la planificación estratégica y presupuestaria del sector público herramientas similares a las que utilizan las empresas privadas, lo cual debe redundar en una mayor racionalización de las políticas públicas, en un uso más eficiente de los recursos públicos y, por lo tanto, en una más rápida consecución del objetivo de convergencia real con las regiones más avanzadas de Europa que persiguen las Comunidades Autónomas españolas. Manuel A. Blanco Losada Madrid, 30 de junio de 2009



La política fiscal, protagonista en un entorno de crisis

RAFAEL DOMÉNECH VILARIÑO

Rafael Doménech Vilariño





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Quality of public finances: some illustrations

ANTONIO AFONSO

Antonio Afonso


Public Choice (2005) 123: 321–347DOI: 10.1007/s11127-005-7165-2 C© Springer 2005

Public sector efficiency: An international comparison

ANTONIO AFONSO1,2, LUDGER SCHUKNECHT1,∗ &VITO TANZI2

1European Central Bank, Kaiserstraße 29, D-60311 Frankfurt am Main, Germany; 2ISEG/UTL –Technical University of Lisbon, CISEP- Research Centre on the Portuguese Economy, R. Miguel Lupi 20,1249-078 Lisbon, Portugal; 3Inter-American Development Bank, Washington, D.C. U.S.A.(*Author for correspondence: E-mail: [email protected])

Accepted 9 February 2004

Abstract. We compute public sector performance (PSP) and public sector efficiency (PSE)indicators, comprising a composite and seven sub-indicators, for 23 industrialised countries.The first four sub-indicators are “opportunity” indicators that take into account administrative,education and health outcomes and the quality of public infrastructure and that support the ruleof law and a level playing-field in a market economy. Three other indicators reflect the standard“Musgravian” tasks for government: allocation, distribution and stabilisation. The input andoutput efficiency of public sectors across countries is then measured via a non-parametricproduction frontier technique. The study finds significant differences in PSP and PSE, whichsuggests a large potential for expenditure savings in many countries.

JEL Classification Numbers: C14, H50.

Introduction

The debate on the role of the state has shifted in recent years towards empiri-cal assessments of the efficiency and usefulness of public sector activities. Agrowing academic literature has been investigating the stabilisation, alloca-tion and distribution effects of public expenditure. It has also been assessingthe role of rules and institutions and the scope for privatising public sectoractivities (see e.g., Gwartney et al., 2002; Mueller, 1997; Persson & Tabellini,2001; Rodrik, 2000; Shleifer & Vishny, 1998; Strauch & Von Hagen, 2000;Tanzi & Schuknecht, 1997, 2000). Most studies conclude that public spend-ing could be much smaller and more efficient than today. However, for thisto happen, governments should adopt better institutions and should transfermany non-core activities to the private sector.

The measurement of public sector performance [PSP (defined as the out-come of public sector activities)] and public sector efficiency [PSE, (definedas the outcome relative to the resources employed)], however, is still very lim-ited. The objective of this paper is to provide a proxy for measuring PSP andPSE. To do this we will put together a number of performance indicators in thegovernment’s core functions. These include the summary functions definedby Musgrave (allocation, distribution, stabilisation) and a number of specific

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indicators that reflect the rule of law and promote equality of opportunity inthe market place. Economic philosophers from Adam Smith to Hayek andBuchanan have stressed the importance of rules of law in promoting “good”government and the “wealth of nations”. Naturally they assume that the rulesare “good” rules.

We will set these indicators in relation to the costs of achieving them.We will, hence, derive simple performance and efficiency indicators for 1990and 2000 for the public sectors of 23 industrialised OECD countries. Theperformance index is then also used in a Free Disposable Hull (FDH) analysis,a rarely used non-parametric production frontier technique to estimate theextent of slack in government expenditures.

Note, however, that it is not only public expenditure but also tax and regu-latory policies that affect the efficiency of the public sector. While expenditureis also a relatively good proxy of the tax burden, we ignore the compositionof tax revenue and other characteristics of tax systems.1 Public spending maybe closely related to regulation because large civil services, that often accom-pany large public spending, are likely to generate much regulation and viceversa.2

The paper is organised as follows. In the next two sections on “public sectorperformance indicators” and public sector expenditure efficiency analysis”,we discuss and compute the PSP and PSE indicators. The fourth sectionextends the efficiency analysis with the help of an FDH analysis and the fifthsection provides conclusions.

Public Sector Performance Indicators

Methodology and data

The study looks at 23 OECD countries for which we compiled data on variouspublic expenditure categories and socio-economic variables, reflecting theeffects/outputs/outcomes of government policies.3

Assume that PSP depends on the values of certain economic and socialindicators (I ). If there are i countries and j areas of government performance,which together determine overall performance in country i , PSPi , we canthen write

PSPi =n∑

j=1

PSPi j , (1)

with PSPi j = f (Ik).Therefore, an improvement in PSP depends on an improvement in the

values of the relevant socio-economic indicators:

�PSPi j =n∑

i=k

∂ f

∂ Ik�Ik . (2)

323

The greater the positive effect of public expenditure on any of the selectedsub-indicators, the greater will be the envisaged improvement in the PSPindicator. Accordingly, the changes that might occur in the economic andsocial indicators may be seen as changes in PSP.

As a first step, we define seven sub-indicators of public performance. Thefirst four look at administrative, education, health, and public infrastructureoutcomes. A good public administration, with a well-functioning judiciaryand a healthy and well-educated population, could be considered a prerequi-site for a level playing field with well-functioning markets and secure prop-erty rights, where the rule of law applies, and opportunities are plenty andin principle accessible to all. High-quality public infrastructure is conduciveto attaining the same objectives. These indicators, thereby, try to reflect thequality of the interaction between fiscal policies and the market process andthe influence on individual opportunities this has. They could be called “pro-cess” or “opportunity” indicators. We adopt the latter terminology in thefollowing.

The three other sub-indicators reflect the “Musgravian” tasks for govern-ment. These try to measure the outcomes of the interaction with and reactionsto the market process by government. Income distribution is measured by thefirst of these indicators. An economic stability indicator illustrates the achieve-ment of the stabilisation objective. The third indicator tries to assess allocativeefficiency by economic performance. The conceptual separation is of coursesomewhat artificial, as for example health and education indicators could alsobe seen as indicators of allocative efficiency. Finally, all sub-indicators areput together in a PSP indicator.

Before showing the result, it is worthwhile illustrating how we derive theseperformance indicators. Figure 1 shows the socio-economic indices on whichgovernment has a significant if not exclusive influence and which, therefore,reflect as close as possible the outcomes of public policies (Annex TablesA and B provide primary data). These indices form the seven sub-indicatorsmentioned above. In as much as possible we provide data for 1990 and 2000(or the nearest available year), and in some instances, 10-year averages.This is because we are not so much interested in annual fluctuations but instructural changes in PSP. Many indices reflect “stocks” which change onlyvery slowly over time so that observations every 10 years suffice to reflectsuch structural changes. A case in point is for example per capita GDP andsecondary school enrolment. Other indices, such as inflation or GDP growth,vary strongly and a 10-year average seems the best way to capture long-termtrends and structural changes.4

The choice of the socio-economic indices, that form the seven sub-indicators, warrants further discussion. In this context, it is also worth stress-ing that the degree of suitability of the indicators in proxying the outcome ofpublic sector activity is not homogeneous. Their selection from a vast pool of

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Figure 1. Total public sector performance (PSP) indicator.

variables reflects our best attempt (see Annex Table D for a complete overviewof indices and sources).

As to the “opportunity indicators”, administrative performance of govern-ment is measured as a composite of the following indices: corruption, red tape(concerning the regulatory environment), quality of the judiciary (concerningthe confidence in the administration of justice) and the size of the shadoweconomy (which is undermining the level playing field by being untaxed andunregulated). These variables stand for security of property rights, rule of law,enforceability of contracts and a level fiscal and regulatory playing field. Datafor corruption, red tape and efficient judiciary come from the World EconomicForum. The information on the size of the shadow economy is taken fromSchneider (2002), that uses a currency demand approach in its computations.

The education indicator contains secondary school enrolment and theOECD educational attainment indicators in order to measure both the quantity

325

and quality of education. Secondary school enrolment proxies minimal educa-tion standards that need to be attained to have equal opportunities in industrialcountries. Education attainment is a more mixed indicator of opportunity (thehigher education standards the less likely the need for supplementary privateeducation, which only the well-off can afford) and efficiency (as a proxy for acountry’s human capital base). For this indicator, we use data from the OECDsurvey on test scores in reading, mathematics and science [OECD (2001c)]PISA report.

The health performance indicator contains infant mortality and life ex-pectancy. These are well-known indicators that reflect high-quality and alsorelatively equal access to health services across the population. Basic health,in turn, is a prerequisite for equal opportunity in the market process. Thepublic infrastructure indicator contains a measure of the communications andtransport infrastructure quality. It is a mixed indicator that measures oppor-tunity (in the absence of roads only the rich can afford helicopters or planerides) and efficiency (as this infrastructure indicator proxies the provision ofpublic goods). All these indicators change slowly so that observations every10 years provide a good impression of changes over time. An exception is thecase of public infrastructure, where period averages have been used (for lackof more frequent data).

As to the standard “Musgravian”, general indicators less explanation isneeded as the underlying indicators are well-established in the economic lit-erature. Income distribution is proxied by the income share of the poorest40% of the households. Economic stability is measured by the stability ofoutput growth (coefficient of variation) and average inflation (10-year aver-age). Economic performance comprises per-capita GDP (PPP), GDP growth(10-year average) and unemployment (10-year average). The total PSP indi-cator combines the seven sub-indicators. Note that some indices also capturethe effect of regulation rather than expenditure policies and some indicesare only partly the result of government policies (for example, private pro-vision and financing of health and education play an important role in somecountries).

Computation of the performance index

We compile the performance indicators from the various indices giving equalweight to each of them. For example, red tape, efficiency of the judiciary, cor-ruption and size of the shadow economy, each contribute 25% to the adminis-trative performance indicator. This of course introduces a strong assumption.For those indicators, where higher numbers are less favourable (e.g., infantmortality, inflation), we use the inverse of the original values. In order to fa-cilitate the compilation, we normalised the values and set the average for allindices equal to 1. The values for each country are then recalculated relative

326

to the average. Table 1 presentsthe results for the constructed PSP indicatorsfor the year 2000.

Indicators suggest notable but not extremely large differences in PSP acrosscountries (with a few exceptions). Countries with the highest values for sub-indicators include Switzerland (administration and infrastructure), Japan (ed-ucation), Iceland (health), Austria (distribution), Norway (economic stability)and Luxembourg (economic performance). Countries such as Luxembourg,Japan, Norway, Austria and the Netherlands report high total PSP indica-tors. The latter is true both for a PSP indicator with equal weights for thesub-indicators and for different weighting, suggesting that the findings arerelatively robust to moderate changes in weighting.5

Looking at country groups, small governments (industrialised countrieswith public spending below 40% of GDP in 2000) on balance report bettereconomic performance than big governments (public spending above 50%of GDP) or medium sized governments (spending between 40 and 50% ofGDP). Big governments feature more even income distribution, whereas smallgovernments perform better especially in the administrative, stability andeconomic performance domains. These results are consistent with those foundin Tanzi and Schuknecht (2000).

When comparing the main economic “players” of today, it is noteworthythat the United States and particularly Japan report above-average perfor-mance in most sub-indices and for the total PSP measure. By contrast, the EU(weighted average) performs below average.

Taking advantage of the data set available, we performed a comparisonbetween the PSP for 2000 and for 1990, in order to assess how PSP haschanged over time6 and the results are presented in Figure 2.

One can easily see that while some countries managed to deliver a relativeimprovement in PSP (all the countries located above and to the left of thediagonal line), some other countries showed a decrease in PSP (countriesbelow and to right of the diagonal). Examples of the first group of countriesare Greece, Portugal, Spain and Ireland. However, only Ireland succeededin placing itself above the average of the 23 OECD country sample. Somecountries experienced reductions in PSP. Especially, Japan and Switzerlandsaw their performance fall in 2000 compared to 1990. This is also true for theEU and the euro area as a whole. However, one should be aware that progressin PSP made by the different countries over time is measured relative to othercountries and not relative to its own past performance.

Public Sector Expenditure Efficiency Analysis

Methodology

Public expenditure, expressed as a share of GDP, can be assumed to reflect theopportunity costs of achieving the PSP estimated in the previous section.7 In

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Figure 2. Public sector performance: 1990 and 2000.

addition to total public spending, we looked at average spending on goods andservices, transfers, functional spending on education and health and publicinvestment. Data for 1990 and 2000 for these categories across countries arereported in Annex Table C. Public expenditures differ considerably acrosscountries. Average total spending in the 1990s ranged from around 35% ofGDP in the United States to 64% of GDP in Sweden. The difference is mainlydue to more or less extensive welfare programs. Public spending on health andeducation and on goods and services differ much less strongly across countries.

Based on the framework of Equations (1) and (2), we now compute indica-tors of PSE. We weigh performance (as measured by the PSP indicators) by theamount of relevant public expenditure (PEX), that is used to achieve a givenperformance level. The overall PSE indicator for any country i , is given by:

PSEi = PSPi

PEXi, (3)

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Positive but declining marginal productivity of PEX would imply:

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330

In order to compute efficiency indicators, public spending was normalisedacross countries, with the average taking the value of one for each of the sixcategories specified above. We focus on average expenditure over the 1990s,as we would assume a lagged effect from spending on performance. Forexample, public spending on education over the previous decade, is assumedto affect educational achievement in 2000.

Computation of the efficiency index

Before putting PSP and expenditure together, it is worth stressing that notall expenditure categories are equally suitable indices for measuring the ef-ficiency with which a certain performance is achieved. Goods and servicesspending are a rather crude approximation for what is needed to achieve ad-ministrative efficiency. Health and education spending seem better measuresof the public sector inputs in these domains.

Notice however, that it is not easy to accurately identify the effects of publicsector spending on outcomes and separate the impact of spending from otherinfluences. For instance, it is difficult to assess to what extent does higher lifeexpectancy reflect public intervention rather than other factors such as climate,dietary habits, and so on. The same argument could be made regarding infantmortality. On that line of reasoning, adverse geographical conditions may alsoimpair on the quality and cost of a country communications infrastructure.

Transfers (social payments only) are probably suitable approximations forgovernment spending to promote income equality, and public investment islikely to be closely connected with infrastructure quality.8 Total spendingmay be a useful proxy for government stabilisation efforts because automaticstabilisers are larger in countries with “big governments” (see, Bouthevillainet al., 2001; Van den Noord, 2000). Total spending is generally financed bydistortive taxation. It can, hence, be used as a proxy for the efficiency (orinefficiency) of the state in affecting economic performance.

Before turning toTable 2, which reports the ratio of performance and ex-penditure indices as so-called PSE indicators, it is worthwhile stressing a fewcaveats. Public spending across countries is not always fully comparable eventhough much progress has been achieved in this regard. For example, somecountries’ transfer payments are taxed, thereby overstating public spendingcompared to countries where such benefits are not taxed. Nevertheless, it isnot possible to systematically assess and correct such problems. Moreover,comparing expenditure ratios across countries implicitly assumes that pro-duction costs for public services are proportionate to GDP per capita. Whilethis approximation is likely to be quite good for labour intensive services(such as education or administrative efficiency), it is likely to be less so forinfrastructure quality. In the absence of cross-country data of different publicservice sector costs, this is nevertheless the best possible approximation.

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We find significant differences in PSE across countries. Japan, Switzerland,Australia, the United States and Luxembourg show the best values for over-all efficiency. Looking at country groups, “small” governments post thehighest efficiency amongst industrialised countries. Differences are consider-able as “small” governments on average post 40% higher scores than “big”governments.9

In summary, we find that differences in efficiency are much more pro-nounced than in performance across countries, with “small” governmentsclearly outranking the others. This illustrates that the size of government maybe too large in many industrialised countries, with declining marginal productsbeing rather prevalent. But given the non-extreme differences in performanceas outlined above, the incidence of “negative” marginal products of publicspending may be more limited.

Measuring Input and Output Efficiency Via an FDH Analysis

The FDH analysis

In a final step, we use the information from previous sections to measurethe “wastefulness” of public spending across countries, i.e., the input andoutput efficiency of expenditure. To this end, we apply a so-called FDH anal-ysis, which is a non-parametric technique that was first proposed by Deprins,Simar, and Tulkens (1984).10 In the FDH framework it is possible to rank theefficiency of producers by comparing each individual performance with a pro-duction possibility frontier. Along this production possibility frontier one canobserve the highest possible level of output/outcome for a given level of in-put. Conversely, it is possible to determine the lowest level of input necessaryto attain a given level of output/outcome. This allows identifying inefficientproducers both in terms of input efficiency and in terms of output/outcomeefficiency.

There are a few other studies that apply FDH analysis to assess pub-lic spending efficiency. Van den Eeckhaut, Tulkens, and Jamar (1993) stud-ied the efficiency of public spending in Belgian municipalities, and Fakinand Crombrugghe (1997) assessed the efficiency of government expendi-tures as regards some specific public services in OECD and Central Europecountries. Gupta and Verhoeven (2001) use FDH analysis to measure theefficiency of government expenditure on education and health in a setof countries in Africa. Clements (2002) assesses the efficiency of edu-cation spending in the European Union. Aubyn (2002) reports results ofFDH analysis applied to education and health spending in OECD coun-tries, while Afonso and St. Aubyn (2003) apply both FDH and DEA tothose two sectors. The FDH methodology can be well illustrated graphically(Figure 3).

334

Figure 3. Production possibility frontier.

Assume four countries, A, B, C and D that use a certain amount of publicexpenditures, measured on the horizontal axis in monetary units. The countriesare then assumed to achieve a certain level of public spending performance,measured on the vertical axis.

The efficiency of the four countries is obviously different. For instance,country B uses more input than country A [X(B) > X(A)], but producesless output [Y(B) < Y(A)]. Therefore, country B is relatively inefficient incomparison with country A. On the other hand, country A is efficient inrelation to country B, and it is placed on the “production possibility frontier”.This means there are no other countries besides country A that deliver thesame level of output with a lower level of input. Similarly, countries C andD are efficient and are also on the production possibility frontier. No othercountry is inefficient compared to them.11

This framework allows the calculation of the “production possibility fron-tier”, and input efficiency and output efficiency scores in order to rank thesample countries in terms of public spending efficiency. These efficiencyscores will be set between 0 and 1, and all the countries placed on the“production possibility frontier” will be assigned the maximum score of 1.Note that this approach is likely to underestimate inefficiencies, as the coun-tries on the “production possibility frontier” are efficient by definition (eventhough they too may have scope for savings). The input efficiency scoreof a given country indicates how much less input this country could use toachieve the same level of output. Additionally, the output efficiency scoreof a given country would tell how much more output the country should

335

be able to produce with the same amount of resources that it is currentlyusing.12

FDH-based expenditure efficiency analysis

We now conduct an FDH efficiency analysis of public expenditure to oursample of 23 OECD countries. Public spending as a percentage of GDP in2000 measures the input and as output we use the PSP indicator alreadydetermined in the section on public sector performance. The “productionpossibility frontier” for our set of countries is presented in Figure 4.13 One cansee that the most efficient countries, positioned on the “production possibilityfrontier”, are the United States, Japan and Luxembourg. Australia, Irelandand Switzerland come very close to the frontier, while the other countries arefurther removed and therefore less “efficient”.

The figure shows that the EU countries are mostly well inside the pro-duction possibility frontier. They mostly report a much higher ratio of publicexpenditure ratio than the United States, but nevertheless often report lowerPSP indicators.

The results both for input efficiency and output efficiency are presentedin Table 3, wherewe report the respective efficiency scores along with eachcountry’s ranking.

The Table shows that input efficiency scores start at 0.57 and output effi-ciency scores at 0.65. The average input efficiency of the 15 EU countries is0.73 meaning that they should be able to attain the same level of output usingonly 73% of the inputs they are currently using (or about 35% of GDP rather

Figure 4. Public expenditure and public sector performance, 23 OECD countries, 2000.

336

Table 3. Efficiency scores: Public expenditures as a % of GDP in 2000 and PublicSector Performance indicator (see Table 1)

Input efficiency Output efficiency

Country Score Rank Score Rank

Australia 0.99 4 0.92 7

Austria 0.67 17 0.92 8

Belgium 0.66 19 0.79 18

Canada 0.75 12 0.84 13

Denmark 0.62 21 0.87 11

Finland 0.61 22 0.83 14

France 0.64 20 0.77 20

Germany 0.72 16 0.79 17

Greece 0.73 14 0.65 23

Iceland 0.87 7 0.90 10

Ireland 0.96 5 0.93 6

Italy 0.66 18 0.68 22

Japan 1.00 1 1.00 1

Luxembourg 1.00 1 1.00 1

Netherlands 0.72 15 0.91 9

New Zealand 0.83 9 0.81 15

Norway 0.73 13 0.93 5

Portugal 0.79 11 0.70 21

Spain 0.80 10 0.78 19

Sweden 0.57 23 0.86 12

Switzerland 0.95 6 0.94 4

United Kingdom 0.84 8 0.80 16

United States 1.00 1 1.00 1

Average 0.79 0.85

EU15 average 0.73 0.82

Non-EU15 average 0.89 0.92

Small governments 1/ 0.98 0.96

Medium governments 1/ 0.81 0.82

Big governments 1/ 0.65 0.83

EU 15 2/ 0.72 0.78

Euro area 2/ 0.70 0.78

The values in bold signal the countries located on the production possibilityfrontier.aSee notes of Tables 1 and 2.bWeighted averages according to the share of each country GDP in the relevantgroup.

337

than close to 50%). The output efficiency score implies that with given publicexpenditures, PSP is 82% (or 18% less) of what it could be if the EU was onthe production possibility frontier (and more if the countries on the productionpossibility frontier also have scope for expenditure savings). By contrast, thenon-EU OECD countries report more efficient public expenditure. An averageinput efficiency score of 0.89 implies only roughly 11% “waste”.

It is also now possible to focus on some specific interesting cases, such asSweden. It reports a PSP indicator of 1.04, above the average of the countrysample. High public spending pushes down the PSE indicator to a value ofonly 0.82, well below the average. The input efficiency score of 0.57 suggeststhat little more than half the current spending would be sufficient to achievethe same PSP. The situation is similar in some of the other countries with “biggovernments”, namely France, Germany and Italy, where public expendituresaccount for around 50% of GDP. Indeed, with the exception of Luxembourg,all two other countries located on or near the production possibility frontier be-long to the group of “small government” countries, with a public expenditureratio below the 40% threshold.

Conclusion

We developed indicators of public sector performance (PSP) and efficiency(PSE) for 23 industrialised countries. For that purpose we used a numberof socio-economic indicators as proxies for performance, and total spend-ing and a number of spending categories as proxies for resource use. Wefind moderate differences in the PSP indicators across industrialised coun-tries. Unsurprisingly, countries with small public sectors report the “best”economic performance, while countries with large public sectors show moreequal income distribution.

When weighing performance by the resources used to achieve it, thereare important differences across countries in the resulting PSE indicators.Countries with small public sectors report significantly higher PSE indicatorsthan countries with medium-sized or big public sectors. All these findingssuggest diminishing marginal products of higher public spending.

The results that we get from the production-frontier-related FDH analysis,which uses the PSP indicators, are also in line with the aforementioned con-clusions. Small governments tend to show better results. Spending by big gov-ernments could be, on average, about 35% lower to attain the same PSP. Thecalculations also point out that EU 15 countries show relatively low efficiencywhen compared with the United States and also the average of the other OECDcountries in the sample. EU 15 countries are using 27% more public spend-ing than the “most efficient” countries with similar PSP indicators. Spend-ing for the average of the other OECD countries is “only” 11% higher thannecessary.

338

However, all these results have to be seen as indicative and need to beinterpreted with great care for the reasons outlined above. Particularly, one hasto be aware that it is not easy to accurately identify the effects of public sectorspending on outcomes and separate the impact of public spending from otherinfluences. This notwithstanding, we use a large number of indices and the bestdata available that is also applied in the relevant economic and policy literaturefor cross country comparisons to contain as much as possible this problem.

In our interpretation, we mainly focussed on the overall PSP and PSE indi-cators to which we also applied the FDH analysis. This is appropriate to gain anoverall impression. The comparison of the different opportunity and standard“Musgravian” sub-indicators across countries and the detailed assessment ofdifferences may provide further and more specific insights and lessons.

It is also important to bear in mind that by using a non-parametric approach,and in spite of FDH being an established and valid methodology, differencesacross countries are not statistically assessed. This can be considered as alimitation of such methodology.

Acknowledgements

We are grateful to Carlos Barros, Marc Coleman, Juergen von Hagen, JoseMarin, Pierre Pestieau, Philipp Rother, Miguel St. Aubyn, Rolf Strauch, ananonymous referee and participants at the ZEI Workshop, University of Bonn,at the 2003 European Public Choice Society conference in Aarhus, at the 2003French Economics Asociation conference in Lille, for helpful comments andGerhard Schwab for valuable research assistance. Any remaining errors arethe responsibility of the authors The opinions expressed herein are those ofthe authors and do not necessarily reflect those of the author’s employers.

Notes

1. For example, tax collection may impose significant welfare and compliance costs on tax-payers.

2. However, Brennan (2000) and Tanzi (1998) have argued that regulations and tax expendi-tures can also become a substitute of public spending, and thereby are negatively correlatedwith the size of the public sector as measured by the level of public spending.

3. One should be aware of the distinction between output and outcome. The number ofhospital days per 1000 people is an output but full recovery from illness or life expectancyis an outcome. Even though we try to approximate outcomes rather than output (e.g. redtape, life expectancy) the distinction is not always possible and we use both terms in aninterchangeable way.

4. There are few instances where actual and trend growth deviate by 0.4/0.5% for the 10-year averages. However, when using trend rather than actual growth in the calculation ofindices, results change very little even for the economic performance indicator.

5. For example, giving alternative weights to the sub-indicators does not change much theresults in most cases. In the Appendix (Table A1) we present the results with alternativeweighting schemes. Rank correlations for PSP indicators with the tested changes in weights

339

are in the (0.95–0.99) range. This weigthing of the variables is quite straightforward andeconomically intuitive (even though it is still somewhat ad hoc). It avoids the problem oflack of economic justification of a more complex statistical approach such as principalcomponent analysis that might come to mind in this context.

6. One should bear in mind that data are not fully comparable. E.g., some data are not availablefor some countries. For example the OECD PISA report on education achievement onlycovers 2000.

7. Proceeds from the sale of UMTS mobile telephone licences have been excluded from totalexpenditure since they were recorded as a temporary decline in expenditure.

8. Income distribution and stabilisation is also affected by the progressivity of the tax system,but this effect is very difficult to assess due to the lack of comparable and detailed enoughdata.

9. The PSE indicators are also quite robust to different weightings as can be seen in theAppendix (Table A2).

10. For an overview of the FDH analysis see for instance Tulkens (1993). Another non-parametric approach that might be used to assess public expenditure efficiency wouldbe Data Envelopment Analysis (DEA). This technique, developed by Charnes, Cooperand Rhodes (1978), implies a convex production frontier, a hypothesis that is not requiredin the FDH approach. For an overview of non-parametric approaches see for instance Simarand Wilson (2003).

11. Gupta and Verhoeven (2001) would call countries such as C and D “independently effi-cient”, and country A “not independently efficient.”

12. Figure 3 illustrates that country B’s input efficiency score is given by X(A)/X(B), whichis 0.5, smaller than one, since B is the interior of the production possibility frontier. Thisimplies that the excess use of inputs by inefficient country B is 50 per cent of the necessaryinputs to achieve the same level of performance of country A. Country B’s output efficiencyscore is Y(B)/Y(A). In this case, the loss of output of country B relative to the most efficientcountry turns out to be also 50 per cent (since for country B one can calculate Y(B)/Y(A)= 5/10 = 0.5). The production possibility frontier for the example in Figure 3 is as follows:

Y = f (X ) =

0, X < 10010, 100 ≤ X < X (C)Y (C), X (C) ≤ X < X (D)Y (D), X ≥ X (D)

.

13. Note that the term production possibility frontier is somewhat misleading, as the true“frontier” is unknown. One must also be aware of the scaling when interpreting the chart.A doubling in PSP is not necessarily a doubling of welfare or utility.

Appendix

In order to assess the sensitivity of the results for PSP and PSE, we usedalternative weighting schemes. We computed PSP and PSE indicators that cangive more weight to, inter alia, opportunity, equality, stability and economicperformance sub-indicators. One could argue that these indicators emulatepeople with different intensities of preferences. The results, presented in TableA1 and in Table A2, confirm that the conclusions presented in the main text aregenerally not changed. Rank correlations with the tested changes in weightsare in the (0.95 0.99) range for PSP indicators and in the (0.96 0.99) range forPSE indicators.

340

Table A1. Total public sector performance (PSP), 2000, different weights

Weighting of sub-indicators with emphasis on:

EconomicCountry Baselinea Opportunityb Equalityc Stabilityd performancee

Australia 1.04 1.04 1.01 1.10 1.03Austria 1.12 1.11 1.14 1.15 1.09Belgium 0.95 0.94 1.00 0.99 0.93Canada 1.02 1.03 1.00 1.01 1.00Denmark 1.06 1.06 1.09 1.07 1.03Finland 1.01 1.05 1.04 0.96 0.95France 0.93 0.93 0.92 0.97 0.88Germany 0.96 0.97 0.96 0.95 0.92Greece 0.78 0.79 0.82 0.73 0.76Iceland 1.03 1.04 1.03 0.95 1.07Ireland 1.05 1.04 1.02 1.09 1.13Italy 0.83 0.83 0.89 0.81 0.80Japan 1.14 1.12 1.15 1.20 1.15Luxembourg 1.21 1.17 1.21 1.22 1.35Netherlands 1.11 1.10 1.08 1.18 1.09New Zealand 0.93 0.96 0.86 0.94 0.91Norway 1.13 1.11 1.14 1.20 1.16Portugal 0.80 0.80 0.83 0.76 0.83Spain 0.89 0.90 0.92 0.87 0.84Sweden 1.04 1.06 1.07 0.96 1.01Switzerland 1.07 1.09 1.04 1.01 1.07United Kingdom 0.91 0.93 0.88 0.88 0.89United States 1.02 1.02 0.96 1.05 1.06Average 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00Small governments 1.07 1.06 1.04 1.09 1.09Medium governments 0.97 0.97 0.97 0.95 0.97Big governments 1.01 1.01 1.03 1.01 0.97EU 15* 0.94 0.94 0.95 0.93 0.91Euro area* 0.93 0.94 0.95 0.94 0.90

aEqual weights assigned to each sub-indicator (1/7), as in Table 1.b2/3 assigned to opportunity indicators and 1/3 to “Musgravian indicators”. This means1/6 assigned to each of the four opportunity indicators and 1/9 to each of the three“Musgravian indicators”.c1/3 assigned to the distribution indicator and 2/3 to the other indicators. This means thateach of the other six indicators will have a weight of 1/9.d1/3 assigned to the stability indicator and 2/3 to the other indicators. This means thateach of the other six indicators will have a weight of 1/9.e1/3 assigned to the economic performance indicator and 2/3 to the other indicators. Thismeans that each of the other six indicators will have a weight of 1/9.∗Weighted averages according to the share of each country GDP in the relevant group.

341

Table A2. Total public sector efficiency (PSE), 2000, different weights

Weighting of sub-indicators with emphasis on:

EconomicCountry Baselinea Opportunityb Equalityc Stabilityd performancee

Australia 1.29 1.25 1.34 1.37 1.28Austria 1.06 1.07 1.03 1.07 1.02Belgium 1.01 1.03 0.98 1.00 0.95Canada 1.03 1.03 1.06 1.03 1.01Denmark 0.96 0.98 0.96 0.94 0.91Finland 0.84 0.89 0.84 0.80 0.79France 0.81 0.81 0.78 0.84 0.76Germany 0.96 0.98 0.92 0.94 0.92Greece 0.97 1.01 0.97 0.88 0.91Iceland 0.80 0.77 0.80 0.77 0.90Ireland 1.27 1.24 1.24 1.32 1.37Italy 0.85 0.86 0.86 0.81 0.79Japan 1.40 1.35 1.50 1.49 1.43Luxembourg 1.38 1.34 1.38 1.37 1.51Netherlands 1.05 1.06 1.00 1.11 1.04New Zealand 0.95 0.96 0.90 0.98 0.95Norway 1.02 0.99 1.05 1.10 1.06Portugal 0.86 0.85 0.91 0.82 0.89Spain 0.95 0.96 0.99 0.94 0.90Sweden 0.83 0.85 0.84 0.76 0.79Switzerland 1.20 1.20 1.22 1.14 1.23United Kingdom 1.10 1.13 1.05 1.05 1.07United States 1.26 1.23 1.20 1.32 1.34Average 1.04 1.04 1.04 1.04 1.04Small govs. 1.28 1.26 1.30 1.33 1.33Medium govs. 1.00 1.00 1.00 0.99 1.01Big govs. 0.92 0.94 0.91 0.92 0.88EU 15* 0.95 0.96 0.93 0.93 0.91Euro area* 0.92 0.93 0.90 0.91 0.88

aEqual weights assigned to each sub-indicator (1/7), as in Table 2.b2/3 assigned to opportunity indicators and 1/3 to “Musgravian indicators”. Thismeans 1/6 assigned to each of the four opportunity indicators and 1/9 to each of thethree “Musgravian indicators”.c1/3 assigned to the distribution indicator and 2/3 to the other indicators. This meansthat each of the other six indicators will have a weight of 1/9.d1/3 assigned to the stability indicator and 2/3 to the other indicators. This means thateach of the other six indicators will have a weight of 1/9.e1/3 assigned to the economic performance indicator and 2/3 to the other indicators.This means that each of the other six indicators will have a weight of 1/9.∗Weighted averages according to the share of each country GDP in the relevant group.

342A

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227NON-PARAMETRIC APPROACHES TO EDUCATION AND HEALTH EFFICIENCY

Journal of Applied Economics. Vol VIII, No. 2 (Nov 2005), 227-246

NON-PARAMETRIC APPROACHES TO EDUCATION ANDHEALTH EFFICIENCY IN OECD COUNTRIES

ANTÓNIO AFONSO*

Technical University of Lisbon and European Central Bank

MIGUEL ST. AUBYN

Technical University of Lisbon

Submitted February 2004; accepted September 2004

We address the efficiency in education and health sectors for a sample of OECD countriesby applying two alternative non-parametric methodologies: FDH and DEA. Those are twoareas where public expenditure is of great importance so that findings have strong implicationsin what concerns public sector efficiency. When estimating the efficiency frontier we focuson measures of quantity inputs. We believe this approach to be advantageous since acountry may well be efficient from a technical point of view but appear as inefficient if theinputs it uses are expensive. Efficient outcomes across sectors and analytical methods seemto cluster around a small number of core countries, even if for different reasons: Japan,Korea and Sweden.

JEL classification codes: C14, H51, H52, I18, I21, I28Key words: education, health, expenditure efficiency, production possibility frontier, FDH,DEA

* António Afonso (corrresponding author): ISEG/UTL - Technical University of Lisbon,CISEP – Research Centre on the Portuguese Economy, R. Miguel Lupi 20, 1249-078 Lisbon,Portugal, email: [email protected]; European Central Bank, Kaiserstraße 29, D-60311Frankfurt am Main, Germany, email: [email protected]. Miguel St. Aubyn: ISEG/UTL -Technical University of Lisbon, UECE – Research Unit on Complexity in Economics, R.Miguel Lupi 20, 1249-078 Lisbon, Portugal, email: [email protected]. We are grateful toManuela Arcanjo, Rigmar Osterkamp, Álvaro Pina, Ludger Schuknecht, Léopold Simar, GuidoWolswijk, an anonymous referee, the co-editor Germán Coloma, and participants at the 57thInternational Atlantic Economic Conference, Lisbon, 2004, at the 59th European Meeting ofthe Econometric Society, Madrid, 2004, and at the 4th International Symposium of DEA,Birmingham, 2004, for helpful comments. Any remaining errors are the responsibility of theauthors. The opinions expressed herein are those of the authors and do not necessarily reflectthose of the author’s employers.

228 JOURNAL OF APPLIED ECONOMICS

I. Introduction

The debate in economics on the proper size and role of the state is pervasive

since Adam Smith. Nevertheless, the proper measurement of public sector

performance when it concerns services provision is a delicate empirical issue and

the literature on it, particularly when it comes to aggregate and international data,

is still limited. This measurement issue is here considered in terms of efficiency

measurement. In our framework, we compare resources used to provide certain

services, the inputs, with outputs. Efficiency frontiers are estimated, and therefore

inefficient situations can be detected. As the latter will imply the possibility of a

better performance without increasing allocated resources, the efficiency issue

gives a new dimension to the recurring discussion about the size of the state.

Although methods proposed and used here can be applied to several sectors

where government is the main or an important service provider, we restrict ourselves

to efficiency evaluation in education and health in the OECD countries. These are

important expenditure items everywhere and the quantities of public and private

provision have a direct impact on welfare and are important for the prospects of

economic growth. OECD countries were chosen because data for these countries

were collected following the same criteria and provided by the OECD itself, both

for education and health. Also, this sample is not too heterogeneous in wealth and

development terms, so that an efficiency comparison across countries is meaningful.

Our study presents two advances in what concerns the recent literature on the

subject. First, when estimating the efficiency frontier, we use quantity inputs, and

not simply a measure of expenditure. We consider this procedure to be

advantageous, as a country may well be efficient from a technical point of view but

appear as inefficient in previous analysis if the inputs it uses are expensive.

Moreover, our method allows the detection of some sources of inefficiency (e. g.

due to an inappropriate composition of inputs). Second, we do not restrain to one

sole method, but compare results using two methods. To our knowledge, Data

Envelopment Analysis has not yet been used in this context. This is a step forward

in what concerns the evaluation of result robustness.

The paper is organized as follows. In section II we briefly review some of the

literature on spending efficiency. Section III outlines the two non-parametric

approaches used in the paper and in section IV we present and discuss the results

of our non-parametric efficiency analysis. Section V provides conclusions.


II. Literature on spending efficiency and motivation

Even when public organizations are studied, this is seldom done in aninternational and more aggregate framework. International comparisons ofexpenditure performance implying the estimation of efficiency frontiers do notabound. To our knowledge, this has been done by Fakin and Crombrugghe (1997)and Afonso, Schuknecht and Tanzi (2004) for public expenditure in the OECD, byClements (2002) for education spending in Europe, by Gupta and Verhoeven (2001)for education and health in Africa, and by St. Aubyn (2002, 2003) for health andeducation expenditure in the OECD. All these studies use Free Disposable Hullanalysis and the inputs are measured in monetary terms. Using a more extendedsample, Evans, Tandon, Murray and Lauer (2000) evaluate the efficiency of healthexpenditure in 191 countries using a parametric methodology.

Barro and Lee (2001) and Hanuschek and Luque (2002) have econometricallyestimated education production functions in an international framework. Theeducation outcome, or “school quality”, was measured by cross-countrycomparative studies assessing learning achievement and inputs included resourcesallocated to education, parents’ income and their instruction level. The inefficiencyconcept is not embodied in the empirical method used by these authors asdeviations from the function were supposed to derive from unmeasured factorsonly and to have zero mean. Simply, when there is no evidence of correlationbetween one or more inputs and the output, the authors draw some inefficiencyconclusions. An interesting development following this econometric methodologywould be to allow both for zero mean measurement errors and one sided inefficientvariations in this international framework.1

In our approach, we do not assume that all decision units operate on theproduction function. Moreover, our production function envelops our data andhas no a priori functional form. Differently from the regression analysis, outputmay be measured by more than one variable. We intend to measure inefficiency,and not so much to explain it. We compare resources allocated to the health oreducation production processes to outcomes, and do not enter into account withsome other factors that vary across countries and that may well be important forthe achieved results, like the family factors mentioned above. Of course, thesefactors would become important candidate variables when it comes to explain

measured inefficiencies, a logical research step to follow.

1 Jondrow et al. (1982), Ferrier and Lovell (1990) and De Borger and Kerstens (1996) addressthis econometric problem.


Education and health expenditure are two important public spending items. Forinstance, for some EU countries, spending in these two categories, plus R&D,

accounted for between 10 and 15 per cent of GDP in 2000. Public expenditure in

these items increased during the last 20 years with particular emphasis in countrieswhere the levels of intervention were rather low, such as Portugal and Greece.2

Table 1 summarizes some data on education and health spending in OECD

countries. In 2000, education spending varied between 4 and 7.1 percent of GDPwithin OECD countries. This expenditure is predominantly public, and particularly

in European countries (92.4 percent of total educational expenditure is public in

the EU). Total expenditure on health is usually higher than expenditure oneducation, and it averaged 8 percent of GDP in the OECD. Public expenditure in

health is usually more than half of total expenditure, and it averaged 72.2 percent of

total in the OECD. The United States is a notable exception – being the countrywhere health spending is relatively higher (13.1 of GDP) and were private spending

is more important (55.8 per cent of total).

2 See EC (2002).

Table 1. Public and total expenditure on education and on health, 2000

Public Total Public Total

expenditure expenditure expenditure expenditure

on education on education on health on health

(% of total (% of GDP) (% of total (% of GDP)

expenditure) expenditure)

Australia 75.9 6.0 68.9 8.9

Austria 94.2 5.7 69.4 7.7

Belgium 93.3 5.5 72.1 8.6

Canada 80.6 6.4 70.9 9.2

Czech Republic 90.0 4.6 91.4 7.1

Denmark 96.0 6.7 82.5 8.3

Finland 98.4 5.6 75.1 6.7

France 93.8 6.1 75.8 9.3

Germany 81.1 5.3 75.0 10.6

Greece 93.8 4.0 56.1 9.4

Hungary 88.3 5.0 75.5 6.7

Iceland 91.1 6.3 83.7 9.3

Ireland 90.6 4.6 73.3 6.4


Italy 92.2 4.9 73.4 8.2

Japan 75.2 4.6 78.3 7.6

Korea 61.0 7.1 44.4 5.9

Luxembourg na na 87.8 5.6

Mexico 85.9 5.5 47.9 5.6

Netherlands 91.6 4.7 63.4 8.6

New Zealand na na 78.0 8.0

Norway 98.7 5.9 85.2 7.6

Poland na na 70.0 6.0

Portugal 98.6 5.7 68.5 9.0

Slovak Republic 96.4 4.2 89.4 5.7

Spain 88.1 4.9 71.7 7.5

Sweden 97.0 6.5 85.0 8.4

Switzerland 92.8 5.7 55.6 10.7

Turkey na na na na

United Kingdom 86.1 5.3 80.9 7.3

United States 68.2 7.0 44.2 13.1

OECD countries 88.4 5.5 72.2 8.0

EU countries 92.4 5.4 74.7 8.0

Minimum 61.0 (Korea) 4.0 (Greece) 44.2 (US) 5.6 (Mexico,

Luxembourg)

Maximum 98.7 (Norway) 7.1 (Korea) 91.4 (Czech Rep.) 13.1 (US)

Notes: na is non available. Public expenditure on education includes public subsidies to house-holds attributable for educational institutions and direct expenditure on educational institutionsfrom international sources. Private expenditure on education is net of public subsidies attribut-able for educational institutions. Source for health expenditure is OECD Health Data 2003 -Frequently asked data http://www.oecd.org/document/16/0, 2340, en_2825_495642_2085200_1_1_1_1,00.html. Source for education expenditure is Education at a Glance 2003 – Tables,OECD http://www.oecd.org/document/34/0,2340, en_2649_34515_14152482_1_1_1_1,00.html.

Table 1. (Continued) Public and total expenditure on education and on health,2000

Public Total Public Total

expenditure expenditure expenditure expenditure

on education on education on health on health

(% of total (% of GDP) (% of total (% of GDP)

expenditure) expenditure)

In an environment of low growth and increased attention devoted by both theauthorities and the public to government spending, the efficient allocation ofresources in such growth promoting items as education and health seems thereforeof paramount importance. Furthermore, and in what concerns the health sector,there is a genuine concern that for most OECD countries public spending inhealthcare is bound to increase significantly in the next decades due to agingrelated issues. Again, and since most of expenditure on healthcare comes from thepublic budget, how well these resources are used assumes increased relevance.

III. Analytical methodology

We apply two different non-parametric methods that allow the estimation ofefficiency frontiers and efficiency losses – Free Disposable Hull (FDH) analysisand Data Envelopment Analysis (DEA). These methods are applied to decision-making units, be they firms, non-profit or public organizations that convert inputsinto outputs. Coelli, Rao and Battese (1998), Sengupta (2000) and Simar and Wilson(2003) introduce the reader to this literature and describe several applications.Here, we only provide an intuitive approach to both methods.

A. FDH framework

In a simple example, four different countries display values for output level yand input level x reported in Figure 1.

In FDH analysis, country D is inefficient, as country C provides more outputusing less input - country C is said to dominate country D. In contrast to D,countries A, B and C are supposed to be located on the efficiency frontier, as thereare no other countries in the sample that provide evidence that they could improveoutcomes without increasing resources used. Countries A and B are said to beefficient by default, as they do not dominate any other country.

It is possible to measure country D inefficiency, or its efficiency score, as thevertical, or, alternatively, horizontal distance between point D and the efficiencyfrontier. With the first, one is evaluating the difference between the output levelthat could have been achieved if all input was applied in an efficient way, and theactual level of output. With the latter, efficiency loss is measured in input terms.

Following the same logic, FDH analysis is also applicable in a multiple input-output situation, as it is the case in section IV.3

3 The reader interested in the details of FDH in a multidimensional setting may refer to Guptaand Verhoeven (2001) and to Simar and Wilson (2003).


Figure 1. FDH and DEA frontiers

B. DEA framework

Data Envelopment Analysis, originating from Farrell’s (1957) seminal work and

popularized by Charnes, Cooper and Rhodes (1978), assumes the existence of a

convex production frontier, a hypothesis that is not required in the FDH approach.The production frontier in the DEA approach is constructed using linear

programming methods. The terminology “envelopment” stems out from the fact

that the production frontier envelops the set of observations.4

Similarly to FDH, DEA allows the calculation of technical efficiency measures

that can be either input or output oriented. The purpose of an input-oriented study

is to evaluate by how much input quantity can be proportionally reduced withoutchanging the output quantities. Alternatively, and by computing output-oriented

measures, one could also try to assess how much output quantities can be

proportionally increased without changing the input quantities used. The two

4 Coelli et al. (1998) and Thanassoulis (2001) offer good introductions to the DEA methodology.For a more advanced text see Simar and Wilson (2003).

yDEA CR frontier

75

70

66

65

C

DEA VR frontier

D

FDH frontier

B

A

800 950 1000 1300x



measures provide the same results under constant returns to scale but give differentvalues under variable returns to scale. Nevertheless, both output and input-oriented

models will identify the same set of efficient/inefficient decision-making units.5

In Figure 1 the variable returns to scale DEA frontier unites the origin to pointA, and then point A to point C. If we compare this frontier to the FDH one, we

notice that country B is now deemed inefficient. This results from the convexity

restriction imposed when applying DEA. In fact, DEA is more stringent than FDH– a country that is efficient under FDH is not always efficient under DEA, but a

country efficient under DEA will be efficient under FDH. In more general terms,

input or output efficiency scores will be smaller with DEA.The constant returns to scale DEA frontier is also represented in the figure. It

is a straight line that passes through the origin and point A.6 In the empirical

analysis presented in this paper, the constant returns to scale hypothesis is neverimposed. As a matter of fact, a priori conceptions about the shape of the frontier

were kept to a minimum. Convexity is the only one considered here on top of the

sensible efficiency concept embedded in FDH analysis.

IV. Non-parametric efficiency analysis

A. Education indicators

In what concerns education our main source of data is OECD (2002a). Inputvariables to be used are available there or can be constructed from raw data.

Examples of possible output variables are graduation rates, and student

mathematical, reading and scientific literacy indicators. Input variables may includenot only expenditure per student, but also physical indicators such as the average

class size, the ratio of students to teaching staff, number of instruction hours and

the use and availability of computers.Concerning education achievement, the output is measured by the performance

of 15-year-olds on the PISA reading, mathematics and science literacy scales in2000 (simple average of the three scores for each country).7 We use two quantitative

5 In fact, and as mentioned namely by Coelli et al. (1998), the choice between input and outputorientations is not crucial since only the two measures associated with the inefficient units maybe different between the two methodologies.

6 The origin is not actually represented in the figure because the axes were truncated.

7 The three results in the PISA report are quite correlated, with the following correlation


input measures: the total intended instruction time in public institutions in hoursper year for the 12 to 14-year-olds, 2000, and the number of teachers per student inpublic and private institutions for secondary education, calculations based onfull-time equivalents, 2000.

We have considered the alternative use of expenditures with education as aninput measure. However, results would depend on the exchange rate used to convertexpenditures to the same units. Moreover, they would reflect a mix of inefficiencyand cost provision differences. Considering that adjusting for cost differenceswould be a difficult task with uncertain results, we have decided to present resultsbased on physical inputs and outputs, which are immediately and internationallycomparable.8

B. Education efficiency results

In these non-parametric approaches higher performance is directly linked withhigher input levels. Therefore we constructed the variable “Teachers Per Student”,TPS,

using the original information for the students-to-teachers ratio. Naturally, onewould expect education performance to increase with the number of teachers perstudent.

The results from the FDH analysis for this 2 inputs and 1 output model arereported in Table 2.

We can observe that four countries are labeled as efficient – Finland, Japan,Korea, and Sweden. For each of them, there is no other country where studentsachieve a better result with fewer resources. Students in the four efficientdominating producers achieve a higher than average PISA result. A subtledistinction can be made between Korea and Japan, on the one hand, and Finland

and Sweden, on the other hand. The two Asian countries achieve the two best

coefficients: (reading, mathematics) = 0.90, (reading, science) = 0.82, (mathematics, science)= 0.79. An alternative output measure for education attainment, the graduation rate, isunfortunately not very complete on the OECD source, and we decided not to use it.

8 Results using spending per student and per capita spending in health in purchasing powerparities as inputs are available from the authors on request.

1001

×

=

−

Teachers

StudentsTPS (1)


9 Mexico was dropped from the sample. This country is an outlier, as it is where students spendmore time per year at school (1167 hours) and also where there are more students per teacher(31.7, more than double the average). With this asymmetric combination of resources, Mexicostudents achieved the worse PISA average performance in the sample (429, the average being500). Including Mexico in the analysis would not affect results for other countries, as it wouldbe an efficient by default observation.

Table 2. FDH education efficiency scores

Input efficiency Output efficiency Dominating

Score Rank Score Rank producers*

Australia 0.850 12 0.975 6 Korea/Japan

Belgium 0.689 17 0.935 8 Sweden/Japan

Czech Republic 0.931 6 0.926 10 Sweden/Finland

Denmark 0.912 9 0.916 11 Sweden/Japan

Finland 1.000 1 1.000 1France 0.832 13 0.934 9 Korea/Japan

Germany 0.961 5 0.897 14 Korea/Japan

Greece 0.758 15 0.848 16 Sweden/Japan

Hungary 0.801 14 0.899 13 Sweden/Japan

Italy 0.730 16 0.872 15 Sweden/Japan

Japan 1.000 1 1.000 1Korea 1.000 1 1.000 1

New Zealand 0.914 8 0.982 5 Korea/Korea

Portugal 0.879 10 0.844 17 Sweden/Finland

Spain 0.876 11 0.901 12 Sweden/Finland

Sweden 1.000 1 1.000 1United Kingdom 0.922 7 0.973 7 Korea/Japan

Average 0.886 0.935

Country

Notes: 2 inputs – hours per year in school (2000) and teachers per 100 students (2000) –, and1 output – PISA 2000 survey indicator –. Countries in bold are located on the efficiency

frontier. * In terms of input efficiency/in terms of output efficiency.

outcomes. Students spend time at school close to the average, and classes have a

relative big size, especially in Korea. In the two Scandinavian countries, hoursspent at school are at the minimum, students per teacher being below but close to

the average.9

Table 2 also includes input and output efficiency scores and rankings. Theaverage input efficiency score is 0.886. This means that the average country could


Table 3. DEA results for education efficiency in OECD countries

Input oriented Output oriented Peers

VRS TE Rank VRS TE Rank Input/output

Australia 0.788 13 0.975 6 Sweden, Finland, Korea/Japan 0.784

Belgium 0.689 17 0.935 8 Sweden, Korea/Japan 0.682

Czech Republic 0.879 6 0.922 10 Sweden, Korea/Japan, Finland 0.849

Denmark 0.857 11 0.916 11 Sweden, Korea/Japan 0.823

Finland 1.000 1 1.000 1 Finland/Finland 0.981

France 0.761 14 0.934 9 Sweden, Korea/Japan 0.736

Germany 0.893 5 0.897 14 Sweden, Korea/Japan 0.824

Greece 0.716 16 0.848 16 Sweden, Korea/Japan 0.637

Hungary 0.801 12 0.899 12 Sweden/Japan 0.762

Italy 0.727 15 0.872 15 Sweden, Korea/Japan 0.671

Japan 1.000 1 1.000 1 Japan/Japan 0.943

Korea 1.000 1 1.000 1 Korea/Korea 1.000

New Zealand 0.877 8 0.979 5 Sweden, Korea/Japan, Finland 0.874

Portugal 0.879 7 0.841 17 Sweden/Japan, Finland 0.781

Spain 0.876 9 0.898 13 Sweden/Japan, Finland 0.831

Sweden 1.000 1 1.000 1 Sweden/Sweden 1.000

United Kingdom 0.860 10 0.973 7 Sweden, Finland, Korea/Japan 0.860

Average 0.859 0.935 0.826

Country CRS TE

Notes: 2 inputs – hours per year in school and teachers per 100 students – and 1 output – PISAsurvey indicator –. Countries in bold are located on the efficiency frontier. CRS TE is constantreturns to scale technical efficiency. VRS TE is variable returns to scale technical efficiency.

have achieved the same output using about 11 percent less resources. In a differentperspective, the average output efficient score equals 0.935 – with the same inputs,the average country is producing about 6 percent less that it should if it wereefficient. The rank columns indicate the placement of a country in the efficiencyleague. Belgium is the least efficient country from an input perspective, our resultsindicating it is wasting 31.1 percent of its resources. The output rank suggests thatPortugal is the least efficient country. Resources employed by the Portuguese inthe education sector yield a PISA result 15.6 percent lower than the one underefficient conditions.

In Table 3 we report similar DEA variable-returns-to-scale technical efficiencyresults for this 2 inputs and 1 output model.

DEA results are very similar to FDH ones. Efficient countries are the same and


rankings are not substantially different. Note that scores are a bit smaller, asconvexity of the frontier is now imposed.10

C. Health indicators

OECD (2000b) is our chosen health database for OECD countries. Typical

input variables include in-patient beds, medical technology indicators and healthemployment. Output is to be measured by indicators such as life expectancy and

infant and maternal mortality, in order to assess potential years of added life.

It is of course difficult to measure something as complex as the health status ofa population. We have not innovated here, and took two usual measures of health

attainment, infant mortality and life expectancy.11Efficiency measurement techniques

used in this paper imply that outputs are measured in such a way that “more isbetter”. This is clearly not the case with infant mortality. Recall that the Infant

Mortality Rate (IMR) is equal to: (Number of children who died before 12 months)/

(Number of born children) 1000.We have calculated an “Infant Survival Rate”, ISR,

which has two nice properties: it is directly interpretable as the ratio of children

that survived the first year to the number of children that died; and, of course, itincreases with a better health status. Therefore, our frontier model for health has

two outputs: the infant survival rate, and life expectancy,

Following the same reasoning that was made for education, we comparedphysically measured inputs to outcomes. Quantitative inputs are the number of

doctors, of nurses and of in-patient beds per thousand habitants.

D. Health efficiency results

Table 4 summarizes efficiency results for health using FDH analysis.

10 Again Mexico was dropped from the sample, for the same reasons pointed out for the FDHanalysis. In the DEA calculations where Mexico was considered, it was not a peer of any othercountry.

11 These health measures, or similar ones, have been used in other studies on health and publicexpenditure efficiency – see Afonso, Schuknecht and Tanzi (2004), Evans, Tandon, Murrayand Lauer (2000), Gupta and Verhoeven (2001) and St. Aubyn (2002).

IMR

IMRISR

−= 1000(2)

×


Table 4. FDH health efficiency scores

Input efficiency Output efficiency Dominating

Score Rank Score Rank producers*

Australia 0.926 17 1.000 12 Canada

Austria 0.967 14 0.981 17 Sweden

Canada 1.000 1 1.000 1Czech Republic 1.000 13 0.949 22 France

Denmark 1.000 1 1.000 1Finland 0.935 16 0.974 20 Sweden

France 1.000 1 1.000 1

Germany 0.884 22 0.977 19 Sweden

Greece 0.923 18 0.992 14 Spain

Hungary 0.663 24 0.949 23 Korea/Spain

Ireland 0.913 20 0.968 21 Canada

Italy 0.837 23 0.997 13 Spain

Japan 1.000 1 1.000 1Korea 1.000 1 1.000 1

Luxembourg 1.000 12 0.991 16 Spain

Netherlands 0.935 15 0.980 18 Sweden

New Zealand 0.913 19 0.991 15 Canada

Norway 1.000 1 1.000 1Poland 0.902 21 0.946 24 United Kingdom

Portugal 1.000 1 1.000 1

Spain 1.000 1 1.000 1Sweden 1.000 1 1.000 1United Kingdom 1.000 1 1.000 1

United States 1.000 1 1.000 1Average 0.946 0.987

Notes: 3 inputs –doctors, nurses and beds – and 2 outputs– infant survival and lifeexpectancy–. Countries in bold are located on the efficiency frontier. * In terms of input

efficiency/in terms of output efficiency.

Country

Eleven among the 24 countries analyzed with this formulation for health were

estimated as efficient.12 These countries are Canada, Denmark, France, Japan,

12 Mexico and Turkey were excluded from the analysis. These two countries are outliers, asthey have the worst results by large, especially in what concerns infant mortality (respectively


Korea, Norway, Portugal, Spain, Sweden, the United Kingdom and the UnitedStates. Note that increasing the number of inputs and outputs in a relatively smallsample leads to a higher number of efficient by default observations.13 Here,Denmark, Japan, Norway, Portugal and the United States are efficient by default,as they do not dominate any other country. Canada, France, Korea, Spain, Swedenand the United Kingdom are efficient and dominating producers. Next, we analyzethe group of efficient by default countries in more detail.

Japan and Norway are among the best performers; Japan is even the countrywhere people are expected to live longer (80.5 years). The fact that their outcomesare high precludes them to be dominated by any other country. However, both ofthem attain these high levels with considerable use of resources, at least in someitems – Norway is the third country in the sample with more nurses (after Finlandand the Netherlands), and Japan and Norway are the two countries with morehospital beds.

Denmark, Portugal and the United States are countries with not particularlystriking outcomes, but where the combination of resources is somehow atypical.The three countries have a low ratio of hospital beds. In the Portuguese case, thenumber of nurses is also clearly below the average.

Considering the dominating countries, one can distinguish different reasonsfor being considered efficient. Korea has few resources allocated to health withnot so bad results. A second group attains better than average results with lowerthan average resources (Canada, Spain, and the United Kingdom). Finally, Franceis essentially a good performer.

Under DEA the efficient group is smaller than under FDH.14 DEA results aresummarized in Table 5, and there are 8 countries in the frontier: Canada, Japan,Korea, Portugal, Spain, Sweden the United Kingdom and the United States. Allthese countries were already considered efficient under FDH, but three of the“FDH-efficient” nations are not efficient now (Denmark, France and Norway). It isinteresting to note that two out of these three countries were efficient by defaultwhen FDH analysis was performed.

25.9 and 40.3 per 1000, the country average being 7.1). These results would preclude any ofthem to dominate any other country in the sample.

13 Bowlin (1998) refers the rule of thumb according to which the number of observations shouldexceed the number of inputs and outputs multiplied by three to avoid the risk of getting toomany efficient decision making units. Here, we have 24 observations, more than the criticallevel of 15 (5 inputs and outputs times 3).

14 As before with FDH, DEA results do not include Mexico and Turkey.


Table 5. DEA results for health efficiency in OECD countries


VRS TE Rank VRS TE Rank Input/output

Australia 0.832 13 0.990 12 Canada, Japan, Spain, 0.691

United Kingdom/Canada,

Japan, Spain, Sweden

Austria 0.703 20 0.976 15 Japan, Korea, Sweden/ 0.703

Japan, Sweden

Canada 1.000 1 1.000 1 Canada 1.000

Czech Republic 0.681 21 0.936 22 Japan, Korea, Sweden/ 0.675

Japan, Sweden

Denmark 0.857 10 0.965 20 Portugal, Spain, Sweden, 0.835

United Kingdom/Japan,

Spain, Sweden

Finland 0.806 16 0.970 19 Japan, Korea, Sweden/ 0.802

Japan, Sweden

France 0.835 11 0.991 10 Japan, Korea, Spain, Sweden, 0.768

United Kingdom/Japan,

Spain, Sweden

Germany 0.604 22 0.972 18 Japan, Korea, Sweden/ 0.604

Japan, Sweden

Greece 0.866 9 0.991 11 Korea, Spain/Japan, Spain, 0.863

Sweden

Hungary 0.574 24 0.892 24 Korea, Spain, United 0.529

Kingdom/Japan, Spain

Ireland 0.716 18 0.958 21 Japan, Korea, Sweden/ 0.715

Canada, Japan, Sweden

Italy 0.833 12 0.995 9 Portugal, Spain, United States/ 0.832


Japan 1.000 1 1.000 1 Japan 1.000

Korea 1.000 1 1.000 1 Korea 1.000

Luxembourg 0.707 19 0.979 14 Japan, Korea, Spain, Sweden, 0.683

United Kingdom/


Netherlands 0.579 23 0.973 17 Canada, Japan, Korea, United 0.577

Kingdom/Japan, Sweden

Country CRS TE


V. Conclusion

We summarize results for both sectors and methods in Table 6 in terms of

countries that we found out as being efficient. Dominating countries in FDH analysis

are highlighted.

The results from our empirical work in evaluating efficiency in health and

education expenditure allow: i) computing efficiency measures for each country in

producing health and education, with corresponding estimates of efficiency losses,

therefore identifying the most efficient cases; ii) a comparison across methods

(DEA and FDH), evaluating result robustness; iii) a comparison across the two

sectors, education and health, to see whether efficiency and inefficiency are country

specific.

Our results strongly suggest that efficiency in spending in these two economic

sectors where public provision is usually very important is not an issue to be

neglected. In the education sector, the average input efficiency varies between

New Zealand 0.830 14 0.986 13 Canada, Japan, Korea, 0.802

United Kingdom/Canada,

Japan, Sweden

Norway 0.726 17 0.976 16 Japan, Korea, Sweden/ 0.725

Japan, Sweden

Poland 0.827 15 0.934 23 Korea, Spain, United 0.782

Kingdom/Japan, Sweden

Portugal 1.000 1 1.000 1 Portugal 0.979

Spain 1.000 1 1.000 1 Spain 1.000

Sweden 1.000 1 1.000 1 Sweden 1.000

United Kingdom 1.000 1 1.000 1 United Kingdom 1.000

United States 1.000 1 1.000 1 United States 0.993

Average 0.832 0.979 0.815

Notes: 3 inputs – doctors, nurses and beds – and 2 outputs – infant survival and lifeexpectancy –. Countries in bold are located on the efficiency frontier. CRS TE is constantreturns to scale technical efficiency. VRS TE is variable returns to scale technical efficiency.

Table 5. (Continued) DEA results for health efficiency in OECD countries


VRS TE Rank VRS TE Rank Input/output Country CRS TE


Table 6. OECD countries efficient in education and in health sectors: Two non-parametric approaches

Inputs, Outputs Non-parametric Countries

method

- Hours per year in school (in) FDH Japan, Korea, Sweden,Education - Teachers per 100 students (in) Finland

- PISA (out) DEA Japan, Korea, Sweden,

Finland

- Doctors (in) FDH Canada, Denmark,

- Nurses (in) France, Japan, Korea,

Health - Hospital beds (in) Norway, Portugal, Spain,

- Life expectancy (out) Sweden, UK , US

- Infant survival rate (out) DEA Canada, Japan, Korea,

Portugal, Spain,

Sweden, UK, US

Note: Countries in bold are efficient and dominating countries in FDH analysis.

0.859 and 0.886, depending on method used; in health, it varies between 0.832 and

0.946. Consequently, in less efficient countries there is scope for attaining better

results using the very same resources.

Results using DEA were broadly comparable to results using FDH. DEA is

more stringent, in the sense that a country that is efficient under DEA is alsoefficient under FDH, the reverse not being true. In the education case, one output

and two inputs were considered for a sample size of 17. Efficient countries under

FDH and DEA were exactly the same. Differences in results arose only in thescores of inefficient countries and their ordering.

In the health case, we have considered two inputs and three outputs for a

sample size of 24. Compared to education analysis, there is a decrease in the ratioof observations to the number of inputs and outputs from 5.7 to 4.8. As it is well

known, increasing the number of dimensions in small samples leads to a higher

number of efficient observations, especially by default. There is therefore a tradeoff between a realistic number of dimensions to characterize health production and

meaningful results. We considered our choice to be a good compromise, but results

have to be interpreted with care. Namely, when considering an individual efficient

Sector


country, it is important to take into account if that country is an outlier, or if itefficient by default in FDH analysis. Interestingly enough, the use of DEA eliminated

an important number of FDH efficient by default observations.

Three countries appear as efficient no matter what method or sector is considered–Korea, Japan and Sweden. Japan is the best performer in education and one of

the best in health as far as outputs are concerned, and does not spend too many

resources. Korea is a very good education performer, and it spends very little onhealth with surprisingly good results in comparative terms. Sweden is never the

best performer in terms of the output indicators, although outcomes are always

clearly above the average. Efficient use of resources led this Nordic country tooutperform or dominate a good number of other countries in the sample, either in

education or health.

A comparison of Japan and Sweden leads to some interesting insights thatshow there are different ways of being efficient. In education, Japanese students

spend more time at school in classes that are a bit larger. In health, if Japan does

not have so many doctors per habitant, it exceeds in hospital beds.Measuring efficiency when one considers the financial resources allocated to

a sector is different from assessing efficiency from the measurement of resources

in physical terms, as in our models. Countries where resources are comparativelyexpensive could be wrongly considered as not efficient under an alternative

specification. Also, countries where resources considered (doctors, nurses, hospital

beds, and teachers) are comparatively cheaper would appear as efficient in financialterms.15

We evaluated efficiency across countries in two sectors, essentially comparing

resources to outputs. This opens the way to a different but related line of research,which is to explain why some countries are more efficient than others when it

comes to education or health provision. Different plausible linkages can be

investigated. We point out some, to suggest some future research. As an importantpart of education or health expenditure and provision is public, it could be the case

that inefficient provision is related to public sector inefficiency. Other differences

across countries can play a role in explaining our results. For example, a differentpopulation density or composition may well imply different needs from an input

perspective in order to attain the same measured outputs. Also, different levels of

GDP per head or of educational attainment by the adult population could imply

15 Results not presented here and available from the authors suggest this would be the case ofSweden, where costs are high, and of some Eastern European countries, where costs are low.


different outcomes in health or education, even under efficient public services.16

Countries are also different in what concerns the mix of public and private funding

of education and health (see Table 1). One possible source of inefficiency could

derive from the interaction between these.Clearly, and after measuring efficiency, identifying the (in)efficiency sources

would be of great importance in economic policy terms.

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WORKING PAPER SER IES

ISSN 1561081-0

9 7 7 1 5 6 1 0 8 1 0 0 5

NO. 581 / JANUARY 2006

PUBLIC SECTOR EFFICIENCY

EVIDENCE FOR NEW EU MEMBER STATES ANDEMERGING MARKETS

by António Afonso,Ludger Schuknechtand Vito Tanzi

In 2006 all ECB publications will feature

a motif taken from the

€5 banknote.

WORK ING PAPER SER IE SNO. 581 / JANUARY 2006

This paper can be downloaded without charge from http://www.ecb.int or from the Social Science Research Network

electronic library at http://ssrn.com/abstract_id=876945.

PUBLIC SECTOR EFFICIENCY

EVIDENCE FOR NEW EU MEMBER STATES ANDEMERGING MARKETS1

by António Afonso 2, 3,Ludger Schuknecht 3

and Vito Tanzi 4

1 We are grateful to Gerhard Schwab for assistance with the data, and Elizabeth Morton for editorial assistance. Any remaining errors are the responsibility of the authors. The opinions expressed herein are those of the authors and do not necessarily reflect

those of the author’s employers.2 ISEG/UTL – Technical University of Lisbon, Department of Economics; UECE – Research Unit on Complexity in Economics,

by FCT (Fundação para a Ciência e Tecnologia, Portugal), under the POCTI program, financed R. Miguel Lupi 20, 1249-078 Lisbon, Portugal; e-mail: [email protected]. UECE is supported

3 European Central Bank, Kaiserstraße 29, D-60311 Frankfurt am Main, Germany;

4 Inter-American Development Bank, Washington, D. C.; e-mail: [email protected]

by ERDF and Portuguese funds.

e-mails: [email protected]; [email protected]

3ECB

Working Paper Series No. 581January 2006

CONTENTS

Abstract 4

Non-technical summary 5

1. Introduction 7

2. Measuring efficiency in public expenditure:conceptual issues 8

2.1 Measuring costs 9

2.2 Efficiency with wrong goals 12

2.3 Efficiency with right goals 13

3. Measuring efficiency in public expenditure:methodologies 16

3.1 Composite indicators for measuringpublic sector performance and efficiency 16

3.2 Non-parametric analysis of performanceand efficiency 20

3.3 Using non-discretionary factors toexplain inefficiencies 23

4. A quantitive assessment of public sectorperformance and expenditure efficiency 24

4.1 Some stylised facts for the EU newmember states and comparative countries 24

4.2 Public sector performance and efficiencyvia composite indicators 29

4.2.1 Public sector performance (PSP) 30

4.2.2 Public sector efficiency (PSE 32

4.3 Relative efficiency analysis via a DEAapproach 34

4.4 Explaining inefficiencies via non-discretionary factors 39

5. Conclusion 41

References 43

Annex – Data and sources 46

European Central Bank Working Paper Series 48

Abstract

In this paper we analyse public sector efficiency in the new member states of the European Union compared to that in emerging markets. After a conceptual discussion of expenditure efficiency measurement issues, we compute efficiency scores and rankings by applying a range of measurement techniques. The study finds that expenditure efficiency across new EU member states is rather diverse especially as compared to the group of top performing emerging markets in Asia. Econometric analysis shows that higher income, civil service competence and education levels as well as the security of property rights seem to facilitate the prevention of inefficiencies in the public sector.

Keywords: government expenditure, efficiency, DEA, new EU member states, emerging markets. JEL Classification Numbers: C14, H40, H50.

4ECBWorking Paper Series No. 581January 2006

Non-technical summary

The importance of the efficient use of public resources and high-quality fiscal policies

for economic growth and stability and for individual well-being has been brought to the

forefront by a number of developments over the past decades. Macroeconomic constraints

limit countries’ scope for expenditure increases. The member states of the European Union

are bound to fiscal discipline through the Stability and Growth Pact. Globalisation makes

capital and taxpayers more mobile and exerts pressure on governments’ revenue base. New

management and budgeting techniques have been developed and there is more scope for

goods and service provision via markets. Transparency of government practices across the

globe has increased, raising public pressure to use resources more efficiently.

Our contribution in this study is essentially threefold: first we discuss and survey

conceptual and methodological issues related to the measurement and analysis of public

sector efficiency. Second we construct Public Sector Performance and Efficiency composite

indicators for the ten new member states that acceeded to the European Union (EU) on 1 May

2004 as compared to emerging markets from different regions, future EU candidate countries

and some current EU member countries that show features of emerging markets and/or are

undergoing a catching up process. Third we use Data Envelopment Analysis to compute input

and output efficiency scores and country rankings, which we combine with a Tobit analysis to

see whether exogenous, non-discretionary factors play a role in explaining expenditure

inefficiencies. To our kowledge, such an efficiency analysis has not been applied before to

this set of countries.

The Public Sector Performance and Efficiency composite indicator includes

information on administrative, education, health, income distribution, economic stability, and

economic performance outcomes. It is interesting to see that a relatively strong performance

of the new EU member states on human capital/education and income distribution contrasts

with a relatively weak one for economic performance and stability. There is no clear pattern

of distinction between Baltic and Central European countries while the two island countries

post strong values for all indicators for which data is available. Asian Emerging economies

performed very strongly on administration, human capital and economic stability and growth.

Overall performance was very equal as regards health indicators.

5ECB


The results of our analysis show that expenditure efficiency across new EU member

states is rather diverse, especially compared to the group of top performing emerging markets

in Asia. From the analysis of composite public sector performance (PSP) and efficiency (PSE)

scores we find that countries with lean public sectors and public expenditure ratios not far

from 30% of GDP tend to be most efficient. PSE scores of the most efficient countries are

more than twice as high as those of the poorest performers.

From the DEA results we see that a small set of countries define, or are very close to,

the theoretical production possibility frontier: Singapore, Thailand, Cyprus, Korea, and

Ireland. From an input perspective the highest ranking country uses 1/3 of the inputs as the

bottom ranking one to attain a certain public sector performance score. The average input

scores suggest that countries could use around 45 per cent less resources to attain the same

outcomes if they were fully efficient. Average output scores suggest that countries are only

delivering around 2/3 of the output they could deliver if they were on the efficiency frontier.

Finally we examine via Tobit analysis the influence of non-discretionary factors,

notably non-fiscal variables, on expenditure efficiency. Our analysis suggests that the security

of property rights, per capita GDP, the competence of civil servants, and the education level

of people positively affect expenditure efficiency. Due to significant correlation, however, the

two competence/education variables are only significant in separate regressions while the

other two variables are robust over all specifications. International trade openness, trust in

politicians and transparency of the political system have not been found to display a

significant influence on expenditure efficiency (even though only the coefficient for public

trust in politicians had the wrong sign).


I. Introduction

The importance of the efficient use of public resources and high-quality fiscal policies

for economic growth and stability and for individual well-being has been brought to the

forefront by a number of developments over the past decades. Macroeconomic constraints

limit countries’ scope for expenditure increases. The member states of the European Union

are bound to fiscal discipline through the Stability and Growth Pact. Globalisation makes

capital and taxpayers more mobile and exerts pressure on governments’ revenue base. New

management and budgeting techniques have been developed and there is more scope for

goods and service provision via markets. Transparency of government practices across the

globe has increased, raising public pressure to use resources more efficiently (see also Tanzi

and Schuknecht (2000), Heller (2003), Joumard, Konsgrud, Nam and Price (2004)).

The adequate measurement of public sector efficiency is a difficult empirical issue and

the literature on it, particularly when it comes to aggregate and international data, is rather

scarce. The measurement of the costs of public activities, the identification of goals and the

assessment of efficiency via appropriate cost and outcome measures of public policies are

very thorny issues. Academics and international organisations have made some progress in

this regard by paying more attention to the costs of public activities via rising marginal tax

burdens and by looking at the composition of public expenditure. Moreover, they have been

shifting the focus of analysis from the amount of resources used by ministry or programme

(inputs) to the services delivered or outcomes achieved (see, for instance, OECD (2003),

Afonso, Ebert, Thöne and Schuknecht, (2005), and Afonso, Schuknecht and Tanzi (2005)).

Our contribution in this study is essentially threefold: first we discuss and survey

conceptual and methodological issues related to the measurement and analysis of public

sector efficiency. Second we construct Public Sector Performance and Efficiency composite

indicators for the ten new member states that adhered to the European Union (EU) on 1 May

2004 as compared to emerging markets from different regions, future EU candidate countries

and some current EU member countries that show features of emerging markets and/or are

undergoing a catching up process.1 Third we use Data Envelopment Analysis to compute

input and output efficiency scores and country rankings, which we combine with a Tobit

1 A method pioneered by Afonso, Schuknecht and Tanzi (2005).

7ECB


analysis to see whether exogenous, non-discretionary (and non-fiscal) factors play a role in

explaining expenditure inefficiencies.2 To our kowledge, such an efficiency analysis has not

been applied before to this set of countries.

On the second and third objective, the study finds significant differences in

expenditure efficiency across new member countries with the Asian newly industrialised

economies performing best and the new member states showing a very diverse picture. The

econometric study shows that income, public sector competence and education levels as well

as the security of property rights seem to facilitate the prevention of inefficiencies in the

public sector.

The paper is organised as follows. In section two we discuss conceptual issues

regarding public expenditure efficiency. In section three we present the methodologies used

for the measurement of public expenditure efficiency. Section four reports stylised facts

regarding the new EU member states and various ways for assessing public sector efficiency:

via i) performance and efficiency analysis based on cross-country composite indicators, ii) a

non-parametric efficiency analysis, and iii) an explanation of inefficiencies via non-

discretionary factors. Section five concludes.

II. Measuring efficiency in public expenditure: conceptual issues

Economists are concerned about the efficient use of scarce resources. The concept of

efficiency finds a prominent place in the study of the spending and taxing activities of

governments. Economists believe that these activities should generate the maximum potential

benefits for the population and they castigate governments when, in their view, they use

resources inefficiently. International organisations, such as the World Bank and the IMF,

often express concern about governmental activities that they consider inefficient or

unproductive.

Like the proverbial elephant, efficiency or, more often inefficiency, is easier to

recognize than to define objectively and precisely. Merriam Webster reminds us that

2 See also Gupta and Verhoeven (2001), Clements (2002), St. Aubyn (2003), Afonso, Schuknecht, and Tanzi (2005) Afonso and St. Aubyn (2005a, b), the latter including a combination of non parametric with econometric analysis.


efficiency has to do with the comparison between input, and output or between costs and

benefits. At a given input, the greater the output, the more efficient an activity is. A machine

is efficient when, at a given cost, it produces the largest possible output. For example, a

furnace is efficient when it produces a good amount of heat at a given cost. A car is efficient

when it goes a good number of miles with a gallon of gasoline.

The measurement of efficiency generally requires: (a) an estimation of costs; (b) an

estimation of output; and (c) the comparison between the two. Applying this concept to the

spending activities of governments, we can say that public expenditure is efficient when,

given the amount spent, it produces the largest possible benefit for the country’s population.

Here the word benefit is used because economists often make a distinction between output

and outcome, a distinction to which we shall return later.

Often efficiency is defined in a comparative sense: the relation between benefits and

costs in country A is compared with that of other countries. This can be done for total

government expenditure, or for expenditure related to specific functions such as health,

education, poverty alleviation, building of infrastructures and so on. If in country A the

benefits exceed the costs by a larger margin than in other countries, then public expenditure in

country A is considered more efficient.

The simple comparison outlined above requires that both costs and benefits be

measured in acceptable ways. This is easy, or easier, for machines (cars, furnaces) but

difficult for governmental activities. It is often difficult to measure the benefits from a

governmental expenditure. But, one could assume that, at least the costs (i.e., the resources

used) should be easy to determine. Unfortunately, this is not always so. Deficient budgetary

classifications, lack of reliable data, difficulties in allocating fixed costs to a specific function,

and failure to impute some value to the use of public assets used in the activity can also

hamper the determination of real costs.

II.1. Measuring costs

A problem that arises from the comparison of, say, the efficiency of a car or a furnace

with that of public spending is that additional amounts of inputs such as gasoline, petroleum

or electricity can normally be bought by a consumer at the same price as previous amounts. In

9ECB


other words it is possible to assume a perfectly elastic supply curve for the input used by an

individual. This, however, is not the case for public spending. Public spending is financed by

tax revenue and more revenue can be obtained only at progressively higher marginal costs.

It is a well established conclusion, supported by both theory and empirical work, that,

once a tax administration is in place, the marginal cost of tax revenue is generally higher than

the average cost, and that marginal costs can increase rapidly. This is true in all countries but

perhaps more so in emerging markets and developing countries. These countries face great

difficulties in establishing good and efficient tax systems. As a consequence, they must often

rely on revenue sources that impose: (a) dead weight costs, because of the distortions and the

disincentives that they impose on the economy; (b) high costs for the countries’ tax

administrations; and (c) high compliance costs for the taxpayers. Thus, the true cost to the

economy of the marginal dollar collected in taxes can significantly exceed the dollar received

by the government. The assumption of a perfectly elastic supply curve for tax revenue is not

tenable.

Each additional dollar of spending, requiring an additional dollar of revenue, will

impose additional and rising marginal costs on the economy unless that dollar comes from

reducing some other spending. The concept of efficiency in public spending must take this

into account. Both the level of taxation and the quality of the tax system should become

essential elements for the evaluation of the efficiency of public spending. This is quite apart

from whether the use to which the tax revenue is put is efficient or not. An analysis that

focused only on the use of revenue would be missing these important aspects.

A simple graphical presentation can explain more formally this important, obvious,

but often-ignored point. It is made ignoring, for the time being, the efficiency in the actual use

of the tax revenue. The focus, here, is on the efficiency in the tax collection side.

In Figure 1, the vertical axis measures both the benefits from public expenditure to the

country’s population and the costs imposed by the taxes collected. It is assumed that the same

unit of measurement can be used to measure both. The vertical axis reflects total benefits from

public expenditure and total costs of taxation. These costs include, in addition to the monetary

payment made by the citizens’ dead weight costs, administrative costs, and compliance costs.


When the tax administration is corrupt, they include also bribes paid by the taxpayers to the

corrupt tax administrators.

Figure 1 – Total costs and benefits

The budgetary or monetary value of public expenditure and the tax revenue to cover

the expenditures are both measured, in dollars, on the horizontal axis. More public

expenditure is supposed to bring more benefits to the population. Thus the curve is positively

sloped. However, the marginal benefit from each additional dollar spent can be expected to

fall as more dollars are spent. Thus, the curve that reflects total benefits is concave downward,

i.e., its second derivative is negative. Curve OVB in Figure 1 describes this behaviour.

As more taxes are collected, each additional dollar collected becomes more costly.

Therefore, the curve, OSC, describing the total costs of taxation is concave upward, i.e., its

second derivative is positive.

At a level of public expenditure equal to OR, the slopes of the two curves are equal

which means that the true cost of the last dollar spent is exactly equal to the benefit created by

that spending. Before point R, increasing tax revenue and public spending increases net

benefits which are measured by the vertical distance of the two curves. Beyond point R, the

marginal cost of taxation exceeds the marginal benefits from spending. VS is the largest

vertical distance between the two curves. Thus the optimal level of public expenditure is OR.

11ECB


There are other reasons why the budgetary costs of an activity can underestimate the

true costs of the activity. We shall mention two such reasons. The first is that most

governments do not consider in their budgetary estimates of the costs of particular activities

(education, defence, etc.) the opportunity costs of using government-owned assets such as

buildings, land, forests and so on. For example the budgetary cost of a school includes the

costs of teachers’ salaries, school equipment and so on but it often does not include the rental

value of the government-owned building used. The same is true for the cost of jails, for the

cost of military bases, to name a couple of examples. This means that the budgets, and

especially those for particular categories of spending, often, and at times substantially,

underestimate, the true costs of these activities.3

Still another reason for the underestimation of the costs of particular activities is the

difficulty of allocating government fixed costs among the particular activities. When, for

example, the educational budget is considered in relation to the benefits from the spending,

that budget will not include any part of the fixed costs of running a government. These costs

for example should include parts of the activities of parliaments, the president’s office and so

on.

II.2. Efficiency with wrong goals

It is difficult to recognize in the analysis of efficiency in public expenditure that

expenditure can be efficient in a technical sense – i.e. the goal pursued is pursued at low cost

– but nevertheless can be inefficient in the sense of public interest or social welfare. This

occurs when the government efficiently produces the wrong output. This is the classic case of

guns versus butter. A government may be producing public defence efficiently but it may be

producing too much of it (too many guns) and too little of other social goods (health,

education) compared to what the population would prefer to have.

This is clearly a political problem. In a democratic society that operates well with

checks and balances at the political level, the executive branch, under the control of a

democratically elected parliament, determines the size and the composition of the budget.

This budget can be assumed to reflect legitimately the goals of the population. In this case,

3 A discussion of this point is contained in Tanzi and Prakash (2003).


the main question is the technical one of how efficiently the money assigned to each function

is being spent. Thus, we could talk about technical inefficiency and not about political, or goal

related, inefficiency.

Unfortunately, much of the world is not made up of well functioning democracies.

The problem of “state capture” is a common one and one that has received much attention on

the part of the World Bank. But even when “state capture” is not a problem, powerful lobbies

and corruption can divert the budget towards goals that are not identical with those that would

reflect the public interest. In these situations the definition of efficiency becomes less clear.

In conclusion it is important to recognize the distinction between producing the wrong

output (i.e. allocating the budget to the wrong activities) but spending the money in a

technically efficient (i.e. low cost) way; and allocating the budget to the right activities (i.e. so

much for health, so much for education, etc) but doing it in an inefficient (i.e. high cost) way.

Both of these problems are common and important, and both lead to inefficiency in the use of

resources. Unfortunately in many situations one finds both problems, that is, the wrong output

is produced and it is produced in an inefficient way.

II.3. Efficiency with right goals

In the previous sub-section we have discussed the possibility that, for various reasons,

the budget gets distorted towards goals (defence, etc.) that the majority of the population may

see as lower priorities than socio-economic goals such as health, education, support for poor

groups, high growth and so on. Suppose, however, that the budget allocates proportions that

may be considered appropriate toward popular expenditures such as health and education. UN

Guidelines have at times recommended that governments allocate specific proportions of their

budgets to particular social functions. In these situations various problems may arise that

would tend to make the public spending less efficient than it could be. Let us mention some of

these problems.

First, a problem similar to the one mentioned in the previous section is the hijacking of

the expenditure for the specific benefit of special pressure groups. For example educational

spending may be redirected from primary education towards secondary or tertiary education

or from scientific subjects toward law, finance and so on; health spending may be diverted

13ECB


from prevention to hospital care; or from rural to urban areas; or from basic health to modern

hospitals in big cities; or the resources may be allocated from diseases that affect mostly

poorer people, such as malaria toward old people or “higher income” diseases. These

redirections within a budgetary category are often important in determining the benefits that

come out from the expenditure for a basic function; they are important in determining

efficiency even when they do not change the total amounts spent for the category.

Second, and a problem that has attracted little attention, is the administrative hijacking

of the budgeted resources by the provider of the services. For certain public functions and

especially for those that are labour-intensive, such as education and health, the role of the

providers of the services, (school teachers, administrators, doctors, nurses and so on) is

fundamental. Unlike cash transfers (as for the payment of pensions) that are received directly

by the legal beneficiaries, much of the actual spending for activities such as education and

health goes to the salaries of the public employees that provide the services. In exchange for

the salaries received these employees are supposed to produce an output in the form of

services that benefit patients, school children and other users in terms of good health, more

literacy, more human capital and so on.

There has been a tendency among economists to measure the output or the benefit in

these activities on the basis of the budgeted allocation: the higher the expenditure, the higher

the benefit. For example calls to allocate a given, or a larger, share of national budgets to

health and education assume the identity between expenditure and benefits. The larger the

expenditure, the greater the benefits received by the intended destinatories are assumed to be.

But, as argued already by Tanzi a long time ago (1974) the two can be widely different. This

difference is central to the concept of efficiency.

Health, education and similar activities absorb a large share of the government payroll

and the personnel who work for the government. Through high salaries they can absorb a

large share of the budget allocated to these activities thus leaving little for ancillary needs.

This is especially the case when those who work in these activities (school teachers, doctors,

nurses) are well organized politically. If mostly higher salaries absorb additional resources

allocated to these activities and the higher salaries are not accompanied by higher productivity

of the public employees, the higher public spending can be unproductive and produce little

additional benefits to the students or patients. This may happen even in presumably well-run


countries. For example, Aninat at al. (1999) referred to the Chilean experience where a

tripling of the real public spending on health over a few years did not produce any visible or

measurable increase in the quantity or quality of the services to those who used the public

health system. The increase in spending simply resulted in rents for the doctors and/or nurses.

In other countries large increases in educational spending had little impact on educational

output.

In connection with the above point we need to return to the question of the distinction

between output and outcome. This distinction should be fundamental in the analysis of the

efficiency of public spending. There is often much attention paid to the outputs of certain

activities and too little to the outcomes. For example the outputs of educational spending may

be school enrolments, or number of students completing a grade. The outputs of health

expenditure may be the number of operations performed or days spent in a hospital bed.

However, the outcomes should be based on how much students learned and how many

patients got well enough to return to a productive life.

Third, corruption in its various forms has a deleterious effect on public expenditure

efficiency or productivity. Corruption may be linked to the existence of ghost workers, i.e.

individuals who receive a salary from the government but who never show up on the job; or,

in some extreme cases, are literally inexistent. It may be linked to individuals who have

double jobs and who spend as little time and energy at the government job as possible. It may

be linked to individuals who often do not show up in their jobs claiming illness or some other

reasons. It may be linked to the assignment of incompetent individuals in sensitive jobs or to

overstaffing and nepotism, and so on. There is little question that corruption and inefficiency

are often two sides of the same coin so that reduction of corruption becomes a sine qua non

for an increase in efficiency. However, the effect of corruption is more likely to be noted in

outcomes then in outputs of public spending.

Finally, what we call inefficiency may be the result of cultural factors, such as attitude

toward work; climatic factors, that make it difficult to work in certain periods, such as

summers, afternoons, etc.; traditions, such as number and length of religious holidays, and so

on. These factors may generate what, borrowing a term from the economic development

literature, could be called an X-inefficiency factor, which is difficult to define and measure

but which exists nevertheless and is likely to play a significant role.

15ECB


III. Measuring efficiency in public expenditure: methodologies

III.1. Composite indicators for measuring public sector performance and efficiency

In recent years various attempts have been made at measuring the efficiency of public

expenditure via composite indicators. These attempts are of two broad types: macro

measurements, and micro measurements. Macro measurements aim at estimating the

efficiency of total public spending. Micro measurements aim at measuring the efficiency of

particular categories of public spending. These methods try to make progress in tackling the

most important measurement challenges: they aim to identify appropriate objectives, they

measure outcomes of public sector activities that proxy these objectives (rather than inputs),

and they set these in relation to the costs (expenditure and taxes).

Macro measurements have as their aim an evaluation of public spending in its entirety.

In other words they attempt to measure, or rather to get some ideas of, the benefits from

higher public spending. When, for example, Sweden spends 1 ½ times as much in terms of

GDP shares as Switzerland, what does it get in return? Micro measurements attempt to

determine the relationship between spending and benefits in a particular budgetary function or

even sub-function (i.e., health spending or the efficiency of spending in hospitals, or spending

for protection against malaria, aids, etc.).

A first and simple macro measurement attempt was made by Tanzi and Schuknecht

(1997, 2000) in trying to assess the benefits from total public spending in 18 industrialized

countries. The approach attempts to determine whether larger public spending in these

industrialized countries provided returns, in terms of some identifiable benefits, that could

justify the additional costs, including the limitation in individual economic freedom

associated with higher tax burdens, imposed by that additional spending. The key question

that it tries to address is whether there is a positive, identifiable relationship between higher

public spending and higher social welfare.

This approach is a comparative method which uses data on various socio-economic

indicators that are available for groups of countries. The countries are classified in terms of

the level of (or the increase in) public expenditure. Then public spending is related to the


values of, or the changes in, the socio economic indicators. The greater the positive impact of

higher spending on the indicators, the more efficient public expenditure is assumed to be.

The application of this method led the authors to conclude that additional public

expenditure had not been particularly productive in recent decades. The group of countries

with lower levels of public spending had socio-economic indicators that were as good as or at

times better than the countries with much higher spending levels.4

Afonso, Schuknecht, and Tanzi (2005) refined this approach and built composite

indicators of public sector performance. They distinguished public sector performance (PSP),

defined as the outcome of public policies, from public sector efficiency, defined as the

outcome in relation to the resources employed. This is also the first method we apply to the

new member and emerging market analysis later in the paper.

Assume that public sector performance (PSP) depends on the values of certain

economic and social indicators (I). If there are i countries and j areas of government

performance which together determine overall performance in country i, PSPi, we can then

write

∑=

=n

jiji PSPPSP

1

, (1)

with )( kij IfPSP = .

Therefore, an improvement in public sector performance depends on an improvement

in the values of the relevant socio-economic indicators:

∑=

∆∂∂=∆

n

kik

kij I

IfPSP . (2)

The performance indicators are of two kinds: process or opportunity indicators, and traditional

or Musgravian indicators. As a first step, they defined seven sub-indicators of public

4 For industrialized countries there is also no apparent relationship between the level of public spending and the values of the UNDP’s “Human Development Index”. See Tanzi (2004).

17ECB


performance. The first four look at administrative, education, health and public infrastructure

outcomes. Each of these sub-indicators can contain several elements. For example,

“administrative” includes indicators for corruption, red tape, quality of judiciary, and the

shadow economy. These are averaged to give the value for “administrative” performance.

Health includes infant mortality and life expectancy etc. A good public administration, a

healthy and well-educated population, and a sound infrastructure could be considered a

prerequisite for a level playing field with well-functioning markets and secure property rights,

where the rule of law applies, and opportunities are plenty and in principle accessible to all.

These indicators thereby try to reflect the quality of the interaction between fiscal policies and

the market process and the influence this has on individual opportunities.

The three other sub-indicators reflect the “Musgravian” tasks for government.5 These

try to measure the outcomes of the interaction with, and reactions to, the market process by

government. Income distribution is measured by the first of these indicators. An economic

stability indicator illustrates the achievement of the stabilisation objective. The third indicator

tries to assess allocative efficiency by economic performance. Once again each of these

traditional indicators may be made up of various elements. For example stability is made up

of variation in output around a trend and inflation. Finally all sub-indicators are used to

compute a composite public sector performance indicator by giving the sub-indicators equal

weights. The values are normalized and the average is set equal to one. Then the PSP of each

country is related to this average and deviations from this average provide an indication of the

public sector performance of each of country.

However, these performances reflect outcomes without taking into account the level of

public spending. They ignore the costs in terms of public expenditure. To get some values of

public sector efficiency (PSE), the public sector performance (PSP) is weighted by the

relevant category of public expenditures.

We weigh performance (as measured by the PSP indicators) by the amount of relevant

public expenditure that is used to achieve a given performance level. In order to compute

these so-called efficiency indicators, public spending was normalised across countries, taking

the average value of one for each of the six categories specified above. To get some values of

5 The conceptual separation between “opportunity” and standard “Musgravian” indicators is of course somewhat artificial as, for example, health and education indicators could also be seen as indicators of allocative efficiency.


public sector efficiency (PSE) the public sector performance (PSP) is weighted by the public

expenditures as follows:

i

ii PEX

PSPPSE = , (3)

with

∑=

=n

j ij

ij

i

i

PEXPSP

PEXPSP

1

. (4)

The input measures for opportunity indicators are:

(1) Public consumption as proxy for input to produce administrative outcomes (explained

later in section IV.2.1);

(2) Health expenditure (for health performance/outcome indicators);

(3) Education expenditure (for education performance).

Our earlier study also included a measure of the outcome of public investment, but due to a

lack of comparable data, this measure is not used in this study.

Inputs for the standard or “Musgravian indicators” are:

(1) Transfers and subsidies as proxies for input to affect the income distribution;

(2) Total spending as proxy for the input to affect economic stabilization (given that larger

public sectors are claimed to make economies more stable);6 and

(3) Total spending also as a proxy input for economic efficiency and the distortive effects of

taxation needed to finance total expenditure.

However, there are some caveats: it is not easy to accurately identify the effects of

public sector spending on outcomes and separate the impact of public spending from other

6 For a differing view on the limits of the stabilising effect of growing government, see Cuaresma, Reitschuler and Sillgoner (2005) and Buti and van den Noord (2003).

19ECB


influences. Moreover, comparing expenditure ratios across countries implicitly assumes that

production costs for public services are proportionate to GDP per capita.7

III.2. Non-parametric analysis of performance and efficiency

Some recent papers have used non-parametric approaches for measuring relative

expenditure efficiency across countries. One such approach is the Free Disposal Hull (FDH)

analysis.8 This analysis is broadly based on the concept of X-efficiency advanced by

Leibenstein (1966). In the words of Gupta and Verhoeven (2001), the “...central premise of

the FDH Analysis is...that a producer is relatively inefficient if another producer uses less or

an equal amount of input to generate more or as much output.”

An alternative non-parametric technique that has recently started to be applied to

expenditure analysis is Data Envelopment Analysis (DEA). This technique, which is applied

also later in this study, was originally developed and applied to firms that convert inputs into

outputs (Coelli, Rao and Battese (1998) and Sengupta (2000) for a number of applications).

The term “firm”, sometimes replaced by the more encompassing term “Decision Making

Unit” (henceforth DMUs) may include non-profit or public organisations, such as hospitals,

universities, local authorities, or countries.

The DEA methodology, originating from Farrell’s (1957) seminal work and

popularised by Charnes, Cooper and Rhodes (1978), assumes the existence of a convex

production frontier. 9 The production frontier in the DEA approach is constructed using linear

programming methods. The term “envelopment” stems from the fact that the production

frontier envelops the set of observations.10

7 See Afonso, Schuknecht, and Tanzi (2005) for a discussion of the several caveats of such approach. 8 These approaches also often suffer from the logical fallacy of “post hoc non est propter hoc”. They attribute the outcomes or the benefits to the expenditure when other factors may have contributed to these outcomes or benefits. For example, effects from changing diets may be attributed to expenditure on health. In addition, many of these approaches suffer from the difficulty of distinguishing output from outcomes. For an overview of the FDH analysis see for instance Tulkens (1993). 9 Deprins, Simar, and Tulkens (1984) first proposed the FDH analysis which relaxes the convexity assumption maintained by the DEA model. 10 Technical efficiency is one of the two components of total economic efficiency. The second component is allocative efficiency and they are put together in the overall efficiency relation: economic efficiency = technical efficiency × allocative efficiency. A DMU is technically efficient if it is able to obtain maximum output from a set of given inputs (output-oriented) or is capable to minimise inputs to produce the same level of output (input-oriented). On the other hand, allocative efficiency reflects the DMUs ability to use the inputs in optimal proportions. Coelli et al. (1998) and Thanassoulis (2001) offer introductions to DEA, while Simar and Wilson (2003) and Murillo-Zamorano (2004) are good references for an overview of frontier techniques.


Regarding public sector efficiency, the general relationship that we expect to test

can be given by the following function for each country i:

)( ii XfY = , i=1,…,n (5)

where we have Yi – a composite indicator reflecting our output measure; Xi – spending or

other relevant inputs in country i. If )( ii xfY < , it is said that country i exhibits inefficiency.

For the observed input level, the actual output is smaller than the best attainable one and

inefficiency can then be measured by computing the distance to the theoretical efficiency

frontier.

The purpose of an input-oriented example is to study by how much input quantities

can be proportionally reduced without changing the output quantities produced. Alternatively,

and by computing output-oriented measures, one could also try to assess how much output

quantities can be proportionally increased without changing the input quantities used. The two

measures provide the same results under constant returns to scale but give different values

under variable returns to scale. Nevertheless, and since the computation uses linear

programming not subject to statistical problems such as simultaneous equation bias and

specification errors, both output and input-oriented models will identify the same set of

efficient/inefficient producers or DMUs.11

The analytical description of the linear programming problem to be solved, in the

variable-returns to scale hypothesis, is sketched below for an input-oriented specification.

Suppose there are k inputs and m outputs for n DMUs. For the i-th DMU, yi is the column

vector of the inputs and xi is the column vector of the outputs. We can also define X as the

(k×n) input matrix and Y as the (m×n) output matrix. The DEA model is then specified with

the following mathematical programming problem, for a given i-th DMU: 12

11 In fact, and as mentioned namely by Coelli et al. (1998), the choice between input and output orientations is not crucial since only the two measures associated with the inefficient units may be different between the two methodologies. 12 We simply present here the equivalent envelopment form, derived by Charnes et al. (1978), using the duality property of the multiplier form of the original programming model.

21ECB


0 1'1

0 0 tos.

,

≥=

≥−≥+−

λλ

λθλ

θλθ

nXxYy

Min

i

i

. (6)

In problem (6), θ is a scalar (that satisfies θ ≤ 1), more specifically it is the efficiency

score that measures technical efficiency. It measures the distance between a country and the

efficiency frontier, defined as a linear combination of the best practice observations. With

θ<1, the country is inside the frontier (i.e. it is inefficient), while θ=1 implies that the country

is on the frontier (i.e. it is efficient).

The vector λ is a (n×1) vector of constants that measures the weights used to

compute the location of an inefficient DMU if it were to become efficient. The inefficient

DMU would be projected on the production frontier as a linear combination of those weights,

related to the peers of the inefficient DMU. The peers are other DMUs that are more efficient

and are therefore used as references for the inefficient DMU. 1n is a n-dimensional vector of

ones. The restriction 1'1 =λn imposes convexity of the frontier, accounting for variable

returns to scale. Dropping this restriction would amount to admit that returns to scale were

constant. Notice that problem (4) has to be solved for each of the n DMUs in order to obtain

the n efficiency scores.

Figure 2 illustrates a one input and one output example with variable and constant

returns to scale DEA frontiers for four countries: A, B, C, and D. The variable returns to scale

frontier unites the origin to point A (not shown in Figure 2), and then point A to point C. The

vertical axis and the horizontal axis represent respectively the output (some performance

measure) and the input (some expenditure measure) used by the four countries.


Figure 2 – Example of DEA frontiers

For instance, country D may be considered inefficient, in the sense that it performs

worse than country C. The latter achieves a better status with less expense. A similar

reasoning applies to country B. On the other hand, countries A or C do not show as inefficient

using the same criterion.

The constant returns to scale frontier is represented in Figure 4 as a dotted line. In

this one input – one output framework, this frontier is a straight line that passes through the

origin and country A, where the output/input ratio is higher. Under this hypothesis, only one

country is considered as efficient. In the empirical analysis that follows, a priori conceptions

about the shape of the frontier were kept to a minimum and the constant returns to scale

hypothesis is never imposed.

III.3. Using non-discretionary factors to explain inefficiencies

The analysis via composite performance indicators and DEA analysis have assumed

tacitly that expenditure efficiency is purely the result of discretionary (policy and spending)

inputs. They do not take into account the presence of “environmental” factors, also known as

non-discretionary or “exogenous” inputs. However, such factors may play a relevant role in

determining heterogeneity across countries and influence performance and efficiency.

Exogenous or non-discretionary factors can have an economic and non-economic origin.

23ECB


As non-discretionary and discretionary factors jointly contribute to country

performance and efficiency, there are in the literature several proposals on how to deal with

this issue, implying usually the use of two-stage and even three-stage models.13 Using the

DEA output efficiency scores computed in the previous subsection, we will evaluate the

importance of non-discretionary factors below in the context of our new member and

emerging market sample. We will undertake Tobit regressions by regressing the output

efficiency scores, δι, on a set of possible non-discretionary inputs, Z, as as follows

iii Zf εδ += )( . (7)

Previous research on the performance and efficiency of the public sector and its

functions that applied non-parametric methods mostly used either FDH or DEA and find

significant inefficiencies in many countries. Studies include notably Gupta and Verhoeven

(2001) for education and health in Africa, Clements (2002) for education in Europe, St.

Aubyn (2003) for education spending in the OECD, Afonso, Schuknecht, and Tanzi (2005)

for public sector performance expenditure in the OECD, Afonso and St. Aubyn (2005a, b) for

efficiency in providing health and education in OECD countries. De Borger at al. (1994), De

Borger and Kerstens (1996), and Afonso and Fernandes (2006) find evidence of spending

inefficiencies for the local government sector. Some studies apply both FHD and DEA

methods. Afonso and St. Aubyn (2005b) undertook a two-step DEA/Tobit analysis, in the

context of a cross-country analysis of secondary education efficiency.

IV. A quantitive assessment of public sector performance and expenditure efficiency

IV.1. Some stylised facts for the EU new member states and comparative countries

As a first step of our quantitative analysis, we will provide some stylised facts i) about

expenditure levels and composition, and ii) about the relation between total expenditure and

the level of economic development and economic growth. This will help gauge the situation

of the new EU member countries and comparable industrialised and emerging market

countries from a broader, global perspective.

13 See Ruggiero (2004) and Simar and Wilson (2004) for an overview.


The country sample which will be used in the efficiency analysis includes the ten EU

new member states, (Cyprus, Czech Republic, Estonia, Hungary, Latvia, Lithuania, Malta,

Poland, Slovak Republic, and Slovenia); two candidate countries, (Bulgaria, and Romania);

three “old” member countries that underwent a catching up process after entering the EU,

(Greece, Ireland and Portugal); and finally nine countries that can also be considered as

emerging markets, (Brazil, Chile, Korea, Mauritius, Mexico, Singapore, South Africa,

Thailand, and Turkey). The selection of countries was determined by the search for a

sufficient number of countries which can be compared with the new EU members and for

which reasonably good quality data is available so that an expenditure efficiency analysis

becomes meaningful. In addition, we will make occasional references to comparative

indicators for OECD or EU countries and country averages.

Table 1 illustrates total expenditure and the public expenditure composition across the

sample countries, on an average basis for the period 1999-2003 (or within this period according

to data availability). First, it is striking that the new EU member countries on average report

similar total spending as the “old” EU members and much higher spending than most other

emerging markets. When looking for relatively small governments with spending ratios of less

than 40% of GDP, we only find the Baltic countries belonging to this group. Second, the

divergence in expenditure ratios is enormous ranging from about 18% to 50% of GDP. The

Baltics’ relatively low spending ratio is about one quarter less than that of the central European

countries but it is significantly higher than the average for the Asian emerging economies

(Korea, Singapore, and Thailand).

25ECB


Table 1 – Public expenditure in sample countries and country groups, % of GDP

Total spending

1/

Government consumption

2/

Transfers and

subsidies 3/

Interest payments

4/

Public investment

5/

Education

6/

Health

7/ Brazil 46.6 19.5 17.1 8.2 1.9 4.6 3.3 Bulgaria 38.6 17.3 15.2 3.2 3.4 3.4 4.0 Chile 24.4 12.6 7.9 1.2 2.7 3.8 2.4 Cyprus 40.0 18.0 11.0 3.3 3.0 5.6 2.5 Czech Republic 40.6 22.7 15.0 1.2 3.4 4.0 6.2 Estonia 36.4 19.7 10.7 0.3 4.1 6.2 4.4 Greece 48.6 16.8 17.0 7.2 3.8 3.7 5.1 Hungary 50.2 22.4 15.0 4.6 3.8 4.8 5.3 Ireland 33.0 14.8 9.3 1.7 3.8 4.4 4.9 Korea 24.4 12.7 5.4 3.8 2.4 Latvia 36.6 21.4 12.7 0.9 1.3 5.8 3.5 Lithuania 33.3 20.3 11.1 1.5 2.6 5.9 4.5 Malta 45.0 20.7 14.5 3.8 4.4 4.8 6.2 Mauritius 24.7 12.9 3.8 7.5 3.8 2.1 Mexico 25.3 11.7 5.2 4.6 3.8 4.6 2.6 Poland 43.2 17.9 17.9 2.8 3.3 5.1 4.2 Portugal 46.2 20.7 14.3 3.1 3.7 5.7 6.2 Romania 33.7 15.7 13.7 2.3 1.9 3.4 3.8 Singapore 21.0 11.4 8.7 0.8 1.4 Slovak Republic 43.8 20.0 14.2 3.5 2.9 4.1 5.2 Slovenia 42.1 20.2 18.6 2.3 2.9 6.0 South Africa 26.3 18.4 4.5 2.7 5.7 3.6 Thailand 17.8 11.2 7.7 5.3 2.3 Turkey 42.7 13.8 21.3 4.6 3.5 4.0 Average 36.0 17.2 13.1 3.9 3.7 4.6 4.0 Max 50.2 22.7 18.6 21.3 7.7 6.2 6.2 Min 17.8 11.2 5.2 0.3 1.3 3.4 1.4 New EU members 41.1 20.3 14.1 2.4 3.2 5.2 4.8 Baltic countries 35.4 20.5 11.5 0.9 2.7 6.0 4.1 Other new EU 43.5 20.3 15.2 3.1 3.4 4.7 5.1 Asian NIC 21.0 11.8 8.7 0.8 6.6 4.6 2.0 Other NIC 32.8 15.2 11.8 6.1 3.5 4.1 3.2 OECD 1990s 8/ 46.5 19.8 15.1 3.0 5.4 6.2 1/, 2/, 3/, 4/, 5/ - Average for 1999-2003, source: IMF World Economic Outlook (WEO), and AMECO. 6/ Average for 1998-2001, source: World Bank, WDI 2003. 7/ Average for 1998-2002, source: World Bank, WDI 2003. 8/ Source: Afonso, Schuknecht and Tanzi (2005) for OECD 1990s. Note: columns 2 through 5 report economic expenditure categories, and that the last two columns report functional expenditure categories.

When looking at the expenditure composition, there are further major differences. But

these differences are much more pronounced for less productive spending categories. Small

government countries tend to spend equally as much, or even significantly more, on productive

spending such as investment and education as the rest of the sample countries. New members

report public consumption around 20% of GDP, twice as much as Asian emerging economies,

with the reverse relation holding for public investment where new members spend roughly 3% of


GDP while the Asian countries report an average above 6% of GDP. Data on transfers and

subsidies is more sketchy but huge differences are noteworthy: large welfare states of similar

size as in the old EU members predominate in many of the new member countries (with the

Baltics’ featuring somewhat lower expenditure) while such spending in Asian emerging

economies is only fractional. When looking at education, differences across country groups are

much smaller than for total spending. New members, old EU members and other emerging

markets are not far apart from each other. In health, differences are again very significant where

central European countries spend almost 2 and half times as much in % of GDP as the Asian

emerging economies.

To further improve our picture of the expenditure situation in the sample countries, we

look at per capita GDP as a proxy for the level of economic development and the total

expenditure ratio. Figure 3 provides the evidence. It is interesting to see that the group of poorer

new member states has roughly the same level of per-capital income as most emerging markets.

Korea, the richest new member states and the poorest old EU members (Greece and Portugal)

also report similar per-capita income. Singapore and Ireland would today already fall into the

broader category of industrialised countries after rapid catching up over the past decade.

More relevant for the purpose of this study, however, is to look at expenditure ratios

relative to per-capita income (industrialised country data is included for reference). The stylised

facts confirm that the size of government in the new member countries is much larger than in

some of their emerging market peers and only the Baltics fall into the group of countries with

relatively small public sectors.

27ECB


Figure 3 – Size of government and GDP per capita

NZE

SPA

SGP

KORZAFMUS

CHLMEX

THA

TUR

CYPBGR

BRAHUN

ROM

LVAEST

LTU

POLSVK

MLTCZE SVN

PRT

GRC

SWEFRA

DEN

AUTBEL

FINITA GER NDL

UK JAP CAN

SWZ

ICEAUS

IRL

NOR

US

0

10

20

30

40

50

60

70

0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000

GDP per capita in USD PPP, 2001

Exp

endi

ture

/GD

P (%

), 19

99-0

3

Source: WDI. AUS – Australia; AUT – Austria; BEL – Belgium; BGR – Bulgaria; BRA – Brazil; CAN –Canada; CHL – Chile; CYP – Cyprus; CZE – Czech Republic; DEN – Denmark; EST – Estonia; FIN – Finland; FRA – France; GER – Germany; GRC – Greece; HUN – Hungary; ICE – Iceland; IRL – Ireland; ITA – Italy; JAP – Japan; KOR – Korea; LTU – Lithuania; LVA – Latvia; MEX – Mexico; MLT – Malta; MUS – Mauritius; NDL – Netherlands; NOR – Norway; NZE - New Zealand; POL – Poland; PRT –Portugal; ROM – Romania; SGP – Singapore; SPA – Spain; SVK - Slovak Republic; SVN – Slovenia; SWE – Sweden; SWZ – Switzerland; THA – Thailand; TUR – Turkey; UK – United Kingdom; US – United States; ZAF – South Africa.

A key question that is frequently asked is whether such large public sectors in the new

member states hurt growth? Alternatively, it has also been asked whether the small public

sectors in several of the emerging markets are detrimental to development if basic services

and safety nets are not provided. This is an empirical question to which there is so far no clear

answer, as illustrated in Figure 4. Per capita growth has been relatively buoyant in recent

years in the small government emerging markets, ranging from two to nine percent per

annum. This shows that low spending is no obstacle to high growth and the prioritisation on

productive spending may also contribute to this picture. Data for the new member states also

suggests that high spending is not necessarily detrimental to growth either. Annual growth

averaged between two and six percent for this country group in recent years. Productive

public spending and other factors such as the boost from impending EU accession may have

contributed to this but large governments have so far not proven to be a very harmful obstacle.


Figure 4 – Public expenditure and real GDP growth

LTV

CYP

ESTLTU

ROMZAF

M EXCHL

M US

SGPTHA

KORIRL

PRT

CZE BRAM LTPOL

HUNGRC

SLVSVK

BGR

TUR

-2.0

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

10.0 20.0 30.0 40.0 50.0Public expenditure (% of GDP), avg 1999-2003

Rea

l GD

P gr

owth

(%),

avg

1999

-200

3

Source: WEO. See country names in Figure 4.

The picture might change slightly when not looking at the best linear fit (which is a

slightly downward sloping line as indicated). The best overall fit would probably be an

inverted U that has its maximum somewhere in the low 30 percent of GDP expenditure range.

Indeed, there is illustrative evidence of a negative relation between rising public expenditure

and economic growth from about this range, as we get a correlation coefficient of -0.56 when

we correlate public spending-to-GDP ratios against real GDP growth for all countries with

public spending above 30 percent of GDP. Though very tentative, this would confirm earlier

presumptions by the authors that optimum spending for growth might be much lower in many

new member and recent emerging market countries.

IV.2. Public sector performance and efficiency via composite indicators

In measuring public sector performance and efficiency, we follow closely the

methodology described above (as developed by Afonso, Schuknecht and Tanzi (2005)). In

summary, our analysis suggests that new EU member countries show an average performance

score that, due to relatively high expenditure, does not suggest very efficient use of public

resources. Asian emerging markets take most of the top ranks.

29ECB


IV.2.1. Public sector performance (PSP)

As regards public sector performance we have deviated in a few respects from our earlier

study. In the absence of reasonable data on public infrastructure we in particular focus on only

three of the four opportunity indicators and the three respective Musgravian indicators. Figure

5 shows how the sectorial and overall indicators are put together (Annex Tables provide

primary data).14

Figure 5 – Total public sector performance (PSP) indicator Opportunity indicators Standard “Musgravian” indicators

Corruption

Distribution Gini coefficient

Red tape Inflation (10 years

average) Adminis-

trative Stability

Quality of judiciary

Stability of GDP growth (coef. of variation)

Shadow economy

Unemployment (10 years average)

Quality of math and science

Education

Economic performance

GDP real growth (10 years average)

Infant survival rate

Health

Life expectancy

Total public sector

performance

14 The choice of indicators is slightly different from that used in Afonso, Schuknecht, and Tanzi (2005). In addtion to omitting public infrastructure, education is reflected only by a qualitative measure of education achievement (leaving out secondary school enrolment) and economic performance excludes the level of per-capita GDP (which in this sample would strongly bias in favour of the rich countries).


We compile performance indicators from the various indices giving an equal weight

to each of them and the results are reported in Table 2.15 The results for public sector

performance show some interesting patterns, with an overall very diverse picture for the new

EU member states. Starting with the overall PSP indicator, the best performers seem to be

Singapore, Cyprus and Ireland. Other Asian emerging economies and Malta follow this group

of top performers while most new EU member countries and Portugal and Greece post a

broadly average performance. Brazil, Bulgaria and Turkey are placed at the bottom end. The

size of government per se appears to be a too crude instrument of differentiation, when

looking at the score for large public sector countries.

Table 2 – Public Sector Performance (PSP) indicators (2001/2003) Opportunity

Indicators “Musgravian”

Indicators

Country Adminis-

tration Human capital

Health Distribu-tion

Stability Economic perform.

Total public sector

performance(equal

weights 1/) Brazil 0.88 0.80 0.96 0.63 0.43 0.77 0.75 Bulgaria 0.80 1.09 0.99 1.17 0.06 0.31 0.74 Chile 1.12 0.86 1.03 0.69 0.92 1.02 0.94 Cyprus 1.12 1.04 1.59 1.54 1.33 Czech Republic 1.00 1.14 1.02 1.19 0.74 0.74 0.97 Estonia 1.25 1.11 0.99 1.00 0.57 0.88 0.97 Greece 0.95 1.04 1.04 1.07 1.67 0.76 1.09 Hungary 1.09 1.16 1.00 1.21 0.97 0.88 1.05 Ireland 1.17 1.11 1.03 1.02 1.64 1.47 1.24 Korea 1.04 1.08 1.01 1.09 1.00 1.60 1.14 Latvia 1.03 0.98 0.98 1.08 0.76 0.88 0.95 Lithuania 0.98 1.12 1.00 1.08 0.37 0.84 0.90 Malta 1.11 1.03 1.04 1.45 1.12 1.15 Mauritius 0.91 0.86 1.00 1.40 1.08 1.05 Mexico 0.80 0.71 1.00 0.75 0.38 1.41 0.84 Poland 0.92 1.08 1.01 1.09 0.83 0.81 0.96 Portugal 1.11 0.88 1.03 0.98 1.30 0.91 1.04 Romania 0.63 1.13 0.98 1.10 0.18 0.63 0.78 Singapore 1.39 1.16 1.05 0.92 2.94 1.71 1.53 Slovak Republic 0.95 1.07 1.01 1.28 1.09 0.77 1.03 Slovenia 1.07 1.13 1.03 1.14 1.35 0.99 1.12 South Africa 1.00 0.66 0.80 0.65 1.23 0.50 0.81 Thailand 1.03 0.99 0.97 0.93 0.94 1.54 1.07 Turkey 0.77 0.75 0.97 0.93 0.17 0.82 0.74 Average 2/ 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 Max 1.39 1.16 1.05 1.28 2.94 1.71 1.53 Min 0.63 0.66 0.80 0.63 0.06 0.31 0.74 New EU countries 0.99 1.06 1.00 1.09 0.74 0.86 0.96 Baltics 1.06 1.10 1.02 1.14 0.93 0.95 1.03 Other new EU 0.95 1.05 1.00 1.08 0.66 0.82 0.93 Asian NIC 1.11 1.00 1.00 0.93 1.76 1.44 1.21 Other NIC 0.97 0.91 0.98 0.87 0.96 1.08 0.98 1/ Each sub-indicator contributes 1/6 to total indicator. 2/ Simple averages. 15 The relevant time period for the several sub-indicators varies a little according to the availability of data but is essentially reported to 2001/2003 with some variables being used as an average of longer time spans (see the Annex for the precise periods).

31ECB


When comparing the results for the best performers in this study with those from our

earlier study on industrialised OECD countries, it is noteworthy that Ireland was “only” an

average performer. Portugal and Greece which are near-average in this group were amongst

the weakest in the former study. The results hence show that public sector performance is on

average still somewhat lower in most new EU member countries and emerging markets than

in the “old” industrialised countries but a few of them (notably the new member island

countries and Asian Emerging economies) have broadly caught up.

With regard to sub-indicators, it is interesting to see that the relatively strong

performance of the new EU member states on human capital/education and income

distribution contrasts with a relatively weak one for economic performance and stability.

There is no clear pattern of distinction between Baltics and Central European countries while

the two island countries post strong values for all indicators for which data is available. Asian

Emerging economies performed very strongly on administration, human capital and economic

stability and growth. Overall performance was very equal as regards health indicators.

IV.2.2. Public sector efficiency (PSE)

Public sector performance must be set in relation to the inputs used in order to gauge

the efficiency of the state. We compute indicators of Public Sector Efficiency (PSE), taking

into account the expenditure related to each sub-indicator as described in section III.1. PSE

indicators are presented in Table 3 where, due to data limitations for the pre-1998 period in

many countries, averages of the corresponding expenditure item were used for the relatively

short period of 1998-2003 (see Annex for precise dates and primary data).


Table 3 – Public sector efficiency (PSE) indicators (2001/2003) 1/

Opportunity Indicators

“Musgravian” Indicators

Country

Adminis-tration

Human capital

Health Distribution

Stability Economic perform.

Total public sector

efficiency (equal

weights 2/) Brazil 0.78 0.81 1.15 0.48 0.33 0.59 0.69 Bulgaria 0.79 1.49 1.00 1.01 0.06 0.29 0.77 Chile 1.53 1.04 1.70 1.15 1.37 1.51 1.38 Cyprus 0.92 1.66 1.44 1.39 1.08 Czech Republic 0.76 1.31 0.66 1.04 0.66 0.66 0.85 Estonia 1.09 0.83 0.91 1.21 0.57 0.87 0.91 Greece 0.97 1.32 0.83 0.83 1.23 0.56 0.96 Hungary 0.83 1.12 0.75 1.05 0.70 0.63 0.85 Ireland 1.36 1.18 0.84 1.44 1.79 1.61 1.37 Korea 1.40 1.31 1.72 1.47 2.36 1.65 Latvia 0.82 0.79 1.14 1.11 0.75 0.87 0.91 Lithuania 0.83 0.88 0.90 1.27 0.40 0.90 0.86 Malta 0.92 0.99 0.68 1.16 0.90 0.78 Mauritius 1.21 1.04 1.91 2.04 1.58 1.56 Mexico 1.18 0.72 1.52 1.90 0.55 2.01 1.31 Poland 0.89 0.98 0.97 0.80 0.69 0.68 0.83 Portugal 0.92 0.71 0.66 0.90 1.01 0.71 0.82 Romania 0.69 1.53 1.03 1.05 0.20 0.68 0.86 Singapore 2.09 2.90 1.38 5.05 2.94 2.39 Slovak Republic 0.82 1.23 0.77 1.18 0.90 0.64 0.92 Slovenia 0.91 0.68 0.81 1.15 0.84 0.88 South Africa 0.93 0.54 0.89 1.69 0.68 0.95 Thailand 1.58 0.86 1.68 1.91 3.11 1.83 Turkey 0.96 0.99 0.98 0.15 0.69 0.63 Average 3/ 1.06 1.03 1.16 1.03 1.14 1.15 1.09 Max 2.09 1.53 2.90 1.90 5.05 3.11 2.39 Min 0.69 0.54 0.66 0.48 0.06 0.29 0.63 New EU countries 0.87 1.05 0.87 1.04 0.64 0.77 0.84 Baltics 0.86 1.00 0.78 1.16 0.75 0.81 0.83 Other new EU 0.88 1.07 0.91 1.00 0.59 0.76 0.84 Asian NIC 1.63 0.95 2.16 1.38 3.00 2.54 1.93 Other NIC 1.10 0.95 1.32 0.96 1.11 1.29 1.13

1/ These indicators are the expenditure weighted “counterparts” of the indicators of Table 1. 2/ Each sub-indicator contributes equally to the total indicator. 3/ Simple averages.

The results for measuring public sector efficiency show an accentuation of the

findings for public sector performance. This suggests that more public spending often has

relatively low returns as regards improved performance (which is consistent with the findings

of our earlier study for industrialised countries). Most low performers, including most new

EU member states range between 0.8 and 0.9 and Cyprus is the only new member country

with an average PSE score. Countries with a small government sector post a higher PSE score

than the average (and hence even more so than the countries with “big” governments). The

emerging countries of Asia plus Mauritius have most of the highest scores as their good

performance is achieved with low public spending.

33ECB


When looking at sub-indices, the new member states efficiency scores are near

average on human capital and on income distribution. In all other areas, PSE scores are well

below average for the new EU member states. Note also that the income distribution

efficiency score is highest in the countries with smaller welfare states. This confirms findings

elsewhere that welfare programmes in (rich and) poor countries are often poorly targeted and

benefit those with special interests rather than those in need (Alesina (1998) and Schuknecht

and Tanzi (2005)).

All in all the results suggest that efficiency differs enormously across countries. In the

new member states, a relatively average performance (PSP scores) in most countries is

“bought” with too many inputs so that efficiency (PSE) is low. In the next section, we will

analyse whether these findings are confirmed by using a DEA approach.

IV.3. Relative efficiency analysis via a DEA approach

We used a DEA approach as described above, using as our output measure the PSP

composite indicator reported in Table 2 and as an input measure the total government

spending as a ratio of GDP. Table 4 presents both the input and the output oriented efficiency

coefficients of the variable returns to scale analysis while the constant returns to scale

coefficients are also reported for completeness.

The results largely confirm the findings of the earlier “macro” approach of

determining efficiency of the public sector. New member states are ranked between 9 and 24

on input scores and between 3 and 18 on output scores, hence reflecting rather diverse and

often below average efficiency. Two countries that also had amongst the top PSE scores are

located on the frontier: Singapore and Thailand. Korea, Chile and Mauritius come next.

Brazil, Greece and Hungary find themselves at the bottom of the list while most new member

states fill the middle ranks. From an input perspective the highest-ranking country uses 1/3 of

the input that the bottom ranking one uses to attain a certain PSP score. The average input

score of 0.55 hints to the possibility that, for the level of output they are attaining, countries

could use around 45 per cent less resources.


From an output perspective, the top performer achieves twice as much output as the

least efficient country with the same input. The average output score of 0.67 implies that on

average, for the level of input they are using, the countries are only obtaining around 2/3 of

the output they should deliver if they were deemed efficient.

Table 4 – DEA results: one input, one output

Input oriented Output oriented Country VRS TE Rank VRS TE Rank

CRS TE

Brazil 0.381 22 0.488 22 0.219 Bulgaria 0.461 14 0.483 23 0.262 Chile 0.730 4 0.615 17 0.529 Cyprus 0.489 11 0.867 3 0.454 Czech Republic 0.439 15 0.637 13 0.329 Estonia 0.489 12 0.632 14 0.364 Greece 0.369 23 0.713 8 0.307 Hungary 0.355 24 0.687 9 0.287 Ireland 0.576 8 0.813 4 0.517 Korea 0.749 3 0.743 6 0.639 Latvia 0.486 13 0.624 16 0.357 Lithuania 0.535 9 0.588 18 0.370 Malta 0.408 19 0.753 5 0.350 Mauritius 0.721 5 0.686 10 0.583 Mexico 0.703 6 0.551 19 0.456 Poland 0.412 18 0.627 15 0.304 Portugal 0.385 21 0.678 11 0.308 Romania 0.528 10 0.509 21 0.316 Singapore 1.000 1 1.000 1 1.000 Slovak Republic 0.406 20 0.674 12 0.322 Slovenia 0.431 16 0.731 7 0.364 South Africa 0.676 7 0.529 20 0.421 Thailand 1.000 1 1.000 1 0.822 Turkey 0.416 17 0.482 24 0.236 Average 0.548 0.671 0.422 Minimum 0.355 0.482 0.219 Standard dev. 0.186 0.144 0.186

CRS TE – constant returns to scale technical efficiency. VRS TE – variable returns to scale technical efficiency.

Figure 6 presents the theoretical production possibility frontier associated with the

aforementioned set of DEA results. It shows how far the distance is between the bulk of

countries and the most efficient ones. Nevertheless, there are still very marked differences

between the top, medium and bottom performers inside the production possibility frontier. To

get a clearer picture of differences when abstracting from the best performer we treat

Singapore as an “outlier” and recalculate the DEA without it.

35ECB


Figure 6 – Theoretical production possibility frontier: one input, one output

CZELVA

MLT

ZAFTUR

BRA

THA

SGP

IRL

CYP

PRT

GRCKOR

MUS

ROM BGR

POLLTU

SVNHUNSVKEST

MEX

CHL

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80

0.90

1.00

1.10

1.20

1.30

1.40

1.50

1.60

0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0

Total spending-to-GDP ratio (%)

PSP

indi

cato

r

BGR – Bulgaria; BRA – Brazil; CHL – Chile; CYP – Cyprus; CZE – Czech Republic; EST – Estonia; GRC – Greece; HUN – Hungary; IRL – Ireland; KOR – Korea; LTU – Lithuania; LVA – Latvia; MEX – Mexico; MLT – Malta; MUS – Mauritius; POL – Poland; PRT – Portugal; ROM – Romania; SGP – Singapore; SVK - Slovak Republic; SVN – Slovenia; THA – Thailand; TUR – Turkey; ZAF – South Africa.

When recomputing the DEA scores in a one input and one output framework without

Singapore, the results are somewhat less dramatic and make more countries “feel good” about

their public sector (see Table 5 and Figure 7). The corresponding theoretical production

possibility frontier now includes Thailand and Cyprus while Korea and Ireland are almost on

the frontier. These countries’ efficiency scores are equal to, or very close to, unity while they

ranged from 0.49 to 0.87 before (except Thailand which was also at unity). New EU member

states are spread over ranks 1 to 24 (input scores) and 1 to 18 (output scores), respectively.


Table 5 – DEA results: one input, one output (excluding Singapore)

Input oriented Output oriented Country VRS TE Rank VRS TE Rank

CRS TE

Brazil 0.381 22 0.562 22 0.267 Bulgaria 0.461 15 0.564 21 0.319 Chile 0.730 5 0.823 8 0.644 Cyprus 1.000 1 1.000 1 0.553 Czech Republic 0.439 16 0.735 15 0.401 Estonia 0.489 13 0.753 13 0.443 Greece 0.407 19 0.822 9 0.374 Hungary 0.355 23 0.792 10 0.349 Ireland 0.997 3 0.999 3 0.629 Korea 0.976 4 0.994 4 0.778 Latvia 0.486 14 0.742 14 0.435 Lithuania 0.535 10 0.720 18 0.450 Malta 0.555 9 0.868 6 0.427 Mauritius 0.721 6 0.914 5 0.709 Mexico 0.703 7 0.730 16 0.556 Poland 0.412 18 0.723 17 0.370 Portugal 0.385 21 0.782 11 0.374 Romania 0.528 11 0.621 20 0.385 Slovak Republic 0.406 20 0.777 12 0.393 Slovenia 0.526 12 0.843 7 0.443 South Africa 0.676 8 0.693 19 0.512 Thailand 1.000 1 1.000 1 1.000 Turkey 0.416 17 0.555 23 0.287 Average 0.591 0.783 0.482 Minimum 0.355 0.555 0.267 Standard dev. 0.219 0.137 0.174

CRS TE – constant returns to scale technical efficiency. VRS TE – variable returns to scale technical efficiency.

The results also show that input scores have not changed that much for most countries.

This is because the lowest spending country, Thailand, also has a PSP score higher than most

sample countries. Hence for these countries, input efficiency did not change. Only those with

higher performance are now assessed relative to the other countries on the production

possibility frontier and post a higher input efficiency score. The average increased from 0.55

to 0.59. As regards output efficiency, changes are more substantial if the reference point for

countries with large public sectors is not any more Singapore but Cyprus, Ireland and Korea.

The average increased from 0.67 to 0.78.

37ECB


Figure 7 – Theoretical production possibility frontier: one input, one output (excluding Singapore)

CZELVA

MLT

TURZAF

THA MUS

IRL

CYP

PRT

GRCKOR

CHL

ROMBGR

POLLTU

SVNHUNSVKEST

MEX

BRA

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80

0.90

1.00

1.10

1.20

1.30

1.40

0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0

Total spending-to-GDP ratio (%)

PSP

indi

cato

r

BGR – Bulgaria; BRA – Brazil; CHL – Chile; CYP – Cyprus; CZE – Czech Republic; EST – Estonia; GRC – Greece; HUN – Hungary; IRL – Ireland; KOR – Korea; LTU – Lithuania; LVA – Latvia; MEX – Mexico; MLT – Malta; MUS – Mauritius; POL – Poland; PRT – Portugal; ROM – Romania; SVK - Slovak Republic; SVN – Slovenia; THA – Thailand; TUR – Turkey; ZAF – South Africa.

The above calculations could be seen as an approximation of potential direct costs of

inefficiency in the provision of public services. However, indirect costs, implying a higher

loss for consumer welfare should also be taken into account. This is outside the scope of our

paper, but Afonso and Gaspar (2005) address this issue.

We can now compare the results of our composite indicator analysis of performance

and efficiency with that of DEA analysis. Table 6 reports DEA input and output efficiency

scores and ranks (as shown in Table 4) together with PSE scores (from Table 3) and ranks.

The two methods provide rather similar results as reflected in very high correlation

coefficients for scores and ranks across methods. This is evidence for a certain robustness of

our results.


Table 6 – Comparison of country scores and ranks across methods

DEA Analyis Public Sector

Efficiency (PSE) Input oriented Output oriented Country

Score Rank Score Rank Score Rank Brazil 0.381 22 0.488 22 0.69 23 Bulgaria 0.461 14 0.483 23 0.77 22 Chile 0.73 4 0.615 17 1.38 5 Cyprus 0.489 11 0.867 3 1.08 8 Czech Republic 0.439 15 0.637 13 0.85 17 Estonia 0.489 12 0.632 14 0.91 12 Greece 0.369 23 0.713 8 0.96 9 Hungary 0.355 24 0.687 9 0.85 17 Ireland 0.576 8 0.813 4 1.37 6 Korea 0.749 3 0.743 6 1.65 3 Latvia 0.486 13 0.624 16 0.91 12 Lithuania 0.535 9 0.588 18 0.86 15 Malta 0.408 19 0.753 5 0.78 21 Mauritius 0.721 5 0.686 10 1.56 4 Mexico 0.703 6 0.551 19 1.31 7 Poland 0.412 18 0.627 15 0.83 19 Portugal 0.385 21 0.678 11 0.82 20 Romania 0.528 10 0.509 21 0.86 15 Singapore 1 1 1 1 2.39 1 Slovak Republic 0.406 20 0.674 12 0.92 11 Slovenia 0.431 16 0.731 7 0.88 14 South Africa 0.676 7 0.529 20 0.95 10 Thailand 1 1 1 1 1.83 2 Turkey 0.416 17 0.482 24 0.63 24 Correlation Score Rank Score Rank DEA input-PSE 0.91 0.77 - - DEA output-PSE - - 0.71 0.56

IV.4. Explaining inefficiencies via non-discretionary factors

As a final step, we extend our analysis to exogenous factors that explain expenditure

efficiency (see section III.3 for methodical issues). It is probably reasonable to conjecture that

expenditure efficiency depends on the “technology” applied in the public sector, on factors

that influence the ability of private agents to protect their resources from public claims, on the

monitoring capacities of public and private agents, and on international constraint. The

variables and underlying hypotheses we test are the following:

i) Secondary school enrolment. This variable aims to proxy the level of education of

the population in a given country. More educated people are hypothesized to be

better able to monitor the activities of politicians and bureaucrats and ultimately

39ECB


sanction crass inefficiency. But more education is also likely to imply better

educated and trained (and hence more efficient) civil servants.

ii) The competence of the civil (survey results presented in the Global

Competitiveness Report, see Annex for sources and explanations). This variable

aims to measure greater productivity and efficiency in the public sector through

better training etc. It is expected to be correlated with the education variable.

iii) Per capita GDP. This variable aims to proxy the physical capital stock which

facilitates an efficient production of public goods and services but which may also

facilitate monitoring of policy makers.

iv) An indicator of property rights. Secure property rights make it more difficult for

governments to extract wealth/rents from the private sector. They also facilitate

holding governments accountable for their actions.

v) Trade openness (exports and imports as a share of GDP). This indicator proxies

the degree of international competition over labour and capital that would penalise

public inefficiency disproportionately.

vi) Transparency in public policy. This is another indicator that should measure the

ease of monitoring public officials.

vii) Other more direct indicators of political accountability (such as civil liberty,

political rights or checks and balances) do not show much variation for this

country group as almost all of them are in the top group.

Exogenous factors could also include other factors that could be detrimental or

favourable to efficiency (such as the climate, the cultural background) for which economically

meaningful hypotheses are less readily available. We do not include such variables in our

analysis.

Using the DEA output efficiency scores computed in the previous subsection, we now

evaluate the importance of non-discretionary inputs via Tobit regressions where output

efficiency scores are regressed on our choice of exogenous, non-discretionary factors. Table 7

confirms the relevance of several of our hypotheses and the variables chosen to test them.


Table 7 – Censored normal Tobit results

(dependent variable: output efficiency scores from Table 5)

1 2 3 4 5 Per-capita GDP 7.08E-06 ***

(2.18) 6.68E-06 **

(2.01) 6.75E-06 **

(2.04) 7.08E-06 **

(2.25) 1.33E-05 **

(2.12) Property rights 0.102 ***

(6.57) 0.095 ***

(5.07) 0.101 ***

(6.60) 0.127 ***

(4.54) 0.063 * (1.76)

Competence of civil service

0.069 *** (2.80)

0.062 ** (2.12)

0.075 *** (3.06)

0.109 *** (3.02)

Secondary school enrolment

0.003 *** (2.60)

Trade openness 2.46E-04 (0.46)

Public trust in politicians

-0.055 (-1.08)

Transparency in government

0.010 (0.42)

εσ 0.081 0.086 0.083 0.081 0.083

Nº of observations 20 20 20 20 16

εσ – Estimated standard deviation of ε. The z statistics are in brackets. *, **, *** - Significant at the 10, 5 and 1 per cent level respectively.

The Tobit analysis suggests that the security of property rights, per capita GDP, the

competence of civil servants, and the education level of people positively affect expenditure

efficiency. Due to significant correlation, however, the two competence/education variables

are only significant in separate regressions while the other two variables are robust over all

specifications. International trade openness, trust in politicians and transparency of the

political system have not been found to display a significant influence on expenditure

efficiency (even though only the coefficient for public trust in politicians had the wrong sign).

The regressions’ standard deviation also points to a reasonable model fit.

V. Conclusion

In this paper we analysed public sector efficiency in the new member states of the

European Union as compared to emerging markets. We start with a conceptual discussion of

expenditure efficiency measurement issues where challenges regarding the measurement of

costs, the definition of goals and the measurement of outcomes are significant. Taking these

challenges into account, we calculate efficiency scores and rankings by applying a range of

measurement techniques to the new EU member countries and a selection of emerging

markets, catch-up economies, and EU candidate countries.

41ECB


The results of our analysis show that expenditure efficiency across new EU member

states is rather diverse, especially compared to the group of top performing emerging markets

in Asia. From the analysis of composite public sector performance (PSP) and efficiency (PSE)

scores we find that countries with lean public sectors and public expenditure ratios not far

from 30% of GDP tend to be most efficient. PSE scores of the most efficient countries are

more than twice as high as those of the poorest performers.

From the DEA results we see that a small set of countries define or are very close to

the theoretical production possibility frontier: Singapore, Thailand, Cyprus, Korea, and

Ireland. From an input perspective the highest ranking country uses 1/3 of the input that the

bottom ranking one uses to attain a certain PSP score. The average input scores suggest that

countries could use around 45 per cent less resources to attain the same outcomes if they were

fully efficient. Average output scores suggest that countries are only delivering around 2/3 of

the output they could deliver if they were on the efficiency frontier.

Finally we examine via Tobit analysis the influence of non-discretionary factors,

notably non-fiscal variables, on expenditure efficiency. The study shows that per-capita

income, public sector competence and education levels as well as the security of property

rights seem to facilitate the prevention of inefficiencies in the public sector.

From a policy perspective, one should be careful to draw overly strong conclusions

and we have referred to a number of caveats in the course of the paper. Nevertheless, it is

apparent that many new members states and other emerging markets can still considerably

increase the efficiency of public spending by improving the outcomes and by restraining the

resource use. The final econometric analysis also suggests that high education levels, a

competent civil service and the security of property rights seem to provide an “extra boost” to

public expenditure efficiency.


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45ECB


Annex – Data and sources

Annex Table A – Primary data for performance sub-indicators

1/ 2/ 3/ 4/ 5/ 6/ 7/ 8/ 9/ 10/ 11/ 12/ 13/ 14/ Brazil 4.6 2.8 3.9 4.6 3.3 68.3 31.0 60.7 1.41 220.9 2.6 7.6 7360 71.3Bulgaria 5.5 2.5 2.7 5.2 5.0 71.7 14.0 26.4 0.14 139.0 0.7 14.6 6890 87.6Chile 6.3 3.1 4.6 2.4 3.6 75.8 10.0 56.7 1.43 5.5 4.6 7.9 9190 74.5Cyprus 78.0 5.0 2.31 3.0 4.0 3.2 21190 88.3Czech Republic 5.2 2.7 4.2 2.6 5.5 74.9 4.0 25.4 0.97 6.0 2.1 7.0 14720 87.1Estonia 5.9 4.2 5.3 2.1 5.5 70.6 11.0 37.6 1.26 13.7 4.3 10.6 10170 82.8Greece 4.8 2.4 4.7 3.5 4.6 78.0 5.0 32.7 3.91 5.4 3.3 10.3 17440 87.4Hungary 5.8 2.7 4.9 2.3 5.7 71.5 8.0 24.4 2.64 14.2 3.5 7.8 12340 87.2Ireland 6.0 3.4 5.2 2.3 5.3 76.6 6.0 35.9 2.53 3.1 7.9 7.8 32410 85.8Korea 5.3 3.2 4.1 2.8 4.7 73.6 5.0 31.6 1.08 4.1 5.4 3.7 15090 90.9Latvia 4.9 3.7 4.2 3.6 4.8 70.4 17.0 32.4 1.66 10.4 4.7 12.9 7730 74.4Lithuania 5.5 2.8 3.3 2.4 5.2 72.7 8.0 32.4 0.63 15.4 3.4 8.4 8470 88.6Malta 6.1 2.9 5.3 3.0 4.9 78.2 5.0 1.47 2.7 3.8 5.2 13160 79.2Mauritius 4.6 2.2 4.4 3.3 4.2 72.1 17.0 3.26 6.3 4.8 7.3 9860 64.2Mexico 5.0 2.3 3.3 5.0 3.1 73.4 24.0 53.1 0.70 15.5 2.7 3.1 8430 59.7Poland 4.8 2.8 3.9 3.7 4.7 73.5 8.0 31.6 2.10 13.2 4.3 13.7 9450 90.9Portugal 5.8 2.8 5.7 3.0 3.2 75.8 5.0 38.5 1.53 3.3 2.6 5.7 18150 85.2Romania 3.6 2.0 2.4 5.5 5.9 69.9 19.0 31.1 0.46 58.5 2.1 9.3 5830 79.6Singapore 6.7 5.1 5.2 1.4 6.5 78.4 3.0 42.5 1.06 1.1 5.1 3.2 22680 74.3Slovak Republic 5.2 2.2 3.2 1.6 5.6 73.2 8.0 19.5 2.58 8.4 4.2 15.7 11960 74.9Slovenia 5.8 2.8 4.3 2.0 5.3 75.6 4.0 28.4 3.61 9.7 4.1 7.3 17130 88.6South Africa 4.9 2.9 5.6 4.5 2.8 47.1 56.0 59.3 2.90 7.3 2.8 25.3 11290 57.2Thailand 5.1 3.2 4.8 3.7 4.5 69.0 24.0 41.4 0.58 3.6 3.4 3.0 6400 79.8Turkey 4.1 2.5 3.7 5.7 4.0 69.8 36.0 41.5 0.46 69.8 2.8 7.2 5890 51.3Average 5.3 2.9 4.3 3.3 4.7 72.4 13.9 37.3 1.7 26.7 3.7 8.7 12635 78.8

1/ Corruption index (1 to 7). 2/ Red tape (burden of regulation) index (1 to 7, good). 3/ Quality of judiciary index (1 to 7, good). 4/ Shadow economy index (1 to 9, bad). We used the following transformation 9-I, where I is the shadow economy index. 5/ Quality of math and science education index. 6/ Life expectancy at birth, years, 2001. 7/ Infant mortality rate (IMR), 2001. We used the infant survival rate, ISR=(1000-IMR)/1000. 8/ Gini coefficient, 2003 or latest year. We used the construction 100-Gini. 9/ Coefficient of variation (inverse) of average real GDP growth for 1994-2003. 10/ Average inflation, 1994-2003. We used its inverse. 11/ Average GDP real growth rate, 1994-2003. 12/ Average unemployment, 1994-2003. 13/ Per capita GDP, PPP USD, 2001. 14/ Secondary school enrolment ratio, 2001 or latest. Sources: 1/, 2/, 3/, 4/, 5/ - Global Competitiveness Report, 2003/2004 edition. 6/, 7/, 13/, 14/ - World Bank, WDI 2003. 8/ - World Bank, World Development Report, 2003 edition. 9/, 10/, 11/, 12/ - IMF World Economic Outlook (WEO database).


Annex Table B – Primary data for the non-discretionary factors

GDP per capita

1/

Property rights

2/

Competence of public officials

3/

Secondary school

enrolment 4/

Degree of openness

5/

Public trust of

politicians 6/

Transparency 7/

Brazil 7360 5.0 2.4 71.3 29.15 2.2 4.51 Bulgaria 6890 3.2 3.3 87.6 116.20 2.3 Chile 9190 5.6 2.1 74.5 69.15 2.9 6.64 Cyprus 21190 88.3 95.53 Czech Republic 14720 4.4 2.3 87.1 126.64 1.9 3.60 Estonia 10170 4.8 3.0 82.8 156.22 2.8 5.96 Greece 17440 5.0 1.8 87.4 48.59 2.5 3.45 Hungary 12340 5.3 2.8 87.2 131.49 2.6 3.50 Ireland 32410 6.1 3.6 85.8 151.31 3.2 5.47 Korea 15090 4.7 3.0 90.9 73.51 2.1 4.21 Latvia 7730 4.3 3.1 74.4 97.51 2.3 Lithuania 8470 4.2 3.4 88.6 109.46 1.9 Malta 13160 79.2 163.55 Mauritius 9860 5.4 2.6 64.2 115.24 2.6 Mexico 8430 4.6 2.6 59.7 57.30 2.5 4.53 Poland 9450 4.6 2.7 90.9 71.28 2.4 2.21 Portugal 18150 5.3 2.2 85.2 66.59 3.2 5.09 Romania 5830 4.5 2.6 79.6 80.38 3.1 3.23 Slovak Republic 11960 5.2 2.0 74.9 156.87 2.8 4.28 Slovenia 17130 4.8 3.4 88.6 112.97 3.0 3.70 South Africa 11290 5.3 1.9 57.2 53.69 2.9 6.05 Thailand 6400 2.6 79.8 124.31 2.8 5.66 Turkey 5890 4.2 2.1 51.3 58.05 1.9 4.43

1/ GDP per capita PPP, 2001, USD. 2/ Financial assets and wealth are (1=poorly delineated and not protected by law, 7=clearly delineated and protected by law), 2001-02. 3/ The competence of personnel in the public sector is (1=lower than the private sector, 7=higher than the private sector). 4/ Secondary school enrolment, 2001 or latest. 5/ Degree of openness = (Imports+Exports)/GDP, 2003. 6/ Public trust in the honesty of politicians is (1=very low, 7=very high) 7/ Transparency, highest is best, 2003 data. Sources: 1/, 4/ - World Bank, WDI 2003. 2/, 3/, 6/ - World Economic Forum: Global Competitiveness Report 2001-2002. 5/ - IMF World Economic Outlook (WEO database). 7/ - IMD World Competitiveness Yearbook 2004.

47ECB



European Central Bank Working Paper Series

For a complete list of Working Papers published by the ECB, please visit the ECB’s website(http://www.ecb.int)

531 “Market power, innovative activity and exchange rate pass-through in the euro area”by S. N. Brissimis and T. S. Kosma, October 2005.

532 “Intra- and extra-euro area import demand for manufactures” by R. Anderton, B. H. Baltagi,F. Skudelny and N. Sousa, October 2005.

533 “Discretionary policy, multiple equilibria, and monetary instruments” by A. Schabert, October 2005.

534 “Time-dependent or state-dependent price setting? Micro-evidence from German metal-workingindustries” by H. Stahl, October 2005.

535 “The pricing behaviour of firms in the euro area: new survey evidence” by S. Fabiani, M. Druant,I. Hernando, C. Kwapil, B. Landau, C. Loupias, F. Martins, T. Y. Mathä, R. Sabbatini, H. Stahl andA. C. J. Stokman, October 2005.

536 “Heterogeneity in consumer price stickiness: a microeconometric investigation” by D. Fougère,H. Le Bihan and P. Sevestre, October 2005.

537 “Global inflation” by M. Ciccarelli and B. Mojon, October 2005.

538 “The price setting behaviour of Spanish firms: evidence from survey data” by L. J. Álvarez andI. Hernando, October 2005.

539 “Inflation persistence and monetary policy design: an overview” by A. T. Levin and R. Moessner,November 2005.

540 “Optimal discretionary policy and uncertainty about inflation persistence” by R. Moessner,November 2005.

541 “Consumer price behaviour in Luxembourg: evidence from micro CPI data” by P. Lünnemannand T. Y. Mathä, November 2005.

542 “Liquidity and real equilibrium interest rates: a framework of analysis” by L. Stracca,November 2005.

543 “Lending booms in the new EU Member States: will euro adoption matter?”by M. Brzoza-Brzezina, November 2005.

544 “Forecasting the yield curve in a data-rich environment: a no-arbitrage factor-augmentedVAR approach” by E. Mönch, November 2005.

545 “Trade integration of Central and Eastern European countries: lessons from a gravity model”by M. Bussière, J. Fidrmuc and B. Schnatz, November 2005.

546 “The natural real interest rate and the output gap in the euro area: a joint estimation”by J. Garnier and B.-R. Wilhelmsen, November 2005.

547 “Bank finance versus bond finance: what explains the differences between US and Europe?”by F. de Fiore and H. Uhlig, November 2005.

49ECB


548 “The link between interest rates and exchange rates: do contractionary depreciations make adifference?” by M. Sánchez, November 2005.

549 “Eigenvalue filtering in VAR models with application to the Czech business cycle”by J. Beneš and D. Vávra, November 2005.

550 “Underwriter competition and gross spreads in the eurobond market” by M. G. Kollo,November 2005.

551 “Technological diversification” by M. Koren and S. Tenreyro, November 2005.

552 “European Union enlargement and equity markets in accession countries”by T. Dvorak and R. Podpiera, November 2005.

553 “Global bond portfolios and EMU” by P. R. Lane, November 2005.

554 “Equilibrium and inefficiency in fixed rate tenders” by C. Ewerhart, N. Cassola and N. Valla,November 2005.

555 “Near-rational exuberance” by J. Bullard, G. W. Evans and S. Honkapohja, November 2005.

556 “The role of real wage rigidity and labor market frictions for unemployment and inflationdynamics” by K. Christoffel and T. Linzert, November 2005.

557 “How should central banks communicate?” by M. Ehrmann and M. Fratzscher, November 2005.

558 “Ricardian fiscal regimes in the European Union” by A. Afonso, November 2005.

559 “When did unsystematic monetary policy have an effect on inflation?” by B. Mojon, December 2005.

560 “The determinants of ‘domestic’ original sin in emerging market economies”by A. Mehl and J. Reynaud, December 2005.

561 “Price setting in German manufacturing: new evidence from new survey data” by H. Stahl,December 2005.

562 “The price setting behaviour of Portuguese firms: evidence from survey data” by F. Martins,December 2005.

563 “Sticky prices in the euro area: a summary of new micro evidence” by L. J. Álvarez, E. Dhyne,M. M. Hoeberichts, C. Kwapil, H. Le Bihan, P. Lünnemann, F. Martins, R. Sabbatini, H. Stahl,P. Vermeulen and J. Vilmunen, December 2005.

564 “Forecasting the central bank’s inflation objective is a good rule of thumb” by M. Diron andB. Mojon, December 2005.

565 “The timing of central bank communication” by M. Ehrmann and M. Fratzscher, December 2005.

566 “Real versus financial frictions to capital investment” by N. Bayraktar, P. Sakellaris andP. Vermeulen, December 2005.

567 “Is time ripe for a currency union in emerging East Asia? The role of monetary stabilisation”by M. Sánchez, December 2005.

568 “Exploring the international linkages of the euro area: a global VAR analysis” by S. Dées,F. di Mauro, M. H. Pesaran and L. V. Smith, December 2005.


569 “Towards European monetary integration: the evolution of currency risk premium as a measurefor monetary convergence prior to the implementation of currency unions” by F. González and

S. Launonen, December 2005.

570 “Household debt sustainability: what explains household non-performing loans? An empiricalanalysis” by L. Rinaldi and A. Sanchis-Arellano, January 2006.

571 “Are emerging market currency crises predictable? A test” by T. A. Peltonen, January 2006.

572 “Information, habits, and consumption behavior: evidence from micro data” by M. Kuismanenand L. Pistaferri, January 2006.

573 “Credit chains and the propagation of financial distress” by F. Boissay, January 2006.

574 “Inflation convergence and divergence within the European Monetary Union” by F. Busetti,L. Forni, A. Harvey and F. Venditti, January 2006.

575 “Growth in euro area labour quality” by G. Schwerdt and J. Turunen, January 2006.

576 “Debt stabilizing fiscal rules” by P. Michel, L. von Thadden and J.-P. Vidal, January 2006.

577 “Distortionary taxation, debt, and the price level” by A. Schabert and L. von Thadden,January 2006.

578 “Forecasting ECB monetary policy: accuracy is (still) a matter of geography” by H. Berger,M. Ehrmann and M. Fratzscher, January 2006.

579 “A disaggregated framework for the analysis of structural developments in public finances”by J. Kremer, C. Rodrigues Braz, T. Brosens, G. Langenus, S. Momigliano and M. Spolander,January 2006.

580 ”Bank interest rate pass-through in the euro area: a cross country comparison”by C. K. Sørensen and T. Werner, January 2006.

581 “Public sector efficiency for new EU Member States and emerging markets” by A. Afonso,L. Schuknecht and V. Tanzi, January 2006.

ISSN 1561081-0

9 7 7 1 5 6 1 0 8 1 0 0 5

Economic Modelling 23 (2006) 476–491

www.elsevier.com/locate/econbase

Cross-country efficiency of secondary education

provision: A semi-parametric analysis with

non-discretionary inputs

Antonio Afonso a,b, Miguel St. Aubyn a,*

a ISEG/UTL-Technical University of Lisbon, Department of Economics, UECE-Research Unit on Complexity in

Economics, R. Miguel Lupi 20, 1249-078 Lisbon, Portugalb European Central Bank, Kaiserstrabe 29, D-60311 Frankfurt am Main, Germany

Accepted 1 February 2006

Abstract

We address the efficiency of expenditure in education provision by comparing the output (PISA results)

from the educational system of 25, mostly OECD, countries with resources employed (teachers per student,

time spent at school). We estimate a semi-parametric model of the education production process using a

two-stage procedure. By regressing data envelopment analysis output scores on non-discretionary variables,

both using Tobit and a single and double bootstrap procedure, we show that inefficiency is strongly related

to GDP per head and adult educational attainment.

D 2006 Elsevier B.V. All rights reserved.

JEL classification: C14; C61; H52; I21

Keywords: Education; Technical efficiency; DEA; Bootstrap; Semi-parametric

1. Introduction

In this paper we systematically compare the output from the educational system of 25

countries with resources employed (number of teachers per student, time spent at school). Using

data envelopment analysis (DEA), we derive a theoretical production frontier for education. In

the most favourable case, a country is operating on the frontier, and is considered as efficient.

0264-9993/$ -

doi:10.1016/j.

* Correspon

E-mail add

see front matter D 2006 Elsevier B.V. All rights reserved.

econmod.2006.02.003

ding author. Tel.: +351 213 925 987; fax: +351 213 922 808.

resses: [email protected], [email protected] (A. Afonso), [email protected] (M. St. Aubyn).

http://dx.doi.org/10.1016/j.econmod.2006.02.003

mailto:[email protected]



A. Afonso, M. St. Aubyn / Economic Modelling 23 (2006) 476–491 477

However, most countries are found to perform below the frontier and an estimate of the distance

each country is from that border line is provided—the so-called efficiency score. Moreover,

estimating a semi-parametric model of the education production process using a two-stage

approach, we show that inefficiency in the education sector is strongly related to two variables

that are, at least in the short to medium run, beyond the control of governments. These are the

family economic background and the education of parents.

In methodological terms, a two-stage approach has become increasingly popular when DEA

is used to assess efficiency of decision-making units (DMUs). In some cases, this approach has

been applied to the education sector,1 but rarely in an international framework with whole

countries as units of observation. The most usual two-stage approach has been recently criticised

in statistical terms.2 The fact that DEA output scores are likely to be biased, and that the

environmental variables are correlated to output and input variables, recommend the use of

bootstrapping techniques, which are well suited for the type of modelling we apply here.

Therefore, we employ both a more usual DEA/Tobit approach and single and double bootstrap

procedures suggested by Simar and Wilson (2004). Our paper is one of the first application

examples of this very recent technique. Our results following this technique are compared to the

ones arising from the more traditional one.

The paper is organised as follows. In Section 2 we provide motivation and briefly review

some of the literature and previous results on education provision efficiency. Section 3 outlines

the methodological approach used in the paper and in Section 4 we present and discuss the

results of our efficiency analysis. Section 5 provides conclusions.

2. Motivation and literature on education efficiency

Education is one of the most important services provided by governments in almost every

country. According to OECD (2004a), OECD countries expended an average of 6.2% of GDP in

2001 on education institutions, of which 4.8% of GDP were from public sources. In a general

sense, education provision is efficient if its producers make the best possible use of available

inputs, and the sole fact that educational inputs weight heavily on the public purse would call for

a careful efficiency analysis. An education system not being efficient would mean either that

results (or boutputsQ) could be increased without spending more, or else that expense could

actually be reduced without affecting the outputs, provided that more efficiency is assured.

Research results presented here indicate that there are cases where considerable improvements

can be made in this respect.

Concern with education also comes from the belief that this is an important source of human

capital formation and therefore of economic growth, as suggested by economic theory.3

However, empirical work on this relationship has not been conclusive, and the correlation

between education and growth is not statistically significant in some published results.4 Most

empirical work on this field has progressed by means of cross-country regressions where human

capital quantity measured as the average number of years of schooling is one of the independent

variables deemed to explain growth. Some researchers have found that quality matters for

1 See Ruggiero (2004) for a survey.2 See Simar and Wilson (2000, 2004).3 For recent literature surveys on the influence of human capital formation on growth, see Krueger and Lindahl (2001)

Sianesi and Van Reenen (2003), and De la Fuente and Ciccone (2002).4 See Benhabib and Spiegel (1994) and Pritchett (2001).

,

A. Afonso, M. St. Aubyn / Economic Modelling 23 (2006) 476–491478

growth. Namely, Hanushek and Kimko (2000) and Barro (2001) showed that education quality,

as measured by international comparative tests of skills, has a strong relationship with economic

growth.

Moreover, the relevance of assessing the quality of public spending and redirecting it to more

growth enhancing items is stressed in EC (2004) as being an important goal for governments to

pursue. Additionally, there is also internationally a shift in the focus of the analysis from the

amount of public resources used by a government, to the services delivered, and also to the

outcomes achieved and their quality (see notably OECD, 2003b).

In our research, we measure and compare education output across countries using precisely

the abovementioned type of quality measures—we resort to the most recent cross-nationally

comparable evidence on student performance, the 2003 results from the Programme for

International Student Assessment (PISA), launched by the OECD.5

Previous research on the international comparative performance of the public sector in

general and of education systems in particular, including Afonso et al. (2005) for public

expenditure in the OECD, St. Aubyn (2003) for education spending in the OECD and Gupta and

Verhoeven (2001) for education and health in Africa, has already suggested that important

inefficiencies are at work. All these studies use free disposable hull analysis (FDH) with inputs

measured in monetary terms. Using both FDH and DEA analysis, Afonso and St. Aubyn

(2005b) studied efficiency in providing health and education in OECD countries using

physically measured inputs and concluded that average input inefficiency varies between 0.859

and 0.886—if all countries were efficient, input usage could be reduced by about 13% without

affecting output.

In a related but separate research strand, some authors have studied the determinants of

schooling quality across countries using cross-country regressions, by specifying and estimating

linear models for the relationship between schooling quality and its determinants. The former is

measured by cross-country comparative studies assessing learning achievement. The latter

include resources allocated to education (e.g. teachers per pupil or expenditures per student) and

other factors that may affect the educational output, such as parents’ income or instruction level.

Barro and Lee (2001) find that student performance is positively correlated to the level of school

resources, such as pupil–teacher ratios, and also to family background (income and education of

parents). Hanushek and Kimko (2000) and Hanushek and Luque (2003) find little or no evidence

of a positive link from more resources allocated to the education system and test performance.

However, they find that adult schooling levels have a positive and significant effect on student

performance.

In this paper, we put these two strands of the literature together by estimating a semi-

parametric model of the education production process using a two-stage approach. In a first

stage, we determine the output efficiency score for each country, using the mathematical

programming approach known as DEA, relating education inputs to outputs. In a second stage,

these scores are explained using regression analysis. Here, we show that family background

variables identified by previous authors are indeed highly correlated to inefficiency, i.e., they

are significant benvironmental variablesQ, using DEA jargon.6 They are, however, of a

5 OECD (2004b) presents the first results from PISA 2003.6 Throughout the paper we use interchangeably the terms bnon-discretionaryQ, bexogenousQ and benvironmentalQ when

qualifying variables or factors not initially considered in the DEA programme.


fundamentally different nature from input variables, in so far as their values cannot be changed

in a meaningful spell of time by the DMU, here a country.

3. Analytical methodology

3.1. DEA framework

DEA, originating from Farrell (1957) seminal work and popularised by Charnes, Cooper, and

Rhodes (1978), assumes the existence of a convex production frontier. This frontier in the DEA

approach is constructed using linear programming methods, the term benvelopmentQ stemming

from the fact that the production frontier envelops the set of observations.7

DEA allows the calculation of technical efficiency measures that can be either input or output

oriented. The purpose of an output oriented study is to evaluate by how much output quantities

can be proportionally increased without changing the input quantities used. This is the

perspective taken in this paper. Note, however, that one could also try to assess by how much

input quantities can be reduced without varying the output. The two measures provide the same

results under constant returns to scale but give different values under variable returns to scale.

Nevertheless, both output and input oriented models will identify the same set of efficient/

inefficient producers or DMUs.

The analytical description of the linear programming problem to be solved, output oriented

and assuming variable returns to scale hypothesis, is sketched below. Suppose there are p inputs

and q outputs for n DMUs. For the i-th DMU, yi is the column vector of the outputs and xi is the

column vector of the inputs. We can also define X as the ( p�n) input matrix and Y as the

( q�n) output matrix. The DEA model is then specified with the following mathematical

programming problem, for a given i-th DMU:

Maxxl;didi

s: to diyiVYl

xizXl

n1Vl ¼ 1

lz0 ð1Þ

In problem (1), di is a scalar satisfying diz1. It is the efficiency score that measures technical

efficiency of the i-th unit as the distance to the efficiency frontier, the latter being defined as a

linear combination of best practice observations. With diN1, the decision unit is inside the

frontier (i.e. it is inefficient), while di=1 implies that the decision unit is on the frontier (i.e. it is

efficient).

The vector l is a (n�1) vector of constants, which measures the weights used to compute the

location of an inefficient DMU if it were to become efficient. The inefficient DMU would be

projected on the production frontier as a linear combination of its peers using those weights. The

peers are other DMUs that are more efficient and therefore used as references.

7 Coelli, Rao, and Battese (1998) and Thanassoulis (2001) offer good introductions to the DEA methodology.


n1 is a n-dimensional vector of ones. The restriction n1Vl =1 imposes convexity of the

frontier, accounting for variable returns to scale. Dropping this restriction would amount to admit

that returns to scale were constant.

Notice that problem (1) has to be solved for each of the n DMUs in order to obtain n

efficiency scores.

3.2. Non-discretionary inputs and the DEA/Tobit two-steps procedure

The standard DEA models as the one described in (1) incorporate only discretionary inputs,

those whose quantities can be changed at the DMU will, and do not take into account the

presence of environmental variables or factors, also known as non-discretionary inputs.

However, socio-economic differences may play a relevant role in determining heterogeneity

across DMUs—either secondary schools, universities or countries’ achievements in an

international comparison—and influence educational outcomes. These exogenous socio-

economic factors can include, for instance, household wealth and parental education.

As non-discretionary and discretionary inputs jointly contribute to each DMU outputs, there

are in the literature several proposals on how to deal with this issue, implying usually the use of

two-stage and even three-stage models.8

Let zi be a (1� r) vector of non-discretionary outputs. In a typical two-stage approach, the

following regression is estimated:

ddi ¼ zibþ ei; ð2Þ

where di is the efficiency score that resulted from stage one, i.e. from solving (1). b is a (r�1)

vector of parameters to be estimated in step two associated with each considered non-

discretionary input. The fact that diz1 has led many researchers to estimate (2) using censored

regression techniques (Tobit), although others have used OLS.9

Fig. 1 illustrates the basic idea behind a two-stage approach. In a simplified one output and one

input DEA problem, A, B and C are found to be efficient, while D is an inefficient DMU. The

output score for unit D equals (d1+d2) /d1, and is higher than one. However, unit D inefficiency

may be partly ascribed to a bharsh environmentQ—a number of perturbing environmental factors

may imply that unit D produces less than the theoretical maximum, even if discretionary inputs

are efficiently used. In our example, if the environment for unit D was more favourable (e. g.

similar to the sample average), then we would have observed Dc. In other words, unit D would

have produced more and would be nearer the production possibility. The environment corrected

output score would be (d1c +d2c) /d1c, lower than (d1+d2) /d1, and closer to unity.

3.3. Non-discretionary inputs and bootstrap

The two-stage method has been criticised in so far as results are likely to be biased in small

samples.10 Note that a perturbation to an observation located on the DEA estimated frontier will

shift that very same frontier. As a result, some DMUs will find themselves closer or further to the

8 See Ruggiero (2004) and Simar and Wilson (2004) for an overview.9 See Simar and Wilson (2004) for an extensive list of published examples of the two step approach. In what concerns

education, Kirjavainen and Loikkanen (1998) is a good example of the DEA/Tobit approach.10 This is recognised by Coelli, Rao, and Battese (1998), p. 171. We follow Simar and Wilson (2004), who take this

point very seriously.

11 We implemented these algorithms in Matlab. Programmes and functions are available on request.

Fig. 1. DEA and non-discretionary outputs.

12 In a censored regression, it is assumed that independent variables are always observed, even if there is some

information loss concerning the dependent variable. In a truncated regression, neither independent nor dependen

variables are observed in some cases. See Simar and Wilson (2004) for details.


frontier, and their scores will change accordingly. In terms of Eq. (2), this means that the error

term ei is serially correlated in a complicated and unknown way. As the sample increases, this

correlation disappears slowly in the DEA context. An additional source of bias comes from the

fact that that non-discretionary variables zi in Eq. (2), are correlated to the error term ei. Thiscorrelation derives from the correlation between non-discretionary inputs and the outputs (and

most probably the other inputs), which were the ingredients to estimate the scores. Again, this

last correlation also disappears asymptotically, but at a slow rate.

Thus, standard approaches to inference are usually not valid in small samples. To overcome

this, Simar and Wilson (2004) propose an alternative estimation and inference procedures based

on bootstrap methods.

Assume that the true efficiency score depends on the environmental variables, so that

di ¼ w zi;bð Þ þ eiz1; ð3Þ

where w is a smooth, continuous function and b a vector of parameters. ei is a truncated normal

random variable, distributed N(0,re2) with left-truncation at 1�w(zi,b).

The efficiency score that solves problem (1), di, is then considered as an estimate for di, and

this is the first stage in the procedure. The second stage is designed to assess the influence of

non-discretionary inputs on efficiency. Simar and Wilson (2004) propose two algorithms to

achieve these two stages, which are presented below.11

The first algorithm involves the following steps:

[1] The computation of di for all n decision units by solving problem (1);

[2] The estimation of Eq. (2) by maximum likelihood, considering it is a truncated regression

(and not a censored or Tobit regression).12 Denote by b and re the maximum likelihood

estimates of b and re;

[3] The computation of L bootstrap estimates for b and re, in the following way:

For i =1, . . .,n draw ei from a normal distribution with variance re2 and left truncation at

1� zib and compute di*= zib+ ei.

t


Estimate the truncated regression of di* on zi by maximum likelihood, yielding a bootstrap

estimate (b*, re*).

With a large number of bootstrap estimates (e.g. L=2000), it becomes possible to test

hypotheses and to construct confidence intervals for b and re. For example, suppose that we

want to determine the p-value for a given estimate b1b0. This will be given by the relative

frequency of nonnegative b1* bootstrap estimates.

It can be shown that the estimate di is biased towards 1 in small samples. Simar

and Wilson (2004) second bootstrap procedure, balgorithm 2Q, includes a parametric

bootstrap in the first stage problem, so that bias-corrected estimates for the efficiency

scores are produced. The production of these bias-corrected scores is done as

follows:

[1] Compute di for all n decision units by solving problem (1);

[2] Estimate Eq. (2) by maximum likelihood, considering it is a truncated regression. Let band re be the maximum likelihood estimates of b and re;

[3] Obtain L1 bootstrap estimates for each di, the following way:

For i=1, . . ., n draw ei from a normal distribution with variance re2 and left truncation at

1� zib and compute di*= zib+ ei.Let y�i ¼ dd i

d�iyi, be a modified output measure.

Compute di* by solving problem (1), where Y is replaced by Y*=[ yi* . . .yn*]. (But note thatyi is not replaced by yi* in the left-hand side of the first restriction of the problem.)

[4] Compute the bias-corrected output inefficiency estimator as ˆddi ¼ 2d ddi � dd*i , where dd*i is

the bootstrap average of di*.

Once these first stage bias-corrected measures are produced, algorithm 2 continues by

replacing di withˆddi in algorithm 1, from step 2 onwards. Following Simar and Wilson (2004), we

set L1=100.

4. Empirical analysis

4.1. Data and indicators13

Education achievement, the output, is measured by the performance of 15-year-olds

on the PISA reading, mathematics, problem solving, and science literacy scales in

2003. Note that the PISA programme was specially conceived to bmonitor the

outcomes of education systems in terms of student achievement on a regular basis and

within an internationally accepted common frameworkQ.14 Students from 40 countries were

therefore evaluated with the same set of questions to be solved, in what constitutes the more

recent exercise of this kind. In a parsimonious formulation, we use the four scores country

average.15

13 The data and the sources used in this paper are presented in the Appendix.14 See OECD (2004b, p. 3).15 The four results in the PISA report are highly correlated, with correlation coefficients ranging from 0.94 and 0.99.

Table 1

Summary statistics of our data sample (25 countries)

Mean Standard deviation Minimum Maximum

PISA (2003) 490.5 41.4 374.6 (IND) 545.9 (FI)

Teachers per 100 students (2000–02) 7.7 1.7 5.1 (KOR) 11.5 (PT)

Hours per year in school (2000–02) 946.5 121.2 740.9 (SW) 1274.0 (IND)

Parent education attainment (2001–02) 65.0 24.4 19.0 (THA) 94.0 (JP)

GDP per capita, PPP USD (2003) 22267.1 9327.9 3364.5 (IND) 37063.4 (NO)

FI—Finland; IND—Indonesia; JP—Japan; KOR—Korea; NO—Norway; PT—Portugal; THA—Thailand.


As performance of 15-year-olds is likely to depend on resources employed not only in 1year,

but also in previous years, we have taken time average values. We use two input measures:

– The total intended instruction time in public institutions in hours per year for the 12- to 14-

year-olds, average for 2000–2002;

– The number of teachers per student in public and private institutions for secondary education,

calculations based on full-time equivalents, average for 2000–2002.16 Table 1 summarises

the key statistics for our selected data sample.

Note that the number of observations used in the empirical analysis is lower than the number

of countries that participated in the PISA, because some input variables are not available for

some units in the sample.

Input measures such as the ones we are considering here, have been used by several other

authors studying the relationship between educational inputs and outputs. Examples are Barro

(2001), Hanushek and Kimko (2000), Hanushek and Luque (2003), and Kirjavainen and

Loikkanen (1998).

We have considered the option of using education spending per student as an input. However,

results would be hardly interpretable, as they would reflect both inefficiency and cost provision

differences. For example, countries where teachers are better paid would tend to show up as

inefficient, irrespective of the intrinsic performance of the education system. Moreover, results

would also depend on the exchange rate used to convert expenses to the same units. Physical

inputs and outputs have the important advantage of being comparable across countries without

the need of any questionable transformation.

4.2. DEA efficiency results

In Table 3 we report results for the standard DEA variable-returns-to-scale technical

efficiency scores and peers of each of the 25 considered countries.

It is possible to observe from Table 2 that three countries would be labelled as the most

efficient ones with the standard DEA approach: Finland, Korea, and Sweden. Finland and Korea

are located in the efficient frontier because they perform quite well in the PISA survey, getting

respectively the first and the second position in the overall education performance index ranking.

Sweden is also an above average performer concerning the output measure, using below average

16 Since with a non-parametric approach, higher performance is directly linked with higher input levels, we constructed

the variable bTeachers Per Student,Q TPS, where TPS=(Students /Teachers)�1�100, using the original information fo

the students-to-teachers ratio (see the Appendix). Naturally, one would expect education performance to increase with the

number of teachers per student.

r

Table 2

Results for education efficiency (n =25) 2 inputs (teachers–students ratio, hours in school) and 1 output (PISA 2003

indicator)

Country DEA output oriented Peers

VRS TE Rank

Australia 1.038 7 Finland

Austria 1.095 14 Finland

Belgium 1.055 8 Finland

Czech Republic 1.068 9 Finland

Denmark 1.093 13 Finland

Finland 1.000 1 Finland

France 1.072 10 Finland

Germany 1.083 12 Finland, Korea

Greece 1.182 21 Finland

Hungary 1.105 15 Finland

Indonesia 1.447 25 Finland, Korea

Ireland 1.079 11 Finland, Korea

Italy 1.151 19 Finland

Japan 1.024 4 Finland, Korea

Korea 1.000 1 Korea

Netherlands 1.037 6 Finland, Korea

New Zealand 1.036 5 Finland, Korea

Norway 1.109 16 Finland

Portugal 1.161 20 Finland

Slovak Republic 1.118 17 Finland

Spain 1.129 18 Finland

Sweden 1.000 1 Sweden

Thailand 1.283 24 Finland, Korea

Turkey 1.260 22 Finland, Korea, Sweden

Uruguay 1.278 23 Finland, Korea

Average 1.116

VRS TE—variable returns to scale technical efficiency.


inputs. Another set of three countries is located on the opposite end—Thailand, Turkey and

Uruguay. DEA analysis indicates that their output could be increased by more than 25% if they

were to become efficient.17 On average and as a conservative estimate, countries could have

increased their results by 11.6% using the same resources.

One can briefly compare this set of results with the ones reported by Afonso and St. Aubyn

(2005b) that addressed education efficiency using the PISA 2000 performance indicator and a

similar set of inputs, even if, as mentioned by OECD (2004b), the PISA 2000 and the PISA 2003

are not fully comparable (the latter included an extra item). Interestingly, the countries located in

the efficient frontier were Finland, Korea, Japan, and Sweden, essentially the same results as the

ones we report.

17 We also used an extended country sample including Brazil and Mexico. However, these two countries are efficient by

default, not showing up as peers to other DMUs, and are quite below average in one of the inputs (Mexico has the lowest

teachers per students ratio) or both of them (Brazil). Given the inputs allocated to education provision by these countries,

their performance in the PISA index is not comparable to any other country with similar or inferior outcome and with

lower inputs. Moreover, one has to note that Brazil and Mexico are among the lowest PISA survey performers. Therefore,

we do not consider these efficient by default DMUs in the main text. Their inclusion would not affect further results in

any meaningful way. The interested reader may refer to Afonso and St. Aubyn (2005a) where the main results for the

extended sample are presented.

18 Parents’ educational attainment is given by the percentage of population aged 35–44 that has attained at least uppe

secondary education in 2001–2002, and GDP per capita refers to 2003 (see the Appendix).

Table 3

Censored normal Tobit results (25 countries)

Model 1 Model 2 Model 3 Model 1a Model 3a

Constant 1.295024 (0.000) 1.342502 (0.000) 1.374361 (0.000) 2.614888 (0.000) 2.237114 (0.000

Y �0.825e�5 (0.000) �0.427e�5 (0.012)

Log( Y) �0.152062 (0.000) �0.101269 (0.000

E �0.003566 (0.000) �0.002574 (0.000) �0.001903 (0.001

re 0.081428 (0.000) 0.071752 (0.000) 0.062480 (0.000) 0.063324 (0.000) 0.051811 (0.000

Y—GDP per capita; E—Parental educational attainment. re—Estimated standard deviation of e. p-values in brackets.


)

)

)

)

4.3. Explaining inefficiency—the role of non-discretionary inputs

Using the DEA efficiency scores computed in the previous subsection, we now evaluate the

importance of non-discretionary inputs. We present results both from Tobit regressions and

bootstrap algorithms. Even if Tobit results are possibly biased, it is not clear that bootstrap

estimates are necessarily more reliable. In fact, the latter are based on a set of assumptions that

may be disputed. Eq. (3) summarises some of these important assumptions concerning the data

generation process and the perturbation term distribution. Taking the pros and cons of both

methods into account, it seems sensible to apply both of them. If outcomes are comparable, this

adds robustness and confidence to the results we are interested in.

In order to explain the efficiency scores, we regress them on GDP per capita, Y, and parents’

educational attainment, E, as follows18

ddi ¼ b0 þ b1Yi þ b2Ei þ ei: ð4Þ

We first report in Table 3 results from the censored normal Tobit regressions for several

alternative specifications of Eq. (4), namely including only one of the explanatory variables or

taking logs of GDP per head.

Inefficiency in the education sector is strongly related to two variables that are, at least in the

short to medium run, beyond the control of governments: the family economic background,

proxied here by the country GDP per capita, and the education of parents. The estimated

coefficients of both non-discretionary inputs are statistically significant and negatively related to

the efficiency measure. For instance, an increase in parental education achievement reduces the

efficiency score, implying that the relevant DMU moves closer to the theoretical production

possibility frontier. Therefore, the better the level of parental education attainment, the higher the

efficiency of secondary education provision in a given country. The same reasoning applies to the

second non-discretionary input, with higher GDP per capita resulting in more efficiency.

Adults’ educational attainment tends to be higher in richer countries, the correlation

coefficient between E and Y being equal to 0.59. Even so, adding educational attainment to

the right hand side of a regression where income is already there results in a clearly better fit.

The estimated standard deviation of q is substantially smaller for model 3a (where both

education and income are present) than for models 1a or 2 (where income or education are not

included, respectively). Moreover, this error term variance reduction goes in pair with

coefficients for both explanatory variables that are highly significant in statistical terms, with

r

Table 4

Bootstrap results (25 countries)

Model 1 Model 2 Model 3 Model 1a Model 3a

Algorithm 1

Constant 1.367000

(0.000)

1.395726

(0.000)

1.455587

(0.000)

2.907919

(0.000)

2.347747

(0.000)

Y �0.150344e�4

(0.000)

�0.710790e�5

(0.001)

Log( Y) �0.184488(0.000)

�0.112575(0.000)

E �0.00523442(0.000)

�0.00269907(0.000)

�0.00209274(0.001)

re 0.102022

(0.000)

0.0876502

(0.000)

0.0677879

(0.000)

0.0710499

(0.000)

0.0544861

(0.000)

Algorithm 2

Constant 1.435993

(0.000)

1.412244

(0.000)

1.455827

(0.000)

3.028311

(0.000)

2.596005

(0.000)

Y �0.151096e�4

(0.000)

�0.712013e�5

(0.001)

Log( Y) �0.191403(0.000)

�0.135911(0.000)

E �0.00482225(0.000)

�0.00270063(0.001)

�0.00178054(0.0005)

re 0.0985940

(0.000)

0.0875667

(0.000)

0.0678872

(0.000)

0.0588680

(0.000)

0.0471327

(0.000)

Y—GDP per capita; E—Parental educational attainment. re—Estimated standard deviation of e; p-values in brackets.


p-values equal or smaller than 0.001. That both factors may act in a separate way is suggested

by identifying a group of countries in the sample that display high values for educational

attainment in spite of being poorer than average (the Czech and Slovak Republics, Hungary,

Korea) contrasting to richer countries with lower levels of adult education (Italy, Spain,

Portugal).

Additionally, we also considered the ratio of public-to-total expenditure in secondary

education as a non-discretionary input. However, this variable did not prove to be statistically

significant, probably because most spending in this level of education is essentially public and

high for most countries.19

Table 4 reports the estimation results from the bootstrap procedures employing

algorithms 1 and 2, as described in sub-Section 3.3. Estimated coefficients are very

similar irrespective of the algorithm used to estimate them. Moreover, they are close to the

estimates derived from the more usual Tobit procedure, and, very importantly, they are highly

significant.

In all three methods, it is apparent that model 3a provides the best fit (as can be seen by the

lower estimated standard deviation of e). This is important and robust empirical evidence that

efficiency in education depends both on a country’s wealth and on parents’ education levels. In a

19 Those results are reported in Afonso and St. Aubyn (2005a) for a more reduced country sample due to data

availability.

Table 5

Corrected output efficiency scores (for model 3a)

Bias corrected

scores (1)

GDP

correction (2)

Education attainment

correction (3)

Fully corrected

scores (4)=(1)+(2)+ (3)

Rank

Australia 1.047 0.037 �0.007 1.077 3

Austria 1.104 0.040 0.030 1.174 22

Belgium 1.063 0.033 �0.001 1.095 7

Czech Republic 1.083 �0.041 0.046 1.087 6

Denmark 1.108 0.048 0.028 1.184 23

Finland 1.037 0.027 0.035 1.100 8

France 1.082 0.028 0.005 1.115 14

Germany 1.104 0.029 0.037 1.170 21

Greece 1.191 �0.015 �0.010 1.167 20

Hungary 1.115 �0.058 0.024 1.082 4

Indonesia 1.528 �0.257 �0.075 1.196 24

Ireland 1.094 0.068 �0.002 1.159 19

Italy 1.160 0.026 �0.028 1.159 18

Japan 1.044 0.032 0.052 1.127 17

Korea 1.075 �0.030 0.023 1.068 2

Netherlands 1.066 0.038 0.009 1.112 13

New Zealand 1.068 �0.007 0.026 1.087 5

Norway 1.131 0.069 0.046 1.246 25

Portugal 1.172 �0.026 �0.080 1.067 1

Slovak Republic 1.131 �0.068 0.045 1.108 10

Spain 1.140 0.000 �0.035 1.105 9

Sweden 1.052 0.024 0.039 1.116 15

Thailand 1.348 �0.146 �0.082 1.120 16

Turkey 1.343 �0.162 �0.072 1.109 12

Uruguay 1.296 �0.134 �0.053 1.109 11

Average 1.143 �0.018 0.000 1.126

20 Estimated bias corrected scores were very similar across models. A full set of results is available upon request.


nutshell, students coming from poorer countries where adults’ education levels are low tend to

under perform, so that results are further away from the efficiency frontier.

Eq. (4) can be regarded as a decomposition of the output efficiency score into two distinct

parts:

– The one that is the result of a country’s environment, and given by b0+b1Yi +b2Ei;

– The one that includes all other factors that have an influence on efficiency, including

therefore inefficiencies associated with the education system itself, and given by et.

The first column in Table 5 includes the bias corrected scores for model 3a, the one with the

best fit.20 Recall that algorithm 2 implies a bias correction after estimating output efficiency

scores by solving program (1) and taking into account the correlation between these scores and

the environmental variables. We also present score corrections for the two environmental

variables. GDP and education attainment corrections were computed as the changes in scores by

artificially considering that Y and E varied to the sample average in each country. Fully corrected

scores are estimates of output scores purged from environmental effects and result from the

summation of the previous three columns.


Comparing the ranks in the last column of Table 5, resulting from corrections for both

bias and environmental variables, with the previously presented ranking from the standard

DEA analysis (see Table 3 above), it is apparent that significant changes occurred. For

instance, countries previously poorly ranked are now less far away from the production

possibility frontier—this is the case of Portugal, Uruguay, Hungary, Turkey and Spain. On

the other hand, some countries see a worsening in their relative position after taking into

account environmental variables, namely Sweden, Japan, Denmark, Norway, Germany and

Austria.

Additionally, by looking at GDP and education attainment corrections in Table 5, it is

apparent that in some countries, environmental bharshnessQ essentially results from poor adult

education, and less from low GDP per head, as in Spain and Portugal. In Hungary, the Czech

Republic and Korea, on the other hand, lower than average GDP is offset by higher educational

attainment. Finally, note that Indonesia, Thailand, Turkey and Uruguay are countries where both

environmental variables strongly push down performance, as opposed to the Scandinavian

countries or Japan.

Fig. 2 further illustrates the ranking changes. Countries below and to the right of the diagonal

improve their relative position after non-discretionary input information have been accounted

for. On the other hand, countries above and to the left of the diagonal face a worsening of their

relative positions once the efficiency scores have been corrected.

By comparing efficiency scores changes following the bias correction and information about

exogenous factors, we can also check which countries actually approached the production

possibility frontier, and by how much. These changes are depicted in Fig. 3—negative (positive)

FR

NL

PT

NO

SW

ES

URU

HU

TUR

JP

DK

DE AU

KOR

FI

IR

IND

EL

ITTHA

SK

AUS

CZ

BE

NZ

1

4

7

10

13

16

19

22

25

1 4 7 10 13 16 19 22 25

DEA rank

Cor

rect

ed r

ank

Fig. 2. Relative change in efficiency rankings. Note: AUS—Australia; AU—Austria; BE—Belgium; CZ—Czech

Republic; DK—Denmark; FI—Finland; FR—France; DE—Germany; EL—Greece; HU—Hungary; IND—Indonesia;

IR—Ireland; IT—Italy; JP—Japan; KOR—Korea; NL—Netherlands; NZ—New Zealand; NO—Norway; PT—Portugal;

SK—Slovak Republic; ES—Spain; SW—Sweden; THA—Thailand; TUR—Turkey; URU—Uruguay.

-0.30

-0.25

-0.20

-0.15

-0.10

-0.05

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

IND

UR

U

TH

A

TU

R PT

ES

HU EL

SK IT CZ

AU

S

BE

FR

NZ

KO

R NL

AU IR DE

DK FI

JP SW NO

Cha

nge

in e

ffici

ency

sco

re

Fig. 3. Change in efficiency scores after correction F: DMU moves closer (further away) to (from) the production

frontier. Note: see note to Fig. 2 for country abbreviations.

21 This results from the average output score from Table 2. Any bias correction necessarily implies higher average

scores, as in Table 5.


changes correspond to countries that move closer (further away) to (from) the production

frontier.

Fig. 3 essentially derives from the environmental harshness in each considered country.

Indonesia, for example, being the poorest country in the sample and the second worst in terms of

parents‘ educational attainment, is the place where environment is less favourable to student

achievement. This implies that a bias corrected output score of 1.528 is reduced to 1.196,

meaning that about 62.9% of measured inefficiency may be ascribed to exogenous factors.

Norway is one opposite case—this is the richest country in the sample, and one where adults are

more instructed. Taking this into account, leads to the highest fully corrected output score, 1.246.

Note that Norwegian PISA average performance (492.23) was below other developed and

comparable countries (e.g. Finland or Sweden).

5. Conclusion

In this paper, we have evaluated efficiency in providing secondary education across countries

by assessing outputs (student performance) against inputs directly used in the education system

(teachers, student time) and environment variables (wealth and parents’ education). In

methodological terms, we have employed a two-stage semi-parametric procedure. Firstly,

output efficiency scores were estimated by solving a standard DEA problem with countries as

DMUs. Secondly, these scores were explained in a regression with the environmental variables

as independent variables.

Results from the first-stage imply that inefficiencies may be quite high. On average and as a

conservative estimate, countries could have increased their results by 11.6% using the same

resources,21 with a country like Indonesia displaying a waste of 44.7%.


The fact that a country is seen as far away from the efficiency frontier is not necessarily a

result of inefficiencies engendered within the education system. Our second stage procedures

show that GDP per head and parents’ educational attainment are highly and significantly

correlated to output scores—a wealthier and more cultivated environment are important

conditions for a better student performance. Moreover, it becomes possible to correct output

scores by considering the harshness of the environment where the education system operates.

Country rankings and output scores derived from this correction are substantially different from

standard DEA results.

Non-discretionary outputs considered here cannot be changed in the short run. For example,

parental educational attainment is essentially given when considering student performance in the

coming year. However, contemporaneous educational and social policy will have an impact on

future parents’ educational attainment. As the children of today are the parents of tomorrow, and

considering that parental educational attainment is an important determinant of students’

outcomes, it results that policies oriented towards reducing present school dropout rates or

increasing youth education length will positively affect the future efficiency of the educational

system of given country.

Finally, note that we have applied both the usual DEA/Tobit procedure and two

very recently proposed bootstrap algorithms. Results were strikingly similar with these

three different estimation processes, which bring increased confidence to obtained

conclusions.

Acknowledgement

We are grateful to discussions with Leopold Simar, Alvaro Aguiar, Manuel Martins, and

Ludger Schuknecht, participants in a seminar at the University of Porto, and at the Money Macro

and Finance Research Group meeting on Efficiency Analysis in Macroeconomics and Finance

(Colchester) for useful comments. The opinions expressed herein are those of the authors and do

not necessarily reflect those of the author’s employers.

UECE is supported by FCT (Fundacao para a Ciencia e Tecnologia, Portugal), under the

POCTI program, financed by ERDF and Portuguese funds.

Appendix A. Data and sources

PISA Average of performance of 15-year-olds on the PISA reading, mathematics,

problem solving and science literacy scales, 2003. Source: OECD (2004b).

Hours per year in school Total intended instruction time in public institutions in hours per year for 12- to

14-year-olds, average for 2000–2002. Source: OECD (2002, 2003a, 2004a,

Table D1.1).

Students per teachers Students per teaching staff in public and private institutions, secondary

education, calculations based on full-time equivalents, average for 2000–2002.

Source: OECD (2002, 2003a, 2004a, Table D2.2).

GDP per capita (USD) PPP GDP and population in 2003. Source: World Development

Indicators Database, September 2003.

Parental education attainment Population that has attained at least upper secondary education, aged 35–44,

average for 2001–2002. OECD (2003a, Table A1.2, 2004a, Table A2.2).

Public-to-total expenditure ratio Public-to-total expenditure in upper secondary education ratio, average for

2000–2001. Source: OECD (2003a, 2004a, Table B3.2a).


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La política fiscal para recuperar el crecimiento económico

JAVIER PÉREZ GARCÍA

Javier Pérez García


RESUMEN PONENCIA EL PAPEL DEL SECTOR PÚBLICO EN EL CRECIMIENTO Y ANTE LA CRISIS ECONÓMICA La política fiscal ha vuelto a ocupar buena parte del debate de política económica en el último año, dado que la crisis actual ha motivado actuaciones de política fiscal discrecional con fines estabilizadores de intensidad excepcional. Durante este período ha existido un cierto consenso entre los economistas sobre la necesidad de poner en marcha paquetes de estímulo fiscal de corto plazo. No obstante, este consenso no ha sido tal en la discusión sobre la composición y el diseño de los paquetes. Esto es así porque la composición y el diseño de los estímulos fiscales tiene una alta vinculación con los efectos que estas políticas pueden tener en el crecimiento económico en el medio plazo, una vez que la fase más aguda de la crisis se vaya mitigando. Especialmente si el impulso fiscal combinado de las políticas discrecionales y el funcionamiento de los estabilizadores automáticos lleva a una situación comprometida de las finanzas públicas. La composición de los paquetes fiscales es relevante para la efectividad, en términos de gasto privado y empleo creado, de cada euro gastado por el sector público. El diseño, porque la literatura académica nos enseña que los estímulos de corto plazo deben ir acompañados de una estrategia de medio plazo que indique cómo financiar en el futuro el gasto de hoy. Ambos factores son de crucial importancia para el crecimiento económico en el corto y en el medio plazo, dado que influyen de manera crucial en las expectativas de las familias y las empresas, su percepción del riesgo, y su visión sobre la sostenibilidad a medio plazo de las finanzas públicas. En este contexto, mirando hacia delante, vale la pena analizar varias cuestiones: ¿qué puede hacer la política fiscal para afectar de manera positiva sobre las expectativas de los agentes?, ¿y sobre el crecimiento potencial de la economía? ¿existe margen para actuaciones adicionales de política fiscal?, ¿de tipo contra cíclico?, ¿es el incremento rápido y sostenido de la deuda pública un problema?, ¿pueden tener las consolidaciones fiscales efectos beneficiosos para el crecimiento económico?



PROS AND CONS OF VARIOUS FISCAL MEASURES TO STIMULATE THE

ECONOMY

Carine Bouthevillain John Caruana Cristina Checherita

BANQUE DE FRANCE CENTRAL BANK OF MALTA EUROPEAN CENTRAL BANK

Jorge Cunha Esther Gordo Stephan Haroutunian

BANCO DE PORTUGAL BANCO DE ESPAÑA CENTRAL BANK OF CYPRUS

Geert Langenus Amela Hubic Bernhard Manzke

BANK OF BELGIUM BANK OF LUXEMBOURG DEUTSCHE BUNDESBANK

Javier J. Pérez Pietro Tommasino

BANCO DE ESPAÑA BANCA D’ITALIA

(*) Acknowledgements: The authors would like to thank the participants at the WGPF meeting of 3-4 February 2009, Frankfurt am Main, Germany. In particular, we would like to thank Karsten Wendorff, Ad van Riet and Richard Morris for their comments on previous drafts of this paper.

(**) The views expressed in the paper are those of the authors and do not necessarily represent the views of the ECB or the NCBs involved.



We review the theoretical and empirical literature on the effects of discretionary fiscal policies, against the background of renewed fiscal policy activism. In this sense, we analyze the main pros and cons of various fiscal tools to stimulate the economy. We show that it is extremely difficult to elaborate an unambiguous catalogue to describe an “optimal” fiscal package. Among the requirements that fiscal measures should be “timely, targeted and temporary” (TTT), the first one —timeliness— is the least controversial criterion in the current situation. On the basis of the literature review, we provide some hints on the appropriate composition of a fiscal stimulus packages. The review of the pros and cons of short-term fiscal stimulus packages cannot be decoupled from the discussion on the “exit strategies”, i.e. on the ways of financing fiscal expansions, and the intertemporal consistency of fiscal plans.



ÍNDICE

1 Introduction 9

2 The effectiveness of fiscal packages: short-run benefits and potential costs 11

2.1 Short-run benefits on aggregate output 11

2.2 Long-run costs, short-run costs and other considerations 13

3 The effectiveness of fiscal packages and their design 16

3.1 Targeted, timely and temporary? 16

3.2 Coordination vs. country actions 17

3.3 The effectiveness of fiscal packages: what do we know about tax and

spendingmultipliers? 17

3.4 Government spending multipliers vs. tax multipliers 17

3.5 Beyond aggregate “government spending or tax shocks” 18

3.6 Other issues: fiscal multipliers in high debt countries, and in good times and bad

19

4 Evaluation of specific fiscal measures to stimulate the economy 20

4.1 Criteria for evaluating different fiscal policy measures 20

4.2 Evaluation of main fiscal measures implemented in the current context 20

5 Conclusions 23



Introduction

Policy makers in the euro area and worldwide have intervened substantially to mitigate the economic and social disruptions of the present crisis and stimulate recovery through various (conventional or unconventional) tools of monetary and fiscal policy.

As regards fiscal policy, there is certainly a strong consensus that government rescue plans for the banking sector were needed to avoid a systemic crisis and restore confidence. A wealth of studies by the EC, IMF, OECD and also national bodies have supported this line of action, also in view of the experience of previous banking crises in the recent past, most notably in Japan, Korea and the Nordic countries.

At the same time, fiscal measures to stimulate the economy in the short-run have been advocated by several voices within the economic profession, international organizations and certainly governments, and implemented in many countries of the euro area and worldwide. On this front, though, the whatever-it-takes approach that might be valid for financial rescue plans is usually not fully applicable for demand-oriented discretionary fiscal policy actions.

1

First, the need for discretionary fiscal policy measures has to be assessed in conjunction with the counter-cyclical stimulus of fiscal policy built into tax and spending systems, i.e. automatic stabilization. Automatic stabilizers are those elements of fiscal policy that operate without any explicit government action, and thus are not affected by the implementation lags of discretionary policy. In this regard, a direct comparison of the “needed” discretionary stimulus in the EU and the US would be difficult, given the larger size of public sectors in the EU, with more progressive tax systems and more responsive social expenses (in particular unemployment benefits).

Second, the affordability of a fiscal stimulus plan depends primarily on an economy’s existing fiscal conditions or the degree of fiscal stress, either proxied by a high existing level of government debt, a rapid debt increase, or the extent of other long-term risks (such as aging costs). It is also likely to depend, particularly in the case of emerging economies, on the size of its external imbalances. Hence, a country with a high level of foreign debt and/or confronting problems of balance of payments financing is deemed to have less room for fiscal expansion.

Third, even in the event that indeed discretionary packages were to be implemented, some questions remain open to debate: How should they be designed to maximize the impact on the economy (fiscal multipliers)? How should measures be tailored, communicated and implemented in order to affect consumers’ and firms’ confidence and help reduce aggregate uncertainty in the economy? In the event of a longer than envisaged crisis, some additional questions could be posed: Would fiscal measures increase the probability of exiting a recession in addition to mitigating the slump? Would they instead delay the recovery? 1 See European Central Bank (2009), Freedman et al. (2009), Barrell et al. (2009), OECD (2009), Elmendorf

and Furman (2008), or Spilimbergo et al. (2008).



This paper reviews the main pros and cons of discretionary fiscal packages trying to unveil what we can learn from the existing theoretical and empirical literature on the effects of discretionary fiscal policies, while at the same time drawing lessons for the actual packages put forward in some EU countries over the last months. The paper shows that it is extremely difficult to elaborate an unambiguous catalogue to describe an “optimal” fiscal package, though much attention has been paid in the policy debate to the requirement that measures taken should be “timely, targeted and temporary” (TTT). As regards the duration of measures, there are strong arguments in favour of both temporary and more persistent measures depending on the proportion of liquidity-constrained agents in the economy, the reaction of long-term interest rates, and the expected duration of the adverse shocks hitting the economy. Targeting measures to some specific agents may be questionable as well, given the uncertainty surrounding fiscal multipliers and the difficulties of designing well-targeted fiscal stimulus packages. Timeliness is the least controversial criterion in the current situation.

Beyond the discussion on TTT, the literature suggests that the structure of a fiscal stimulus plan should take into account several factors, such as: (i) a proper balance between the expected short-term positive effects (mainly demand-side) with the costs that might be expected from the measures (mainly linked to the longer-term, and the supply side, but also to the short-term via financial markets); (ii) the expected size of fiscal multipliers of various tools available; (iii) the degree of openness of the economy and external linkages; (iv) the need to minimise distortions in market mechanisms and, in the case of EU countries, the compliance with single market rules.

2 The effectiveness of fiscal packages: short-run benefits and potential costs

2.1 Short-run benefits on aggregate output

Discretionary fiscal policy measures are usually advocated because it is claimed that there are short-run benefits in the event of a crisis/recession situation. Several recent studies indeed seem to provide evidence that additional government spending and/or tax cuts have a positive effect on aggregate output in the short-term. What remains to be determined is the size of the fiscal multipliers, and the sign and size of the disaggregated impact on private consumption and private investment.

Private consumption, being the biggest component of aggregate demand, has received most of the attention. Nowadays there is a certain consensus that private consumption will increase after a positive government spending shock or after temporary tax cuts due to the increase in disposable income.

2

2 See, for example, Gali et al. (2007), Blanchard and Perotti (2002), Fatas and Mihov (2001), Perotti (2005,

2007), Mountford and Uhlig (2002), Caldara and Kamps (2008) or Afonso and Sousa (2009). At the same time, some papers suggest consumption response to temporary tax cuts may be modest. In this respect, see Shapiro and Slemrod (1995, 2001), Parker (1999) and Souleles (1999, 2002). Finally, the findings that government spending shocks cause private consumption to rise is not unchallenged, as e.g. in Ramey and Shapiro (1998), Edelberg et al. (1999), Burnside et al. (2004), or Ramey (2008). See Perotti (2007) for a critical discussion of this latter strand of the literature. Most of the papers referred to in this footnote analyze the US case.



The most popular argument usually advocated is that liquidity-constrained or myopic agents’ consumption reacts strongly to tax reductions or government spending increases. For example, Gali et al. (2007) find that, conditional on having a large enough fraction of rule-of-thumb consumers

3 (in their benchmark solutions 50% of the population),

and a high degree of price stickiness (average duration of about four quarters), a government spending shock in the US generates an increase in aggregate consumption even if the latter is not very persistent. Otherwise, the negative wealth effect of the expected higher taxation would offset the expansionary impact, a result that would be present in any model without liquidity constraints or price and wage stickiness.

4 Inverting

the previous argument on the fraction of constrained/unconstrained agents in the economy, several studies that analyse the non-Keynesian effects of fiscal policies claim that fiscal consolidations might have expansionary effects on the economy if the fraction of unconstrained agents is high enough.

5, Tagkalakis (2008) analyses the link between

the fraction of constrained/unconstrained agents and the state of the economy. He develops a model to illustrate that the fraction of credit-constrained consumers is likely to increase in bad times, and hence a fiscal expansion is more likely to have a positive and stronger effect on consumption in economic downturns. This hypothesis is validated in a panel data set of OECD countries for the period 1970-2002.

7

An alternative argument in the literature that rationalizes why private consumption might react positively to an increase in government consumption is based on the assumption that public and private consumption are complements or, similarly, that they are imperfect substitutes with sufficiently low elasticity of substitution. In both cases the rise in government consumption increases the marginal utility of private consumption so that the negative wealth effect on consumption is counteracted.

8

3 By rule-of-thumb (or liquidity constrained or hand-to-mouth) consumers the literature refers to individuals that

do not have access to financial markets, and thus consume their current disposable income each period. 4 Standard “neoclassical” models predict that an exogenous increase in government spending will decrease

private lifetime wealth (given that agents anticipate that increases in spending today will have to be financed in the future), hence the demand for the normal goods consumption and leisure declines (thus hours worked will increase to compensate for the negative wealth effect caused). The seminal paper most quoted in this respect is Barro (1974). See also Baxter and King (1993). For recent examples of simulation models that incorporate this theoretical structure in an otherwise standard “neo-Keynesian” framework see Coenen and Straub (2005) or Coenen et al. (2007). 5 On the assumption of credit market imperfections and the link to constrained and unconstrained individuals,

see Attanasio (1999), Perotti (1999), Giavazzi and Pagano (1990, 1996) or Giavazzi, Jappeli and Pagano (2000). Also on the issue of the “non-Keynesian” effects of fiscal policies see Schclarek (2007) and the references quoted therein. 6 Monacelli and Perotti (2008) exploit an alternative channel. They set up a standard business cycle model,

except for the presence of price rigidity, and find a positive response of private consumption to a government spending shock for preferences consistent with an arbitrarily small positive wealth effect on labour supply, that counterbalances the standard 7 This adds to the usual argument that expansionary fiscal policy is more efficient when the output gap is

negative because otherwise it could only boost inflation (see Henry et al., 2004). 8 See for example Fiorito and Kollintzas (2004) and Ganelli and Tervala (2009) for theoretical justifications and

empirical evidence on the complementarities argument, and Linneman and Schabert (2004) for the imperfect substitution one. At the end of the day, the issue of whether private and public consumption are complements or substitutes is an empirical one.



Examples of public spending which substitutes private spending include defence, public order and justice, while public spending in education or health might be perceived as complements for private sector provided services.

Private investment, a much more cyclically volatile component of output, may also be influenced by tax and government spending. The incentive to invest is responsive to tax policy and is likely to be more responsive when tax measures are perceived to be temporary (in this respect see for example Auerbach and Hassett, 2002). The rationale behind the argument is the following. Firms and investors are sensitive to changes over the coming period in the taxadjusted price of new capital goods, and may be motivated to accelerate purchases into this year if a favourable tax environment is expected to become less favourable. This might be particularly the case in the presence of capital stock adjustment costs, as expectations of future changes in the incentive to use capital in production lead to immediate changes in investment so as to minimize the adjustment costs incurred in closing the gap between the current and future desired capital stocks. Thus, temporary tax credits may have an impact on the user cost of capital.

Most empirical studies on temporary investment incentives find that they tend to be only moderately effective (see, for example, CBO, 2008, and the literature cited there). This may be due to the fact that investment projects often require long planning phases and, consequently, only projects that have already been planned can be implemented in the short term.

Standard models without liquidity constraints or price and wage stickiness would predict a boost in investment after a government spending shock given that, to compensate for the negative wealth effect caused, agents might decide to work more, which in turn will raise the return to capital. Nevertheless, other arguments would signal that a positive government spending shock might lead to a situation in which private investment is crowded out by higher public debt issuance, if the latter raises the interest rate (this will depend on wealth effect. This effect is linked to the degree of complementarity between consumption and hours. On related grounds, see also Ravn, Schmitt-Grohé and Uríbe (2006). current and future monetary policy).

9 In addition, if the government spending shock is implemented through

the public sector wage bill component, upward wage pressures may appear in the economy, leading to a reduction in profits and thus private investment (see Alesina et al. 2002, Lane and Perotti, 2003, and Ardagna, 2007, for theory and empirics supporting this). 2.2 Long-run costs, short-run costs and other considerations

The implementation of discretionary fiscal packages is not without risks. The main

costs usually spelled out in the literature as regards short-term policies are long-run costs. These are usually framed against the dangers that strong discretionary actions may generate for the sustainability of public finances.

10

9 From an empirical point of view, Blanchard and Perotti (2002) find in a SVAR framework for the US a

negative impact on private investment of a government spending shock. 10 See for example Afonso et al. (2009). For the trade-off between automatic stabilisation and the long-run

fiscal positions of governments see Hiebert et al. (2009).



In addition, if long-run costs are perceived by private agents to be relevant in a given historical episode, then precautionary savings may increase and investment may decrease or remain muted, provided that agents perceive that a fiscal consolidation might be needed once the economic crisis is over (or even before, if the slump turns out to be enduring). This perception is likely to depend on the existing degree of “fiscal stress”, either proxied by high existing levels of government debt, a rapid debt increase, or the extent of the long-term risks perceived (such as aging costs or implicit liabilities related to government guarantees e.g. for financial institutions). These factors might severely limit the short-term impact of fiscal actions.

Discretionary fiscal actions can also have short-run costs. Bearing in mind default risk, increasing or perceived-as-unsustainable government debt can lead to a risk premium being charged on the interest on government debt, which implies a crowding-out of private investment. A credible one-off increase in government spending could – given a sufficient number of rule-of-thumb consumers in the economy – bring about positive fiscal multipliers. However, if economic agents do not believe that it is a one-off fiscal stimulus (or if it truly is a permanent stimulus), the risk premiums could increase accordingly because unconstrained Ricardian households want compensation for potential income losses. This would generate a negative fiscal multiplier (see for example Giavazzi and Pagano, 1990, or Alesina and Perotti, 1997).

An additional short-run consideration pertains to the link between fiscal policy and uncertainty. Automatic stabilizers, to the extent that they operate properly, can lower volatility and uncertainty in the economy, without introducing new policy uncertainties (Auerbach and and Hassett, 2002, Andrés et al., 2008). This is not necessarily the case as regards discretionary fiscal policy actions. In this respect, random fiscal policies could increase the overall economic uncertainty, and thus damage economic activity. 11As the impact of different measures might depend on expectations about the future, fiscal stimulus packages announced clearly and credibly are likely to be more effective. 12

Without a credible strategy, the government may only increase the uncertainty in the system and induce firms and households to postpone their spending decisions (see Dixit and Pindyck, 1994). A related issue is the anticipation of fiscal measures by private agents. Hoon and Phelps (2008) show that, under imperfect competition, an unanticipated temporary labor tax cut to be effective on a given future date financed by future cuts in spending is neutral for output in a Ricardian world but contractionary in a non-Ricardian world. They also show that a sudden expectation of future labour tax cuts without a sunset provision, with spending gradually adjusting to ensure fiscal sustainability, is expansionary in a Ricardian world but (for small tax changes) contractionary in the time period before implementation in a non-Ricardian world. 13

Thus, even if ex-post multipliers were positive, the final impact of the labour tax cuts would have to be weighted against the ex-ante losses. 11

See Furceri (2008). 12 For example, if agents face a signal extraction problem as regards the prevailing and the expected fiscal

regime. See Keen (2008), Eusepi and Preston (2008) or Davig and Troy (2009) in this respect.



The effectiveness of fiscal packages is also likely to depend on the openness of the economy and external linkages. In a small and open economy, the share of additional consumption demand resulting from a short-term increase in transfers that is going into imports is conceivably high. Therefore, unless fiscal stimulus packages are perfectly coordinated internationally (everyone spends), such countries may be inclined to prefer public investment programs, in which they are better able to direct the demand impact to domestic goods and services and raise employment. IMF (2008) simulations show that, in general, fiscal multipliers tend to be lower in smaller and more open economies. By type of fiscal tools, though, the multipliers for labour taxes fall by less, followed by government investment, while the highest relative decline is found for transfers.

In addition, how income tax changes affect the labour supply and output depends on institutional factors of the labour market, such as the degree of unionisation and other features of the wage-setting process. Other factors, such as corruption and preparedness of the government institutions (efficiency of spending line-ministries versus tax collection agencies; availability of resources for public institutions and capacity to implement large scale investment programs), could conceivably influence the effectiveness of spending versus tax measures, most notably in developing countries. An argument that is sometimes absent from theoretical studies, and certainly from empirical ones, is that the effectiveness of fiscal packages depends crucially on the way they are financed. The literature signals that fiscal packages do not tend to be self-financing. For example, the impact of an increase in government spending depends on whether it is financed by a future tax rise (or a future spending cut) or by a more persistent increase in government debt (the latter being the case of most packages currently announced in the EU), as private agents respond differently. As an example, Leeper and Yang (2008) find that the expansionary effects of a tax cut (in the long-run, but also in the transition to a new steadystate) depend crucially on the choice of which fiscal instrument adjusts and on the magnitude of the adjustment in response to a deteriorating budget. The stronger is the response to the deteriorating budget, the less debt accumulates, and the more favourable are the expansionary effects of a tax cut.

14 Thus, especially in countries

with high levels of public debt, this strand of the literature tends to suggest that a given package should be accompanied by a related set of reverting measures, also in view of sustainability issues.

13 On different grounds, and from a purely empirical point of view, Ramey (2008) incorporates the timing of the

news about future increases in government war spending, while Blanchard and Perotti (2002) incorporate future values of the fiscal shocks. Both empirical studies find a larger and longer positive response of output to the fiscal stimulus than found in studies using actual spending. Such controls can capture the behavioural change from the moment the fiscal stimulus has been credibly announced or approved to the moment of the actual implementation. The response of private consumption to fiscal shocks once the anticipation effects are taken into account is still controversial in the literature. 14

For additional illustrations, in a different modelling framework, see Ardagna (2007).



Another consideration is the consistency of fiscal packages with monetary policy. Monetary policy reaction plays a key role in the effectiveness of a fiscal stimulus,

15 the

output response being considerably higher and more persistent in the case of monetary accommodation. In the current situation of expansionary monetary and fiscal policies, risks may arise that the impact of one policy forces the other to adjust in the medium term, thus limiting its margin of manoeuvre

16. For instance, if private debt remains high and

public debt keeps on increasing due to stimulus and rescue plans, interest rates might be pushed up in the medium term.

Furthermore, expansionary policies might be difficult to reverse. An inadequate timing in the reversal of the policy mix could endanger growth and inflation developments in the medium term. For example, if expansionary policies are reversed too late European economies may have to face excess liquidity (maybe implying new bubbles in other asset prices), unsustainable public finances, and lack of confidence of private agents, which could endanger the recovery of consumption, investment and output in the medium term. The opposite might be also true: if expansionary policies reversed too early, this could choke off an incipient recovery.

Finally, the impact on output of fiscal packages could be reinforced by the immediate or planned implementation of structural reforms aimed at introducing greater flexibility in the economy and boosting productivity. Indeed, such a strategy can enhance the credibility of the government regarding the reversibility of the fiscal measures and the will to maintain (or return to) sustainability in the medium term. Favourable anticipations of private agents can reduce the risk of Ricardian effects in reaction to the fiscal stimulus. 3 The effectiveness of fiscal packages and their design 3.1 Targeted, timely and temporary?

The above review of the literature indicates that the characteristics of fiscal

measures may have a significant influence on their effectiveness. Taking this into account, policy institutions have called for stimulus measures to be timely (enacted rapidly), temporary and targeted (directed where the multipliers are larger). Examples are the “European Economic Recovery Plan” (EERP) or the “Terms of reference” of the Eurosystem. Meanwhile, in the United States, government officials have argued that a “speedy, substantial and sustained” fiscal stimulus should fit better, given the intensity and expected duration of the current crisis.

15

It is also a crucial assumption in simulation models and, if omitted, it may be an important source of bias in estimating the size of fiscal multipliers in regression analyses. By type of fiscal tools, recent IMF simulation work (IMF, 2008) shows that the output response to labour tax cuts is less affected by monetary accommodation in comparison with other tools (e.g. government investment, consumption taxes or transfers), due to the impact on labour supply. 16

See, for example, Leeper (1991, 1993).



As regards timeliness, important lags can result between the diagnosis of the economic situation and the decision and implementation of fiscal policies (inside lags). Given these “inside lags” and the time needed for the measure to influence aggregate demand (“outside lags”), the impact of stimulus measures could come too late, when the cyclical position of the economy has already begun to change. This implies favouring simple measures instead of radical departures from current tax and expenditure structures, which may incur large lags associated with the process of political discussion and approval of new measures. In the particular case of public investment, the pressure to introduce timely decisions may result in inefficient projects with little impact on short- and long-term output growth.

The effects of discretionary fiscal measures depend also on their expected duration (temporary vs permanent/sustained measures). However, as discussed above, the theoretical and empirical literature is controversial. Rule-of-thumb consumers would react to temporary measures, given that they will spend all their current income, while if the fraction of unconstrained agents is high enough temporary increases in income will not lead to significant increases in consumption, as they only affect permanent income marginally. In this latter case, on the contrary, lasting measures may result in higher multipliers if agents optimize over finite periods.

17

The preference for temporary measures is designed to allay concerns about fiscal sustainability in the long term. A permanent or persistent stimulus could raise doubts about the long-run fiscal position, resulting in the crowding out of private investment through higher interest rates. Moreover, the literature on the quality of public finances, by stressing the negative relationship between government size and economic growth, at least beyond a certain minimal size, adds weight to the argument that spending increases should be temporary (EC, 2008). Finally, transitory measures can also work by affecting the relative prices of present and future consumption and investment. For example, a temporary reduction in VAT rates reduces the price of present consumption relative to future spending, boosting demand now (and depressing it afterwards).

Focusing the stimulus on sectors with higher multipliers and towards agents/people with a higher propensity to spend current income, would raise its impact (targeted). However, deciding which agents are eligible is controversial, especially when diverse sectors of the economy are affected, as in the current crisis. There is a risk that measures would be directed towards prominent sectors of the economy, on the basis of their visibility and political clout, rather than on the effective stimulus to demand. Moreover, national assistance to some specific sectors could distort competition rules and the functioning of the European single market. In addition, in a situation where fiscal multipliers are uncertain, it could be more prudent to rely on a diversified set of measures. For example, against a background of uncertainty and tight credit conditions, firms might not undertake risky investments, even if corporate tax cuts reduce capital costs. 17

But even in this case, private agents may adopt some consumption smoothing when there are fiscal rules that limit the government debt and deficit ratios. For example, if the fiscal deficit is close to the threshold established by the rule, private agents may adjust their saving behaviour anticipating the following fiscal adjustment.



3.2 Coordination vs. country actions

Given that the current fiscal packages aim at counteracting an aggregate shock that affects most economies, a majority of institutions has also stressed that coordinated actions would be desirable to reinforce individual national actions by reducing concerns about leakages through imports that are not compensated by the induced demand of fiscal packages in trade partners. Trade spillovers and trade multipliers could potentially amplify the impact of fiscal stimulus. At the same time, large scale actions by a broad set of governments, especially in the euro area, might lead to competition in the bond market, and increased borrowing costs, especially for non-core EU countries.

3.3 The effectiveness of fiscal packages: what do we know about tax and spending multipliers?

To assess the degree of effectiveness of fiscal activism, apart from theoretical arguments and the empirical evidence supporting alternative theories, it is important to be able to quantify the multipliers associated with alternative fiscal measures. The literature (mainly focused on the case of the US) shows that fiscal multipliers are on average positive, but many studies find that they are quite low, and are typically estimated with a high uncertainty. This pertains to both expenditure and revenue stimulus measures.

19 In

this respect, the size of the (short- and medium-term) multipliers attached to different types of measures is an empirical question that remains open.

Nevertheless, some general conclusions could be drawn from the literature (presented in Tables 1 and 2 in the Appendix) and are summarized below.

3.4 Government spending multipliers vs. tax multipliers

Many empirical studies find that spending multipliers are higher than tax multipliers in the short term. This result could be rationalized as being consistent with the theoretical prediction that part of the higher disposable income from a tax cut is saved, while government purchases of goods and services affect aggregate demand directly.

20

The cumulative effect of tax measures usually grows with time, but the evidence that tax cuts are more effective than spending increases is mixed, especially when tax changes are temporary. Nevertheless, IMF (2008) shows evidence from a wide panel of fiscal policy responses to economic downturns suggesting that revenue-based policies, including temporary ones, were associated with higher subsequent growth and even faster recoveries, the latter particularly in emerging economies. On balance, it seems that there is more evidence, especially from recent narrative studies and simulation exercises that tax multipliers may be high - and higher than spending multipliers - in the longer run. 18

Notice that throughout this note we are ignoring measures aimed specifically at the financial system, which, in the current situation, could be a prominent example of well-targeted discretionary measures. Another usually quoted example is transfers to low-income households, that despite an expected short-term impact if they are well targeted (and if the target group is large enough), may have a negative impact on longer term growth by creating distortions in the allocation of resources (Obstfeld and Peri, 1998, Checherita, Nickel and Rother, 2009). 19

In some cases multipliers could turn out to be negative. Take the example of a small open economy with fiscal sustainability problems. In this case, fiscal activism could be damaging for short-term aggregate output, and hurt fiscal sustainability. 20

See, among others, Blanchard and Perotti (2002) for the US, Perotti (2002) for the case of US during 1961-2000, but not for 1980-2000, Kuttner and Posen (2992) for Japan, IMF (2008) for advanced economies. Dalagaard, André and Richardson (2001) for the US, euro area, Germany and Japan, de Castro and Hernandez de Cos (2008) for Spain, Giordano et al. (2007) for Italy, and Tennhofen and Wolf (2007) for Germany.



3.5 Beyond aggregate “government spending or tax shocks” Increases in government purchases of goods and services are found to work faster

than other spending components, particularly in times of recession and low capacity utilisation, as they induce an immediate positive impact on aggregate demand. However, in the longer term, the distortions induced in the economy are likely to result in a negative or, at best, insignificant impact (as shown by most simulation exercises).

Government capital spending is generally considered to have a smaller short-term impact due to the long lags associated with the approval and implementation of new projects, but a larger long-term impact by raising the capital stock and potential output (Roeger and in 't Veld, 2004). Capital spending on maintenance works has the potential for a fast impact on demand and a positive medium-term impact on the supply side. Despite the variety of results across countries, regions, sectors, or periods of time, the predominant view in the empirical literature is that public capital has a positive impact on long-term growth. However, this impact may be nonlinear (with lower returns after a certain threshold is reached), and thus it may have receded in recent years compared to earlier decades (Romp and DeHaan, 2005).

Coming to the impact of different measures aiming at affecting private sector income, income tax cuts are generally found to be more efficient in the long term by eliminating distortions in the labour market and raising labour supply. In simulations, Coenen, McAdam and Straub (2007) find that the short-term output impact is larger for a government spending shock than for a transfer shock, while the positive long-term impact of cuts in the tax wedge is sizably larger than the impact of both government consumption and transfers. Al-Eyd and Barrell (2005) conclude that personal income taxes have a larger impact than transfers in both the short and the medium term.

On the spending side, investment tax credits show high multipliers, as shown in, for example Roeger and in 't Veld (2004) and Auerbach and Hassett (2002).

As regards the fiscal multipliers associated with other tax instruments, the comparable empirical literature is scarcer. Al-Eyd and Barrell (2005) find that personal income taxes have the largest short-term multiplier in Germany and France, corporate taxes in Italy and Spain, while indirect (consumption) taxes have a very large short-term multiplier in the UK. Corporate taxes have the largest medium-term multiplier across all countries under study. Similarly, in the long term, Arnold (2008) finds that corporate taxes have the largest impact on output per capita, followed by personal income tax and consumption tax. 3.6 Other issues: fiscal multipliers in high debt countries, and in good times and bad

Two final issues are worth mentioning. First, as signalled in IMF (2008), fiscal

multipliers tend to be lower in countries with high public debt burdens and high indebtedness vis-à-vis the rest of the world, along the lines of the theoretical considerations discussed above.

Second, almost all empirical studies implicitly impose symmetry, in the sense that they are performed for complete samples that encompass both upturns (with fiscal tightening) and downturns (with fiscal stimulus) together. This implies that estimated multipliers are averages over episodes that could potentially be dramatically different (as the literature on “non-Keynesian” effects of fiscal policies shows). In addition, standard



linear techniques might not capture accurately potential non-linearities arising for these reasons. Two remarkable exceptions point in different directions. On the one hand, the above-mentioned work by Tagkalakis (2008) models good and bad times explicitly, finding that a fiscal expansion is more likely to have a positive and stronger effect on consumption in downturns of economic activity, with average “OECD spending multipliers” significantly above 1. On the other hand, IMF (2008) only look at downturns, and find that fiscal activism always makes them worse (and all the more so if public debt is high).

Evaluation of specific fiscal measures to stimulate the economy 4.1 Criteria for evaluating different fiscal policy measures

In the light of the discussion of previous sections, this section focuses on the

evaluation of concrete fiscal measures that have been implemented or are under discussion in EU member states. As a yardstick against which these measures are assessed some of the criteria developed in previous sections (and widely acknowledged in the literature) are used. As mentioned before: (i) timely: Is the measure effective by the time a stimulus to the economy is needed most? In this respect the time lags involved in decision-making, implementation and impact on the economy are important; (ii) temporary: Does the measure create an expansive fiscal impulse only for as long as the production potential is underutilized?; (iii) targeted: Does the measure have a relatively strong multiplier effect?

In addition to these “TTT-criteria” it is also important that the respective measure does not conflict with other economic policy objectives (e.g. fiscal sustainability, long-term economic growth, functioning of the market mechanism, desired income and wealth distribution). This should also be taken into account when assessing the stimulus measures. 4.2 Evaluation of main fiscal measures implemented in the current context

As discussed above, whether and to which extent a specific fiscal measure can be considered to be suitable to stimulate economic activity in a severe recession depends on its precise form and on a number of other specific factors. For example, a measure that usually has a high multiplier effect can have a low or even negative impact on economic activity if fiscal sustainability is already severely impaired to begin with. Other country-specific circumstances like institutional factors and the capacity utilisation in different sectors of the economy also play an important role. Here instead the focus is only on general characteristics of some more important fiscal measures.

Since not all specific measures taken by EU countries can be covered here – the EU identified more than 350 government actions by the end of January 2009 – only those measures that have a large size and/or have been adopted by a number of member states are considered. This is mainly the case for permanent reductions of the personal income tax and frontloading of VAT refunds on the revenue side, while main expenditure measures include increases in government investment, subsidies for purchases of consumer durables, per-capita transfers/tax rebates and higher benefits connected to temporary working time reductions.

1) Permanent reductions of the personal income tax have been taken or announced by a number of countries recently, namely Germany, Spain, Denmark,



Sweden, Finland or Malta. They can be implemented in a timely manner although adjusting withholding tax payments might take some time on the side of the employers and some time might elapse until private households increase consumption (outside lag). However, this measure is not temporary and thus the expansionary effect would not be limited to the period of the downturn. A permanent reduction is especially costly from a fiscal perspective and implies a large deterioration of the long-term sustainability of public finances. The multiplier effect of this measure is low in general, because a large part of the tax revenue is raised from persons with a low marginal propensity to consume. It could, however, be increased somewhat by targeting the cut to households with lower incomes (e.g. by increasing individual tax allowances or cutting rates only for lower tax brackets).

2) Frontloading of VAT refunds: The effectiveness of this measure depends crucially on the capability of tax authorities to advance the payment of VAT returns. If payment lags can indeed be shortened, additional liquidity would be provided to firms. The multiplier effect therefore hinges on the share of credit-constrained firms in the economy. If this share is small the expansionary impact on the economy will be rather limited as the gains from interest savings will be marginal in most cases. In countries facing a severe credit crunch, however, some expansionary impact seems likely. Public finances will deteriorate only temporarily. In fact, the deficit would not be affected at all in case of a strict accrual recording. A permanent detrimental effect on the government balance could, however, arise if the number of firms increases that receive refunds, but become insolvent before final tax settlements are paid. Measures of this type have been adopted in a number of countries, in particular France, Italy and Spain.

3) Many governments have decided to increase government capital spending, among which Germany, Spain, France, Portugal and Italy. Government investment spending, particularly on maintenance works, has the potential for a relatively high short-term multiplier as the state directly creates demand and there are therefore no leakages in the form of saving, at least initially. Moreover, the import fraction for construction projects is likewise likely to be comparatively low. In addition, this instrument is appealing because there appears to be no conflict with long-run growth objectives as potential growth might even be increased.

21 A major drawback, however, are the long lags typically associated

with deciding, planning and implementing additional investment projects (especially infrastructure), so that the multiplier is usually higher in the medium to longer term. Even for projects that have already been planned and approved, the construction phase often lasts for several quarters. Therefore, there is a danger of partially procyclical effects unless the additional investment is restricted to moveable capital goods and small construction projects (maintenance investment) which can be completed in the short run and the downturn is expected to be protracted. In addition, there is a risk of price increases if sizeable government demand leads to capacity constraints in the respective sector. Finally, an efficient public administration is needed to avoid investment in projects that are wasteful from a welfare perspective. In federal countries in particular, an effective coordination between different layers of government is necessary. 4) Temporary subsidies for consumer durables might bring forward private demand during a recession and therefore can have a particularly high multiplier. The time limit on the subsidy strengthens the effect as it lowers the price of current as opposed to future consumption. While free-rider effects – payments to consumers who would have purchased the product at the time anyway - are inevitable, they still have some effect as disposable income is increased in these cases as well.

22 However, consumer durables



(e.g. cars) tend to have a relatively high import ratio. Moreover, unwanted price reactions instead of the desired volume effects are the more likely the narrower the subsidised product group is defined, the higher the subsidy and the higher the capacity utilisation in the respective industry. While the measure is timely and temporary it leads to relative price distortions and the associated welfare losses. Moreover, subsidies for a specific industry might prevent necessary structural adjustments, lead to increased pressures from lobbying groups to introduce additional distortions affecting the playing field for international competition. Measures to support certain industry, like the car industry, have been adopted in a number of countries, among which Germany, France, Spain and Italy.

5) Per-capita transfers/tax rebates: Depending on the specific form that this

instrument takes it can have quite different effects. The effectiveness of the transfers increases with the degree of concentration on credit-constrained households with a low savings ratio. Evidence for the US (Agarwal, Liu, Souleles 2007 and Johnson, Parker and Souleles 2006) points to a limited size of the multiplier of tax rebates. The timeliness of the implementation of the transfer depends on the administrative capacity. In the US in 2001 it took around ten weeks for tax rebates to be distributed. In case of a one-off transfer the impact of the measure is strictly temporary. Measures of this kind have been adopted in Germany, Spain and Italy, among others.

6) Higher benefits connected to temporary working time reductions, like the ones taken in Germany or the Netherlands, can be implemented in a timely manner but outside lags – as with all measures aiming to support purchasing power of households – can lead to a certain delay of the impact on the economy. Given that temporary working time reductions are highly cyclical, the impact is concentrated on the period of the economic downturn. Moreover, the multiplier could be rather high as employees eligible for this transfer could have a high marginal propensity to consume. If, however, the benefits accrue mainly to firms any short-term impact on economic activity is likely to be smaller. The measure might reduce firing and (re-)hiring costs of firms and prevent a loss of firm-specific human capital. However, in the absence of market failure it remains unclear why an additional incentive by the government is needed as a profit-maximising firm can be expected to take these costs into account anyhow. Moreover, subsidised temporary working-time reductions imply the risk that necessary structural adjustments are postponed as employees are locked in to industries with structural overcapacity. 22

While we are not aware of any studies on how subsidies for cars (eg scrapping subsidies) affect the savings ratio and GDP growth with regard to the automobile sector there is some evidence that the sector is stimulated in the short run but then experiences a downturn (Licandro and Sampayo, 2005, and Adla and Cooper 1997). 21

It can however be argued that in the absence of distortions introduced by the political decision making process the optimal amount of public investment has been envisage before the downturn and that therefore any additional investment is likely to be welfare decreasing. According to this reasoning in the long run the level of public investment should not be increased and only the timing of this investment should be adapted to cyclical conditions (advance expenditure to period of recession).



Conclusions This paper has reviewed the theoretical and empirical literature on the effects of

discretionary fiscal policies in order to distinguish between pros and cons of fiscal policy in stimulating the economy. It shows that it is extremely difficult to elaborate an unambiguous catalogue to describe an “optimal” fiscal package.

Discretionary fiscal policy measures are usually advocated because it is claimed that there are short-run benefits in the event of a crisis. Several recent studies indeed seem to provide evidence that additional government spending and/or tax cuts have a positive effect on aggregate output in the short term. The most popular argument relies on the presence of liquidity-constrained agents, whose consumption reacts strongly to tax reductions or government spending increases and whose share in total households may rise in times of financial turmoil. Another explanation relates to the complementarity between public and private goods.

Short-term costs of discretionary fiscal measures stem, first and foremost, from increasing sovereign risk premia: bearing in mind default risk, increasing or perceived-as-unsustainable government debt can lead to a risk premium being charged on the interest on government debt, which implies a crowding-out of private investment. An additional short-run consideration pertains to the link between fiscal policy and uncertainty. Automatic stabilizers, to the extent that they operate properly, can lower volatility and uncertainty in the economy, without introducing new policy uncertainties. This is not necessarily the case as regards discretionary fiscal policy actions. In this respect, random fiscal policies could increase economic uncertainty, and thus damage economic activity. As the impact of different measures might depend on expectations about the future, fiscal stimulus packages announced clearly and credibly are likely to be more effective.

Among the requirements that fiscal measures should be “timely, targeted and temporary” (TTT), the first one—timeliness— is the least controversial criterion in the current situation. As regards the duration of measures, there are strong arguments in favour of both temporary and more persistent measures depending on the proportion of liquidityconstrained agents in the economy, the reaction of long-term interest rates, and the expected duration of the adverse shocks hitting the economy. Targeting measures to some specific agents may be questionable as well, given the uncertainty surrounding fiscal multipliers and the difficulties of designing well-targeted fiscal stimulus packages.

The structure of a fiscal stimulus plan should take into account several factors, such as: (i) a proper balance between the expected short-term positive effects (mainly demandside) with the costs that might be expected from the measures (mainly longer-term supply side); (ii) the expected size of fiscal multipliers of various tools available; (iii) the degree of openness of the economy and external linkages; (iv) the need to minimise distortions in the market mechanisms and, in the case of EU countries, the compliance with the single market rules.

On balance, empirical studies find that spending multipliers are higher than tax multipliers in the short term. This result could be rationalized as being consistent with the theoretical prediction that part of the higher disposable income from a tax cut is saved, while government purchases of goods and services affect aggregate demand directly. The cumulative effect of tax measures usually grows with time, but the evidence that tax cuts are more effective than spending increases is mixed, especially when tax changes are temporary. By components, increases in government purchases of goods and services are found to work faster than other spending components, particularly in times of



recession and low capacity utilisation, as they induce an immediate positive impact on aggregate demand. However, in the longer term, the distortions induced in the economy are likely to result in a negative or, at best, insignificant impact.

In addition to general factors, country specific features are of major importance in assessing the how appropriate fiscal packages are. While a given fiscal package may be deemed appropriate for a country hit by a severe demand shock which has a low debt ratio and a structural budget surplus, the same package could easily lead to rising risk premia on interest rates and other detrimental effects on growth in a country with an unfavourable starting fiscal position. A crucial aspect in this regard is the exit strategy of the adopted fiscal policy line. A strategy that does not jeopardise long-term fiscal sustainability because expansionary fiscal measures are embedded in a credible medium-term consolidation framework and that adheres to fiscal rules is less likely to invoke adverse expectation effects than a strategy based on permanent and uncompensated deficit increasing measures which violates them.

From a European perspective, the neglect of the European fiscal framework could even lead to negative spill-over effects on other EU member states if the credibility of the framework is damaged by an individual member state’s actions.



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Las actuaciones de los bancos centrales y de los gobiernos

europeos para afianzar la recuperación y el crecimiento

sostenible

JOSÉ MANUEL GONZÁLEZ PÁRAMO

JOSE MANUEL GONZALEZ PÁRAMO

González Páramo ve un punto de inflexión en algunos indicadores, pero retrasa la recuperación a 2010 El miembro del comité ejecutivo del BCE José Manuel González Páramo aseguró hoy en Madrid que se puede observar un "punto de inflexión" en algunos indicadores económicos, aunque retrasó la fecha de inicio de una "gradual" recuperación al año 2010.

Ep - Madrid - 25/05/2009

"Se puede observar un cambio en la segunda derivada, como dirían los matemáticos", señaló González Páramo antes de intervenir en una conferencia en el Club Siglo XXI, donde, sin embargo, recordó que la economía aún se mueve en niveles muy bajos y que el escenario sigue siendo el de un "crecimiento negativo significativo" a lo largo de este año. En este contexto, aseguró que el "formidable y justificado" esfuerzo fiscal que han desarrollado los diferentes países "no será efectivo a medio y largo plazo si no se diseña una estrategia clara de salida de la crisis". Por otro lado, admitió que existe cierto riesgo de deflación, aunque reducido, y consideró que los últimos repuntes del Euríbor en tasa diaria "no tienen por qué marcar tedencia" de cara al futuro. Respecto a las compras de activos financieros por parte del BCE, afirmó que la institución las llevará a cabo "cuando sea técnicamente posible", lo que supone unas después de la reunión de junio. En este sentido, dejó claro que se tienen que poner en marcha una serie de mecanismos en los bancos centrales para que se puedan efectuar las compras.



APORTACIONES

LA COMPOSICIÓN DE LAS FINANZAS PÚBLICAS Y EL CRECIMIENTOA LARGO PLAZO: UN ENFOQUE MACROECONÓMICO

Documentos OcasionalesN.º 0809

Francisco de Castro y José M. González-Mínguez

2008

LA COMPOSICIÓN DE LAS FINANZAS PÚBLICAS Y EL CRECIMIENTO A LARGO

PLAZO: UN ENFOQUE MACROECONÓMICO

LA COMPOSICIÓN DE LAS FINANZAS PÚBLICAS

Y EL CRECIMIENTO A LARGO PLAZO:

UN ENFOQUE MACROECONÓMICO

Francisco de Castro y José M. González-Mínguez(*)

BANCO DE ESPAÑA

(*) Los autores agradecen los comentarios de Pablo Hernández de Cos y Eloísa Ortega, así como la ayuda de JuanCampoy y María Gil.

Documentos Ocasionales. N.º 0809 2008

La serie de Documentos Ocasionales tiene como objetivo la difusión de trabajos realizados en el Banco de España, en el ámbito de sus competencias, que se consideran de interés general. Las opiniones y análisis que aparecen en la serie de Documentos Ocasionales son responsabilidad de los autores y, por tanto, no necesariamente coinciden con los del Banco de España o los del Eurosistema. El Banco de España difunde sus informes más importantes y la mayoría de sus publicaciones a través de la red Internet en la dirección http://www.bde.es. Se permite la reproducción para fines docentes o sin ánimo de lucro, siempre que se cite la fuente. © BANCO DE ESPAÑA, Madrid, 2008 ISSN: 1696-2222 (edición impresa) ISSN: 1696-2230 (edición electrónica) Depósito legal: M. 41195-2008 Unidad de Publicaciones, Banco de España

Resumen

Este trabajo examina las consideraciones teóricas y la evidencia disponible acerca de los

vínculos entre la composición y calidad de las finanzas públicas y el crecimiento a largo

plazo, centrando su atención en los países de la UE 15. En particular, para un nivel dado de

superávit o déficit público, aspectos tales como la composición de ingresos y gastos, el uso

eficiente de los recursos públicos o, incluso, el propio tamaño de las Administraciones

Públicas (AAPP) constituyen factores que pueden influir en el crecimiento a largo plazo en la

medida en que incidan sobre la asignación de recursos de la economía.

Por el lado del gasto, la evidencia empírica disponible sugiere que los recursos

destinados a la inversión pública en infraestructuras de transporte y telecomunicaciones

tienen un impacto positivo sobre la acumulación de capital físico y su productividad, en

tanto que el gasto en educación contribuye a acrecentar el capital humano y la

productividad del factor trabajo. Por el contrario, la evidencia es menos concluyente

en relación con los capítulos de gasto en I+D y en sanidad, a pesar de los argumentos

teóricos que justificarían un efecto positivo sobre el crecimiento.

El gasto público debe ser financiado mediante los recursos obtenidos a partir

de diversos impuestos que, además, cumplen importantes funciones redistributivas y de

estabilización macroeconómica. En contrapartida, los impuestos pueden ejercer un impacto

negativo sobre la eficiencia de la economía, al distorsionar las decisiones de los agentes

aunque, desde un punto de vista teórico, la complejidad del análisis de la incidencia

final de la carga tributaria dificulta la determinación de los efectos sobre el crecimiento

económico de las distintas figuras impositivas.

Por último, la política fiscal tenderá a favorecer el crecimiento a largo plazo

en tanta mayor medida cuanto más eficiente sea la acción pública, lo que sugiere

la conveniencia de la puesta en funcionamiento de técnicas presupuestarias que

favorezcan el cumplimiento de los objetivos de las AAPP al menor coste posible, tales

como la presupuestación según los resultados alcanzados, el análisis coste-beneficio o las

estrategias presupuestarias a medio plazo. No obstante, la experiencia tras la implantación

de mecanismos de esta naturaleza ha arrojado, por el momento, un balance sólo

moderadamente satisfactorio, lo que invita a su perfeccionamiento. En particular, las

herramientas analíticas disponibles para la medición de la eficiencia de la acción pública

(en términos de la consecución de unos determinados objetivos al menor coste posible)

no resultan suficientemente adecuadas, por lo que su mayor desarrollo resulta prioritario.

Palabras clave: crecimiento económico, calidad de las finanzas públicas, eficiencia.

JEL Classification: H21, H22, H41, H50, O40.

Abstract

This study reviews, from both a theoretical and empirical perspective, the links between

composition and quality of public finances, on the one hand, and long-term economic

growth, on the other, focusing on the EU-15 countries. Specifically, for a given level of the

general government balance, factors such us the composition of revenues and expenditures,

an efficient use of public resources or even the public sector size may condition long-term

growth insofar as they affect the allocation of resources.

On the expenditure side, the available empirical evidence suggests that resources

devoted to public investment on transport and communication infrastructures entail positive

spillovers on the accumulation of physical capital and the productivity thereof. Moreover,

expenditure on education is deemed to increase human capital and labour productivity.

Conversely, as far as other R&D and health-care expenditure items are concerned, despite

the theoretical arguments supporting their beneficial effects of on long-term growth, the

evidence is less conclusive.

In turn, public expenditure has to be financed by tax revenues, which on the other

hand are also set to achieve other important goals such as income redistribution or

macroeconomic stabilisation. However, taxes may involve a negative impact on economic

efficiency by distorting agents’ decisions. Nevertheless, from a theoretical point of view, the

complexity of the analysis of the final incidence of the tax burden hampers a proper

assessment of the effects of the different tax categories on economic growth.

Finally, the more efficient fiscal policy is, the higher the stimulus on economic

growth will be. This advocates for the implementation of budgetary techniques aimed at the

fulfilment of the targets set by the general government at the lowest cost possible, notably

budgeting according to the results obtained, cost-benefit analysis or medium-term

budgetary strategies. However, the implementation of such mechanisms has yielded only

moderately satisfactory results, suggesting the need for further improvements. In particular,

available analytical tools for the measurement of the efficiency of fiscal policies, in terms of

the achievement of given targets at the lowest cost possible, are not accurate enough.

Therefore, further progress in this area is a priority.

Keywords: economic growth, quality of public finances, efficiency.

JEL Classification: H21, H22, H41, H50, O40.

BANCO DE ESPAÑA 9 DOCUMENTO OCASIONAL N.º 0809

1 Introducción

A través de la Agenda de Lisboa, el Consejo Europeo definió en marzo del año 2000 un

amplio catálogo de acciones de política económica orientadas a favorecer la elevación de

las tasas de crecimiento potencial de la Unión Europea. La contribución que pueden

realizar las finanzas públicas al logro de este objetivo estratégico tiene una doble naturaleza.

Por un lado, la consecución del equilibrio presupuestario y la mejora de la sostenibilidad

de las cuentas públicas fomentan el crecimiento económico a largo plazo al contribuir

al mantenimiento de un entorno macroeconómico estable, lo que facilita la formación de

expectativas y la toma de decisiones por parte de los agentes privados. Por otro lado, para

un nivel dado de superávit o déficit público, aspectos tales como la composición de ingresos

y gastos, el uso eficiente de los recursos públicos o, incluso, el propio tamaño de las AAPP

son asimismo factores que pueden influir en el crecimiento a largo plazo en la medida en que

contribuyan a mejorar la asignación de recursos de la economía.

Este segundo canal a través del cual la política fiscal puede incidir en el crecimiento

económico es el objeto de este trabajo. Más específicamente, capítulos presupuestarios tales

como la inversión en infraestructuras de telecomunicaciones, transporte y energía, o el gasto

en educación, sanidad e investigación y desarrollo tienden a priori a aumentar el potencial

productivo de la economía, lo que aconseja una recomposición del gasto en la que aumente

el peso relativo de los recursos destinados a estas partidas a expensas de otras. Estas

actividades deben ser financiadas a través de la recaudación procedente de diversas

figuras impositivas. Además de la necesidad de asegurar que las AAPP obtengan un volumen

de recursos suficiente para la financiación del gasto, los impuestos cumplen importantes

funciones adicionales, al contribuir a la redistribución de renta entre los distintos agentes y a

atenuar las fluctuaciones de la actividad económica, gracias a la acción de los estabilizadores

automáticos. La necesidad de garantizar el cumplimiento de estas funciones requiere la

existencia de un nivel de imposición suficiente. A estos efectos deseables de la imposición

cabe contraponer el impacto negativo que las diversas figuras impositivas pueden

ejercer sobre la eficiencia de la economía, al distorsionar las decisiones de los agentes.

El adecuado diseño de los sistemas impositivos debe orientarse a minimizar el efecto de

dichas distorsiones. Por otra parte, la provisión pública de algunos bienes y servicios podría

resultara desaconsejable si el sector privado pudiera llevar a cabo dicha provisión de manera

más eficiente. En este sentido, la política fiscal tenderá a favorecer el crecimiento a largo

plazo en tanta mayor medida cuanto más eficiente sea la acción pública, es decir, cuanto

menor sea el volumen de recursos necesarios para alcanzar el nivel de provisión de bienes y

servicios fijado como objetivo.

A diferencia de los aspectos de sostenibilidad, cuya importancia para el crecimiento

económico ha sido reconocida dentro del marco institucional en el que se desenvuelven las

políticas fiscales en la UE a través de las disposiciones del Pacto de Estabilidad y Crecimiento

(PEC), las consideraciones de eficiencia en la asignación de recursos se han incorporado de

forma menos sistemática dentro de ese marco1. En todo caso, ambas dimensiones no son

1. No obstante, a lo largo de la década, estas cuestiones han sido crecientemente incorporadas al debate de política económica desde que la Comisión Europea y el Consejo ECOFIN presentaran al Consejo Europeo de Estocolmo de marzo de 2001 un informe conjunto sobre la contribución de las finanzas públicas al crecimiento y el empleo. En el informe identificaban como canales la redirección del gasto hacia la acumulación de factores productivos (inversión en capital físico y humano, I+D e innovación) y la provisión de los incentivos adecuados al empleo a través del sistema impositivo y de prestaciones sociales.


incompatibles entre sí, sino que, por el contrario, se refuerzan mutuamente a través de

diversas vías [Comisión Europea (2004)]. En primer lugar, la reducción del nivel de deuda lleva

aparejada menores pagos por intereses, creando margen de maniobra para aumentar el

gasto productivo. Además, la existencia de una restricción presupuestaria más estricta

(como la impuesta por el PEC) puede crear incentivos para el desarrollo de instituciones

fiscales que persigan una utilización más eficaz de los recursos públicos. En la dirección

contraria, una mejor asignación de recursos redunda en una mayor sostenibilidad fiscal al

favorecer el crecimiento potencial.

El fomento del crecimiento a largo plazo constituye una de las tres funciones

tradicionalmente adjudicadas a la política fiscal, junto con la estabilización de las

fluctuaciones del crecimiento del producto en torno a su tasa potencial y la redistribución

de rentas entre los agentes [Musgrave (1959)]. Uno de los retos a los que se enfrenta la

política presupuestaria consiste en encontrar un equilibrio que garantice de manera

aceptable el cumplimiento de estas tres funciones, ya que los instrumentos empleados

para la consecución de cada una de ellas pueden comportar límites al logro del resto.

Esta posibilidad es tratada solamente de un modo limitado en este documento, que se

centra prioritariamente en el vínculo entre la composición y calidad de las finanzas públicas

y el crecimiento a largo plazo, para lo cual se pasa revista a los mecanismos a través

de los cuales discurre dicha relación y se recapitula la evidencia disponible al respecto.

En la literatura existen otros trabajos que recopilan los diferentes resultados que se han

obtenido acerca de la relación entre la composición de las finanzas públicas y el crecimiento

[véase, por ejemplo, Afonso et ál. (2005a)]. El presente documento pretende analizar con un

mayor nivel de profundidad la evidencia empírica disponible.

El resto del documento se estructura de acuerdo con el siguiente esquema:

en la segunda sección se esbozan los principales rasgos que caracterizan el marco teórico

bajo el cual la política fiscal puede afectar al crecimiento en el largo plazo y se discuten las

dificultades con las que tropieza para su validación empírica. En las secciones tercera y

cuarta se explican, respectivamente, los principales canales por el lado de los gastos y de los

ingresos públicos susceptibles de influir en el crecimiento a largo plazo de una economía

desde un enfoque macroeconómico. En el quinto apartado se revisa la evidencia disponible

acerca de la relación entre el tamaño del sector público y el crecimiento económico. En el

sexto epígrafe se aborda el papel del entorno institucional y, finalmente, en la última sección

se presentan las conclusiones.


2 El marco teórico y las limitaciones para su validación empírica

En el plano teórico, los supuestos subyacentes a los distintos modelos de crecimiento

económico son cruciales para que la composición y el tamaño de las finanzas

públicas puedan erigirse en factores explicativos del ritmo de expansión de una economía

en el largo plazo. En los modelos neoclásicos (tales como los de Solow-Swan2 o

Ramsey-Cass-Koopmans3), el capital y el trabajo presentan rendimientos decrecientes,

por lo que la expansión de la dotación de uno de ellos permaneciendo constante la del

otro sólo tiene efectos temporales sobre el crecimiento. En consecuencia, la economía

tiende a una relación capital/trabajo constante en el estado estacionario, es decir, la situación

de la economía que, en ausencia de perturbaciones exógenas, tendería a mantenerse

indefinidamente. En este marco, la tasa también constante de crecimiento del producto que

caracteriza a dicho estado estacionario depende únicamente del crecimiento de la población

y del ritmo de avance del progreso tecnológico, factores ambos exógenos. Ahora bien, en

ese estado estacionario, el nivel del producto per cápita depende positivamente de la tasa

de ahorro y del nivel de tecnología y negativamente de las tasas de depreciación del capital

y de crecimiento de la población. Por lo tanto, la política fiscal no tiene incidencia alguna

sobre la tasa de crecimiento de largo plazo, entendida esta como la que caracteriza al estado

estacionario, aunque sí puede afectar, a través de políticas impositivas que eleven las tasas

de ahorro e inversión, tanto al nivel de producción en el estado estacionario como al ritmo de

crecimiento de la economía durante la transición al mismo. Este resquicio para que la

política fiscal pueda incidir sobre el crecimiento económico no es irrelevante, puesto que

el período de convergencia hacia el estado estacionario puede ser muy largo, típicamente

de varias décadas [véase Barro y Sala-i-Martín (1995)].

Por el contrario, el marco analítico de los modelos de crecimiento endógeno

concede a las variables de política fiscal la posibilidad de influir sobre la tasa de crecimiento

de la economía en el estado estacionario. En estos modelos, el abandono del supuesto de

la función de producción neoclásica según el cual esta presenta rendimientos decrecientes a

escala permite que la economía crezca a través de adiciones al stock de capital. Dentro de

los modelos de crecimiento endógeno, la familia de modelos AK se caracteriza por suponer

que la función de producción es lineal en el stock de capital, en donde éste puede definirse

de una forma amplia, incorporando tanto el capital físico como el humano. En este marco,

la productividad aumenta como consecuencia de la propia acumulación de capital físico y

humano, a medida que las empresas aprenden a utilizar el capital más eficientemente, al

beneficiarse de su propia innovación o de la realizada por sus competidores, pero también

al aumentar la cualificación de la población laboral [véase, por ejemplo, Romer (1986)].

En este sentido, estos modelos endogeinizan las fuentes del crecimiento económico: la tasa

de crecimiento del producto per cápita en el estado estacionario, que es constante, puede

ser positiva sin que ello requiera suponer, a diferencia del modelo neoclásico, que existen

variables exógenas que crecen continuamente.

Un caso particular de modelo AK se puede obtener si se supone que existe un gasto

público productivo que aparece en la función de producción como un factor más y cuyos

incrementos son capaces de afectar positivamente a la productividad del capital, del trabajo

2. Véanse Solow (1956) y Swan (1956). 3. Véanse Ramsey (1928), Cass (1965) y Koopmans (1965).


o de ambos. Bajo los supuestos de que el gasto se financia a través de un impuesto

proporcional sobre la renta y de que el saldo presupuestario es igual a cero, se obtiene un

equilibrio de estado estacionario en el que la economía crece a una tasa positiva constante

cuyo nivel depende del tipo impositivo elegido. Este afecta de dos formas contrapuestas al

crecimiento económico de largo plazo. Por un lado, la recaudación sirve para financiar gasto

público productivo que redundaría en aumentos de la producción (y con ella, del ahorro y la

inversión privada). Pero, por otro lado, el impuesto reduce la renta disponible (y, por tanto,

el ahorro y la inversión). En consecuencia, la tasa de crecimiento se maximizaría para un

determinado nivel óptimo del tipo impositivo, que vendría asociado a un tamaño óptimo del

sector público. Además, en esta familia de modelos, si se supone que los hogares ahorran

una fracción constante de la renta disponible, el impuesto no afecta a los incentivos a invertir

(de modo que la tasa de inversión no reacciona al tamaño del impuesto). Si, por el contrario,

se considera que el impuesto reduce la rentabilidad neta de la inversión, el resultado es una

tasa de crecimiento inferior a la óptima.

Los modelos de crecimiento endógeno constituyen, por tanto, un marco conceptual

útil para analizar los canales identificados en la introducción a este trabajo a través de los

cuales la composición y el tamaño de las finanzas públicas y la eficiencia en el uso de

los recursos públicos pueden influir en la tasa de crecimiento potencial de una economía.

Ello requiere poder distinguir la parte del gasto público que es productiva, en el sentido de

ejercer un impacto positivo sobre la productividad de los factores privados de la que no

lo es. En la literatura, se han señalado la inversión en infraestructuras de transporte y

comunicaciones, en I+D, educación o sanidad como las principales partidas susceptibles

de generar efectos positivos sobre el crecimiento. El mismo efecto tienen potencialmente

las medidas fiscales de fomento de la inversión privada, la actividad empresarial o la difusión

del conocimiento técnico. Por otra parte, las políticas públicas deben ser financiadas con

ingresos. En la medida en que estos procedan de impuestos que distorsionan las decisiones

de oferta o demanda de los factores productivos, afectarán negativamente al crecimiento a

largo plazo, pudiendo compensar total o parcialmente los beneficios obtenidos por el lado del

gasto.

La estimación de ecuaciones de crecimiento endógeno ha sido utilizada en

numerosos trabajos para tratar de evaluar el papel de las variables fiscales como

determinantes de la tasa de expansión de una economía en el largo plazo. En la

práctica, la evidencia empírica no es totalmente concluyente, encontrándose a menudo

resultados contradictorios, lo que obedece a diversas causas. Una primera razón por la que

los resultados de los distintos trabajos difieren entre sí es la utilización de muestras

distintas tanto en términos del período temporal como de los países incluidos. En la práctica,

la escasa longitud de las series temporales disponibles determina la necesidad de hacer uso

de datos de sección cruzada que abarquen conjuntos amplios de países para poder obtener

resultados más robustos.

Un segundo grupo de problemas es de carácter metodológico. Por un lado, como

se discute con detalle más adelante, no es sencillo determinar cuáles son los impuestos más

eficientes ni, sobre todo, los gastos productivos, lo que se debe, en parte, a la ausencia de

datos con el suficiente grado de desagregación, lo que obliga a reemplazarlos por otros más

agregados, cuya relación con el crecimiento económico resulta más difusa. Por otro lado, en

la literatura no suelen encontrarse efectos significativos de las variables fiscales sobre

el crecimiento a largo plazo cuando sólo se incluye en las regresiones la vertiente de los

gastos o la de los ingresos, lo que parece deberse a que se contrarresta el impacto favorable


de los primeros sobre la productividad con el efecto negativo del carácter potencialmente

distorsionador de los impuestos. Por el contrario, si se incluyen en las regresiones tanto

los ingresos como los gastos, los resultados suelen ser significativos y tener los signos

esperados [Kneller et ál. (1999)].

Finalmente, las dificultades para hallar evidencia empírica robusta del impacto de

gastos e ingresos sobre el crecimiento económico pueden deberse a los problemas

econométricos a los que esta literatura debe enfrentarse. Estos incluyen, en primer lugar, el

hecho de que la estimación de estas ecuaciones está sometida a un problema de

endogeneidad de los regresores, de forma que no sólo las ratios entre ingresos y gastos

y PIB determinan el crecimiento económico, sino también a la inversa. Así, por ejemplo,

el ciclo económico incide, a través de los estabilizadores automáticos, sobre la ratio de

ingresos. Esta circunstancia ocasiona serios problemas de identificación. En segundo lugar,

las aplicaciones empíricas suelen elegir el resto de variables que intervienen en las

regresiones de forma un tanto ad hoc, sin una sólida base teórica, lo que incide

negativamente en la robustez de las estimaciones, de forma que el vínculo empírico

entre las variables fiscales y el crecimiento a largo plazo es sensible a las variables

introducidas en las regresiones [Levine y Renelt (1992)]. Un problema asociado a este

viene dado por la necesidad de optar entre especificaciones muy ricas en variables, pero

proclives a generar problemas de multicolinealidad ⎯que dificultan la identificación de los

efectos de cada una de ellas⎯ y especificaciones más parsimoniosas, sujetas a la posibilidad

de que se omitan variables relevantes, dando lugar a sesgos en las estimaciones.


3 El gasto público y el crecimiento económico

Un primer problema al que se enfrenta el análisis de la contribución del gasto público al

crecimiento económico a largo plazo es la delimitación, desde un punto de vista teórico,

de los componentes de carácter productivo, en el sentido de que la provisión pública de

bienes y servicios resultante conduzca a una asignación de recursos más eficiente que la

procedente de la provisión privada.

En particular, se puede considerar como productivo el suministro de bienes

públicos puros, que son los consumidos simultáneamente por una multiplicidad de

agentes y para los que no existe un mecanismo de fijación de precios que permita su

provisión a través de mecanismos de mercado. Estos bienes incluyen el gasto en capítulos

tales como el funcionamiento general de la Administración, defensa o seguridad interior.

Otros programas de gasto están orientados a corregir fallos de mercado que tienen su origen

en la existencia de externalidades, lo que motiva que la provisión realizada por el mercado

tienda a ser subóptima desde un punto de vista social. Este es el caso de las infraestructuras

de transporte, los bienes sometidos a rendimientos crecientes asociados a externalidades de

red ⎯como las infraestructuras de telecomunicaciones o energéticas⎯ (lo que da pie a la

intervención pública mediante la provisión directa o la regulación de sus mercados4),

el gasto público en I+D y educación o incluso en sanidad. Todos estos bienes constituyen

un factor productivo más para el sector privado, por lo que tienen un impacto positivo

sobre la productividad total de los factores.

Por otro lado, el gasto en otros capítulos comporta a priori efectos directos

menores sobre la productividad de los factores, aunque también puede argumentarse

que una parte de los gastos en protección social puede contribuir también a generar

mejoras de eficiencia. Este es el caso, por ejemplo, del gasto en medidas activas

del mercado de trabajo ⎯que ayudan a facilitar la transición desde la situación de paro a

la de empleo⎯ o de las prestaciones por desempleo ⎯que facilitan la búsqueda de empleos

acordes a las cualificaciones de los individuos⎯. Sin embargo, niveles muy elevados de

gasto en estas rúbricas (o diseños inadecuados de estas políticas de gasto) pueden ser

dañinos para la eficiencia al conllevar efectos negativos sobre la oferta de trabajo.

El nivel de gasto público en porcentaje del PIB diverge notablemente entre los

Estados miembros de la UE 15, oscilando en 2006 entre el 55,4% de Suecia y el 34,1% de

Irlanda (véase panel izquierdo del gráfico 1). España, con un 38,5%, es tras Irlanda el país

con menor peso del gasto público en el PIB. Para este conjunto de países, el gasto público

experimentó un fuerte incremento tras las perturbaciones de precios del petróleo de los años

setenta aunque, tras alcanzar un máximo mediada la década de los noventa, ha tendido a

reducirse moderadamente con posterioridad (véase panel derecho del mismo gráfico). Una

cuestión relevante que cabe plantearse es en qué medida esta expansión del gasto público

ha venido acompañada o no de un incremento en el peso de los gastos productivos5.

4. Es cierto, no obstante, que el progreso tecnológico ha debilitado en las últimas décadas los argumentos para la provisión pública directa de este último tipo de bienes. 5. A priori, los argumentos frecuentemente aportados para explicar la expansión del gasto público no apuntarían en esta dirección. En particular, consideraciones de economía política señalan a la posibilidad de que el gasto presente un sesgo expansivo debido a la existencia de grupos de interés que presionan por obtener un aumento de la provisión


Sin embargo, las clasificaciones disponibles de los gastos no ofrecen el desglose

idealmente deseable entre los que pueden considerarse productivos y los que no, lo que

dificulta en la práctica su delimitación respectiva. En particular, existen dos clasificaciones:

la económica (que recoge los grandes agregados de la Contabilidad Nacional de las AAPP

elaborada de acuerdo con los criterios de ESA 95) y la funcional (en la que las distintas

categorías reflejan las diferentes funciones desempeñadas por las AAPP).

La clasificación económica presenta como ventajas la mayor longitud de las series y

su más rápida disponibilidad. Además, permite separar los gastos corrientes de los de

capital, de forma que estos últimos pueden aproximar el gasto realizado en infraestructuras,

del que por el contrario no existe una categoría funcional que lo represente de forma aislada6.

Por el contrario, la mayor desventaja de la clasificación económica es el hecho de que no

proporciona información sobre el tipo de bienes y servicios provistos. Así, por ejemplo, el

gasto en educación aparece repartido en Contabilidad Nacional entre el consumo público

(tanto bajo la forma de consumo colectivo como de remuneración del personal docente e

investigador) y la formación bruta de capital (por ejemplo, la construcción de escuelas),

mientras que en la clasificación funcional existe una categoría específica.

Esta segunda clasificación responde a priori de forma algo más adecuada

al propósito de distinguir los gastos orientados en mayor medida al crecimiento. En particular,

se consideran diez categorías diferentes, entre las cuales las más destacadas (por su

importancia dentro del gasto total) son las de protección social, servicios públicos generales

de determinados bienes y servicios de los que se benefician particularmente (en tanto que su coste es financiado a través de los impuestos pagados por todos los contribuyentes). Una segunda posible explicación residiría en el hecho de que etapas de debilidad de la actividad vayan asociadas a una expansión discrecional del gasto que luego es difícil de revertir en las fases de bonanza económica. En sentido contrario, la ley de Wagner dice que, al aumentar el nivel de renta per cápita de un país, se incrementa la demanda de bienes y servicios de provisión pública con una elevada elasticidad-renta, como la educación o la sanidad (gasto público que es, en general, considerado como productivo). 6. No obstante, conviene resaltar que no toda la inversión pública guarda una relación directa con el crecimiento potencial, sino solo capítulos tales como el gasto en infraestructuras de telecomunicaciones, transporte y energía.

34

38

42

46

50

54

70 75 80 85 90 95 00 05

% PIB

UE-15: EVOLUCIÓN TEMPORAL DEL GASTO (a)

30

35

40

45

50

55

60

SE FR DK IT AT BE FI NL PT GR DE UK LU ES IE

GASTO PÚBLICO DE LOS PAÍSES MIEMBROS (2006)

% PIB

GASTO PÚBLICO EN LA UE-15 GRÁFICO 1

FUENTE: Comisión Europea.

a. En 1995 hay una ruptura en la serie. Hasta ese año, la serie está elaborada bajo ESA-79 y excluye a Luxemburgo. A partir de entonces, se construye bajo ESA-95 e incluye a dicho país.


(que incluye, entre otras rúbricas, los gastos de funcionamiento de la Administración y

los pagos por intereses), sanidad, educación y asuntos económicos (que abarca el gasto

público en infraestructuras, junto con las subvenciones sectoriales). Frente a estas ventajas,

esta clasificación presenta también algunos inconvenientes, puesto que las series existentes

son cortas, particularmente para algunos países, están disponibles con notables retrasos y

no incorporan un grado suficiente de desagregación. Así, por ejemplo, esta clasificación no

muestra el gasto en I+D, que se encuentra repartido entre las distintas funciones. Esta

limitación se subsanará en el futuro, a medida que vaya culminando el proyecto puesto en

marcha a nivel europeo para elaborar datos desagregados en subcategorías.

En el gráfico 2 se representa la evolución temporal en el período 1995-2006 de los

distintos componentes de gasto según la clasificación económica, junto con las diferencias

por países en el año 2006. A lo largo del tiempo se ha producido un descenso de la inversión

pública en porcentaje del PIB, lo que por sí solo apuntaría a una disminución del peso de los

gastos productivos (véase gráfico 3). No obstante, desde mediados de los noventa ello se ha

visto contrarrestado por la caída de los pagos por intereses. Por países, se observan

notables diferencias en el peso de estos dos componentes dentro del total del gasto, de

forma que en el año 2006 la inversión pública oscilaba entre el 2,1% en Austria y el 11,3% en

Irlanda (el 10,1% en España), mientras que los gastos por intereses estaban comprendidos

entre el 0,4% en Luxemburgo y el 10,6% en Grecia, ascendiendo a un 4,3% en España.

El gráfico 4 compara el tamaño de las distintas categorías de gasto según la

clasificación funcional para el conjunto de la UE 15 en 1995 y 2005, y presenta el desglose

por países para este último año. En una primera aproximación, se puede considerar que el

gasto público productivo comprende las categorías de servicios públicos generales, asuntos

económicos, educación y sanidad7. En el período 1995-2005 se ha producido un

desplazamiento del peso del gasto desde las categorías de servicios públicos generales y

7. Esta aproximación es discutible: en primer lugar, cabría argumentar la inclusión adicional de otras categorías de la clasificación funcional. Este es el caso del gasto en defensa y en seguridad interior –que aquí se ha dejado dentro del componente residual– en la medida en que cumplen funciones básicas del Estado. En segundo lugar, cabe recordar que en las rúbricas que se incluyen solo se recoge parcialmente el gasto en I+D. Finalmente, sería razonable excluir los pagos por intereses, tomados de la clasificación económica.

UE-15: CLASIFICACIÓN ECONÓMICA DEL GASTO PÚBLICO GRÁFICO 2


0%

25%

50%

75%

100%

AT BE DE DK ES FI FR UK GR IE IT LU NL PT SE

OTROS

TRANSFERENCIAS NO EN ESPECIE

TRANSFERENCIAS EN ESPECIE

CONSUMO COLECTIVO

INVERSIÓN PÚBLICA

GASTO DE INTERESES

DESCOMPOSICIÓN DEL GASTO EN LOS PAÍSES

MIEMBROS EN 2006 (% DENTRO DEL TOTAL)

0 5 10 15 20

OTROS GASTOS

INVERSIÓNPÚBLICA

INTERESES

TRANSFERENCIASNO EN ESPECIE

TRANSFERENCIASEN ESPECIE

CONSUMOCOLECTIVO

2006 1995 % PIB

EVOLUCIÓN TEMPORAL


asuntos económicos ⎯rúbricas con un peso elevado del gasto a priori productivo⎯ hacia

sanidad y protección social ⎯capítulo este último menos relacionado con el gasto

productivo⎯. Por países, existen diferencias muy acusadas en algunas rúbricas,

principalmente en cuanto al gasto en protección social, que oscila entre aproximadamente

el 47% del total en Alemania y el 28% en Irlanda (España se sitúa aproximadamente en el

33,5%). Las diferencias son menos relevantes en el resto de categorías. En conclusión,

parece deducirse que los distintos niveles del gasto social (cuyo objeto es prioritariamente

redistributivo) explican la mayor parte de las diferencias entre las ratios de gasto en los

distintos países.

0

1

2

3

4

5

6

1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006

INVERSIÓN PÚBLICA INTERESES

% PIB

UE-15: INVERSIÓN PÚBLICA Y GASTO POR INTERESES GRÁFICO 3


UE-15: CLASIFICACIÓN FUNCIONAL DEL GASTO PÚBLICO GRÁFICO 4

FUENTE: Eurostat.

a. Hasta 1999, el agregado no incluye a España, debido a la falta de datos.

0%

25%

50%

75%

100%

AT BE DE DK ES FI FR UK GR IE IT LU NL PT SE

RESTO SERVICIOS GENERALES

DEFENSA ASUNTOS ECONÓMICOS

SANIDAD EDUCACIÓN

PROTECCIÓN SOCIAL

DESCOMPOSICIÓN DEL GASTO EN LOS PAÍSES

MIEMBROS EN 2005 (% DENTRO DEL TOTAL)

0 5 10 15 20 25

RESTO

SERVICIOSGENERALES

DEFENSA

ASUNTOSECONÓMICOS

SANIDAD

EDUCACIÓN

PROTECCIÓNSOCIAL

2005 1995% PIB

EVOLUCIÓN TEMPORAL (a)


En el gráfico 5 se construye una medida del gasto público productivo como la

suma de los capítulos de servicios públicos generales, asuntos económicos, educación

y sanidad de la clasificación funcional. Para el conjunto de la UE 15, el gasto productivo así

definido, tanto en porcentaje del gasto total como en relación con el PIB, se ha mantenido

prácticamente estable desde 1998.

En esta subsección, la contribución de las distintas categorías del gasto público al

crecimiento ha sido evaluada a través del volumen de recursos financieros destinados a cada

una de ellas. Ello plantea dos tipos de problemas. En primer lugar, la composición del gasto

público en términos de los recursos empleados puede ser, en parte, el resultado de factores

exógenos (tales como la evolución demográfica o el nivel de desempleo) y no de políticas

deliberadas. En segundo lugar ⎯y de modo más importante⎯, el uso de este criterio no

proporciona información acerca de la eficiencia de los programas públicos en el logro de los

objetivos pretendidos. En este sentido, el análisis de la eficiencia en las diferentes vertientes

del gasto público está cobrando una importancia creciente, circunstancia de la que se han

hecho eco algunos trabajos recientes que tratan de construir indicadores de eficiencia

sobre diversas partidas del gasto público [véase, por ejemplo, Afonso et ál. (2005b8)].

Desafortunadamente, las herramientas analíticas disponibles para este propósito no

han alcanzado un grado de desarrollo suficientemente elevado y adolecen de numerosos

problemas, en particular en la medición del output asociado a cada rúbrica de gasto que

permite valorar la eficiencia de los inputs utilizados y en la toma en consideración de factores

exógenos que pueden afectar de manera significativa a los resultados. En consecuencia, las

comparaciones entre países existentes en la literatura a este respecto deben ser

interpretadas con un elevado grado de cautela. Como corolario, resulta primordial la mejora

8. En este trabajo, los indicadores de eficiencia se construyen a partir de diferentes índices relativos a cada partida de gasto. A su vez, estos últimos se computan como el cociente entre determinados indicadores de los resultados obtenidos y los recursos empleados para ello, recibiendo cada uno de los distintos índices la misma ponderación en el indicador de resultados totales. El numerador de cada índice se normaliza en relación con la media de los valores que toman en los diferentes países. Así pues, los valores del numerador oscilan en torno a la unidad. De la misma forma, el gasto público en porcentaje del PIB en cada una de las partidas se normaliza en relación con la media para los distintos países, por lo que el denominador también oscila en torno a la unidad.

20

22

24

26

28

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

44

46

48

50

52

% PIB (ESC IZDA) % GASTO TOTAL (ESC DCHA)

% PIB % GASTO TOTAL

UE-15: INDICADOR DE GASTO PÚBLICO PRODUCTIVO GRÁFICO 5

FUENTE: Eurostat.


de las herramientas analíticas que permitan evaluar la eficiencia de los diferentes

programas de gasto público.

3.1 El gasto en inversión pública

A priori, esta rúbrica de la clasificación económica del gasto público forma parte del

componente productivo del mismo, pues cabe esperar que la acumulación de capital

público contribuya a fomentar la productividad del capital privado, erigiéndose en una fuente

de crecimiento económico endógeno [Aschauer (1989a)]. Los efectos de la inversión pública

sobre el crecimiento del producto a largo plazo han sido estudiados con profusión. Sin

embargo, la evidencia empírica disponible no es concluyente, siendo sensibles los resultados

obtenidos a las metodologías y datos empleados. La Comisión Europea (2003) y Straub y

Tchakarov (2007) pasan revista a los diferentes procedimientos metodológicos empleados en

la literatura para el estudio de la relación entre el crecimiento a largo plazo y la inversión

pública. En primer lugar, existen trabajos cuyo objetivo es estimar los parámetros de una

función de producción agregada en la que el capital público es un factor productivo más.

El trabajo que inició esta rama de la literatura [Aschauer (1989b)] concluyó que, en el caso

de Estados Unidos, un aumento del stock de capital público en un 1% conduce a un

incremento del nivel del producto de 0,4 pp debido a que contribuye a reducir los costes de

producción, estimulando de esta forma la inversión privada9. Sin embargo, los numerosos

estudios posteriores para otros países y períodos temporales han encontrado que los efectos

son mucho menores (o incluso insignificantes)10.

En segundo lugar, existen trabajos que han examinado si la inversión pública

(o alguno de sus componentes) es capaz de explicar las diferencias observadas entre

países en las tasas de crecimiento del producto per cápita. En general, los resultados en

esta área tienden a diferir según cuál sea la variable dependiente empleada. Así,

Barro (1991) y Easterly y Rebelo (1993) no encuentran efectos significativos del conjunto

de la inversión pública sobre el crecimiento económico per cápita, pero, en el segundo de

esos trabajos, el resultado se invierte cuando se considera únicamente la inversión

pública realizada por el gobierno central (excluyendo la realizada por las empresas públicas).

En cuanto a sus componentes, Easterly y Rebelo (1993) y Calderón y Servén (2004)

encuentran una correlación positiva entre el gasto en infraestructuras de transporte y

comunicaciones y el crecimiento económico. De modo análogo, en el caso de las

infraestructuras de telecomunicaciones, Röller y Waverman (2001), López (2004) y Calderón y

Servén (2004), entre otros, encuentran también efectos significativos sobre el crecimiento

económico.

En tercer lugar, los estudios que utilizan funciones de costes o de beneficios de las

empresas privadas suelen hallar que el capital público reduce la primera de estas variables

o aumenta la segunda aunque, no obstante, los efectos son pequeños. En este sentido,

Lynde y Richmond (1993) o Morrison y Schwartz (1996) encuentran que la inversión pública

en infraestructuras reduce los costes de las empresas.

9. Sobre la base de estos resultados, Aschauer atribuyó la desaceleración del crecimiento de la productividad en Estados Unidos en los ochenta al descenso de la inversión pública en porcentaje del PIB. Cabe notar, no obstante, que, aunque esta variable siguió cayendo en la década siguiente, el crecimiento de la productividad repuntó significativamente. 10. Por ejemplo, Garcia-Milà et ál. (1996) no encuentra efectos significativos del capital público sobre el producto en una muestra de 48 Estados de la economía norteamericana. Ford y Porret (1991), en una muestra de 11 países de la OCDE, solo encuentra efectos para tres de ellos.


Finalmente, los trabajos que, en lugar de basarse en la teoría económica, hacen

uso de la metodología VAR suelen encontrar también una relación positiva, aunque

frecuentemente no son capaces de determinar la dirección de causalidad. Este es el caso

de Clarida (1993), Sturm et ál. (1999) y Otto y Voss (1996).

Las dificultades para encontrar un impacto positivo de la inversión pública sobre

el crecimiento económico pueden obedecer a diversas causas. En primer lugar, como en el

resto de la literatura acerca del impacto de la política fiscal sobre el crecimiento económico

en el largo plazo, es difícil controlar por los distintos factores que determinan este

último. Además, no es sencillo capturar el efecto debido a los considerables retardos

que probablemente caracterizan la relación entre las dos variables. Finalmente, una parte

importante del gasto en este capítulo no se justifica en términos de una asignación

de recursos más eficiente, sino de otros objetivos de política económica, lo que debilita el

nexo entre la inversión pública en su conjunto y el crecimiento del producto. Este es el caso

de la inversión destinada a fines redistributivos (como, por ejemplo, la provisión de

vivienda social) o, incluso, al menos en parte, al propio funcionamiento de las AAPP, a la

defensa o a la seguridad interior. Esta es la razón por la que varios de los estudios que se

han citado se centran en el gasto en infraestructuras de transporte o telecomunicaciones, en

lugar de considerar la inversión pública en su conjunto. Sin embargo, a menudo, la escasez

de datos desagregados para esos capítulos concretos obliga a utilizar el total de la inversión

pública en las estimaciones, incluyendo componentes cuya relación con el crecimiento

económico resulta más difusa.

En la UE 15, el gasto en inversión pública ha descendido desde el 4,1% del PIB

al comienzo de la década de los años setenta hasta menos del 2,5% en 2006 (como se

ilustró en el gráfico 3). Por países, esta reducción ha sido generalizada, con unas pocas

excepciones, entre las que se encuentra España (véase gráfico 6), donde ha tenido

lugar el aumento más importante (de un 2,6% del PIB en 1970 a un 3,9% en 2006). A nivel

de la UE 15 parece, por tanto, que puede deducirse que se ha producido una fuerte

desaceleración de la acumulación de capital público que, aun considerando que la

evidencia no es concluyente al respecto, pudiera comportar consecuencias negativas

para el crecimiento a largo plazo. Se ha conjeturado que este descenso obedece a que

la inversión pública es uno de los candidatos naturales sobre los cuales recaen los procesos

de consolidación fiscal, dado que, a diferencia de otras rúbricas del presupuesto, este es un

componente discrecional del gasto cuya disminución no está sometida ni a la evolución

inercial ni a la resistencia de los grupos afectados por recortes en otras rúbricas11.

Sin embargo, un examen más cuidadoso conduce a una valoración más benévola

de la evolución observada, ilustrando la complejidad que entraña interpretar la evidencia.

Por un lado, al descenso en la tasa de acumulación de capital público en el período

considerado podrían haber contribuido factores tales como los procesos generalizados de

privatizaciones, las necesidades decrecientes de infraestructuras públicas a medida que ha

aumentado el grado de desarrollo de los países europeos o la aparición de nuevas formas

de financiación ⎯tales como las public-private partnerships⎯ que permiten acometer

proyectos de inversión pública sin un impacto inmediato en las cuentas de las AAPP.

Por otro lado, es preciso tener en cuenta que la inversión pública en Contabilidad Nacional

es un concepto establecido en términos brutos, mientras que lo relevante son las adiciones

netas al stock. En este sentido, Kamps (2004) estima la evolución temporal del stock de

11. Valila y Mehrotra (2005) encuentran evidencia en este sentido.


capital público en los países europeos, llegando a la conclusión de que, desde los años

setenta, esa variable al menos se ha duplicado en todos los países europeos (llegando a

triplicarse o cuadruplicarse en varios de ellos). En cualquier caso, no parece observarse

de manera clara que los niveles más elevados de inversión pública tengan lugar en los

países con mayores carencias de infraestructuras. A este respecto, el panel superior derecho

del gráfico 6 muestra que, en muchos casos, los mayores niveles de inversión se dan

precisamente en los países con mayores dotaciones de capital público.

0,00,20,40,60,81,01,21,41,61,82,0

LU ES IE GR FR NL SE FI IT PT UK DK BE DE AT

INDICADOR DE EFICIENCIA DE LA INVERSIÓN PÚBLICA EN INFRAESTRUCTURAS (2000)

UE-15

0

10

20

30

40

50

60

70

80


STOCK DE CAPITAL PÚBLICO EN 2006

% del PIB

y = 0,1194x + 0,8456

R2 = 0,0183

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0

INVERSIÓN PÚBLICA Y CRECIMIENTO DE LA

PRODUCTIVIDAD TOTAL DE LOS FACTORES EN LA

UE-15

INVERSIÓN PÚBLICA (PROMEDIO 1996-2006)

CR

EC

IMIE

NTO

DE

LA

PTF

(PR

OM

ED

IO (1

996-

2006

)

%

y = 1,0045x + 0,3264

R2 = 0,336

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0

INVERSIÓN PÚBLICA Y CRECIMIENTO EN LA UE-

15

INVERSIÓN PÚBLICA (PROMEDIO 1996-2006)

CR

EC

IMIE

NTO

DEL

PIB

(PR

OM

EDIO

(199

6-20

06)

%

INVERSIÓN PÚBLICA Y CRECIMIENTO DEL PIB EN LA UE-15 GRÁFICO 6

FUENTES: Comisión Europea, Banco de España y Afonso et al. (2005b).

0

1

2

3

4

5

6

7


2006 1970

INVERSIÓN PÚBLICA POR PAÍSES

% del PIB


La correlación positiva y significativa entre la inversión pública y el crecimiento

del producto para los países de la UE 15 en el promedio del período 1996-2005

(véase panel central izquierdo del gráfico 6) parece estar en consonancia con la hipótesis de

que las adiciones al stock de capital público puedan incidir positivamente en la productividad

del sector privado y el crecimiento económico. Sin embargo, la relación entre la inversión

pública y el crecimiento promedio de la productividad total de los factores (PTF) no resulta

significativa, en línea con los resultados de Barro (1991) o Ford y Poret (1991). Junto con la

ya comentada inclusión en la inversión pública de gasto que no es susceptible de

incidir en la productividad del sector privado, este resultado puede deberse a varias

razones. En primer lugar, la productividad total de los factores no está medida para el sector

privado solamente ⎯como sería lo correcto⎯, sino para la economía en su conjunto.

Además, en una regresión tan sencilla, los resultados deben ser considerados con las

debidas cautelas, dados los probables problemas de endogeneidad de los regresores

y de omisión de variables relevantes en el análisis, que pueden dar lugar a sesgos en

los estimadores y a dificultades en la identificación de los efectos. Finalmente, los posibles

efectos de la inversión pública sobre la PTF pueden estar condicionados por la eficiencia del

gasto en este capítulo.

Como se ha señalado, el gasto público realizado no supone en sí mismo una buena

medida de los resultados alcanzados a partir del mismo. Los índices de eficiencia en el

ámbito de la inversión pública obtenidos por Afonso et ál. (2005b) se obtienen como el

cociente entre un indicador de calidad de las comunicaciones y el transporte y el propio

gasto en inversión pública en porcentaje del PIB. Estos índices, recogidos en el panel

inferior del gráfico 6, muestran la existencia de una cierta correlación inversa entre gasto y

resultados, lo que ilustra los problemas que aquejan la construcción de estas medidas.

En efecto: esa correlación admite varias posibles interpretaciones alternativas. En primer

lugar, cabe la posibilidad de que el índice cumpla el propósito para el que fue creado, de

modo que, en los Estados miembros de la UE 15 con mayor inversión pública, el gasto

tienda a ser menos eficiente. En segundo lugar, puede ocurrir que destinen más recursos los

países que más lo necesitan (ya que el indicador de resultados utilizado mide más bien

las condiciones previas a la decisión de inversión y no tanto los propios resultados).

Finalmente, podría ocurrir que el numerador del cociente presente una variabilidad

demasiado escasa, de modo que los resultados vengan dominados por el denominador12.

3.2 El gasto en educación

A través de su contribución a la acumulación de capital humano, este capítulo de la

clasificación funcional del gasto constituye uno de los mecanismos de expansión del

producto en los modelos de crecimiento endógeno, al fomentar la productividad del trabajo

y del capital. La provisión pública de gasto en educación se justifica por la presencia de

fallos de mercado que conducirían a una provisión privada subóptima de este bien. En primer

lugar, al decidir cuánto invertir en educación, los individuos sólo consideran su rendimiento

privado. En segundo lugar, bajo la exclusiva provisión privada, los individuos podrían

no invertir suficientemente en su educación, incluso aunque tuvieran los incentivos para ello,

si carecen de los recursos financieros necesarios (ya sean propios o proporcionados por los

mercados de crédito).

12. Además, conviene precisar, tal y como se señala en Afonso et ál. (2005b), que el índice de eficiencia en infraestructuras no corrige por las condiciones geográficas. En consecuencia, parte de la ineficiencia del gasto en inversión pública en España podría deberse al mayor coste medio de las infraestructuras ocasionado por una orografía más complicada que en el resto de la UE.


La evidencia empírica respecto de la influencia del gasto público en educación

sobre el crecimiento no parece dejar mucho lugar a la duda. Entre otros, de la Fuente y

Doménech (2000) y Bassanini y Scarpetta (2001) encuentran efectos positivos y significativos.

El gráfico 7 muestra notables diferencias en el gasto público en este capítulo en porcentaje

del PIB entre los países de la UE 15. Mientras que los países nórdicos dedican a este

capítulo más del 6% del PIB, Luxemburgo, Grecia, España, Alemania e Italia destinan

una cifra no superior al 4%. Asimismo, salvo algunas excepciones, los países con mayor nivel

de gasto público en educación tienden a ser los países que destinan un mayor volumen de

recursos por estudiante. Sin embargo, el indicador de eficiencia de Afonso et ál. (2005b),

construido a partir de indicadores de matriculación en enseñanza secundaria y de los

resultados del Informe PISA 200013, muestra un panorama bien diferente, pues los países

con mayor gasto tienden a ser también aquellos en los que este es más ineficiente, lo que

de nuevo siembra muchas dudas acerca de la idoneidad del índice así construido14.

El cuadro 1 presenta las clasificaciones obtenidas, de entre todos los países de la OCDE, por

13. Siglas de Programme for International Student Assessment, programa que trata de evaluar los resultados académicos en áreas consideradas necesarias para la plena participación futura en la sociedad entre los estudiantes que se encuentren en los estadios finales de la educación obligatoria [OCDE (2001)]. 14. En particular, en España, el nivel relativamente elevado del índice de eficiencia se debe, sobre todo, al reducido nivel de gasto en este concepto, más que a los resultados obtenidos.

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

DK SE FI BE FR AT PT UK NL IE DE IT ES GR LU

INDICADOR DE EFICIENCIA DEL GASTO PÚBLICO EN EDUCACIÓN (2000)

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

DK SE FI BE FR AT PT UK NL IE DE IT ES GR LU

GASTO PÚBLICO EN EDUCACIÓN POR ESTUDIANTE

EN 2004

EUR PPS

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

DK SE FI BE FR AU PT UK NL IE DE IT ES GR LU

GASTO PÚBLICO EN EDUCACIÓN EN 2004

% del PIB

GASTO PÚBLICO EN EDUCACIÓN GRÁFICO 7

FUENTES: Eurostat y Afonso et al. (2005b)

UE-15


los países de la UE 15, Estados Unidos y Japón en el Informe PISA 2006 [OCDE (2007)] en

distintas áreas lectivas. Como puede apreciarse, los países mediterráneos (incluido España),

se sitúan sistemáticamente en los últimos lugares, lo cual da una idea del pobre resultado

obtenido en términos comparativos.

3.3 El gasto en I+D

La inversión en I+D es un determinante fundamental de la innovación y el cambio

tecnológico, que constituyen un motor de crecimiento endógeno en los modelos teóricos.

La idea detrás de la intervención pública es, de nuevo, el hecho de que el rendimiento

social derivado de este capítulo supera al obtenido por las empresas que desarrollan estas

actividades, lo que conduciría a una provisión inferior a la óptima si esta fuera llevada a cabo

solamente por la iniciativa privada. En este caso, la externalidad procede del hecho de que

los autores de la innovación no puedan apropiarse plenamente de los beneficios de la

actividad investigadora.

No obstante, sólo se derivarían efectos netos positivos del gasto público en I+D si

este resulta complementario del gasto privado. En este sentido, la evidencia empírica no

resulta concluyente: los resultados de Robson (1993), Park (1995) y Diamond (1999) apoyan

la tesis de la complementariedad, mientras que Wallsten (1998) y Bassanini et ál. (2001)

obtienen que el gasto público en I+D provoca un efecto expulsión sobre el gasto privado en

esas actividades.

Calif. superior Calif. inferior Calif. superior Calif. inferior Calif. superior Calif. inferior

Bélgica 6 10 9 14 8 13

Dinamarca 9 11 16 21 11 17

Alemania 11 17 7 13 10 17

Irlanda 12 17 10 16 4 6

Grecia 27 28 26 28 25 27

España 24 25 20 25 25 27

Francia 15 22 16 21 14 21

Italia 26 28 26 28 23 25

Luxemburgo 20 23 22 25 20 22

Holanda 3 5 4 7 6 10

Austria 10 16 8 15 12 20

Portugal 25 27 26 28 22 25

Finlandia 1 2 1 1 2 2

Reino Unido 16 21 8 12 11 16

Suecia 12 17 14 17 6 10

Estados Unidos 24 26 18 25

Japón 4 9 2 5 9 16

Matemáticas Ciencias Lectura

RESULTADOS DEL INFORME PISA 2006: POSICIÓN OBTENIDA ENTRE

LOS PAÍSES DE LA OCDE SEGÚN MATERIASCUADRO 1

FUENTE: OCDE (Informe PISA 2006)


El gasto público en I+D en porcentaje del PIB diverge notablemente entre los

distintos países de la UE 15 (véase gráfico 8). Mientras los países nórdicos registran

los mayores esfuerzos en este capítulo, los países mediterráneos se encuentran en los

últimos lugares de la UE 15. Esta situación es tanto más destacable por cuanto son

0

20

40

60

80

100

120

140

160

SE FI DE DK AT FR BE NL UK LU IE ES IT PT GR

INDICADOR DE EFICIENCIA DEL GASTO EN I+D EN 2003: NÚMERO DE PATENTES POR CADA MILLÓN DE

HABITANTES ENTRE GASTO EN I+D EN PORCENTAJE DEL PIB

0

10

20

30

40

50

60

70


PORCENTAJE DEL GASTO TOTAL EN I+D

FINANCIADO POR LAS AA.PP (b)

%

02468

101214161820


STOCK DE CAPITAL TECNOLÓGICO

% PIB

y = 1,9978x + 0,1132

R2 = 0,4305

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

GASTO EN I+D DEL SECTOR PRIVADO Y DEL

SECTOR PÚBLICO EN LA UE-15

GASTO EN I+D DE LAS ADMINISTRACIONES PÚBLICAS (% DEL PIB)

GA

STO

EN

I+D

DE

L S

EC

TOR

PR

IVA

DO

(% D

EL

PIB

)

GASTO EN I+D DE LAS AA.PP. GRÁFICO 8

FUENTES: Eurostat y elaboración propia.

a. Los datos para Italia, Holanda y el Reino Unido se refieren a 2004.b. Promedio 1996-2006

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

4,5


GASTO TOTAL EN I+D EN 2005 (a)

% PIB


precisamente estos últimos países los que cuentan con niveles más reducidos de stock de

capital 0tecnológico. Asimismo, el gráfico 8 muestra también notables diferencias entre

los países de la UE 15 en cuanto al porcentaje del gasto en I+D financiado por las AAPP.

En particular, España, donde aproximadamente el 40% del gasto total en I+D es financiado

con cargo a fondos públicos, se sitúa entre los países de la UE 15 con mayor presencia de

financiación pública en estas actividades. Los datos muestran una correlación positiva

y significativa entre el gasto en I+D financiado por el sector privado y el financiado por el

sector público, lo que en principio parece apuntar hacia una posible complementariedad

entre ambos tipos de gasto, más que hacia una sustitución del gasto privado por el

gasto público. En cualquier caso, una valoración más precisa en este sentido requeriría

de un estudio más detallado de las políticas concretas aplicadas. Finalmente, se ha

construido un indicador de eficiencia como cociente entre el número de patentes por cada

millón de habitantes y el gasto total en I+D en porcentaje del PIB, que se muestra en el

panel inferior del gráfico15. De nuevo, los resultados muestran cómo los países mediterráneos

(y, dentro de ellos, España) registran los valores más reducidos de este indicador.

3.4 El gasto en sanidad

La influencia de esta partida de gasto de la clasificación funcional sobre el crecimiento se

manifiesta a través de su contribución al aumento del capital humano de la economía,

al incidir positivamente sobre la productividad del trabajo (pues mejora la calidad de los

trabajadores en activo) y fomentar el uso de ese factor (al prolongar la duración de

las carreras laborales)16. En el caso de los países de la OCDE, existen estudios empíricos con

resultados contrapuestos. Mientras que Bleaney et ál. (2001) confirman el efecto positivo del

gasto en sanidad sobre el crecimiento, para Rivera y Currais (1999) existe causalidad inversa

(el aumento de renta por cápita ha hecho aumentar la demanda de gasto público en

sanidad).

El gráfico 9 muestra una dispersión relativamente moderada del gasto sanitario en

Europa, que oscila entre el 5% y el 7% del PIB para la mayoría de los países. España

se encuentra ligeramente por debajo de la media. Sin embargo, del índice de eficiencia

calculado por Afonso et ál. (2005b) se desprende que nuestro país se situaba, junto

con Grecia y Portugal, a la vanguardia de la UE 15 en el año 2000 en este aspecto.

En cualquier caso, resulta difícil evaluar hasta qué punto los elevados valores de los dos

indicadores empleados para medir los resultados (la esperanza de vida y la mortalidad infantil)

se deben a la intervención de las autoridades o a otros determinantes exógenos (como el

clima o los hábitos alimenticios). Asimismo, un valor elevado del índice de eficiencia

no significa que no se puedan obtener mejoras adicionales que redundarían de manera

positiva en el crecimiento, lo cual resulta especialmente relevante si se tiene en cuenta que el

envejecimiento de la población producirá una fuerte presión al alza sobre este tipo de gasto.

15. Desafortunadamente, no es posible construir un indicador de eficiencia para el componente público del gasto exclusivamente, dado que no se dispone del desglose entre agentes públicos y privados de las patentes registradas. 16. Véase Bleaney et ál. (2001), FMI y Banco Mundial (2006) o Lee et ál. (1997).


0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

FR UK DK PT SE BE ES NL DE IT FI IE AT LU GR

INDICADOR DE EFICIENCIA DEL GASTO PÚBLICO

EN SANIDAD (2000)

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

FR UK DK PT SE BE ES NL DE IT FI IE AT LU GR

GASTO PÚBLICO EN SANIDAD (a)

%del PIB

GASTO PÚBLICO EN SANIDAD GRÁFICO 9

FUENTES: Economic Policy Committee, OCDE y Afonso et al. (2005)

a. Gasto realizado en 2004 excepto para Grecia, que corresponde al gasto realizado en 2003.

UE-15

UE-15


4 El papel de los ingresos públicos

Los gobiernos detraen recursos del sector privado mediante los impuestos con diversas

finalidades. Estas incluyen la necesidad de financiar un conjunto de intervenciones de gasto,

ya sean productivas o no. Además, los sistemas impositivos cumplen también con la función

básica de contribuir a la redistribución de renta entre los distintos agentes. Por último, el

volumen de renta del sector privado detraído por las AAPP vía impuestos varía inversamente

con las fluctuaciones del ciclo económico, por lo que los impuestos cumplen una función

estabilizadora de la actividad17. El cumplimiento de estas funciones, requiere que el diseño de

los sistemas impositivos sea tal que estos generen los recursos necesarios para financiar

todas estas actividades (lo que determina el tamaño de las AAPP, aspecto que se trata en la

sección quinta de este trabajo). Además, la forma concreta de las distintas figuras tributarias

y su peso relativo dentro del total se ven determinados básicamente por consideraciones

de equidad (puesto que no todos los tipos de impuestos tienen la misma capacidad de

redistribución de la renta) y eficiencia (dado que los impuestos modifican potencialmente las

decisiones de los agentes con relación a las que adoptarían en ausencia de ellos).Finalmente,

la minimización de los costes de cumplimiento por parte de los contribuyentes y de los

costes de gestión por parte de la Administración tributaria constituye un aspecto adicional

que, a menudo, es tenido en cuenta al decidir los detalles de la configuración de los sistemas

impositivos, abogando por su simplicidad.

En el resto de este apartado, primeramente se apuntan los argumentos teóricos que

indican las vías por las que los sistemas tributarios pueden llegar a interferir con la eficiencia

económica. A continuación, se evalúan a grandes rasgos los posibles conflictos entre este

objetivo de eficiencia de los sistemas tributarios y las metas de equidad y simplicidad.

En tercer lugar, se pasa revista a los resultados de la literatura que ha explorado

la relación empírica entre los impuestos y el crecimiento económico. Seguidamente,

se examina la estructura impositiva de los países de la UE 15, a la luz de las conclusiones

de las subsecciones precedentes. Finalmente, tanto en la literatura como en el debate de

política económica se ha sugerido que un incremento del peso relativo de la imposición

indirecta frente a la directa conlleva ventajas en términos de eficiencia. En el último

subepígrafe de este apartado se examinan los argumentos y la evidencia a este respecto, a la

vez que se resalta que es muy probable que reformas de esta naturaleza no sean inocuas en

términos de equidad y de suficiencia recaudatoria.

4.1 La imposición y la eficiencia económica

Las consideraciones de eficiencia impositiva pueden ser analizadas en el marco de los

modelos de crecimiento descritos en el segundo apartado de este trabajo. Por un lado,

los sistemas tributarios pueden incidir directamente sobre el crecimiento de la productividad

(por ejemplo, a través de un tratamiento fiscal favorable del gasto en I+D y de los

instrumentos de financiación de las empresas innovadoras). Además, los impuestos afectan a

las decisiones de los agentes acerca del ritmo de acumulación de los factores productivos y,

17. Adicionalmente, los impuestos se utilizan también para corregir fallos de mercado. Cuando un bien privado genera efectos externos negativos (positivos) sobre otras actividades, el mercado da lugar a un nivel de producción superior (inferior) al socialmente deseable. En estos casos, la intervención pública, mediante el establecimiento de impuestos (subvenciones), proporciona los incentivos adecuados para que la producción privada se acerque a los niveles socialmente óptimos.


de forma más general, a todas aquellas decisiones económicas para las cuales introducen

cambios en los precios relativos, lo que puede comportar pérdidas de eficiencia.

Para que esa alteración de los precios relativos no se produjera (y, por tanto, las

decisiones de los agentes no se vieran modificadas), sería preciso que el sistema tributario

estuviera constituido exclusivamente por impuestos que recayeran sobre cada individuo a

través de una cuantía fija. En el mundo real, las distintas figuras impositivas gravan sus

respectivas bases, provocando cambios en sus precios relativos (entre los factores de

producción capital y trabajo, entre consumo presente y consumo futuro, entre trabajo y ocio

o en la asignación de consumo entre distintos bienes), lo que distorsiona las decisiones de

los agentes.

Así, la imposición sobre las rentas y ganancias del capital reduce la rentabilidad

neta del ahorro, lo que induce un efecto sustitución (que lleva a las familias a aumentar su

consumo presente a expensas del consumo futuro) y un efecto renta (que les conduce a

aumentar su ahorro para poder mantener el nivel de consumo deseado en el futuro). El efecto

teórico sobre el nivel de ahorro es ambiguo según prevalezca uno u otro efecto. Por su parte,

los impuestos sobre los beneficios empresariales elevan el coste del capital. En la medida en

que esta variable es un determinante de la inversión, esta tenderá a reducirse. De modo

análogo, las decisiones de consumo entre distintos bienes se ven afectadas, dado que los

gravámenes que recaen sobre cada uno de ellos difieren entre sí. Finalmente, los impuestos

sobre las rentas laborales y las cotizaciones sociales distorsionan las decisiones de demanda

y oferta de trabajo, al crear, en combinación con los impuestos indirectos, una brecha entre

el salario real producto pagado por los empleadores y el salario real consumo percibido por

los trabajadores, que son los que determinan, respectivamente, la oferta y la demanda de

este factor productivo. Independientemente de las proporciones respectivas de la carga

impositiva que empresarios y trabajadores terminen soportando, el aumento relativo del coste

del trabajo frente al capital tendería a reducir el empleo de equilibrio18.

La magnitud de las distorsiones de las decisiones de los agentes introducidas

por los impuestos (y, por tanto, de su impacto sobre la economía) viene dada por el tamaño

de las elasticidades de sustitución (por ejemplo, entre capital y trabajo o entre distintos

bienes y servicios). Además, la determinación de la incidencia final de la carga tributaria

de cada figura impositiva (esto es, quién la soporta finalmente) es una cuestión enormemente

compleja, que depende de la dimensión relativa de las distintas elasticidades de

sustitución y elasticidades de las bases ante el impuesto. Así, por ejemplo, cabe pensar

que un aumento de los impuestos sobre las rentas laborales tenga efectos mayores

sobre la oferta de trabajo de las mujeres que de los hombres (porque la elasticidad-precio

sea mayor en el primer caso). A su vez, si los empleadores quisieran retener a sus

empleadas (esto es, la elasticidad-precio de la demanda de trabajo femenino es baja),

estarían dispuestos a pagar mayores salarios brutos y soportar el impuesto. Pero, si además

la elasticidad-precio de sus productos fuera reducida, las empresas productoras de ese

bien tendrían la capacidad de trasladar la carga a sus consumidores a través de un aumento

de precios. Este ejemplo ilustra las dificultades para determinar sobre quién incide finalmente

la carga impositiva, ya que los gravámenes sobre una determinada base pueden terminar

siendo finalmente trasladados a otros agentes a lo largo de la cadena de producción y

consumo. Ello complica el análisis de los efectos finales de las distorsiones impositivas sobre

18. Sin embargo, ello no tiene por qué ocurrir necesariamente, ya que el impuesto introduce también un efecto renta y un efecto sustitución, de modo que los trabajadores pueden decidir aumentar su oferta de trabajo en el equilibrio.


la acumulación de los factores productivos y, por tanto, sobre el crecimiento económico,

razón por la cual es difícil captar los efectos empíricamente.

4.2 Las interacciones de la eficiencia con los restantes objetivos de los sistemas

impositivos

Este trabajo se centra en la evaluación de los efectos de la imposición sobre el crecimiento

económico. Sin embargo, este no es el único ⎯ni posiblemente el principal⎯ criterio para el

diseño de los sistemas tributarios. En particular, la evaluación de los posibles conflictos

entre las metas de eficiencia y equidad reviste un interés especial. A la hora de evaluar si

los objetivos de equidad resultan en una pérdida de eficiencia, es preciso diferenciar entre la

equidad horizontal (esto es, que los agentes en una posición económica análoga estén

sometidos a una carga fiscal también similar) y la vertical (es decir, que los agentes con

mayores rentas soporten una carga mayor). En el primer caso, en general no existe conflicto

entre eficiencia y equidad. Así, por ejemplo, una definición amplia de las bases impositivas

o la aplicación de un mismo tipo a las rentas de las distintas formas de ahorro favorecen

ambos objetivos19. Por el contrario, la búsqueda de la equidad vertical ⎯concepto cuya

traslación a la práctica comporta un elevado componente normativo⎯ suele conllevar el

establecimiento de impuestos con tarifas progresivas, con las consiguientes ineficiencias.

Además, los objetivos de eficiencia pueden también interferir con otros criterios para

la configuración de los sistemas impositivos. En primer lugar, aunque la simplicidad de los

sistemas impositivos tiende a favorecer la eficiencia, ambos principios no siempre son

coherentes entre sí pues, por ejemplo, la simplicidad aconseja a veces no incluir en la base

imponible del impuesto sobre la renta de las familias algunos componentes de la misma.

Por otro lado, la corrección de fallos de mercado mediante la tributación se concreta

en una imposición más elevada sobre determinados bienes (tales como los combustibles

fósiles, el alcohol o el tabaco), lo que equivale a introducir distorsiones de forma intencionada.

En la medida en que la demanda de estos productos sea inelástica, la recaudación resultante

amplía el margen para reducir otros impuestos distorsionadores. Además, desde este

prisma, puede estar justificada la reducción de la carga fiscal sobre otros bienes cuya

rentabilidad social excede a la privada (por ejemplo, las actividades de formación de capital

humano o de I+D), si bien en este caso es preciso considerar también los costes derivados

de la necesidad de aumentar otros impuestos para un nivel dado de recaudación.

Finalmente, aunque existan reformas impositivas deseables en términos de las

mejoras de eficiencia, los cambios frecuentes en las normas tributarias pueden ser negativos

para el crecimiento económico en la medida en que la incertidumbre resultante dificulta la

formación de expectativas por parte de los agentes.

4.3 La evidencia empírica

Los trabajos existentes en la literatura que examinan la relación entre los impuestos y el

crecimiento del producto han seguido dos aproximaciones distintas (véase cuadro 2).

Un primer grupo de estudios investiga directamente si uno de los factores explicativos de

las diferencias entre las tasas de crecimiento económico en distintos países es la

configuración de sus sistemas tributarios, para lo cual se hace uso de datos de sección

19. Incluso se puede pensar que los impuestos duales sobre la renta, en los que las rentas del ahorro están sometidas a un tipo más reducido, son coherentes con la equidad horizontal en la medida en que tienden a gravar de forma más igualitaria a individuos con distintos patrones intertemporales de consumo.


cruzada al objeto de estimar ecuaciones de crecimiento en las que éste viene explicado por

los aumentos en las dotaciones de los factores productivos y diversas medidas de la

presión fiscal. En general, estos trabajos encuentran que un mayor nivel de impuestos

tiene un impacto negativo sobre el crecimiento, aunque los resultados no son siempre

robustos a las variables impositivas empleadas. Por ejemplo, Koester y Kormendi (1989) y

Easterly y Rebelo (1993) encuentran un efecto negativo de los tipos marginales calculados

para el conjunto de la economía. Sin embargo, en el segundo de estos trabajos, otras

medidas de la carga impositiva no son significativas. Por su parte, en Engen y Skinner (1992),

un aumento de 2,5 pp del conjunto de impuestos en proporción del PIB conduce a una

disminución de las tasas de crecimiento a largo plazo de 0,18 pp.

El gráfico 10 muestra indicios de una correlación negativa y significativa entre la

presión fiscal y el crecimiento del PIB en los países de la UE 15, en línea con los resultados

obtenidos en algunos de los trabajos mencionados. Asimismo, dicha evidencia sería, en

principio, compatible con la hipótesis de que una presión fiscal excesiva puede desincentivar

la oferta de trabajo y el ahorro [de la Fuente (1997) o Fölster y Henreckson (1999)].

Como puede observarse en el cuadro 2, los trabajos que desagregan el impacto

de distintas figuras impositivas no obtienen resultados concluyentes, siendo a menudo

incluso contradictorios [véase Dowrick (1992), Lee y Gordon (2005) o Romero de Ávila y

Strauch (2003)]. No obstante, parece detectarse una cierta tendencia según la cual la

tributación sobre las rentas del trabajo y las del capital tiene un impacto negativo sobre el

crecimiento económico per cápita, a diferencia de los impuestos sobre el consumo

[Mendoza et ál. (1997)]. En general, estos estudios están sometidos a diversos problemas

econométricos, entre los que se encuentran algunos ya mencionados con anterioridad

para otras ramas de la literatura empírica acerca de la relación entre la política fiscal y el

crecimiento económico, como la causalidad inversa o la no consideración simultánea de la

vertiente del gasto20.

20. Para una discusión completa de esta problemática, véanse Engen y Skinner (1996) y Leibfritz et ál. (1997).

PRESIÓN FISCAL Y CRECIMIENTO ECONÓMICO EN LA UE-15 GRÁFICO 10


BE DK

LU

NLPT

SEUK

DE

IE

GRES

FR

IT

AT

FI

y = -0,1437x + 9,0878

R2 = 0,2654

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

30 35 40 45 50 55

CR

EC

IMIE

NTO

ME

DIO

200

2-20

06


Además, la incapacidad de esta rama de la literatura para alcanzar conclusiones

robustas ha sido atribuida a la complejidad de los efectos de la imposición sobre las

decisiones de los agentes económicos.

IMPACTO DE LOS IMPUESTOS SOBRE EL CRECIMIENTO ECONÓMICO: CUADRO 2EVIDENCIA EMPÍRICA

Muestra Variable impositiva Signo de la relación

1. Estimaciones del impacto directo sobre el crecimiento económico

Para el conjunto de ingresos:

Koester y Kormendi (1989) 63 países Tipos marginales -Easterly y Rebelo (1993) 100 países Tipos marginales -

Otras medidas n.s.Engen y Skinner (1992) 107 países Ratio de impuestos sobre PIB -de la Fuente (1997) Varios países OCDE Ratio de impuestos sobre PIB -Fölster y Henreckson (1999) 23 países de la OCDE Ratio de impuestos sobre PIB -Fatàs et al.(2003) Países de la UE Ratio de impuestos sobre PIB -Según figuras impositivas concretas:

Dowrick (1992) Varios países OCDE Impuesto sobre la renta -Impuesto sobre sociedades n.s.

Lee y Gordon (2005) 70 países Impuesto sobre la renta (tipos marginales n.s.máximos, tipos efectivos medios, …)

Impuesto sobre sociedades -Romero de Ávila y Strauch (2003) Países de la UE Ingresos totales -

Impuestos directos +Impuestos indirectos +

Mendoza et al. (1997) 18 países de la OCDE Imposición efectiva sobre el trabajo -imposición efectiva sobre el capital -Imposición sobre el consumo +

2. Respuesta de distintas variables a la imposición

Oferta de trabajo:

Congressional Budget Office (1996) Resultados de otros trabajos Impuestos sobre la renta -de la Fuente (1997) Varios países OCDE Ratio de impuestos sobre PIB -Eissa (1995) Datos de 57.000 hogares Impuestos sobre la renta - (mujeres)Fölster y Henreckson (1999) 23 países de la OCDE Ratio de impuestos sobre PIB -Acumulación de capital humano:

Trostel (1993) Mod. equilibrio general para EE.UU. Impuestos sobre la renta -Taber (2002) Mod. equilibrio general para EE.UU. Paso de un impuesto progresivo a +

otro lineal (aumento universitarios)

Inversión:

Mendoza et al. (1997) 18 países de la OCDE Impuesto de sociedades -Ahorro:

Bosworth (1993) 13 países de la OCDE Impuestos sobre rentas del ahorro -Dahlby (2001) Mod. crecimiento endógeno EE.UU. Impuestos sobre rentas del ahorro -de la Fuente (1997) Varios países OCDE Ratio de impuestos sobre PIB -Fölster y Henreckson (1999) 23 países de la OCDE Ratio de impuestos sobre PIB -Masson et al.(1995) 21 países de la OCDE Impuestos sobre rentas del ahorro -Tanzi y Zee (2000) 19 países de la OCDE Impuestos sobre la renta (% PIB) -

Impuestos sobre el consumo (% PIB) n.s

Nota: Las siglas n.s. significan que la relación es "no significativa".


El segundo grupo de estudios aborda la medición de la respuesta de los distintos

mercados a la existencia de impuestos. Por lo que respecta a la oferta de trabajo, la mayoría

de los análisis concluyen que tanto las tasas de actividad como las horas trabajadas por

parte de la población laboral masculina se ven escasamente afectadas por cambios en la

imposición sobre la renta21. Por el contrario, las elasticidades son considerablemente más

elevadas entre las mujeres cuyo salario es la segunda fuente de renta familiar [Eissa (1995)].

Finalmente, son numerosos los trabajos que han tratado de explicar las tasas de empleo

(o de paro) en función de un conjunto de características institucionales de los

mercados de trabajo, incluyendo alguna medida de la imposición sobre las rentas laborales,

encontrando un impacto negativo de esta última variable22. Desde el punto de vista del

crecimiento endógeno a largo plazo, resulta más relevante el impacto de los impuestos

sobre la acumulación de capital humano que sobre el propio crecimiento de la oferta de

trabajo. Los resultados de Trostel (1993) sugieren que una disminución de 1 pp en el tipo

marginal del impuesto sobre la renta conduce a un aumento de similar magnitud del stock

de capital humano. Taber (2002) simula, para el caso de la economía de Estados Unidos, los

efectos del paso de un impuesto sobre la renta progresivo a uno lineal sobre la proporción de

alumnos universitarios, encontrando un impacto positivo, pero modesto.

La evidencia acerca del impacto negativo sobre la inversión de los impuestos que

recaen sobre el capital es, en general, robusta a pesar de las dificultades para evaluar

el impacto de este gravamen, dada la compleja definición de las bases impositivas sobre las

que recae [véase, por ejemplo Mendoza et ál. (1997)]. Además, la literatura encuentra

inequívocamente un impacto negativo de aumentos en el coste total de uso del capital sobre

la inversión.

Respecto a la imposición sobre el ahorro, la evidencia acerca del impacto de un

aumento de los tipos de interés reales (o, equivalentemente, una disminución de

la imposición) es contradictoria y poco robusta. No obstante, los resultados parecen

apuntar nuevamente hacia que la imposición sobre el ahorro comporta efectos negativos

sobre esta última variable [véase, Bosworth (1993) o Masson et ál. (1995)]. En particular,

Tanzi y Zee (2000) estiman directamente, para un panel de 19 economías de la OCDE, el

impacto sobre la tasa de ahorro de las familias de la ratio entre los impuestos sobre

la renta y el PIB, encontrando una correlación negativa. Sin embargo, el impacto de los

impuestos sobre el consumo en porcentaje del PIB no es significativo.

Finalmente, los incentivos fiscales al gasto en I+D pueden ayudar a internalizar

su efecto positivo sobre el progreso tecnológico del conjunto de la economía. Hall (1993)

encuentra, para el caso de Estados Unidos, un aumento de dos dólares del gasto en I+D por

cada dólar de deducción fiscal.

Haciendo numerosos supuestos, Engen y Skinner (1996) utilizan los estudios

sectoriales existentes en la literatura sobre cada uno de estos efectos para agregarlos y

aproximar así el impacto sobre el crecimiento económico de una rebaja de 5 pp en los tipos

marginales del impuesto sobre la renta y sobre sociedades y de un aumento de la misma

magnitud de los incentivos fiscales al gasto en I+D, encontrando un incremento de 0,2 pp

sobre la tasa anual.

21. Al recapitular la evidencia, Heckman (1993) concluye que la respuesta de la tasa de actividad es comparativamente algo mayor. 22. Véase, por ejemplo, Daveri y Tabellini (2000) con ecuaciones de desempleo para el caso de Europa.


4.4 Estructura y evolución de los ingresos públicos de la UE 15

Por lo común, el análisis de la estructura impositiva suele realizarse a partir del desglose

procedente de la Contabilidad Nacional en el que se diferencia entre impuestos directos,

indirectos y cotizaciones sociales. Eurostat ha desarrollado además una taxonomía de los

impuestos de acuerdo con su función económica, en la cual se distingue entre los que

recaen sobre el trabajo, el capital y el consumo. La primera de estas dos clasificaciones

resulta poco ilustrativa acerca de la distribución efectiva de la carga impositiva entre los

distintos grupos de contribuyentes. La clasificación por función económica permite avanzar

en cierta medida en la dirección del análisis de la incidencia impositiva, al ofrecer el nivel

absoluto de imposición para cada una de las tres funciones consideradas23.

En el conjunto de la UE 15, la presión fiscal experimentó un ascenso sostenido

(de casi 8 pp) entre 1970 y mediados los años 90, hasta situarse en torno al 40% del PIB,

nivel en el que ha permanecido aproximadamente estable desde entonces hasta la actualidad

(véase gráfico 11)24. En 2005, los impuestos directos, indirectos y las cotizaciones sociales

representan proporciones muy similares del total de los ingresos tributarios (33,6%, 34,7%

y 31,9%, respectivamente). Las diferencias en la presión fiscal entre países son muy

sustanciales (véase columna derecha del gráfico 11)25. La más elevada se produce en Suecia

y Dinamarca (más del 50%) y la más reducida en Irlanda, ligeramente por encima del 30%.

España, con un 36,1% en 2005, se encuentra entre los países con menores niveles de

presión fiscal. Entre 1995 y 2005, el aumento mayor se produjo en Portugal y España

(en torno a 3 pp) y las reducciones más cuantiosas, en Irlanda, Holanda y Alemania.

En cualquier caso, a la hora de interpretar esta evolución, es preciso tener en cuenta que

refleja tanto los cambios legislativos en los tipos y en las bases como la influencia del ciclo

económico. En particular, las elasticidades impositivas tienden a superar la unidad en las

fases expansivas (y viceversa).

En cuanto a la composición por tipos de impuestos, en los países nórdicos es mayor

la participación de los directos, y en Grecia y Portugal, de los indirectos, mientras que el

mayor peso de las cotizaciones sociales se produce en Alemania. Por lo que respecta

a la clasificación por funciones económicas, los impuestos sobre el factor trabajo representan

la mayor fuente de ingresos impositivos en el conjunto de la UE 15 ⎯en torno al 50% del

total⎯, aunque su peso ha caído casi en 3 pp desde 1995 (véase gráfico 12). Además, los

impuestos sobre el trabajo explican la mayor parte de las diferencias en la presión fiscal

entre los distintos países, oscilando entre el 31,2% del PIB en Suecia y el 10,5% en Irlanda.

Los cambios relativamente reducidos en la presión fiscal entre 1995 y 2005 en los distintos

países tienden a obedecer a un aumento de los impuestos sobre el capital, compensado por

una disminución análoga de los que recaen sobre el trabajo.

23. No obstante, esta información no permite realizar un análisis completo de la incidencia impositiva en el sentido de que no proporciona información acerca de la diferencia entre la incidencia legal y la efectiva de los impuestos que soporta cada grupo de contribuyentes (que viene dada por los cambios en los precios relativos y en los volúmenes como consecuencia de la imposición). 24. Este gráfico ha sido construido enlazando las series elaboradas bajo ESA-79 (hasta 1995) y ESA-95 (a partir de ese año). 25. Es preciso tener en cuenta que la utilización de la ratio entre impuestos y PIB como indicador de la presión fiscal en comparaciones internacionales adolece de algunas limitaciones. En concreto, existen dos problemas. Por un lado, los países difieren en el grado de uso de los denominados gastos fiscales o reducciones de la base o de la cuota impositiva que hacen que el tamaño del presupuesto parezca más reducido que en el caso en que no se hiciera uso de ellos. Por otro lado, en algunos países, las prestaciones sociales están sometidas a impuestos y cotizaciones sociales, lo que provoca, al contrario que en el caso anterior, un aumento simultáneo de las ratios de ingresos y de gastos. Adema y Ladaique (2005) estiman que las diferencias entre países inducidas por este segundo factor pueden llegar a suponer un 2% del PIB.


0%

25%

50%

75%

100%

BE DK DE IE GR ES FR IT LU NL AT PT FI SE UK

COTIZACIONES SOCIALES

IMPUESTOS DIRECTOS

IMPUESTOS INDIRECTOS

PESOS EN RELACIÓN CON LOS IMPUESTOS

TOTALES EN 2005

05

10152025303540455055



IMPUESTOS DIRECTOS


PESOS EN RELACIÓN CON EL PIB EN 2005

% PIB

25

27

29

31

33

35

37

39

41

43

70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05

EVOLUCIÓN DE LA PRESIÓN FISCAL (a)

% PIB

0%

25%

50%

75%

100%

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05


IMPUESTOS DIRECTOS



TOTALES

05

1015202530354045

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05


IMPUESTOS DIRECTOSIMPUESTOS INDIRECTOS

PESOS EN RELACIÓN CON EL PIB

% PIB

UE-15. INGRESOS IMPOSITIVOS. CLASIFICACIÓN POR TIPO DE IMPUESTO GRÁFICO 11

FUENTES: Taxation trends in the European Union - 2007 Edition (Eurostat) y AMECO (Comisión Europea)

a. Media no ponderada de los Estados miembros. ESA-79 hasta 1995, y ESA-95 con posterioridad.


-5-4-3-2-1012345


SOBRE EL CAPITALSOBRE EL TRABAJOSOBRE EL CONSUMO

CAMBIOS EN LOS INGRESOS IMPOSITIVOS ENTRE 1995 Y 2005

% PIB

0%

25%

50%

75%

100%




TOTALES EN 2005

05

10152025303540455055


SOBRE EL CAPITAL

SOBRE EL TRABAJO

SOBRE EL CONSUMO

PESOS EN RELACIÓN CON EL PIB EN 2005

% PIB

0%

25%

50%

75%

100%

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05



TOTALES

05

1015202530354045

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05

SOBRE EL CAPITAL

SOBRE EL TRABAJO

SOBRE EL CONSUMO

PESOS EN RELACIÓN CON EL PIB

% PIB

UE-15. INGRESOS IMPOSITIVOS. CLASIFICACIÓN POR FUNCIÓN

ECONÓMICA. (a)GRÁFICO 12

FUENTE: Taxation trends in the European Union - 2007 Edition (Eurostat).

a. No existe dato para Portugal en 2005. El agregado de la UE-15 de ese año se calcula haciendo uso de los pesos para la economía lusa correspondientes al año anterior.


25

27

29

31

33

35

37

39

41

43

70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05

TIPOS IMPOSITIVOS IMPLÍCITOS SOBRE EL FACTOR TRABAJO (a)

%

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

BE DK ES FR IT NL AT FI UK

EMPRESAS

FAMILIAS

TIPOS IMPLÍCITOS SOBRE LAS RENTAS DEL

CAPITAL EN 2005

%

05

101520253035404550


SOBRE EL TRABAJO

SOBRE EL CONSUMO

TIPOS IMPLÍCITOS POR PAÍSES EN 2005 (b)

%

1820222426283032343638

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05

SOBRE EL TRABAJO

SOBRE EL CONSUMO

SOBRE EL CAPITAL

EVOLUCIÓN TEMPORAL DE LOS DIFERENTES

TIPOS IMPLÍCITOS (b)

%%

38,5

39,0

39,5

40,0

40,5

41,0

41,5

42,0

96 97 98 99 00 01 02 03 04 05

CUÑAS IMPOSITIVAS EN LA UE-15 (c)

%

UE15: TIPOS IMPOSITIVOS IMPLÍCITOS SOBRE EL TRABAJO, EL CONSUMO Y

EL CAPITALGRÁFICO 13

FUENTE: Taxation trends in the European Union - 2007 Edition (Eurostat) y AMECO (Comisión Europea).

a. La serie

presenta dos discontinuidades. Entre 1970 y 1979, los datos se basan en ESA-79 y corresponden al

agregado de Bélgica, Dinamarca, Alemania, Irlanda, Francia, Italia, Holanda y Reino Unido. Entre 1980 y 1997 se refierena la UE-15 (también bajo ESA-79). Además, se presentan los datos bajo ESA-95 a partir de 1995.b. No existe dato para Portugal en 2005. Por este motivo, en el calculo de los agregados de la UE-15 se usan los tipos impositivos implícitos del año anterior en el caso de este país. El tipo impícito sobre el capital se calcula excluyendo a Grecia, Portugal, Suecia y Luxemburgo, debido a la falta de datos para esos países en algunos años.c. Calculada para un trabajador que percibe 2/3 del salario medio. En 2000 tiene lugar un cambio de definición.


Los tipos impositivos implícitos (TII) se obtienen como el cociente entre los ingresos

impositivos procedentes del trabajo, del capital y el consumo y sus respectivas bases

de acuerdo con la Contabilidad Nacional. Constituyen, por tanto, indicadores de presión

fiscal efectiva media sobre cada una de las tres funciones económicas. El TII que recae sobre

el trabajo es sustancialmente superior a los que inciden sobre el consumo y el capital

(véase gráfico 13). Se puede observar, además, que la dispersión por países de los TII sobre

el trabajo es sustancialmente mayor26.

La presión fiscal media sobre el trabajo en el conjunto de la UE 15 ha presentado

un suave descenso desde 1998. Sin embargo, una perspectiva temporal más amplia

mostraría que entre comienzos de los años setenta y mediados de los noventa, los TII sobre

el trabajo registraron un fortísimo aumento de casi 14 pp. La contención reciente del TII

sobre el trabajo responde a las rebajas legislativas de las cotizaciones sociales y de la

imposición sobre la renta de las familias que se han introducido en años recientes.

Por lo que respecta a las diferencias por países, estas eran muy acusadas en 2005,

oscilando entre el 46,4% de Suecia y el 25,5% del Reino Unido e Irlanda (véase panel

inferior izquierdo del gráfico 13). En varios Estados miembros, las disminuciones en la

década 1995-2005 han sido de 3 pp o superiores (Holanda, Dinamarca, Irlanda y Suecia).

En cuanto al peso respectivo de las distintas figuras impositivas dentro del TII sobre el

trabajo, la proporción de las cotizaciones sociales es, aproximadamente, de dos terceras

partes para el conjunto de la UE 15 (correspondiendo el resto al impuesto sobre la renta).

Una alternativa al cómputo de los TII sobre el factor trabajo viene dada por las cuñas

impositivas elaboradas por la OCDE (véase panel superior derecho del gráfico 13)27. Mientras

que los TII captan la presión fiscal media sobre el conjunto de trabajadores, obtenida a partir

de la Contabilidad Nacional, las cuñas impositivas (calculadas a partir de las leyes tributarias)

miden la diferencia entre los costes laborales para el empleador y las rentas percibidas por

el trabajador (en porcentaje de los primeros) para distintos niveles prefijados de renta.

Este indicador presenta la ventaja de captar mejor los cambios legislativos, al ser inmune a

los efectos del ciclo económico. En el gráfico, se puede observar cómo el descenso reciente

de la presión fiscal sobre el trabajo ha sido más pronunciado si se mide a través de la cuña

impositiva en comparación con los TII.

Los impuestos sobre el capital comprenden una gran variedad de gravámenes

satisfechos tanto por las empresas como por las familias que incluyen, entre otros, el

impuesto sobre sociedades, la parte del impuesto sobre la renta que se corresponde

con las rentas y ganancias de capital, los impuestos sobre transferencias de capital

(tales como los de sucesiones y donaciones) y los impuestos sobre la riqueza. Además,

incluyen la totalidad de las rentas de los trabajadores autónomos, a pesar de que una

parte de ellas remuneren en realidad al factor trabajo. En el panel inferior derecho del

gráfico 13 se presentan los TII que recaen sobre las rentas del capital de empresas y familias

(sin incorporar los gravámenes sobre los stocks de riqueza). En el caso de las empresas,

las diferencias en los TII por países son muy acusadas, siendo particularmente elevado este

indicador en el caso de España (41,2%), mientras que el valor más reducido corresponde a

26. La desviación típica de estos es de 5,3, frente a las desviaciones de 1,7 y 1,6 para los tipos impositivos sobre el capital y el consumo, respectivamente. 27. La serie presenta una discontinuidad en 2000 debido a un cambio de definición de los ingresos medios calculados por la OCDE a partir de este año. En concreto, la nueva definición incluye a los trabajadores manuales y no manuales, mientras que la antigua sólo hacía referencia a los trabajadores manuales. Esta nueva definición se utiliza por primera vez en el informe Taxation trends in the European Union. 2007 edition [Eurostat (2007)]. Los datos entre 1996 y 1999 no han sido recalculados, por lo que se corresponden con la definición antigua.


Holanda (13,2%). Se ha argumentado que las diferencias en términos relativos entre los TII de

los diferentes países podrían constituir un importante factor determinante de las decisiones

de localización empresarial en un contexto de elevada movilidad del factor capital, aspecto

que podría haber ganado relevancia tras la ampliación de la Unión Europea. Por lo que

respecta a las familias, la dispersión es, asimismo, elevada, situándose en este caso

España, con un 13,4%, entre los países con un menor tipo implícito. Finalmente, los TII sobre

el consumo varían entre el 28,1% de Suecia y el 16,3% de España28.

Sin embargo, las conclusiones sobre el crecimiento económico en general, y sobre

las decisiones de los agentes económicos en particular, que pudieran derivarse de los TII que

se presentan en el gráfico 13 deben tomarse con la cautela debida. Los TII presentados son

tipos medios, mientras que los relevantes de cara a la toma de decisiones económicas

son precisamente los tipos marginales. Esta distinción resulta especialmente importante en lo

relativo a los impuestos sobre el trabajo y sobre el capital, no tanto así sobre el consumo,

que suele estar gravado de manera proporcional.

4.5 Reformas impositivas: el equilibrio entre los impuestos directos e indirectos

Si el único objetivo en el diseño de los sistemas impositivos fuese la minimización de las

pérdidas de eficiencia, estos deberían ser construidos de modo que fueran lo más neutrales

posible respecto a las decisiones de los agentes económicos. Como se ha indicado, la

determinación de la estructura impositiva que reduce al máximo las distorsiones es

una cuestión muy compleja. Sin embargo, una prescripción sencilla para aproximarse a la

neutralidad se concreta en la utilización de bases impositivas tan amplias como sea posible

(por ejemplo, eliminando las exenciones y los regímenes especiales) y en la mayor

homogeneización posible de los tipos aplicados a distintas bases (lo que incluye la aplicación

de tipos proporcionales ⎯en lugar de progresivos⎯ y el alineamiento de tipos entre distintas

figuras impositivas para eliminar oportunidades de arbitraje).

Dado el último de estos dos criterios básicos de eficiencia impositiva, el carácter

proporcional del gravamen de los impuestos sobre el consumo hace que estos sean, a priori,

menos dañinos para el crecimiento económico que los impuestos sobre la renta de las

familias, que frecuentemente presentan un elevado grado de progresividad, pudiendo

alcanzar tipos marginales muy elevados. En una primera aproximación, podría pensarse que

una reforma que aumentara la imposición sobre el consumo compensada por una rebaja de

la que recae sobre la renta tendría escasos efectos sobre la oferta de trabajo, ya que el

salario real y la carga impositiva total sobre los individuos empleados se verían escasamente

afectados. Sin embargo, esta consideración probablemente es aplicable sólo a la decisión de

trabajar, pero no a la relativa al número de horas ofertadas, en la medida en que la reducción

del impuesto sobre la renta implique una disminución de los tipos marginales.

Por otra parte, se ha observado en los últimos años una tendencia en varios países

europeos a abandonar la forma tradicional de este tributo, en la que se gravan por igual

todas las rentas independientemente de su fuente, en favor de impuestos duales en los que

las rentas del trabajo están sujetas a tipos más elevados y progresivos que los del capital.

28. La diferencia entre el tipo principal del IVA y el componente del TII sobre el consumo referido a esta figura impositiva proporciona una idea de la magnitud de las distorsiones impositivas sobre las decisiones de consumo existentes en una economía. Un valor muy alto de este indicador señala que existen muchos bienes que o bien no forman parte de la base del impuesto o bien están gravados a tipos reducidos (o, alternativamente, que existe una alta evasión fiscal). En Italia, la diferencia entre el tipo principal del IVA y el subcomponente del TII sobre el consumo referido a esta figura impositiva alcanza los 10 pp (frente a menos de 2 en el caso de Luxemburgo).


Ello obedece a varias causas. En primer lugar, en un entorno de elevada movilidad

internacional del capital, una imposición elevada sobre sus rendimientos puede conducir a su

migración a otros países. Además, en general, las rentas del capital suelen estar sujetas a

un mayor grado de elusión fiscal (especialmente para los contribuyentes con mayores

ingresos), que una tributación más reducida tendería a mitigar. Finalmente, se puede

argumentar que los impuestos sobre la renta tienen un mayor carácter distorsionador

del ahorro en comparación con los impuestos sobre el consumo. La razón es que, en este

último caso, tanto la parte de renta que es ahorrada como sus rendimientos sólo son

sometidos a tributación cuando se producen las correspondientes decisiones de gasto,

por lo que no afectan a la elección entre consumo presente y consumo futuro.

Por consiguiente, un desplazamiento de la carga tributaria desde la imposición

directa a la indirecta podría comportar ventajas en términos de eficiencia desde el punto de

vista de las decisiones de oferta de trabajo y de ahorro. La evidencia empírica apoya

la existencia de efectos positivos para el crecimiento potencial de reformas impositivas de

esta naturaleza. Así, García-Escribano y Mehrez (2004) encuentran que una disminución

de la participación de los impuestos directos en el total de ingresos de 3 pp. compensada

por un aumento de idéntica cuantía de la cuota de los impuestos indirectos aumentaría

la tasa de crecimiento anual en 0,25 pp. Por otro lado, Comisión Europea (2000) simula, con

ayuda de su modelo QUEST, una rebaja del 1% del PIB de la imposición sobre las rentas del

trabajo acompañada de un aumento del IVA de la misma magnitud, encontrando efectos

menores en comparación con el estudio anteriormente citado. En concreto, esa reforma

impositiva conduciría a aumentos de los niveles del PIB y de empleo del 0,7% y el 0,8%,

respectivamente, al cabo de diez años29. Además, el estudio de la Comisión considera

varios tipos de rebajas impositivas (también de una cuantía del 1% del PIB) compensadas

por disminuciones del consumo público. Una reducción de esa magnitud total repartida

entre los impuestos sobre las rentas del trabajo, sobre sociedades y sobre el consumo

conduce a aumentos del PIB y del empleo del 0,5% en el largo plazo. Si la rebaja recae

sobre los impuestos sobre el trabajo y sociedades, los efectos se amplían hasta el 0,7% en

el caso del PIB y el 0,6% en el del empleo (y si sólo afecta a la imposición sobre las rentas

laborales, los impactos llegan, respectivamente, hasta el 0,8% y el 1%).

La reforma introducida en Alemania al comienzo de 2007, por la cual aumentó

en 3 pp el tipo principal del IVA, reduciéndose en paralelo las cotizaciones sociales, está

inspirada por el menor impacto distorsionador de la imposición indirecta sobre el empleo.

Además, a la hora de instrumentar una rebaja de la imposición directa que recae sobre las

rentas del trabajo, las cotizaciones sociales constituyen probablemente una vía más efectiva

que el impuesto sobre la renta para reducir las distorsiones en el uso de este factor

productivo (al menos a corto plazo), ya que su rebaja produce directamente un descenso de

los costes laborales30.

29. Bajo el supuesto de que no se compensara a los perceptores de prestaciones sociales por la pérdida de renta que sufrirían debido a la mayor inflación de los precios de consumo. Si se introdujeran políticas compensatorias, los efectos se verían reducidos a la mitad. La causa de que el efecto tenga una magnitud tan grande en el primer caso es doble: por un lado, el recorte de prestaciones en términos reales induce a los individuos a aceptar empleos a salarios reales más bajos; por otro lado, la reducción del gasto público resultante lleva a una disminución adicional de la presión fiscal. Sin embargo, este escenario es probablemente poco plausible, ya que tropezaría con la oposición de los grupos afectados. 30. Además, al disminuir los costes de producción, la reducción de cotizaciones tiende a aliviar el impacto alcista sobre los precios de consumo derivado de la elevación del IVA.


Numerosos países europeos han reformado en años recientes sus impuestos sobre

la renta de las familias. En general, estas reformas han sido coherentes con la reducción

de las distorsiones impositivas, al orientarse hacia la ampliación de las bases del impuesto

y la disminución del nivel de los tipos (en particular, de los marginales más elevados) y del

número de tramos. En otros casos, se ha tendido hacia impuestos duales que, como se ha

indicado, introducen gravámenes distintos en función de la fuente de renta (capital o trabajo).

Finalmente, en el ámbito de la UE 27, varios Estados miembros han optado por impuestos

proporcionales en los que existe un tipo único y se establecen mínimos exentos relativamente

elevados. En general, todas estas reformas no sólo son coherentes con las prescripciones de

la teoría de la eficiencia impositiva, sino que además han redundado en una simplificación

del impuesto, lo que comporta beneficios en términos del cumplimiento por parte de los

contribuyentes con sus obligaciones fiscales.

A tenor de la discusión anterior, un mayor valor del cociente entre las proporciones

respectivas de los impuestos sobre el trabajo y sobre el consumo dentro del total podría

tender a estar asociado a mayores distorsiones impositivas. Esta presunción no parece verse

confirmada de manera clara para los países de la UE 15 en el gráfico 14, ya que aunque

parece observarse una correlación negativa entre esa medida y el crecimiento económico

de los distintos países, dicha correlación no resulta significativa31.

En cualquier caso, conviene hacer una puntualización importante a los argumentos

anteriores en favor de las reformas encaminadas a aumentar el peso relativo de la imposición

indirecta en detrimento del correspondiente a la directa: la necesidad de financiar el volumen

necesario de gasto público precisa de sistemas impositivos con la suficiente capacidad

recaudatoria. En la medida en que la imposición sobre el consumo grava sólo una parte de la

renta, su potencial recaudatorio resulta inferior al de los impuestos sobre la renta, que se

recaudan sobre bases más amplias. Al margen de importantes consideraciones de equidad

31. No obstante, cabe advertir una vez más que los resultados de regresiones de esta naturaleza deben tomarse con la debida cautela debido a los posibles problemas de endogeneidad del regresor y de omisión de variables relevantes.

RATIO ENTRE LOS IMPUESTOS SOBRE EL TRABAJO Y LOS IMPUESTOS

SOBRE EL CONSUMO Y CRECIMIENTO ECONÓMICO GRÁFICO 14


LU

PT

SE

UK

DE

IE

GR

ES

FR

IT

FI

BEAT

DK

NL

y = -1,1763x + 4,4063

R2 = 0,1738

0

1

2

3

4

5

6

0 1 2 3

IMP. SOBRE EL TRABAJO / IMP. SOBRE EL CONSUMO (2001)

CR

EC

IMIE

NTO

ME

DIO

200

2-20

06


(que en este trabajo han sido abordadas sólo de manera tangencial en el epígrafe 4.2), la

necesidad de asegurar la suficiencia recaudatoria limita el margen para que la imposición

sobre el consumo pueda reemplazar a la que recae sobre la renta, de forma que la

coexistencia de ambas figuras tributarias parece incuestionable.


5 El tamaño del sector público

La presencia de pérdidas de eficiencia inducidas por los impuestos lleva a pensar en la

posibilidad de que exista un punto más allá del cual los beneficios en términos de asignación

de recursos de un aumento del gasto productivo sean inferiores a los costes inducidos por

los impuestos necesarios para financiarlos, lo que sería compatible con la hipótesis de la

existencia de un tamaño óptimo de las AAPP.

La relación entre el tamaño del sector público, medido usualmente como el peso de

los ingresos públicos en el PIB, y el crecimiento económico a largo plazo ha sido objeto

de un intenso debate en la literatura. Por ejemplo, Caselli et ál. (1996) encuentran una

contribución positiva de la dimensión del sector público al crecimiento del producto, mientras

que Bassanini et ál. (2001) o Fatàs et ál. (2003) obtienen el efecto contrario. Este es el caso

también de García-Escribano y Mehrez (2004), quienes utilizan un panel de 18 países

de la OCDE para estimar el impacto del tamaño del gobierno sobre el crecimiento

económico, la inversión privada y el empleo, encontrando que una reducción de la dimensión

de las AAPP de un 5% del PIB conduciría a un aumento del crecimiento del PIB de 0,2 pp

(y de la ratio entre inversión y PIB de 1 pp, sin encontrar efectos significativos sobre el

empleo). Un problema al que se enfrenta esta literatura es que, frecuentemente, se supone

que la relación entre el tamaño del sector público y el crecimiento económico es lineal.

Sin embargo, cabe argumentar que la relación pueda ser positiva hasta un determinado

umbral de tamaño, más allá del cual pase a ser negativa.

Muchos modelos teóricos de crecimiento endógeno conducen al resultado de que

los países con un nivel inicial reducido de renta per cápita crecen más aprisa que otras

economías más ricas. Esta predicción de convergencia se ve confirmada por los datos

para el caso de la UE 15 (véase gráfico 15). Además, se ha argumentado que los países con

renta per cápita más alta tienen AAPP de mayor tamaño porque la demanda de servicios

públicos crece a medida que una economía se hace más rica (de acuerdo con la ya

mencionada ley de Wagner), relación que, en todo caso, como se puede observar en el

gráfico, los datos no parecen avalar plenamente para los países de la UE 15. Finalmente,

con frecuencia se observa una correlación negativa entre el tamaño de las AAPP y

el crecimiento económico. Dadas las dos primeras de estas tres relaciones, se ha

argumentado que el efecto negativo del tamaño de las AAPP sobre el crecimiento

económico es espurio, viniendo motivado en realidad por el nivel de renta per cápita inicial

(ya que las economías más pobres son, a la vez, las que más crecen y las que tienen

un sector público más pequeño)32. Fölster y Henrekson (1999) confirman, sin embargo, la

robustez de ese efecto negativo tras controlar por el nivel inicial de renta.

32. Puesto que los niveles iniciales de renta per cápita tienden a estar fuertemente correlacionados con el tamaño de las AAPP, la inclusión simultánea de ambas variables en las ecuaciones de crecimiento da como resultado que la segunda de ellas no sea significativa, siéndolo por el contrario cuando la primera no aparece en la regresión [Easterly y Rebelo (1993)].


R2 = 0,0249

30

35

40

45

50

55

60

60 70 80 90 100 110 120 130

PIB PER CÁPITA (c) Y TAMAÑO DEL SECTOR

PÚBLICO (d)

PIB per cápita (c)

Tam

año

del s

ecto

r púb

lico

(d)

GR

IE

ES

FI

FR BE

IT

AT

DENL

PT

UK

SE

DK

PIB PER CÁPITA, CRECIMIENTO DEL PIB Y TAMAÑO DEL SECTOR PÚBLICO GRÁFICO 15


a. PIB per cápita en 1970 en PPC relativo al promedio de la UE-15.b. Crecimiento medio anual del PIB en el período 1971-2006.c. PIB per cápita medio en el período 2002-2006 en PPC relativo al promedio de la UE-15.d. Ingresos medios de las Administraciones Públicas en porcentaje del PIB en el período 2002-2006.e. Crecimiento medio anual del PIB en el período 2002-2006.

R2 = 0,5289

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

4,5

5,0

5,5

50 70 90 110 130

PIB PER CÁPITA INICIAL (a) Y CRECIMIENTO DEL PIB

(b)

PIB per cápita inicial (a)

Cre

cim

ient

o de

l PIB

(b)

GR

IE

ES FI

FR

BEIT

AT

DE

NL

PT

UK

SEDK

R2 = 0,0918

0

1

2

3

4

5

6

30 35 40 45 50 55 60

TAMAÑO DEL SECTOR PÚBLICO (d) Y CRECIMIENTO DEL PIB (e)

Tamaño del sector público (d)

Cre

cim

ient

o de

l PIB

(e) GR

IE

ES FI

FR

BE

IT

AT

DE

NL

PT

UK

SE

DK

LU


6 El entorno institucional

El marco de los modelos de crecimiento endógeno descritos en el segundo apartado de

este trabajo concede un papel al gasto público productivo para incidir sobre la tasa

de crecimiento de la economía a largo plazo a través de su impacto positivo sobre la

productividad de los factores privados. Además, en la sección 3, se señaló la relevancia

de que el gasto público sea lo más eficiente posible, en el sentido de que se logren alcanzar

los objetivos pretendidos al menor coste posible, dado que los impuestos necesarios

para financiar el gasto pueden ocasionar distorsiones en las decisiones de los agentes

económicos.

Esta sección aborda el examen de los elementos del entorno institucional en el que

se desenvuelve la actividad pública que favorecen el carácter productivo de los programas

de gasto. Desde una perspectiva general, el crecimiento sostenido de una economía en el

largo plazo requiere la existencia de un marco regulatorio global que reduzca el grado de

incertidumbre en el que los agentes privados adoptan sus decisiones. Las finanzas

públicas pueden contribuir al funcionamiento adecuado de ese entorno institucional a través

de la dotación de recursos suficientes para la Administración pública en ámbitos tales como

la justicia y la seguridad. Además, la ausencia de corrupción y la garantía de los derechos

de propiedad constituyen prerrequisitos para que el gasto público pueda favorecer el

crecimiento de la productividad privada33 34.

En un enfoque más concreto, un determinante crucial de la eficacia de la acción

pública viene dado por las instituciones del proceso presupuestario que favorecen un mejor

control del gasto y una reasignación de los recursos disponibles hacia sus usos más

productivos. La justificación para el uso de estos mecanismos u otros análogos emana

del problema de economía política según el cual cada ministro responsable de un área de

gasto intenta maximizar los recursos a su disposición pues, desde su perspectiva, los

beneficios obtenidos superan a los costes (que se reparten entre un conjunto más amplio

de agentes). Dado que los recursos totales son limitados, en ausencia de los mecanismos

institucionales adecuados, el resultado probable es un aumento del tamaño global de

las AAPP y una intervención pública menos eficiente.

Los instrumentos que favorecen la eficiencia del gasto incluyen la presupuestación

según los resultados alcanzados o (performance budgeting), el análisis coste-beneficio y las

estrategias presupuestarias a medio plazo. La presupuestación según resultados tiene

por objeto relacionar el gasto empleado para alcanzar una meta de política económica con

los propios beneficios logrados como consecuencia de la intervención pública. La sección 3

ha analizado el reparto de los recursos presupuestarios entre distintos fines, lo que no

proporciona información acerca del grado de éxito alcanzado en la consecución de los

objetivos perseguidos ni permite conocer si estos podrían haberse obtenido de forma

más eficiente, deficiencia que las reformas de los procedimientos presupuestarios orientadas

a fortalecer la conexión entre los recursos asignados y los resultados obtenidos aspiran

33. Keefer y Knack (1997) encuentran que la seguridad de los derechos de propiedad es un factor determinante de que la inversión pública en infraestructuras entrañe efectos positivos sobre el crecimiento, debido a su incidencia sobre los incentivos a invertir por parte de los agentes privados. 34. Además, las reglas fiscales que impongan límites al endeudamiento y a los déficits públicos y que garanticen la viabilidad de las finanzas públicas a largo plazo contribuyen positivamente a la estabilidad macroeconómica. Estas reglas no son objeto de análisis en este documento.


a corregir. En la práctica, ello supone que los presupuestos especifiquen lo que cada

departamento espera hacer con los recursos asignados y, en ocasiones, que vinculen la

cuantía de la dotación presupuestaria al grado de cumplimiento de los objetivos fijados en el

ejercicio anterior. En general, la experiencia de los distintos países en la utilización de estas

técnicas no ha satisfecho las expectativas creadas, lo que obedece a distintas causas, que

incluyen la dificultad para definir variables que midan de forma adecuada los resultados

y la posibilidad de que éstos se vean afectados por factores exógenos fuera del control de

las autoridades.

El análisis coste/beneficio tiene por objetivo valorar todos los costes y beneficios

sociales que comporta un proyecto concreto (por ejemplo, la construcción de una

determinada infraestructura) con el fin de determinar la conveniencia de llevarlo a cabo.

En cierto sentido, constituye, por tanto, el equivalente microeconómico de la perspectiva

macroeconómica adoptada en las secciones anteriores, en las que se discutía la necesidad

de evaluar los efectos beneficiosos del gasto público productivo frente al coste en

términos de distorsiones de los impuestos necesarios para financiarlo. En la práctica,

el mayor obstáculo con el que tropieza este análisis es la dificultad para medir esos costes y

beneficios en un contexto de ausencia de precios de mercado, dado que los bienes

y servicios resultantes de la intervención pública no son provistos por la iniciativa privada.

Las estrategias de gasto a medio plazo, instrumento complementario de los

anteriores, persiguen la fijación de techos plurianuales a los recursos destinados a

los distintos capítulos de las cuentas públicas. La lógica que subyace a la extensión

de los horizontes de planificación presupuestaria es doble. Por un lado, permite reasignar

más eficientemente el volumen total de gasto entre los distintos programas (a lo que puede

ayudar la concesión de un papel preponderante al ministro de economía en su diseño).

Por otro lado, permite tener en cuenta los costes futuros asociados a los programas de

gasto actuales. Además, estas estrategias son útiles para facilitar una consolidación fiscal

basada en la vertiente del gasto35. La aplicación de estas estrategias ha tropezado también

con dificultades en la práctica. En particular, los errores en la previsión de la evolución

macroeconómica pueden hacer necesario revisar las sendas prefijadas de gastos. Además,

la efectividad de la planificación plurianual se ha visto debilitada en la práctica por la

existencia de parcelas de gasto que permanecen al margen de ellas, como es el caso de

las agencias que no consolidan con el conjunto de AAPP, o por la utilización de los gastos

fiscales [Joumard et ál. (2004)].

35. En este sentido, la evidencia empírica sugiere que los ajustes presupuestarios basados en la reducción del gasto tienen un impacto más favorable sobre el crecimiento económico que los que se desarrollan a través de la elevación de los impuestos distorsionadores.


7 Conclusiones

El análisis de la contribución que la composición de las finanzas públicas pueda realizar al

crecimiento a largo plazo de las economías europeas es una cuestión que está recibiendo

una atención creciente en el debate de política económica en los últimos años. Ello es

consecuencia de los esfuerzos para aumentar las tasas de expansión del producto potencial

en el marco de la estrategia de Lisboa y de la restricción presupuestaria más estricta a la que

se enfrentan las políticas fiscales europeas como resultado de la aplicación del PEC y de los

efectos sobre las cuentas públicas del envejecimiento de la población.

Desde el punto de vista de la teoría económica, los modelos de crecimiento

endógeno aportan un marco conceptual apropiado para entender los canales a través de los

cuales la política fiscal puede afectar al ritmo de expansión de la economía en el largo plazo.

Por un lado, estos modelos abogan por una recomposición del gasto público hacia aquellos

capítulos capaces de incidir más favorablemente sobre la acumulación de factores privados y

sobre los ritmos de aumento de su productividad, así como por una utilización eficiente

de los recursos públicos que permita alcanzar los objetivos fijados al menor coste posible.

Por otro lado, los impuestos, cuyo diseño atiende no sólo a la necesidad de financiar

el gasto público, sino también a la de cumplir con otras importantes funciones, como

la estabilizadora y la redistributiva, pueden comportar efectos no deseables sobre la eficiencia

económica al distorsionar las decisiones de los agentes económicos. Ello aconsejaría un

desplazamiento de la carga tributaria necesaria para financiar la acción pública hacia figuras

impositivas que minimicen tales pérdidas de eficiencia.

La traslación de estas prescripciones teóricas a recomendaciones más precisas de

política económica ha tropezado con notables dificultades. En parte, ello se debe a la

existencia de problemas metodológicos análogos a los que han debido enfrentarse otras

ramas de la literatura de crecimiento económico. Pero, en parte, obedece también a otros

obstáculos más específicos.

Por lo que respecta a la vertiente del gasto, la identificación de su componente

productivo se ve entorpecida por la idoneidad relativamente reducida del grado de

desagregación de los datos disponibles. En todo caso, existen argumentos teóricos

que avalan una relación positiva entre el crecimiento económico a largo plazo y algunas

partidas del gasto. En particular, la existencia de diversos fallos de mercado sugiere que

los recursos destinados a inversión pública y a gasto en I+D tienen un impacto positivo

sobre la acumulación de capital físico y su productividad y el gasto en educación y sanidad

contribuye a acrecentar el capital humano y la productividad del factor trabajo. Esos vínculos

tienden a ser confirmados por la evidencia empírica por lo que hace referencia a las rúbricas

de infraestructuras de transporte y telecomunicaciones (aunque no para el conjunto de la

inversión pública) y de educación. Por el contrario, la evidencia es menos concluyente

en relación con los capítulos de I+D (debido a la posibilidad de que el gasto sustituya

parcialmente al privado) y en sanidad.

Por el lado de los impuestos, la complejidad del análisis de la incidencia final de la

carga tributaria dificulta la determinación de los efectos negativos sobre el crecimiento

económico de las distintas figuras impositivas. Prescripciones sencillas para el diseño de los

sistemas tributarios coherentes con la minimización de las distorsiones impositivas abogan


por una definición amplia de las distintas bases y por la preferencia por tipos proporcionales

frente a los progresivos. Este último principio sugiere la conveniencia de desplazar

una parte de la presión fiscal desde los impuestos directos hacia los impuestos

indirectos sobre el consumo, recomendación que la evidencia disponible parece respaldar.

Sin embargo, el margen para la aplicación de reformas impositivas que avancen en esa

dirección se ve fuertemente limitado por dos objetivos fundamentales. En primer lugar,

la configuración de los sistemas impositivos ha de responder también al cumplimiento de

importantes metas redistributivas. En segundo lugar, cualquier reforma del sistema

tributario ha de someterse necesariamente al objetivo prioritario de garantizar la suficiencia

presupuestaria.

Por último, a menudo se argumenta que un tamaño demasiado elevado de

las AAPP puede ser perjudicial para el crecimiento económico. Implícitamente, ello supone

asumir que, en términos marginales, el impacto positivo del gasto público es menor que los

costes en términos de las distorsiones en las decisiones de los agentes que introducen

los impuestos necesarios para financiar ese gasto y la posibilidad de que el gasto público

desplace gasto privado supuestamente más productivo. La contrastación empírica de tal

conjetura no ofrece resultados concluyentes. En cualquier caso, la política fiscal tenderá a

favorecer el crecimiento a largo plazo en tanta mayor medida cuanto más eficiente sea

la acción pública, lo que sugiere la conveniencia de la puesta en funcionamiento de técnicas

presupuestarias que favorezcan el cumplimiento de los objetivos de las AAPP al menor coste

posible, tales como la presupuestación según resultados, el análisis coste-beneficio

o la fijación de objetivos de gasto en el medio plazo. La experiencia tras la implantación

de estos mecanismos u otros análogos en numerosos países europeos arroja un balance

sólo moderadamente satisfactorio, poniendo de manifiesto la necesidad de perfeccionar

su diseño, para lo cual puede resultar útil el intercambio de experiencias nacionales.

Las presiones sobre las cuentas de las AAPP se acrecentarán sustancialmente

en las próximas décadas como consecuencia del envejecimiento demográfico, lo que con

seguridad concederá una mayor preeminencia a las discusiones acerca de la composición de

las finanzas públicas y justificará un aumento de la investigación económica en este campo,

dada la existencia de interrogantes sin una respuesta concluyente. Un prerrequisito para que

se produzcan los necesarios avances en este sentido es la disponibilidad de información más

detallada acerca del reparto de los recursos públicos entre distintos objetivos, así como de

instrumentos más apropiados para la medición de los objetivos alcanzados.


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n.º 212, Banca Nazionale del Lavoro. TROSTEL, P.A. (1993). «The effect of taxation on human capital», Journal of Political Economy, 101, pp. 327-350. VALILA, T., y A. MEHROTRA (2005). «Evolution and determinants of public investment in Europe», Economic and

Financial Report 2005, European Investment Bank. WALLSTEN, S. (2000). «The effects of government-industry R & D programs on private R & D: The case of the Small

Business Innovation Research Program», Rand Journal of Economics, 31, pp. 82-100.

PUBLICACIONES DEL BANCO DE ESPAÑA

DOCUMENTOS OCASIONALES

0501 JOSÉ RAMÓN MARTÍNEZ-RESANO: Size and heterogeneity matter. A microstructure-based analysis of

regulation of secondary markets for government bonds.

0502 ALICIA GARCÍA-HERRERO, SERGIO GAVILÁ Y DANIEL SANTABÁRBARA: China’s banking reform: an

assessment of its evolution and possible impact.

0503 ANA BUISÁN, DAVID LEARMONTH Y MARÍA SEBASTIÁ BARRIEL: An industry approach to understanding

export performance: stylised facts and empirical estimation.

0504 ANA BUISÁN Y FERNANDO RESTOY: Cross-country macroeconometric heterogeneity in EMU.

0505 JOSÉ LUIS MALO DE MOLINA: Una larga fase de expansión de la economía española.

0506 VÍCTOR GARCÍA-VAQUERO Y JORGE MARTÍNEZ: Fiscalidad de la vivienda en España.

0507 JAIME CARUANA: Monetary policy, financial stability and asset prices.

0601 JUAN F. JIMENO, JUAN A. ROJAS Y SERGIO PUENTE: Modelling the impact of aging on Social Security

expenditures.

0602 PABLO MARTÍN-ACEÑA: El Banco de Francia, el BPI y la creación del Servicio de Estudios del Banco de

España a principios de la década de 1930. (Publicado el original en francés con el mismo número.)

0603 CRISTINA BARCELÓ: Imputation of the 2002 wave of the Spanish Survey of Household Finances (EFF).

0604 RAFAEL GÓMEZ Y PABLO HERNÁNDEZ DE COS: The importance of being mature: The effect of demographic

maturation on global per-capita income.

0605 JUAN RUIZ Y JOSEP VILARRUBIA: Canales de reciclaje internacional de los petrodólares. (Existe una versión en

inglés con el mismo número.)

0606 ALICIA GARCÍA-HERRERO Y SERGIO GAVILÁ: Posible impacto de Basilea II en los países emergentes.

0607 ESTHER GORDO, JAVIER JAREÑO Y ALBERTO URTASUN: Radiografía del sector de servicios en España.

0608 JUAN AYUSO, ROBERTO BLANCO Y FERNANDO RESTOY: House prices and real interest rates in Spain.

0701 JOSÉ LUIS MALO DE MOLINA: Los principales rasgos y experiencias de la integración de la economía española

en la UEM.

0702 ISABEL ARGIMÓN, FRANCISCO DE CASTRO Y ÁNGEL LUIS GÓMEZ: Una simulación de los efectos de la

reforma del IRPF sobre la carga impositiva.

0703 YENER ALTUNBAŞ, ALPER KARA Y ADRIAN VAN RIXTEL: Corporate governance and corporate ownership:

The investment behaviour of Japanese institutional investors.

0704 ARTURO MACÍAS Y ÁLVARO NASH: Efectos de valoración en la posición de inversión internacional de España.

0705 JUAN ÁNGEL GARCÍA Y ADRIAN VAN RIXTEL: Inflation-linked bonds from a central bank perspective.

0706 JAVIER JAREÑO: Las encuestas de opinión en el análisis coyuntural de la economía española. 0801 MARÍA J. NIETO Y GARRY J. SCHINASI: EU framework for safeguarding financial stability: towards an analytical

benchmark for assessing its effectiveness.

0802 SILVIA IRANZO: Introducción al riesgo-país. (Publicado el original en inglés con el mismo número.)

0803 OLYMPIA BOVER: The Spanish survey of household finances (EFF): Description and methods of the 2005 wave.

0804 JAVIER DÍAZ-CASSOU, AITOR ERCE-DOMÍNGUEZ Y JUAN J. VÁZQUEZ-ZAMORA: Recent episodes of

sovereign debt restructurings. A case-study approach.

0805 JAVIER DÍAZ-CASSOU, AITOR ERCE-DOMÍNGUEZ Y JUAN J. VÁZQUEZ-ZAMORA: The role of the IMF in

recent sovereign debt restructurings: Implications for the policy of lending into arrears.

0806 MIGUEL DE LAS CASAS Y XAVIER SERRA: Simplification of IMF lending. Why not just one flexible credit facility?

0807 MIGUEL GARCÍA-POSADA Y JOSEP M.ª VILARRUBIA: Mapa de exposición internacional de la economía

española.

0808 SARAI CRIADO Y ADRIAN VAN RIXTEL: Structured finance and the financial turmoil of 2007-2008: An

introductory overview.

0809 FRANCISCO DE CASTRO Y JOSÉ M. GONZÁLEZ-MÍNGUEZ: La composición de las finanzas públicas y el

crecimiento a largo plazo: Un enfoque macroeconómico.

Unidad de PublicacionesAlcalá, 522; 28027 Madrid

Teléfono +34 91 338 6363. Fax +34 91 338 6488Correo electrónico: [email protected]

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