El mercado financiero y el racionamiento del crédito.

Estudio del caso de los gobiernos regionales en España *

NURIA ALCALDE FRADEJAS

JAIME VALLÉS GIMÉNEZ

Universidad de Zaragoza

Recibido: noviembre, 2001

Aceptado: marzo, 2002

Resumen

En los últimos años se ha suscitado un interesante debate sobre la forma más efectiva de restringir las políticas fisca-les que suponen un comportamiento crediticio irresponsable en el seno de la Unión Económica y Monetaria. En estesentido, se ha argumentado que los mercados financieros pueden jugar un papel importante en el control de los go-biernos públicos con pautas de deuda poco austeras. Un aspecto relevante de la hipótesis de disciplina del mercadoes que supone una relación no lineal entre la prima de riesgo soportada por cada gobierno subcentral y el nivel de sustock de deuda. En nuestro trabajo, y usando información para los gobiernos regionales españoles, se realiza una es-timación econométrica que arroja resultados en línea con la hipótesis de disciplina del mercado.

Palabras clave: control del endeudamiento, disciplina fiscal, mercado financiero, racionamiento crediticio.

Clasificación JEL: H3, G1.

1. Introducción

El Tratado de Maastricht, cuya finalidad principal es facilitar el tránsito hacia la UniónMonetaria Europea, establece entre las condiciones de convergencia que han de cumplir lospaíses miembros dos referidas a la solidez de las finanzas públicas. En concreto, dispone queel déficit público no puede superar el 3 por 100 del PIB y que la deuda pública no puede ex-ceder del 60 por 100 del PIB. Como consecuencia de ello, en los países de la Unión Europeaha existido y existe un interés creciente respecto al control del endeudamiento del Sector Pú-blico. Dicho control presenta mayores dificultades en el caso de los países de corte federalcomo el nuestro, dado que cada uno de los gobiernos subcentrales tiene su propio proceso

Hacienda Pública Española / Revista de Economía Pública, 160-(1/2002): 77-102© 2002, Instituto de Estudios Fiscales

* Los autores quieren agradecer los comentarios que recibió una versión previa de este trabajo en el VIII Encuentro deEconomía Pública. Asimismo, las aportaciones de los evaluadores han sido de gran utilidad y determinantes para losresultados que se presentan. Finalmente, es necesario reconocer el esfuerzo y la dedicación permanente del Dr. JulioLópez Laborda, sin su ayuda y enseñanzas difícilmente hubiésemos podido presentar este trabajo.

presupuestario, de tal forma que el déficit o superávit final del Sector Público depende de lasactuaciones y decisiones de un mayor número de agentes.

Como instrumentos de control del endeudamiento subcentral actúan los denominadosmecanismos de control interno y el mercado financiero. Entre los mecanismos de control in-terno se encuentran el establecimiento de límites legales o constitucionales al endeudamien-to, los mecanismos de coordinación y los controles directos del gobierno central (centraliza-ción). Por su parte, los estímulos que introduce el mercado financiero para alejar a losgobiernos subcentrales de un endeudamiento excesivo, y que constituyen el objeto de análi-sis del presente trabajo, son el aumento del coste financiero para aquellas unidades de go-bierno más endeudadas y, llegado el caso, el racionamiento o incluso la denegación de nue-vos créditos a las mismas.

Para que la disciplina del mercado pueda funcionar de forma eficaz, deben darse una se-rie de condiciones que, siguiendo a Lane (1993), son las siguientes. En primer lugar, se re-quiere la existencia de mercados de capitales libres y abiertos, de tal forma que los deudorespúblicos no puedan acceder a fuentes de financiación privilegiadas a través, por ejemplo, dela existencia de coeficientes obligatorios de inversión. En segundo lugar, para que el merca-do pueda discriminar de forma adecuada, se requiere que los prestamistas puedan disponerde toda la información relevante sobre la solvencia y la situación financiera de los diferentesdeudores públicos. En tercer lugar, no debe poder anticiparse la existencia de respaldo finan-ciero por parte de otros niveles de gobierno para aquellos deudores que incurran en situacio-nes financieras arriesgadas. Por último, es necesario que los deudores respondan a las seña-les del mercado financiero ajustando su conducta presupuestaria y disminuyendo su nivel deendeudamiento cuando sea preciso.

Los requisitos para que el mercado funcione correctamente son, por tanto, muy restricti-vos y de difícil cumplimiento, especialmente en países como España, donde las propias con-diciones institucionales han limitado tradicionalmente la supervisión directa por parte delmercado, como señala Estévez (1992). Así, a continuación señalamos algunas evidenciasque parecen indicar que las condiciones idóneas para que el mercado funcione correctamenteno se cumplen, al menos íntegramente, en el caso español.

Con respecto a la primera de las condiciones señaladas, la existencia de mercados de ca-pitales libres y abiertos parece quedar garantizada en gran medida por la normativa de laUnión Europea. Sin embargo, y aunque el acceso privilegiado a fuentes de financiación a tra-vés, por ejemplo, de los coeficientes obligatorios de inversión vigentes durante los años 80,ha dejado de existir, todavía quedan abiertas algunas vías que permiten a las ComunidadesAutónomas (a partir de ahora CC.AA.) obtener financiación en condiciones ventajosas. Eneste sentido, Monasterio, Sánchez y Blanco (1999) encuentran cierta evidencia de la instru-mentalización por parte de los gobiernos autonómicos de su presencia en los órganos recto-res de las Cajas de Ahorros.

La segunda de las condiciones señaladas hace referencia a que los mercados deben dis-poner de información suficiente sobre la verdadera situación financiera y el grado de solven-cia de los gobiernos regionales, lo cual en muchos casos es un problema porque la informa-

78 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ

ción no existe, es incompleta, o no fiable, dado que el gobierno emisor de la informacióntiene incentivos para ocultar su verdadera situación como deudor. A ello, como se mencionaen Vallés (1999), hay que añadir que la correcta comprensión de la información presupuesta-ria queda reservada a personas con conocimientos muy especializados.

La tercera de las condiciones señaladas por Lane (1993) implica que el funcionamientoeficaz del mercado como mecanismo de disciplina exige que no exista la posibilidad de que ungobierno subcentral en apuros pueda ser «rescatado» mediante ayudas del nivel central, dadoque en este caso el mercado podría seguir prestándole más allá de lo que sería el límite para elresto de clientes (probabilidad de quiebra nula). Sin embargo, esta condición tampoco parecequedar asegurada para el caso español. Así, Baiges (1991, p. 12), Monasterio (1996, p. 278) yRoig (1987, p. 159) manifiestan que para los gobiernos subcentrales queda abierta siempre laposibilidad de asunción o liquidación de su deuda por parte del Estado, tal como ocurrió para elnivel municipal (1984-1986). Además, existen evidencias indirectas que sugieren la existenciade dicho respaldo encubierto, como serían la renegociación del sistema de financiación sanita-rio autonómico o la evolución de la situación crediticia de algunas CC.AA.

La última de las condiciones señaladas es la que parece gozar de un mayor grado decumplimiento en el caso español. En este sentido, Monasterio, Sánchez y Blanco (1999) ob-servan cierta evidencia de que durante el período 1993-1997, las CC.AA. más endeudadasadoptaron medidas para corregir los altos niveles de endeudamiento. De igual modo, Ezquia-ga y Mora (1995, p. 287) señalan cómo a partir de 1991 se produce un proceso de saneamien-to de la situación financiera de algunas CC.AA.

Como conclusión de cuanto antecede, podemos señalar que existen indicios suficientespara cuestionar el cumplimiento de las condiciones señaladas por Lane (1993) y, en conse-cuencia, sugerir que el mercado no puede por sí solo asegurar el control del endeudamientosubcentral en el caso español. Sin embargo, esta ausencia de suficiencia no obsta para que elmercado pueda introducir cierto grado de disciplina en la política de endeudamiento autonómi-co, debiéndose complementar o reforzar dicho proceso por otros métodos de control existentes.Así, el objetivo que nos planteamos es analizar en qué medida el mercado financiero ha actua-do como elemento disciplinador de la política de endeudamiento de las CC.AA. españolas.

No obstante, existe un conjunto de limitaciones importantes en nuestro análisis, al apo-yarnos para analizar el funcionamiento del mercado como mecanismo de control del endeu-damiento autonómico, principalmente, en la relación que existe entre una aproximación a lasprimas de riesgo soportadas por la deuda de los gobiernos regionales y la evolución de sustock de deuda. Por tanto, nuestro estudio no analiza cómo responden y con qué rapidez lasCC.AA. a los estímulos del mercado, y si los mismos son suficientes para alejarlas de endeu-damientos excesivos, ni compara la eficacia de este mecanismo disciplinador frente a otros.

El trabajo se ha estructurado en cuatro epígrafes. En el primer epígrafe se abordan loselementos teóricos fundamentales y la literatura empírica disponible sobre la eficacia delmercado financiero como mecanismo de disciplina de las políticas de endeudamiento de losgobiernos subcentrales. En el segundo epígrafe se discuten las hipótesis o variables a con-trastar y la especificación del modelo econométrico para el caso de las CC.AA. En el tercer

El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 79

epígrafe se presentan y comentan los principales resultados obtenidos en las estimaciones.Finalmente, se destacan las conclusiones fundamentales de nuestro trabajo.

2. El mercado financiero y el control del endeudamiento subcentral

Entre los principales mecanismos de protección para que los gobiernos subcentrales noalcancen un endeudamiento excesivo puede encontrarse la mala disposición que los merca-dos tienen para prestar a aquellas unidades de gobierno que han adquirido un nivel de deudaelevado, salvo a costa de un tipo de interés prohibitivo que impide el endeudamiento. Bajo lahipótesis del mercado como instrumento que disciplina el endeudamiento, se considera quelos tipos de interés aumentarán paulatinamente a una tasa creciente con el nivel de deuda, su-ministrando a los prestatarios un incentivo para evitar una deuda excesiva. No obstante, sieste estímulo fracasase, los mercados podrían responder denegando el acceso a nuevos crédi-tos a los deudores irresponsables 1.

En este apartado se comentan brevemente los elementos teóricos básicos y los principa-les trabajos que presentan evidencia empírica sobre el papel del mercado financiero comomecanismo de disciplina del endeudamiento público. La hipótesis de disciplina del mercadosupone la existencia de una relación no lineal entre el tipo de interés y el nivel de deuda. Estaausencia de linealidad ha sido contrastada, para el caso norteamericano, por los trabajos deEichengreen y Bayoumi (1994) y Bayoumi, Goldstein y Woglom (1995).

Ambos estudios, asumiendo las hipótesis de que la deuda de todos los Estados tiene ven-cimiento a un año, que se vende en mercados financieros competitivos, y que los prestamis-tas son neutros al riesgo, toman como punto de partida la siguiente ecuación de arbitraje:

[1]

donde «s» es la prima de riesgo; «R» representa el tipo de interés libre de riesgo; «P(H)» esla probabilidad de pago o devolución de la deuda, en la que «H» viene medida por una seriede determinantes de insolvencia, tal que cuanto mayor sea «H», más alta será la probabilidadde que la renta del gobierno sea tan reducida que impague (P´ < 0 y P(0) = 1), suponiéndoseademás, por simplicidad, que en ese caso el prestatario no devuelve nada; «ϒ» es el tipo degravamen del IRPF local y estatal; y «α» es un parámetro. El término «αϒ», consideradoúnicamente en el trabajo de Bayoumi, Goldstein y Woglom (1995), se incluye para tener encuenta la fuerte demanda de deuda en los Estados con tipos de gravamen elevados en el im-puesto sobre la renta, ya que generalmente los ingresos obtenidos por la suscripción de bonosemitidos por los municipios de dentro del Estado están exentos.

Esta ecuación no es sino una función de oferta de crédito en la que se plantea la igualdadentre la esperanza matemática de la rentabilidad después de impuestos asociada a la suscrip-ción de deuda emitida por un Estado, y la rentabilidad después de impuestos obtenida al sus-cribir un activo financiero libre de riesgo. Sin embargo, la forma concreta de la función a es-timar depende de los supuestos que se hagan respecto a los determinantes del nivel desolvencia del deudor (H), y la función de distribución que sigue la probabilidad de pago

80 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ

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(P(H)). Así, Bayoumi, Goldstein y Woglom (1995) suponen con respecto a «H» que es unafunción lineal de la ratio deuda pendiente de amortizar respecto al producto interior bruto, yde un vector «X» de otros factores que afectan al riesgo o probabilidad de insolvencia. Conrespecto a «P(H)», suponen que sigue una distribución exponencial [P(H) = exp(–H)]. Bajoestos supuestos, obtienen la siguiente función de oferta a estimar 2:

[2]

donde «δ», «π», y el vector «β» son los parámetros a estimar.

De acuerdo con esta expresión, la linealidad de la función de oferta se contrasta a travésdel parámetro que acompaña a «B» en el denominador. Si el mismo resulta significativamen-te mayor que cero, podrá concluirse que la prima de riesgo aumenta a una tasa creciente conla ratio de endeudamiento, es decir, que la función de oferta es no lineal, y que el mercado es-tablece un «tope» máximo al endeudamiento subcentral.

Por su parte, Eichengreen y Bayoumi (1994), para obtener la ecuación a estimar, tambiénhacen el supuesto de que «P(H) = exp(–H)», pero difieren con respecto a Bayoumi, Goldsteiny Woglom (1995) en la especificación de la forma funcional de «H». De tal forma, para con-trastar la no linealidad de la curva de oferta, obtienen la siguiente ecuación a estimar:

[3]

siendo «d» y «β» los parámetros a estimar (en el caso de β, vector de parámetros); «B» la ra-tio de deuda vi0va respecto al producto interior bruto; y «X» un vector de otros factores queafectan al riesgo o probabilidad de insolvencia.

En la tabla 1 se presenta un resumen más detallado sobre las variables, metodología uti-lizada y principales resultados obtenidos en estos dos trabajos, y el de Capeci (1994), en elcual también se analiza, aunque desde una perspectiva diferente, la influencia del mercadofinanciero en la política de endeudamiento subcentral. A continuación se comentan las prin-cipales conclusiones obtenidas en dichos trabajos.

El trabajo de Eichengreen y Bayoumi (1994) se centra de forma especial en el análisis dela influencia de las restricciones fiscales al endeudamiento sobre la prima de riesgo, y sobreel «tope» máximo de endeudamiento permitido por el mercado. En ambos casos encuentranla evidencia esperada, resultados que vendrían justificados por la hipótesis de que la probabi-lidad de quiebra es inferior en aquellos Estados en que su política de endeudamiento se vesometida a controles fiscales más severos, concluyendo, por tanto, que dichos límites consti-tuyen un mecanismo de control efectivo. Posteriormente, estos resultados se ratifican en eltrabajo de Bayoumi, Goldstein y Woglom (1995), observando una influencia negativa de lasrestricciones fiscales al endeudamiento sobre la prima de riesgo, y haciendo especial hinca-pié en la no linealidad de la función de oferta estimada.

Con respecto al tercero de los trabajos señalados, hay que indicar que, aunque Capeci(1994) no entra en consideraciones sobre la ausencia de linealidad de la función de oferta,también ofrece evidencia favorable de la efectividad del control del mercado. En este trabajose presta una atención especial al problema de endogeneidad que pueden presentar las varia-

El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 81

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82 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ

Tabla1

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Tabla1(continuación)

Trabajosempíricosqueanalizanladisciplinaqueejerceelmercadosobreelendeudamientosubcentral

bles de endeudamiento, tanto el volumen de deuda correspondiente a la emisión considerada,como la deuda viva procedente de otras emisiones. De hecho, los resultados de las estimacio-nes varían de forma significativa según se considere o no dicho problema.

Recapitulando, cabe señalar que de acuerdo con la evidencia aportada por los trabajosprevios, y referida al caso norteamericano, el mercado financiero parece haber jugado un pa-pel relevante en el control del endeudamiento subcentral. Tomando como punto de partidadichos trabajos, el objetivo que nos planteamos es analizar la influencia del mercado finan-ciero como mecanismo de control del endeudamiento público subcentral en España, en con-creto, para el caso de los gobiernos regionales.

Aunque el tema es de gran relevancia en el entorno económico actual, la evidencia empíri-ca al respecto es todavía muy limitada. Únicamente Monasterio, Sánchez y Blanco (1999) rea-lizan una aproximación sencilla, como ellos mismos señalan, para tratar de evaluar en qué me-dida la disciplina del mercado ha actuado discriminando el coste soportado por las CC.AA. enfunción del volumen de su deuda. Con tal finalidad, estiman por mínimos cuadrados un mode-lo de efectos fijos en el que el tipo de interés, aproximado a través del cociente entre gastos fi-nancieros y stock de deuda, viene explicado por el porcentaje de deuda respecto al PIB, y por lacarga de la deuda, obtenida como el cociente entre la suma de gastos por intereses y amortiza-ción y los ingresos corrientes. El coeficiente estimado que obtienen para la variable carga fi-nanciera es positivo y estadísticamente significativo, tal como cabía esperar. Sin embargo, elcoeficiente de la variable «deuda/PIB» es negativo, y estadísticamente significativo, lo que in-dica que aquellas CC.AA. más endeudadas soportan tipos de interés más bajos. La explicacióna este resultado tan sorprendente puede hallarse, como indican los propios autores, en el hechode que a lo largo del período considerado se ha producido una importante reducción de los ti-pos de interés, a la vez que crecía el volumen de endeudamiento de las CC.AA.

Por otro parte, la conveniencia de considerar otras variables que pueden influir en la ca-pacidad de una CA para hacer frente al pago de la deuda, así como la necesidad de dar un tra-tamiento econométrico apropiado al problema de endogeneidad que presenta la ratio de en-deudamiento utilizada como variable explicativa, son aspectos que han podido influir en losresultados obtenidos por Monasterio, Sánchez y Blanco (1999), y que tratarán de ser mejora-dos en el presente trabajo.

3. Formulación de una propuesta para la estimación de la teoríadel racionamiento del crédito en el ámbito de los gobiernosautonómicos

Una vez analizados brevemente los aspectos teóricos fundamentales, y los principalestrabajos econométricos sobre la oferta crediticia y los niveles de gobierno subcentral, el obje-tivo de este epígrafe es abordar la especificación empírica concreta y las distintas hipótesisque vamos a utilizar en la estimación del modelo de oferta crediticia afrontada por lasCC.AA. En consecuencia, no desarrollamos un modelo que explique el comportamiento dela demanda de endeudamiento por parte de las CC.AA., cuestión que, aunque tratada de for-

84 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ

ma incipiente por la literatura nacional, ha sido estudiada en los trabajos de Monasterio ySuárez (1993, 1996), García-Milá y McGuire (1994), García-Milá, Goodspeed, y McGuire(1999), y Vallés (1999). No obstante, y aunque este tema no se trata de forma directa en elpresente trabajo, es preciso tener en cuenta que el tipo de interés y el nivel de deuda están de-terminados simultáneamente por la interacción de la oferta y la demanda, generando este he-cho problemas de endogeneidad que habrán de ser considerados, como explicaremos poste-riormente, en la estimación econométrica.

Varias son las razones que han motivado nuestra aproximación alternativa al tema del en-deudamiento autonómico, pudiendo destacar de entre ellas dos. Por una parte, la especificaciónde una función no lineal de la oferta de deuda supone un enfoque novedoso en la literatura es-pañola sobre el endeudamiento autonómico. Por otra, nuestra estimación incorpora ciertas mo-dificaciones en las variables independientes y amplía las posibles causas explicativas respectoa la literatura internacional revisada. Finalmente, como hemos apuntado, también pretendemosir cerrando la brecha que existe entre la importancia que la deuda ha adquirido para las arcas delas CC.AA., y el escaso reflejo que todavía tiene en el campo de los estudios empíricos.

Esta última afirmación es debida, en parte, a que la reciente creación en España de la ac-tual estructura territorial de la Administración limita seriamente la posibilidad de realizar es-tudios econométricos basados en series cronológicas. Sin embargo, creemos que esta dificul-tad se solventa, parcialmente, empleando datos de panel, dado que, por un lado, nos permitedisminuir los problemas derivados del número reducido de períodos con que cuentan las se-ries históricas y, por otro, incorporar los posibles comportamientos dispares de los diferentesgobiernos territoriales.

Junto al problema que supone la reducida dimensión de las series temporales, subsistendos problemas adicionales: la disponibilidad de los datos necesarios y la comparabilidad delos mismos entre distintas jurisdicciones y ejercicios presupuestarios. Para solventar el pri-mero de dichos problemas, hemos tenido que recurrir a la construcción de nuestra propia va-riable endógena a partir de los datos presupuestarios publicados por la Dirección General deCoordinación con las Haciendas Territoriales (DGCHT), y del nivel de endeudamiento pu-blicado por el Banco de España (BE), debiendo señalarse que dicha forma de aproximarnos ala variable endógena puede afectar a la validez de nuestras estimaciones y conclusiones, sibien, hasta el momento, no existe otra posibilidad disponible. Por otro lado, para eludir elobstáculo que supone la comparación de las mismas magnitudes a lo largo del tiempo, y en-tre CC.AA. con características distintas, y garantizar la homogeneidad de la información pre-supuestaria, utilizaremos las publicaciones de la DGCHT para las variables presupuestariasy tomaremos los datos como porcentaje de la estimación del valor añadido bruto (PIB) sumi-nistrada por la Contabilidad Regional de España (Instituto Nacional de Estadística).

El período objeto de estudio se limita al comprendido entre los ejercicios 1990 y 1995,ya que si han operado los mecanismos de restricción del endeudamiento, bien el mercado,bien los límites legales, es de esperar que lo hayan hecho en el momento en que la situaciónfiscal y económica fue menos favorable. Junto a ello, también hemos optado por dicha fasetemporal debido a que el Banco de España únicamente suministra datos sobre la deuda viva a

El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 85

corto plazo a partir de 1990, mientras que la Dirección General de Coordinación con las Ha-ciendas Territoriales proporciona los gastos financieros por intereses de la deuda a largo ycorto plazo, por lo que es necesario tener información de ambos tipos de deuda para aproxi-marse al tipo de interés medio que pagan las CC.AA.

Llegados a este punto, vamos a abordar la exposición de las variables explicativas quepretendemos ensayar, y que aparecen agrupadas en dos grandes grupos, argumentos institu-cionales y consideraciones fiscales y de capacidad de pago o económicas. El objetivo de lasprimeras es acomodar la teoría al contexto específico de los gobiernos regionales en España,mientras las segundas pretenden aproximarse a distintos indicadores que nos permitan deter-minar los factores de riesgo crediticio que presentan las distintas CC.AA.

3.1. Hipótesis institucionales

Las variables que hemos escogido para representar las distintas hipótesis institucionalesdel contexto autonómico son las siguientes: variables relacionadas con el nivel competen-cial, las CC.AA. uniprovinciales, la evolución del período analizado, y la holgura disponiblepor cada CA con respecto al nivel máximo pactado en los Escenarios de Consolidación Pre-supuestaria (ECP). A continuación se analizan estas variables con algo más de detalle.

a) Nivel competencial (DCOMPit): en este caso, se trata de dilucidar el posible impac-to en la prima de riesgo que soportan las distintas CC.AA. con diversos niveles competencia-les y, especialmente, por su importancia cuantitativa, los asumidos por las CC.AA. del art.151 (sanidad y educación). Bajo nuestro punto de vista, el signo esperado sería ambiguo, yaque las transferencias que cubren los gastos sanitarios y educativos pueden ser insuficientes,representando un mayor riesgo o, por contra, generar un excedente que podría ser destinadoa otros gastos distintos.

b) Evolución del período (DTENDit): también pretendemos determinar la posible mo-dificación de la prima de riesgo a lo largo del período objeto de estudio. En este sentido, po-dríamos atribuir dicha tendencia a dos causas que operan en la misma dirección. Por una par-te, desde 1992 ha funcionado un sistema en el que están vigentes los límites legales alendeudamiento y, adicionalmente, una coordinación con débiles incentivos impuesta comoconsecuencia de los acuerdos alcanzados en Maastricht. Por otra, la sensible disminución delos tipos de interés que se produce a lo largo del período analizado ha podido provocar unadisminución del margen de maniobra de las entidades financieras a la hora de establecer laprima de riesgo, resultado que estaría relacionado con la explicación que dan Monasterio,Sánchez y Blanco (1999) en su razonamiento de la evolución de los tipos de interés medios.A priori, el signo esperado para el coeficiente de la variable DTEND sería negativo 3.

c) Comunidades Autónomas uniprovinciales (DPROVit): con esta variable intentamoscaptar la posible influencia del papel perverso que ha podido jugar la variable «unidades ad-ministrativas» en el porcentaje de participación en los ingresos del Estado, o el legado defici-tario de las antiguas Diputaciones Provinciales en la situación financiera de las CC.AA. uni-provinciales. El signo esperado es positivo.

86 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ

d) Margen de maniobra respecto a los ECP (MECPit): en este caso, pretendemos esta-blecer la posible influencia sobre la prima de riesgo de la holgura existente en cada CA res-pecto al límite máximo de endeudamiento pactado en los ECP. El signo que cabría esperarpara el coeficiente estimado de esta variable es negativo, es decir, aquellas CC.AA. cuya ca-pacidad «normativa» de endeudamiento sea menor deberían soportar una prima de riesgomayor, al encontrarse en una situación crediticia menos saneada y más próxima al límite má-ximo pactado o autorizado.

3.2. Hipótesis fiscales y de capacidad de pago o económicas

Pese a la importancia que estas variables pueden tener en la explicación de las políticasde endeudamiento autonómico y su coste, no queremos ocultar la dificultad de establecer conrigor el tipo de variables proxy que modelizarán las distintas hipótesis. Así, dentro de las va-riables fiscales y de capacidad de pago hemos considerado el PIB per cápita, el ahorro prima-rio y los ingresos tributarios, es decir, aquellas variables que pueden reflejar la corriente ac-tual de ingresos y, por tanto, de devolución de la deuda. Por otro lado, hemos seleccionadocomo variables económicas aquellas que guardan relación con las necesidades de gastos delas CC.AA., y con su situación crediticia, ya que pueden tener cierto impacto sobre la primade riesgo, considerando la población y el PIB relativo de las CC.AA., la tasa de crecimientodel PIB de las Comunidades y el nivel de la deuda alcanzado por las distintas CC.AA. Esteconjunto de variables y el signo de la relación esperada con la prima de riesgo son los que pa-samos a precisar a continuación:

a) Fiscales y de capacidad de pago: queremos determinar en qué medida una mayorcapacidad recaudatoria o política combinada de ingresos y gastos afectaría al nivel de la pri-ma de riesgo soportada por las CC.AA. En este caso, vamos a contrastar este argumento através de distintas variables explicativas: los ingresos tributarios propios (TRIBit) 4, el ahorroprimario (AHORRit) y, finalmente, el PIB per cápita (PIBPCit) como posibles indicadores dela capacidad de las distintas CC.AA. para hacer frente a su deuda y, por ende, del posibleriesgo financiero inherente a las mismas con relación al esfuerzo tributario que realizan, lasituación fiscal que ostentan y la posible riqueza relativa de cada una de ellas. El signo espe-rado para todas estas especificaciones sería negativo, ya que una mayor capacidad financierasupone un menor riesgo y, consecuentemente, debería implicar una prima de riesgo inferior.

b) Necesidades de gasto: pretendemos observar en qué medida las distintas necesi-dades de gasto de las CC.AA., debidas a una mayor población (POBRELATit) o renta(PIBRELATit) son responsables de las variaciones observadas en la prima de riesgo sopor-tada por las CC.AA. Así, si se cumple la hipótesis reiteradamente mantenida de que los re-cursos que proporciona el sistema de financiación son insuficientes para cubrir las deman-das de gasto que deben atender las CC.AA., debido a que el sistema de financiación no eslo suficientemente flexible para adaptarse a demandas de gasto dispares, unas mayores ne-cesidades de gasto pueden ir asociadas a un riesgo más elevado, dada la posible insuficien-cia financiera que incorpora el sistema de financiación, y el coeficiente de esas variablesdebería ser positivo 5.

El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 87

c) Ciclo económico (I(PIB)it): la argumentación asociada a la tasa de crecimiento de larenta es la posible influencia que puede ejercer el ciclo económico en la situación financierade las CC.AA. Dicha variable nos permitirá detectar en qué medida una tasa de crecimientoeconómico elevada contribuye a mejorar la situación financiera de las CC.AA., causandouna disminución en la prima de riesgo que soportan, y arrojando el coeficiente de la variableun signo negativo 6.

d) Stock de deuda (SDEUDAit): intentaremos comprobar el grado de incidencia delstock de deuda de cada CA sobre la prima de riesgo. En este caso, el signo esperado será po-sitivo, ya que un mayor nivel de deuda acumulado supone un riesgo crediticio superior, queserá castigado con una prima más elevada.

De todo este análisis, hemos sintetizado la información que aparece en la tabla 2, y quepresenta las distintas variables escogidas, los símbolos, la construcción específica de las mis-mas, el signo esperado y la fuente estadística empleada 7.

88 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ

El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 89

Tabla2

Signosesperadosdelasvariables

Símbolo

Hipótesis

Construcción

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Fuente

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3.3. Especificación del modelo

Una vez analizadas las distintas variables que pueden ser sometidas a contraste, debe-mos pasar a establecer la especificación concreta del modelo. Así, dadas las recomendacio-nes teóricas, nuestra hipótesis nula consiste en que, atendiendo al contexto institucional delendeudamiento autonómico, debería poder explicarse la prima de riesgo que soporta cadaCA como una función no lineal del nivel de endeudamiento, de los elementos institucionalesy de algunos factores que influyen en el riesgo de insolvencia o en la capacidad de lasCC.AA. para hacer frente a sus obligaciones. El modelo que vamos a estimar a través de mí-nimos cuadrados no lineales con datos de panel es:

donde i = CC.AA.; t = año (1990-95); DX = variable dummy; I(X) = incremento anual;NECESIDAD = pobrelatit o pibrelatit; y FISCALES Y DE CAPACIDAD DE PAGO(FISCAP) = tribit, ahorrit o pibpcit.

Con respecto a la variable a explicar o endógena, cabe decir que es una aproximación ala prima de riesgo (PRit), calculada como el cociente entre gastos financieros por intereses yel stock de deuda a 31 de diciembre, menos la misma relación para el conjunto de CC.AA.Dicho cálculo se transforma para obtener una serie con todos los datos positivos, y evitar po-sibles problemas matemáticos con algunos procedimientos de estimación (tabla 3). Somosconscientes de que el resultado obtenido no es más que una aproximación a la posible primade riesgo soportada por cada CA, pero debe tenerse en cuenta que, por el momento, no sedispone de otra forma alternativa para poder estimar la ecuación planteada 8.

Por otro lado, cabe señalar que, aunque resultaría de gran interés poder utilizar, en lugarde un tipo de interés medio, el tipo de interés correspondiente a cada nueva emisión de deu-da, también en este caso existirían problemas asociados a la comparabilidad entre las dife-rentes emisiones, ya que el tipo de interés viene afectado, además de por la prima de riesgo,por otros factores, como puede ser el vencimiento medio de cada emisión o la existencia deperíodos de carencia.

Es más, para ejemplificar los problemas a que nos estamos refiriendo, y que puedencuestionar las conclusiones de nuestro trabajo, creemos conveniente presentar la compara-ción de la evolución del tipo de interés medio calculado en nuestro ejercicio, aunque en estecaso para el total de CC.AA., con la pauta de comportamiento del tipo de interés de las letras,las obligaciones y los bonos del Estado para el período objeto de estudio. A la luz de lafigura 1, podemos concluir que los niveles y la senda de evolución del tipo medio y de ladeuda emitida por el Estado presentan algunas diferencias, en concreto, para el año 1993 seobserva un resultado llamativo. No obstante, pensamos que existe una tendencia de evolu-ción lo suficientemente similar para que nuestro ejercicio de simulación tenga interés, que-dando justificadas, en gran parte, las diferencias observadas por la variación del vencimientomedio del stock de deuda autonómica a lo largo del período.

90 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ

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El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 91

Tabla 3Aproximación a la prima de riesgo de las CC.AA.

1990 1991 1992 1993 1994 1995

ANDALUCÍA 0,0917 0,1082 0,1123 0,0550 0,0339 0,0310ARAGÓN 0,0956 0,0381 0,0681 0,0385 0,0204 0,0172ASTURIAS 0,0991 0,0926 0,0846 0,0670 0,0240 0,0151BALEARES 0,1025 0,0851 0,1111 0,0586 0,0221 0,0251C. VALENCIANA 0,0491 0,0453 0,0797 0,0436 0,0044 0,0283CANARIAS 0,0797 0,0489 0,0055 0,0222 0,0143 0,0228CANTABRIA 0,1197 0,1427 0,1319 0,0885 0,0503 0,0479CASTILLA-LA MANCHA 0,0945 0,0891 0,0552 0,0328 0,0083 0,0057CASTILLA Y LEÓN 0,0669 0,0655 0,0849 0,0469 0,0147 0,0166CATALUÑA 0,1299 0,1147 0,1370 0,0668 0,0291 0,0183EXTREMADURA 0,0803 0,1458 0,0747 0,0304 0,0151 0,0174GALICIA 0,0514 0,0657 0,1149 0,0333 0,0329 0,0294LA RIOJA 0,0572 0,0927 0,1484 0,0730 0,0395 0,0225MADRID 0,1140 0,0875 0,1102 0,0461 0,0326 0,0369MURCIA 0,0886 0,0900 0,0996 0,0327 0,0405 0,0288NAVARRA 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000PAÍS VASCO 0,0732 0,0851 0,0941 0,0359 0,0355 0,0277

Prima para el total de CC.AA. 0,0820 0,0822 0,0890 0,0454 0,0246 0,0230Prima para las CC.AA. del art. 151 0,0803 0,0766 0,0899 0,0442 0,0229 0,0260Prima para las CC.AA. del art. 143 (pluriprov.) 0,0843 0,0846 0,0707 0,0372 0,0146 0,0142Prima para las CC.AA. del art. 143 (uniprov.) 0,0969 0,0984 0,1143 0,0610 0,0348 0,0294Prima para las CC.AA. forales 0,0366 0,0426 0,0470 0,0179 0,0178 0,0139

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos suministrados por el BE y la DGCHT.

Fuente: Elaboración propia a partir de datos suministrados por el BE y la DGCHT.

Figura 1. Comparación del tipo de interés medio para el total de CC.AA.con el de la deuda emitida por el Estado

0

0,02

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0,06

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0,16

1990 1991 1992 1993 1994 1995

Letras a 1 año Bonos a 3 años Bonos a 5 años

Obligaciones a 10 años Obligaciones a 15 años Total CCAA

De tal modo, para los ejercicios de 1990-91, el vencimiento medio de la deuda autonó-mica considerada se sitúa entre 6,1 y 6,9 años, observándose una tendencia decreciente tantodel tipo de interés medio calculado como de los bonos a 5 y 10 años. De igual modo, en 1994y 1995, con vencimientos medios de 10 años y 15 años para el stock medio regional, se ob-serva una pauta de evolución similar entre el tipo de interés medio autonómico y el interés dela deuda del Estado. Para el ejercicio 1992, se observa una tendencia creciente del tipo de in-terés medio autonómico a diferencia del tipo de los bonos a 5 y 10 años que continúan su dis-minución. Dicha evolución la atribuimos a que el vencimiento medio para la deuda autonó-mica cae de casi 7 años a 3,9 años, experimentando su senda una evolución coherente con eltipo de las letras del Tesoro que aumenta. Finalmente, para 1993 se observa una tendencia le-vemente creciente que no se da para la deuda estatal, y que atribuimos a que el vencimientomedio del stock de deuda regional pasa de 3,9 años a casi 18 años. A pesar de que no se dis-pone de la información para los tipos de interés de los bonos a 15 años en dicho ejercicio, síque se observa que la evolución de su tipo de interés es fuertemente creciente.

Una vez revisadas las hipótesis y especificado el modelo a estimar, vamos a relatar bre-vemente el procedimiento que hemos seguido para la determinación de los modelos con quetrabajaremos bajo el entorno del TSP 4.3. En una primera fase, y para la endógena que plan-teábamos, hemos procedido a estimar los modelos que incorporan, en primera instancia, sóloun conjunto parcial de las variables explicativas o hipótesis revisadas, ya que el método deestimación utiliza un procedimiento iterativo que difícilmente lograría la convergencia si in-troducimos todas las variables exógenas de una sola vez 9. Una vez obtenida una estimacióninicial de los parámetros, se fueron introduciendo las restantes variables explicativas, com-probando que no existen problemas de multicolinealidad relevantes entre las variables exó-genas.

Dado que el stock de deuda puede presentar problemas de endogeneidad, se comparanlos resultados obtenidos cuando dicho problema es obviado, con los que se derivan de unprocedimiento de estimación en dos etapas. Así, este último procedimiento supone estimaren una primera fase el stock de deuda en función de un conjunto de variables exógenas para,posteriormente, en una segunda etapa, sustituir en la función de oferta a estimar el stock dedeuda real por los valores predichos para el mismo obtenidos en la primera fase.

Para estimar el stock de deuda (STOCKRFIT), hemos tomado como punto de partida lostrabajos de Monasterio y Suárez (1993, 1996). Las variables explicativas que se han mostra-do como significativas en la estimación mínimo cuadrática del stock de deuda son una varia-ble dummy que recoge la entrada en vigor de los ECP, el nivel de gastos en sueldos y salariosy bienes y servicios corrientes respecto al PIB, la tasa de crecimiento del PIB, una dummypara las CC.AA. uniprovinciales, y tres variables ficticias representativas de tres CC.AA.(Canarias, Cantabria, y Murcia), cuyas observaciones constituyen outliers.

Como mencionan Nelson y Startz (1990), unas variables instrumentales no significativaspueden conducir a problemas en la estimación. La comprobación de la adecuación de nues-tras variables instrumentales se desprende de que se rechaza fácilmente la no significatividadconjunta de las variables instrumentales, y el R2 es del 0,806, próximo al que obtienen Mo-

92 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ

nasterio y Suárez (1993, 1996) en sus estimaciones del stock de endeudamiento, que son lasúnicas que hemos encontrado sobre la deuda viva de las CC.AA. Por tanto, podemos con-cluir que las variables instrumentales tienen un poder explicativo razonable de la variableque presenta problemas de endogeneidad. Además, el contraste de Sargan se muestra favora-ble a la validez de los instrumentos utilizados (4,216 en el modelo lineal sin variables instru-mentales y 3,753 en el modelo no lineal sin variables instrumentales) y las pruebas realizadaspara las estimaciones se muestran bastante estables frente a distintas combinaciones de lasvariables instrumentales.

Por tanto, una vez revisada la literatura disponible, analizadas las distintas causas posi-bles que suministra la teoría sobre el endeudamiento, punto de partida para especificar el mo-delo, y explicado de forma escueta cuál ha sido el procedimiento que hemos seguido ennuestras estimaciones, vamos a comentar los principales resultados que hemos obtenido.

4. Estimación de un modelo econométrico para la teoríadel racionamiento crediticio en el contexto autonómico

Como paso previo a establecer los resultados, queremos remarcar la necesaria cautelacon que deben ser tomadas las conclusiones del modelo econométrico que se presenta, yaque los ajustes obtenidos no son todo lo buenos que se puede desear y la aproximación a laprima de riesgo tampoco se ajusta exactamente al concepto real del término. Sin embargo,también debemos apuntar que nuestras estimaciones están en línea o mejoran la bondad delos ajustes que obtienen las especificaciones de los distintos trabajos revisados.

En la tabla 4 se muestran todos los resultados obtenidos. En las columnas segunda y ter-cera de la tabla aparecen los coeficientes de las variables y sus respectivos t-estadísticos parala estimación de una función que considera una relación de carácter lineal entre la prima deriesgo y las variables explicativas, incluida el stock de deuda. Las columnas cuarta y quintarecogen los coeficientes y t-estadísticos obtenidos al realizar una estimación no lineal de lafunción. Los resultados de las columnas segunda y cuarta se han obtenido sin considerar laendogeneidad del stock de deuda, mientras que los de las columnas tercera y quinta procedendel método de estimación en dos etapas anteriormente comentado.

Centrándonos en los resultados del modelo que solventa los problemas econométricosmencionados, podemos destacar las siguientes conclusiones. Respecto a las variables institu-cionales, al menos tres hechos merecen una mención especial. En primer lugar, se ha obteni-do un signo negativo y significativo para la variable la DTEND, que capturaba una posibletendencia existente en el período. En segundo lugar, los coeficientes obtenidos para el mar-gen de maniobra de que goza cada CA con respecto al objetivo pactado en los ECP (MECP)muestran el signo contrario al esperado y significativo. Respecto a dicho resultado, y trascomprobar que no existen problemas de multicolinealidad entre MECP y SDEUDA, los au-tores encuentran una posible explicación en que los ECP fijaban mayores márgenes para lasCC.AA. más endeudadas, como puede verse en Vallés (2002).

El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 93

94 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ

Tabla 4Modelo no lineal en dos etapas con variables instrumentales para la retirada del nuevo crédito

a las CC.AA. de Régimen Común

LINEALES NO LINEALES

Sin variablesinstrumentales

Con variablesinstrumentales

Sin variablesinstrumentales

Con variablesinstrumentales

C 0,212562 **(8,50262)

0,219701 **(8,969)

0,179898 **(9,37168)

0,182301 **(9,85702)

DCOMP –0,0096817(–0,694727)

–0,023027(–1,57357)

0,00710464 *(2,37628)

0,00456982(1,17859)

DTEND –0,018332 **(–5,39554)

–0,021759 **(–6,22643)

–0,012049 **(–5,36806)

–0,012555 **(–6,33115)

DPROV 0,00262307(0,319823)

–0,00835065(–0,880996)

0,0076597 **(2,64772)

0,00567685(1,62646)

MECP 0,000412422 *(2,19141)

0000431905 *(2,35827)

0,000103411 *(2,31293)

0,000110554 **(2,92262)

I(PIB) 0,062226(0,455212)

0,14051(1,01956)

0,051737(1,24887)

0,069251(1,71509)

SDEUDA 0,384732(1,28231)

0,968544 *(2,51177)

–0,00299495(–0,036661)

0,028331(0,263009)

SDEUDA(denominador)

13,8554 **(22,8475)

14,9748 **(38,4811)

Fiscales y de capacidadde pago

TRIB –0,487965(–0,913089)

–0,324846(–0,619758)

–0,408448 **(–2,58184)

–0,086116(–1,01351)

AHORR –0,992414(–1,48551)

–1,06043(–1,92063)

–0,104791(–0,580409)

–0,189859 *(–2,18772)

PIBPC 0,0000000112452(0,727361)

0,0000000144563(0,980278)

–0,00000000233187(–0,427715)

–0,0000000063324(–1,31961)

Necesidades de gasto

POBRELAT –0,092171(–0,346537)

–0278731(–1,03757)

–0,082943(–1,53038)

–0,103405(–1,83796)

PIBRELAT 0,155683(0,632838)

0,315134(1,26069)

0,108015(1,60142)

0,128081(1,95972)

R2 0,64507 0,664714 0,640305 0,616557R2-corregido 0,59502 0,617431 0,584249 0,5568Observaciones 90 90 90 90

El valor del estadístico «t-Student» aparece entre paréntesis debajo del coeficiente estimado:* Indica significativamente distinto de 0 a un nivel de confianza del 95 por 100 en el contraste bilateral.** Indica significativamente distinto de 0 a un nivel de confianza del 99 por 100 en el contraste bilateral.

La última cuestión relacionada con las variables institucionales es la relativa a las carac-terísticas particulares de las CC.AA., como aquellas que son uniprovinciales o tienen mayo-res niveles competenciales, no han supuesto un comportamiento dispar. Ello puede ser debi-do a que dichos elementos diferenciadores han ido perdiendo importancia a lo largo de laevolución del marco autonómico.

Por la vertiente de las variables fiscales y de capacidad de pago, el indicador que mejo-res resultados ha proporcionado, con diferencia, ha sido el ahorro primario, siendo en todoslos casos significativo y mostrando el signo negativo esperado. Dos posibles explicacionespodemos atribuir a este resultado. Por un lado, el ahorro corriente es un mejor indicador de lasituación presupuestaria global (ingresos y gastos) y, por ende, de la capacidad de devolu-ción de la deuda, que los ingresos tributarios o el PIB per cápita, que reflejarían únicamentela capacidad para obtener ingresos. Además, es necesario tener en cuenta que la normativavigente a lo largo del período objeto de estudio impedía que se produjeran diferencias impor-tantes en las recaudaciones. Por otro, es importante señalar que, según la LOFCA, el uso delendeudamiento queda restringido a la financiación de gastos de capital o inversión, por loque aquellas CC.AA. que optan por una mayor contribución de su ahorro primario a la finan-ciación de dichos gastos tienen unas menores necesidades de endeudamiento y, por ende, re-presentan un menor riesgo crediticio.

En cuanto a las variables económicas, no hemos obtenido ningún resultado significativopara los dos indicadores alternativos de las necesidades de gasto que hemos considerado y,tampoco, para la tasa de crecimiento del PIB 10 y el nivel alcanzado por su deuda viva, aun-que presenta el signo esperado. No obstante, si relajamos muy levemente el nivel de confian-za, al 94 por 100, las variables PIBRELAT y POBRELAT resultan significativas. En estecaso, la variable PIBRELAT arroja el signo esperado, confirmándose la hipótesis avanzadade que el sistema de financiación no es lo suficientemente flexible para adaptarse a las dife-rentes necesidades de gasto de las CC.AA. Sin embargo, la variable POBRELAT arroja unsigno negativo; en este sentido cabe mencionar que la variable población también puede serutilizada como un indicador de capacidad de devolución de la deuda, por lo que una posibleexplicación al signo no esperado podría responder al hecho de que una mayor población pue-de asegurar una mayor corriente de ingresos y, por ende, representar aquellas CC.AA. máspobladas un menor riesgo.

Finalmente, el coeficiente no lineal de la ecuación es significativo y arroja el signo espe-rado, indicando que es necesario establecer una especificación no lineal. Además, la eviden-cia empírica considerada está reflejando que para valores medios del stock deuda, el sistemafinanciero retira su confianza para la concesión de nuevos créditos a una CA cuando alcanzavalores que oscilan en torno al 6,7 por 100 de la ratio «endeudamiento/PIB». Este resultadosupone aproximadamente un nivel que está un 10 por 100 por encima del valor medio máselevado observado a lo largo del período (6,1 por 100 en 1995), lo que otorga todavía ciertomargen de maniobra para la mayoría de las CC.AA.

Antes de concluir con la exposición de los principales resultados empíricos, queremosabordar en este epígrafe un breve comentario sobre la conveniencia de utilizar variables ins -

El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 95

trumentales 11. Tras estimar distintas especificaciones del modelo, parece claro que, si no setienen en cuenta los problemas asociados a la endogeneidad del stock de endeudamiento, larelación entre la prima de riesgo y el nivel de deuda viva pierde significatividad y se altera elsigno de los coeficientes de las variables explicativas. Así, la estimación de la función no li-neal sin considerar la endogeneidad del stock de deuda, arroja un signo contrario al esperadopara la relación entre la prima de riesgo y la deuda, aunque no significativo estadísticamente.

No obstante, si se realiza la estimación de dicha función no lineal considerando la endo-geneidad, el signo de la relación pasa a ser el esperado, aunque el coeficiente sigue sin sersignificativo. En la estimación de la función lineal, el coeficiente del stock de deuda en el nu-merador pasa de ser positivo y no significativo, cuando no se considera el problema de endo-geneidad, a ser significativo cuando se utiliza un procedimiento de estimación en dos eta-pas 12. Estos resultados, así como el valor obtenido para el estadístico «F», al aplicar el con-traste de exogeneidad de Hausman (superior a 7 en el modelo lineal sin variables instrumen-tales y a 4 en el modelo no lineal sin variables instrumentales), muestran la necesidad de uti-lizar un procedimiento de estimación con variables instrumentales.

5. Conclusiones

Antes de establecer los comentarios relativos a las principales conclusiones que se deri-van de nuestro trabajo, queremos reiterar la prudencia con que deben ser considerados, yaque las limitaciones de nuestro análisis son importantes y, en especial, las relativas a la apro-ximación empírica que se realiza para la prima de riesgo, aunque debemos apuntar que algu-nas de nuestras limitaciones también están presentes en algunos trabajos revisados y quenuestras estimaciones presentan resultados en línea con los de la literatura comparada.

Dicho esto, los resultados presentados indican que el mercado financiero, a través de laprima de riesgo, no ha asignado un mayor coste a aquellas CC.AA. más endeudadas, no in-troduciendo, por tanto, suficientes estímulos para alejar a los gobiernos regionales de un en-deudamiento excesivo, por lo que consideramos que debe plantearse la necesidad de otrosinstrumentos de acompañamiento, como la coordinación y los límites legales, e incluso, lle-gado el caso, cierta centralización, que pueden cumplir funciones complementarias o cubrirotras finalidades. Ello se deriva de que la relación entre la prima de riesgo y el stock de deudapresenta una relación positiva, como cabía esperar, pero no significativa estadísticamente.No obstante, sí parece haber indicios suficientes para afirmar que la prima de riesgo presentauna forma no lineal, puesto que se ha encontrado un impacto estadísticamente significativopara el stock de deuda en el denominador y, por tanto, el mercado, a partir de un umbral deendeudamiento dado, retirará la confianza a las CC.AA. con elevados niveles de deuda, de-negándoles nuevos créditos.

Esta evidencia no es, por tanto, plenamente consistente con la hipótesis de que el sistemafinanciero actúa como garante de la disciplina presupuestaria subcentral, si bien, entendemosque la confirmación definitiva de esta hipótesis requiere dar pasos adicionales, entre los quepodemos mencionar la necesidad de analizar cómo responde el endeudamiento autonómico a

96 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ

los estímulos introducidos por el mercado y buscar explicaciones empíricas para algunas re-laciones a las que no hemos sabido dar una explicación sólida, cuestiones que trataremos deabordar en futuras investigaciones.

En conclusión, pensamos que este resultado es debido a que, como hemos señalado alprincipio de este trabajo, las condiciones necesarias para que el mercado funcione de formaeficaz son muy restrictivas. Entre éstas, podemos mencionar la libre movilidad del capital, laausencia de fuentes de financiación privilegiada, la disponibilidad a tiempo de una informa-ción veraz sobre la situación financiera y la solvencia de los distintos gobiernos regionales,la no presencia de efectos externos entre las primas de riesgo de las distintas regiones, laexistencia de problemas relacionados con la responsabilidad de la deuda subcentral, un siste-ma financiero fuerte que pueda soportar la quiebra de alguna jurisdicción y que preste el mis-mo trato que a otros clientes y, finalmente, una amplia tradición de negociación de la deudaen el mercado, que parece, por el momento, más propia de mercados anglosajones que euro-peos.

Notas

1. Frente a esta visión que podríamos denominar «positiva», los trabajos previos como, por ejemplo, los de Jaffeey Russell (1976), Eaton y Gersovitz (1981) y Stiglitz y Weiss (1981), mantenían que el racionamiento del cré-dito a los deudores respondía a la conducta racional de los prestamistas ante situaciones de información imper-fecta.

2. La descripción completa del desarrollo matemático seguido hasta obtener la función a estimar queda recogidaen el artículo de Bayoumi, Goldstein y Woglom (1995).

3. Los efectos señalados han tratado de ser recogidos también a través de ficticias anuales e incorporando paracada uno de los años el tipo de interés de los bonos del Estado a 10 años (vencimiento medio de la deuda auto-nómica), sin que ninguna de estas dos variables mejore significativamente la estimación realizada con la varia-ble DTEND.

4. Sin embargo, esta relación puede verse debilitada por la naturaleza de lo que hemos denominado tributos pro-pios, constituidos por tasas, impuestos directos e indirectos (tributos cedidos), que no se corresponden fiel-mente con las características atribuidas a los ingresos propios.

5. Además, dicho efecto puede verse potenciado por la distorsión que introdujo en la financiación de la inversiónnueva la consideración de la renta per cápita como elemento principal en la determinación del reparto del FCI,debido a su función redistributiva, y que perjudica a algunas CC.AA., como señalan Biescas y López Laborda(1992).

6. Es necesario destacar que esta variable también puede responder a la hipótesis denominada «fiscales y de ca-pacidad de pago».

7. La información de los estadísticos descriptivos más relevantes de las principales variables se proporciona enlas tablas A1 y A2. Además, en muchos casos, también se empleó en la especificación de la ecuación a estimarlas variables explicativas retardadas un período. Dicha modificación obedece al hecho de que es posible que lainformación presupuestaria únicamente esté disponible con cierto desfase temporal o para capturar los posi-bles efectos retardados que pueden tener algunas variables sobre los ingresos o los gastos. Este es el caso, porejemplo, de la variable MECP, el PIB per cápita o la tasa de crecimiento del PIB.

8. Adicionalmente, se ha estimado el modelo con otras dos construcciones alternativas de la variable endógena.Así, calculando la prima con respecto al valor mediano obtenido entre las CC.AA., los resultados obtenidos

El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 97

apenas se modifican. Por otro lado, calculando la prima de riesgo con respecto al tipo de interés correspon-diente al vencimiento medio de la deuda autonómica (bonos a 10 años), se obtiene un peor ajuste del modelo.

9. Teniendo en cuenta el modelo teórico y las estimaciones previas existentes, el conjunto de variables que he-mos tomado como punto de partida estaba compuesto por la variable ficticia que captura la reducción de los ti-pos de interés y la entrada en funcionamiento de los ECP, el stock de deuda respecto al PIB (numerador y de-nominador), el margen de maniobra de cada CA respecto al «tope máximo» pactado en los ECP y, finalmente,y de forma alternativa, una variable representativa de la capacidad de devolución de la deuda.

10. A pesar de que el test de Hausman no da muestras de problemas de endogeneidad, algunos trabajos de la litera-tura comparada han considerado que la no significatividad de I (PIB) podría ser debida a la endogeneidad dedicha variable, por lo que operamos del mismo modo que dichos trabajos, sustituyéndola por dos variables al-ternativas representativas del ciclo económico, la población parada en cada CC.AA. respecto a la poblaciónparada total, y la tasa de crecimiento de dicha variable, que tampoco resultaron significativas.

11. Finalmente, dimos un paso adicional, y comprobamos que nuestras estimaciones tampoco se distorsionaban alconsiderar a las CC.AA. Forales.

12. Asimismo, la exclusión de algunas variables explicativas no significativas permite obtener modelos no linea-les en los que el stock de deuda en el numerador muestra un impacto positivo y significativo.

Referencias

Baiges Planas, J. (1991), “Déficit, deuda y solvencia de las Administraciones Públicas. El caso de lasCorporaciones Locales y de las Comunidades Autónomas”, Hacienda Pública Española, 117-1:7-15.

Bayoumi, T. y Eichengreen, B. (1994), “The political economy of fiscal restrictions: implications forEurope from the United States”, European Economic Review, 38 (3-4): 783-791.

Bayoumi, T. y Eichengreen, B. (1995), “Restraining Yourself: The Implications of Fiscal Rules forEconomic Stabilization”, IMF Staff Papers, 42 (1): 32-48.

Bayoumi, T., Goldstein, M. y Woglom, G. (1995), “Do credit markets discipline sovereign borrowers?Evidence from the U.S. States”, Journal of Money, Credit and Banking, 27 (4): 1046-1059.

Biescas Ferrer, J. A. y López Laborda, J. (1992), “Corresponsabilidad fiscal y equilibrios financieros”,Hacienda Pública Española (monográfico) I/1992: 35-52.

Capeci, J. (1994), “Local fiscal policies, default risk, and municipal borrowing costs”, Journal of Pu-blic Economics, 53 (1): 73-89.

Eaton, J. y Gersovitz, M. (1981), “Debt with Potential Repudiaton: A Theorical and Empirical Analy-sis”, Review of Economic Studies, 49, abril: 289-309.

Estévez Cepeda, E. (1992), “El crédito local: régimen comparado”, Presupuesto y Gasto Público, 7:85-102.

Ezquiaga, I. y Mora, L. (1995), “El endeudamiento autonómico en una perspectiva histórica”, Econo-mía de los Servicios-Congreso Nacional de Economía, Las Palmas de Gran Canaria, 277-322.

Gallastegui, M. C. (1995), “El déficit público, los criterios de convergencia y el papel de las Comuni-dades Autónomas”, Estado y Economía. Elementos para un debate, Fundación Banco Bilbao-Vizca-ya, 45-78.

98 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ

García-Mila, T. y McGuire, T. (1994), “Financiación de las CC.AA.: análisis del gasto y la renta”, Re-vista de Economía Aplicada, I (3), Invierno 1993.

García-Mila, T., Goodspeed, T. J. y McGuire, T. J. (1999), “Fiscal decentralitation policies and sub-na-tional government debt”, Jornada sobre la deuda autonómica y el modelo de descentralización fis-cal español, Mimeo (borrador provisional), http://www.fedea.es.

Jaffee, D. y Russell, T. (1976), “Imperfect Information, Uncertainity, and Credit Rationing”, QuarterlyJournal of Economics, 90: 651-666.

Lane, T. D. (1993), “Market discipline”, Staff Papers, International Monetary Fund, 40 (1): 53-88.

Monasterio Escudero, C. (1996), “Los límites al endeudamiento de los gobiernos subcentrales. Teoríay evidencia para el caso español”, Hacienda Pública Española, 67: 275-285.

Monasterio Escudero, C. y Suárez Pandiello, J. (1993), El endeudamiento autonómico. Teoría yevidencia empírica, Bilbao: Centro de Estudios sobre Economía Pública de la Fundación BancoBilbao Vizcaya.

Monasterio Escudero, C. y Suárez Pandiello, J. (1996), “Sobre las causas del endeudamiento autonó-mico”, III Congreso de Economía Pública, Sevilla.

Monasterio Escudero, C., Sánchez, I. y Blanco, F. (1999), Controles internos del endeudamiento auto-nómico versus racionamiento del crédito: estudio especial del caso de las CC.AA. españolas, Bil-bao: Centro de Estudios sobre Economía Pública de la Fundación Banco Bilbao Vizcaya.

Nelson, C. y Startz, R. (1990), “The distribution of the instrumental variables estimator and its t-ratiowhen the instrument is a poor one”, Journal of Business, 63 (1): 125-140.

Robbins, D. (1973), “Credit ratings and the market for general obligations municipal bonds”, NationalTax Journal, 26: 17-27.

Roig Alonso, M. (1987), “El endeudamiento de los distintos niveles de Administración Pública”, Pape-les de Economía Española, 33: 155-171.

Stiglitz, J. y Weiss, A. (1981), “Credit Rationing in Markets with Imperfect Information”, AmericanEconomic Review, 73: 393-410.

Vallés, J. (1999), El control de la deuda subcentral: análisis teórico y aplicado. El caso del endeuda-miento autonómico, Tesis Doctoral, Universidad de Zaragoza.

Vallés, J. (2002), “La coordinación de las políticas de endeudamiento autonómico: una aproximación alos factores explicativos de los Escenarios de Consolidación Presupuestaria”, Serie Estudios sobre laEconomía Española (EEE 125), http://www.fedea.es/hojas/publicado.html.

Abstract

Nowadays, there is an interesting debate on the most effective way to restrain irresponsible fiscal policy behavior ina European Monetary Union. It has been argued that credit markets can play a positive role in disciplining irrespon-sible public borrowers. An important aspect of the market discipline hypothesis is an assumed nonlinear relationshipbetween yields an debt variables. Using information on the spanish regional governements (Comunidades Autóno-mas), the results reported in this paper are consistent with nonlinear relationship between yields an debt variables.

Keywords: debt control, fiscal discipline, credit markets, credit rationing.

JEL Classification: H3, G1.

El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 99

100 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ

TablaA1

Estadísticosdescriptivosdelasvariablesexplicativas

Mean

StdDev

Minimum

Maximum

Sum

Variance

Skewness

Kurtosis

ST

OC

KR

0,04

058

0,02

299

0,00

460

0,12

682

4,13

886

0,00

0528

540,

9402

71,

6449

1M

EC

P1,

7787

716

,917

49–6

9,87

341

47,6

1975

181,

4348

528

6,20

15–0

,857

54,

2437

6D

TE

ND

3,50

000

1,71

626

1,00

000

6,00

000

357

2,94

554

0–1

,271

81M

EC

P1,

7787

716

,917

49–6

9,87

341

47,6

1975

181,

4348

528

6,20

15–0

,857

54,

2437

6D

PR

OV

0,35

294

0,48

024

0,00

000

1,00

000

360,

2306

30,

6246

8–1

,642

37D

CO

MP

0,41

176

0,49

458

0,00

000

1,00

000

420,

2446

10,

3639

4–1

,905

3A

HO

RR

0,00

783

0,01

407

–0,0

1360

0,11

762

0,79

815

0,00

0198

085,

1635

237

,493

53P

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C1.

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0057

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0,00

7394

90,

3641

3

El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 101

TablaA2

AmpliacióndelosestadísticosdescriptivosporCC.AA.delasvariablesexplicativassignificativas

Mean

StdDev

Minimum

Maximum

Sum

Variance

Skewness

Kurtosis

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–0,2

2325

-2,2

4252

102 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ

TablaA2(continuación)

AmpliacióndelosestadísticosdescriptivosporCC.AA.delasvariablesexplicativassignificativas

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