Page 63 - Evolución e impacto de la inflación en el sector agroalimentario de España
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Ante las suposiciones econométricas clásicas, sumadas a las suposiciones del método en   Dónde Y  es la variable dependiente, en nuestro caso es Índice Armonizado de Precios
                           it
 diferencias en diferencias, tomando esperanzas condicionadas:   al Consumo (en adelante, IHPC) de los productos, β  es el término constante, Tratados
                                                                      0
                                                                                                         i
                  es una variable ficticia que toma valor 1 para los productos ponderados afectados por la
 [  (0)|  = 0] = [  |  = 0,  = 0] =  .  medida y 0 para los que no, β  es el coeficiente que mide la diferencia de los productos
                                                1
                                                                    t
 [  (0)|  = 1] = [  |  = 1,  = 0] =  +  .  afectados comparados con los no afectados, IVA  es una variable ficticia temporal que
                  indica cuándo se implementó la medida, concretamente toma el valor 1 para los valores
                                                                           2
 [  (1)|  = 0] = [  |  = 0,  = 1] =  +  .  después de enero de 2023, inclusive, y 0 para el resto. β  es el coeficiente que mide la
                  diferencia temporal antes y después, Tratados * IVA  es una variable ficticia multiplicativa,
                                                               i
                                                                     t
 [  (1)|  = 1] = [  |  = 1,  = 1] =  +  +  + .  que toma valores iguales a 1 cuando los productos son afectados y nos encontramos des-
 Podemos obtener una representación en una tabla parecida a la anterior.  pués de la implementación de la medida, ∂  es el coeficiente de interés, el efecto causal
                  de la implementación del IVA y ε es el término de error. En el modelo se incluyen efectos
                                                  it
                  fijos temporales como variable explicativa.
 CONTROL  TRATADOS  DIFERENCIA
                  Para el evento de estudio el modelo quedaría de la siguiente manera:
 ANTES      +
 DESPUÉS  +      +  +  +  +  =     +                +         +                              +
 DIFERENCIA  +                                                     ,

   ∞  Cambio temporal en el grupo de tratados:   é  =  + .  dónde el resto de las variables son iguales al modelo anterior, t  es el periodo implemen-
                                                                                0
                  tación de la medida del IVA, que es enero de 2023, y ∂  es el efecto causal temporal de la
                                                                        t
   ∞  Cambio temporal en el grupo de control:   =  .  implementación del IVA en los precios.
 é
   ∞  Diferencia de los cambios temporales entre los dos grupos: (  + )  = .  Para realizar nuestro modelo debemos, en primer lugar, establecer un grupo efectivo de
                  controles que sigan una tendencia paralela a los grupos de productos afectados. En el
 Este enfoque es conocido como el estimador de efectos fijos de dos períodos ox, por   caso de España, identificamos subclases de productos que, a pesar de ser muy similares
 sus siglas en inglés, TWFE (Two-Way Fixed Effects). El efecto de la medida es ∂ y hemos
 56               al grupo de tratamiento, no han cambiado su IVA por no considerarse productos básicos         57
 identificado el contrafactual para el tratamiento utilizando las diferencias temporales en   dentro de la cesta de la compra. Entre estos productos, encontramos, por ejemplo, los
 las unidades no tratadas.
                  cereales de desayuno, descartados por su alto nivel de azúcares, o los yogures, que, a
 Lo anterior aplicaría para el caso en el que tengamos dos períodos. ¿Qué es lo que ocurre   diferencia de otros productos lácteos, como todos los tipos de leche y el queso, no han
 cuando tenemos más períodos temporales?  sido afectados. De esta forma, podemos identificar un robusto grupo de controles que
                  presenta unas características muy similares a los productos con los que van a ser com-
 Si tenemos varios períodos temporales podemos testear la hipótesis de las tendencias   parados. Elaborando gráficos que comparen estos productos por pares, podemos corro-
 paralelas y además podemos ver los efectos temporales después de la implementación   borar que los precios avanzan de una forma similar, manteniendo tendencias paralelas, lo
 de la medida: como, por ejemplo, comprobar si los efectos son persistentes, si se acaban,   que nos permite realizar el modelo DiD, tal y como se ha explicado anteriormente.
 si es un efecto inmediato o tarda en hacer efecto, etc.
                  3.4. Datos y resultados empíricos
 La especificación econométrica sería la siguiente:
                  El Gobierno de España ha reducido el IVA (RDL 20/2022, de 27/12/2022) de los alimen-
                  tos frescos o de primera necesidad anunciada desde el 1 de enero de 2023 para paliar la
 =  +  +  +  +  +
                  subida de los precios causada por la guerra de Ucrania. Los alimentos que ven reducido
 ,
                  el IVA del 4% al 0% son el pan común, las harinas, las leches, los quesos, los huevos, Las
 dónde t  es el período 0 en el que se implementa la política. En este caso es mucho más   frutas, verduras, hortalizas, legumbres, tubérculos y cereales que tengan la condición de
 0
 sencillo testear la política y podemos ver el efecto causal temporal de la implementación   productos naturales de acuerdo con el Código Alimentario y las disposiciones dictadas
 de la política (∂ ).   para su desarrollo. Los alimentos que han experimentado una rebaja del IVA del 10% al 5%
 t
                  son los aceites de oliva y de semillas y las pastas alimenticias. Esta medida, en principio,
 3.3. Modelo aplicado para el mercado español
                  iba a permanecer vigente hasta el 30 de junio de 2023, pero ha sido prolongada hasta el
                  31 de diciembre de 2023.
 Siguiendo la metodología propuesta en el apartado del DiD e identificados los grupos de
 control y de tratamiento, cuándo se aplica la medida podemos aplicar la metodología del   En primer lugar, los datos de precios han sido obtenidos de la categoría de subclases a 5
 DiD y del estudio de eventos para más períodos a nuestro caso. Además, con evidencia   dígitos del IHPC de Eurostat para España, con frecuencia mensual. Para identificar correcta-
 de que el supuesto de tendencias paralelas se cumple en nuestro caso para España. El   mente el grupo de tratamiento y el grupo de control, ha sido necesario seleccionar aquellos
 modelo sería el siguiente:   productos afectados por la medida de la bajada del IVA en el caso del grupo de tratamiento,
                  y aquellos productos no afectados por la medida, que sigan una misma tendencia y tengan
 =  +  +  +  +    unas características similares a los productos afectados, para el grupo de control.
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