Page 83 - Evolución e impacto de la inflación en el sector agroalimentario de España
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Figura 3.10. Índice ponderado de los diferentes grupos de España y Portugal antes y des-  Figura 3.11. predicción del modelo comparado con los datos del IHPC ponderado.
 pués de la medida.





































 76               Fuente: elaboración propia con datos de Eurostat                                              77
 Fuente: elaboración propia con datos de Eurostat
                  Esto se confirma cuando nos centramos los resultados que nos ofrece el modelo de Dife-
 En la Figura 3.10. vemos la agregación de los productos afectados de España y los mismos   rencias en Diferencias. Observando los resultados de la Tabla 3.5., vemos que el coeficiente
 productos no afectados de Portugal siguiendo la agregación de las ponderaciones según el   de interés de Tratados * IVA es significativo y robusto. Por tanto, existen diferencias entre
 IHPC para España. La línea azul representaría el índice de precios para los productos de Espa-  los precios de los productos afectados por la medida y los precios de los productos no
 ña afectados, mientras que, la línea amarilla el índice de precios para los productos de Portu-  afectados por la medida después de implementarla. Por lo que, comparando los productos
 gal no afectados por la medida. La línea vertical representaría cuando entre en vigor la medida   tratados con los productos de control de España, tenemos evidencia para concluir que la
 de rebaja del IVA. Se puede observar cómo antes de la medida los precios de los productos   medida ha sido eficaz en reducir los precios. Concretamente, los precios de los alimentos
 afectados y de los productos no afectados se comportaron de forma marcadamente similar,   básicos han visto reducido su precio en un 6,63% comparado con los productos no afec-
 cumpliéndose por tanto el supuesto de tendencias paralelas. En concreto, si analizamos estos   tados de Portugal. Siendo esta bajada de precios mayor que la bajada de precios teórica
 resultados a partir de enero de 2023 (año de implementación de la medida), podemos obser-  calculada en la Tabla 3.5., trasladándose la bajada del IVA al 100% a los precios finales.
 var cómo claramente los precios de los productos afectados por la medida de bajada del IVA
 disminuyen, aunque en el siguiente mes crecieron con a un ritmo superior, permaneciendo   Tabla 3.5. Resultados del modelo DiD a partir de regresión lineal.
 por debajo de la tendencia de los precios no afectados. En los meses de febrero y marzo, es-
 tos precios parece que se sitúan por debajo de la senda de crecimiento que seguían antes de   IPC  REGRESIÓN LINEAL  REGRESIÓN LINEAL
 la medida. Este gráfico representa de forma muy visual que la medida ha tenido el resultado   -1.57  -1.57***
 deseado, siendo efectiva en reducir los precios de los productos afectados, siendo Portugal   Control (Portugal)
 un grupo de control más idóneo debido a la exclusión de factores externos que pueden estar   (2.5785)  (0.3573)
 interfiriendo en el precio de los productos de control de España no afectados por la medida.   25.05***
 Esto se observará en los resultados del modelo más adelante.  IVA  (2.4025)           Omitida

 Aplicando el modelo del apartado anterior y generando una predicción de la realización   Tratamiento * IVA  -6.63**  -6.63***
 del modelo incluyendo efectos fijos de tiempo, que se puede ver en la Figura 3.11., po-  (3.2093)  (0.8634)
 demos concluir que, diferenciando entre productos afectados de España y no afectados   109.25***  100.79***
 en Portugal, se observa que el Índice de Precios de Consumo efectivo se ajusta perfecta-  Constante
 mente a la predicción realizada por nuestro modelo. Esto es un importante indicador de   (1.8274)  (0.8353)
 la bondad de ajuste que reporta la metodología llevada a cabo, y debido a que las ten-  Efectos fijos de tiempo  No  Sí
 dencias paralelas se cumplen, los resultados obtenidos son significativamente robustos.
                  Errores estándares entre paréntesis. Inferencia: *** p<0.01; ** p<0.05; * p<0.1
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