¿Microsimulación espacial: una herramienta confiable para analizar el impacto del impuesto al carbono?

Un nuevo artículo publicado en el Journal of the Association of Environmental and Resource Economists evalúa un enfoque matizado para calcular la incidencia de las políticas de impuestos al carbono subnacionales.

En “Simulación microespacial de la incidencia del impuesto al carbono: una aplicación al estado de Washington,” los autores Nathan W. Chan y Susan Stratton Sayre argumentan que los enfoques estándar para calcular la incidencia de las políticas de impuestos al carbono subnacionales son propensos a la inexactitud debido a la agregación gruesa. Como alternativa, los autores evalúan un método de microsimulación espacial (SMS) que genera estimaciones granulares de la incidencia a nivel de los hogares. Este enfoque proporciona conocimientos únicos sobre las consecuencias distributivas de los impuestos al carbono, incluso a través de las geografías.

En el documento, los autores demuestran el método SMS para una reciente iniciativa de impuestos al carbono en el estado de Washington y variaciones contrafactuales en sus disposiciones de reciclaje de ingresos. Tomando datos de múltiples fuentes, construyen una población sintética para el estado y proyectan el consumo de carbono para cada hogar. Después de generar distribuciones de impactos de los hogares a nivel de distrito censal, investigan cómo las variaciones contrafactuales en la disposición de focalización habrían alterado los patrones de incidencia entre y dentro de los grupos de ingresos y las jurisdicciones.

Comparando entre contrafactuales, los autores señalan cómo diferentes disposiciones de focalización en los diseños de reciclaje de ingresos tendrán consecuencias dispares para la progresividad/regresividad del paquete de políticas y la distribución geográfica de la incidencia. Analizan y discuten las posibles implicaciones para el análisis de la economía política de los impuestos al carbono y establecen un punto de referencia para el enfoque SMS investigando su sensibilidad y robustez a las opciones de modelado y comparando su rendimiento con un enfoque alternativo para generar estimaciones geográficamente específicas. El SMS proporciona medidas agregadas más lógicas de la incidencia fiscal y demuestra cómo la modularidad del SMS permite a los investigadores investigar los impactos de varias hipótesis y datos. “De esta manera, el SMS puede ser especialmente útil para analizar la economía política”, observan.

Los autores proporcionan una perspectiva basada en datos sobre las disposiciones de reciclaje de ingresos dirigidos y sus impactos entre y dentro de los grupos de ingresos. “Encontramos que una disposición de la Iniciativa 732 del estado de Washington diseñada para mitigar los impactos regresivos habría proporcionado beneficios sustanciales para un subconjunto de hogares de bajos ingresos, pero que muchos hogares de bajos ingresos aún habrían experimentado costos de cientos de dólares por año”, escriben. Descubren grandes variaciones en los impactos a través del espacio y señalan que los suburbios y las afueras de las principales áreas metropolitanas enfrentan los costos más altos del impuesto al carbono, y existe una variación significativa en los impactos entre las jurisdicciones con una densidad de población similar. Esto desafía las preocupaciones populares de que los impuestos al carbono afectarán más negativamente a los hogares rurales. Los autores también observan una variación sustancial dentro de los distritos, lo que demuestra que los enfoques estándar pueden caracterizar erróneamente los impactos a nivel de los hogares y descuidar las consecuencias distributivas cruciales.

“Nuestro enfoque SMS nos permite analizar los impactos entre grupos y espacios bajo un marco unificado, mientras que el trabajo anterior tiende a analizar los impactos en una sola dimensión”, escriben los autores. Proponen que sus hallazgos brinden contexto para las discusiones en curso en torno a los impuestos al carbono.

Con SMS, concluyen los autores, “Podemos vincular los hogares con las fuentes locales de electricidad, lo que permite cálculos más precisos de la incidencia fiscal. Igualmente importante, SMS permite aprovechar los microdatos a nivel de los hogares, lo que evita los desafíos comunes de analizar datos agregados y también permite una agregación más sensata de las estimaciones de la incidencia”.