Los países de América Latina y el Caribe tienen un grave problema que la pandemia del COVID-19 ha exacerbado y exacerbará en los años postpandemia, la alta informalidad.

Esta crisis ha incrementado las debilidades estructurales preexistentes de la región. Algunas de nuestras políticas públicas encarecen el costo de creación de empleos formales y otras incentivan a que los trabajadores sean informales. Si bien la región arrastra este flagelo hace años, se espera que en la postpandemia la recuperación del empleo ocurra principalmente a través de trabajos informales[1], lo que vuelve aún más necesario tomar medidas profundas para revertir la eliminación de puestos de trabajo formales durante la pandemia.

Este blog tiene por objetivo mostrar que, si bien existen reformas de política fiscal fundamentales pendientes para la disminución de la informalidad de la región, existen otras reformas de gestión fiscal, que no han sido priorizadas y que son trascendentales y complementarias a las de política para atacar este fenómeno.

Hay diversos factores que explican la alta informalidad laboral prepandemia en la región, entre los que destacan tres. Un primer factor son los altos costos laborales no salariales en el mercado del trabajo formal. Un segundo factor son los programas de protección social para los trabajadores del sector informal que, si bien con buenas intenciones, se han convertido en subsidios a la informalidad. Finalmente, el tercer factor es la deficiente calidad del capital humano de los más pobres, que dificulta su entrada al mercado laboral formal.

A ello se le une un grave problema que dificulta la gestión fiscal: este empleo informal deja pocas huellas en los registros que son utilizados actualmente para focalizar la ayuda social y los pagos de impuestos. Esto repercute luego en errores graves de focalización de transferencias y subsidios; además de grandes tasas de evasión alentadas por la falta de datos de terceros que servirían para corroborar los ingresos auto declarados por los contribuyentes.

Por esta razón, revertir los niveles de informalidad generados por la pandemia y los existentes prepandemia es urgente para la región. Esta alta informalidad no solo genera grandes dificultades para focalizar el gasto social y disminuir la evasión con sistemas tradicionales, sino que además significa, bajo nivel de capital humano y productividad, repercutiendo así en un menor crecimiento económico[2]. Lograr esa disminución de la informalidad en la región requiere esfuerzos tanto en materia de política como en materia de gestión fiscal, los que discutimos a continuación.

Reformas desde la política fiscal para reducir la informalidad

Reducir el costo de la contratación formal es una de las propuestas recurrentes para disminuir la informalidad en la región y que ha mostrado resultados positivos. Estos costos incluyen las altas contribuciones a la seguridad social y las cargas tributarias que desalientan y encarecen la contratación laboral formal.

Estos costos laborales no salariales del mercado formal alcanzan el 27.3%[3] promedio en la región, y equivalen a entre un 11% y un 48% de los salarios. Algunos países que redujeron estos costos laborales no salariales tuvieron impactos positivos en la formalidad. Uno de los ejemplos más claros es la reforma tributaria introducida en 2012 en Colombia que disminuyó los impuestos a la nómina en casi 50% y que logró aumentar el empleo formal en un 18%[4].

Asimismo, una política fiscal complementaria es mejorar los incentivos de la actual política social centrada en programas de transferencias condicionadas que, si bien han generado una reducción de la pobreza en la región, también han significado sin ser su intención un subsidio a la informalidad.

Este subsidio se produce debido a que estos programas se reciben solo si las personas no trabajan o lo hacen informalmente, por lo que están retribuyendo a la informalidad. Por ejemplo, la introducción del programa no contributivo Asignaciones Familiares (AFAM) en Uruguay provocó una caída del empleo formal en unos 8 puntos porcentuales debido, en mayor medida (unos dos tercios), a un aumento del empleo informal[5].  

Programas que otorguen subsidios a los trabajadores de salarios bajos, siempre y cuando lo hagan en el sector formal, son los indicados para resolver este dilema. Ya muchos países avanzados han implementado variantes de estos programas para eliminar mayormente los incentivos a la no participación en el mercado laboral (el problema, que a diferencia de los países de ALC, enfrentan estos países con la política social tradicional). Por eso nuestra propuesta es generar alternativas de política con el menor desincentivo posible a la formalidad, manteniendo la mayor y más eficiente protección social posible. Tanto un Impuesto Negativo a las Ganancias (NIT) como Créditos Tributarios al Trabajo Formal similares al Earned Income Tax Credit (EITC) implementado en los EEUU desde hace décadas serían alternativas posibles para los distintos países de ALC.

Estos programas premian la formalidad, ya que a diferencia de las transferencias condicionadas no se reducen a cero si el trabajador opta por un trabajo formal. En vez de reducir el beneficio a cero en el momento en que empiezan a trabajar formalmente (equivalente a un 100% de impuesto sobre las mismas), esta solución propone una reducción del beneficio recibido a una tasa menor, aumentando siempre la recompensa por trabajar formalmente (salario formal más transferencia), haciendo de esta manera más atractivos los trabajos formales. Microsimulaciones de implementación de estos programas en países de la región muestran que se podría alcanzar una tasa de formalización del 57% entre los asalariados informales sólo del segundo quintil, como muestra nuestro blog “Ahora es el momento de impulsar la formalización laboral en América Latina y el Caribe”.

Soluciones indispensables, pero menos consideradas, desde la gestión fiscal

La alta informalidad impide que los padrones sociales y tributarios tradicionales tengan información suficiente y de calidad para detectar ingresos no declarados o para corroborar el monto de los auto-declarados.

Esto genera un problema de gestión fiscal y social, ya que se dificulta la focalización de transferencias a los más pobres y la disminución de la evasión en los sectores medios y ricos. Esta deficiencia de información de ingresos; en especial sobre los trabajadores autónomos y los informales, fue notoria durante el transcurso de la pandemia. Muchos países no pudieron detectar a estos trabajadores en tiempo real y en forma objetiva, perjudicando el alcance de su red de protección contra los efectos negativos del COVID-19.

Previo a la pandemia, entre el 50 y 60% de los trabajadores de la región tenía un empleo informal. La situación es aún más grave si consideramos que, en el caso de los trabajadores del quintil más pobre, la informalidad llega al 80%. Si bien la informalidad es menor para los trabajadores del quintil más rico, esta alcanza el 40%. La informalidad está presente en todos los niveles de ingreso, impidiendo así a la autoridad fiscal saber si el ingreso real de los individuos es lo suficientemente alto o bajo para ser pasible de beneficios sociales o para el cobro de impuestos.

Los países han intentado cubrir esta falta de información con autodeclaraciones, lo que les ha permitido “contar” las personas que se auto declaran en informalidad o pobreza. Sin embargo, dado el alto dinamismo del mercado laboral y los movimientos de trabajo desde la formalidad a la informalidad y viceversa, estas autodeclaraciones no permiten tener información actualizada y fehaciente de ingresos para focalizar adecuadamente, ni tampoco permiten detectar evasores en tiempo real.

Incluso los procedimientos de “proxy means testing”, prueba de medios de subsistencia o de criterios geográficos que proporcionan una estimación del ingreso per cápita sobre características demográficas y socioeconómicas que contengan las bases estadísticas, solo capturan 50 o 60% de la variabilidad observada en los niveles de vida[6].

Esto no sorprende dado que están basados en datos con poca o nula información independiente de los hogares y además dicha información proviene de censos o encuestas, en general, obsoletos para detectar el estado laboral y social al momento del otorgamiento de beneficios. Es por está razón que el uso de padrones sociales estáticos basados en datos censales y autodeclaraciones falla en estimar la pobreza en un 40 a 50%, según el grado de informalidad del país, lo cual implica que las filtraciones en transferencias alcanzan el 1,7% del PIB en la región^[7] (Figura 1).

Figura 1. Filtraciones de Programas Sociales, Subsidios a la Energía y Gasto Tributario en IVA, 2018

 

Asimismo, la evasión en impuestos a la renta alcanza el 4,7% del PIB en promedio en América Latina, cuya principal causa es la falta de información independiente de terceros que permita corroborar las autodeclaraciones de impuestos.

De hecho, en Estados Unidos la tasa de evasión o incumplimiento para los trabajadores autónomos (de los cuales es más difícil conocer sus ingresos reales y sin considerar la información de terceros) alcanza el 63% versus el 1% para sueldos y salarios[8]. En ALC, la proporción de autónomos e informales (58%) es mucho mayor que en Estados Unidos (alrededor de 15%), por lo que la contribución a la evasión de los informales es muchísimo mayor y considerada la principal causa de los altos niveles de evasión de impuestos a la renta en la región de acuerdo con evaluaciones de impacto.

Otras importantes evaluaciones de impacto, como en el caso del Impuesto al Valor Agregado[9] con una evasión promedio cercana al 30% o 2.6% del PIB, también demostraron que estos datos de “terceros” (especialmente en la última etapa) son fundamentales para detectar incumplimiento (Figura 2).

Figura 2. Recaudación actual, potencial y tax gap en América Latina, 2018 (% PIB)

 

Ecosistema digital fiscal para mejorar la focalización del gasto

Para resolver este problema de información incompleta, asimétrica y obsoleta para la toma de decisiones fiscales de primera importancia, se requiere construir un ecosistema digital fiscal. Este tipo de sistema, que debe ser diseñado resguardando la privacidad y confidencialidad, permite al Estado conocer la capacidad contributiva y las necesidades básicas de los hogares para poder ejercer eficientemente su función.

En primer lugar, este sistema permite vencer los silos y la falta de cooperación para compartir e integrar información de datos en tiempo real de distintas fuentes generadas por el mismo gobierno (como información fiscal, social, patrimonial, de ingreso y de consumo). Mediante algoritmos inteligentes, ayuda a identificar en tiempo real la elegibilidad de todas las personas (formales, informales y de todo el espectro de ingresos) para recibir transferencias o pagar impuestos.

Es un sistema integral compuesto por normas legales, institucionales y de gobernanza de la información que a través de la interoperabilidad virtual entre organismos, intercambia información administrativa automáticamente, generando información actualizada y resultados en tiempo real.

Este sistema, en conclusión, permite vencer resistencia de organismos para compartir datos administrativos de calidad de manera inteligente, para detectar la informalidad y poder identificar con diferentes criterios de inclusión y exclusión el verdadero nivel de ingreso de las personas y hogares.

¿Cómo funciona el ecosistema digital fiscal?

Este sistema coordina procesos de digitalización y conexión de datos que permitan focalizar el gasto y la recaudación que son procesados por múltiples organismos públicos o privados. Por eso, esta solución necesita cumplir con una serie de requisitos para poder tener éxito, tales como:

• requerir un identificador único;
• estar ubicado en una oficina del más alto nivel en la administración pública con amplia conexión con los Ministerios de Finanzas;
• y permitir que cada organismo mantenga su autonomía, pero que contribuya con sus datos y obtenga resultados de inteligencia fiscal del mismo para seguir ejerciendo su función de manera autónoma, pero con mucha mayor eficiencia

Para más detalles sobre cómo debe funcionar este sistema, te invitamos a revisar nuestro blog ”Utilizando Big Data para construir un sistema de inteligencia fiscal para los gobiernos “.

Un ejemplo de este sistema en la región es el Sistema Nacional de Identificación Tributaria y Social (SINTyS) creado bajo la Secretaría de Equidad Fiscal de la Jefatura de Gabinete de Ministros en Argentina, que coordina datos tributarios, sociales, de patrimonio y consumo. Este sistema ha permitido ahorrar y detectar evasión en al menos 120 millones de dólares anuales. Fue usado en 2018 para focalizar la tarifa social de electricidad de manera automática, ahorrando alrededor de un 1% del PIB en tiempo récord, lo cual fue posible gracias a que toda la información necesaria para su focalización ya estaba disponible para ser usada en el sistema. La solución pudo detectar con mínimo error qué hogares debían ahora pagar la tarifa de mercado en lugar de la tarifa subsidiada, reservada solo para los hogares carenciados.

Utilizando el ecosistema digital fiscal durante la pandemia en Panamá

Por otra parte, durante la actual crisis generada por la pandemia del COVID-19, Panamá, al igual que casi todos los países de la región, implementó un programa de emergencia para proteger a los individuos afectados por la pérdida de empleo, ingreso o ambos.

A partir de mediados de 2020, el gobierno instrumentó el Vale Digital el cual consiste en la entrega de una suma de dinero que comenzó en 80 dólares y llegó a 120 dólares para los beneficiaros  del programa.

Para poder participar del programa, el individuo afectado debía auto declarar su condición. Dada la inexistencia de datos objetivos que pudieran corroborar la situación económica y social de los demandantes del Vale para determinar su elegibilidad; en especial de los informales; el gobierno de Panamá comenzó la tarea de recoger algunas bases de datos en poder de organismos públicos para chequear condiciones de inclusión y exclusión de manera independiente de la autodeclaración.

En ese contexto, se le pidió al BID un programa piloto para poder comenzar a construir el sistema y evaluar sus potenciales beneficios. Calculamos el beneficio de focalización del Vale Digital, que con la urgencia se implementó con bases de datos aún no totalmente en condiciones óptimas (en algunos casos solo se pudo usar menos del 50% de las bases, al no contar con datos claros y actualizados para identificar los individuos y su actual condición) y con interoperabilidad también limitada.

Encontramos que, sin el uso del ecosistema, el costo fiscal del programa hubiera sido de 1,9% del PIB. Con el sistema aún en estado precario, el costo fiscal bajó a 1,3% del PIB; lo que significó un ahorro de 300 millones de dólares. El ecosistema generó ahorros significativos al país solo por utilizar condiciones de inclusión, con datos como los de la suspensión del trabajo formal, y condiciones de exclusión, con datos como el tipo de empleado (público o jubilado), si tenía declaración de impuestos a la renta; propiedades mayores a un cierto valor, etc.

Estos beneficios de poder focalizar mejor son solo la punta del iceberg, ya que la focalización con datos actualizados de terceros se puede utilizar para disminuir las filtraciones en otros programas sociales y en los subsidios energéticos que tienden a ser pro-ricos (mayormente dirigidos a los de mayor condición económica).

Los beneficios se multiplican a través de diferentes organismos y programas, incluso mejorando la recolección de impuestos (la capacidad tributaria se corrobora con datos de propiedad automotor, inmueble, consumo de servicios, etc.).

Una vez maduro, este sistema digital fiscal permitirá poder identificar en tiempo real a los informales tanto de ingresos bajos, medios y altos. De esa manera, contribuir a mejorar la gestión de los incentivos de las políticas de disminución de los costos laborales no salariales del trabajo formal y a reducir el subsidio a la informalidad al posibilitar la mejor detección de trabajadores informales.

Con este ecosistema fiscal digital y los frutos de una mejor política de inversión en calidad de capital humano dirigida a los más pobres; el camino hacia la formalidad en América Latina logrará estar asegurado. 

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[1] Organización Internacional del Trabajo. (2020). Panorama Laboral 2020: América Latina y el Caribe;  Fondo Monetario Internacional. (2020). Regional economic outlook. Western Hemisphere: pandemic persistence clouds the recovery & Banco Interamericano de Desarrollo. (2021). Un Año de Covid-19 en América Latina: ¿Cuál es la magnitud de la crisis laboral?

[2] Busso, M, Fazio, V. & Levy, S.(2012). “(In)Formal and (Un)Productive: The Productivity Costs of Excessive Informality in Mexico” BID.

[3] Alaimo, V., Bosch, M., Gualavisí, M., & Villa, J. (2017). Medición de costos de trabajo asalariado en América Latina y el Caribe. Banco Interamericano de Desarrollo.

[4] Fernández, C., & Villar, L. (2017). “The impact of lowering the payroll tax on informality in Colombia” Economía 18, no. 1.

[5] Bérgolo, M. & Cruces, G. (2021). “The anatomy of behavioral responses to social assistance when informal employment is high”, Journal of Public Economics, Volume 193

[6] Robles, M., Rubio, M. G., & Stampini, M. (2015). Have cash transfers succeeded in reaching the poor in Latin America and the Caribbean?. Development Policy Review, 37, O85-O139.

[7] Actualización de datos del Graf. 3.7 de Izquierdo, Pessino y Vuletin (2018), Mejor Gasto para mejores vidas con datos de 2018 en Navajas, Pessino y Rasteletti (2021). Filtraciones del gasto en Transferencias sociales, subsidios energéticos y Gasto Tributario.

^[8] Slemrod, J. (2019). Tax compliance and enforcement. Journal of Economic Literature, 57(4), 904-54.

[9] Pomeranz, D. (2015). No taxation without information: Deterrence and self-enforcement in the value added tax. American Economic Review, 105(8), 2539-69.