• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Bajar impuestos para crecer más

diciembre 2, 2019 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 6 minutos

La semana pasada publicamos una entrada que analizaba la relación entre la relación entre impuestos y riqueza. En la que, al comparar la relación entre el Producto Interior Bruto (PIB) per Capita y la presión fiscal de los países se observaba una clara relación que indicaba que los países más ricos tienen más impuestos. Una relación con la que no se puede ni confirmar ni refutar la afirmación “bajar impuestos para crecer más” como se defiende o se critica en diferentes artículos. Para ello en esta ocasión vamos a analizar la evolución histórica en diferentes países de la variación de PIB y presión fiscal.

Al igual que en la entrada de la semana pasada para el análisis se utilizarán los datos macroeconómicos que se pueden obtener en web datosmacro.com del periódico Expansión.

Tabla de contenidos

  • 1 Análisis de la evolución del PIB y presión fiscal en diferentes países
    • 1.1 Irlanda
    • 1.2 Holanda
    • 1.3 Estados Unidos
    • 1.4 Brasil
    • 1.5 Sudáfrica
  • 2 Entonces: ¿bajar impuestos ayuda a crecer más o no?
  • 3 Conclusiones

Análisis de la evolución del PIB y presión fiscal en diferentes países

Para analizar cómo afecta la presión fiscal al crecimiento se puede representar ambas en una gráfica. Por ejemplo, si representamos la variación del PIB en un año frente a la presión fiscal se puede apreciar si cuando el crecimiento es mayor.

Este análisis lo vamos a realizar en diferentes países: Irlanda, Holanda, Estados Unidos, Brasil y Sudáfrica. Irlanda y Holanda se han elegido porque son los ejemplos que propone Daniel Lacalle en su artículo que defiende la bajada de impuestos. Estados Unidos como potencia mundial. Por otro lado, Brasil y Sudáfrica se usarán como ejemplo de países emergentes.

Nuevo simulador FIRE en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
En Analytics Lane
Nuevo simulador FIRE en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane

Irlanda

En la fuente de datos utilizada se pueden encontrar datos de presión fiscal para Irlanda desde el año 1965 hasta la actualidad. Lo que supone más de medio siglo de datos. Si representamos la variación del PIB frente a la presión fiscal se obtiene la siguiente gráfica.

Variación del PIB en un año frente a la presión fiscal en Irlanda
Variación del PIB en un año frente a la presión fiscal en Irlanda

Una gráfica en la que se ha agregado una regresión lineal para ver más claramente la tendencia. Tendencia que indica que el PIB crece más con una presión fiscal menor. Tendencia que se puede medir con la pendiente de la curva, valor que indicaría cuánto crecimiento del PIB se produce por cada punto de presión fiscal adicional. Es decir, el coste en PIB de los impuestos. Un concepto que podemos asimilar a la elasticidad de precios. En el caso de Irlanda este valor es -0,22, indicando lo que se reduce el PIB por la presión fiscal.

Publicidad


Holanda

Otro país que se ha puesto de ejemplo para defender la afirmación “bajar impuestos para crecer más” es Holanda. En el caso la variación de PIB frente a la presión fiscal muestra la misma tendencia que en Irlanda, aunque el efecto es más suave ya que la pendiente de la curva es -0,18.

Variación del PIB en un año frente a la presión fiscal en Holanda
Variación del PIB en un año frente a la presión fiscal en Holanda

Estados Unidos

Estados Unidos es un referente económico, por que es un buen ejemplo para fuera de la Unión Europea. En este caso el efecto de bajar la presión fiscal que se ha observado en los datos históricos es menor que la observada en Irlanda y Holanda. Concretamente la pendiente de la curva de -0,10.

Variación del PIB en un año frente a la presión fiscal en Estados Unidos
Variación del PIB en un año frente a la presión fiscal en Estados Unidos

Brasil

Brasil es un país emergente con un rápido crecimiento de su actividad económica, por lo que puede representar un ejemplo diferente al de los mercados occidentales como los analizados anteriormente. Al ser un país emergente los datos disponibles son menores que en los ejemplos anteriores, solamente existen datos desde 1990. Por lo que el análisis se tiene que realizar solamente con dos décadas y media. En este caso si representamos la variación del PIB frente a la presión fiscal nos encontramos con una sorpresa, la pendiente de la curva crece.

Variación del PIB en un año frente a la presión fiscal en Brasil
Variación del PIB en un año frente a la presión fiscal en Brasil

En el caso de Brasil, a diferencia de los países industrializados, se observa que a mayor presión fiscal la variación del PIB es mayor. Para ser más precisos, la pendiente de la curva es 0,17 (no me he olvidado el signo menos). Lo que contradice la afirmación “bajar impuestos para crecer más”.

Publicidad


Sudáfrica

Otro ejemplo de país emergente es Sudáfrica. Al igual que Brasil se puede observar que el PIB crece más a medida que aumentan los impuestos. Aunque algo menos que Brasil ya que la pendiente de la curva es solamente de 0,09.

Variación del PIB en un año frente a la presión fiscal en Sudáfrica

Entonces: ¿bajar impuestos ayuda a crecer más o no?

Al igual que la semana pasada la respuesta debería ser depende. En los países industrializados, por lo menos en los vistos en los ejemplos, parece ser que la respuesta es afirmativa. En los países emergentes parece que no. Aunque si nos fijamos en los valores del R2 de las regresiones nos indican, como era de esperar, que la presión fiscal no es la única variable que afecta al PIB de un país. Por lo que la relaciones medidas pueden ser simplemente espurias y los resultados obtenidos no tener ninguna validez.

Así el efecto que tiene la bajada de impuestos, o subida, en el crecimiento del PIB es a lo sumo escaso. Una variación de la presión fiscal de 1% se traduce, en Irlanda el país mas sensible de los estudiados, en solamente una reducción del PIB de 0,22%.

La diferencia entre países industrializados y emergentes se puede explicar por lo visto la semana pasada. A medida que la riqueza del país aumenta los habitantes de este exigen a sus gobiernos más servicios. Por lo que estos se ven obligados a subir la presión fiscal. Lo que nos deja en la duda, ¿cuál es la causa de la correlación observada? ¿es el crecimiento del PIB el que afecta a los impuestos o son los impuestos los que afectan al PIB?

Conclusiones

Hemos escrito dos entradas y aún no queda claro si bajar impuestos afecta positivamente al PIB o no. La semana pasada se ha visto que un mayor PIB per Capita se traduce generalmente en más impuestos, mientras que esta semana lo que se ha visto es que para un mismo país aumentar los impuestos se traducen en una reducción del PIB mientras que en otros en un aumento.

Para responder a esto, o no, nos queda aclarar un punto. ¿Qué es antes, la subida de impuestos o el PIB? Pregunta que intentaremos responder la semana que viene.

Imágenes: Pixabay (Bruno Glätsch)

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicidad


Publicaciones relacionadas

  • Nuevo simulador FIRE en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
  • Nueva calculadora de préstamos e hipotecas en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
  • Hardening avanzado de NGINX: CSP, OCSP Stapling y defensa en profundidad
  • Nuevo generador y verificador de hashes en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
  • Nueva simulación de la estrategia Martingala en ruleta en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
  • Exactitud, precisión, recall… y los errores que cometemos al interpretarlas en proyectos reales
  • Nuevo simulador del problema de Monty Hall en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
  • Nuevo simulador interactivo de K-Means en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
  • Por qué los chatbots de inteligencia artificial parecen estar siempre de acuerdo contigo – Conversar con una inteligencia artificial – Parte I

Publicado en: Opinión

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Nuevo Inspector de JWT en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane

abril 20, 2026 Por Daniel Rodríguez

Nuevo simulador de regresión logística en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane

abril 17, 2026 Por Daniel Rodríguez

Nuevo simulador de regresión lineal con ruido en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane

abril 16, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Nuevo Inspector de JWT en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane publicado el abril 20, 2026 | en Noticias
  • Creación de gráficos de barras y gráficos de columnas con Seaborn publicado el julio 18, 2023 | en Python
  • El método de Muller e implementación en Python publicado el marzo 24, 2023 | en Ciencia de datos
  • El método de la bisección e implementación en Python publicado el marzo 11, 2022 | en Ciencia de datos
  • Cómo calcular el tamaño de la muestra para encuestas publicado el septiembre 9, 2025 | en Ciencia de datos

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.9 (11)

Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames

Comentarios recientes

  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • CARLOS ARETURO BELLO CACERES en Justicio: La herramienta gratuita de IA para consultas legales
  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto