Post on 18-Oct-2020
El mercado financiero y el racionamiento del crédito.
Estudio del caso de los gobiernos regionales en España *
NURIA ALCALDE FRADEJAS
JAIME VALLÉS GIMÉNEZ
Universidad de Zaragoza
Recibido: noviembre, 2001
Aceptado: marzo, 2002
Resumen
En los últimos años se ha suscitado un interesante debate sobre la forma más efectiva de restringir las políticas fisca-les que suponen un comportamiento crediticio irresponsable en el seno de la Unión Económica y Monetaria. En estesentido, se ha argumentado que los mercados financieros pueden jugar un papel importante en el control de los go-biernos públicos con pautas de deuda poco austeras. Un aspecto relevante de la hipótesis de disciplina del mercadoes que supone una relación no lineal entre la prima de riesgo soportada por cada gobierno subcentral y el nivel de sustock de deuda. En nuestro trabajo, y usando información para los gobiernos regionales españoles, se realiza una es-timación econométrica que arroja resultados en línea con la hipótesis de disciplina del mercado.
Palabras clave: control del endeudamiento, disciplina fiscal, mercado financiero, racionamiento crediticio.
Clasificación JEL: H3, G1.
1. Introducción
El Tratado de Maastricht, cuya finalidad principal es facilitar el tránsito hacia la UniónMonetaria Europea, establece entre las condiciones de convergencia que han de cumplir lospaíses miembros dos referidas a la solidez de las finanzas públicas. En concreto, dispone queel déficit público no puede superar el 3 por 100 del PIB y que la deuda pública no puede ex-ceder del 60 por 100 del PIB. Como consecuencia de ello, en los países de la Unión Europeaha existido y existe un interés creciente respecto al control del endeudamiento del Sector Pú-blico. Dicho control presenta mayores dificultades en el caso de los países de corte federalcomo el nuestro, dado que cada uno de los gobiernos subcentrales tiene su propio proceso
Hacienda Pública Española / Revista de Economía Pública, 160-(1/2002): 77-102© 2002, Instituto de Estudios Fiscales
* Los autores quieren agradecer los comentarios que recibió una versión previa de este trabajo en el VIII Encuentro deEconomía Pública. Asimismo, las aportaciones de los evaluadores han sido de gran utilidad y determinantes para losresultados que se presentan. Finalmente, es necesario reconocer el esfuerzo y la dedicación permanente del Dr. JulioLópez Laborda, sin su ayuda y enseñanzas difícilmente hubiésemos podido presentar este trabajo.
presupuestario, de tal forma que el déficit o superávit final del Sector Público depende de lasactuaciones y decisiones de un mayor número de agentes.
Como instrumentos de control del endeudamiento subcentral actúan los denominadosmecanismos de control interno y el mercado financiero. Entre los mecanismos de control in-terno se encuentran el establecimiento de límites legales o constitucionales al endeudamien-to, los mecanismos de coordinación y los controles directos del gobierno central (centraliza-ción). Por su parte, los estímulos que introduce el mercado financiero para alejar a losgobiernos subcentrales de un endeudamiento excesivo, y que constituyen el objeto de análi-sis del presente trabajo, son el aumento del coste financiero para aquellas unidades de go-bierno más endeudadas y, llegado el caso, el racionamiento o incluso la denegación de nue-vos créditos a las mismas.
Para que la disciplina del mercado pueda funcionar de forma eficaz, deben darse una se-rie de condiciones que, siguiendo a Lane (1993), son las siguientes. En primer lugar, se re-quiere la existencia de mercados de capitales libres y abiertos, de tal forma que los deudorespúblicos no puedan acceder a fuentes de financiación privilegiadas a través, por ejemplo, dela existencia de coeficientes obligatorios de inversión. En segundo lugar, para que el merca-do pueda discriminar de forma adecuada, se requiere que los prestamistas puedan disponerde toda la información relevante sobre la solvencia y la situación financiera de los diferentesdeudores públicos. En tercer lugar, no debe poder anticiparse la existencia de respaldo finan-ciero por parte de otros niveles de gobierno para aquellos deudores que incurran en situacio-nes financieras arriesgadas. Por último, es necesario que los deudores respondan a las seña-les del mercado financiero ajustando su conducta presupuestaria y disminuyendo su nivel deendeudamiento cuando sea preciso.
Los requisitos para que el mercado funcione correctamente son, por tanto, muy restricti-vos y de difícil cumplimiento, especialmente en países como España, donde las propias con-diciones institucionales han limitado tradicionalmente la supervisión directa por parte delmercado, como señala Estévez (1992). Así, a continuación señalamos algunas evidenciasque parecen indicar que las condiciones idóneas para que el mercado funcione correctamenteno se cumplen, al menos íntegramente, en el caso español.
Con respecto a la primera de las condiciones señaladas, la existencia de mercados de ca-pitales libres y abiertos parece quedar garantizada en gran medida por la normativa de laUnión Europea. Sin embargo, y aunque el acceso privilegiado a fuentes de financiación a tra-vés, por ejemplo, de los coeficientes obligatorios de inversión vigentes durante los años 80,ha dejado de existir, todavía quedan abiertas algunas vías que permiten a las ComunidadesAutónomas (a partir de ahora CC.AA.) obtener financiación en condiciones ventajosas. Eneste sentido, Monasterio, Sánchez y Blanco (1999) encuentran cierta evidencia de la instru-mentalización por parte de los gobiernos autonómicos de su presencia en los órganos recto-res de las Cajas de Ahorros.
La segunda de las condiciones señaladas hace referencia a que los mercados deben dis-poner de información suficiente sobre la verdadera situación financiera y el grado de solven-cia de los gobiernos regionales, lo cual en muchos casos es un problema porque la informa-
78 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ
ción no existe, es incompleta, o no fiable, dado que el gobierno emisor de la informacióntiene incentivos para ocultar su verdadera situación como deudor. A ello, como se mencionaen Vallés (1999), hay que añadir que la correcta comprensión de la información presupuesta-ria queda reservada a personas con conocimientos muy especializados.
La tercera de las condiciones señaladas por Lane (1993) implica que el funcionamientoeficaz del mercado como mecanismo de disciplina exige que no exista la posibilidad de que ungobierno subcentral en apuros pueda ser «rescatado» mediante ayudas del nivel central, dadoque en este caso el mercado podría seguir prestándole más allá de lo que sería el límite para elresto de clientes (probabilidad de quiebra nula). Sin embargo, esta condición tampoco parecequedar asegurada para el caso español. Así, Baiges (1991, p. 12), Monasterio (1996, p. 278) yRoig (1987, p. 159) manifiestan que para los gobiernos subcentrales queda abierta siempre laposibilidad de asunción o liquidación de su deuda por parte del Estado, tal como ocurrió para elnivel municipal (1984-1986). Además, existen evidencias indirectas que sugieren la existenciade dicho respaldo encubierto, como serían la renegociación del sistema de financiación sanita-rio autonómico o la evolución de la situación crediticia de algunas CC.AA.
La última de las condiciones señaladas es la que parece gozar de un mayor grado decumplimiento en el caso español. En este sentido, Monasterio, Sánchez y Blanco (1999) ob-servan cierta evidencia de que durante el período 1993-1997, las CC.AA. más endeudadasadoptaron medidas para corregir los altos niveles de endeudamiento. De igual modo, Ezquia-ga y Mora (1995, p. 287) señalan cómo a partir de 1991 se produce un proceso de saneamien-to de la situación financiera de algunas CC.AA.
Como conclusión de cuanto antecede, podemos señalar que existen indicios suficientespara cuestionar el cumplimiento de las condiciones señaladas por Lane (1993) y, en conse-cuencia, sugerir que el mercado no puede por sí solo asegurar el control del endeudamientosubcentral en el caso español. Sin embargo, esta ausencia de suficiencia no obsta para que elmercado pueda introducir cierto grado de disciplina en la política de endeudamiento autonómi-co, debiéndose complementar o reforzar dicho proceso por otros métodos de control existentes.Así, el objetivo que nos planteamos es analizar en qué medida el mercado financiero ha actua-do como elemento disciplinador de la política de endeudamiento de las CC.AA. españolas.
No obstante, existe un conjunto de limitaciones importantes en nuestro análisis, al apo-yarnos para analizar el funcionamiento del mercado como mecanismo de control del endeu-damiento autonómico, principalmente, en la relación que existe entre una aproximación a lasprimas de riesgo soportadas por la deuda de los gobiernos regionales y la evolución de sustock de deuda. Por tanto, nuestro estudio no analiza cómo responden y con qué rapidez lasCC.AA. a los estímulos del mercado, y si los mismos son suficientes para alejarlas de endeu-damientos excesivos, ni compara la eficacia de este mecanismo disciplinador frente a otros.
El trabajo se ha estructurado en cuatro epígrafes. En el primer epígrafe se abordan loselementos teóricos fundamentales y la literatura empírica disponible sobre la eficacia delmercado financiero como mecanismo de disciplina de las políticas de endeudamiento de losgobiernos subcentrales. En el segundo epígrafe se discuten las hipótesis o variables a con-trastar y la especificación del modelo econométrico para el caso de las CC.AA. En el tercer
El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 79
epígrafe se presentan y comentan los principales resultados obtenidos en las estimaciones.Finalmente, se destacan las conclusiones fundamentales de nuestro trabajo.
2. El mercado financiero y el control del endeudamiento subcentral
Entre los principales mecanismos de protección para que los gobiernos subcentrales noalcancen un endeudamiento excesivo puede encontrarse la mala disposición que los merca-dos tienen para prestar a aquellas unidades de gobierno que han adquirido un nivel de deudaelevado, salvo a costa de un tipo de interés prohibitivo que impide el endeudamiento. Bajo lahipótesis del mercado como instrumento que disciplina el endeudamiento, se considera quelos tipos de interés aumentarán paulatinamente a una tasa creciente con el nivel de deuda, su-ministrando a los prestatarios un incentivo para evitar una deuda excesiva. No obstante, sieste estímulo fracasase, los mercados podrían responder denegando el acceso a nuevos crédi-tos a los deudores irresponsables 1.
En este apartado se comentan brevemente los elementos teóricos básicos y los principa-les trabajos que presentan evidencia empírica sobre el papel del mercado financiero comomecanismo de disciplina del endeudamiento público. La hipótesis de disciplina del mercadosupone la existencia de una relación no lineal entre el tipo de interés y el nivel de deuda. Estaausencia de linealidad ha sido contrastada, para el caso norteamericano, por los trabajos deEichengreen y Bayoumi (1994) y Bayoumi, Goldstein y Woglom (1995).
Ambos estudios, asumiendo las hipótesis de que la deuda de todos los Estados tiene ven-cimiento a un año, que se vende en mercados financieros competitivos, y que los prestamis-tas son neutros al riesgo, toman como punto de partida la siguiente ecuación de arbitraje:
[1]
donde «s» es la prima de riesgo; «R» representa el tipo de interés libre de riesgo; «P(H)» esla probabilidad de pago o devolución de la deuda, en la que «H» viene medida por una seriede determinantes de insolvencia, tal que cuanto mayor sea «H», más alta será la probabilidadde que la renta del gobierno sea tan reducida que impague (P´ < 0 y P(0) = 1), suponiéndoseademás, por simplicidad, que en ese caso el prestatario no devuelve nada; «ϒ» es el tipo degravamen del IRPF local y estatal; y «α» es un parámetro. El término «αϒ», consideradoúnicamente en el trabajo de Bayoumi, Goldstein y Woglom (1995), se incluye para tener encuenta la fuerte demanda de deuda en los Estados con tipos de gravamen elevados en el im-puesto sobre la renta, ya que generalmente los ingresos obtenidos por la suscripción de bonosemitidos por los municipios de dentro del Estado están exentos.
Esta ecuación no es sino una función de oferta de crédito en la que se plantea la igualdadentre la esperanza matemática de la rentabilidad después de impuestos asociada a la suscrip-ción de deuda emitida por un Estado, y la rentabilidad después de impuestos obtenida al sus-cribir un activo financiero libre de riesgo. Sin embargo, la forma concreta de la función a es-timar depende de los supuestos que se hagan respecto a los determinantes del nivel desolvencia del deudor (H), y la función de distribución que sigue la probabilidad de pago
80 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ
( ) ( ) ( )1 1R s P H R α+ + = + − ϒ
(P(H)). Así, Bayoumi, Goldstein y Woglom (1995) suponen con respecto a «H» que es unafunción lineal de la ratio deuda pendiente de amortizar respecto al producto interior bruto, yde un vector «X» de otros factores que afectan al riesgo o probabilidad de insolvencia. Conrespecto a «P(H)», suponen que sigue una distribución exponencial [P(H) = exp(–H)]. Bajoestos supuestos, obtienen la siguiente función de oferta a estimar 2:
[2]
donde «δ», «π», y el vector «β» son los parámetros a estimar.
De acuerdo con esta expresión, la linealidad de la función de oferta se contrasta a travésdel parámetro que acompaña a «B» en el denominador. Si el mismo resulta significativamen-te mayor que cero, podrá concluirse que la prima de riesgo aumenta a una tasa creciente conla ratio de endeudamiento, es decir, que la función de oferta es no lineal, y que el mercado es-tablece un «tope» máximo al endeudamiento subcentral.
Por su parte, Eichengreen y Bayoumi (1994), para obtener la ecuación a estimar, tambiénhacen el supuesto de que «P(H) = exp(–H)», pero difieren con respecto a Bayoumi, Goldsteiny Woglom (1995) en la especificación de la forma funcional de «H». De tal forma, para con-trastar la no linealidad de la curva de oferta, obtienen la siguiente ecuación a estimar:
[3]
siendo «d» y «β» los parámetros a estimar (en el caso de β, vector de parámetros); «B» la ra-tio de deuda vi0va respecto al producto interior bruto; y «X» un vector de otros factores queafectan al riesgo o probabilidad de insolvencia.
En la tabla 1 se presenta un resumen más detallado sobre las variables, metodología uti-lizada y principales resultados obtenidos en estos dos trabajos, y el de Capeci (1994), en elcual también se analiza, aunque desde una perspectiva diferente, la influencia del mercadofinanciero en la política de endeudamiento subcentral. A continuación se comentan las prin-cipales conclusiones obtenidas en dichos trabajos.
El trabajo de Eichengreen y Bayoumi (1994) se centra de forma especial en el análisis dela influencia de las restricciones fiscales al endeudamiento sobre la prima de riesgo, y sobreel «tope» máximo de endeudamiento permitido por el mercado. En ambos casos encuentranla evidencia esperada, resultados que vendrían justificados por la hipótesis de que la probabi-lidad de quiebra es inferior en aquellos Estados en que su política de endeudamiento se vesometida a controles fiscales más severos, concluyendo, por tanto, que dichos límites consti-tuyen un mecanismo de control efectivo. Posteriormente, estos resultados se ratifican en eltrabajo de Bayoumi, Goldstein y Woglom (1995), observando una influencia negativa de lasrestricciones fiscales al endeudamiento sobre la prima de riesgo, y haciendo especial hinca-pié en la no linealidad de la función de oferta estimada.
Con respecto al tercero de los trabajos señalados, hay que indicar que, aunque Capeci(1994) no entra en consideraciones sobre la ausencia de linealidad de la función de oferta,también ofrece evidencia favorable de la efectividad del control del mercado. En este trabajose presta una atención especial al problema de endogeneidad que pueden presentar las varia-
El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 81
[ ]( ( ) ) /(1 )s X R B Bβ π δ α δ′= + + − ϒ − +∈
( ) /[1 ( )]s dR B X d B Xβ β= + − +
82 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ
Tabla1
Trabajosempíricosqueanalizanladisciplinaqueejerceelmercadosobreelendeudamientosubcentral
EichengreenyBayoumi(1994)
Bayoumi,GoldsteinyWoglom(1995)
Capeci(1994)
Mue
stra
ym
étod
ode
esti
mac
ión
La
mue
stra
incl
uye
emis
ione
sde
deud
aco
rres
pond
ien-
tes
a37
Est
ados
nort
eam
eric
anos
dura
nte
elpe
ríod
o19
81-1
990.
Se
esti
ma
unm
odel
ono
line
alpo
rM
CO
endo
set
apas
.
Uti
liza
ndo
una
mue
stra
deem
isio
nes
dede
uda
corr
es-
pond
ient
esa
38E
stad
osno
rtea
mer
ican
osdu
rant
eel
perí
odo
1981
-199
0,re
aliz
anla
esti
mac
ión
deun
mo-
delo
noli
neal
atr
avés
deM
CO
endo
set
apas
.
Uti
liza
una
mue
stra
de24
3em
isio
nes
dede
uda
cuyo
impo
rte
supe
raba
elm
illó
nde
dóla
res
yqu
eha
bían
sido
real
izad
aspo
rm
unic
ipio
sde
lEst
ado
deN
ewJe
r-se
yen
tre
1975
y19
77.
Se
esti
ma
unm
odel
oli
neal
atr
avés
deM
CO
endo
set
apas
.
Var
iabl
een
dóge
nas i
t:D
ifer
enci
alco
nre
spec
toal
tipo
dein
teré
sm
ásba
jode
ltip
ode
inte
rés
delo
sbo
nos
emit
idos
por
cada
Est
a-do
s it:
Tip
ode
inte
rés
delo
sbo
nos
emit
idos
por
cada
Est
ado
con
rela
ción
alti
pode
inte
rés
alqu
ese
emit
enbo
nos
sim
ilar
esen
New
Jers
ey.P
ara
elim
inar
los
valo
-re
sne
gati
vos,
sere
sta
alva
lor
ante
rior
elm
ínim
ode
cada
año.
i it:
tipo
dein
teré
sre
alde
laem
isió
nre
aliz
ada
Var
iabl
esex
plic
ativ
asB
it:
Rat
iode
deud
avi
vaen
rela
ción
alpr
oduc
toin
te-
rior
brut
oT
AX
it:
Tip
ode
grav
amen
mar
gina
les
tata
lU
NE
Mit
–1:
Niv
elde
dese
mpl
eore
tard
ado
unpe
ríod
oR
ES
TR
AIN
Tit
:Ín
dice
AC
IRde
seve
rida
dde
lare
s-tr
icci
ónfi
scal
alen
deud
amie
nto
DU
Mt:
Fic
tici
aste
mpo
rale
sB
it:
Rat
iode
deud
avi
vaen
rela
ción
alpr
oduc
toin
te-
rior
brut
oT
AX
Rit
:T
ipo
degr
avam
enm
argi
nal
esta
tal
UN
it–1
:N
ivel
dede
sem
pleo
reta
rdad
oun
perí
odo
FIS
Ci:
Índi
ceA
CIR
dese
veri
dad
dela
rest
ricc
ión
fis-
cal
alen
deud
amie
nto
CC
it:V
ecto
rde
vari
able
sre
lati
vas
ala
sca
ract
erís
tica
sde
lm
unic
ipio
.E
ntre
ella
s,im
port
ede
lade
uda
emit
i-da
,st
ock
dede
uda,
tran
sfer
enci
asre
cibi
das,
valo
rde
mer
cado
dela
spr
opie
dade
sgr
avab
les,
pago
sco
rres
-po
ndie
ntes
alse
rvic
iode
lade
uda
yca
ntid
adde
deud
aqu
epo
dría
emit
irse
hast
aal
canz
arel
máx
imo
lega
l-m
ente
esta
blec
ido.
ICit
:Vec
tor
deva
riab
les
rela
tiva
sa
las
cond
icio
nes
dela
emis
ión
dede
uda
real
izad
a.In
cluy
eel
venc
imie
nto
med
io,v
aria
bles
fict
icia
squ
eid
enti
fica
nla
sem
isio
nes
aseg
urad
aso
dem
enor
ries
goy
elnú
mer
ode
lici
tado
-re
squ
eha
npa
rtic
ipad
oen
cada
emis
ión.
MC
it:V
ecto
rde
vari
able
squ
eca
ract
eriz
anel
mer
cado
enel
mom
ento
dela
emis
ión.
Incl
uye
elco
ste
deca
pi-
tal
uop
ortu
nida
dpa
ralo
sin
vers
ores
yla
dem
anda
dede
uda
por
part
ede
los
banc
osco
mer
cial
es.
Mod
elo
sa
Ba
TA
Xa
UN
EM
aR
EST
RA
INT
aa
it
itit
itit
=+
++
+
−−
02
31
4
51[
(1
23
14
Ba
TA
Xa
UN
EM
aR
EST
RA
INT
eit
itit
it
t+
++
+−
)]s
CD
UM
BT
AX
RU
NF
ISC
Bit
it
itit
iti
i
=+
++
++
−−
δα
αα
α
α1
34
15
21
t
ite+
iC
CIC
MC
uit
Ait
Bit
Cit
it=
++
++
αα
αα
0'
''
Res
ulta
dos
rele
vant
esIn
flue
ncia
dela
sre
stri
ccio
nes
fisc
ales
alen
deud
amie
n-to
sobr
ela
prim
ade
ries
go:
obse
rvan
que
lapr
ima
deri
esgo
dism
inuy
eal
aum
enta
rla
seve
rida
dde
las
res-
tric
cion
esle
gale
sal
ende
udam
ient
o.In
flue
ncia
dela
sre
stri
ccio
nes
fisc
ales
alen
deud
amie
n-to
sobr
eel
«top
e»m
áxim
ode
ende
udam
ient
ope
rmit
i-do
por
elm
erca
do:
esta
blec
enqu
eel
nive
lm
áxim
ode
deud
aqu
epe
rmit
eel
mer
cado
fina
ncie
roa
los
dife
ren-
Tam
bién
seob
serv
aun
ain
flue
ncia
nega
tiva
dela
sre
s-tr
icci
ones
fisc
ales
alen
deud
amie
nto
sobr
ela
prim
ade
ries
go,c
ifrá
ndos
een
este
caso
elni
vel
máx
imo
deen
-de
udam
ient
ope
rmit
ido
por
elm
erca
dofi
nanc
iero
alo
sE
stad
osen
un8,
7po
r10
0de
lP
IB.
En
este
trab
ajo
seha
cees
peci
alhi
ncap
iéen
lano
line
a-li
dad
dela
func
ión
deof
erta
esti
mad
a.D
eac
uerd
oco
nsu
ses
tim
acio
nes,
unau
men
tode
unpu
nto
porc
entu
al
Obs
erva
que
elm
arge
nre
spec
toal
máx
imo
lega
lmen
tepe
rmit
ido
pres
enta
,co
ntra
riam
ente
alo
espe
rado
,un
efec
topo
siti
voso
bre
elco
ste.
Est
ehe
cho
podr
íave
nir
expl
icad
opo
rel
tem
orde
los
actu
ales
tene
dore
sde
deud
aa
tene
rqu
eco
mpe
tir,
enca
sode
inso
lven
cia,
con
los
susc
ript
ores
denu
evas
emis
ione
s.A
pesa
rde
que
noen
tra
enco
nsid
erac
ione
sso
bre
laau
senc
iade
line
alid
adde
lafu
nció
n,of
rece
evid
enci
a
El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 83EichengreenyBayoumi(1994)
Bayoumi,GoldsteinyWoglom(1995)
Capeci(1994)
tes
Est
ados
tam
bién
depe
nde
y,de
form
ase
nsib
le,
dela
exis
tenc
iade
rest
ricc
ione
sfi
scal
esal
ende
udam
ient
oy
delg
rado
deau
ster
idad
que
impo
nen.
En
conc
reto
,el
mer
cado
conf
íam
ásen
aque
llos
Est
ados
con
rest
ric-
cion
esfi
scal
esm
enos
laxa
s,am
pliá
ndol
esel
lím
ite
máx
imo
deen
deud
amie
nto
desd
eel
8,7
por
100
del
PIB
,co
rres
pond
ient
ea
los
Est
ados
sin
rest
ricc
ione
s,ha
sta
el10
,8po
r10
0de
lP
IB.
dela
deud
asu
pone
unau
men
tode
l0,
23po
r10
0en
elco
ste
dela
deud
a,m
ante
nien
dola
sre
stan
tes
vari
able
sex
plic
ativ
asen
sus
valo
res
med
ios.
Sin
emba
rgo,
esta
pend
ient
eau
men
taha
sta
el0,
35po
r10
0pa
raun
nive
lde
deud
asi
tuad
oun
ade
svia
ción
típi
capo
ren
cim
ade
suva
lor
med
io.
sobr
ela
efec
tivi
dad
delm
erca
do,p
rest
ando
aten
ción
alpr
oble
ma
deen
doge
neid
adqu
epu
eden
pres
enta
rla
sva
riab
les
deen
deud
amie
nto.
Obt
iene
otro
sre
sult
ados
adic
iona
les
cont
radi
ctor
ios
con
sum
odel
ote
óric
o.A
sí,l
osin
gres
osdi
scre
cion
ales
yel
serv
icio
dela
deud
ati
enen
unim
pact
one
gati
voen
elti
pode
inte
rés.
Ade
más
,la
rece
pció
nde
subv
enci
o-ne
sti
ene
unef
ecto
posi
tivo
sobr
eel
cost
ede
lend
euda
-m
ient
o.U
napo
sibl
eex
plic
ació
nes
elin
cum
plim
ient
ode
lahi
póte
sis
dein
form
ació
nsi
mét
rica
form
ulad
aen
sum
odel
o.E
sde
cir,
lave
rdad
era
capa
cida
dde
una
co-
mun
idad
para
paga
rla
deud
apu
ede
ser
inob
serv
able
para
los
pres
tam
ista
s,in
clus
ode
spué
sde
una
insp
ec-
ción
delo
spr
esup
uest
os.P
orot
rapa
rte,
laco
nclu
sión
deun
impa
cto
nega
tivo
delp
ago
dels
ervi
cio
dela
deu-
daes
cons
iste
nte
con
elpl
ante
amie
nto
deR
obbi
ns(1
973)
,que
cons
ider
adi
cho
pago
com
oun
ase
ñalp
osi-
tiva
sobr
ela
capa
cida
dde
lalo
cali
dad
para
hace
rfr
en-
tea
lade
uda.
Fue
nte:
Ela
bora
ción
prop
ia.
Tabla1(continuación)
Trabajosempíricosqueanalizanladisciplinaqueejerceelmercadosobreelendeudamientosubcentral
bles de endeudamiento, tanto el volumen de deuda correspondiente a la emisión considerada,como la deuda viva procedente de otras emisiones. De hecho, los resultados de las estimacio-nes varían de forma significativa según se considere o no dicho problema.
Recapitulando, cabe señalar que de acuerdo con la evidencia aportada por los trabajosprevios, y referida al caso norteamericano, el mercado financiero parece haber jugado un pa-pel relevante en el control del endeudamiento subcentral. Tomando como punto de partidadichos trabajos, el objetivo que nos planteamos es analizar la influencia del mercado finan-ciero como mecanismo de control del endeudamiento público subcentral en España, en con-creto, para el caso de los gobiernos regionales.
Aunque el tema es de gran relevancia en el entorno económico actual, la evidencia empíri-ca al respecto es todavía muy limitada. Únicamente Monasterio, Sánchez y Blanco (1999) rea-lizan una aproximación sencilla, como ellos mismos señalan, para tratar de evaluar en qué me-dida la disciplina del mercado ha actuado discriminando el coste soportado por las CC.AA. enfunción del volumen de su deuda. Con tal finalidad, estiman por mínimos cuadrados un mode-lo de efectos fijos en el que el tipo de interés, aproximado a través del cociente entre gastos fi-nancieros y stock de deuda, viene explicado por el porcentaje de deuda respecto al PIB, y por lacarga de la deuda, obtenida como el cociente entre la suma de gastos por intereses y amortiza-ción y los ingresos corrientes. El coeficiente estimado que obtienen para la variable carga fi-nanciera es positivo y estadísticamente significativo, tal como cabía esperar. Sin embargo, elcoeficiente de la variable «deuda/PIB» es negativo, y estadísticamente significativo, lo que in-dica que aquellas CC.AA. más endeudadas soportan tipos de interés más bajos. La explicacióna este resultado tan sorprendente puede hallarse, como indican los propios autores, en el hechode que a lo largo del período considerado se ha producido una importante reducción de los ti-pos de interés, a la vez que crecía el volumen de endeudamiento de las CC.AA.
Por otro parte, la conveniencia de considerar otras variables que pueden influir en la ca-pacidad de una CA para hacer frente al pago de la deuda, así como la necesidad de dar un tra-tamiento econométrico apropiado al problema de endogeneidad que presenta la ratio de en-deudamiento utilizada como variable explicativa, son aspectos que han podido influir en losresultados obtenidos por Monasterio, Sánchez y Blanco (1999), y que tratarán de ser mejora-dos en el presente trabajo.
3. Formulación de una propuesta para la estimación de la teoríadel racionamiento del crédito en el ámbito de los gobiernosautonómicos
Una vez analizados brevemente los aspectos teóricos fundamentales, y los principalestrabajos econométricos sobre la oferta crediticia y los niveles de gobierno subcentral, el obje-tivo de este epígrafe es abordar la especificación empírica concreta y las distintas hipótesisque vamos a utilizar en la estimación del modelo de oferta crediticia afrontada por lasCC.AA. En consecuencia, no desarrollamos un modelo que explique el comportamiento dela demanda de endeudamiento por parte de las CC.AA., cuestión que, aunque tratada de for-
84 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ
ma incipiente por la literatura nacional, ha sido estudiada en los trabajos de Monasterio ySuárez (1993, 1996), García-Milá y McGuire (1994), García-Milá, Goodspeed, y McGuire(1999), y Vallés (1999). No obstante, y aunque este tema no se trata de forma directa en elpresente trabajo, es preciso tener en cuenta que el tipo de interés y el nivel de deuda están de-terminados simultáneamente por la interacción de la oferta y la demanda, generando este he-cho problemas de endogeneidad que habrán de ser considerados, como explicaremos poste-riormente, en la estimación econométrica.
Varias son las razones que han motivado nuestra aproximación alternativa al tema del en-deudamiento autonómico, pudiendo destacar de entre ellas dos. Por una parte, la especificaciónde una función no lineal de la oferta de deuda supone un enfoque novedoso en la literatura es-pañola sobre el endeudamiento autonómico. Por otra, nuestra estimación incorpora ciertas mo-dificaciones en las variables independientes y amplía las posibles causas explicativas respectoa la literatura internacional revisada. Finalmente, como hemos apuntado, también pretendemosir cerrando la brecha que existe entre la importancia que la deuda ha adquirido para las arcas delas CC.AA., y el escaso reflejo que todavía tiene en el campo de los estudios empíricos.
Esta última afirmación es debida, en parte, a que la reciente creación en España de la ac-tual estructura territorial de la Administración limita seriamente la posibilidad de realizar es-tudios econométricos basados en series cronológicas. Sin embargo, creemos que esta dificul-tad se solventa, parcialmente, empleando datos de panel, dado que, por un lado, nos permitedisminuir los problemas derivados del número reducido de períodos con que cuentan las se-ries históricas y, por otro, incorporar los posibles comportamientos dispares de los diferentesgobiernos territoriales.
Junto al problema que supone la reducida dimensión de las series temporales, subsistendos problemas adicionales: la disponibilidad de los datos necesarios y la comparabilidad delos mismos entre distintas jurisdicciones y ejercicios presupuestarios. Para solventar el pri-mero de dichos problemas, hemos tenido que recurrir a la construcción de nuestra propia va-riable endógena a partir de los datos presupuestarios publicados por la Dirección General deCoordinación con las Haciendas Territoriales (DGCHT), y del nivel de endeudamiento pu-blicado por el Banco de España (BE), debiendo señalarse que dicha forma de aproximarnos ala variable endógena puede afectar a la validez de nuestras estimaciones y conclusiones, sibien, hasta el momento, no existe otra posibilidad disponible. Por otro lado, para eludir elobstáculo que supone la comparación de las mismas magnitudes a lo largo del tiempo, y en-tre CC.AA. con características distintas, y garantizar la homogeneidad de la información pre-supuestaria, utilizaremos las publicaciones de la DGCHT para las variables presupuestariasy tomaremos los datos como porcentaje de la estimación del valor añadido bruto (PIB) sumi-nistrada por la Contabilidad Regional de España (Instituto Nacional de Estadística).
El período objeto de estudio se limita al comprendido entre los ejercicios 1990 y 1995,ya que si han operado los mecanismos de restricción del endeudamiento, bien el mercado,bien los límites legales, es de esperar que lo hayan hecho en el momento en que la situaciónfiscal y económica fue menos favorable. Junto a ello, también hemos optado por dicha fasetemporal debido a que el Banco de España únicamente suministra datos sobre la deuda viva a
El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 85
corto plazo a partir de 1990, mientras que la Dirección General de Coordinación con las Ha-ciendas Territoriales proporciona los gastos financieros por intereses de la deuda a largo ycorto plazo, por lo que es necesario tener información de ambos tipos de deuda para aproxi-marse al tipo de interés medio que pagan las CC.AA.
Llegados a este punto, vamos a abordar la exposición de las variables explicativas quepretendemos ensayar, y que aparecen agrupadas en dos grandes grupos, argumentos institu-cionales y consideraciones fiscales y de capacidad de pago o económicas. El objetivo de lasprimeras es acomodar la teoría al contexto específico de los gobiernos regionales en España,mientras las segundas pretenden aproximarse a distintos indicadores que nos permitan deter-minar los factores de riesgo crediticio que presentan las distintas CC.AA.
3.1. Hipótesis institucionales
Las variables que hemos escogido para representar las distintas hipótesis institucionalesdel contexto autonómico son las siguientes: variables relacionadas con el nivel competen-cial, las CC.AA. uniprovinciales, la evolución del período analizado, y la holgura disponiblepor cada CA con respecto al nivel máximo pactado en los Escenarios de Consolidación Pre-supuestaria (ECP). A continuación se analizan estas variables con algo más de detalle.
a) Nivel competencial (DCOMPit): en este caso, se trata de dilucidar el posible impac-to en la prima de riesgo que soportan las distintas CC.AA. con diversos niveles competencia-les y, especialmente, por su importancia cuantitativa, los asumidos por las CC.AA. del art.151 (sanidad y educación). Bajo nuestro punto de vista, el signo esperado sería ambiguo, yaque las transferencias que cubren los gastos sanitarios y educativos pueden ser insuficientes,representando un mayor riesgo o, por contra, generar un excedente que podría ser destinadoa otros gastos distintos.
b) Evolución del período (DTENDit): también pretendemos determinar la posible mo-dificación de la prima de riesgo a lo largo del período objeto de estudio. En este sentido, po-dríamos atribuir dicha tendencia a dos causas que operan en la misma dirección. Por una par-te, desde 1992 ha funcionado un sistema en el que están vigentes los límites legales alendeudamiento y, adicionalmente, una coordinación con débiles incentivos impuesta comoconsecuencia de los acuerdos alcanzados en Maastricht. Por otra, la sensible disminución delos tipos de interés que se produce a lo largo del período analizado ha podido provocar unadisminución del margen de maniobra de las entidades financieras a la hora de establecer laprima de riesgo, resultado que estaría relacionado con la explicación que dan Monasterio,Sánchez y Blanco (1999) en su razonamiento de la evolución de los tipos de interés medios.A priori, el signo esperado para el coeficiente de la variable DTEND sería negativo 3.
c) Comunidades Autónomas uniprovinciales (DPROVit): con esta variable intentamoscaptar la posible influencia del papel perverso que ha podido jugar la variable «unidades ad-ministrativas» en el porcentaje de participación en los ingresos del Estado, o el legado defici-tario de las antiguas Diputaciones Provinciales en la situación financiera de las CC.AA. uni-provinciales. El signo esperado es positivo.
86 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ
d) Margen de maniobra respecto a los ECP (MECPit): en este caso, pretendemos esta-blecer la posible influencia sobre la prima de riesgo de la holgura existente en cada CA res-pecto al límite máximo de endeudamiento pactado en los ECP. El signo que cabría esperarpara el coeficiente estimado de esta variable es negativo, es decir, aquellas CC.AA. cuya ca-pacidad «normativa» de endeudamiento sea menor deberían soportar una prima de riesgomayor, al encontrarse en una situación crediticia menos saneada y más próxima al límite má-ximo pactado o autorizado.
3.2. Hipótesis fiscales y de capacidad de pago o económicas
Pese a la importancia que estas variables pueden tener en la explicación de las políticasde endeudamiento autonómico y su coste, no queremos ocultar la dificultad de establecer conrigor el tipo de variables proxy que modelizarán las distintas hipótesis. Así, dentro de las va-riables fiscales y de capacidad de pago hemos considerado el PIB per cápita, el ahorro prima-rio y los ingresos tributarios, es decir, aquellas variables que pueden reflejar la corriente ac-tual de ingresos y, por tanto, de devolución de la deuda. Por otro lado, hemos seleccionadocomo variables económicas aquellas que guardan relación con las necesidades de gastos delas CC.AA., y con su situación crediticia, ya que pueden tener cierto impacto sobre la primade riesgo, considerando la población y el PIB relativo de las CC.AA., la tasa de crecimientodel PIB de las Comunidades y el nivel de la deuda alcanzado por las distintas CC.AA. Esteconjunto de variables y el signo de la relación esperada con la prima de riesgo son los que pa-samos a precisar a continuación:
a) Fiscales y de capacidad de pago: queremos determinar en qué medida una mayorcapacidad recaudatoria o política combinada de ingresos y gastos afectaría al nivel de la pri-ma de riesgo soportada por las CC.AA. En este caso, vamos a contrastar este argumento através de distintas variables explicativas: los ingresos tributarios propios (TRIBit) 4, el ahorroprimario (AHORRit) y, finalmente, el PIB per cápita (PIBPCit) como posibles indicadores dela capacidad de las distintas CC.AA. para hacer frente a su deuda y, por ende, del posibleriesgo financiero inherente a las mismas con relación al esfuerzo tributario que realizan, lasituación fiscal que ostentan y la posible riqueza relativa de cada una de ellas. El signo espe-rado para todas estas especificaciones sería negativo, ya que una mayor capacidad financierasupone un menor riesgo y, consecuentemente, debería implicar una prima de riesgo inferior.
b) Necesidades de gasto: pretendemos observar en qué medida las distintas necesi-dades de gasto de las CC.AA., debidas a una mayor población (POBRELATit) o renta(PIBRELATit) son responsables de las variaciones observadas en la prima de riesgo sopor-tada por las CC.AA. Así, si se cumple la hipótesis reiteradamente mantenida de que los re-cursos que proporciona el sistema de financiación son insuficientes para cubrir las deman-das de gasto que deben atender las CC.AA., debido a que el sistema de financiación no eslo suficientemente flexible para adaptarse a demandas de gasto dispares, unas mayores ne-cesidades de gasto pueden ir asociadas a un riesgo más elevado, dada la posible insuficien-cia financiera que incorpora el sistema de financiación, y el coeficiente de esas variablesdebería ser positivo 5.
El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 87
c) Ciclo económico (I(PIB)it): la argumentación asociada a la tasa de crecimiento de larenta es la posible influencia que puede ejercer el ciclo económico en la situación financierade las CC.AA. Dicha variable nos permitirá detectar en qué medida una tasa de crecimientoeconómico elevada contribuye a mejorar la situación financiera de las CC.AA., causandouna disminución en la prima de riesgo que soportan, y arrojando el coeficiente de la variableun signo negativo 6.
d) Stock de deuda (SDEUDAit): intentaremos comprobar el grado de incidencia delstock de deuda de cada CA sobre la prima de riesgo. En este caso, el signo esperado será po-sitivo, ya que un mayor nivel de deuda acumulado supone un riesgo crediticio superior, queserá castigado con una prima más elevada.
De todo este análisis, hemos sintetizado la información que aparece en la tabla 2, y quepresenta las distintas variables escogidas, los símbolos, la construcción específica de las mis-mas, el signo esperado y la fuente estadística empleada 7.
88 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ
El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 89
Tabla2
Signosesperadosdelasvariables
Símbolo
Hipótesis
Construcción
Signoesperado
Fuente
INS
TIT
UC
ION
AL
ES
DC
OM
PN
ivel
com
pete
ncia
lV
aria
ble
dum
my
que
tom
ava
lor
cero
para
las
CC
.AA
.de
Rég
imen
Com
únco
nni
vel
com
pete
ncia
lal
to,
yun
opa
rala
sre
stan
tes.
Inde
term
inad
oC
onst
rucc
ión
prop
ia
DT
EN
DE
volu
ción
del
perí
odo
Var
iabl
ecu
alit
ativ
a,qu
eas
igna
rá1
alpr
imer
ejer
cici
o(1
990)
del
perí
odo
cons
ider
ado
(199
0-95
),do
sal
segu
ndo
año
(199
1),
yas
ísu
cesi
vam
ente
.—
Con
stru
cció
npr
opia
DP
RO
VC
omun
idad
esA
utón
o-m
asun
ipro
vinc
iale
sV
aria
ble
fict
icia
por
laqu
eco
nced
emos
valo
run
oa
las
CC
.AA
.uni
prov
inci
a-le
s,y
cero
ala
sre
stan
tes.
+C
onst
rucc
ión
prop
ia
ME
CP
Mar
gen
con
resp
ecto
allí
mit
ele
galm
áxim
ode
ende
udam
ient
o
Hem
osde
term
inad
oel
porc
enta
jequ
esu
pone
ladi
fere
ncia
entr
eel
«top
em
á-xi
mo»
deen
deud
amie
nto
esta
blec
ido
enlo
sE
CP
yla
situ
ació
nde
udor
are
alde
cada
CA
resp
ecto
alto
tal
auto
riza
doin
icia
lmen
teen
los
ejer
cici
osco
m-
pren
dido
sen
tre
1992
y19
95.P
ara
los
años
1990
y19
91,y
dado
que
toda
vía
noex
istí
anlo
sE
CP
,se
haca
lcul
ado
elm
arge
nde
man
iobr
ade
cada
CA
con
rela
ción
allí
mit
em
áxim
oqu
ees
tabl
ece
laL
eyO
rgán
ica
deF
inan
ciac
ión
dela
sC
omun
idad
esA
utón
omas
(LO
FC
A)
para
laca
rga
dela
deud
a(g
asto
por
inte
rese
sm
ásam
orti
zaci
ón)
resp
ecto
ain
gres
osco
rrie
ntes
.
—B
E,
DG
CH
Ty
cons
truc
-ci
ónpr
opia
apa
rtir
deM
onas
teri
oet
al.
(199
9)
FIS
CA
LE
SY
DE
CA
PA
CID
AD
DE
PA
GO
TR
IBE
sfue
rzo
trib
utar
ioC
ocie
nte
entr
elo
sin
gres
ostr
ibut
ario
spr
opio
s(i
mpu
esto
sdi
rect
ose
indi
rec-
tos
yta
sas,
prec
ios
públ
icos
yot
ros
ingr
esos
)y
elP
IBre
gion
al.
—D
GC
HT
,IN
Ey
cons
truc
-ci
ónpr
opia
AH
OR
RS
itua
ción
pres
upue
sta-
ria
Coc
ient
een
tre
elah
orro
prim
ario
(gas
tos
corr
ient
es,
sin
gast
osfi
nanc
iero
s,m
enos
ingr
esos
corr
ient
es)
yel
PIB
regi
onal
.—
DG
CH
T,
INE
yco
nstr
uc-
ción
prop
iaP
IBP
CC
apac
idad
depa
goC
ocie
nte
entr
eel
PIB
yla
pobl
ació
nre
gion
al.
—IN
E
EC
ON
ÓM
ICA
S
PO
BR
EL
AT
Nec
esid
ades
dega
sto
El
PIB
deca
daC
omun
idad
Aut
ónom
are
spec
toal
PIB
naci
onal
.+
INE
yco
nstr
ucci
ónpr
opia
PIB
RE
LA
TN
eces
idad
esde
gast
oL
apo
blac
ión
deca
daC
omun
idad
Aut
ónom
are
spec
toa
lapo
blac
ión
naci
onal
.+
INE
yco
nstr
ucci
ónpr
opia
I(P
IB)
Incr
emen
toan
ual
enel
prod
ucto
inte
rior
brut
oL
ata
sain
tera
nual
decr
ecim
ient
ono
min
alde
lP
IB.
—IN
Ey
cons
truc
ción
prop
ia
SD
EU
DA
Stoc
kde
deud
aE
lst
ock
dede
uda
divi
dido
por
elP
IB.
+B
E,
INE
yco
nstr
ucci
ónpr
opia
3.3. Especificación del modelo
Una vez analizadas las distintas variables que pueden ser sometidas a contraste, debe-mos pasar a establecer la especificación concreta del modelo. Así, dadas las recomendacio-nes teóricas, nuestra hipótesis nula consiste en que, atendiendo al contexto institucional delendeudamiento autonómico, debería poder explicarse la prima de riesgo que soporta cadaCA como una función no lineal del nivel de endeudamiento, de los elementos institucionalesy de algunos factores que influyen en el riesgo de insolvencia o en la capacidad de lasCC.AA. para hacer frente a sus obligaciones. El modelo que vamos a estimar a través de mí-nimos cuadrados no lineales con datos de panel es:
donde i = CC.AA.; t = año (1990-95); DX = variable dummy; I(X) = incremento anual;NECESIDAD = pobrelatit o pibrelatit; y FISCALES Y DE CAPACIDAD DE PAGO(FISCAP) = tribit, ahorrit o pibpcit.
Con respecto a la variable a explicar o endógena, cabe decir que es una aproximación ala prima de riesgo (PRit), calculada como el cociente entre gastos financieros por intereses yel stock de deuda a 31 de diciembre, menos la misma relación para el conjunto de CC.AA.Dicho cálculo se transforma para obtener una serie con todos los datos positivos, y evitar po-sibles problemas matemáticos con algunos procedimientos de estimación (tabla 3). Somosconscientes de que el resultado obtenido no es más que una aproximación a la posible primade riesgo soportada por cada CA, pero debe tenerse en cuenta que, por el momento, no sedispone de otra forma alternativa para poder estimar la ecuación planteada 8.
Por otro lado, cabe señalar que, aunque resultaría de gran interés poder utilizar, en lugarde un tipo de interés medio, el tipo de interés correspondiente a cada nueva emisión de deu-da, también en este caso existirían problemas asociados a la comparabilidad entre las dife-rentes emisiones, ya que el tipo de interés viene afectado, además de por la prima de riesgo,por otros factores, como puede ser el vencimiento medio de cada emisión o la existencia deperíodos de carencia.
Es más, para ejemplificar los problemas a que nos estamos refiriendo, y que puedencuestionar las conclusiones de nuestro trabajo, creemos conveniente presentar la compara-ción de la evolución del tipo de interés medio calculado en nuestro ejercicio, aunque en estecaso para el total de CC.AA., con la pauta de comportamiento del tipo de interés de las letras,las obligaciones y los bonos del Estado para el período objeto de estudio. A la luz de lafigura 1, podemos concluir que los niveles y la senda de evolución del tipo medio y de ladeuda emitida por el Estado presentan algunas diferencias, en concreto, para el año 1993 seobserva un resultado llamativo. No obstante, pensamos que existe una tendencia de evolu-ción lo suficientemente similar para que nuestro ejercicio de simulación tenga interés, que-dando justificadas, en gran parte, las diferencias observadas por la variación del vencimientomedio del stock de deuda autonómica a lo largo del período.
90 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ
( )
1
it it it it it it itit it
it
b SDEUDA d DCOMP e DPROV f MECP g FISCAP h NECESIDAD j I PIBPR c a DTEND
k SDEUDA
+ + + + + += + +
−
El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 91
Tabla 3Aproximación a la prima de riesgo de las CC.AA.
1990 1991 1992 1993 1994 1995
ANDALUCÍA 0,0917 0,1082 0,1123 0,0550 0,0339 0,0310ARAGÓN 0,0956 0,0381 0,0681 0,0385 0,0204 0,0172ASTURIAS 0,0991 0,0926 0,0846 0,0670 0,0240 0,0151BALEARES 0,1025 0,0851 0,1111 0,0586 0,0221 0,0251C. VALENCIANA 0,0491 0,0453 0,0797 0,0436 0,0044 0,0283CANARIAS 0,0797 0,0489 0,0055 0,0222 0,0143 0,0228CANTABRIA 0,1197 0,1427 0,1319 0,0885 0,0503 0,0479CASTILLA-LA MANCHA 0,0945 0,0891 0,0552 0,0328 0,0083 0,0057CASTILLA Y LEÓN 0,0669 0,0655 0,0849 0,0469 0,0147 0,0166CATALUÑA 0,1299 0,1147 0,1370 0,0668 0,0291 0,0183EXTREMADURA 0,0803 0,1458 0,0747 0,0304 0,0151 0,0174GALICIA 0,0514 0,0657 0,1149 0,0333 0,0329 0,0294LA RIOJA 0,0572 0,0927 0,1484 0,0730 0,0395 0,0225MADRID 0,1140 0,0875 0,1102 0,0461 0,0326 0,0369MURCIA 0,0886 0,0900 0,0996 0,0327 0,0405 0,0288NAVARRA 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000PAÍS VASCO 0,0732 0,0851 0,0941 0,0359 0,0355 0,0277
Prima para el total de CC.AA. 0,0820 0,0822 0,0890 0,0454 0,0246 0,0230Prima para las CC.AA. del art. 151 0,0803 0,0766 0,0899 0,0442 0,0229 0,0260Prima para las CC.AA. del art. 143 (pluriprov.) 0,0843 0,0846 0,0707 0,0372 0,0146 0,0142Prima para las CC.AA. del art. 143 (uniprov.) 0,0969 0,0984 0,1143 0,0610 0,0348 0,0294Prima para las CC.AA. forales 0,0366 0,0426 0,0470 0,0179 0,0178 0,0139
Fuente: Elaboración propia a partir de los datos suministrados por el BE y la DGCHT.
Fuente: Elaboración propia a partir de datos suministrados por el BE y la DGCHT.
Figura 1. Comparación del tipo de interés medio para el total de CC.AA.con el de la deuda emitida por el Estado
0
0,02
0,04
0,06
0,08
0,1
0,12
0,14
0,16
1990 1991 1992 1993 1994 1995
Letras a 1 año Bonos a 3 años Bonos a 5 años
Obligaciones a 10 años Obligaciones a 15 años Total CCAA
De tal modo, para los ejercicios de 1990-91, el vencimiento medio de la deuda autonó-mica considerada se sitúa entre 6,1 y 6,9 años, observándose una tendencia decreciente tantodel tipo de interés medio calculado como de los bonos a 5 y 10 años. De igual modo, en 1994y 1995, con vencimientos medios de 10 años y 15 años para el stock medio regional, se ob-serva una pauta de evolución similar entre el tipo de interés medio autonómico y el interés dela deuda del Estado. Para el ejercicio 1992, se observa una tendencia creciente del tipo de in-terés medio autonómico a diferencia del tipo de los bonos a 5 y 10 años que continúan su dis-minución. Dicha evolución la atribuimos a que el vencimiento medio para la deuda autonó-mica cae de casi 7 años a 3,9 años, experimentando su senda una evolución coherente con eltipo de las letras del Tesoro que aumenta. Finalmente, para 1993 se observa una tendencia le-vemente creciente que no se da para la deuda estatal, y que atribuimos a que el vencimientomedio del stock de deuda regional pasa de 3,9 años a casi 18 años. A pesar de que no se dis-pone de la información para los tipos de interés de los bonos a 15 años en dicho ejercicio, síque se observa que la evolución de su tipo de interés es fuertemente creciente.
Una vez revisadas las hipótesis y especificado el modelo a estimar, vamos a relatar bre-vemente el procedimiento que hemos seguido para la determinación de los modelos con quetrabajaremos bajo el entorno del TSP 4.3. En una primera fase, y para la endógena que plan-teábamos, hemos procedido a estimar los modelos que incorporan, en primera instancia, sóloun conjunto parcial de las variables explicativas o hipótesis revisadas, ya que el método deestimación utiliza un procedimiento iterativo que difícilmente lograría la convergencia si in-troducimos todas las variables exógenas de una sola vez 9. Una vez obtenida una estimacióninicial de los parámetros, se fueron introduciendo las restantes variables explicativas, com-probando que no existen problemas de multicolinealidad relevantes entre las variables exó-genas.
Dado que el stock de deuda puede presentar problemas de endogeneidad, se comparanlos resultados obtenidos cuando dicho problema es obviado, con los que se derivan de unprocedimiento de estimación en dos etapas. Así, este último procedimiento supone estimaren una primera fase el stock de deuda en función de un conjunto de variables exógenas para,posteriormente, en una segunda etapa, sustituir en la función de oferta a estimar el stock dedeuda real por los valores predichos para el mismo obtenidos en la primera fase.
Para estimar el stock de deuda (STOCKRFIT), hemos tomado como punto de partida lostrabajos de Monasterio y Suárez (1993, 1996). Las variables explicativas que se han mostra-do como significativas en la estimación mínimo cuadrática del stock de deuda son una varia-ble dummy que recoge la entrada en vigor de los ECP, el nivel de gastos en sueldos y salariosy bienes y servicios corrientes respecto al PIB, la tasa de crecimiento del PIB, una dummypara las CC.AA. uniprovinciales, y tres variables ficticias representativas de tres CC.AA.(Canarias, Cantabria, y Murcia), cuyas observaciones constituyen outliers.
Como mencionan Nelson y Startz (1990), unas variables instrumentales no significativaspueden conducir a problemas en la estimación. La comprobación de la adecuación de nues-tras variables instrumentales se desprende de que se rechaza fácilmente la no significatividadconjunta de las variables instrumentales, y el R2 es del 0,806, próximo al que obtienen Mo-
92 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ
nasterio y Suárez (1993, 1996) en sus estimaciones del stock de endeudamiento, que son lasúnicas que hemos encontrado sobre la deuda viva de las CC.AA. Por tanto, podemos con-cluir que las variables instrumentales tienen un poder explicativo razonable de la variableque presenta problemas de endogeneidad. Además, el contraste de Sargan se muestra favora-ble a la validez de los instrumentos utilizados (4,216 en el modelo lineal sin variables instru-mentales y 3,753 en el modelo no lineal sin variables instrumentales) y las pruebas realizadaspara las estimaciones se muestran bastante estables frente a distintas combinaciones de lasvariables instrumentales.
Por tanto, una vez revisada la literatura disponible, analizadas las distintas causas posi-bles que suministra la teoría sobre el endeudamiento, punto de partida para especificar el mo-delo, y explicado de forma escueta cuál ha sido el procedimiento que hemos seguido ennuestras estimaciones, vamos a comentar los principales resultados que hemos obtenido.
4. Estimación de un modelo econométrico para la teoríadel racionamiento crediticio en el contexto autonómico
Como paso previo a establecer los resultados, queremos remarcar la necesaria cautelacon que deben ser tomadas las conclusiones del modelo econométrico que se presenta, yaque los ajustes obtenidos no son todo lo buenos que se puede desear y la aproximación a laprima de riesgo tampoco se ajusta exactamente al concepto real del término. Sin embargo,también debemos apuntar que nuestras estimaciones están en línea o mejoran la bondad delos ajustes que obtienen las especificaciones de los distintos trabajos revisados.
En la tabla 4 se muestran todos los resultados obtenidos. En las columnas segunda y ter-cera de la tabla aparecen los coeficientes de las variables y sus respectivos t-estadísticos parala estimación de una función que considera una relación de carácter lineal entre la prima deriesgo y las variables explicativas, incluida el stock de deuda. Las columnas cuarta y quintarecogen los coeficientes y t-estadísticos obtenidos al realizar una estimación no lineal de lafunción. Los resultados de las columnas segunda y cuarta se han obtenido sin considerar laendogeneidad del stock de deuda, mientras que los de las columnas tercera y quinta procedendel método de estimación en dos etapas anteriormente comentado.
Centrándonos en los resultados del modelo que solventa los problemas econométricosmencionados, podemos destacar las siguientes conclusiones. Respecto a las variables institu-cionales, al menos tres hechos merecen una mención especial. En primer lugar, se ha obteni-do un signo negativo y significativo para la variable la DTEND, que capturaba una posibletendencia existente en el período. En segundo lugar, los coeficientes obtenidos para el mar-gen de maniobra de que goza cada CA con respecto al objetivo pactado en los ECP (MECP)muestran el signo contrario al esperado y significativo. Respecto a dicho resultado, y trascomprobar que no existen problemas de multicolinealidad entre MECP y SDEUDA, los au-tores encuentran una posible explicación en que los ECP fijaban mayores márgenes para lasCC.AA. más endeudadas, como puede verse en Vallés (2002).
El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 93
94 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ
Tabla 4Modelo no lineal en dos etapas con variables instrumentales para la retirada del nuevo crédito
a las CC.AA. de Régimen Común
LINEALES NO LINEALES
Sin variablesinstrumentales
Con variablesinstrumentales
Sin variablesinstrumentales
Con variablesinstrumentales
C 0,212562 **(8,50262)
0,219701 **(8,969)
0,179898 **(9,37168)
0,182301 **(9,85702)
DCOMP –0,0096817(–0,694727)
–0,023027(–1,57357)
0,00710464 *(2,37628)
0,00456982(1,17859)
DTEND –0,018332 **(–5,39554)
–0,021759 **(–6,22643)
–0,012049 **(–5,36806)
–0,012555 **(–6,33115)
DPROV 0,00262307(0,319823)
–0,00835065(–0,880996)
0,0076597 **(2,64772)
0,00567685(1,62646)
MECP 0,000412422 *(2,19141)
0000431905 *(2,35827)
0,000103411 *(2,31293)
0,000110554 **(2,92262)
I(PIB) 0,062226(0,455212)
0,14051(1,01956)
0,051737(1,24887)
0,069251(1,71509)
SDEUDA 0,384732(1,28231)
0,968544 *(2,51177)
–0,00299495(–0,036661)
0,028331(0,263009)
SDEUDA(denominador)
13,8554 **(22,8475)
14,9748 **(38,4811)
Fiscales y de capacidadde pago
TRIB –0,487965(–0,913089)
–0,324846(–0,619758)
–0,408448 **(–2,58184)
–0,086116(–1,01351)
AHORR –0,992414(–1,48551)
–1,06043(–1,92063)
–0,104791(–0,580409)
–0,189859 *(–2,18772)
PIBPC 0,0000000112452(0,727361)
0,0000000144563(0,980278)
–0,00000000233187(–0,427715)
–0,0000000063324(–1,31961)
Necesidades de gasto
POBRELAT –0,092171(–0,346537)
–0278731(–1,03757)
–0,082943(–1,53038)
–0,103405(–1,83796)
PIBRELAT 0,155683(0,632838)
0,315134(1,26069)
0,108015(1,60142)
0,128081(1,95972)
R2 0,64507 0,664714 0,640305 0,616557R2-corregido 0,59502 0,617431 0,584249 0,5568Observaciones 90 90 90 90
El valor del estadístico «t-Student» aparece entre paréntesis debajo del coeficiente estimado:* Indica significativamente distinto de 0 a un nivel de confianza del 95 por 100 en el contraste bilateral.** Indica significativamente distinto de 0 a un nivel de confianza del 99 por 100 en el contraste bilateral.
La última cuestión relacionada con las variables institucionales es la relativa a las carac-terísticas particulares de las CC.AA., como aquellas que son uniprovinciales o tienen mayo-res niveles competenciales, no han supuesto un comportamiento dispar. Ello puede ser debi-do a que dichos elementos diferenciadores han ido perdiendo importancia a lo largo de laevolución del marco autonómico.
Por la vertiente de las variables fiscales y de capacidad de pago, el indicador que mejo-res resultados ha proporcionado, con diferencia, ha sido el ahorro primario, siendo en todoslos casos significativo y mostrando el signo negativo esperado. Dos posibles explicacionespodemos atribuir a este resultado. Por un lado, el ahorro corriente es un mejor indicador de lasituación presupuestaria global (ingresos y gastos) y, por ende, de la capacidad de devolu-ción de la deuda, que los ingresos tributarios o el PIB per cápita, que reflejarían únicamentela capacidad para obtener ingresos. Además, es necesario tener en cuenta que la normativavigente a lo largo del período objeto de estudio impedía que se produjeran diferencias impor-tantes en las recaudaciones. Por otro, es importante señalar que, según la LOFCA, el uso delendeudamiento queda restringido a la financiación de gastos de capital o inversión, por loque aquellas CC.AA. que optan por una mayor contribución de su ahorro primario a la finan-ciación de dichos gastos tienen unas menores necesidades de endeudamiento y, por ende, re-presentan un menor riesgo crediticio.
En cuanto a las variables económicas, no hemos obtenido ningún resultado significativopara los dos indicadores alternativos de las necesidades de gasto que hemos considerado y,tampoco, para la tasa de crecimiento del PIB 10 y el nivel alcanzado por su deuda viva, aun-que presenta el signo esperado. No obstante, si relajamos muy levemente el nivel de confian-za, al 94 por 100, las variables PIBRELAT y POBRELAT resultan significativas. En estecaso, la variable PIBRELAT arroja el signo esperado, confirmándose la hipótesis avanzadade que el sistema de financiación no es lo suficientemente flexible para adaptarse a las dife-rentes necesidades de gasto de las CC.AA. Sin embargo, la variable POBRELAT arroja unsigno negativo; en este sentido cabe mencionar que la variable población también puede serutilizada como un indicador de capacidad de devolución de la deuda, por lo que una posibleexplicación al signo no esperado podría responder al hecho de que una mayor población pue-de asegurar una mayor corriente de ingresos y, por ende, representar aquellas CC.AA. máspobladas un menor riesgo.
Finalmente, el coeficiente no lineal de la ecuación es significativo y arroja el signo espe-rado, indicando que es necesario establecer una especificación no lineal. Además, la eviden-cia empírica considerada está reflejando que para valores medios del stock deuda, el sistemafinanciero retira su confianza para la concesión de nuevos créditos a una CA cuando alcanzavalores que oscilan en torno al 6,7 por 100 de la ratio «endeudamiento/PIB». Este resultadosupone aproximadamente un nivel que está un 10 por 100 por encima del valor medio máselevado observado a lo largo del período (6,1 por 100 en 1995), lo que otorga todavía ciertomargen de maniobra para la mayoría de las CC.AA.
Antes de concluir con la exposición de los principales resultados empíricos, queremosabordar en este epígrafe un breve comentario sobre la conveniencia de utilizar variables ins -
El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 95
trumentales 11. Tras estimar distintas especificaciones del modelo, parece claro que, si no setienen en cuenta los problemas asociados a la endogeneidad del stock de endeudamiento, larelación entre la prima de riesgo y el nivel de deuda viva pierde significatividad y se altera elsigno de los coeficientes de las variables explicativas. Así, la estimación de la función no li-neal sin considerar la endogeneidad del stock de deuda, arroja un signo contrario al esperadopara la relación entre la prima de riesgo y la deuda, aunque no significativo estadísticamente.
No obstante, si se realiza la estimación de dicha función no lineal considerando la endo-geneidad, el signo de la relación pasa a ser el esperado, aunque el coeficiente sigue sin sersignificativo. En la estimación de la función lineal, el coeficiente del stock de deuda en el nu-merador pasa de ser positivo y no significativo, cuando no se considera el problema de endo-geneidad, a ser significativo cuando se utiliza un procedimiento de estimación en dos eta-pas 12. Estos resultados, así como el valor obtenido para el estadístico «F», al aplicar el con-traste de exogeneidad de Hausman (superior a 7 en el modelo lineal sin variables instrumen-tales y a 4 en el modelo no lineal sin variables instrumentales), muestran la necesidad de uti-lizar un procedimiento de estimación con variables instrumentales.
5. Conclusiones
Antes de establecer los comentarios relativos a las principales conclusiones que se deri-van de nuestro trabajo, queremos reiterar la prudencia con que deben ser considerados, yaque las limitaciones de nuestro análisis son importantes y, en especial, las relativas a la apro-ximación empírica que se realiza para la prima de riesgo, aunque debemos apuntar que algu-nas de nuestras limitaciones también están presentes en algunos trabajos revisados y quenuestras estimaciones presentan resultados en línea con los de la literatura comparada.
Dicho esto, los resultados presentados indican que el mercado financiero, a través de laprima de riesgo, no ha asignado un mayor coste a aquellas CC.AA. más endeudadas, no in-troduciendo, por tanto, suficientes estímulos para alejar a los gobiernos regionales de un en-deudamiento excesivo, por lo que consideramos que debe plantearse la necesidad de otrosinstrumentos de acompañamiento, como la coordinación y los límites legales, e incluso, lle-gado el caso, cierta centralización, que pueden cumplir funciones complementarias o cubrirotras finalidades. Ello se deriva de que la relación entre la prima de riesgo y el stock de deudapresenta una relación positiva, como cabía esperar, pero no significativa estadísticamente.No obstante, sí parece haber indicios suficientes para afirmar que la prima de riesgo presentauna forma no lineal, puesto que se ha encontrado un impacto estadísticamente significativopara el stock de deuda en el denominador y, por tanto, el mercado, a partir de un umbral deendeudamiento dado, retirará la confianza a las CC.AA. con elevados niveles de deuda, de-negándoles nuevos créditos.
Esta evidencia no es, por tanto, plenamente consistente con la hipótesis de que el sistemafinanciero actúa como garante de la disciplina presupuestaria subcentral, si bien, entendemosque la confirmación definitiva de esta hipótesis requiere dar pasos adicionales, entre los quepodemos mencionar la necesidad de analizar cómo responde el endeudamiento autonómico a
96 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ
los estímulos introducidos por el mercado y buscar explicaciones empíricas para algunas re-laciones a las que no hemos sabido dar una explicación sólida, cuestiones que trataremos deabordar en futuras investigaciones.
En conclusión, pensamos que este resultado es debido a que, como hemos señalado alprincipio de este trabajo, las condiciones necesarias para que el mercado funcione de formaeficaz son muy restrictivas. Entre éstas, podemos mencionar la libre movilidad del capital, laausencia de fuentes de financiación privilegiada, la disponibilidad a tiempo de una informa-ción veraz sobre la situación financiera y la solvencia de los distintos gobiernos regionales,la no presencia de efectos externos entre las primas de riesgo de las distintas regiones, laexistencia de problemas relacionados con la responsabilidad de la deuda subcentral, un siste-ma financiero fuerte que pueda soportar la quiebra de alguna jurisdicción y que preste el mis-mo trato que a otros clientes y, finalmente, una amplia tradición de negociación de la deudaen el mercado, que parece, por el momento, más propia de mercados anglosajones que euro-peos.
Notas
1. Frente a esta visión que podríamos denominar «positiva», los trabajos previos como, por ejemplo, los de Jaffeey Russell (1976), Eaton y Gersovitz (1981) y Stiglitz y Weiss (1981), mantenían que el racionamiento del cré-dito a los deudores respondía a la conducta racional de los prestamistas ante situaciones de información imper-fecta.
2. La descripción completa del desarrollo matemático seguido hasta obtener la función a estimar queda recogidaen el artículo de Bayoumi, Goldstein y Woglom (1995).
3. Los efectos señalados han tratado de ser recogidos también a través de ficticias anuales e incorporando paracada uno de los años el tipo de interés de los bonos del Estado a 10 años (vencimiento medio de la deuda auto-nómica), sin que ninguna de estas dos variables mejore significativamente la estimación realizada con la varia-ble DTEND.
4. Sin embargo, esta relación puede verse debilitada por la naturaleza de lo que hemos denominado tributos pro-pios, constituidos por tasas, impuestos directos e indirectos (tributos cedidos), que no se corresponden fiel-mente con las características atribuidas a los ingresos propios.
5. Además, dicho efecto puede verse potenciado por la distorsión que introdujo en la financiación de la inversiónnueva la consideración de la renta per cápita como elemento principal en la determinación del reparto del FCI,debido a su función redistributiva, y que perjudica a algunas CC.AA., como señalan Biescas y López Laborda(1992).
6. Es necesario destacar que esta variable también puede responder a la hipótesis denominada «fiscales y de ca-pacidad de pago».
7. La información de los estadísticos descriptivos más relevantes de las principales variables se proporciona enlas tablas A1 y A2. Además, en muchos casos, también se empleó en la especificación de la ecuación a estimarlas variables explicativas retardadas un período. Dicha modificación obedece al hecho de que es posible que lainformación presupuestaria únicamente esté disponible con cierto desfase temporal o para capturar los posi-bles efectos retardados que pueden tener algunas variables sobre los ingresos o los gastos. Este es el caso, porejemplo, de la variable MECP, el PIB per cápita o la tasa de crecimiento del PIB.
8. Adicionalmente, se ha estimado el modelo con otras dos construcciones alternativas de la variable endógena.Así, calculando la prima con respecto al valor mediano obtenido entre las CC.AA., los resultados obtenidos
El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 97
apenas se modifican. Por otro lado, calculando la prima de riesgo con respecto al tipo de interés correspon-diente al vencimiento medio de la deuda autonómica (bonos a 10 años), se obtiene un peor ajuste del modelo.
9. Teniendo en cuenta el modelo teórico y las estimaciones previas existentes, el conjunto de variables que he-mos tomado como punto de partida estaba compuesto por la variable ficticia que captura la reducción de los ti-pos de interés y la entrada en funcionamiento de los ECP, el stock de deuda respecto al PIB (numerador y de-nominador), el margen de maniobra de cada CA respecto al «tope máximo» pactado en los ECP y, finalmente,y de forma alternativa, una variable representativa de la capacidad de devolución de la deuda.
10. A pesar de que el test de Hausman no da muestras de problemas de endogeneidad, algunos trabajos de la litera-tura comparada han considerado que la no significatividad de I (PIB) podría ser debida a la endogeneidad dedicha variable, por lo que operamos del mismo modo que dichos trabajos, sustituyéndola por dos variables al-ternativas representativas del ciclo económico, la población parada en cada CC.AA. respecto a la poblaciónparada total, y la tasa de crecimiento de dicha variable, que tampoco resultaron significativas.
11. Finalmente, dimos un paso adicional, y comprobamos que nuestras estimaciones tampoco se distorsionaban alconsiderar a las CC.AA. Forales.
12. Asimismo, la exclusión de algunas variables explicativas no significativas permite obtener modelos no linea-les en los que el stock de deuda en el numerador muestra un impacto positivo y significativo.
Referencias
Baiges Planas, J. (1991), “Déficit, deuda y solvencia de las Administraciones Públicas. El caso de lasCorporaciones Locales y de las Comunidades Autónomas”, Hacienda Pública Española, 117-1:7-15.
Bayoumi, T. y Eichengreen, B. (1994), “The political economy of fiscal restrictions: implications forEurope from the United States”, European Economic Review, 38 (3-4): 783-791.
Bayoumi, T. y Eichengreen, B. (1995), “Restraining Yourself: The Implications of Fiscal Rules forEconomic Stabilization”, IMF Staff Papers, 42 (1): 32-48.
Bayoumi, T., Goldstein, M. y Woglom, G. (1995), “Do credit markets discipline sovereign borrowers?Evidence from the U.S. States”, Journal of Money, Credit and Banking, 27 (4): 1046-1059.
Biescas Ferrer, J. A. y López Laborda, J. (1992), “Corresponsabilidad fiscal y equilibrios financieros”,Hacienda Pública Española (monográfico) I/1992: 35-52.
Capeci, J. (1994), “Local fiscal policies, default risk, and municipal borrowing costs”, Journal of Pu-blic Economics, 53 (1): 73-89.
Eaton, J. y Gersovitz, M. (1981), “Debt with Potential Repudiaton: A Theorical and Empirical Analy-sis”, Review of Economic Studies, 49, abril: 289-309.
Estévez Cepeda, E. (1992), “El crédito local: régimen comparado”, Presupuesto y Gasto Público, 7:85-102.
Ezquiaga, I. y Mora, L. (1995), “El endeudamiento autonómico en una perspectiva histórica”, Econo-mía de los Servicios-Congreso Nacional de Economía, Las Palmas de Gran Canaria, 277-322.
Gallastegui, M. C. (1995), “El déficit público, los criterios de convergencia y el papel de las Comuni-dades Autónomas”, Estado y Economía. Elementos para un debate, Fundación Banco Bilbao-Vizca-ya, 45-78.
98 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ
García-Mila, T. y McGuire, T. (1994), “Financiación de las CC.AA.: análisis del gasto y la renta”, Re-vista de Economía Aplicada, I (3), Invierno 1993.
García-Mila, T., Goodspeed, T. J. y McGuire, T. J. (1999), “Fiscal decentralitation policies and sub-na-tional government debt”, Jornada sobre la deuda autonómica y el modelo de descentralización fis-cal español, Mimeo (borrador provisional), http://www.fedea.es.
Jaffee, D. y Russell, T. (1976), “Imperfect Information, Uncertainity, and Credit Rationing”, QuarterlyJournal of Economics, 90: 651-666.
Lane, T. D. (1993), “Market discipline”, Staff Papers, International Monetary Fund, 40 (1): 53-88.
Monasterio Escudero, C. (1996), “Los límites al endeudamiento de los gobiernos subcentrales. Teoríay evidencia para el caso español”, Hacienda Pública Española, 67: 275-285.
Monasterio Escudero, C. y Suárez Pandiello, J. (1993), El endeudamiento autonómico. Teoría yevidencia empírica, Bilbao: Centro de Estudios sobre Economía Pública de la Fundación BancoBilbao Vizcaya.
Monasterio Escudero, C. y Suárez Pandiello, J. (1996), “Sobre las causas del endeudamiento autonó-mico”, III Congreso de Economía Pública, Sevilla.
Monasterio Escudero, C., Sánchez, I. y Blanco, F. (1999), Controles internos del endeudamiento auto-nómico versus racionamiento del crédito: estudio especial del caso de las CC.AA. españolas, Bil-bao: Centro de Estudios sobre Economía Pública de la Fundación Banco Bilbao Vizcaya.
Nelson, C. y Startz, R. (1990), “The distribution of the instrumental variables estimator and its t-ratiowhen the instrument is a poor one”, Journal of Business, 63 (1): 125-140.
Robbins, D. (1973), “Credit ratings and the market for general obligations municipal bonds”, NationalTax Journal, 26: 17-27.
Roig Alonso, M. (1987), “El endeudamiento de los distintos niveles de Administración Pública”, Pape-les de Economía Española, 33: 155-171.
Stiglitz, J. y Weiss, A. (1981), “Credit Rationing in Markets with Imperfect Information”, AmericanEconomic Review, 73: 393-410.
Vallés, J. (1999), El control de la deuda subcentral: análisis teórico y aplicado. El caso del endeuda-miento autonómico, Tesis Doctoral, Universidad de Zaragoza.
Vallés, J. (2002), “La coordinación de las políticas de endeudamiento autonómico: una aproximación alos factores explicativos de los Escenarios de Consolidación Presupuestaria”, Serie Estudios sobre laEconomía Española (EEE 125), http://www.fedea.es/hojas/publicado.html.
Abstract
Nowadays, there is an interesting debate on the most effective way to restrain irresponsible fiscal policy behavior ina European Monetary Union. It has been argued that credit markets can play a positive role in disciplining irrespon-sible public borrowers. An important aspect of the market discipline hypothesis is an assumed nonlinear relationshipbetween yields an debt variables. Using information on the spanish regional governements (Comunidades Autóno-mas), the results reported in this paper are consistent with nonlinear relationship between yields an debt variables.
Keywords: debt control, fiscal discipline, credit markets, credit rationing.
JEL Classification: H3, G1.
El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 99
100 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ
TablaA1
Estadísticosdescriptivosdelasvariablesexplicativas
Mean
StdDev
Minimum
Maximum
Sum
Variance
Skewness
Kurtosis
ST
OC
KR
0,04
058
0,02
299
0,00
460
0,12
682
4,13
886
0,00
0528
540,
9402
71,
6449
1M
EC
P1,
7787
716
,917
49–6
9,87
341
47,6
1975
181,
4348
528
6,20
15–0
,857
54,
2437
6D
TE
ND
3,50
000
1,71
626
1,00
000
6,00
000
357
2,94
554
0–1
,271
81M
EC
P1,
7787
716
,917
49–6
9,87
341
47,6
1975
181,
4348
528
6,20
15–0
,857
54,
2437
6D
PR
OV
0,35
294
0,48
024
0,00
000
1,00
000
360,
2306
30,
6246
8–1
,642
37D
CO
MP
0,41
176
0,49
458
0,00
000
1,00
000
420,
2446
10,
3639
4–1
,905
3A
HO
RR
0,00
783
0,01
407
–0,0
1360
0,11
762
0,79
815
0,00
0198
085,
1635
237
,493
53P
IBP
C1.
464.
899,
4534
331
9.23
2,61
461
816.
346,
6875
02.
294.
235,
5000
01,
4942
0D+
081,
0190
9D+
110,
3458
3–0
,474
3T
RIB
R0,
0271
90,
0383
60,
0021
10,
1981
62,
7729
80,
0014
711
3,56
433
11,6
7628
PIB
RE
LA
T0,
0588
20,
0530
70,
0085
20,
1921
96
0,00
2816
21,
2901
60,
4449
3P
OB
RE
LA
T0,
0588
20,
0509
10,
0066
80,
1816
06
0,00
2591
81,
1855
90,
2268
PIB
D0,
0700
40,
0237
20,
0202
10,
1368
27,
1439
80,
0005
60,
2966
70,
2456
PA
RO
0,05
872
0,05
987
0,00
392
0,25
496
5,98
950,
0035
845
1,72
206
2,34
984
PA
RO
D–0
,005
120,
0760
5–0
,222
150,
1805
9–0
,522
440,
0057
835
0,00
7394
90,
3641
3
El mercado financiero y el racionamiento del crédito. 101
TablaA2
AmpliacióndelosestadísticosdescriptivosporCC.AA.delasvariablesexplicativassignificativas
Mean
StdDev
Minimum
Maximum
Sum
Variance
Skewness
Kurtosis
PR
IMA
And
aluc
ia0,
0720
20,
0367
00,
0310
40,
1123
10,
4321
10,
0013
5-0
,052
75–2
,586
37A
ragó
n0,
0463
20,
0301
90,
0171
50,
0956
30,
2779
00,
0009
10,
9496
0–0
,079
86A
stur
ias
0,06
376
0,03
597
0,01
515
0,09
912
0,38
256
0,00
129
-0,6
4567
–1,8
5170
Bal
eare
s0,
0674
30,
0384
00,
0221
30,
1111
40,
4045
50,
0014
7-0
,197
38–2
,166
37C
anar
ias
0,03
223
0,02
739
0,00
548
0,07
966
0,19
340
0,00
075
1,23
425
0,91
960
Can
tabr
ia0,
0968
30,
0411
90,
0479
30,
1426
70,
5809
70,
0017
0-0
,287
30–2
,208
44C
atal
uña
0,08
264
0,05
191
0,01
832
0,13
705
0,49
586
0,00
269
-0,2
6611
–2,3
7570
Ext
rem
adur
a0,
0606
20,
0503
70,
0151
40,
1458
00,
3637
20,
0025
41,
0003
40,
4286
8G
alic
ia0,
0546
00,
0326
50,
0294
40,
1149
40,
3276
20,
0010
71,
5953
22,
4294
4C
asti
lla
La
Man
cha
0,04
761
0,03
872
0,00
570
0,09
446
0,28
563
0,00
150
0,19
229
–2,1
0425
La
Rio
ja0,
0722
20,
0447
20,
0225
30,
1484
40,
4333
40,
0020
00,
9729
90,
9657
5C
asti
lla-
Leó
n0,
0492
50,
0286
70,
0147
20,
0848
60,
2955
00,
0008
2-0
,268
91–1
,755
96M
adri
d0,
0712
20,
0372
00,
0325
80,
1140
30,
4273
00,
0013
80,
1629
0–2
,687
35M
urci
a0,
0633
70,
0326
00,
0288
20,
0996
00,
3801
90,
0010
60,
0042
1–3
,020
47C
omun
idad
Val
enci
ana
0,04
174
0,02
483
0,00
443
0,07
967
0,25
046
0,00
062
0,01
178
1,19
689
Nav
arra
0,00
000
0,00
000
0,00
000
0,00
000
0,00
000
0,00
000
Paí
sV
asco
0,05
860
0,02
891
0,02
774
0,09
409
0,35
160
0,00
084
0,16
273
–2,6
5675
ST
OC
KR
FIT
And
aluc
ía0,
0634
70,
0168
50,
0401
00,
0805
20,
3808
40,
0002
8–0
,570
39-1
,781
37A
ragó
n0,
0248
40,
0130
00,
0094
50,
0401
30,
1490
40,
0001
7–0
,145
88-2
,125
01A
stur
ias
0,03
220
0,01
261
0,01
863
0,04
773
0,19
322
0,00
016
0,04
984
-2,4
0439
Bal
eare
s0,
0204
00,
0138
50,
0037
80,
0376
20,
1223
90,
0001
9–0
,062
40-1
,983
85C
anar
ias
0,03
362
0,02
191
0,01
164
0,06
537
0,20
172
0,00
048
0,61
445
-1,4
5865
Can
tabr
ia0,
0566
10,
0114
90,
0450
20,
0722
60,
3396
30,
0001
30,
2790
6-2
,144
31C
atal
uña
0,04
524
0,01
426
0,02
748
0,06
105
0,27
143
0,00
020
–0,2
5946
-2,2
8088
Ext
rem
adur
a0,
0277
10,
0145
60,
0112
00,
0464
10,
1662
60,
0002
10,
0051
2-1
,938
49G
alic
ia0,
0576
00,
0206
10,
0260
10,
0806
10,
3456
10,
0004
2–0
,600
97-0
,769
17C
asti
lla
La
Man
cha
0,02
575
0,01
446
0,00
849
0,04
277
0,15
450
0,00
021
–0,0
9934
-2,2
7932
La
Rio
ja0,
0321
00,
0126
50,
0171
60,
0496
20,
1925
80,
0001
60,
1570
8-1
,589
61C
asti
lla-
Leó
n0,
0276
10,
0136
00,
0132
30,
0447
70,
1656
80,
0001
80,
2110
1-1
,956
99M
adri
d0,
0305
50,
0136
10,
0134
10,
0472
80,
1832
80,
0001
9–0
,083
36-1
,961
18M
urci
a0,
0504
20,
0137
30,
0315
30,
0660
00,
3025
00,
0001
9–0
,359
31-1
,737
82C
omun
idad
Val
enci
ana
0,04
798
0,01
417
0,02
882
0,06
307
0,28
785
0,00
020
–0,4
4107
-1,9
0109
Nav
arra
0,06
403
0,01
891
0,03
488
0,08
170
0,38
419
0,00
036
–0,7
5571
-1,0
0557
Paí
sV
asco
0,04
969
0,01
480
0,03
248
0,06
615
0,29
813
0,00
022
–0,2
2325
-2,2
4252
102 NURIA ALCALDE FRADEJAS, JAIME VALLÉS GIMÉNEZ
TablaA2(continuación)
AmpliacióndelosestadísticosdescriptivosporCC.AA.delasvariablesexplicativassignificativas
Mean
StdDev
Minimum
Maximum
Sum
Variance
Skewness
Kurtosis
ME
CP
And
aluc
ía9,
3981
36,
6502
90,
8474
114
,814
8156
,388
7944
,226
34–0
,913
70–1
,875
48A
ragó
n4,
3161
311
,579
45–1
3,23
561
18,8
5751
25,8
9678
134,
0836
3–0
,196
75–0
,192
47A
stur
ias
15,2
1407
13,5
6042
0,17
046
34,1
7621
91,2
8443
183,
8850
00,
1323
0–1
,388
70B
alea
res
–3,2
6371
3,89
668
–8,3
3943
0,76
527
–19,
5822
715
,184
11–0
,253
73–2
,196
86C
anar
ias
10,6
0676
9,87
699
0,86
307
25,7
2336
63,6
4057
97,5
5493
0,61
031
–0,8
6018
Can
tabr
ia19
,275
9719
,895
84–0
,197
4447
,619
7511
5,65
580
395,
8445
10,
4294
2–1
,713
56C
atal
uña
–28,
0564
926
,660
74–6
9,87
341
0,40
410
–168
,338
9671
0,79
481
–0,4
6333
–0,1
9894
Ext
rem
adur
a5,
6796
46,
6445
90,
8731
617
,977
5334
,077
8244
,150
541,
5767
12,
5105
8G
alic
ia1,
5578
52,
2809
8–2
,293
494,
1426
79,
3471
25,
2028
7–0
,886
360,
8189
2C
asti
lla
La
Man
cha
1,46
869
6,45
012
–7,6
1266
11,9
9765
8,81
213
41,6
0407
0,45
913
1,51
160
La
Rio
ja18
,701
5220
,131
750,
0000
040
,149
5311
2,20
910
405,
2872
50,
0337
5–3
,231
19C
asti
lla-
Leó
n–1
,783
758,
3431
2–1
8,01
802
5,76
681
–10,
7025
069
,607
72–1
,943
034,
2953
6M
adri
d–0
,192
2010
,650
27–2
0,97
701
8,23
600
–1,1
5321
113,
4283
4–1
,983
754,
3172
6M
urci
a–5
,787
085,
8389
6–1
2,54
701
0,38
476
–34,
7225
034
,093
50–0
,014
96–2
,777
98C
omun
idad
Val
enci
ana
–22,
0270
220
,906
36–5
4,41
395
0,89
726
–132
,162
0943
7,07
582
–0,3
4692
–0,1
7704
Nav
arra
3,10
225
7,45
324
–5,6
9571
16,9
1041
18,6
1349
55,5
5078
1,40
005
3,36
460
Paí
sV
asco
2,02
839
2,68
394
0,76
982
7,50
130
12,1
7035
7,20
354
2,43
807
5,95
681
AH
OR
RA
ndal
ucía
–0,0
0034
0,00
346
–0,0
0530
0,00
386
–0,0
0207
0,00
0012
0–0
,509
69–1
,071
63A
ragó
n0,
0043
30,
0047
0–0
,000
450,
0107
50,
0259
60,
0000
221
0,29
004
–2,1
6713
Ast
uria
s0,
0103
70,
0049
30,
0067
20,
0194
20,
0622
30,
0000
243
1,55
546
2,19
083
Bal
eare
s0,
0087
10,
0033
80,
0047
50,
0134
40,
0522
60,
0000
114
0,52
150
–1,3
2788
Can
aria
s0,
0100
60,
0056
80,
0048
70,
0176
10,
0603
30,
0000
322
0,45
883
–2,2
1288
Can
tabr
ia0,
0036
80,
0139
1–0
,013
600,
0272
00,
0220
90,
0001
934
0,86
951
1,22
869
Cat
aluñ
a–0
,003
080,
0039
2–0
,006
850,
0024
3–0
,018
460,
0000
154
0,78
536
–1,6
2676
Ext
rem
adur
a0,
0111
70,
0036
60,
0058
20,
0161
90,
0670
30,
0000
134
–0,1
4383
–0,3
1112
Gal
icia
0,00
533
0,00
379
0,00
071
0,01
180
0,03
197
0,00
0014
40,
8925
41,
3155
0C
asti
lla
La
Man
cha
0,01
205
0,00
200
0,00
985
0,01
560
0,07
229
3,99
8D-0
61,
1937
61,
9107
6L
aR
ioja
0,00
594
0,00
314
0,00
209
0,00
938
0,03
562
9,83
7D-0
6–0
,128
29–2
,643
41C
asti
lla-
Leó
n0,
0090
80,
0014
80,
0071
60,
0115
10,
0544
82,
180D
-06
0,58
117
1,01
535
Mad
rid
–0,0
0067
0,00
098
–0,0
0215
0,00
028
–0,0
0403
9,59
7D-0
7–0
,567
91–1
,364
50M
urci
a–0
,000
550,
0025
7–0
,003
980,
0023
7–0
,003
286,
607D
-06
–0,0
2396
–1,6
1489
Com
unid
adV
alen
cian
a0,
0017
80,
0026
9–0
,002
500,
0043
10,
0106
87,
218D
-06
–0,9
4158
–0,5
7643
Nav
arra
0,04
113
0,04
103
0,01
030
0,11
762
0,24
676
0,00
1683
51,
6705
22,
6760
2P
aís
Vas
co0,
0140
50,
0059
50,
0055
00,
0241
50,
0842
80,
0000
355
0,57
737
2,53
428