1.1 Naturaleza del impuesto sobre nóminas

El impuesto sobre nóminas (ISN) o sobre Erogaciones por Remuneraciones al Trabajo Personal, es una contribución que pagan los empleadores, cuya base la constituyen los pagos que realizan por sueldos y salarios. En México es un impuesto propio de los gobiernos de las entidades federativas. Aunque el nombre cambia de unos estados a otros, en general se mantiene la constante de ser un impuesto que grava las remuneraciones al personal contratado por las empresas y el gobierno. En veinte Estados de la república recibe la denominación de Impuesto sobre nóminas; en ocho, el nombre de Impuesto sobre Erogaciones por Remuneraciones al Trabajo Personal y en otros cuatro, el de Impuesto sobre remuneraciones al Trabajo Personal (tabla 1). En virtud de la preeminencia de su denominación en la mayoría de los estados, en este trabajo se utilizará la denominación de Impuesto sobre nóminas (ISN).

Este impuesto, independientemente de su denominación tiene como objeto las erogaciones en efectivo o en especie por concepto de remuneraciones al trabajo personal subordinado y no subordinado al que están obligados los patrones que incurran en este pago. Erogaciones que se refieren, en general, a los siguientes conceptos: sueldos, horas extra, bonos, primas de antigüedad, comisiones, compensaciones, aguinaldo y primas vacacionales. La base del impuesto es el monto total de esas erogaciones, a la cual se le aplica una tasa máxima de tres por ciento, aunque cada entidad decide la magnitud de la tasa, por lo que ésta varía entre unas y otras, según lo determine cada legislatura local y lo indique la ley hacendaria de cada estado (tabla 2).

1.2 Teoría económica de la evasión fiscal

Los estudios sobre la evasión fiscal se han orientado, en buena medida, a identificar las causas asociadas a este fenómeno. Una de las investigaciones pioneras y de mayor relevancia es el ensayo de Allingham, y Sandmo (1972)[1] Allingham, M. G., & Sandmo, A. (1972). Income tax evasion: A theoretical analysis. Journal of Public Economics, 1(3-4), 323-338. https://doi.org/10.1016/0047-2727(72)90010-2
. En su modelo de análisis, los autores establecen que la rentabilidad de la evasión depende de la probabilidad de ser auditado, de las tasas impositivas, el riesgo de ser detectado y la penalidad existente. Asimismo, consideran que esta probabilidad la determinan los montos que la autoridad fiscal destina a la inspección y la cantidad de auditorías que realiza. Por otra parte, Sandmo (2005)[25] Sandmo, A. (2005). The theory of tax evasion: A retrospective view. National Tax Journal, 58(4), 643-663. https://doi.org/10.17310/ntj.2005.4.02
señala que el momento de la decisión de evadir impuestos es un aspecto muy importante debido a que no propicia el mismo resultado que el contribuyente decida evadir al momento de declarar sus impuestos, a que lo haga antes de decidir sobre su trabajo y su ocio, pues esto último tiene consecuencias sobre la oferta y la demanda de trabajo en el mercado formal e informal. Con relación a este modelo, Pencavel, John H. (1979)[20] Pencavel, J. H. (1979). A note on income tax evasion, labor supply, and nonlinear tax schedules. Journal of Public Economics, 12(1), 115-124. https://doi.org/10.1016/0047-2727(79)90059-8
y Baldry, Jonathan C. (1979)[4] Baldry, J. C. (1979). Tax evasion and labour supply. Economics Letters, 3(1), 53-56. https://doi.org/10.1016/0165-1765(79)90070-3
consideran que, si bien es sabido que una tasa impositiva más alta genera una reducción de horas trabajadas en el mercado formal y puede propiciar un incremento de horas en el mercado informal (y por tanto más evasión) o más horas para el ocio (es decir más desocupación) el modelo no señala como se divide ese número de horas en cada tipo de actividad, por lo que no permite saber si el incremento de la tasa impositiva genera más evasión o más desocupación. Es decir que los efectos de la tasa marginal están indeterminados en el sentido de no existir una hipótesis empírica clara en el modelo teórico.

Con un modelo distinto Pestieau, Pierre y Possen, Uri (1991)[21] Pestieau, P., & Possen, U. M. (1991). Tax evasion and occupational choice. Journal of Public Economics, 45(1), 107-125. https://doi.org/10.1016/0047-2727(91)90050-C
analizan relación entre la evasión y las opciones de ocupación, donde identifican que entre más estrictas son las leyes tributarias, una menor porción de la población opta por ser empresario. Por el contrario, Kolm, Ann y Birthe, Larsen (2004)[17] Kolm, A.-S., & Larsen, B. (2004). Does tax evasion affect unemployment and educational choice? (Working Paper 2004:4). Institute for Labour Market Policy Evaluation. https://www.ifau.se/en/Research/Publications/Working-papers/2004/Does-tax-evasion-affect-unemployment-and-educational-choice/
consideran que sólo los trabajadores manuales tienen acceso al mercado informal de trabajo y que las estrictas medidas para disminuirlo conducen a más trabajadores manuales a instruirse. En ambos casos la conclusión es que el reforzamiento de las políticas anti-evasión pueden afectar el cumplimiento de las obligaciones fiscales porque se convierten en incentivos para participar en actividades informales o elegir ocupaciones donde las oportunidades de evadir son mayores. Asimismo, estos autores tratan de identificar cuáles son los efectos sobre los salarios ocasionados por la tasa impositiva, la penalidad y la probabilidad de detección y cómo estos efectos se extienden a la formación de salarios en el mercado formal de trabajo, teniendo en consideración que la contratación de mano de obra en el mercado informal es resultado de que el valor del salario bruto es inferior al que se paga en la economía formal y que las personas ofrecen fuerza de trabajo en este mercado informal porque el salario neto es mayor que el de la economía formal. Esto significa que los beneficios de la evasión fiscal se reparten entre los empleadores y los trabajadores, dependiendo del valor de la elasticidad de la oferta y demanda de trabajo, que es lo que decide la magnitud de la remuneración y, por tanto, de la evasión. Según se ve, el valor de los costos laborales, que incluyen los impuestos, propicia efectos sobre la magnitud del trabajo informal y por lo mismo, sobre la extensión de la evasión del impuesto a la nómina. Por ello es necesario considerar las consecuencias de la tasa de este impuesto sobre los mercados de trabajo y los salarios, respecto de lo cual existe una reducida, pero creciente, literatura que estudia los efectos económicos de la variación de dichos costos, como resultado de las reformas de este impuesto. Es el caso de Morales, Leonardo y Medina, Carlos (2017)[19] Morales, L. F., & Medina, C. (2017). Assessing the effect of payroll taxes on formal employment: The case of the 2012 tax reform in Colombia. Economía, 18(1), 75-124. https://doi.org/10.31389/eco.52
quienes identifican que la reducción de la tasa del impuesto a la nómina producto de una reforma fiscal en 2013, que buscaba reducir el costo laboral en el que incurren las empresas en Colombia, incrementó el empleo formal en empresas que ya existían antes de la reforma, al mismo tiempo que observan un incremento, aunque de reducida magnitud. en el salario medio. Estos resultados coinciden con los obtenidos por Antón, A. (2014)[3] Antón, A. (2014). The effect of payroll taxes on employment and wages under high labor informality. IZA Journal of Labor & Development, 3, Article 20. https://doi.org/10.1186/2193-9020-3-20
respecto al análisis de la misma reforma fiscal. Por otra parte, Scherer, Clóvis (2015)[26] Scherer, C. (2015). Payroll tax reduction in Brazil: Effects on employment and wages (ISS Working Paper No. 602). International Institute of Social Studies, Erasmus University Rotterdam. http://hdl.handle.net/1765/77532
valora los efectos de la eliminación del impuesto sobre la nómina en el nivel de empleo y los salarios en Brasil derivados de la reforma fiscal de 2012, encontrando que esta medida redujo los costos labores y propició un aumento del empleo, en las horas de trabajo contratadas y en los salarios, lo que confirma la importancia del impuesto a la nómina en los costos labores y en la decisión de contratar empleados formales y su influencia en la evasión fiscal. Por otro lado, pero en el mismo sentido, Benzarti, Youssef y Harju, Jarkko (2021a)[7] Benzarti, Y., & Harju, J. (2021a). Can payroll tax cuts help firms during recessions? Journal of Public Economics, 200, Article 104472. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2021.104472
estudian el efecto de la reducción de impuestos sobre la nómina en el empleo durante las recesiones económicas en Finlandia. Durante 2003 y 2005 se implementaron recortes en la tasa impositiva en dos regiones del norte de ese país, las cuales tuvieron efectos limitados sobre el empleo, las ganancias, las ventas o la inversión. Sin embargo, durante la recesión de 2008, las empresas localizadas en esas regiones tuvieron un decremento inferior en sus ganancias y la masa salarial neta del impuesto resultó relativamente más alta para éstas, consistente con el hecho de que pagaron relativamente más a sus trabajadores. También encontraron que esas empresas empleaban relativamente más trabajadores, sea porque contrataron más o porque despidieron a menos y esta tendencia se mantuvo en el tiempo a pesar de que los recortes impositivos se eliminaron en 2012, quedando claro que dichos recortes ayudaron a las empresas a relajar sus restricciones de liquidez. Esto viene a demostrar que la reducción del impuesto sobre la nómina puede hacer que las empresas se adapten de mejor manera a las restricciones de liquidez durante las recesiones, debido a que dicha reducción aumenta los incentivos para contratar y retener a los empleados. En otro trabajo, Benzarti, Youssef y Harju, Jarkko (2021b)[8] Benzarti, Y., & Harju, J. (2021b). Using payroll tax variation to unpack the black box of firm-level production. Journal of the European Economic Association, 19(5), 2737-2764. https://doi.org/10.1093/jeea/jvab010
señalan que las tasas de impuestos sobre la nómina más altas conducen a grandes reacciones en el nivel de empleo y no tienen efectos sobre los ingresos de los empleados. Al aumentar los impuestos, las empresas reemplazan a los trabajadores manuales y poco calificados. De igual manera, encuentran que las tasas altas reducen ligeramente la producción total de las empresas.

Saez, Emmanuel et al. (2019)[24] Saez, E., Schoefer, B., & Seim, D. (2019). Payroll taxes, firm behavior, and rent sharing: Evidence from a young workers’ tax cut in Sweden. American Economic Review, 109(5), 1717-1763. https://doi.org/10.1257/aer.20171937
estudian los efectos de la gran reducción de la tasa del impuesto sobre la nómina a cargo de empresas con trabajadores jóvenes, en la reforma fiscal de 2007 en Suecia, sin encontrar efecto en los salarios netos de impuestos de estos trabajadores, pero si un efecto positivo sobre el empleo juvenil. Empresas que empleaban a muchos jóvenes recibieron una mayor ganancia fiscal y se observó una expansión del empleo, el capital, las ventas y los beneficios, justo después de la reforma. En el mismo sentido Daunfeldt, Sven-Oloy, et al. (2021)[11] Daunfeldt, S.-O., Gidehag, A., & Rudholm, N. (2021). How do firms respond to reduced labor costs? Evidence from the 2007 Swedish payroll tax reform. Journal of Industry, Competition and Trade, 21(3), 315-338. https://doi.org/10.1007/s10842-021-00356-6
señalan que una forma en que los gobiernos tratan de reducir los costos laborales y estimular la contratación de mano de obra en economías con fuerte presencia de los sindicatos, es a través de la disminución de los impuestos a la nómina e intentan corroborar esta idea realizando un estudio con el propósito de evaluar los efectos de la misma reforma fiscal de Suecia en 2007, encontrando que, si bien la mayoría de las empresas reflejaron pequeños ahorros en los costos laborales, en aquéllas donde el impacto fue mayor, el empleo se incrementó significativamente, particularmente en el grupo de trabajadores jóvenes. De igual manera, observan que la reducción del impuesto a la nómina permitió incrementar el total de salarios pagados y ahorros en costos laborales en la contratación de personas de otras edades y con más experiencia. Asimismo, Cottet (2020)[10] Cottet, S. (2020). Payroll tax reductions for minimum wage workers: Relative labor cost or cash windfall effects? (PSE Working Paper No. halshs-03010943). Paris School of Economics. https://shs.hal.science/halshs-03010943v1
investiga los efectos de la reducción del impuesto a la nómina para trabajadores con salarios mínimos en Francia, en los años 90, encontrando un incremento en el número de empleos de salario mínimo, pero sólo en empresas que anteriormente tenían muy pocos o ninguno de este tipo de trabajadores. En cambio, empresas que ya empleaban trabajadores con salarios mínimos registraron incrementos del empleo, independientemente de los niveles salariales.

Ku, Hyejin, et al. (2020)[18] Ku, H., Schönberg, U., & Schreiner, R. C. (2020). Do place-based tax incentives create jobs? Journal of Public Economics, 191, Article 104105. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2019.104105
estudiaron el efecto sobre el empleo ocasionado por la abolición del impuesto a la nómina en Noruega, que consistía en un sistema de tasas impositivas geográficamente diferenciadas, particularmente para incentivar el empleo y la migración a zonas alejadas mediante tasas más bajas para ellas, identificando un incremento en los salarios en éstas, así como una considerable caída del empleo local en las menos alejadas. Esto lleva a la consideración de que el establecimiento de un sistema regional de impuestos a la nómina crea incentivos que efectivamente incrementan el empleo local.

Otro factor que es determinante de la evasión fiscal, de acuerdo con Persson, Mats y Pehr, Wissen (1984)[22] Persson, M., & Wissén, P. (1984). Redistributional aspects of tax evasion. The Scandinavian Journal of Economics, 86(2), 131-149. https://doi.org/10.2307/3439686
es la magnitud del ingreso de las personas y las empresas, lo que puede volver regresivo un sistema tributario progresivo o, al menos, reducir el grado efectivo de la progresión. Las razones que explican esto son las siguientes: I) la evasión se incrementa con el ingreso bruto; II) la evasión es más alta en ingresos derivados de los negocios independientes que en los ingresos salariales; III) las personas de altos ingresos gastan más recursos para ocultar sus verdaderos ingresos; IV) la evasión fiscal propicia una competencia desleal entre el evasor y el contribuyente cumplido, ya que influye en los precios y en la capacidad productiva de las empresas, dándole ventajas al que evade y reduciendo la competitividad del que paga sus impuestos. También hay que considerar que existe una relación inversa entre el grado de evasión y el tamaño de las empresas, porque al aumentar este último disminuye la proporción de los impuestos omitidos, debido a que se hace más visible y aumenta la probabilidad de ser auditada, lo cual significa que quienes más evaden son las empresas más pequeñas y menos competitivas.

En una perspectiva diferente, Acconcia, Antonio, et al. (2003)[2] Acconcia, A., D’Amato, M., & Martina, R. (2003). Corruption and tax evasion with competitive bribes (CSEF Working Paper No. 112). Centre for Studies in Economics and Finance, University of Naples Federico II.http://www.csef.it/WP/wp112.pdf
señalan que la evasión fiscal y la corrupción dentro de la administración pública son dos fenómenos íntimamente interrelacionados, cuya existencia daña considerablemente el crecimiento económico y la estabilidad de las instituciones sociales. Esto es así porque, como lo señala Escobari, Diego (2012)[12] Escobari, D. (2012). Imperfect detection of tax evasion in a corrupt tax administration. Public Organization Review, 12(4), 317-330. https://doi.org/10.1007/s11115-011-0172-5
, la corrupción en las autoridades fiscales motiva una imperfecta detección de la evasión fiscal, por lo que se observa que, a mayor corrupción menor nivel de cumplimiento en el pago de las contribuciones. Por ello, según este autor, elevadas multas y altas probabilidades de auditoría tendrán efectos positivos en el cumplimiento y un efecto negativo en los sobornos pagados a los funcionarios corruptos.

Un aspecto relevante en el estudio de la recaudación fiscal de las entidades federativas lo constituye el mecanismo de distribución de las participaciones federales, que es el principal componente de los ingresos públicos de los estados y que influye de manera considerable en los montos de recaudación propia porque opera como un desincentivo para establecer medidas para mejorar la eficiencia recaudatoria y evitar la evasión fiscal. En este sentido Guillermo, Sylvia y Vargas, Israel (2017)[14] Guillermo Peón, S. B., & Vargas Casimiro, I. (2017). Recaudación potencial, eficiencia recaudatoria y transferencias federales: Un análisis para las entidades federativas en México utilizando el modelo de frontera estocástica. EconoQuantum, 14(1), 35-71.https://doi.org/10.18381/eq.v14i1.6541
encontraron que a medida que se incrementa la proporción de transferencias federales en los ingresos totales de las entidades federativas, menor es el esfuerzo recaudatorio de estas, presentando evidencia respecto a que el actual esquema de asignación de transferencias federales genera incentivos perversos al favorecer bajos esfuerzos recaudatorios en ingresos propios. En el mismo sentido se expresan Puente y Rodríguez (2011)[23] Puente, J., & Rodríguez, R. (2011). Estimación del potencial de recaudación de las haciendas locales: Un enfoque de fronteras estocásticas. Finanzas Públicas, 6(3), 279-321. https://www.cefp.gob.mx/publicaciones/revista/2011/fp_v3_n6.pdf
quienes consideran que la dependencia de las transferencias del gobierno central a las entidades federativas genera un sesgo anti recaudatorio que inhibe los esfuerzos y actividades de recaudación propia por parte de las entidades federativas. De igual modo, Valenzuela e Hinojosa (2017)[27] Valenzuela-Reynaga, R., & Hinojosa-Cruz, A. V. (2017). Las transferencias federales, los contrapesos políticos y los ingresos fiscales estatales en México. Economía UNAM, 14(42), 47-71.https://doi.org/10.1016/j.eunam.2017.09.002
encontraron que las transferencias federales tienen efectos negativos en los niveles de ingresos fiscales estatales.

1.3 Aspectos teóricos de la metodología

Para realizar el cálculo de la evasión fiscal en las entidades federativas se parte de las siguientes consideraciones teóricas:

2.1 La Recaudación Potencial Total (RPT)

La Recaudación Potencial Total (RPT) que expresa el monto total de la base gravable susceptible de cobro del impuesto está representada por el valor total de las remuneraciones que reciben los trabajadores subordinados y remunerados, considerando, tanto el salario pagado a los que son reconocidos ante la autoridad fiscal, como aquellos que no son incluidos en las nóminas de pago de las empresas. De este modo, la RPT se calcula tomando como base gravable la masa salarial anual total de cada entidad federativa, a la cual se le aplica la tasa del impuesto que corresponde en cada estado.

Dado que el diseño normativo del ISN presenta diferencias entre entidades federativas -en términos de tasas impositivas, definiciones legales y esquemas de sanción-, el cálculo de la recaudación potencial se realiza utilizando la tasa legal vigente en cada estado y año de análisis. Asimismo, esta heterogeneidad normativa es considerada explícitamente en el análisis mediante indicadores institucionales que permiten controlar las diferencias derivadas de la norma escrita y distinguirlas de los comportamientos de incumplimiento de los contribuyentes.

Así:

Donde

2.2 La Evasión del ISN por entidad federativa

La evasión del impuesto sobre nóminas se define como la porción del total de la base gravable susceptible de cobro del impuesto que no se recauda. Su cálculo se realiza a partir de comparar la RPT con la Recaudación efectiva (RE). Esta última se refiere al monto total que realmente recauda cada entidad federativa y se obtiene de la información ofrecida en las Cuentas públicas de cada estado. La evasión sería, entonces, la diferencia entre la RPT y la RE para cada año de análisis y en cada entidad federativa.

Se calcula mediante la siguiente formula:

Donde

2.3 Evasión nacional total del ISN

Esta variable resulta de sumar la evasión del impuesto de todas las entidades federativas, como lo indica la siguiente formulación:

Donde:

2.4 El Índice de Recaudación Efectiva (IRE)

Este indicador expresa la recaudación realizada como proporción de aquella que es potencialmente recaudable, por lo que indica qué tan eficiente es cada estado en las tareas de recaudación de este impuesto. Se obtiene mediante la siguiente formulación:

Donde:

2.5 El Índice de Evasión fiscal (IEF)

Este indicador mide la magnitud de la evasión como proporción de la Recaudación potencial, expresando la magnitud relativa del impuesto que no se recauda, aunque existe la posibilidad de recaudarlo. La formulación es la siguiente:

Donde:

2.6 El Índice de Informalidad laboral (IIL)

Este indicador expresa la magnitud relativa de la informalidad en cada entidad federativa, es decir, la proporción de trabajadores que no reciben las prestaciones de ley, con respecto al total de trabajadores reportados por el INEGI para ese estado. Esto se calcula mediante la siguiente fórmula:

Donde:

2.7 Índice de formalidad laboral (IFL)

Permite conocer la cantidad relativa de los trabajadores formales comparados con el total de trabajadores reportados por el INEGI. Entendiendo aquí por trabajador formal, aquel que recibe la prestación de servicios de salud y seguridad social por el IMSS. Se utilizan los registros del IMSS debido a que la mayor parte de los trabajadores formales están afiliados a esta institución y no existe información precisa sobre la afiliación a otros sistemas de seguridad social. La fórmula que se utiliza para este propósito es la siguiente:

Donde:

Los resultados obtenidos son robustos frente a variaciones razonables en la estimación de la masa salarial y en la estructura institucional observada entre las entidades federativas, lo que refuerza la consistencia del diagnóstico comparativo presentado en este estudio. No obstante, la exploración de escenarios alternativos más complejos mediante modelos econométricos constituye una línea de investigación futura.

3.1 La importancia del Impuesto a la nómina a nivel nacional

El ISN es el impuesto propio de mayor importancia en los ingresos públicos de los gobiernos estatales. Esto se refleja en el porcentaje que representa como proporción de sus ingresos públicos totales que, en 2019, fue en promedio a nivel nacional, de 4.2%; pero su peso es mayor si se tienen en cuentan solamente los ingresos propios de los estados, respecto de los cuales representa el 31.3% y es aún más relevante al contrastarlo con los ingresos por impuestos, a los que contribuye con 61.6% (figura 1).

Durante el período de análisis, la RE de este impuesto a nivel nacional mostró una tendencia al alza, registrando un aumento en términos reales de 14.3%, pasando de 68,588 mdp en 2016 a 78,373 mdp en 2019 (ver figura 2). Un incremento muy superior al que registró el PIB nacional en el mismo período que fue de 0.3%.

Esto significa que la expansión de la recaudación no ha estado relacionada con la dinámica de la producción, como lo muestra el coeficiente de correlación de Pearson, que adquiere un valor de r _RE/PIB = 0.1299 al medir la asociación entre ambas variables (tabla 3). Igual tendencia al alza se observa en la RP, cuyo valor creció en 11.3% durante el mismo período, pasando de 96,743 mdp en 2016 a 107,680 mdp en 2019. Observándose la existencia de una significativa asociación entre la RE y la RP a lo largo del período de análisis, cuyo valor es de r _RE/RP = 0.8532, lo que advierte sobre una fuerte determinación de los montos y dinámica de la RP sobre el total de la RE (tabla 4).

3.2 La evasión fiscal del ISN a nivel nacional

Durante el período de análisis, la evasión del ISN a nivel nacional mostró una tendencia al alza, registrando un incremento real promedio de 4.1%, pasando de 28,155 mdp en 2016 a 29,307 en 2019 (figura 3). Sin embargo, se debe tomar en cuenta que en 2017 se registró una importante reducción de 30% comparada con el año anterior, alcanzando un valor de 19,609. Esto significa que si se considera el período 2017-2019 el incremento es mucho mayor, de 49%.

A pesar de este comportamiento, el IEF mostró un descenso, pasando de 29.1% en 2016 a 27.2% (figura 4) resultado del incremento más acelerado de la RE que, como se mencionó antes, creció 14.3%, comparado con el incremento de la RP que fue de 11.3% en el mismo período. Entendiéndose, que un incremento de la RP inferior al de la RE, significa que la evasión disminuye, porque una porción cada vez mayor de la RP se convierte en RE, pues la magnitud de la evasión depende del monto de la RP y cuanto de ésta se convierte en RE.

3.3 El ISN en los ingresos de las entidades federativas

Entre las entidades federativas la importancia del ISN como porcentaje de sus ingresos propios es diferenciado. En algunos casos su valor es mayor a la media nacional, que es de 31.3%, como es el caso de Tamaulipas, donde representa 52% y en Campeche, Baja California, Veracruz y San Luis Potosí con 50%. En cambio, en el Estado de México, Nayarit y Oaxaca representa un valor próximo a 22%. En Ciudad de México de 19.7% y en Durango de sólo 13% (figura 5).

De mayor relevancia es el peso de este impuesto al interior del conjunto de impuestos que recauda cada estado, observándose que en Tlaxcala, Hidalgo, Chihuahua, Michoacán, San Luis Potosí, Tabasco y Tamaulipas su contribución porcentual es superior al 90%, mientras que en otros es considerablemente inferior, como es el caso de Sonora, Ciudad de México, Chiapas, Nayarit, Guerrero y Durango, donde su contribución es inferior al 50% del total de sus ingresos por impuestos (figura 6).

3.4 Recaudación del ISN a nivel subnacional

La magnitud de la RE del ISN en cada entidad federativa es muy desigual, iniciando por el monto que registra la Ciudad de México de 20,978 mdp (promedio anual del periodo 2016-2019) muy superior al resto de los estados, incluso los que le siguen en orden de importancia, como es el caso del Estado de México, cuya recaudación es de 9,592 mdp, menos de la mitad del primero. Aún más reducida relativamente resulta ser la recaudación de Nuevo León que es de 6,138 mdp, Jalisco de 2,972, Veracruz de 2,780, Chihuahua de 2,532 mdp y Puebla de 2,450 (figura 7).

Sin considerar esas diferencias, los estados que ocupan los primeros lugares por el monto de su recaudación pertenecen al grupo de las economías más grandes del país, medido por el valor de su Producto Interno Bruto Estatal (PIBE). Esto resulta razonable pues un mayor PIBE ofrece una base gravable más grande, por lo que se puede afirmar que, al menos en términos absolutos, la recaudación del ISN depende del valor del PIBE, lo que se corrobora al menos para 14 estados donde el coeficiente Pearson para cada uno de ellos alcanza un valor mínimo significativo de r _RE/PIBE = 0.5235 que es el caso de Tabasco y un valor máximo en Baja California con r _RE/PIBE = 0.9608. En el resto de los estados la correlación es poco significativa: en siete de ellos inferior a 0.5000 y en otros once resulta un valor negativo no significativo en seis de ellos, y con valores significativos para los restantes cinco (tabla 3).

Estas discrepancias se deben a que existen otros factores que influyen en los montos recaudados, tales como la eficiencia recaudatoria, que determina la capacidad para incrementar la recaudación con independencia del crecimiento económico y del tamaño de las economías estatales, y el trabajo informal, el cual, al incrementarse, hace crecer la RP sin que, necesariamente, vaya acompañado de un incremento de la RE o del PIBE, pues se trata de actividades en la economía informal que no son declaradas en los registros oficiales.

3.5 Evasión fiscal por entidad federativa

Al analizar la evasión fiscal por entidad federativa se observan montos muy diferenciados de un estado a otro, notándose mayores sumas de evasión en aquellos que se ubican en el grupo de las diez economías estatales de mayor magnitud, como es el caso del Estado de México, que tiene el monto más grande, de 6,771 mdp (promedio del periodo 2016-2019) seguido de Veracruz con 3,601, Jalisco con 2,477 y Puebla con 2,308 mdp. Sin embargo, el resto de las economías grandes no se ubican entre los primeros lugares en materia de evasión y en algunos casos ocupan los últimos, como Nuevo León, Coahuila y la Ciudad de México (figura 8).

Lo anterior significa que no existe relación entre el monto de la evasión y el tamaño de las economías estatales, aspecto que se corrobora con la medición del coeficiente de correlación r de Pearson r _PIB/Evasión = 0.2889 (calculado con los valores promedio anuales del PIBE y la evasión fiscal de cada estado en el período de análisis) que es considerablemente bajo.

En cuanto al comportamiento observado por la evasión del ISN en el período de análisis, como se mencionó antes, a nivel nacional registró un incremento de 4.1%, sin embargo, por entidad federativa se muestran tendencias muy desiguales, pues en 18 de ellas se registra una variación positiva que va de 1.9% en Tabasco a 49.3% en Morelos. En contraste, en los restantes 11 estados la evasión disminuyó en magnitudes que van de -0.9% en Chihuahua, hasta -66.1% en Quintana Roo (figura 9).

Este desigual comportamiento está relacionado con los montos y dinámica que se observa en la RP y en la RE, en el sentido de que el diferencial del crecimiento o reducción de estas variables en conjunto, determinan la magnitud y tendencias de la evasión fiscal. Según puede observarse, la evasión tiende a crecer a un ritmo más elevado conforme el crecimiento de la RP es superior al de la RE. Y, en la medida que esa diferencia disminuye, se presenta un menor crecimiento, a tal punto que, cuando la diferencia es a favor de la RE, la evasión disminuye en una magnitud mayor cuanto mayor es el crecimiento de la RE con relación al de la RP. Por esa razón el índice de correlación r de Person entre la RP promedio nacional y la evasión fiscal, durante el período, resulta de r_RP/EV = 0.8507 y por estados presenta valores positivos muy significativos, al menos para 23 de ellos, como es el caso de Oaxaca con 0.9991, Durango con 0.9983, Veracruz 0.9888, Guerrero 0.9879 y Jalisco 0.9694, en tanto que, en el resto, este índice adquiere valores negativos y no significativos (tabla 5). Esta correlación es clara dado que la magnitud de la RP se convierte en RE o en evasión, de manera que, si la RE no crece al mismo ritmo de la RP, entonces una proporción mayor del incremento de la RP se convertirá en evasión, haciendo crecer el valor de ésta última. Por otra parte, no existe una relación definida entre la evasión y la RE. Aquí el valor del coeficiente de Pearson es de 0.4516 a nivel nacional y por estados sólo en diez de ellos existe una asociación positiva significativa, en otros cinco no es significativa y en catorce es negativa, aunque sólo en siete de éstos dicha correlación es significativa (tabla 5). Cabe decir que, debido al modo en que se encuentran relacionadas lógicamente estas dos variables, es de esperarse una correlación lineal inversa entre ambas, sin embargo, esto no se cumple casi para ningún estado, lo que indica que, en cada uno de ellos existen factores que influyen adicionalmente al comportamiento de la evasión, como se dijo antes, tales como la eficiencia recaudatoria, que puede generar una mayor o menor RE con independencia de lo que suceda con la RP y la participación de los mercados laborales informales en la constitución de la RP, participación que, al reducirse, por ejemplo, puede propiciar que se reduzca la RP estatal, sin causar ningún efecto sobre la RE, con lo que la evasión estaría disminuyendo.

3.6 El Índice de Recaudación efectiva (IRE)

Para valorar la eficiencia recaudatoria de los estados se utiliza aquí el Índice de Recaudación Efectiva (IRE) el cual se obtiene al medir el total de la RE como proporción de la RP de cada estado. Este indicador puede considerarse una medida de la eficiencia recaudatoria, pues expresa cuánto de la RP se convierte en RE, con independencia de la magnitud absoluta de ambas. De esta manera, se observa que el estado con mayor eficiencia en la recaudación del ISN es Nuevo León, cuyo índice es de 90.9%. Le sigue en importancia Quintana Roo con 89.3%, Coahuila con 78.8, Aguascalientes con 78.7, Tabasco con 75.2%, Tamaulipas 71.1 y Guanajuato 70.9%. En contraste los estados con peor eficiencia recaudatoria son: Zacatecas con 39.9%, Hidalgo 38.4%, Tlaxcala 34, Durango 32.4, Guerrero 31.4 y Michoacán con 29.3% (figura 10).

3.7 El Índice de evasión fiscal (IEF)

Este indicador representa el monto de la evasión fiscal como porcentaje de la RP, expresando la magnitud relativa de la RP que no se recauda, es decir, que no se convierte en RE y se vuelve evasión fiscal, por lo que refleja de mejor modo la importancia que tienen los montos de evasión comparados con las sumas de recaudación potencial que efectivamente podrían recaudarse. Este indicador dimensiona relativamente la importancia de la evasión, considerando el tamaño de la base gravable que podría convertirse en RE, independientemente de la magnitud de ésta.

En esta perspectiva se observa que el IEF es superior al 50% en 12 estados, entre los que destacan, en primer lugar, Michoacán, donde el IEF alcanza el valor más alto de 70.7%, lo que significa que se dejan de recaudar 71 pesos de cada 100 que se podrían recaudar. Similar situación guarda el estado de Guerrero con un IEF de 68.6, Durango con 67.6, Tlaxcala 66, Hidalgo 61 y Zacatecas con 60.1% (figura 11).

Es notorio que este índice adquiere valores más altos en aquellos estados donde la eficiencia recaudatoria es más baja. Así puede verse que justamente los estados arriba mencionados, son los que presentan los valores más bajos en la medición del índice de Recaudación Efectiva. En cambio, el IEF es de menor tamaño en Nuevo León, donde con un valor de 9.1%, Quintana Roo 10.7, Coahuila 21.2 y Aguascalientes 21.3% que son los estados que aparecen en los primeros lugares en la medición de la eficiencia recaudatoria.

3.8 La evasión fiscal como proporción del PIBE

Otra forma de valorar la importancia de la evasión fiscal es a través de su medición como proporción del PIBE de cada entidad federativa. En este caso se observa que los estados donde la evasión fiscal representa una alta proporción de su PIBE son también los estados donde el IEF es elevado, como es el caso de Tlaxcala donde la evasión representa 0.71% del PIBE, Michoacán 0.55, Hidalgo 0.48% (figura 12). Del mismo modo, los estados donde la evasión fiscal es una menor proporción del PIBE son también aquellos donde el IEF es más reducido, como es el caso de Nuevo León, donde la evasión representa apenas 0.05% del PIBE, Quintana Roo 0.06, Coahuila 0.08, Aguascalientes 0.09 y Tabasco con 0.10%.

Para corroborar la relación entre ambos indicadores se calcula la correlación de Pearson IEF de cada estado con la evasión fiscal como porcentaje del PIBE de cada estado, lo que arroja un valor de r _IEF/E%PIBE = 0.70818, que resulta ser una significativa asociación. Esto quiere decir que en aquellos estados donde la evasión es una menor porción de la RP, también lo es del PIBE, mientras que en aquellos donde la evasión es una proporción elevada de la RP, también representa un porcentaje relativamente más elevado del PIBE. Adicionalmente se calcula la correlación entre la evolución que tiene el IEF en cada estado en el período 2016-2019 y el comportamiento de la evasión de cada entidad como proporción del PIBE, resultando que, a nivel nacional es un valor de correlación de Pearson de r_{IEF2016-2019/E%PIBE 2016-2019} = 0.9394 y por estados, en su amplia mayoría, es un valor superior a 0.8000, lo cual significa que existe una muy alta asociación entre ambas variables (tabla 6), es decir, a medida que el índice de evasión es superior, la evasión representa una mayor proporción de PIBE de cada estado.

3.9 Evasión fiscal del ISN y empleo

De acuerdo con la teoría de la evasión fiscal, existe una conexión entre el empleo, la recaudación y la evasión fiscal. Esto es particularmente cierto en el caso del ISN ya que el volumen del empleo determina el tamaño de la masa salarial que sirve como base para la recaudación de este impuesto. Pero también es cierto que la manera en que se reparte el empleo total en formal e informal influye de manera determinante en los montos de recaudación, ya que éste último oculta una parte de la masa salarial que no paga impuestos y, por lo mismo, se convierte en evasión fiscal, de modo tal que, a mayor informalidad menor recaudación y mayor evasión.

Al medir la correlación existente entre la RE total del ISN en las entidades federativas y el empleo total en cada una de ellas, se obtiene un resultado de r_{RE/empleototal} = 0.7172, lo que confirma la asociación directa entre estas dos variables (tabla 7). De igual manera se observa una alta correlación entre el monto de la evasión fiscal y el empleo total con un valor de r_{evasión/empleototal} = 0.9090. También se confirma la relación entre el monto de evasión y el número de empleados en la informalidad, con un coeficiente de correlación de r_{evasión/empleoinformal} = 0.7935. Asimismo, al revisar la asociación entre el coeficiente de evasión fiscal con el porcentaje de empleados informales, el resultado es un valor significativo, de r_{IEF/empleoinformal%total} = 0.5915, lo que expresa que la manera en que participa el empleo informal en el total influye en la proporción de RP que es posible recaudar. Asimismo, se observa una correlación elevada entre la variación de los montos de la RE y la variación del porcentaje de empleados informales como proporción del total de empleados, que a nivel nacional adquiere un valor de -0.9852, lo cual indica que, a mayor participación del empleo informal en el total, menor es la RE.

3.10 Consideraciones legales y efectos en el cumplimiento tributario

El análisis de la evasión fiscal requiere una exploración exhaustiva de los factores determinantes de incumplimiento tributario. En este apartado se aborda la relevancia de las sanciones penales y las multas en el contexto de la evasión fiscal. Para evaluar la validez de esta hipótesis, se ha desarrollado un enfoque metodológico basado en tres indicadores primordiales. Este análisis proporciona una visión detallada de las medidas punitivas y sanciones que se aplican en cada estado para combatir la evasión fiscal. Es necesario destacar que estos indicadores han sido meticulosamente construidos mediante la revisión detallada de las leyes hacendarias y penales vigentes en las distintas entidades federativas. La compilación de los ordenamientos legales que sancionan la evasión fiscal en las entidades federativas y que sirvieron de base para la construcción de estos indicadores se encuentra en un archivo de Excel que puede consultarse en el siguiente enlace: https://uvmx-my.sharepoint.com/:x:/g/personal/hbarcelata_uv_mx/ETaJCqMPXOVKrNrbo6umORQBGaqwSi19ylsadCcg4hn3fg?e=Ew2YS

En este trabajo, dichos indicadores no se utilizan con fines meramente descriptivos, sino como mecanismos de control institucional que permiten evaluar en qué medida las diferencias en el marco legal y sancionatorio entre entidades federativas se asocian con los niveles observados de evasión fiscal, distinguiendo los efectos potenciales de la legislación formal de aquellos atribuibles al comportamiento efectivo de los contribuyentes.

El primer indicador, denominado Índice de sanción con prisión por Evasión (ISPE), cuantifica la magnitud relativa de las sanciones penales impuestas por cada jurisdicción para contener la evasión fiscal. Esta métrica se construyó a partir de una consideración de la duración de las penas corporales establecidas en la legislación vigente para los evasores en cada estado. La variabilidad de estas sanciones se encuentra directamente asociada al monto de los recursos evadidos. Escalado entre 0 y 100, el ISPE refleja una gran diversidad en las distintas entidades federativas. Hidalgo registra el valor máximo del ISPE, con 100, seguido de Aguascalientes, con 96, indicando una política de sanciones severas. Por otro lado, estados como Baja California Sur y Chihuahua tienen un índice de 0, lo que significa que no imponen pena corporal en casos de evasión fiscal. Este enfoque heterogéneo sugiere que algunas entidades consideran la pena corporal como un disuasivo efectivo, mientras que otras optan por enfoques menos punitivos.

El segundo indicador, denominado sanción monetaria por evasión (ISME), ha sido concebido mediante un análisis meticuloso de las cuantías de las multas impuestas por cada entidad federativa ante la falta de cumplimiento tributario. El indicador se mueve en una escala de 0 a 30 reflejando una gama de enfoques punitivos. Un valor de cero denota ausencia de sanción monetaria, como en Morelos. Querétaro registra un valor de 1. En contraste, Baja California Sur y Chihuahua presentan un valor de 30, al igual que Aguascalientes, Jalisco y Zacatecas (tabla 8).

Un tercer indicador es el Índice total de sanciones por evasión (ITSE) que es la suma del ISPE y el ISME, proporciona una imagen general de la dureza de las sanciones combinadas en cada estado. Los estados con un ITSE alto, como Hidalgo, Aguascalientes y Chiapas, imponen tanto penas corporales como multas significativas en casos de evasión fiscal. Por otro lado, los estados con un ITSE bajo, como Baja California Sur, Chihuahua y Morelos, presentan sanciones más laxas. Esta métrica compuesta destaca las variaciones sustanciales en la severidad de las sanciones y subraya la diversidad de enfoques en la lucha contra la evasión fiscal. Es un índice que varía de cero a ciento treinta, donde cero es ausencia total de sanciones y ciento treinta representa el valor máximo posible del índice (tabla 8).

En términos generales, este análisis revela una amplia gama de políticas estatales en relación con la evasión fiscal. Algunos estados optan por sanciones agresivas, combinando penas corporales y multas elevadas para disuadir la evasión, mientras que otros adoptan enfoques más relajados que minimizan las sanciones. Esta heterogeneidad puede tener implicaciones en la recaudación tributaria, ya que los estados con sanciones más severas podrían experimentar una mayor disuasión de la evasión, pero también podrían enfrentar desafíos en términos de aceptación pública y equidad fiscal. Por otro lado, los estados con sanciones más leves podrían encontrar dificultades para garantizar una recaudación efectiva. En última instancia, este análisis resalta la importancia de encontrar un equilibrio adecuado entre la disuasión de la evasión y la justicia fiscal en el contexto de las políticas estatales.

En un esfuerzo por establecer correlaciones significativas, se han calculado los coeficientes de correlación de Pearson entre estos indicadores y la tasa de evasión fiscal. Resulta intrigante notar que los valores obtenidos indican correlaciones insignificantes contrario a lo que afirma la Teoría de la evasión. Específicamente, para el caso del Impuesto Sobre Nómina (ISN) se ha encontrado que los coeficientes de correlación entre la tasa de evasión fiscal y los indicadores de sanción con prisión (r _ISPE/IEF), multas (r _ISME/IEF) y sanciones totales (r _ITSE/IEF) son 0.04646, 0.00040 y 0.0493, respectivamente.

La carencia de relaciones sólidas entre las sanciones y la evasión podría atribuirse, en alguna medida, a la presencia de corrupción en el ámbito público, permeando desde auditores hasta altos directivos, lo cual distorsiona el proceso de auditoría y evita la aplicación efectiva de sanciones. En esta línea, la magnitud de las sanciones ya sea monetarias o corporales podría tener un impacto limitado en el cumplimiento tributario. En cambio, es plausible que influyan en la negociación entre el contribuyente y el funcionario, con el fin de evitar sanciones. Por tanto, la extensión del pago del soborno o la extorsión podría aumentar a medida que las sanciones aumentan.

En resumen, el análisis riguroso de los índices de castigo de la evasión fiscal en las entidades federativas arroja luces sobre la insuficiente relación entre sanciones penales, multas y la evasión tributaria.