sergi jiménez-martín natalia jorgensen josé m. labeaga
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El volumen y la distribución geográfica de las remesas en la UE
(The volume and geography of remittances from the EU)
Sergi Jiménez-Martín
Natalia Jorgensen
José M. Labeaga
Madrid, 8 de febrero de 2008
Motivación. Importancia
• Gran importancia como financiación externa para numerosos países (y gran importancia para cuestiones como la redistribución, la reducción de la desigualdad y la pobreza, etc.
• A la UE y los países miembros deben ayudarle las cifras para diseñar nuevas políticas o cambiarlas (por ejemplo la imposición)
• En todo el mundo 129,000 millones de € en 2004 – Supone una cifra mayor que la Ayuda Oficial al Desarrollo – En 2004 la cifra está muy cerca de la Inversión Extranjera
Directa• Nuestros resultados dan que en la UE a 27 países se
produjeron en 2004 20,000 millones de € a países de fuera de la UE-27 (el 16 por ciento del total de remesas a nivel mundial)
Motivación. Problemas
• Los datos oficiales son escasos e inexactos (los del Banco de España son una excepción)
• No existían estimaciones creíbles por– Problemas de datos– Los canales extraoficiales (políticas)– Los problemas específicos a la UE (trabajo
estacional, movilidad de los trabajadores, etc)
Para que me entiendan…
• Partimos de una situación con información de 16 países de origen a 33 destinos para diferentes años (es decir, 89 pares o 337 observaciones) como la del cuadro siguiente
Situación de partidaAU BE BU CY OEU NEU
AU A NA A A NA
BE NA NA NA NA NA
BU A A A NA NA
CY NA NA A NA NA
OEU NA NA A A NA
NEU NA NA NA NA NA
Para que me entiendan…
• Nos gustaría llegar a una situación con información de 27 orígenes y tantos destinos como sea posible, tal como la representamos en el cuadro siguiente
Situación de llegada (ideal)AU BE BU CY OEU NEU
AU Rij Rij Rij Rij Rij
BE Rji Rij Rij Rij Rij
BU Rji Rji Rij Rij Rij
CY Rji Rji Rji Rij Rij
OEU Rji Rji Rji Rji Rij
NEU Rji Rji Rji Rji Rji
Las propuestas utilizadas
• Recoger información de numerosas fuentes (Bancos Centrales, Banco Mundial, FMI, OCDE, encuestas como el PHOGUE, encuestas de salarios, encuestas de población activa, AMECO, los datos de migración de las NU, la segunda encuesta de remesas en la UE, etc.) y– Utilizar aproximación a nivel macro– Utilizar aproximación a nivel macro – Combinar macro y micro
Los problemas para llegar a la situación ideal
• Macro– No disponemos de datos para todos los orígenes y
destinos. Incluso si dispusiéramos de datos oficiales de remesas:
• Existen canales no oficiales• No existe la necesidad de informar por debajo de ciertos
umbrales. • Las definiciones que se utilizan son diferentes en los
diferentes destinos• Existen dificultades internas a la UE por trabajo estacional,
movimientos internos de trabajadores, etc.
Problems to arrive to the first best
• Micro– Para solventar los problemas a nivel macro
necesitaríamos conocer la propensión a remitir pero
• No hay encuestas• Aunque tuviésemos propensiones para algunos
orígenes, períodos de tiempo y destinos, dichas propensiones cambian con el origen, en el tiempo y en función del destino
Data problems and the second best
• Macro – micro – Combinamos análisis estadístico (regresión) con
análisis contable pero necesitamos:• La propensión a remitir (no solo la media sino la distribución)• La renta disponible de los colectivos (no solo la media sino la
distribución)• El número de inmigrantes en cada origen (y sus
características como edad, educación, antiguedad en el país, etc.)
• Al final con algunos parámetros derivados del análisis estadístico, llegamos a las cifras y chequeamos su exactitud y compatibilidad
Supuestos
Assumptions
Times remitting per year 12
Average Tax Rate 15%-20%
Disposable Income per migrant by country (€) (Weighted Average by immigrants)
1,189-1,254
Average Beta (Estimated) 0.08-0.10-0.12
Median Beta (Estimated) 0.04-0.06-0.08
Minimum Beta (Estimated) 0
Maximum Beta (Estimated) 0.39
Resultados
Evolución temporal (2000-2004)
15504.5
21009.7
16806.8
22424.1
17200.4
23043.7
17938.6
23790.4
18665
25168.3
05,
000
10,0
0015
,000
20,0
0025
,000
Mill
ion
of €
2000 2001 2002 2003 2004
Total remittances from EU (€ Million)
Countries outside EU Redistribution EU27
Resultados (cont.)
Remesas totales miles de millones de € a precios constantes de 2001
Remesas totales a países no UE miles de millones de € (precios constantes)
Taxes \ Beta Estimated Beta
Beta adjusted by World Bank
Informal remittance estimation
Beta adjusted by estimate difference
between survey and official data
Marginal Tax 12.6 17.6 20.8
Effective Tax 13.3 18.5 21.9
Min Tax 13.4 18.7 22.1
Taxes \ Beta Estimated Beta
Beta adjusted by World Bank
Informal remittance estimation
Beta adjusted by estimate difference
between survey and official data
Marginal Tax 16.7 23.7 28.5
Effective Tax 17.6 24.9 29.9
Min Tax 17.7 25.2 30.2
Resultados (cont.)
Remesas por países de origen
IEPTGRITAT NLBE
ES
UK
DE
FR
Year=2000
IEGRPTATNLBE
IT
UK
ES
FR
DE
Year=2004
Resultados
ResultsRemesas por países de origen
Principales corredores
REINO UNIDO: RU-Pakistan, RU-India
ESPAÑA: ESP-Marruecos, ESP-Ecuador, ESP-Colombia
FRANCIA: FR-Marruecos, FR-Argelia
ALEMANIA: ALE-Turquía, AL-Serbia
PORTUGAL: Portugal-Brasil
HOLANDA: HOL-Marruecos, HOL-Turquía
BELGICA: BE-Marruecos
AUSTRIA: Austria-Bosnia, Austria-Turquía
ITALIA: IT-Rumania
Resultados (cont.)
En remesas:
- Mejores datos y análisis de desarrollo, pobreza, redistribución, etc
En inmigración:
- Cátedra FEDEA – Banco Popular sobre inmigración
- Informe FEDEA 2008 sobre inmigración en aspectos sobre:
- sanidad
- empleo – desempleo
- crecimiento económico
- delincuencia
- redes e integración
- educación
- vivienda
- pensiones
¿Qué viene después?
¡Muchas gracias!
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