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SEAS simulator

Simulador de análisis socioeconómico de subsidios (SEAS)

Publicado el 04 de abril de 2022 por el PNUD y PEP

En muchos países en desarrollo, los subsidios al consumo representan una gran carga fiscal que atenta contra la estabilidad del equilibrio en las finanzas públicas. Una extensa bibliografía empírica indica que la distribución de los subsidios no es equitativa y sugiere que ya no cumplen los objetivos previstos en cuanto a la reducción de la desigualdad y protección de los más vulnerables. Estos hallazgos respaldan más y más a las voces que piden reformar el sistema actual de subsidios universales, no sólo por razones fiscales, también para una mejor redistribución de la riqueza. El espacio fiscal generado con la supresión de las subvenciones se puede canalizar hacia la inversión verde, la corrección de las externalidades medioambientales y la mejora de los programas de protección social, especialmente a la luz de las repercusiones de la pandemia COVID-19. Sobre todo, la reasignación de los subsidios podría significar un gran impulso para el logro de los ODS.

Aunque la reforma de los subsidios puede propiciar mejoras en el desempeño macroeconómico y ayudar a crear espacio fiscal para la financiación de inversiones más productivas, las variaciones de precio pueden generar efectos negativos directos e indirectos en el bienestar de los hogares.

El Simulador de análisis socioeconómico de subsidios (SEAS) tiene como objetivo realizar análisis distributivos de las subvenciones al consumo y la simulación reformas del subsidio.  Calcula el impacto de la reforma de los subsidios en el bienestar de los hogares, la pobreza y desigualdad y el presupuesto público con o sin las transferencias en efectivo en concepto de compensación. Se puede aplicar a los subsidios de energía y de alimentos. El simulador SEAS puede fortalecer a la administración en su capacidad de diseñar, implementar y actualizar continuamente los programas de protección social.
 

Equipo de investigación

La herramienta SEAS la desarrolló el equipo Sustainable Development Goal Integration del PNUD (SDGi siglas en inglés) en alianza con Partnership for Economic Policy (PEP). PEP es una organización mundial dirigida desde el Sur que apoya el desarrollo en el Sur Mundial con evidencias de calidad generadas a nivel local que sirven de insumo para mejorar las decisiones en cuanto a políticas y prácticas. 

1. General Information 1
2. Upload Files 2
3. Variables of Interest 3
4. Commodities of Interest 4
5. Run Simulation 5
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General Information

This section allows the user to enter some basic background information. LEARN MORE

Do you have a dataset ready to be used for the simulation?

Select the country for the price change simulation.


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Year the data to be used in the simulation was collected.

Upload Files

For the direct pricing effect, the user needs to upload a structured dataset created using Household Budget Survey (HBS). Among the key variables to include in the dataset include the following: per capita expenditure, poverty line, population weight, and the household size. It should be noted however, that even without the last two variables the simulation will still run. The remainder of the variables must be disaggregated per capita expenditures on commodities of interest. There should be no missing values for all the variables in the dataset.

Indirect pricing effects require at least one HBS and an Input-Output (I/O) matrix (file). The I/O matrix should be expressed in local currency. Both the I/O data and the HBS data are expressed in the same currency, in nominal terms and for the same year. In general, it will be difficult to obtain I/O tables and HBS data for the same year. This implies that either the HBS, or the I/O data or both will need to be adjusted for prices to make data in nominal terms comparable and for the same reference year before use. Note that the last line of the I/O matrix should be the total value added also called total primary input (total output-total intermediate inputs).

Choose a pricing effect type and upload the necessary data for the simulation:

The impact of a price change on household well-being via the consumption of subsidized products

direct.csv

(This is typically household income and expenditure survey data.)

Choose file or drag and drop file here(CSV file only)
Input file is required Please upload only CSV files

The impact of a price change on household well-being via the consumption of products that are affected indirectly by the change in price of subsidized products

iomv.csv

(The simulation of indirect effects requires at least one Household Income and Expenditure Survey Data and an Input-Output (I/O) matrix (file). )

Choose file or drag and drop file here (CSV file only)
I/O Matrix file is required Please upload only CSV files
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Variables of Interest

Insert key variables such as the per capita expenditures or income, the household size, and the poverty line. The source of these variables is the upload survey data.

? *
Total expenditure is required
? *
Poverty line is required
?
Household weight is required
?
Household size is required
Quintiles
Data Variables
Marginal approach (linear approximation)
Cobb-Douglas Approach
STONE-GEARY APPROACH

Commodities of Interest

Specify items subject to price changes for simulation(s):
*
Variable Names* ? Short Names* ? Q. Unit ? Price Schedules* ? Initial Price* ? Subsidy* ? Final Price* ? Elasticity* ? Matching I/O Sectors ? *
  ?
Concerned Sector *  ? Price Change (%) *  ?

Run Simulation

Review Simulation: (You Can Go back to Any Step to Modify Simulation)

Country:
Local Currency:
Year of the Household Survey:
Total Expenditure:
Poverty Line:
Household Weight:
Household Size:
Group By:
Reform Approach:

Commodities of Interest:

No. Short Name
  ?
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