{"id":5838,"date":"2025-07-22T18:40:25","date_gmt":"2025-07-22T23:40:25","guid":{"rendered":"https:\/\/observatorioarmenia.org\/site\/?p=5838"},"modified":"2025-07-24T15:13:28","modified_gmt":"2025-07-24T20:13:28","slug":"observatorio-tributario-efectos-de-transmision-entre-los-sectores-economicos-de-armenia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/observatorioarmenia.org\/site\/uncategorized\/observatorio-tributario-efectos-de-transmision-entre-los-sectores-economicos-de-armenia\/","title":{"rendered":"Observatorio Tributario: efectos de transmisi\u00f3n entre los sectores econ\u00f3micos de Armenia"},"content":{"rendered":"\n

I. Contexto<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los sectores de una econom\u00eda interrelacionan entre s\u00ed, por lo que en la medida que uno de ellos se afecta, otros sectores relacionados pueden sufrir efectos directos y colaterales. El presente estudio analiza la interrelaci\u00f3n econ\u00f3mica de siete sectores econ\u00f3micos en la ciudad de Armenia: Agricultura, industria, construcci\u00f3n, comercio (comercio, transporte, almacenamiento, restaurantes, bares y hoteles), con el objetivo de optimizar los beneficios tributarios de la ciudad de Armenia.<\/p>\n\n\n\n

II. Metodolog\u00eda<\/strong><\/p>\n\n\n\n

De la base de datos de Armenia, se tom\u00f3 la serie temporal del valor agregado bruto (VAB) de las series descritas entre el primer trimestre de 2015 y el primer trimestre de 2025. Se inici\u00f3 con un an\u00e1lisis descriptivo de crecimiento y correlaci\u00f3n. Posteriormente, se realiz\u00f3 un modelo de vectores autorregresivos (VAR) para identificar la exogeneidad de las variables y determinar los par\u00e1metros de influencia en el corto plazo.<\/p>\n\n\n\n

III. Resultados<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Al normalizar las variables de an\u00e1lisis se encontr\u00f3 la siguiente evoluci\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n

Ilustraci\u00f3n 1: Valor Agregado Bruto Normalizado en niveles 2015-1 a 2025-1 (trimestral)<\/p>\n\n\n

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Fuente. Secretar\u00eda de Hacienda de Armenia (2025)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Tabla 1. Desempe\u00f1o y volatilidad (promedio y desviaci\u00f3n de las tasas de crecimiento)<\/p>\n\n\n\n

Sector<\/th>Crecimiento medio %<\/th>Volatilidad (std %)<\/th>Min<\/th>Max<\/th><\/tr><\/thead>
Agricultura<\/td>1.9<\/strong><\/td>9.2<\/td>\u201324.0<\/td>14.4<\/td><\/tr>
Industria<\/td>0.5<\/td>10.0<\/td>\u201323.5<\/td>35.8<\/td><\/tr>
Construcci\u00f3n<\/td>\u20130.6<\/td>10.6<\/strong><\/td>\u201329.7<\/td>26.5<\/td><\/tr>
Comercio<\/td>1.7<\/td>10.5<\/td>\u201334.6<\/td>27.5<\/td><\/tr>
Inmobiliario<\/td>0.3<\/strong><\/td>1.4<\/strong><\/td>\u20136.0<\/td>2.2<\/td><\/tr>
Profesionales<\/td>0.7<\/td>8.9<\/td>\u201314.5<\/td>14.7<\/td><\/tr>
Gobierno<\/td>1.1<\/td>8.4<\/td>\u201317.0<\/td>14.8<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

De la evoluci\u00f3n de las series, se encuentra que:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Comercio (VCOMr)<\/strong> y Actividades Profesionales (VAPr)<\/strong> son los motores m\u00e1s s\u00f3lidos del periodo: parten del \u00edndice 100 y superan 160 al final, revelando una senda de crecimiento casi ininterrumpida.<\/li>\n\n\n\n
  • Gobierno (VGOBr)<\/strong> mantiene una tendencia ascendente, aunque con altibajos mediados (arriba de 140 al cierre).<\/li>\n\n\n\n
  • Agricultura (VAGRr)<\/strong> despega con fuerza despu\u00e9s de la mitad de la serie y termina como el sector de mayor expansi\u00f3n relativa (>180), lo que sugiere un ciclo de recuperaci\u00f3n-modernizaci\u00f3n reciente.<\/li>\n\n\n\n
  • Industria (VINDr)<\/strong> queda rezagada: sube con inercia hasta la mitad, pero luego cae por debajo de 100 y apenas logra cerrar ligeramente por encima del punto de partida.<\/li>\n\n\n\n
  • Construcci\u00f3n (VCONr)<\/strong> experimenta una monta\u00f1a rusa: dos ca\u00eddas abruptas rompen su tendencia y la dejan sobre el nivel 110 al final, muy por debajo de los sectores m\u00e1s din\u00e1micos.<\/li>\n\n\n\n
  • Actividades Inmobiliarias (VAIr)<\/strong> avanza de modo estable pero lento; su curva es la menos vol\u00e1til y act\u00faa como amortiguador del ciclo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    De la din\u00e1mica de los sectores se puede inferir:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Construcci\u00f3n no solo es el \u00fanico sector con variaci\u00f3n media negativa: tambi\u00e9n es el m\u00e1s vol\u00e1til, reflejando su sensibilidad a ciclos de inversi\u00f3n y pol\u00edtica fiscal.<\/li>\n\n\n\n
    • Inmobiliario presenta la menor volatilidad (1.4 pp), reafirmando su rol defensivo dentro del portafolio regional: crece poco pero rara vez retrocede de forma brusca.<\/li>\n\n\n\n
    • Industria evidencia picos puntuales (m\u00e1x. 35.8 %), lo que sugiere episodios de expansiones extraordinarias \u2013probables shocks de demanda externa\u2013 seguidos de correcciones.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      IV. Articulaci\u00f3n entre sectores econ\u00f3micos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

      La etapa inicial del an\u00e1lisis de articulaci\u00f3n entre sectores tomar\u00e1 en consideraci\u00f3n el an\u00e1lisis de correlaci\u00f3n de las series.<\/p>\n\n\n\n

      Ilustraci\u00f3n 2. Mapa de calor de las correlaciones entre sectores<\/p>\n\n\n

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      \"\"
      Fuente: Secretar\u00eda de Hacienda de Armenia (2025)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

      Del an\u00e1lisis por niveles<\/strong> se infiere:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Comercio\u2013Profesionales (0.86)<\/strong> y Comercio\u2013Gobierno (0.76)<\/strong> forman un n\u00facleo de servicios interrelacionados: expansi\u00f3n del gasto p\u00fablico y del consumo privado alimentan tanto la intermediaci\u00f3n comercial como la demanda de consultor\u00edas.<\/li>\n\n\n\n
      • Agricultura\u2013Comercio (0.82)<\/strong> muestra la cl\u00e1sica cadena campo-mercado: la fortaleza agropecuaria se refleja en mayor actividad de transporte y ventas.<\/li>\n\n\n\n
      • Construcci\u00f3n<\/strong> se correlaciona negativamente con Agricultura (\u20130.73) y Gobierno (\u20130.72): cuando el gasto p\u00fablico y el agro se aceleran, los recursos y la mano de obra parecen reasignarse, frenando nuevas obras.<\/li>\n\n\n\n
      • Inmobiliario<\/strong> mantiene correlaciones moderadas y positivas con Gobierno (0.63) y Profesionales (0.32), confirmando su funci\u00f3n de refugio y su dependencia de flujos financieros estables.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Los efectos en el Crecimiento<\/strong> entre sectores presentan la siguiente din\u00e1mica:<\/p>\n\n\n\n

          \n
        • Los picos cortoplacistas se sincronizan sobre todo entre Industria, Construcci\u00f3n y Comercio<\/strong> (correlaciones 0.71\u20130.83): cuando la industria repunta, arrastra insumos para obras y mercadeo; viceversa, un shock de demanda interna genera actividad industrial para abastecer comercio y construcci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n
        • Gobierno\u2013Profesionales (0.86)<\/strong> deja ver que buena parte de la expansi\u00f3n en servicios profesionales depende de contratos p\u00fablicos y regulaciones que impulsan consultor\u00edas, auditor\u00edas y actividades t\u00e9cnicas.<\/li>\n\n\n\n
        • Agricultura queda marginal en las correlaciones de crecimiento, lo que indica que sus choques suelen ser idiosincr\u00e1sicos (clima, plagas, tipos de cambio) y menos coordinados con el resto de la econom\u00eda<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          La articulaci\u00f3n sectorial presenta los siguientes mecanismos de transmisi\u00f3n:<\/h3>\n\n\n\n

          a) Correlaciones de niveles reales<\/strong><\/p>\n\n\n\n

            \n
          • El n\u00facleo Comercio-Profesionales-Industria<\/strong> exhibe lazos fuertes (\u03c1>0,70). Significa que, a nivel de tendencia, cuando sube la actividad comercial, tambi\u00e9n lo hacen la manufactura y los servicios t\u00e9cnicos.<\/li>\n\n\n\n
          • Inmobiliario se mueve con el gasto p\u00fablico<\/strong> (\u03c1 Gobierno-VAIr \u2248 0,63), reflejando que la inversi\u00f3n p\u00fablica y la valorizaci\u00f3n del suelo evolucionan de la mano.<\/li>\n\n\n\n
          • El binomio Agricultura\u2013Comercio<\/strong> (\u03c1 \u2248 0,82) confirma la cadena campo-mercado local.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

            b) Correlaciones de crecimiento (heat-map \u201cCorrelation Growth Rates\u201d)<\/strong><\/p>\n\n\n\n

              \n
            • VCOMr es el hub c\u00edclico<\/strong>: correla >0,70 con Industria y Construcci\u00f3n y >0,80 con Profesionales.<\/li>\n\n\n\n
            • VAIr presenta correlaciones negativas<\/strong> con los sectores productivos (\u20130,24 a \u20130,41). En trimestres donde sube la producci\u00f3n, parte del capital se desplaza de la compra-venta de inmuebles hacia capital de trabajo.<\/li>\n\n\n\n
            • Gobierno crece en sincron\u00eda con Inmobiliario (\u03c1 = 0,74) y de forma m\u00e1s laxa con Profesionales (\u03c1 = 0,21).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

              c) Evoluci\u00f3n de la cohesi\u00f3n<\/strong>
              La correlaci\u00f3n m\u00f3vil (16 trimestres)<\/strong> entre Industria y Comercio pas\u00f3 de \u2248 0,45 en 2019-T4 a 0,87 en 2025-T1<\/strong>: la pandemia forz\u00f3 a los productores regionales a volcarse al mercado interno; desde entonces ambos sectores se mueven casi al un\u00edsono.<\/p>\n\n\n\n

              V. An\u00e1lisis de impulso respuesta entre los sectores<\/strong><\/p>\n\n\n\n

              Se desarroll\u00f3 un modelo VAR para las variables seleccionadas.<\/p>\n\n\n\n