ANÁLISIS DE LA CUENTA PÚBLICA DE MÉXICO EN 2023

El presente Análisis de la Cuenta Pública de México en 2023 tiene como objetivo evaluar y presentar un panorama detallado del gasto público en el país durante dicho año. Para ello, se emplearán técnicas de análisis estadístico descriptivo, visualización de datos mediante gráficos y la elaboración de tablas informativas que permitan comprender mejor la eficiencia y distribución del gasto público.

BASE DE DATOS

Antes de iniciar con la descripción detallada cargamos la base de datos así como las liberías mínimas indispensables para llevar a cabo el análisis.

Descripción

Se empleó la base de datos oficial proporcionada por el Gobierno Mexicano a través de su plataforma Transparencia Presupuestaria - Datos Abiertos. La base cuenta con´más de 200 mil filas y 32 columnas de las cuales no serán necesarias todas. Como tal, la cuenta pública son los resultados del año en este caso 2023 sobre el ingreso, gasto, dedua y metas federales. Es un documento clave para la rendición de cuentas de todos los niveles gubernamentales a nivel federal.

Variables

Entre las principales variables mostradas en las columnas de la base de datos a usar se encuentran:

  • ID_RAMO: Clave del Ramo de acuerdo con la estructura programática del Presupuesto de Egresos de la Federación.

  • DESC_UR: Nombre del ejecutor directo del gasto.

  • DESC_GPO_FUNCIONAL: Clave que corresponde al primer dígito de la Clasificación Funcional del Gasto que permite identificar las actividades que realiza el Estado para cumplir con sus fines de: Desarrollo Social, Desarrollo Económico y Gobierno.

  • DESC_FUNCION: Clave que corresponde al segundo dígito de la Clasificación Funcional del Gasto que permite identificar las acciones de las Unidades Responsables.

  • DESC_OBJETO_DEL_GASTO: Descripción detallada del concepto por el cual se hizo la erogación.

  • DESC_TIPOGASTO: Muestra la clasificación económica del gasto público como Corriente, de Capital, Amortización de la deuda y disminución de pasivos así como Pensiones y Jubilaciones y Participaciones.

  • DESC_FF: Explica la fuente de origen de los recursos que se usaron en el gasto público.

  • ENTIDAD_FEDERATIVA: La entidad en la cual se ejerció el presupuesto.

  • MONTO_APROBADO: Monto presupuestario que se autorizó en el Presupuesto de Egresos por la cámara de diputados.

  • MONTO_MODIFICADO: Monto al cual, en su caso, se le realizaron adecuaciones presupuestarias al presupuesto aprobado durante el ejercicio fiscal.

  • MONTO_DEVENGADO: Momento contable del gasto que refleja el reconocimiento de una obligación de pago a favor de terceros por la recepción de conformidad de bienes, servicios y obras oportunamente contratados, etc.

  • MONTO_PAGADO: Momento contable del gasto que refleja la cancelación total o parcial de las obligaciones de pago, que se concreta mediante el desembolso de efectivo o cualquier otro medio de pago.

  • ADEFAS: Erogaciones realizadas con el objetivo de abonar a los Adeudos de Ejercicios Fiscales Anteriores.

  • EJERCICIO: Momento contable del gasto que refleja la emisión de una cuenta por liquidar certificada debidamente aprobada por la autoridad competente.

Para conocer a profundidad la descripción del resto de las variables de la base de datos, se puede consultar en la parte inferior de la siguiente liga el Diccionario de términos presupuestarios

PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN

Algunas de las preguntas sugeridas a responder con esta base de datos y los indicadores probables son los siguientes:

  • ¿Cómo estuvo la distribución del gasto público por ramos en el país?

  • ¿Cuáles fueron los ramos con mayor subejercicio o sobre ejercicio en 2023?

  • ¿Qué prioridades se identifican en 2023 de acuerdo con la asignación para cada ramo?

  • ¿Cómo estuvo distribuido el gasto público en los distintos estados de México en 2023?

LIMPIEZA

Limpieza

Si bien es cierto que por haberse tomado directamente de una página gubernamental la base de datos está los suficientemente limpia para comenzar a trabajar, en primera instancia crearemos un nuevo data frame en el cual se incluyan únicamente las columnas con las que se van a trabajar empleando la función select().

base_1 <- cuenta_publica |> select(ID_RAMO, DESC_RAMO, DESC_UR, DESC_GPO_FUNCIONAL, DESC_FUNCION, DESC_OBJETO_DEL_GASTO, DESC_TIPOGASTO, DESC_FF, ENTIDAD_FEDERATIVA, MONTO_APROBADO, MONTO_MODIFICADO, MONTO_DEVENGADO, MONTO_PAGADO, ADEFAS, EJERCICIO)

Se obsrva que algunas de las variables numéricas al manejarse cifras muy grandes, R las coloca en notación científica por lo que procederemos a eliminar dicha notación para que sea más legible.

options(scipen = 999)

Al venir de una fuente gubernamental, lo más seguro es que no contenga datos tipo NA que requieran un tratamiento especial, aún así lo confirmamos con la siguiente función debido a la gran cantidad de datos que complica hacerlo visualmente.

any(is.na(base_1))
## [1] FALSE

Una vez que nos aseguramos que la base está limpia, procedemos a trabajar en ella.

ANÁLISIS GRÁFICO

¿Cómo fue la asignación presupuestaria por Ramos en 2023?

Para responder algunas de las preguntas, añadiremos dos nuevas columnas. En la primera de ellas, se conocerá la diferencia entre el monto aprobado con el monto modificado. En la segunda, se calculará la diferencia entre el monto ejercico al cierre del ciclo presupuestario contra lo modificado, así se sabrá las discrepancias en la cuenta pública.

Para revisar la pregunta original se visualizará a través de una tabla que resuma los montos y también de forma gráfica.

tabla_ramos <- base_1 |>  group_by(DESC_RAMO) |> 
  summarize(suma_monto = sum(MONTO_APROBADO))
## # A tibble: 48 × 7
## # Groups:   ID_RAMO [48]
##    ID_RAMO DESC_RAMO       SUM_MONTO_APROBADO SUM_MONTO_MODIFICADO SUM_EJERCICIO
##      <int> <chr>                        <dbl>                <dbl>         <dbl>
##  1       1 Poder Legislat…        15994401896         16750343622.  16750343622.
##  2       2 Oficina de la …          875520230           519197402.    519197402.
##  3       3 Poder Judicial         77544491126         78463867105.  78161127185.
##  4       4 Gobernación             7868628691         13080256943.  13080256943.
##  5       5 Relaciones Ext…         9534373846         14123236459.  14123236459.
##  6       6 Hacienda y Cré…        25202085876        106633748234. 106607670416.
##  7       7 Defensa Nacion…       111911638277        144060042601. 144060042601.
##  8       8 Agricultura y …        70527933647         70598410263.  70598410263.
##  9       9 Comunicaciones…        77411447232         71739074112.  71739074112.
## 10      10 Economía                3778113707          3559313423.   3559313423.
## # ℹ 38 more rows
## # ℹ 2 more variables: SUM_DIF_MOD_APROB <dbl>, SUM_DIF_EJER_MOD <dbl>

Se puede observar que los ramos llevan una numeración que va del 1 al 53 sin embargo solamente se muestran 48 filas, esto se debe a que, por razonoes que se desconocen, la base de datos pública no incluye el Ramo 17 de la Procuraduría General de la República, 26 de Desarrollo Social y Productivo en Regiones de Pobreza, 39 de Apoyos para el Fortalecimiento de las Entidades Federativas, y el 42 del Instituto Nacional para la Evaluación de la Educación.

Debido a que no es visualmente atractiva esta distribución, se decidió recurrir a un análisis dividiendo los ramos según la Clasificación Administrativa que se muestra en el Presupuesto de Egresos de la Federación (Secretaría de Hacienda, s.f.)

Ramos Autónomos
ramos_aut <- c(1, 3, 22, 32, 35, 40, 41, 43, 44, 49)
df_ram_aut <- tabla_ramos |> filter(ID_RAMO %in% ramos_aut)

En la siguiente gráfica se muestra como no hay variaciones significativas entre los montos aprobados y ejercido más que en el Ramo 3 correspondiente al Poder Judicial se aprecian un poco despegados los puntos, pero en definitiva el Poder Judicial es quien mayor presupuesto recibe, aunque no lo ejerce todo como se muestra en la siguiente gráfica, recibió más que incluso el INE que en este año organizó elecciones.

Un número positivo en la variable Modificado vs Aprobado significa que durante el transcruso del ejercicio se le otorgó más recurso al ramo, caso contrario cuando este es negativo significa que se le recortó presupuesto.

Un número negativo en la variable Ejercido vs Modificado implica que hubo un subejercicio, es decir, que se dejó sin devengar presupuesto asignado, lo cual no es bueno en materia de finanzas públicas. Mientras que un número positivo implica que hubo un sobre ejercicio, lo cual tampoco es bueno y es susceptible de observaciones a la cuenta pública, por lo cual dudamos se presenten estos casos.

Se observa que entre los ramos autónomos el Poder Legislativo (1), Judicial (3), INE (22) e IFT (43) sobresalen al haber solicitado mayor presupuesto en el transcurso del ejercicio, sin embargo los dos poderes son susceptibles de caer en un subejercicio que se observa con la barra roja, por lo cual para el ejercicio 2024 debe replantearse la asignación presupuestaria a ambos ramos.

Haremos lo propio para el resto de los ramos hasta dividirlos entre todas sus clasificaciones

Ramos Administrativos
ramos_admin <- c(2, 4:16, 18, 20, 21, 27, 31, 36:38, 45:48)
df_ram_admin <- tabla_ramos |> filter(ID_RAMO %in% ramos_admin)

En estos ramos es donde se observa mayor variación en los Tipos de Monto, principalmente que se solicitaron adecuaciones presupuestarias a lo aprobado por los legisladores. Son dos los ramos que destacan con la mayor asignación de recursos, Ramo 11 de Educación y el Ramo 20 correspondiente a Bienestar, esto hace sentido pues los programas sociales han venido a incrementar el gasto público de gran manera. Lo que también es de resaltar fue en el ramo 36 hubo una modificación a la baja para la Secretaría de Seguridad y Protección Ciudadana, habría que encontrar una correlación con los resultados de seguridad del país.

A grandes rasgos no observamos subejercicios o sobre ejercicios que fueran dignos de analizarse a profundidad, sin embargo vemos mucho movimiento en el transcurso del ejercicio sobre adiciones y recortes presupuestarios, principalmente observamos un gran recorte en el Ramo 12 de Salud, así como en el 21 de Turismo y el 36 de Seguridad. Los Ramos que pasaron a incrementar sus ingresos significativamente fueron el 18 en Energía y el 6 en Hacienda y Crédito Público. Lo anterior muestra un ejemplo de las prioridades gubernamentales durante su periodo, un mayor proteccionismo al sector energético, retiro de presupuesto de Turismo para asignarlo a la Defensa Nacional y disminución para Salud aunque en este caso pasó a una entidad de control directo como veremos más adelante.

Ramos Generales
ramos_gen <- c(19, 23, 24, 25, 28, 29, 30, 33, 34)
df_ram_gen <- tabla_ramos |> filter(ID_RAMO %in% ramos_gen)

Visualmente podemos apreciar que casi todos los ramos tienen diferencias en los tipos de montos, por los que algunos ejercieron menos o más de lo modificado, a excepción del Ramo 33 de Aportaciones y 34 de Otras Erogaciones, todos tuvieron un subejercicio o sobre ejercicio. Sin embargo, las modificaciones a los montos no fueron significativas en el trasncursoo del ejercicio.

Si bien es cierto que hubo subejercicios estos no fueron los suficientemente grandes para que la gráfica los pudiera proyectar en color rojo, sin embargo sí destacan que se modificó bastante el presupuesto originalmente aprobado en ciertos rasgos, especialmente los ramos 28 y 33 que se analizarán a profundidad más adelante pero estos son de especial interés ya que son la principal fuente de recursos para las entidades federativas y municipios.

Ramos Control Directo
ramos_cont_dir <- c(50,51)
df_ram_cont_dir <- tabla_ramos |> filter(ID_RAMO %in% ramos_cont_dir)

En cuanto a las entidades de Control Directo se refiere, notamos la diferencia sustancial entre el presupuesto asignado al IMSS Ramo 50 y al ISSSTE Ramo 51, esto debido a que el primero contiene más derechohabientes, a pesar de eso se observa que tuvierno incrementos en el transcurso del periodo para poder cumplir con sus funciones, sería interesante analizar la eficiencia de dicho gasto.

Se aprecia que ambas entidades tuvieron un subjerecicio siendo en mayor medida el del IMSS, pero aquí se aprecia lo que comentamos en el gráfico de los Ramos Administrativos, y es que el dinero destinado al Ramo 12 salud, pasó directamente al IMSS para coordinar el programa IMSS-BIENESTAR, por lo que no se descuidó el tema de la salud, sino solamente se reprogramó el presupuesto.

Ramos Empresas Productivas
ramos_empr_prod <- c(52,53)
df_ram_empr_prod <- tabla_ramos |> filter(ID_RAMO %in% ramos_empr_prod)

En este apartado es muy interesante analizar la diferencia entre una y otra empresa productiva. La primera del Ramo 52 es PEMEX y la del Ramo 53 es CFE, obsrvamos una diferencia de más de 300 mil millones de pesos en la asignación presupuestaria, sin embargo notamos que en el transcurso del ejercicio a PEMEX se le redujo sustancialmente en casi 200 mil millones a lo originalmente aprobado, CFE en cambio tuvo un incremento para continuar sus operaciones.

Ninguna de las entidades presentó un subejercicio significativo, el de PEMEX fue ligero que la gráfica no lo alcanza a mostrar por las escalas, sin embargo es notoria la diferencia presupuestaria entre uno y otro, la conclusión más certera es que parte del dinero asignado a PEMEX pasó directamente a la Secretaría de Energía en el Ramo Administrativo 18, por eso vimos la modificación en aquella gráfica.

PARTICIPACIONES A ESTADOS

Cuadro de Monto Ejercido

## # A tibble: 32 × 2
##    ENTIDAD_FEDERATIVA MONTO_EJERCIDO_TOTAL
##    <chr>                             <dbl>
##  1 Estado de México           150706796231
##  2 Ciudad de México           112654505288
##  3 Jalisco                     76834701788
##  4 Veracruz                    66213182168
##  5 Nuevo León                  62148951797
##  6 Puebla                      52334580032
##  7 Guanajuato                  51753303661
##  8 Chiapas                     44450050690
##  9 Michoacán                   37417873476
## 10 Baja California             36122000943
## # ℹ 22 more rows

La fórmula de distribución de las participaciones se encuentra plasmada en la Ley y depende de muchísimos coeficientes, pero a grandes rasgos estas son usadas por los estados para fortalecer su capacidad financiera y fomentar su desarrollo económico si bien no tienen una etiqueta específica. El data frame está ordenado de mayor asignación a la menor y observamos que Durango se encuentra en el puesto 26, lo que significa que el Estado puede mejorar en ciertos aspectos de recaudación para recibir más por este concepto.

Cargar mapa de México

## Reading layer `areas_geoestadisticas_estatales' from data source 
##   `D:\ser26\Downloads\Shapefile\conjunto_de_datos\areas_geoestadisticas_estatales.shp' 
##   using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 32 features and 2 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: 911292 ymin: 319149.1 xmax: 4082997 ymax: 2349615
## Projected CRS: MEXICO_ITRF_2008_LCC

Limpieza de los datos para unirlos y crear el mapa

Normalizaremos los nombres de los estados para evitar discrpancias y poder unir sin problemas la base.

mexico_map[8, "ENTIDAD_FEDERATIVA"] <- "Coahuila"
mexico_map[9, "NOM_ENT"] <- "Ciudad de México"
mexico_map[15, "NOM_ENT"] <- "Estado de México"
mexico_map[16, "ENTIDAD_FEDERATIVA"] <- "Michoacán"
mexico_map[19, "NOM_ENT"] <- "Nuevo León"
mexico_map[22, "NOM_ENT"] <- "Querétaro"
mexico_map[30, "NOM_ENT"] <- "Veracruz"
mexico_map[24, "NOM_ENT"] <- "San Luis Potosí"
mexico_map[31, "NOM_ENT"] <- "Yucatán"

Visualización del mapa

Usando una escala de colores en azul, vemos que los estados más poblados y con mayor actividad industrial son los que reciben mayores participaciones, de los cuatro cuartiles en que se dividió la base, Durango se encuentra en el más bajo, lo que limita su capacidad operativa para poder llevar a cabo obras de beneficio social, sin embargo lo compromete más a eficientar el recurso que es limitado y no desaprovecharlo.

APORTACIONES A ESTADOS

## # A tibble: 33 × 2
##    ENTIDAD_FEDERATIVA MONTO_EJERCIDO_TOTAL
##    <chr>                             <dbl>
##  1 Estado de México          100212943858.
##  2 Veracruz                   69988905874.
##  3 Chiapas                    60455513723.
##  4 Oaxaca                     54709343310.
##  5 Puebla                     47905271656.
##  6 Guerrero                   47168964391.
##  7 Jalisco                    46034730782.
##  8 Michoacán                  39928802769.
##  9 Guanajuato                 38444700511.
## 10 Nuevo León                 32394915564.
## # ℹ 23 more rows

Unir el mapa

map_data_2 <- merge(mexico_map, df_aportaciones, by = "ENTIDAD_FEDERATIVA")

Visualización del mapa

En esta ocasión Durango únicamente avanza dos posiciones para ubicarse en el número 22 de los estados que más reciben. Las Aportaciones consisten en recursos etiquetados para Fondos Específicos, los cuales varían de acuerdo a la distribución establecida en la Ley de Coordinación Fiscal, se aprecia que la mayoría de los recursos se concentran en el Centro y Sur del país, mientras que en el norte prácticamente todos los estados están en un color azul más oscuro que Durango

RESULTADOS Y CONCLUSIONES

Entre los principales resultados encontramos que el mayor gasto del gobierno federal se concentra en lo relativo a la Seguridad Social, pues los ramos de IMSS y Aportaciones a Seguridad social ocupan la posición 1 y 2 respectivamente. Le sigue el gasto federalizado con la posición 3 y 4 a través de las Participaciones y Aportaciones. Cabe destacar que antes de la Educación en México se le destina más dinero a pagar la deuda pública heredada y contratada por varios sexenios así como por el actual. De igual manera las empresas productivas del Estado como PEMEX y CFE abarcan mayores necesidades que el sector educativo e innmediatamente después el Ramo de Bienestar ya que en los últimos años ha adquirido gran peso por los apoyos económicos, muy probablemente en los próximos años suba de posiciones pues la carga fiscal cada vez es mayor.

## # A tibble: 48 × 7
## # Groups:   ID_RAMO [48]
##    ID_RAMO DESC_RAMO       SUM_MONTO_APROBADO SUM_MONTO_MODIFICADO SUM_EJERCICIO
##      <int> <chr>                        <dbl>                <dbl>         <dbl>
##  1      50 Instituto Mexi…      1165698799075              1.18e12       1.18e12
##  2      19 Aportaciones a…      1236422234968              1.17e12       1.17e12
##  3      28 Participacione…      1220270612769              1.15e12       1.15e12
##  4      33 Aportaciones F…       924331682390              9.54e11       9.54e11
##  5      24 Deuda Pública         840943130261              8.62e11       8.62e11
##  6      52 Petróleos Mexi…       826493095059              6.80e11       6.80e11
##  7      53 Comisión Feder…       475613612069              5.44e11       5.44e11
##  8      51 Instituto de S…       439044390046              4.45e11       4.44e11
##  9      11 Educación Públ…       402276748788              4.20e11       4.20e11
## 10      20 Bienestar             414632484610              4.13e11       4.13e11
## # ℹ 38 more rows
## # ℹ 2 more variables: SUM_DIF_MOD_APROB <dbl>, SUM_DIF_EJER_MOD <dbl>

Este tipo de análisis son fundamentales para evaluar la eficiencia y efectividad de la gestión financiera del gobierno. Permite identificar cómo se han distribuido y utilizado los recursos públicos, proporcionando una visión clara sobre la adecuación de las asignaciones presupuestarias a lo largo del año fiscal. Además, es crucial observar si se presentaron subejercicios o sobreejercicios, ya que estos indicadores revelan desviaciones significativas entre lo presupuestado y lo ejecutado. Un subejercicio puede indicar una falta de capacidad para gastar los recursos asignados, lo cual puede repercutir negativamente en la prestación de servicios y en la implementación de proyectos clave. Por otro lado, un sobreejercicio puede reflejar una planificación deficiente o una gestión ineficaz de los recursos, lo cual puede llevar a problemas de sostenibilidad financiera. Por lo tanto, el análisis minucioso de la cuenta pública y la observación de estos fenómenos son esenciales para garantizar una administración pública responsable, transparente y orientada a resultados, permitiendo así una mejor toma de decisiones y una mayor rendición de cuentas hacia la ciudadanía.

Por último, en cuanto al análisis de la asignación de Participaciones y Aportaciones se observa una disparidad provocada por las fórmulas de reparto y es que estas no han sufrido modificaciones desde 1992, por lo que principalmente en las Aportaciones, se observa un fenómeno que al estar etiquetadas con objetivos específicos, por ejemplo a ciertos Estados menos avanzados les conviene más quedarse rezagados para seguir recibiendom más recursos, lo cual es contrario a la dinámica del Presupuesto Basado en Resultados que se implementa en México.

Este tipo de análisis deja la puerta abierta a muchísimos más detallados, uno de ellos sugerido es comprobar la eficiencia del gasto ahora analizando no solamente cuánto se le asigna, sino contrastarlo con los indicadores de los programas para ver si se lograron o no las metas y por consiguiente, si el gasto fue eficiente satisfaciendo las necesidades de los mexicanos. Otro estudio podría ser un análisis en el tiempo de la asignación de cada uno de los ramos para analizar las prioridades por sexenios y muchas ideas más.

BIBLIOGRAFÍA