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¿Por qué tan bajo?

Catastros obsoletos y poco actualizados
Capacidad administrativa local limitada
Apoyos estatales y federales inconsistentes
Alta desigualdad en desempeño entre municipios
¿Como mejorar la gestión catastral?

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La disyuntiva política

Ventajas

Economías de escala en gestión catastral
Mayor capacidad técnica (sistemas, valuadores, datos)
Más recursos financieros y tecnológicos a nivel estatal

Limitaciones / mecanismos que agravan

Incentivos débiles: el estado no recibe directamente los ingresos
Menor interés político en actualizar catastros municipales
Posible burocracia adicional → lentitud en actualizaciones

Centralización

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Ventajas

Municipios tienen incentivos directos para recaudar más
Mayor conocimiento local de propiedades y dinámicas urbanas
Potencial de rendición de cuentas más cercana al ciudadano

Limitaciones / mecanismos que agravan

Capacidad administrativa muy heterogénea → mayoría carece de técnicos y sistemas
Riesgo de captura política local (presión para no actualizar valores)
Alta impopularidad del predial → costo electoral de subir tasas o actualizar catastros

La disyuntiva política

Descentralización

Centralización (Capacidad técnica)

Descentralización (Incentivos)

✔ Recaudación propia

✔ Conocimiento local

✖ Capacidad limitada

✖ Riesgo político

✔ Economías de escala

✔ Más tecnología

✖ Burocracia

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Hipótesis y expectativas teóricas

H1: Municipios con baja capacidad recaudan más si delegan el catastro al estado.

Teoría de capacidad administrativa → niveles superiores de gobierno poseen mayor capacidad técnica y financiera (Dillinger, 1991; Bird, 2015).
Economías de escala → estados pueden distribuir costos fijos de modernización catastral entre múltiples municipios.
Incentivos débiles a nivel local → municipios con baja capacidad tienden a subinvertir en catastros, por lo que la gestión centralizada genera mejores resultados.

H2: Municipios con alta capacidad recaudan más si gestionan su propio catastro.

Teoría de incentivos fiscales → gobiernos locales responden mejor cuando los ingresos dependen de su propio esfuerzo.
Conocimiento local → proximidad al territorio permite identificar propiedades, usos y mejoras más eficientemente.
Responsabilidad política → la descentralización refuerza la rendición de cuentas cuando la recaudación se vincula con servicios locales.

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Estrategia empírica

Cobertura y periodo

Panel municipal 2016–2022 (más de 2,400 municipios).
Muestra analítica restringida a >30 mil hab. (≈30% de municipios; >85% de la población).

Fuentes principales

EFIPEM (INEGI): finanzas municipales (predial, gasto, transferencias).
CNGE (INEGI): quién gestiona el catastro (municipio vs. estado), por año.
CONAPO: Índice de Marginación y desempleo municipales (proxys de desarrollo/mercado de trabajo).
Banco de México: PIB estatal (control de contexto regional).

Variables dependientes (log)

Predial total y predial per cápita.

Tratamiento clave

Gestión catastral municipal (=1) vs delegada al estado (=0) por municipio-año (CNGE).

Capacidad administrativa (dos proxys)

Gasto per cápita (log) por municipio-año (EFIPEM).
Índice de capacidad

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Estrategia empírica

#	Variable	Mean	SD	Min	Max
1	Municipal Property Tax ($MXN)	$21,334,428	$103,492,903	$34	$2,491,065,112
2	Total Municipal Expenditures ($MXN)	$744,220,468	$1,234,982,495	$62,141,219	$12,494,995,385
3	Municipal Capacity (PCA Score)	0.66	1.58	-0.33	12.99
4	Municipal Population	150,807	237,358	30,017	1,922,523
5	Unconditional Transfers ($MXN)	$273,430,955	$476,997,658	$18,625,037	$4,767,693,706
6	Unemployment Rate	0.03	0.02	0.00	0.18
7	Marginalization Index	54.35	5.11	22.22	65.27
8	Total Municipalities by State	101.93	101.34	5.00	551.00
9	State GDP ($MXN)	$639,599	$463,363	$91,086	$1,608,137

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Índice de Capacidad

Problema: los indicadores tradicionales (ej. gasto per cápita) son limitados
Se usa el Censo de Gobiernos Municipales 2022 (≈300 preguntas)
Variables: personal, infraestructura, computadoras, vehículos, educación de empleados, etc.
Paso 1: Estandarización y normalización de cada variable
Paso 2: Análisis de Componentes Principales (PCA) para extraer un índice de capacidad administrativa
Paso 3: Machine learning combina la varianza compartida → un índice compuesto (log-transformado)
Resultado: variable robusta, altamente correlacionada con gasto per cápita (r ≈ 0.95) pero más rica en información

300 indicadores

Análisis de Componentes Principales

Índice compuesto de capacidad

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Riegos de sesgo

Limitaciones

Endogeneidad: más predial → más gasto (capacidad); y más gasto → más predial.
Auto-selección: municipios capaces eligen gestionar su catastro; los de baja capacidad delegan.
Timing impreciso de convenios (CNGE reporta estado anual, no siempre el mes de cambio).
Sin identificación cuasi-experimental del cambio de régimen (fechas exactas); matching reduce pero no elimina sesgo.
Capacidad medida con proxies; PCA mitiga ruido pero depende de ítems observados.

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Implicaciones

Relevante para otros países federales y en desarrollo
Evidencia sobre el trade-off entre capacidad vs. incentivos
Aporta a debates de descentralización fiscal
La gestión catastral debe adaptarse a la capacidad local.
Un esquema asimétrico puede desbloquear el potencial del predial en México.

Alta capacidad municipal

Mejor recaudación de impuestos propios

Mas recursos que administrar

Inversión en capacidad para administrar recursos

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	Dependent variable:

	log(Property tax per capita)
	(1)	(2)	(3)	(4)

Constant	-18.843^*** (0.575)	-15.518^*** (0.878)	-13.141^*** (2.513)	-10.936^*** (3.936)
Municipal cadastre (ref: State)	0.101^*** (0.031)	-5.023^*** (0.905)	-7.301 (4.473)	4.373 (5.790)
log(Total expenditures per capita)	1.036^*** (0.080)	0.666^*** (0.108)	1.123^*** (0.337)
log(Municipal capacity PCA)				-0.080 (0.386)
log(Unconditional transfers per capita)	-0.089 (0.060)	-0.110^* (0.059)	-0.430 (0.264)	0.298 (0.215)
Mun. marginalization index	0.244^*** (0.010)	0.244^*** (0.010)	0.307^*** (0.032)	0.307^*** (0.035)
Unemployment	2.420^* (1.333)	2.697^** (1.322)	-9.008^*** (3.411)	-9.115^*** (3.350)
log(Population)	0.294^*** (0.024)	0.288^*** (0.024)	-0.256^* (0.150)	-0.105 (0.271)
# of muns in state	-0.001^*** (0.0001)	-0.001^*** (0.0001)	-0.001 (0.001)	-0.0005 (0.001)
log(State GDP per capita)	0.139^*** (0.019)	0.135^*** (0.019)	-0.580^*** (0.147)	-0.453^*** (0.157)
Mun. cadastre x log(Total Exp.PC)		0.604^*** (0.108)	0.650 (0.520)
Mun. cadastre x log(Mun. Capacity PCA)				1.204^** (0.584)
Mun. cadastre x log(Uncond. Transfers PC)			-0.194 (0.350)	0.024 (0.329)
Mun. cadastre x (Mun marginalization)			-0.124^* (0.066)	-0.078 (0.064)
Mun. cadastre x Unemployment			17.406^*** (5.232)	9.802^* (5.023)
Mun. cadastre x log(Population)			0.673^*** (0.197)	-0.220 (0.431)
Mun. cadastre x Num. Muns.			-0.002 (0.001)	-0.001 (0.001)
Mun. cadastre x log(State GDP PC)			0.784^*** (0.194)	0.700^*** (0.184)

Year FE	Yes	Yes	No	No

Observations	4,354	4,354	266	266
Adjusted R²	0.618	0.623	0.587	0.579
Residual Std. Error	0.779	0.774	0.773	0.833

Note: OLS with Robust SE.	^p^p^**p<0.01


	Dependent variable:

	log(Property tax)
	(1)	(2)	(3)	(4)

Constant	-19.286^*** (0.617)	-15.547^*** (0.943)	-13.350^*** (2.524)	-11.486^*** (4.065)
Municipal cadastre (ref: State)	0.119^*** (0.034)	-5.645^*** (0.989)	-7.390 (4.531)	3.395 (6.030)
log(Total expenditures per capita)	0.927^*** (0.090)	0.511^*** (0.123)	1.122^*** (0.338)
log(Municipal capacity PCA)				-0.121 (0.396)
log(Unconditional transfers per capita)	-0.012 (0.067)	-0.035 (0.067)	-0.429 (0.267)	0.310 (0.218)
Mun. marginalization index	0.258^*** (0.012)	0.259^*** (0.012)	0.316^*** (0.034)	0.315^*** (0.037)
Unemployment	1.699 (1.616)	2.010 (1.600)	-9.549^*** (3.644)	-9.647^*** (3.561)
log(Population)	1.299^*** (0.026)	1.293^*** (0.026)	0.727^*** (0.154)	0.901^*** (0.276)
# of muns in state	-0.001^*** (0.0001)	-0.001^*** (0.0001)	-0.001 (0.001)	-0.001 (0.001)
log(State GDP per capita)	0.151^*** (0.020)	0.147^*** (0.020)	-0.596^*** (0.151)	-0.468^*** (0.160)
Mun. cadastre x log(Total Exp.PC)		0.679^*** (0.118)	0.665 (0.524)
Mun. cadastre x log(Mun. Capacity PCA)				1.255^** (0.596)
Mun. cadastre x log(Uncond. Transfers PC)			-0.203 (0.355)	0.057 (0.338)
Mun. cadastre x (Mun marginalization)			-0.130^* (0.068)	-0.064 (0.072)
Mun. cadastre x Unemployment			18.313^*** (5.503)	11.063^** (5.295)
Mun. cadastre x log(Population)			0.697^*** (0.202)	-0.238 (0.441)
Mun. cadastre x Num. Muns.			-0.001 (0.001)	-0.001 (0.001)
Mun. cadastre x log(State GDP PC)			0.805^*** (0.198)	0.737^*** (0.188)

Year FE	Yes	Yes	No	No

Observations	4,354	4,354	266	266
Adjusted R²	0.797	0.800	0.825	0.806
Residual Std. Error	0.874	0.869	0.790	0.865

Note: OLS with Robust SE.	^p^p^**p<0.01

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