Lo que el gobierno espera recaudar en 2027

La reforma no sube tasas: depende de fiscalización, cierre de deducciones y trazabilidad digital. Por eso la respuesta conductual de los contribuyentes determina cuánto dinero llega de verdad a la Tesorería. El modelo compara un impacto estático (puramente mecánico) contra uno dinámico (con reacción de los contribuyentes); su diferencia es el efecto conductual.

Con un PIB 2027 estimado por el modelo en $33.5 billones y una meta de recaudación tributaria de 15.9% del PIB (≈ $5.32 billones), el impacto dinámico neto —ya con la repatriación de capitales— de +$56,010 M aporta 1.05% de esa meta.

Ideas clave de la simulación

• Alfa conductual positiva: por primera vez el cálculo dinámico ($56,010 M) supera al estático ($47,480 M). En estático la repatriación aporta $0 (el capital está fuera de la red fiscal); en dinámico, el 7.5% crea una inyección nueva de +$11,250 M.
• Contrapeso de liquidez: esa entrada casi cubre el costo de corto plazo de los estímulos RESICO y AGAPES (−$11,700 M).
• Advertencia 2028 (fiscal cliff): la repatriación es una amnistía temporal de una sola vez; a partir de 2028 debe excluirse y la fiscalización estructural (Eje 1) tendrá que cargar el peso.
• Paradoja RESICO: el estímulo cuesta $18,000 M en estático, pero al formalizar informales se recupera ~35%, bajando el costo real a $11,700 M.
• Poder de la rigidez: el tope a pérdidas es el motor más confiable; las pérdidas pasadas son cifras fijas que no se pueden "fabricar", por lo que su efecto conductual es 0.

Desglose por medida (millones de pesos)

Coeficientes de elasticidad: fiscalización corporativa e_corp = −0.15; plataformas digitales e_digital = −0.25; recuperación por formalización RESICO = 35%; fondo de repatriación estimado en $150,000 M al 7.5%.

import pandas as pd

# 1. Contexto macroeconómico (proyecciones México 2027)
gdp_2027           = 33_500_000_000_000   # 33.5 billones MXN
target_revenue_pct = 0.159                # meta de 15.9% del PIB
target_revenue     = gdp_2027 * target_revenue_pct
corporate_tax_rate = 0.30                 # ISR corporativo 30%

# Bases gravables afectadas
large_corp_revenue_base   = 1_500_000_000_000
previous_losses_pool      = 120_000_000_000
digital_economy_market    = 200_000_000_000
capital_repatriation_pool = 150_000_000_000   # capital que regresa del extranjero

# Coeficientes de elasticidad conductual (negativo = la reaccion reduce la base)
e_corp    = -0.15
e_digital = -0.25

results = {}

# --- EJE 1: Restricciones estructurales (grandes empresas) ---
static_min_utility  = large_corp_revenue_base * 0.0333 * corporate_tax_rate
dynamic_min_utility = static_min_utility * (1 + e_corp)
results['1A_Utilidad_minima'] = {'Static': static_min_utility, 'Dynamic': dynamic_min_utility}

static_loss_cap  = (previous_losses_pool * 0.50) * corporate_tax_rate
dynamic_loss_cap = static_loss_cap * 1.0   # uso de perdidas rigido; elasticidad ~0
results['1B_Tope_perdidas'] = {'Static': static_loss_cap, 'Dynamic': dynamic_loss_cap}

static_deduction_cuts  = 45_000_000_000 * corporate_tax_rate
dynamic_deduction_cuts = static_deduction_cuts * (1 + e_corp)
results['1C_Deducciones'] = {'Static': static_deduction_cuts, 'Dynamic': dynamic_deduction_cuts}

# --- EJE 2 y 3: Estimulo RESICO y AGAPES ---
static_resico_cost  = -18_000_000_000
dynamic_resico_cost = static_resico_cost * 0.65   # 35% se recupera via formalizacion
results['2_3_RESICO_AGAPES'] = {'Static': static_resico_cost, 'Dynamic': dynamic_resico_cost}

# --- EJE 4: Ley de Economia Digital ---
static_digital_law  = (digital_economy_market * 0.60 * 0.025) + (digital_economy_market * 0.40 * 0.20)
dynamic_digital_law = static_digital_law * (1 + e_digital)
results['4_Economia_digital'] = {'Static': static_digital_law, 'Dynamic': dynamic_digital_law}

# --- EJE 5: Repatriacion de capitales (7.5%) ---
static_repatriation  = 0.0   # en estatico capta $0: el capital esta fuera del pais
dynamic_repatriation = capital_repatriation_pool * 0.075
results['5_Repatriacion'] = {'Static': static_repatriation, 'Dynamic': dynamic_repatriation}

# 3. Agregacion de resultados
df = pd.DataFrame(results).T
df['Efecto_conductual'] = df['Dynamic'] - df['Static']
total_static  = df['Static'].sum()
total_dynamic = df['Dynamic'].sum()

print(df.to_string())
print(f"\nImpacto estatico total:  ${total_static:,.2f} MXN")
print(f"Impacto dinamico total:  ${total_dynamic:,.2f} MXN")
print(f"Meta de recaudacion 2027: ${target_revenue:,.2f} MXN")
print(f"Contribucion dinamica a la meta: {(total_dynamic / target_revenue) * 100:.2f}%")

Simulación con supuestos ilustrativos; los resultados dependen de las elasticidades y bases gravables asumidas y del supuesto de PIB del modelo. No es una estimación oficial de la SHCP.