1 · Escenario para Morón
Tipo de alícuota
Productos
Municipio de Morón · Planificación Presupuestaria y Estadística
Tasa vial
¿Cuánto podría recaudar Morón con una tasa sobre la venta de combustibles? Elegí la alícuota y mirá cómo reaccionan el consumo y los partidos vecinos, con un intervalo de confianza.
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Simulador
2 · Parámetros de comportamiento
Cada uno tiene valor central y un desvío que usa el Monte Carlo. Abrí «Qué es y qué dice la literatura» para ver cómo se estima y de dónde salen los rangos; donde no hay evidencia para la Provincia de Buenos Aires, lo digo.
Resultado en vivo
actualizadoRecaudación mensual modelada en Morón y sus vecinos con el escenario actual.
Detalle
Morón y sus vecinos
La fricción depende de cuánto cambia el precio de Morón frente al de cada vecino. Acá se ve con quién comparte frontera, cuánto pesa cada límite y cuán distintos son los precios hoy.
Consumo mensual de combustibles líquidos en Morón
Litros vendidos al público por las estaciones del partido en los últimos 36 meses con datos completos.
Mapas del AMBA
Los 40 partidos del Área Metropolitana de Buenos Aires y la Ciudad de Buenos Aires, con Morón resaltado. Consumo, dinero, resultado del modelo y municipios que cobran la tasa, con los parámetros elegidos arriba. Pasá el cursor (o tocá) sobre un partido para ver el detalle.
Listado
Alícuotas de referencia
Lo que cobran hoy los vecinos de Morón: lo que informa el Portal de Transparencia Tributaria Municipal (relevado en marzo de 2025) y lo que las estaciones declaran dentro del precio en los datos de Energía (junio a agosto de 2026). Si difieren, el segundo es más reciente.
Metodología, fuentes y límites
Qué calcula
Recaudación = Σ productos [ tasa por unidad × litros ajustados ]
tasa por unidad = alícuota × precio sin impuestos (o monto fijo por litro)
Δprecio = traslado × (tasa simulada − tasa vigente)
litros propios = base × (1 + Δprecio / precio) ^ ε
desvío a j = litros propios × γ × w(i,j) × min(1, s × max(0, Δdif(i,j) − θ))
litros ajustados = litros propios − Σ desvíos hacia vecinos + Σ desvíos recibidos
Donde w(i,j) es la frontera que Morón comparte con el vecino j sobre su perímetro, y Δdif(i,j) es el cambio en el diferencial de precio con ese vecino que provocan las tasas simuladas. Los vecinos son los partidos que comparten frontera con Morón en los polígonos del IGN: La Matanza, Tres de Febrero, Hurlingham, Ituzaingó y Merlo. Lo que Morón pierde lo reciben los vecinos y a la inversa.
Base
- Litros: promedio de los últimos 12 meses con datos completos de las estaciones del partido.
- Precio: precio final ponderado por litros. Con la opción de inflación, cada mes se lleva a pesos del último mes con el IPC nacional del INDEC.
- Tasa vigente: Morón no cobra tasa vial hoy, así que su base es sin tasa. Los vecinos mantienen la que declaran sus estaciones dentro del precio (ver «Alícuotas de referencia»).
- GNC: se mide en m³ de gas, no en litros; por eso no se suma a los litros, pero su recaudación sí entra en el total.
Intervalo de confianza (Monte Carlo)
En cada simulación se sortean la elasticidad, el traslado, γ y s (normal alrededor del valor elegido, con el desvío que definís, acotada a rangos válidos) y un shock de volumen que usa la variabilidad histórica mensual de Morón (últimos 24 meses, sin tendencia lineal). La recaudación mensual es la de un mes suelto; la anual es 12 veces el promedio de 12 meses. Se informa la mediana y el intervalo entre los percentiles 2,5 y 97,5.
Fuentes de datos
- Secretaría de Energía, Resolución 1104/04: precios y volúmenes por estación (datos.energia.gob.ar).
- Polígonos de partidos: Instituto Geográfico Nacional.
- IPC nacional: INDEC, vía la API de series de tiempo.
- Alícuotas de los vecinos: Portal de Transparencia Tributaria Municipal y tasa declarada por las estaciones en los datos de Energía.
Límites
- γ y s no están estimados para la Provincia de Buenos Aires; los valores por defecto son órdenes de magnitud de la literatura internacional. Los resultados con fricción son escenarios, no pronósticos.
- La elasticidad por defecto es un supuesto entre el corto plazo y el largo plazo del meta-análisis citado en cada parámetro.
- El modelo no representa la reacción de las estaciones (márgenes) ni de jurisdicciones fuera de la Provincia de Buenos Aires y CABA.
- La tasa vial tiene cuestionamientos legales (superposición con impuestos nacionales). El simulador calcula el potencial y no evalúa la legalidad.
- Los datos de estaciones tienen errores de carga; se corrigen los evidentes (volúmenes en litros cargados como m³, meses duplicados, mayoristas), pero la limpieza no es perfecta.