Ocho combinaciones de impuestos y uso de ingresos

Un estudio publicado en PLOS Medicine el 13 de agosto de 2026 modeló cómo los impuestos a alimentos y bebidas y el uso de sus ingresos podrían afectar al sobrepeso y al retraso del crecimiento en Perú. Comparó dos opciones fiscales, cada una con cuatro destinos alternativos de los ingresos: ampliar la cobertura de la Transferencia Base de Juntos, aumentar los pagos a beneficiarios actuales, ampliar la Transferencia para la Primera Infancia o subsidiar frutas y verduras.

Una opción mantuvo el impuesto a bebidas descrito en el estudio. La otra aumentó en cinco puntos porcentuales el impuesto a bebidas con más azúcar e introdujo un impuesto del 10% a alimentos ultraprocesados. El modelo poblacional abarcó edades de 0 a 49 años y separó al quintil más pobre del 80% restante. La medida de sobrepeso incluía la obesidad. Los efectos de las políticas se estimaron para 2024–2040.

Las reducciones proyectadas dependen del resultado y de la asignación

Frente a la continuidad de las políticas, los impuestos adicionales a bebidas y ultraprocesados por sí solos produjeron una diferencia modelada de −58,6 millones de años-persona acumulados vividos con sobrepeso adulto durante 2024–2040, con un intervalo de incertidumbre del 95% de −77,7 a −37,9 millones. Los autores atribuyeron la mayor parte de la reducción proyectada del sobrepeso a estos impuestos, principalmente entre el grupo socioeconómico más alto. Los años-persona representaban los años acumulados vividos con una condición dentro de cada grupo de edad y socioeconómico.

Aumentar la Transferencia Base de los beneficiarios actuales de Juntos dio la mayor reducción modelada del retraso del crecimiento infantil. Con los ingresos de los impuestos adicionales a bebidas y ultraprocesados, la diferencia durante 2024–2040 frente a la continuidad de las políticas alcanzó −876 mil años-persona acumulados, con un intervalo de incertidumbre del 95% de −1.139 a −567 mil; el 82% de la reducción correspondió al grupo más pobre. Para los subsidios a frutas y verduras, los autores describieron un efecto limitado e incierto sobre el retraso del crecimiento entre los más pobres. También señalaron una reducción moderada del sobrepeso con amplios intervalos de incertidumbre, que beneficiaba desproporcionadamente a grupos más acomodados.

Ingresos totales y supuestos de cobertura

El modelo estimó casi S/39 mil millones de ingresos totales durante 2024–2040 con el impuesto existente a bebidas y aproximadamente S/51 mil millones con los impuestos adicionales a bebidas y alimentos. La asignación utilizó un supuesto idealizado de afectación íntegra de los ingresos a los fines previstos. En las ampliaciones de cobertura, los fondos restantes tras alcanzar cobertura completa quedaron sin gastar.

El modelo supuso que los niños del grupo más pobre ya recibían la Transferencia Base. Su ampliación alcanzaba por ello al grupo socioeconómico más alto, mientras que aumentar los pagos beneficiaba a quienes ya los recibían. La ampliación de la Transferencia para la Primera Infancia priorizaba al grupo más pobre antes de extenderse más.

Escenarios hipotéticos con evidencia local limitada

El modelo supuso consumo uniforme de bebidas y ultraprocesados entre grupos de ingresos porque no había datos desagregados. Aplicó a los ultraprocesados la relación entre consumo de bebidas y sobrepeso, utilizó estimaciones mexicanas para aumentar los pagos y evidencia internacional para los subsidios a frutas y verduras. Se supuso que los efectos fiscales y de los subsidios disminuían con el tiempo. Los intervalos de incertidumbre del 95% procedían de 800 iteraciones que variaban entradas seleccionadas.

Los autores señalaron que el modelo exploraba escenarios hipotéticos y no ofrecía pronósticos ni tamaños de efecto precisos. Indicaron como limitaciones los supuestos simplificados sobre políticas y mercados, estimaciones internacionales que podrían no reflejar Perú y el limitado detalle socioeconómico. No examinaron desigualdades regionales ni resultados nutricionales adicionales. No evaluaron coste-efectividad porque excluir a personas de 50 años o más subestimaría las cargas sanitarias pertinentes.

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