--- title: "Elección de parámetros" author: "Samuel Calderon" opengraph: twitter: card: summary creator: "@samucalse" output: rmarkdown::html_vignette vignette: > %\VignetteIndexEntry{Elección de parámetros} %\VignetteEngine{knitr::rmarkdown} %\VignetteEncoding{UTF-8} --- ```{r, include = FALSE} knitr::opts_chunk$set( collapse = TRUE, message = FALSE, comment = "#>" ) ``` ```{r, include=FALSE} library(DiagrammeR) add_starter_node <- function(graph, label) { add_node( graph = graph, label = stringr::str_wrap(label, 12), node_aes = node_aes(shape = "circle", fontsize = 5, fillcolor = "seagreen", fontcolor = "white") ) } add_custom_node <- function(graph, label, type = "A") { node_fillcolor <- switch (type, A = "azure", B = "cornsilk", C = "aliceblue", D = "lavender", E = "mistyrose", `F` = "palegreen" ) add_node( graph = graph, label = stringr::str_wrap(label, 12), node_aes = node_aes(shape = "rectangle", fontsize = 5, fillcolor = node_fillcolor, fontcolor = "black"), type = type ) } add_custom_edge <- function(graph, from, to) { add_edge( graph = graph, from = stringr::str_wrap(from, 12), to = stringr::str_wrap(to, 12), ) } custom_render_graph <- function(graph) render_graph(graph, width = 650) options(pillar.min_chars = 30) ``` A pesar de que este paquete brinda una manera de interactuar con la plataforma de seguimiento a la ejecución presupuestal, es necesario mencionar que yo (el autor del paquete) no he tenido ningún tipo de participación en el diseño, programación o mantenimiento de la plataforma del MEF. La plataforma no parece haber sido diseñada pensando en consultas fuera de su interfaz gráfica, que protege al usuario típico de tener que conocer las maneras tan distintas en que se definen sus parámetros, tanto en sus nombres como en sus valores esperados. Pero si estás leyendo esto significa que la interfaz definida por el equipo del MEF no es suficiente para tus propósitos, y tienes la disposición necesaria para invertir un poco de esfuerzo para obtener la gran recompensa de aprovechar de manera más eficiente la información de la plataforma. Siéntete libre de consultar este documento cuantas veces sea necesario. A pesar de que este artículo se centra en mostrar ejemplos del módulo de *gasto*, se sigue la misma lógica para las consultas al módulo de *ingreso*. ## El flujo de trabajo Como pasa con cualquier paquete en R, para usarlo debemos cargarlo. ```{r setup} library(perutranspaeconomica) ``` El flujo de trabajo propuesto por `{perutranspaeconomica}` consiste en: 1. Iniciar 2. Elegir 3. Consultar Por lo pronto, iniciar no requiere más trabajo que el uso de `iniciar_transparencia_economica()`. Este documento busca explicar con mayor detalle la manera en que se deben definir los parámetros pasados a las funciones `elegir_*()` para, en combinación con `consultar()`, poder hacer consultas exitosas. La interacción con el sistema del MEF es mejor aprovechable si se tienen conocimientos acerca de Sistema Nacional de Presupuesto Público. Para ello, recomiendo la lectura del [Decreto Legislativo Nº 1440 Decreto Legislativo del Sistema Nacional de Presupuesto Público](https://www.gob.pe/institucion/mef/normas-legales/201360-1440). En especial del sub capítulo II y III. ## Funciones de elección El paquete permite especificar todas las consultas que se pueden hacer desde la plataforma del MEF, del 2012 en adelante. A continuación se explica cómo definir cada uno de los parámetros. En todos los casos se hará uso de `consultar()` para ver la tabla consultada. ### Elegir periodo anual Para esto usamos `elegir_periodo_anual()`. Toda consulta requiere que se defina el periodo anual. Cuando no se especifica ningún año dentro de esta función, se usa por defecto el año en curso. ```{r, message=TRUE} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2022) %>% consultar() ``` Debido a que no estamos especificando ningún otro parámetro aún, `consultar()` nos devuelve los datos del presupuesto total. Es la misma información que se obtiene al ingresar a la plataforma de manera normal. Es posible especificar más de un año de consulta. Para ello basta con especificar un vector numérico con los años que nos interesan. ```{r, message=TRUE} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(c(2012, 2014, 2016)) %>% consultar() ``` Cada sección que viene a continuación muestra un tipo de elección de detalle con uno o dos gráficos que explican la posible *ruta* tomando en cuenta los argumentos de la consulta. Al terminar de repasar cada tipo de elección se aclarará a qué se hace referencia con "Consulta base". Para el resto de la explicación se omite mostrar la metadata de la consulta para enfocarnos en los datos obtenidos. ### Elegir quién gasta Esta función permite buscar la información de ejecución presupuestal según el tipo de entidad que queremos consultar. En su grado más alto de especificidad se puede llegar a diferenciar según Unidad Ejecutora, Municipio o Mancomunidad. El gráfico muestra todos los elementos de consulta intermedios a los que se puede acceder. Debe tenerse en cuenta que una vez tomada una "ruta" de consulta no es posible acceder a otra. Por ejemplo, no es posible consultar por pliego y departamento al mismo tiempo. ```{r, echo=FALSE} graph_quien_gasta <- create_graph(attr_theme = "lr") %>% add_starter_node(label = "Consulta base") %>% add_custom_node(label = "Nivel de gobierno") %>% add_custom_node(label = "Sector") %>% add_custom_node(label = "Gob local o mancomunidad") %>% add_custom_node(label = "Pliego") %>% add_custom_node(label = "Unidad ejecutora") %>% add_custom_node(label = "Departamento") %>% add_custom_node(label = "Mancomunidad") %>% add_custom_node(label = "Provincia") %>% add_custom_node(label = "Municipalidad") %>% add_custom_edge(from = "Consulta base", to = "Nivel de gobierno") %>% add_custom_edge(from = "Nivel de gobierno", to = "Sector") %>% add_custom_edge(from = "Nivel de gobierno", to = "Gob local o mancomunidad") %>% add_custom_edge(from = "Sector", to = "Pliego") %>% add_custom_edge(from = "Pliego", to = "Unidad ejecutora") %>% add_custom_edge(from = "Gob local o mancomunidad", to = "Departamento") %>% add_custom_edge(from = "Gob local o mancomunidad", to = "Mancomunidad") %>% add_custom_edge(from = "Departamento", to = "Provincia") %>% add_custom_edge(from = "Departamento", to = "Municipalidad") %>% add_custom_edge(from = "Provincia", to = "Municipalidad") %>% custom_render_graph() graph_quien_gasta ``` A manera de ejemplo, si quisiéramos ver todos los niveles de gobierno disponibles lo especificamos en el argumento `nivel`. Recuerda que siempre es necesario usar `elegir_periodo_anual()`. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2022) %>% elegir_quien_gasta(nivel = "todos") %>% consultar() ``` Con esto podemos ver que existen tres niveles de gobierno. En caso se escoja profundizar la consulta por Gobierno Nacional o Gobiernos Regionales se estaría tomando el camino de Sector. En este caso, escogemos Gobierno Nacional para ver el presupuesto por sector. Para ello, usamos el código del nivel de gobierno escogido. Nótese que para mayor comodidad en el procesamiento de los datos, se incluyen columnas extras con la metadata de la consulta. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2022) %>% elegir_quien_gasta(nivel = "E", sector = "todos") %>% consultar() ``` Ahora que se sabe cuáles son los sectores que conforman al gobierno nacional, podemos priorizar conocer la ejecución de alguno en específico. Por ejemplo, el sector salud. Para ello, actualizamos nuestros parámetros de búsqueda indicando el código del sector correspondiente y especificando conocer todos los pliegos que lo conforman. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2022) %>% elegir_quien_gasta(nivel = "E", sector = "11", pliego = "todos") %>% consultar() ``` Con esto, ahora podemos ver que el sector salud está conformado por cinco pliegos. Puede que ahora querramos ver los datos de las unidades ejecutoras del Ministerio de salud. Nuevamente, especificamos esto en la consulta. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2022) %>% elegir_quien_gasta(nivel = "E", sector = "11", pliego = "011", unidad_ejecutora = "todos") %>% consultar() ``` Este ha sido el nivel de detalle más profundo que brinda la consulta por esta ruta. El ejercicio es muy similar si se quiere obtener los datos por municipio. Por ejemplo, para conocer los datos de los distritos de la provincia de Cangallo, región Ayacucho. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2022) %>% elegir_quien_gasta(nivel = "M", goblocal_o_manc = "M", departamento = "05", provincia = "02", municipalidad = "todos") %>% consultar() ``` ### Elegir en qué se gasta Para esta consulta hace falta encadenar la función `elegir_en_que_se_gasta()`. El sistema de consulta amigable del MEF permite buscar según dos tipos de clasificación, la función mencionada combina ambas clasificaciones en un solo paso (simulando la manera en que funciona la interfaz del MEF). A continuación una explicación de la lógica de la búsqueda, cabe mencionar que esta es la parte que puede resultar más complicada de entender, pero se incluye un ejemplo integrador para ilustrar mejor la explicación. En primer lugar, se puede buscar los gastos según su Clasificación Programática. Aquí se empieza definiendo la Categoría Presupuestal, en la que luego se puede especificar el Producto o proyecto. También es posible finalmente buscar las actividades o acciones de inversión u obra. Cabe recordar que esta clasificación está vinculado a los Programas Presupuestales (cada categoría presupuestal corresponde con un programa presupuestal. Podríamos decir que esta clasificación trata de responder las siguientes preguntas: - Categoría Presupuestal: ¿qué oportunidad de mejora quiero atender en la población? o ¿qué problema de la población quiero resolver o mitigar? - Producto: ¿qué bienes o servicios puedo entregar a la población para atender o mitigar el problema identificado? - Actividad: ¿qué voy a hacer de manera más específica para lograr brindar esos bienes o servicios? ```{r, echo=FALSE} graph1 <- create_graph(attr_theme = "lr") %>% add_starter_node("Consulta base") %>% add_custom_node("Categoría Presupuestal", type = "B") %>% add_custom_node("Producto o proyecto", type = "B") %>% add_custom_node("Actividad o acción de inversión u obra", type = "B") %>% add_custom_edge(from = "Consulta base", to = "Categoría Presupuestal") %>% add_custom_edge(from = "Categoría Presupuestal", to = "Producto o proyecto") %>% add_custom_edge(from = "Producto o proyecto", to = "Actividad o acción de inversión u obra") custom_render_graph(graph1) ``` La segunda clasificación es la Funcional, en la que es posible llegar hasta el detalle de grupo funcional. En otras palabras, " constituye una clasificación detallada de las funciones a cargo del Estado y tiene por objeto facilitar el seguimiento, exposición y análisis de las tendencias del gasto público respecto a las principales funciones del Estado"[^1]. [^1]: DECRETO SUPREMO Nº 068-2008-EF Artículo 3, numeral 3.4. Recuperado de: ```{r, echo=FALSE} graph2 <- create_graph(attr_theme = "lr") %>% add_starter_node("Consulta base") %>% add_custom_node("Función", type = "B") %>% add_custom_node("División funcional", type = "B") %>% add_custom_node("Grupo funcional", type = "B") %>% add_custom_edge(from = "Consulta base", to = "Función") %>% add_custom_edge(from = "Función", to = "División funcional") %>% add_custom_edge(from = "División funcional", to = "Grupo funcional") custom_render_graph(graph2) ``` Habiendo llegado hasta el nivel de detalle de Actividad según la Clasificación Programática y al mismo tiempo hasta el nivel de Grupo Funcional según la Clasificación Funcional, es posible obtener la información de la Meta Presupuestaria, que indica cómo se mide el avance de lo programado. ```{r, echo=FALSE} create_graph(attr_theme = "lr") %>% add_starter_node("Consulta base") %>% add_custom_node("Meta", type = "B") %>% add_custom_edge(from = "Consulta base", to = "Meta") %>% custom_render_graph() ``` A continuación un ejemplo para ilustrar la explicación. Empezamos viendo las categorías presupuestales. Recordemos que estas se nombran (o al menos se deberían nombrar) como una acción respecto a un problema a resolver. En este caso hacemos la búsqueda para el 2021. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_en_que_se_gasta(categoria_presupuestal = "todos") %>% consultar() ``` Vemos que para el 2021 se definieron 92 categorías presupuestales. Sabemos que en el país se produce una alta cantidad de drogas cocaínicas, así que nos interesa ver qué productos se han definido para el Programa Presupuestal 0031 "Reducción del tráfico ilícito de drogas". ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_en_que_se_gasta(categoria_presupuestal = "0031", producto = "todos") %>% consultar() ``` La tabla obtenida nos muestra información de los productos de este programa presupuestal, pero también de proyectos de inversión vinculados. Podemos reconocer los productos porque cuentan con una codificación que empieza con "30". Debido a que el insumo de primordial es la hoja de coca, nos interesa ver qué presupuesto tienen las actividades que se hacen para reducir los cultivos ilícitos. La tabla nos muestra que dicho producto cuenta con código "3000490". ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_en_que_se_gasta( categoria_presupuestal = "0031", producto = "3000490", actividad = "todos" ) %>% consultar() ``` La nueva consulta nos indica que la actividad específica de "Reducción de hectáreas de plantaciones ilegales" contó con un presupuesto institucional de apertura de 1000000 de soles, de los cuales se tiene 0% de avance. Esto no significa que el Estado el 2021 no haya usado su presupuesto disponible para reducir los cultivos ilegales, podemos ver que el resto de actividades del producto tienen valores superiores al 88% en todos los casos. Es posible consultar el mismo tema a través de la clasificación funcional. Empecemos viendo todas las funciones del 2021. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_en_que_se_gasta(funcion = "todos") %>% consultar() ``` En este caso obtenemos 25 resultados, que corresponden con las funciones principales del Estado. Este listado puede ayudar a entender mejor la diferencia con el otro tipo de clasificación. La Clasificación Programática divide el presupuesto de acuerdo a los problemas que el Estado tiene que atender. Dichos problemas pueden ir variando con el tiempo, se pueden mitigar o pueden aparecer nuevos más urgentes. Por ejemplo, si de pronto la seguridad ciudadana se viera amenazada constantemente por el avance de pandillas y crimenes asociados a ellas, se podría pensar en incluir un programa para mitigar esto. Como en la actualidad no se considera ello como problema público, no existe dentro de la Clasificación Programática. En cambio, la Clasificación Funcional abarca las funciones primordiales del Estado, aquellas que como ciudadanos no podemos dejar de percibir. Esto es, independientemente de cuáles sean los problemas específicos pendientes de solucionar, el Estado no puede dejar de brindarnos Orden Público, Seguridad, Justicia, o Legislación, por nombrar algunas funciones. Para seguir con el ejemplo, el tema del tráfico ilícito de drogas se aborda dentro de la Función Orden Público y Seguridad (código 05). Procedemos con la consulta para conocer las divisiones funcionales. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_en_que_se_gasta( funcion = "05", division_funcional = "todos" ) %>% consultar() ``` En las divisiones funcionales podemos ver de manera más específica aquello que el Estado debe brindar en relación al Orden Interno y Seguridad. Nuevamente vemos que independientemente de los problemas existentes, un Estado debe ser capaz de proveer Asistencia Social, Seguridad Jurídica, Gestión de Riesgos y Emergencias, entre otras cosas. Podemos suponer que el tráfico ilícito de drogas se abarca dentro del Control de drogas (código 015). Procedemos a consultar sus grupos funcionales. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_en_que_se_gasta( funcion = "05", division_funcional = "015", grupo_funcional = "todos" ) %>% consultar() ``` De esta manera, podemos ver que en la división funcional Control de Drogas, se tiene los grupos funcionales "Desarrollo alternativo", "Prevención y Rehabilitación", e "Interdicción, lavado de dinero y delitos conexos". En este punto, podemos empezar a consultar también según la Clasificación Programática. Recordemos que estábamos consultando acerca de la reducción de cultivos ilícitos. En los grupos funcionales encontrados, el de "Interdicción, lavado de dinero y delitos conexos" parece más relacionado. Veamos qué programas presupuestales abordan este grupo funcional. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_en_que_se_gasta( funcion = "05", division_funcional = "015", grupo_funcional = "0034", categoria_presupuestal = "todos" ) %>% consultar() ``` Vemos que son dos. En este punto, no debería causar sorpresa que uno de ellos sea el Programa Presupuestal 0031 que vimos anteriormente. Podemos seguir viendo cuáles de sus productos son abordados en el grupo funcional. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_en_que_se_gasta( funcion = "05", division_funcional = "015", grupo_funcional = "0034", categoria_presupuestal = "0031", producto = "todos" ) %>% consultar() ``` A diferencia de cuando consultamos partiendo sólo de la Clasificación Programática, vemos que el grupo funcional escogido no incluye el producto de "PROCESOS JUDICIALES CON INTERVENCION DE LA PROCURADURIA PUBLICA CONTRA EL TRAFICO ILICITO DE DROGAS Y LAVADO DE ACTIVOS". Lógicamente, podemos ver qué actividades de la reducción de cultivos ilícitos se incluyen. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_en_que_se_gasta( funcion = "05", division_funcional = "015", grupo_funcional = "0034", categoria_presupuestal = "0031", producto = "3000490", actividad = "todos" ) %>% consultar() ``` Vemos que dentro del grupo funcional se incluyen todas las actividades del producto, así como todo el presupuesto. Puede parecer redundante, pero hacer todo este camino es esencial para identificar el presupuesto asignado a cada meta de las actividades. En este caso, veremos las metas de la actividad "5003057 Operaciones de seguridad para la reducción de las áreas de cultivo ilícito" que tuvo una ejecución del 94.7%. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_en_que_se_gasta( funcion = "05", division_funcional = "015", grupo_funcional = "0034", categoria_presupuestal = "0031", producto = "3000490", actividad = "5003057", meta = "todos" ) %>% consultar() ``` En este caso, la tabla nos muestra que la meta fueron 736 Operaciones, de las cuales se tuvo un avance físico de 228 (31%). En otras palabras, a pesar de un buen alto nivel de ejecución presupuestal, el avance físico fue bajo. En este punto cabe preguntarse cómo se calculó la correspondencia entre las metas y el presupuesto, que puede dar pie a una investigación más profunda. ### Elegir con qué se financian los gastos El sistema del MEF permite conocer de dónde proviene el presupuesto que las entidades utilizan. Esto corresponde a la Clasificación por Fuentes de Financiamiento de los ingresos públicos. ```{r, echo=FALSE} create_graph(attr_theme = "lr") %>% add_starter_node("Consulta base") %>% add_custom_node("Fuente de financiamiento", type = "C") %>% add_custom_node("Rubro", type = "C") %>% add_custom_node("Tipo de recurso", type = "C") %>% add_custom_edge(from = "Consulta base", "Fuente de financiamiento") %>% add_custom_edge(from = "Fuente de financiamiento", "Rubro") %>% add_custom_edge(from = "Rubro", "Tipo de recurso") %>% custom_render_graph() ``` Para ilustrar este punto, veamos aporta el canon al presupuesto nacional. Recordemos que el presupuesto total del 2021. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% consultar() ``` En términos de Presupuesto Institucional Modificado, el Estado contó con 227932 217930 soles en el 2021. Para llegar a la cifra del canon empezamos consultando qué Fuentes de financiamiento tuvo el Estado en el 2021. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_con_que_se_financia(fuente_financiamiento = "todos") %>% consultar() ``` El canon es un recurso que por Ley le corresponde a los gobiernos locales y regionales[^2]. Debido a ello, forma parte de la Fuente de financiamiento Recursos Determinados (código 5). Consultamos los rubros que la conforman. [^2]: Para mayor información, revisar ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_con_que_se_financia( fuente_financiamiento = "5", rubro = "todos" ) %>% consultar() ``` Se puede ver que el rubro de "Canon y Sobrecanon, regalías, renta de aduanas y participaciones" financió 17116846439 soles del presupuesto de 2021. Para mayor detalle se puede consultar el tipo de recurso. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_con_que_se_financia( fuente_financiamiento = "5", rubro = "18", tipo_de_recurso = "todos" ) %>% consultar() ``` Es así que se puede comprobar que a pesar de que se consideran varios tipos de recurso en este Rubro, el único que cuenta con información es el de Canon, que representa el 100% del rubro, lo que nos permite responder la pregunta planteada. ```{r} 17116846439/227932217930*100 ``` El canon representó el 7.5% del presupuesto nacional en el 2021. ### Elegir cómo se estructura el gasto En esta sección nos referimos a la Clasificación Económica. En otras palabras, se muestra la manera en que los gastos se organizan según su naturaleza económica. Por ejemplo, pagos de salarios, pagos de deudas, pagos de obligaciones sociales, compra de inmuebles, donaciones, etc. ```{r, echo=FALSE} create_graph(attr_theme = "lr") %>% add_starter_node("Consulta base") %>% add_custom_node("Genérica", type = "D") %>% add_custom_node("Subgenérica", type = "D") %>% add_custom_node("Detalle de subgenérica", type = "D") %>% add_custom_node("Específica", type = "D") %>% add_custom_node("Detalle de específica", type = "D") %>% add_custom_edge(from = "Consulta base", "Genérica") %>% add_custom_edge(from = "Genérica", "Subgenérica") %>% add_custom_edge(from = "Subgenérica", "Detalle de subgenérica") %>% add_custom_edge(from = "Detalle de subgenérica", "Específica") %>% add_custom_edge(from = "Específica", "Detalle de específica") %>% custom_render_graph() ``` Para ilustrar esta clasificación voy a reproducir el camino para determinar cuánto se gastó el 2021 en personal CAS. Se empieza por ver las genéricas de gasto. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_como_se_estructura_gasto(generica = "todos") %>% consultar() ``` En este punto podríamos cometer el error de continuar la búsqueda en la genérica de Personal y Obligaciones Sociales, pero en realidad los CAS forman parte de la genérica de Bienes y Servicios. Los trabajadores del Estado Peruano tienen muy variados regímenes laborales, y no es propósito de este documento discutirlos a detalle. Para seguir continuar, consultamos por las subgenéricas de Bienes y Servicios. Nótese que el código "5-23" debe ingresarse como "5-2-3". ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_como_se_estructura_gasto( generica = "5-2-3", subgenerica = "todos" ) %>% consultar() ``` Continuamos con la búsqueda escogiendo la subgenérica "Contratación de Servicios". Nótese que el código de subgenérica debe añadirse al código de la genérica omitiendo el primer número. Lamentablemente, el sistema del MEF ha establecido así su manera de construir las consultas y haría falta mucho esfuerzo por cambiarlo. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_como_se_estructura_gasto( generica = "5-2-3", subgenerica = "2-3-2", detalle_subgenerica = "todos" ) %>% consultar() ``` Por fin encontramos los Contratos Administrativos de Servicios. Para comprobar si hay otro tipo de gastos incluidos, consultamos las Específicas de este gasto. Agregamos el código del detalle de subgenérica al código de subgenérica de la consulta anterior. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_como_se_estructura_gasto( generica = "5-2-3", subgenerica = "2-3-2", detalle_subgenerica = "2-3-2-8", especifica = "todos" ) %>% consultar() ``` Vemos que es la única específica disponible, con lo que damos por finalizada nuestra búsqueda. Esto significa que el Estado gastó 14287679937 soles en contratos CAS el 2021. Recordemos el presupuesto nacional de ese mismo año. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% consultar() ``` Ahora podemos calcular cuánto de ese monto representaron los contratos CAS. ```{r} 14287679937/227932217930 * 100 ``` Esto significa que el 6.27% del presupuesto del 2021 se utilizó en pagos de obligaciones de contratos CAS. ### Elegir dónde se gasta La función `elegir_donde_se_gasta()` permite obtener una división del gasto por departamento. ```{r, echo=FALSE} graph_donde_se_gasta <- create_graph(attr_theme = "lr") %>% add_starter_node(label = "Consulta base") %>% add_custom_node("Departamento meta", type = "E") %>% add_custom_edge(from = "Consulta base", to = "Departamento meta") %>% custom_render_graph() graph_donde_se_gasta ``` Con esto, podemos ver rápidamente cuánto presupuesto tuvo cada departamento el 2021. Nótese la diferencia entre el argumento `departamento_meta` de esta función y el argumento `departamento` de la función `elegir_quien_gasta()`. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_donde_se_gasta(departamento_meta = "todos") %>% consultar() ``` ### Elegir cuándo se hizo el gasto Con la función `elegir_cuando_se_hizo_gasto()` se puede dividir el gasto según el trimestres o meses del periodo anual. ```{r, echo=FALSE} create_graph(attr_theme = "lr") %>% add_starter_node(label = "Consulta base") %>% add_custom_node("Trimestre", type = "F") %>% add_custom_node("Mes", type = "F") %>% add_custom_edge(from = "Consulta base", to = "Trimestre") %>% add_custom_edge(from = "Consulta base", to = "Mes") %>% add_custom_edge(from = "Trimestre", to = "Mes") %>% custom_render_graph() ``` En caso se utilice esta función, debe tenerse en cuenta que la consulta omitirá la información de PIA, PIM y porcentaje de avance. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_cuando_se_hizo_gasto(trimestre = "todos") %>% consultar() ``` Es posible escoger un trimestre específico para acotar la consulta por meses. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_cuando_se_hizo_gasto(trimestre = "1", mes = "todos") %>% consultar() ``` Si no se especifica un trimestre, se obtiene el resultado de todos los meses. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_cuando_se_hizo_gasto(mes = "todos") %>% consultar() ``` ## Combinar elección de parámetros En la sección anterior se explicó el uso de cada función por separado, pero para hacer lo mismo que se puede desde la interfaz del MEF es necesario encadenar varias funciones. Vamos a ilustrarlo con un par de ejemplos. Viendo la Clasificación Programática del gasto, habíamos visto que el Programa Presupuestal 0031 busca combatir el tráfico ilícito de drogas. Para saber cuál fue la ejecución presupuestal de este programa por departamento debemos encadenar un llamado a `elegir_en_que_se_gasta()` y `elegir_donde_se_gasta()`. Para poder reusar los datos obtenidos, se le asigna el nombre `pp0031_departamentos` al resultado de la consulta. ```{r} pp0031_departamentos <- iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_en_que_se_gasta(categoria_presupuestal = "0031") %>% elegir_donde_se_gasta(departamento_meta = "todos") %>% consultar() pp0031_departamentos ``` Hasta el momento, la Consulta Base mostrada en los diagramas correspondió a la elección del periodo anual, al que se le podía encadenar una de las funciones detalladas. Sin embargo, la Consulta Base en realidad representa cualquier nivel de encadenamiento de funciones. El último código utilizado puede representarse de la siguiente manera. ```{r, echo=FALSE} create_graph(attr_theme = "lr") %>% add_starter_node("Consulta base") %>% add_custom_node("Categoría Presupuestal", type = "B") %>% add_custom_node("Departamento meta", type = "E") %>% add_custom_edge(from = "Consulta base", to = "Categoría Presupuestal") %>% add_custom_edge(from = "Categoría Presupuestal", to = "Departamento meta") %>% custom_render_graph() ``` Teniendo `pp0031_departamentos`, podemos aplicarle herramientas estándar de análisis de datos. Por ejemplo, para ordenar los departamentos de manera descendente según su PIM usando `{dplyr}` usaríamos este código. ```{r} pp0031_departamentos %>% dplyr::arrange(dplyr::desc(pim)) ``` Vemos que Huánuco es, después de Lima, el departamento en el que se contó con mayor presupuesto (17016801 soles). Lo siguiente que podemos consultar es qué porción correspondió a presupuestos de viaje. Para ello, especificamos el `departamento_meta` con el código de Huánuco y buscamos el detalle de subgenérica "5-23.2" correspondiente a Contratación de Servicios. ```{r} iniciar_transparencia_economica() %>% elegir_periodo_anual(2021) %>% elegir_en_que_se_gasta(categoria_presupuestal = "0031") %>% elegir_donde_se_gasta(departamento_meta = "10") %>% elegir_como_se_estructura_gasto( generica = "5-2-3", subgenerica = "2-3-2", detalle_subgenerica = "todos" ) %>% consultar() ``` El diagrama que ilustra esta consulta es el siguiente: ```{r, echo=FALSE} create_graph(attr_theme = "lr") %>% add_starter_node("Consulta base") %>% add_custom_node("Categoría Presupuestal", type = "B") %>% add_custom_node("Departamento meta", type = "E") %>% add_custom_node("Genérica", type = "D") %>% add_custom_node("Subgenérica", type = "D") %>% add_custom_node("Detalle de subgenérica", type = "D") %>% add_custom_edge(from = "Consulta base", to = "Categoría Presupuestal") %>% add_custom_edge(from = "Categoría Presupuestal", to = "Departamento meta") %>% add_custom_edge(from = "Departamento meta", to = "Genérica") %>% add_custom_edge(from = "Genérica", to = "Subgenérica") %>% add_custom_edge(from = "Subgenérica", to = "Detalle de subgenérica") %>% custom_render_graph() ``` Se obtuvo que el presupuesto por viajes fue de 8412586 soles. ```{r} 8412586/17016801 * 100 ``` Finalmente, se obtiene que en el 2021, el prespuesto por viajes representó el 49.4% del presupuesto del Programa Presupuestal en Huánuco.