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La economía de EE. UU. podría perder hasta $ 13 mil millones al mes debido al cierre del gobierno

Fuente de la imagen:Getty Images.

Mientras los estadounidenses en todas partes esperan ansiosamente noticias sobre el cierre parcial del gobierno, una pregunta en particular se cierne sobre la mente de muchas personas:¿cómo me afecta esto?

Si usted es uno de los aproximadamente 800,000 trabajadores federales que han sido suspendidos o trabajando sin paga desde que entró en vigencia el cierre el 22 de diciembre, la consecuencia financiera es inmediata. Para los aproximadamente 40 millones de estadounidenses que reciben asistencia mensual a través del Programa de Asistencia Nutricional Suplementaria (SNAP), el cierre del gobierno es una bomba de relojería financiera, ya que el Departamento de Agricultura de EE. UU. ha anunciado que el programa solo se financiará hasta enero.

Sin embargo, es probable que otro grupo de estadounidenses del que se habla menos se vea muy afectado por un cierre prolongado del gobierno:los propietarios de pequeñas empresas.

Esto se debe a que todos, desde los propietarios hasta los tenderos, dependen de los empleados federales o de los que reciben asistencia federal para patrocinar parcialmente sus negocios con dólares del gobierno. Si bien el gobierno no los paga directamente, sus ventas y ganancias disminuyen con el ingreso disponible de sus consumidores, creando un efecto espiral negativo. Con la pérdida simultánea de los salarios federales y los programas de sustitución de ingresos, la economía de EE. UU. podría perder hasta $13 mil millones  por cada mes que el gobierno cierra, una pérdida diaria de $430 millones.

No hace falta decir que esto tiene a muchos preocupados en todos los ámbitos.

Cómo calcular la pérdida económica del cierre del gobierno

Al analizar cómo el cierre del gobierno afectó a la economía, analizamos dos factores principales:la pérdida de salario de los trabajadores del gobierno federal y la pérdida de la sustitución de ingresos proporcionada a través de los programas SNAP. Es probable que haya otras pérdidas derivadas del cierre de oficinas de pasaportes, tribunales de inmigración y una gran cantidad de otras agencias.

Para la pérdida de ingresos federales, analizamos la lista de las principales ubicaciones de trabajo de la rama ejecutiva de la Oficina de Administración de Personal de EE. UU. y multiplicamos las cifras de personal por los datos de salarios de los trabajadores federales de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense de la Oficina del Censo. Luego aplicamos una tasa impositiva promedio del 25% para calcular el verdadero poder adquisitivo. Cabe señalar que algunas agencias federales no dependen del financiamiento del Congreso o están exentas del cierre por razones como brindar seguridad inmediata para la vida humana. El Departamento de Agricultura de EE. UU. proporciona datos mensuales de SNAP sobre beneficios, individuos y hogares.

¿Quién ha golpeado más fuerte?

Los efectos del cierre del gobierno no se sienten por igual en todos los estados. Si bien los estados con grandes poblaciones como California, Florida y Texas previsiblemente vieron algunas de las mellas totales más grandes en su economía, las áreas más afectadas per cápita fueron aquellas con un alto porcentaje de trabajadores gubernamentales, subsidios o ambos.

Clasificación Estado Pérdida mensual proyectada de ingresos Beneficios de SNAP por estado Pérdida económica potencial total por mes Pérdida mensual potencial por residente del estado
1 Tejas $476,898,824 $901,860,675 $1,378,759,499 $50
2 California $578,379,771 $546,268,643 $1,124,648,414 $29
3 Virginia $796,084,533 91 727 562 $ $887,812,095 $106
4 Florida $323,998,886 $515,805,664 $839,804,550 $41
5 Distrito de Columbia $819,274,778 $16,401,357 $835,676,135 $1243
6 Maryland $690,515,585 $80,283,243 $770,798,828 $129
7 Nueva York $228,606,792 $388,806,435 $617,413,227 $31
8 Georgia $261,134,444 $228,537,584 $489,672,028 $48
9 Pensilvania $232,738,218 $222,308,953 $455,047,171 $36
10 Illinois $166,619,100 $241,075,416 $407,694,516 $32
11 Ohio $189,387,319 $179,655,156 $369,042,475 $32
12 Carolina del Norte $144,572,033 $163,637,037 $308,209,070 $31
13 Washington $196,558,108 $109,841,913 $306,400,021 $43
14 Míchigan $101,751,339 $167,129,015 $268,880,354 $27
15 Alabama $151,588,547 95 176 816 $ $246,765,363 $51
16 Arizona $131,054,987 $108,849,607 $239,904,594 $35
17 Tennessee $89,535,976 $129,034,794 $218,570,770 $33
18 Misuri $112,889,358 $91,031,873 $203,921,231 $34
19 Colorado $143,969,742 57 121 144 $ $201,090,886 $37
20 Oklahoma $122,260,589 $73,191,475 $195,452,064 $50
21 Massachusetts $99,011,382 $96,176,168 $195,187,550 $29
22 Nueva Jersey $101,405,673 $89,199,036 $190,604,709 $21
23 Luisiana $68,550,449 $113,506,528 $182,056,977 $39
24 Indiana $80,023,856 $77,225,494 $157,249,350 $24
25 South Carolina $69,876,791 $85,029,283 $154,906,074 $32
26 Kentucky $72,357,195 $77,070,358 $149,427,553 $34
27 Oregon $61,683,448 $81,416,572 $143,100,020 $36
28 New Mexico $83,447,154 $55,811,712 $139,258,866 $67
29 Hawaii $89,125,797 $39,342,256 $128,468,053 $90
30 Utah $95,571,995 $22,955,118 $118,527,113 $40
31 Wisconsin $47,329,017 $71,159,480 $118,488,497 $21
32 Mississippi $54,713,813 $60,973,520 $115,687,333 $39
33 West Virginia $71,483,962 $38,978,922 $110,462,884 $60
34 Minnesota $59,894,119 $48,778,705 $108,672,824 $20
35 Nevada $40,906,117 $52,429,776 $93,335,893 $32
36 Arkansas $41,547,189 $42,288,201 $83,835,390 $28
37 Connecticut $30,710,820 $53,111,725 $83,822,545 $23
38 Kansas $51,891,951 $25,914,841 $77,806,792 $27
39 Iowa $27,996,715 $39,666,395 $67,663,110 $22
40 Maine $42,029,572 $18,830,250 $60,859,822 $46
41 Alaska $38,577,880 $17,638,379 $56,216,259 $76
42 Nebraska $34,999,758 $20,034,213 $55,033,971 $29
43 Idaho $26,610,102 $18,221,089 $44,831,191 $27
44 Montana $24,962,318 $14,005,472 $38,967,790 $38
45 South Dakota $22,107,993 $11,419,735 $33,527,728 $39
46 Delaware $11,715,345 $17,258,530 $28,973,875 $31
47 Rhode Island $27,760,161 – $27,760,161 $26
48 Vermont $18,340,445 $9,195,489 $27,535,934 $44
49 New Hampshire $17,247,937 $8,910,901 $26,158,838 $20
50 North Dakota $17,372,014 $6,495,295 $23,867,309 $32
51 Wyoming $16,087,530 $3,622,404 $19,709,934 $34

Data source:Author's calculations based on data from the U.S. Office of Personnel Management, U.S .Department of Agriculture, and the U.S. Census Bureau's American Community Survey.

Download the Full Table in Microsoft Excel>>

Unsurprisingly, Washington D.C. saw the largest per capita loss, with a potential of $835 million in lost revenue – followed by its neighbors Maryland, at $770 million, and Virginia, with $887 million. The nation's capital, Maryland and Virginia also lead the nation in federal workers as a percent of the workforce, with 17.5%, 10.1% and 8.1% respectively – compared to a national average of 2.4%. To put Washington D.C.'s struggles into further perspective, it ranks 49th out of 51 in population, yet is 5th in potential economic activity lost.

Many of the middle ranked states – such as Georgia, Pennsylvania and North Carolina – followed population trends, with fairly average levels of federal employment and SNAP benefits. Interestingly, despite ranking 43rd and 48th lowest in federal employees as a percentage of the workforce, Illinois and Michigan saw some of the largest potential losses due to high usage of SNAP benefits.

Rounding out the bottom – both in total and per capita figures – were Wyoming, North Dakota, New Hampshire, and Vermont. Rhode Island could be included as well, though due to a lapse in their self-reporting, there is no current data on how much SNAP assistance the state receives.

The government shutdown, which is due to a disagreement between Democrats and President Trump over a $5.7 billion spending request for a border wall, has no definitive end in sight. In his first ever televised Oval Office address on Tuesday, Trump re-stated his belief in the necessity for stronger border security, with Democrats responding they believe the wall to be ineffective and expensive. Experts believe the shutdown will likely last through this week and likely into next.


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