Comportamiento del impuesto a la renta en la recaudación tributaria de la provincia del Azuay durante el último quinquenio

En la Constitución del Ecuador, en lo referente al Régimen Tributario, se busca la equidad, la importancia de la tributación directa, entre otros, garantizando de esta manera el Buen Vivir. Una vez revisadas las cifras, en la provincia del Azuay, los impuestos indirectos tienen un mayor nivel de recaudación. Este comportamiento atípico con lo que ocurre a nivel nacional, es lo que motivó la realización del presente trabajo, en donde bajo un enfoque sistémico se busca las posibles causas que lo originan. Para ello se recurrió a la información de recaudación tributaria que posee el Servicio de Rentas Internas. Partiendo de un análisis de la recaudación de impuestos a nivel nacional durante el quinquenio 2008-2012, se observa que el Impuesto a la Renta y el Impuesto al Valor Agregado son los de mayor recaudación dentro de los grupos de impuestos directos e indirectos respectivamente, contrastando con el comportamiento a nivel regional, y de la provincia del Azuay. El estudio realizado llevo a validar posibles causas que inciden en los niveles de recaudación del Impuesto a la Renta en la provincia, como: la composición y nivel de recaudación por clase de contribuyentes,el predominio de actividades económicas, la presencia de grandes contribuyentes con actividades específicas y los ingresos por remesas como generadoras de consumo.

Análisis de viajes con la aplicación de teléfonos inteligentes

Se han desarrollado varios modelos prometedores para la captura digital de datos de movilidad, que pueden ser aplicados en la planificación urbana, de transporte y de ordenamiento territorial. Por ello el objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología que recolecte información de movilidad con la cual se generen matrices Origen-Destino (OD) y de tiempos de viajes, además que identifique puntos de interés, modos y rutas frecuentes de viaje mediante el desarrollo e implementación de una aplicación para dispositivos móviles Android. Metodología: Se produjo una aplicación para dispositivos móviles con sistema operativo Android, en base a modelos existentes. Esta aplicación obtuvo datos de movilidad a partir de los sensores de localización incorporados en los móviles (GPS), para su posterior migración a una base de datos en la nube y consiguiente post proceso con herramientas de análisis como KNIME, Python y QuantumGis. La aplicación fue probada por 68 estudiantes voluntarios de la Universidad de Cuenca, durante 14 días del mes de enero de 2016. Resultados: Con la información completa de 44 participantes se obtuvieron matrices OD y de tiempos de viajes para diferentes períodos del día, las cuales permitieron identificar variaciones de interacción entre zonas, variaciones de número y tiempo de viajes. Fueron reconocidos también modos de transporte como caminata, bicicleta y motorizados para una sub muestra (n=6). Se detectaron los POIs Residencia (91%), Trabajo/Estudio (74%) y puntos intermedios (20% del total de POIs) y se logró observar comportamientos de movilidad atípico. Finalmente se compararon las rutas más frecuentadas por los usuarios con las rutas óptimas teóricas calculadas, encontrando que el 63.6% de los usuarios coincidían con el recorrido de estas últimas. Conclusiones: El método planteado presenta coherencia con trabajos previos, mostrando niveles de confianza equiparables. El mayor reto es la implementación masiva del modelo creado para la recolección de datos útiles para planes de movilidad.