Propuesta fiscal republicana en el Senado aumentaría la deuda de EEUU en $3,3 billones, según la CBO
El líder de la mayoría en el Senado, el republicano John Thune, acompañado por el jefe de la bancada republicana en el Senado, John Barrasso, habla con la prensa después de una reunión privada del partido en el Capitolio, el martes 17 de junio de 2025, en Washington. (AP Foto/J. Scott Applewhite)
WASHINGTON (AP) — Los cambios realizados en el Senado al gran proyecto de ley fiscal del presidente Donald Trump añadirían billones de dólares a la carga de deuda del país, al tiempo que resultarían en pérdidas todavía más grandes en la cobertura de salud, según un nuevo análisis de la Oficina de Presupuesto del Congreso (CBO por sus iniciales en inglés), lo que se suma a los desafíos que enfrentan los republicanos mientras intentan impulsar la aprobación de la iniciativa.
La CBO estima que el proyecto de ley del Senado aumentaría el déficit en casi 3,3 billones de dólares a partir de 2025 hasta 2034, un aumento de casi 1 billón de dólares en relación con la propuesta que fue aprobada por la Cámara de Representantes, la cual la CBO ha proyectado que añadiría 2,4 billones a la deuda en una década.
El análisis también reveló que 11,8 millones de estadounidenses adicionales perderían su cobertura de seguro para 2034 en caso de que se apruebe la medida, frente a la puntuación de la versión del proyecto de ley de la cámara baja, la cual predice que 10,9 millones de personas más quedarían sin cobertura de salud.
Las contundentes cifras son otro obstáculo para la cúpula republicana mientras intenta aprobar el proyecto de ley de Trump antes de la fecha límite del 4 de julio.
Incluso antes de las estimaciones de la CBO, los republicanos estaban en desacuerdo sobre los contornos de la legislación, de la que algunos se oponen a las propuestas de ahorro de costos para reducir el gasto en Medicaid y programas de ayuda alimentaria, incluso cuando otros republicanos afirman que estas propuestas no van lo suficientemente lejos. Los republicanos están recortando los programas con el fin de ayudar a cubrir el costo de extender unos 3,8 billones de dólares en recortes de impuestos que se implementaron durante el primer mandato de Trump.
Las negociaciones quedaron expuestas la noche del sábado, cuando una votación rutinaria para abordar la iniciativa en el Senado se mantuvo abierta durante horas mientras el vicepresidente JD Vance y los líderes republicanos se reunían con varios disidentes. El proyecto de ley finalmente avanzó en una votación de 51-49, pero el camino por delante está lleno de dificultades, ante la falta de más votaciones en cuanto a algunas enmiendas.
Aun así, muchos republicanos disputan las estimaciones de la CBO y la fiabilidad del trabajo de la oficina. Para impulsar la aprobación de la iniciativa, están utilizando una base presupuestaria distinta que asume que los recortes de impuestos de Trump —que expiran en diciembre— ya han sido extendidos, por lo que en esencia no tienen un costo en el presupuesto.
La CBO publicó el sábado un nuevo análisis sobre enfoque preferido por el Partido Republicano, el cual reveló que el proyecto de ley del Senado reduciría los déficits en aproximadamente 500.000 millones de dólares.
Los demócratas y economistas han calificado el enfoque del Partido Republicano como “matemáticas mágicas” que ocultan los verdaderos costos de los recortes de impuestos.
Además, los demócratas señalan que, bajo el sistema de puntuación tradicional, el proyecto de ley republicano violaría la “Regla Byrd” del Senado, la cual prohíbe que la iniciativa aumente los déficits después de 10 años.
En una carta del domingo al senador Jeff Merkley, el demócrata de mayor rango en la Comisión de Presupuesto del Senado, el director de la CBO, Phillip Swagel, dijo que su oficina estima que la parte del proyecto de ley de la Comisión de Finanzas, también conocida como Título VII, “aumenta los déficits en los años posteriores a 2034" en virtud de la puntuación tradicional.
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Esta historia fue traducida del inglés por un editor de AP con la ayuda de una herramienta de inteligencia artificial generativa.