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Todo lo malo se pega: ¿existe contagio de la corrupción política local en España?

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Por Beatriz G. López-Valcárcel , Juan Luis Jiménez, y Jordi Perdiguero

Basado en: Danger: local corruption is contagious!, López-Valcárcel, B., Jiménez, J.L. and Perdiguero, J. Journal of Policy Modelling. Forthcoming. (en imprenta, puede verse una versión previa aquí)

La corrupción política es un grave problema de España. Eso es evidente. No solo lo es para la economía (trabajos seminales como el de Mauro, 1995, confirman la relación inversa entre corrupción y crecimiento económico), sino la propia población española así lo considera (véase las encuestas del CIS)

El  problema de la corrupción política local se sostiene, al menos, por dos factores: de un lado, porque la clase política en este país no se selecciona mediante un sistema meritocrático (al contrario que el acceso a la función pública, aún a pesar de las deficiencias que también presenta y que han sido analizadas aquí, aquí o aquí).

Y por otra parte, y quizás la más relevante, debido a que quienes deben sancionar este tipo de corrupción mediante el mecanismo del voto (puesto que el verbo dimitir no se sabe conjugar entre la clase política española), lo hacen de forma poco ejemplarizante o, incluso, premiando el robo gracias a la fidelidad de los votantes (véase Jiménez y García, forthcoming). Solo parece que tal castigo es algo menos laxo cuando los medios de comunicación asumen el papel difusor de tales noticias, como obtuvieron Costas-Pérez et al (2012).

En este poco halagüeño contexto, nos hicimos la pregunta de si existe la posibilidad que la corrupción política local se “contagie”. Este tipo de análisis de los “contagios” provocados por las interacciones sociales se usa de forma  más habitual en economía de la salud (contagio de la obesidad y del tabaquismo, principalmente) o en el estudio de los ratios de crímenes.

En nuestro caso, pretendíamos dar respuesta a: ¿hay más probabilidad de que la persona que ocupa un cargo político en mi municipio sea corrupto si el vecino (político) lo es? Esto es, ¿hay un efecto imitación en la actividad ilícita?

Además, dada la estructura de los datos, el análisis se seccionó en función de cuándo se cometió el delito y cuándo se detectó, con lo que pudimos atender a una pregunta más: si descubren un caso de corrupción en un municipio vecino, ¿la probabilidad de acusación por parte de la Justicia en mi municipio será mayor?

Base de datos y metodología

El análisis empírico está formado por todos los municipios con población superior a 1.000 habitantes en España (3.413), para los que obtuvimos tres tipos de datos:

  1. Casos de corrupción política local.- Dada la inexistencia de bases públicas de casos de corrupción, el trabajo utilizó la información aportada por Jiménez y García (forthcoming). Disponemos de todos los casos de corrupción local con imputación en España, para el periodo 2000-2011 (ambos años inclusive).
  2. Características municipales.- controlamos fundamentalmente por población, base imponible bruta del IBI, densidad poblacional e índice de actividad económica.

La distribución geográfica de los casos se puede ver en los siguientes gráficos. Las Figuras 1 y 2 recogen los más de 200 casos contabilizados, en función del año que fueron cometidos los delitos.

Figura 1: Casos de corrupción en función del año que fueron cometidos

Captura de pantalla 2017-07-20 a las 14.41.58

Fuente: Elaboración propia a partir de Jiménez y García (forthcoming)

Figura 2: Casos de corrupción en Canarias en función del año que fueron cometidos

Captura de pantalla 2017-07-20 a las 14.42.10

Fuente: Elaboración propia a partir de Jiménez y García (forthcoming)

Tanto en el análisis gráfico como mediante la aplicación de la generalización del Test de Moran, se observa que existe correlación espacial entre los municipios donde se han dado casos de corrupcion local. Las estimaciones con modelos econométricos infieren y evalúan la situación a partir de este descriptivo inicial.

No obstante, el efecto espacial puede ser motivado por: 1) La organización de la justicia por distritos; 2) un contexto social y económico común a nivel municipal; 3) Verdadera interacción entre corruptos.

La opción 1) la descartamos por la existencia de una oficina nacional anti-corrupción. La 2) está minimizada al controlar por provincias en nuestras estimaciones. La 3) es la que tratamos de estimar, y es el efecto emulación.

Los resultados

La literatura sobre el efecto “contagio” de la corrupción se ha aplicado a nivel país y utilizando únicamente la adyacencia (ser vecino) como variable geográfica (véase Becker et al, 2009; o Seldadyo et al, 2010).

Como adelantamos, por razones analíticas identificamos separadamente el “efecto contagio” del “efecto acusación”. El primero es el relativo a que ser corrupto sea contagioso. El segundo a que la Justicia sea capaz de detectar más probablemente a corruptos vecinos.

Aplicamos tanto un modelo de corte transversal como, y es el más relevante, una estimación con variables instrumentales de datos de panel dinámicos en primeras diferencias, siguiendo a Arellano y Bond (1991). Los principales resultados se recogen en la Tabla 1, donde lo importante es el signo y significatividad estadística de la variable Neighbour accused: en los seis modelos es significativo y positivo.

Tabla 1: Variables instrumentales en primeras diferencias. Datos de Panel (Arellano)

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Fuente: Elaboración propia.

Estos resultados implican, caeteris paribus, dos efectos: De un lado, cada municipio vecino corrupto que tenga un ayuntamiento aumenta la probabilidad que se haya generado un caso de corrupción en el municipio en un 3,1 por ciento. Por otra parte, por cada municipio vecino que haya sido acusado de corrupción, aumenta la probabilidad de ser acusado en un 6,7 por ciento.

El trabajo, si bien tiene limitaciones atribuibles a los datos, ofrece resultados suficientemente contundentes como para sustentar  la idea de la existencia de un comportamiento espacial geográfico de la corrupción y, en consecuencia, para orientar la asignación de recursos públicos en juzgados, policías y agentes supervisores en orden a generar la externalidad positiva de prevenir nuevos casos de corrupción. Además de detectar y perseguir los ya cometidos, ya que las urnas no lo ejercen con suficiencia.