DESIGUALDAD Y DELINCUENCIA: UNA APLICACIN PARA ESPAA(*)

Autores: Rafael Muoz de Bustillo(a)

Fernando Martn Mayoral(b) Pablo de Pedraza(c)

P. T. N.o 22/07

(*) Los autores desean agradecer a Ana Lpez las sugerencias realizadas a una versin previa

del trabajo. (a) Universidad de Salamanca. bustillo@usal.es (b) Universidad de Salamanca. marlam@usal.es (c) Universidad de Salamanca. pablodepedraza@usal.es N.B.: Las opiniones expresadas en este trabajo son de la exclusiva responsabilidad de los autores, pudiendo no coincidir con las del Instituto de Estudios Fiscales. Desde el ao 1998, la coleccin de Papeles de Trabajo del Instituto de Estudios Fiscales est disponible en versin electrnica, en la direccin: >http://www.minhac.es/ief/principal.htm.

Edita: Instituto de Estudios Fiscales N.I.P.O.: 602-07-012-X I.S.S.N.: 1578-0252 Depsito Legal: M-23772-2001

3

NDICE

1. INTRODUCCIN

2. LOS DETERMINANTES ECONMICOS DE LA DELINCUENCIA 1. 2.1. Desigualdad y delincuencia: contrastaciones empricas

3. UNA APROXIMACIN A LOS DETERMINANTES ECONMICOS DE LA 3. DELINCUENCIA EN ESPAA 1. 3.1. Estimacin de un modelo de los determinantes de la tasa de delincuencia 1. 3.2. Anlisis regional de la tasa de delincuencia

4. RESUMEN Y CONCLUSIONES

REFERENCIAS

SNTESIS. Principales implicaciones de poltica econmica

5

RESUMEN

Este trabajo estudia los determinantes de la delincuencia en Espaa, prestan-do especial atencin a las variables relacionadas con la distribucin de la renta. Para ello en una primera seccin presenta brevemente la interpretacin estn-dar que desde la Teora Econmica se hace de los determinantes del delito. Posteriormente revisa con cierta profundidad los resultados obtenidos a la hora de contrastar empricamente la relacin entre distribucin de la renta y delin-cuencia. Por ltimo estudia con detenimiento la relacin entre las principales variables explicativas de la delincuencia y la evolucin de sta en Espaa entre 1977 y 2004. El estudio de los determinantes de la delincuencia en Espaa se hace mediante un anlisis variable a variable, mediante un anlisis de serie tempo-ral multivariante y mediante tcnicas de datos de panel dinmicos utilizando para ello las distintas comunidades autnomas espaolas en el perodo 1998-2002.

Palabras clave: Delincuencia, Distribucin de la renta, Espaa. Clasificacin JEL: J19, K42, D31, R19.

Instituto de Estudios Fiscales

7

1. INTRODUCCIN

En los cursos de introduccin a la economa es habitual empezar definiendo qu es el problema econmico: qu producir, como producirlo y para quin, pasando a continuacin a sealar que hay tres modos genricos distintos de or-ganizacin social que se pueden utilizar para resolver esta cuestin: mandato, tradicin o valores, y mercado. Siguiendo a autores como Boulding (1989), Gal-braith (1984) o Anisi (1992) estas tres formas de organizacin se pueden inter-pretar en trminos de tres formas distintas de poder para movilizar recursos en una sociedad dada. Detrs del mercado est el poder del dinero, detrs de los valores el poder del convencimiento y detrs del mandato el poder de la coer-cin fsica o la amenaza. Estos tres poderes se pueden sumar, por ejemplo, si aquellos con dinero son ms carismticos, tienen el poder de convencer a otros y adems, por una razn u otra, tienen el monopolio de la fuerza. Por el contra-rio, tambin es posible que distintos grupos de poblacin tengan acceso en dis-tintas proporciones a las tres vas de poder. Se puede argumentar que existe una tendencia histrica a la unin en determinados colectivos de ms de una forma de poder. Por ejemplo, en sociedades donde la tradicin y los valores tie-nen un papel importante en la asignacin de los recursos, aquellos que tienen el papel de interpretar la tradicin, pueden fcilmente terminar teniendo a la vez dinero y el poder de la amenaza (la Iglesia Catlica en la cima de su poder, los ulemas en algunas sociedades islamistas en la actualidad). Alternativamente, tambin es posible que aquellos grupos que se vean excluidos de la forma de poder dominante en las sociedades de Mercado, el dinero, se vuelvan hacia otras formas de poder, como la seduccin (los telepredicadores americanos, por ejemplo) o la coercin fsica (la delincuencia) para acceder a su parte del producto.

Tradicionalmente se ha considerado que el mercado, en cuanto que inter-cambio voluntario, era una forma superior de intercambio con respecto a la vio-lencia (o intercambio forzoso). En las conocidas palabras entresacadas del libro XX del Espritu de la Leyes de Montesquieu (1689-1755), dedicado a las leyes en relacin al comercio: la paz es el resultado natural del comercio, o el espritu del comercio produce en la mente del hombre cierto sentido de justicia exacta, opuesto () al robo o En todos los sitios vemos como la violencia y la opre-sin deja paso al comercio basado en la economa1. El mercado se convertira as, como seala Hirschman (1982) en un agente civilizador. Esta visin, sin em-bargo no implica que con el triunfo del mercado desaparezcan las otras formas de poder econmico. De hecho, se puede defender que un contexto de capita- 1 Las citas son de la versin en hipertexto del Espritu de las Leyes disponible en: http://www.constitution.org/cm/sol.txt.

DanielaHighlight

8

lismo salvaje en donde el sistema no se encuentre plenamente legitimado, pue-de incentivar otras vas, la violencia, como forma de acceder al producto social.

En este trabajo se pretende explorar la relacin existente entre concentra-cin de poder econmico (reflejado en la concentracin de la renta) y la impor-tancia del uso de la amenaza y la violencia como vas alternativas de acceder al producto social. Para ello, en la siguiente seccin se estudiarn las caractersticas principales de los modelos econmicos que intentan explicar la conexin entre desigualdad y delincuencia a partir del clebre modelo desarrollado por Gary Becker en 1968. Posteriormente, se repasarn algunos intentos de contrasta-cin de los determinantes econmicos del crimen, centrndonos en el papel de la desigualdad y el desempleo. En la seccin cuarta se estudiar el comporta-miento de la tasa de delincuencia en Espaa de 1972 a 2004 y se analizar el pa-pel de las variables repasadas en la seccin dos a la hora de explicar su comportamiento, utilizando para ello distintos mtodos de contrastacin. Por ltimo en la seccin 5 se resumirn las principales conclusiones alcanzadas.

2. LOS DETERMINANTES ECONMICOS DE LA DELINCUENCIA

Aunque el anlisis marxista ya llam la atencin sobre los posibles efectos so-bre la delincuencia que se podran derivar de la existencia de una economa ca-pitalista y su tendencia a la polarizacin de rentas, el anlisis de la violencia desestructurada (delincuencia) desde la economa neoclsica esta unido a la obra de Gary Becker, y su extensin del anlisis del comportamiento del consumidor a aquellas otras facetas de la vida no directamente relacionadas con el consumo de bienes y servicios (como la educacin, la formacin de una familia, etc.). En su artculo de 1968 Crimen y Castigo: una aproximacin econmica Becker desarrolla el modelo cannico de decisin individual en lo que se refiere a la op-cin entre delinquir y cumplir la ley, que para este autor no se diferenciara en nada de cualquier otra opcin de las que continuamente tienen que tomar los agentes econmicos en una economa de mercado. De acuerdo con los supues-tos neoclsicos de homo oeconomicus, el comportamiento de los individuos a la hora de decidir entre delinquir o respetar la ley estar guiado, como en cual-quier otra faceta de su existencia, por la maximizacin de su utilidad personal, y obedecer a un clculo racional que comparar el beneficio privado derivado del delito y los costes asociados al mismo. En el caso de que las actividades delicti-vas arrojen un beneficio neto superior a la alternativa consistente en desarrollar un trabajo legal, entonces los individuos optarn por una vida al margen de la ley, mientras que en caso contrario se mantendrn dentro de sta. Siguiendo este planteamiento, si denominamos B el beneficio de las actividades ilegales, p la probabilidad de ser detenido, C el coste asociado a la detencin (multa, pri-sin, prdida de ingresos, etc.), W el salario que obtendra si dedicara su tiempo

DanielaHighlight

DanielaHighlight

DanielaHighlight

DanielaHighlight

DanielaHighlight

Instituto de Estudios Fiscales

9

a actividades legales y ep la probabilidad de encontrar trabajo, entonces un indi-viduo neutral al riesgo optara por delinquir si:

( ) ep.Wp.Cp1B > (1) De forma que, caeteris paribus, cuanto mayor sea la probabilidad de ser de-

tenido, mayor ser el coste esperado asociado a la detencin, aumentando la predisposicin de los individuos a desarrollar un trabajo legal en detrimento de las actividades delictivas. De lo anterior se deduce que puesto que el aumento de las penas asociadas al crimen y el aumento de los recursos dedicados a com-batirlo (aumentar p) tienen el mismo efecto desincentivador de las actividades delictivas, las autoridades competentes deberan actuar sobre C, con un menor coste presupuestario, que sobre p. La evidencia, sin embargo, apunta al mayor efecto de las actuaciones sobre p, algo que se podra explicar si los delincuentes fueran adversos al riesgo (Grogger, 1991).

Este modelo se puede ampliar incluyendo una nueva variable asociada al cos-te de planear y realizar la accin delictiva dC . Igualmente, se puede plantear que los individuos tienen un determinado nivel o grado de honestidad o moralidad, H, que acta como restriccin al delito. Habitualmente esta variable se incorpo-ra no como una restriccin absoluta, a modo de tab, sino asocindola a un va-lor monetario que actuara de umbral, lo que significa suponer que la honestidad de todo sujeto tiene un precio. De este modo slo si el beneficio esperado neto enB es superior a ese umbral H, se optar por delinquir. En con-junto tendramos entonces que un individuo optara por delinquir si:

( ) HBy,p.WCp.Cp1BB eneden >>= (2) De esta forma, las actividades de proteccin y los gastos en seguridad de los

sujetos afectaran negativamente a los incentivos a delinquir tanto mediante el aumento de dC como mediante su efecto sobre la probabilidad de deteccin y detencin de los infractores. Del mismo modo, la existencia de un capital social amplio y valores cvicos elevados, al aumentar el valor de H, afectarn tambin negativamente a la probabilidad de delinquir2. En lo que a esto respecta, la ero-sin de los valores tradicionales de la comunidad y el sentido de pertenencia a un grupo asociado al triunfo del mercado y el culto del xito econmico por en-cima de todo lo dems podra aumentar el crimen mediante la reduccin de los niveles umbrales de H.

La expresin (2) se puede considerar como una visin eclctica que pretende incorporar los dos grandes paradigmas con los que se explicaran las conductas delictivas. Por un lado, el paradigma neoclsico para el que el crimen es una ac- 2 La hiptesis de Fukuyama (1999) segn la cul el aumento de la delincuencia estara vincu-lada a la crisis de la familia, se podra interpretar en trminos de la reduccin de H, cuyo valor estara en gran parte determinado por el contexto familiar en el que se educan los sujetos.

DanielaHighlight

10

tividad ms que se rige por los mismos criterios de coste y beneficio que cual-quier otra actividad desarrollada por el homo oeconomicus. Por otro, desde una visin ms sociolgica, la clave a la hora de explicar las conductas delictivas esta-ra en el peso de la norma, en el componente H.

Por ltimo, existen toda una serie de variables subyacentes que afectan a los valores de las variables recogidas en la ecuacin 2. Empezando por W, el nivel de educacin del sujeto, e, afectar positivamente a sus ingresos de mercado ( )0e/W > y por lo tanto negativamente a la rentabilidad del crimen. Sin embar-go, la educacin probablemente tambin reducir los costes directos del crimen ( )0e/Cd , por ejemplo, los delitos de cuello blanco. Por ltimo, en la medida que la educa-cin refuerce los principios morales de los individuos ( )0e/H > , se aumentara la aversin al crimen. Segn cual sea la intensidad de las relaciones anteriores as ser el efecto final de la educacin sobre el crimen, CR. En todo caso, es razona-ble pensar que sta afectar de forma diferencial a distintos tipos de delitos.

Una segunda variable a considerar es el grado de desigualdad econmica, g, existente en la sociedad. Cuanto mayor sea la desigualdad mayor ser el benefi-cio potencial derivado del delito, ya que los ricos lo sern ms y aumentarn las ganancias potenciales derivadas de las actividades ilcitas (vase Chiu y Madden, 1998). Por otra parte, ms desigualdad significa tambin mayor dispersin sala-rial, y por lo tanto menor incentivo para dedicarse a actividades legales de aque-llos que tengan salarios bajos. Igualmente, la desigualdad, especialmente cuando se considera arbitraria o fruto del abuso y no justificada, puede minar el umbral de honestidad mediante la deslegitimacin de la sociedad que genera esos altos niveles de desigualdad (efecto Robin Hood), de forma que es razonable pensar que ( )0g/CR > .

Como ya se ha sealado tanto los gastos pblicos como privados en seguri-dad3 y polica afectarn negativamente a CR, pero ms all de su valor es impor-tante tambin su distribucin (si se concentran en determinadas zonas del pas o distritos de las ciudades, por ejemplo)4, as como la eficacia y honradez tanto de

3 El grado de demanda de seguridad privada, a su vez, responde a factores que subyacen a las relaciones anteriores. Por ejemplo, de acuerdo con DAlessio, Eitle y Stolzenberg (2005), el uso de seguridad privada en EEUU responde al aumento de la presencia de minoras (hispana y afroamericana en el rea metropolitana) y al aumento de la desigualdad, si bien esta variable tienen una relacin de forma de U invertida. 4 Por ejemplo, mientras que desde 2000 se produce un aumento de la tasa de robos en EEUU, en tres ciudades, antes conocidas por su alto grado de inseguridad ciudadana: Los ngeles, Nueva York y Chicago, sta disminua de forma significativa. Este resultado se habra conseguido, en un contexto de reduccin de las fuerzas policiales, mediante la reordenacin de la poltica policial, concentrando los oficiales de polica en aquellas zonas con mayor ndice de criminalidad (The Economist, 7/7/2007).

DanielaHighlight

DanielaHighlight

DanielaHighlight

DanielaHighlight

DanielaHighlight

DanielaHighlight

DanielaHighlight

Instituto de Estudios Fiscales

11

los cuerpos de seguridad como de los rganos de justicia. Algo que probable-mente adems afectar a H. Por ltimo, la existencia de nichos para el desa-rrollo de actividades delictivas (como el narcotrfico, por ejemplo) y los propios antecedentes criminales, a, de los individuos tambin afectarn a la ecuacin (2), en este caso tanto por efecto que el cambio de contexto relacio-nal de los individuos con antecedentes tendr sobre H, ( )0a/H

12

El modelo cannico de comportamiento criminal nos ofrece as un conjunto de hiptesis contrastables, centradas en los determinantes econmicos del cri-men, y como tal permite completar las perspectivas clsicas (psicolgicas y so-ciolgicas) que hasta hace poco haban dominado el estudio de los comportamientos criminales. Sin embargo, al hacerlo dentro de la lectura sim-plificada del hombre como homo economicus adolece de importantes lagunas, que se manifiestan, por ejemplo, en la necesidad de incorporar una variable de restriccin moral, como la variable H. As mismo, difcilmente puede explicar este modelo delitos como la violencia domstica, u otros asociados a impulsos momentneos y por lo tanto ajenos al mundo racional del homo economicus. En su intento por generalizar la utilidad del anlisis microeconmico estndar basa-do en los conceptos de oferta, demanda y mercado, la economa neoclsica (Ehrlich, 1996) ha llegado al extremo de plantear la actividad delictiva como otra actividad ms cuyo nivel de produccin dependera de una oferta de delincuen-tes (que respondera a las variables arriba repasadas) y una demanda de delitos que, dado que nadie demanda delitos en un mercado, se plantea de forma in-versa como aquella derivada de la disposicin de los individuos a incurrir en gas-tos para dificultar ser vctimas de una accin delictiva. Un esfuerzo que, virtuosismos tericos aparte, se nos antoja absolutamente prescindible.

2.1. Desigualdad y delincuencia: contrastaciones empricas

Existen un amplio nmero de estudios disponibles en donde con distintas tcnicas y niveles de agregacin se contrasta la capacidad de las variables arriba revisadas para explicar los ndices de criminalidad. Las variables relacionadas con los mecanismos de control y castigo del crimen suelen arrojar los resultados es-perados (Ehrlich, 1973, Wong, 1994, Andreoni, 1995), una vez que se controla el resto de las variables y se resuelve el problema de causalidad, en el sentido de que es habitual que los aumentos de la delincuencia generen como respuesta aumentos del gasto en seguridad, con lo que en una primera aproximacin po-dra parecer que la causalidad es de tipo inverso. Tambin es habitual encontrar una relacin positiva entre criminalidad y nivel de desarrollo, aunque como de-muestra Soares (2004), la razn de la misma obedece al menor ndice de de-nuncias existente en los pases menos desarrollados, de forma que una vez corregido ste el grado de desarrollo per se no afectara al ndice de criminali-dad. Centrndonos en el impacto de la desigualdad, como se puede comprobar en el cuadro 1, donde se recogen una muestra de este tipo de trabajos aplicado a pases concretos, sta aparece como una de las variables explicativas impor-tantes del grado de criminalidad de una sociedad. Detengmonos en algunos anlisis concretos a modo de ejemplo.

Segn Merlo (2001) la cada del ndice global de criminalidad en EEUU entre 1981 y 1996 obedece al aumento de la probabilidad de detencin, la mejora de

Instituto de Estudios Fiscales

13

la economa y el envejecimiento demogrfico. La cada en la tasa de desempleo no habra tenido un impacto importante en este proceso ya que al tiempo que caa en trminos agregados, aumentaba para los jvenes, un colectivo altamente vulnerable al ejercicio del crimen. Por ltimo, el aumento de la desigualdad acontecido en el perodo impidi que el crimen se redujera todava ms. De hecho, de no haberse producido los cambios favorables a su reduccin expues-tos, el aumento de la desigualdad habra generado un aumento de la tasa de crmenes contra la propiedad del 59%. Para este autor, los dos determinantes principales del crimen son la tasa de detencin y el grado de desigualdad. Sin embargo, y como ejemplo de la complejidad asociada a este tipo de anlisis, no todos los estudios sobre esta cuestin para el caso de EEUU confirman estos resultados, As, por ejemplo, Allen (1996) no encuentran tal relacin para ningu-no de los delitos analizados, mientras que Kelly (2000) lo encuentra para algunos delitos (robo, asalto, crmenes violentos) y no para otros (robo de automvil, asesinato, hurto)8. Por su parte, en su anlisis de los determinantes del crimen en Argentina (basado en datos provinciales) entre 1900 y 1999, Cerro y Meloni (2000) obtienen una relacin positiva entre la criminalidad y la tasa de desem-pleo y el grado de desigualdad (expresado mediante un indicador de desigualdad educativa): segn sus estimaciones un aumento del 10% de la tasa de desem-pleo aumentara la tasa de criminalidad en 1,8%, mientras que un aumento del 10% del indicador de desigualdad lo hara en un 3,3%. Junto con estas variables, la criminalidad tambin responde positivamente al PIB per capita, lo que los au-tores interpretan en trminos de que las zonas ricas actan como atractores de delincuentes, y negativamente a la probabilidad de detencin y enjuiciamiento (un aumento de la probabilidad de detencin del 10% reduce la criminalidad en un 3,3%), de forma que tambin la desigualdad espacial afectara a la tasa de delincuencia. Al otro lado de los Andes, segn los resultados alcanzados por Nuez, et al. (2003), de su estudio de los determinantes del crimen (segn ti-pos) a partir de un anlisis de datos de panel de 13 regiones chilenas (1988-2000), el indicador de desigualdad ms comnmente utilizado, el ndice de Gini, no resulta significativo como determinante del crimen (en ninguna categora de delito), mientras que la razn de quintiles lo es en las categoras de homicidio y droga, aunque slo en este ltimo caso con el signo esperado. Por el contrario, la tasa de desempleo si resulta significativa.

8 De su repaso de estas cuestiones Soares (2004) concluye que los resultados, para el caso de EE.UU. y la variable desigualdad, varan entre un efecto positivo o no significativo segn el tipo de crimen y el estudio, no pudindose obtener del anlisis la existencia de un patrn claro. Esa misma conclusin se obtienen del trabajo de Fowles y Merva (1996) que incluye una revisin de siete trabajos anteriores (hasta mediados de los 80) sobre desigualdad y crimen en EEUU.

14

Cuadro 1

ALGUNOS ESTUDIOS SOBRE DESIGUALDAD E NDICES DE CRIMINALIDAD

Autor Pas Muestra y mtodo Resultado

Andrienko Rusia Datos de panel1990-98 para 70 re-giones rusas

La educacin afecta negativamente a la tasa de criminalidad, la desigualdad, el desempleo y los bajos niveles de ingre-sos afectan positivamente al nivel de vio-lencia (aunque no al de delitos contra la propiedad

Braithwaite (1979)

Varios pases

Meta-anlisis de 300investigaciones

Los pases con mayor desigualdad de in-gresos y menores gastos sociales tienen tasas ms altas de delincuencia

Bttner y Spengler (2003) Alemania

Panel de tres aosde 340-500 munici-palidades segn eltipo de crimen

El anlisis distingue entre delincuentes residentes y forneos. Se confirma el efecto positivo de la desigualdad y la po-breza sobre la criminalidad (en le caso de los primeros)

Demombynes y Ozler (2002)

Sudfrica

Estaciones de polica de jurisdicciones lo-cales. Negative bi-nomial regresionmodel

La desigualdad y el desempleo aparecen como variables significativa en crmenes violentos lo que no se explicara por la va beckeriana. Los delitos contra la propie-dad estn correlacionados positivamente con el nivel de gasto del rea y desem-pleo y menor medida con la desigualdad

Entorf y Spengler (2000)

Alemania Panel de landeralemanes

Ser joven y desempleado aumenta la probabilidad de delinquir

Hsieh y Pugh (1993)

Varios pases

Meta-anlisis de 34estudios sobre la re-lacin entre violencia y desigualdad

De los 76 casos en los que exista corre-lacin entre las variables de crimen vio-lento y desigualdad o pobreza, el 97 % de los casos la correlacin era positiva y relativamente robusta. El anlisis muestra una diferencia considerable en el tamao de la relacin.

Lee D. Y. (2002) EEUU, RU., Italia

Cointegracin, testde causalidad deGranger

La desigualdad de ingresos est cointe-grada con los delitos contra la propiedaden EEUU y RU, pero en Italia los resulta-dos dependen de la tcnica utilizada

Machin y Meghir (2000)

Inglaterra y Gales

42 distritos policiales 1975-96, crmenes contra la propiedad yrobo de coches(MCO)

La reduccin de los salarios de los traba-jadores no cualificados conduce a un au-mento de la delincuencia

(Sigue)

Instituto de Estudios Fiscales

15

(Continuacin)

Autor Pas Muestra y mtodo Resultado

Nilsson (2004) Suecia Datos de panel dembito comarcal1973-2000

El porcentaje de poblacin con ingresos inferiores al 10 % del ingreso medio apa-rece como variable explicativa en los deli-tos contra la propiedad 1% => 2,9 % robos con allanamiento e 5,9% ro-bos de coches. Lo mismo ocurre con el desempleo

Tsushima (1996) Japn 47 prefecturas,1984-86, regresin multietpica

Para homicidios y robo el desempleo y el porcentaje de poblacin joven (con signo - en el primer caso y + en el segundo) aparecen como los factores determinan-tes. El grado de urbanizacin y la des-igualdad cobran importancia para explicar los hurtos

Steven y Winter-Ebmer, (1999)

EEUU 1970-93

Se encuentran efectos positivos ye im-portantes del desempleo sobre las tasas de delitos en el caso de delitos especfi-cos y de delitos contra la propiedad

Fougere, Kramarz y Pouget (2006)

Francia 1999-2000 95 departamentos metropolitanos

Efecto positivo del desempleo y del desempleo juvenil

Papps y Wilkelmann (1999)

Nueva Zelanda

9 regiones, 1984-96 La evidencia respalda la existencia de re-lacin entre desempleo y tasa de delitos

Fuente: Elaboracin propia.

Por ltimo, en su trabajo sobre violencia y distribucin de la renta, Bourguig-non, Nez y Snchez (2002) defienden que slo una parte concreta de la dis-tribucin de la renta, y no sta de forma global, tal y como la recogen las medidas de desigualdad comnmente utilizadas, afecta al ndice de criminalidad (robo) de una sociedad. De su anlisis para las siete principales ciudades de Co-lombia entre 1986-96 mediante un modelo economtrico estructural concluyen que los delincuentes en este pas se encuentran en los hogares donde la renta per capita es inferior al 80% de la media. De forma que los cambios en la distri-bucin de los hogares por encima de ese umbral no tendran efectos sobre el ndice de criminalidad. Este resultado es coherente con la constatacin de que los individuos a la hora de establecer comparaciones no lo hacen con aquellos segmentos de la sociedad cuyos estilos de vida consideran totalmente fuera de su alcance, sino con aquellos otros ms prximos que actan como punto de referencia de su posicin social.

16

Alternativamente, la relacin entre desigualdad y delincuencia se puede con-trastar mediante anlisis de corte trasversal a partir de la comparacin del com-portamiento de ambas variables entre pases y a lo largo del tiempo utilizando anlisis de datos de panel. Probablemente los trabajos ms completos realizados desde esta perspectiva sean los de Fajnzylber, Lederman y Loayza (1998, 2000, 2002a, 2002b) en donde analizan de forma completa la capacidad explicativa de las principales variables consideradas en los modelos econmicos del crimen para un conjunto amplio de pases (34 en el caso de robos y 45 en el de homici-dios) y el perodo 1970-94. De su anlisis estos autores destacan tres conclusio-nes: una vez que por cualesquiera razones se eleva las tasa de delincuencia se crea un momento o dinmica (por las razones antes mencionadas, DC , W ,

H , esperadap ) que lo hacen autoperpetuarse; el crecimiento econmico, pro-bablemente mediante su efecto positivo en la capacidad del estado de embar-carse en programas de ndole social y en la mejora y mantenimiento de los servicios policiales, tienen un efecto depresivo sobre los ndices de delincuencia; por ltimo, una desigual distribucin de la renta, o mejor dicho, una inadecuada distribucin de los beneficios derivados del crecimiento econmico contribuye al aumento de la delincuencia. En lo que respecta a este ltimo punto, de acuer-do con las estimaciones de estos autores un aumento en un punto porcentual del ndice de Gini dara lugar a un aumento permanente de la tasa de robos del 4,6% (1,5% en el caso de homicidios). Estos autores obtienen tambin una in-teresante conclusin sobre la interaccin entre educacin y desigualdad, ya que en el caso de que la mejora de igualdad de oportunidades en acceso a la educa-cin no se traduzcan en un aumento en la igualdad y en mayor crecimiento eco-nmico, la mejora educativa repercutir en un empeoramiento y no en una mejora de la tasa de criminalidad violenta. Este resultado es coherente con el al-canzado por Soares (2004), en su anlisis de las diferencias de las tasas de crimi-nalidad en un grupo de 28-42 pases y los perodos 1975-83, 1984-1988 y 1989-94, con la diferencia, respecto al anlisis anterior, que Soares realiza una correc-cin en las series de criminalidad para compensar las diferencias en niveles de de-nuncias segn el nivel de desarrollo del pas. De su anlisis Soares concluye que la desigualdad (expresada en desigualdad de consumo entre la primera y la quinta quintila) es la variable ms consistentemente relacionada (positivamente) con las tasas de criminalidad (p. 175). La educacin y el crecimiento tendran un efecto negativo, mientras que la tasa de urbanizacin, la presencia policial, el PIB per ca-pita y la religin no mostraran una relacin estadsticamente significativa.

Para acabar, desde esta misma perspectiva, el trabajo de Entorf y Spengler (2000b) realizado a peticin de la Comisin Europea, estudia las interacciones entre criminalidad, situacin econmica y cohesin social para la UE (15) y para un grupo de regiones europeas. Su estudio confirma la relacin entre desem-pleo, desempleo de larga duracin, y en especial desempleo juvenil y la tasa de delincuencia (asaltos y delitos contra la propiedad), la renta per capita tambin

Instituto de Estudios Fiscales

17

afectara positivamente a la tasas de delitos, por ltimo, y de forma sorprenden-te, la elasticidad de la tasa de delitos con respecto a la tasa de actividad femenina tambin sera positiva (1,3 en el caso de los robos), relacin que se podra expli-car mediante argumentos del tipo de ruptura de modos de vida (el retraso de la edad de matrimonio y la tasa de divorcio estaran asociadas con una mayor tasa de delincuencia, con una elasticidad de 0,4-0,5 en el ltimo caso para robo y signi-ficativamente ms elevada en el primero), bien por el deterioro de la vida familiar la Fukuyama (1999) que ello pueda suponer, o simplemente porque la mayor actividad femenina aumenta las ocasiones para robos y allanamientos de morada.

En conjunto, a pesar de la dificultad de obtener resultados definitivos dados los problemas de autocorrelacin entre las variables fundamentales y los distin-tos niveles de representatividad de las estadsticas de crimen, la evidencia reco-gida ms arriba apunta razonablemente a la existencia de una relacin positiva entre desigualdad y criminalidad. Dicho esto, es importante sealar que esa re-lacin puede explicarse mediante dos mecanismos de transmisin complemen-tarios pero de muy distinta naturaleza. El primero de ellos sera el que se deriva directamente del modelo cannico simple de economa del crimen al que hemos aludido ms arriba. En l, la mayor desigualdad simplemente supone una mayor ganancia potencial del delito para los delincuentes, tanto por que las vc-timas tendrn mayores recursos de los que apropiarse, como porque el coste de oportunidad de dedicarse a actividades delictivas para los individuos (de baja renta) ser menor, incluyendo el coste de oportunidad de pasar temporadas en la crcel de ser detenidos y condenados (Fleisher, 1996). El segundo mecanis-mo, sin embargo, operara por caminos ms sutiles y se manifestara en un dete-rioro del factor de honestidad, H, que acta como restriccin (nunca absoluta ya que el robo estara permitido en situacin de necesidad extrema, el homicidio en defensa propia, etc.) a las conductas delictivas. En este caso, la desigualdad deslegitimara a los ojos del delincuente (y su entorno ms inmediato) a la socie-dad que la da cobijo y al sistema que la genera, convirtiendo en justos (fair) o adecuados comportamientos que de otra manera no se plantearan como alter-nativas. Este ltimo enfoque sera el suscrito desde planteamientos de corte ms sociolgico como el marxista o el enfoque de la anomia social. Desde esta aproximacin la (in)tolerancia de la desigualdad y por lo tanto la reaccin ante sta, no se puede explicar sin hacer alusin al medio sociocultural en el que se insertan los individuos: grandes niveles de desigualdad pueden ser as asumidos como justos si stos consideran que cumplen con una finalidad, mientras que otros ms pequeos pueden dar lugar a conductas violentas ya sean de carcter individual o colectivo. El socilogo Robert Merton (1910-2003), por ejemplo, toma el concepto de anomia acuado por Durkem9 y lo transforma para referir- 9 Emile Durkheim (1858-1917), introduce el concepto de anomia en su Divisin del trabajo en la sociedad (1893) para referirse al estado en el que normas sociales son confusas o inexistentes, un contexto que conduca a la aparicin de conductas desviadas como la delincuencia o el suicidio: las normas de comportamiento entre la gente desaparecen y nadie sabe lo que esperar del prjimo.

DanielaHighlight

DanielaHighlight

DanielaHighlight

DanielaHighlight

18

se a aquellas situaciones provocadas por una sociedad que sita en lo ms alto los logros de carcter econmico obtenidos, en su versin mtica, mediante la competencia en el mercado, sin tener en cuenta las enormes disparidades de condiciones de partida de la poblacin. Ese conflicto entre los criterios de xito social y las oportunidades para alcanzarlo dara lugar a distintos comportamien-tos segn las caractersticas de los sujetos sometidos a tensin. Algunos, los ms numerosos, optarn por el conformismo, otros por el ritualismo, definido como el abandono de la persecucin de los objetivos, pero manteniendo una plena integracin en la sociedad, otros buscarn vas de escape - abandonismo, a me-nudo en las drogas o el alcohol. En estos tres casos la respuesta no sera trans-gresora. Alternativamente los individuos pueden buscar vas innovadoras para alcanzar el xito mediante el ejercicio de actividades ilcitas, o rebelarse para cambiar los objetivos, en cuyo caso la desigualdad engendrar violencia.

No hay que pensar, sin embargo, que la violencia/delincuencia engendrada por la desigualdad econmica se va a dirigir prioritariamente contra aquellos ms beneficiados por la distribucin de la renta. Si la desigualdad opera minando la restriccin moral que acta como inhibidor de los comportamientos delicti-vos, es fcil que una vez desaparecida esa limitacin la delincuencia sea, en cier-to modo, ciega a la posicin de cada cual en la distribucin de la renta, a no ser por consideraciones de eficiencia. Por lo menos eso parece desprenderse de los anlisis de vctimas de crmenes de los que se deduce que es la poblacin de los estratos ms bajos de la distribucin de la renta la que tiene una mayor probabi-lidad de ser vctima de robos y asaltos.

Resumiendo, aunque con excepciones (Neumayer, 2005), el anlisis de la lite-ratura econmica, tanto terica como emprica, sobre los determinantes de la violencia parece avalar la existencia de una conexin causal estadsticamente signi-ficativa entre desigualdad y delincuencia. La suma de ello junto con la constatacin de existencia de cierta tendencia a la permanencia de las tasas de delitos, aunque los factores que en su momento provocaran su aumento hayan desaparecido, a modo de una histresis criminal, hara especialmente importante poner los me-dios para evitar cambios regresivos en la distribucin de la renta, especialmente en aquellos tramos con una mayor incidencia sobre la delincuencia10. 10 En todo caso, la existencia de este tipo de comportamientos no es algo enteramente no-vedoso en el mundo de la economa. Desde las teoras de consumo de Duesenberry a la teo-ra de la histresis, son mltiples los casos de comportamiento asimtricos de variables dependientes ante cambios en la variable independiente. La teora de la histresis, por ejem-plo, defiende que una vez alcanzado determinado nivel de desempleo, como resultado de, por ejemplo, una crisis de demanda, la solucin de la misma y la vuelta de la demanda efectiva a los niveles previos a la crisis no ser suficiente para resolver el problema de desempleo ge-nerado ya que por distintos mecanismos, la propia experiencia de desempleo habra alterado las posibilidades de recolocacin de los parados. En el caso que nos ocupa, se podra especu-lar que la decisin de dedicarse a actividades delictivas en ausencia de otras alternativas (de-bido, por ejemplo, al alto nivel de desempleo existente) no siempre es reversible, dando lugar

DanielaHighlight

Instituto de Estudios Fiscales

19

3. UNA APROXIMACIN A LOS DETERMINANTES 3. ECONMICOS DE LA DELINCUENCIA EN ESPAA

En lo que se refiere al caso espaol, ciertamente la literatura sobre determi-nantes econmicos de la delincuencia no es abundante. Slo hemos encontrado tres trabajos dedicados a esta cuestin. En el primero de ellos, Bandrs y Diez-Ticio (2001), exploran los determinantes de la tasa de delitos mediante un mo-delo de tres ecuaciones simultneas que relacionan la tasa de delitos, la tasa de resolucin de los mismos y la distribucin espacial de los recursos policiales, que se aplica al caso de los delitos competencia del Cuerpo de Polica Nacional en las capitales de provincia (exceptuando las tres correspondientes al Pas Vasco) en el ao 1995. De acuerdo con estos autores, tanto el nivel de renta per capita, como la educacin y el riesgo de captura influiran en la tasa de delincuencia, el primero de forma positiva, y los ltimos de forma negativa. Los autores tambin encuentran una relacin positiva entre delincuencia, desempleo y tamao de las ciudades, si bien, paradjicamente, la densidad de poblacin no sera un factor significativo a la hora de explicar la tasa de delincuencia. Aunque en este trabajo no se incorpora ninguna variable distributiva, los autores explican la relacin po-sitiva encontrada entre renta per capita y delincuencia echando mano de sta: la magnitud de este efecto (el impacto del PIB per capita sobre la tasa de delin-cuencia) depende del grado de desigualdad econmica de los grupos sociales ms desfavorecidos (p. 27).

El segundo trabajo, Rodrguez (2002), estudia los determinantes de la tasa de delincuencia en Espaa mediante un anlisis con datos de panel de las Comuni-dades Autnomas espaolas entre 1994 y 2001. En contraste con Bandrs y Diez-Ticio (2001), en este trabajo la tasa de detencin pierde poder explicativo cuando se tiene en cuenta su endogeneidad, al igual que ocurre con la tasa de desempleo. Por su parte, aunque el PIB per capita sigue siendo una variable re-levante en la determinacin de la tasa de delincuencia, su efecto es negativo so-bre sta. Curiosamente ambos autores acuden a la misma explicacin slo que a la inversa, para explicar la relacin PIB per capita delincuencia: para Ban-dres y Diez-Ticio, mayor PIB per capita significa mayores oportunidades de acti-vidades delictivas, para Rodrguez, mayores oportunidades de actividades legales. Ambos trabajos coinciden, sin embargo, en el papel depresor de la de-lincuencia que tiene la educacin. Por ltimo, en el trabajo de Rodrguez, cobran a un proceso de acostumbramiento o de segregacin (en el caso de existencia de condenas) que hara difcil la vuelta a la normalidad una vez superado del episodio de desempleo. Es de-cir, los delincuentes basan su comportamiento actual en la informacin pasada (Sah, 1991). Esto introduce un comportamiento dinmico de la variable delincuencia, que estara reflejado una relacin ente las tasas de delincuencia pasadas y las tasas de delincuencia en el presente, lo que nos lleva a pensar que el modelo de delincuencia es dinmico, es decir, un modelo autorregresivo multivariado. Este aspecto ser abordado en un epgrafe posterior.

20

fuerza las variables demogrficas (porcentaje de poblacin masculina de edad 16-24, y poblacin inmigrante), entre ellas, de nuevo a diferencia de Bandrs y Diez-Ticio, la densidad de poblacin.

En tercer lugar, Buonanno y Montolio (2005) analizan, desde una perspectiva dinmica, los determinantes socioeconmicos y demogrficos de la tasa de delin-cuencia tomando como unidad de referencia 42 provincias espaolas para el pe-rodo 1993 a 1999, diferenciando entre diversas tipologas de delincuencia. Estos autores tambin basan su anlisis en modelos de datos de panel, pero a diferencia de Rodrguez (2002), consideran al proceso de delincuencia como un modelo di-nmico donde las tasas retardadas de delincuencia forman parte de las variables explicativas. Adems, instrumentan las variables explicativas con problemas de en-dogeneidad o exogeneidad dbil, a travs de estimadores GMM system, lo que les permite eliminar las distintas fuentes de sesgo no tenidas en cuenta por los mode-los estticos de datos de panel. Los principales resultados obtenidos por estos au-tores muestran que las tasas de delincuencia retardadas y la tasa de esclarecimiento estn correlacionadas con las distintas tipologas de delincuencia contempladas por ellos. Adems, sugieren que los delitos contra la propiedad estn relacionados principalmente con variables socioeconmicas como la renta per cpi-ta, el crecimiento de la misma y el nivel educativo de la poblacin, mientras que los delitos contra las personas dependen sobre todo de factores demogrficos.

En resumen, tenemos tres trabajos que en gran medida muestran determi-nantes distintos, cuanto no directamente contradictorios, de la delincuencia, con lo que el punto de partida de nuestro anlisis no es muy halageo.

En el grfico 1 se recoge la evolucin de la tasa total de delitos conocidos (por cada 1000 habitantes) de Espaa entre 1972 y 2004. El comportamiento en el tiempo de esta variable es similar al que se puede encontrar en otros pases en lo que se refiere a la existencia de un fuerte aumento de la intensidad delicti-va, lo que ha llevado a analistas como Fukuyama (1999) a buscar causas comu-nes la gran ruptura detrs de los mismos. En la medida en que la evolucin de la tasa de delitos depende del comportamiento de la poblacin y de los delitos denunciados, se ha considerado oportuno recoger la evolucin separada de es-tas dos variables (grfico 1b), pudindose observar como el perfil temporal de la tasa de delitos est marcado fundamentalmente por el comportamiento de los delitos y no por el comportamiento de la poblacin. A modo de cautela hay que sealar que, debido a la longitud del perodo analizado, y a los cambios institu-cionales acontecidos durante el mismo (el paso de una dictadura a una demo-cracia plena) no se puede excluir que su evolucin se haya visto afectada por cambios en la forma de recoger informacin sobre los delitos o incluso cambios en la predisposicin de los ciudadanos a presentar las oportunas denuncias, lo que sin duda dificulta su interpretacin. Para obviar este problema algunos tra-bajos se centran en delitos ms difcilmente ocultables, como homicidios, sin

Instituto de Estudios Fiscales

21

embargo nosotros, en esta primera aproximacin, hemos considerado que el anlisis global de la delincuencia tena inters en s mismo a pesar del mayor riesgo que se corre en trminos de fiabilidad de los datos.

Grfico 1 DELITOS POR 1000 HABITANTES

0

5

10

15

20

25

30

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

Grfico 1b

DELITOS Y POBLACIN TOTAL. ESPAA 1972-2004

0

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

1972

1974

1976

1978

1980

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

Del

itos

0

5000000

10000000

15000000

20000000

25000000

30000000

35000000

40000000

45000000

Pobl

aci

n to

tal

Delitos denunciados Poblacin

Fuente: Ministerio del Interior y elaboracin propia.

22

En el grfico 1 se puede observar como la serie de datos utilizada para medir la tasa de delitos presenta dos claros perodos, el primero durante los aos 1973 a 1986 con una clara tendencia ascendente y el segundo de 1987 a 2004 donde la serie parece estabilizarse. A partir de los trabajos pioneros de David Cantor y Keneth Land (1985) el estudio de las propiedades de la tasa de delincuencia a travs de mtodos de series temporales ha sido algo frecuente en la literatura. Un aspecto esencial en este tipo de anlisis es el estudio de la estacionariedad de las series temporales, ya que la ausencia de la misma puede llevar a resulta-dos espurios en las regresiones realizadas para contrastar la relacin entre la variable no estacionaria y sus variables explicativas.

Para analizar las propiedades de la tasa de delincuencia respecto a la estacionariedad, habitualmente se han utilizado los conocidos test de raz unitaria que permiten contrastar la hiptesis de estacionariedad. Estos test parten de ecuaciones del tipo t1tt ayy += , ecuaciones que incluyen un trmino constante llamado deriva t1tt ayy ++= , o bien ecuaciones que incluyen deriva y tendencia temporal t1tt btayy +++= . Todas ellas tratan de estimar el valor del parmetro a , de modo que si el parmetro a . Las series no estacionarias I(1) han recibido el nombre de paseo aleatorio. 13 Es necesario incluir en el modelo que se va a estimar un nmero determinado de retardos de modo que se asegure que los residuos obtenidos siguen un proceso de ruido blanco. El nmero mximo de retardos considerados para realizar los test fue de uno, obtenido a partir de los criterios de informacin, en concreto el test de la razn de verosimilitud (LR). Los cri-terios de informacin de Akaike (AIC) y el criterio de informacin bayesiano (BIC) no son recomendables en test de races unitarias porque tienden a recomendar un nmero insufi-ciente de retardos. Vase Ng and Perron (1995) para un anlisis ms detallado.

Instituto de Estudios Fiscales

23

Cuadro 2 TEST DE RAZ UNITARIA PARA LA TASA DE DELITOS 1973-2004

Test Dickey-Fuller aumentado Observaciones 31

Test Phillips-Perron Observaciones 32

Estadstico Valores crticos

Mackinnon (p-value)

Estadstico Valores crticos

Mackinnon (p-value)

tTD -0.657 1% -4.3255% -3.576

10% -3.226

0.9759 -0.260 1% -4.316 5% -3.572

10% -3.223

0.9904

)TDln( t -1.260 1% -4.3255% -3.576

10% -3.226

0.8974 -0.632 1% -4.316 5% -3.572

10% -3.223

0.8974

Test Dickey-Fuller aumentado Observaciones 30

Test Phillips-Perron Observaciones 31

Estadstico Valores cr-ticos

Mackinnon (p-value)

Estadstico Valores cr-ticos

Mackinnon (p-value)

tTD -4.16 1% -4.28 5% -3.56 10% -3.21

0.0131 -4.153 1% -4.325 5% -3.576

10% -3.226

0.0053

)TDln( t -4.38 1% -4.28 5% -3.56 10% -3.21

0.008 -4.376 1% -4.325 5% -3.576

10% -3.226

0.0024

Ambos test sugieren que no se puede rechazar la hiptesis nula de no esta-cionariedad, lo que confirma que las series de tasas de delincuencia y su logaritmo siguen un proceso no estacionario de raz unitaria. Para determinar el orden de integracin se realizaron sendos test para variables en primeras diferencias, sien-do las hiptesis contrastadas )2(I:H0 frente a )1(I:H1 . La tasa de delitos en dife-rencias rechaz la hiptesis nula de no estacionariedad por lo que podemos concluir que la tasa de delincuencia y su logaritmo son procesos integrados de orden uno I(1) alrededor de una tendencia lineal. La interpretacin de estos resul-tados es que los cambios producidos en los factores que influyen en la tasa de delincuencia afectarn indefinidamente a las series futuras, por lo que nunca ten-dern a su nivel de equilibrio original, dificultando la efectividad de los procesos sociales enfocados a reducir dicha tasa (Greenberg , 2001).

La explicacin de este comportamiento observado en las tasas de delito en Espaa es particularmente compleja, ya que la dcada que va de mediados de los 70 a mediados de los 80 es un perodo de numerosos y profundos cambios

24

en multitud de mbitos sociales y econmicos, lo que dificulta el proceso de dis-criminacin entre posibles variables determinantes del comportamiento de la tasa de delito. Veamos a continuacin el comportamiento en Espaa de aquellas variables que tanto el anlisis terico resumido en la seccin 2 como la literatura emprica sobre los determinantes de la delincuencia consideran importantes a la hora de explicar su evolucin.

Empezando por las variables demogrficas, uno de los sospechosos habitua-les en la explicacin del delito es el porcentaje de hombres jvenes existente en la sociedad. Como seala Boyd (2000), tanto factores sociales como fisiolgi-cos hacen que los hombres jvenes sean un grupo ms proclive al delito que las mujeres o los hombres ms maduros, a lo que se podra aadir factores econ-micos (de acuerdo con el modelo desarrollado ms arriba) ya que los jvenes tienen unos salarios ms bajos y una tasa de desempleo ms elevada. En el grfi-co 2 se recoge la relacin existente en Espaa entre la tasa de delincuencia y el porcentaje de hombre 20-34 durante el periodo antes sealado. Como se pue-de apreciar el ajuste entre ambas variables es demasiado perfecto para ser ver-dad, ya que el 96 % de la varianza de la tasa de delitos quedara explicado por el comportamiento de esta variable demogrfica. El factor demogrfico aparece como un candidato importante en la explicacin del aumento de la tasa de de-lincuencia hasta la segunda mitad de la dcada de 1980 momento a partir del cual parece desaparecer la observada relacin positiva. No es sencillo explicar porqu a partir de determinado valor de concentracin de poblacin joven prcticamente se anula el efecto de sta sobre la tasa de delincuencia, algo que podra reflejar una mera coincidencia temporal de ambos fenmenos.

Grfico 2 % POBLACIN MASCULINA 20-34 Y TASA DE DELITOS

y = -1,7446x2 + 83,084x - 964,42R2 = 0,964

0

5

10

15

20

25

30

20 21 21 22 22 23 23 24 24 25 25

% Poblacin masculina 20-34

Tasa

de

delit

os

Fuente: Ministerio del Interior, Eurostat y elaboracin propia.

Instituto de Estudios Fiscales

25

El segundo factor de naturaleza demogrfica que consideraremos es el grado de urbanizacin de la poblacin. Las urbes en general, pero especialmente las grandes urbes, generan una sensacin de anonimidad que facilita el delito, al tiempo que pueden hacer que se debilite el capital social que lo dificulta. Duran-te el perodo contemplado Espaa ha profundizado su proceso de urbanizacin, con un aumento del 68 al 78%, en el ndice de urbanizacin, de forma que, co-mo podemos ver en el grfico 3, esta variable tambin se confirma, en un pri-mer anlisis, como fuertemente correlacionada con la tasa de delitos14. En este caso, de nuevo, volvemos a ver el mismo comportamiento de aplanamiento de la relacin para niveles altos de urbanizacin que parece comenzar nuevamente alrededor de la segunda mitad de la dcada de 1980. Este efecto se podra de-ber a que, a partir de un determinado momento, el crecimiento de una ciudad no aportara ningn factor ms de anonimidad, y por lo tanto se debilita la rela-cin entre ambas variables, aunque tambin, como ya sealamos ms arriba, esta relacin podra obedecer a la existencia de una tercera variable subyacente que afectara a ambas.

Grfico 3 TASA DE DELITOS Y GRADO DE URBANIZACIN

y = -0,0873x2 + 15,188x - 627,4R2 = 0,8475

0

5

10

15

20

25

30

66 68 70 72 74 76 78 80% de poblacin urbana

Tasa

de

delit

os

Fuente: Ministerio del Interior, WDI (2005) y elaboracin propia.

La tercera variable demogrfica considerada tiene que ver con el fuerte au-mento de la poblacin inmigrante experimentado en nuestro pas en los ltimos 14 La tasa de urbanizacin se define como poblacin que vive en municipios de 10.000 habi-tantes o ms con respecto a poblacin total a 1 de Julio de cada ao. Este es el criterio segui-do por el programa World Urbanization Prospects de las Naciones Unidas.

26

aos. En el debate sobre la inseguridad ciudadana es frecuente relacionar ambos fenmenos: delincuencia e inmigracin, conexin que a menudo se ilustra haciendo referencia al alto porcentaje de extranjeros, 30%, cumpliendo conde-na en las instituciones penitenciarias del pas15. Sin embargo, como se recoge en el grfico 4, independientemente del papel que la inmigracin pueda tener en la seguridad ciudadana en la actualidad, difcilmente se puede achacar el deterioro de sta experimentado en la dcada de los 80, con el fenmeno migratorio, ya que, como queda patenten en el grfico 4, el grueso de la inmigracin hacia nuestro pas se produce mucho despus de la escalada en la tasa de delincuen-cia. Es ms, cuando se analizan los datos en trminos de tasa de variacin, grfi-co 5, se comprueba la ausencia de una relacin estadstica simple entre ambas variables. Una posible interpretacin de estos resultados es que los inmigrantes, en su gran mayora, vienen a trabajar, lo cul no impide que entre los mismos exista personas que, de forma planificada (delincuencia organizada) o casual, se dediquen a actividades delictivas. En todo caso, como se ha sealado, la gran ruptura espaola se produce mucho antes de la conversin de nuestro pas en un pas de acogida de inmigrantes.

Grfico 4 TASA DE DELITOS (X 1000 HAB.) Y POBLACIN INMIGRANTE

COMO % DE LA POBLACIN TOTAL. ESPAA 1972-2005

0

5

10

15

20

25

30

1972

1974

1976

1978

1980

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1999

2001

2003

2005

% Inmigrantes

Tasa de Delitos

Fuente: INE, Ministerio del Interior y elaboracin propia.

15 Direccin General de Instituciones Penitenciarias, 30/4/2006, http://www.mir.es/instpeni/archivos/mensual.pdf.

Instituto de Estudios Fiscales

27

Grfico 5 TASA DE VARIACIN ANUAL DEL PORCENTAJE DE INMIGRACIN

SOBRE POBLACIN TOTAL Y DE LA TASA DE DELITOS

y = -0,2198x + 8,0216R2 = 0,066

-15

-10

-5

0

5

10

15

20

25

30

35

-20 -10 0 10 20 30 40 50

Tasa de variacin del % de poblacin inmigrante

Tasa

s de

varia

cin

de

la ta

sas d

e de

litos

Fuente: INE, Ministerio del Interior y elaboracin propia.

La ltima variable demogrfica sera la tasa de escolarizacin entre la pobla-cin Para ello se tom como variable proxy el porcentaje de poblacin en edad de trabajar analfabeta, sin estudios o con estudios primarios a partir de la base de datos de Capital humano elaborada por el IVIE. Como se puede observar en el grfico 6, en principio no parece existir una relacin entre el nivel educativo de la poblacin en edad de trabajar y la tasa de delitos.

Grfico 6 POBLACIN CON ESTUDIOS PRIMARIOS O INFERIORES Y TASA DE DELITOS

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

1972

1974

1976

1978

1980

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

Tasa

de

delit

os (x

1000

)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

% d

e po

blac

in

may

or d

e 16

ao

s con

men

or n

ivel

ed

ucat

ivo

Tasa de DelitosTasa de educacin

Fuente: IVIE y elaboracin propia.

28

Tras las variables demogrficas, el segundo grupo de factores a tener en cuenta son aquellos relacionados con el esfuerzo realizado en la represin de la delincuencia. A modo de primera aproximacin se considerarn dos ndices de resultados: la tasa de resolucin de delitos (% de delitos esclarecidos) y la tasa de reclusin carcelaria, y un ndice de input, el presupuesto dedicado a tareas de seguridad ciudadana. En todo caso, y a modo de cautela, hay que sealar que la existencia de feed backs entre la tasa de delitos y los recursos dedicados a la lu-cha contra el crimen hace que los resultados sean difciles de interpretar.

Comenzando por la primera de las variables mencionadas, la tasa de esclare-cimiento de delitos, en el grfico 7 se puede observar cmo, coincidiendo con el gran salto de la tasa de delincuencia acontecido desde mediados de los 70 a me-diados de los 80 se produce una cada muy significativa de la tasa de esclareci-miento de delitos, que se reduce a la mitad en el transcurso de una dcada, recuperndose ligeramente desde 1986. El grfico 8 refleja de forma clara la existencia de una relacin de tipo inverso entre ambas variables que desde la visin neoclsica se interpretara en trminos de un mayor coste de la delin-cuencia en presencia de unas tasas elevadas de esclarecimiento de delitos.

Grfico 7 TASA DE DELITOS Y TASA DE ESCLARECIMIENTO

0

5

10

15

20

25

30

1972

1974

1976

1978

1980

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

Tasa

de

delit

os (X

1000

)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

Tasa

de

escl

arec

imie

nto

(%)

Tasa de delitos x 1000T.Esclarecimiento %

Instituto de Estudios Fiscales

29

Grfico 8 TASA DE DELITOS X 1000 Y TASA DE ESCLARECIMIENTO

y = -1,0438x + 49,558R2 = 0,8781

0

5

10

15

20

25

30

35

15 20 25 30 35 40 45

Tasa de esclarecimiento (%)

Tasa

de

delit

os (x

100

0)

Fuente: Misterio del interior y elaboracin propia.

En lo que se refiere a la tasa de reclusin, desde en la ltima dcada y media

se ha producido un aumento sustantivo de sta, pasando del 0,85 por mil en 1990 al 1,36 en 2006. Ese aumento ha coincido con una reduccin de la tasa de delincuencia de cuatro puntos porcentuales, con lo que aparentemente, y al menos en trminos de relaciones simples, existira una relacin de tipo inverso entre ambas variables, ya sea por el efecto que una poltica penitenciaria ms dura tiene sobre la delincuencia al retirar a posibles delincuentes de las calles, ya sea por el efecto que tiene sobre el coste de delinquir.

Por ltimo, en el grfico 9 se reproduce la relacin existente entre la canti-dad de recursos dedicados a la seguridad y orden pblico por las Administracio-nes Pblicas (Administraciones central y autonmicas), la tasa de delitos y la tasa de esclarecimiento. Como era de prever, existe una relacin negativa entre la dimensin del presupuesto dedicado a seguridad y la tasa de delitos, si bien la relacin entre el gasto en seguridad ciudadana, cS , y la tasa de esclarecimiento

][ 7212,0R,S0005,0249,20TeT 2ce =+= es ms estrecha que entre gasto en segu-ridad ciudadana y tasa de delincuencia, ][ 3849,0R,861,26S0002,0TT 2cdd =+= .

30

Grfico 9 GASTO EN ORDEN PBLICO, TASA DE DELITOS Y TASA DE ESCLARECIMIENTO

20,00

21,00

22,00

23,00

24,00

25,00

26,00

27,00

28,00

29,00

1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

Tasa

de

delit

os (x

1000

) y d

ees

clar

ecim

ient

o (%

)

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

Gas

tpo

en o

rden

pb

lico

Tasa de esclarecimientoTasa de delitosGasto en orden pblico (Mill. 2004)

Fuente: Ministerio del Interior, IGAE y elaboracin propia.

El tercer grupo de variables lo conforman aquellas ms directamente relacio-nadas con los aspectos econmicos del crimen. La ausencia de una serie tempo-ral de datos de distribucin de la renta suficientemente larga impide comprobar directamente la existencia de una relacin entre desigualdad y delincuencia en nuestro pas, con lo que tendremos que conformarnos en esta etapa con anali-zar el efecto de otras variables como el nivel de renta o el desempleo. En todo caso, para finalizar se explorar la relacin desigualdad-delincuencia utilizando dos aproximaciones distintas: estimaciones de desigualdad personal derivadas a partir del estudio del comportamiento de la desigualdad salarial y desigualdad espacial.

La relacin entre tasa de delincuencia y tasas de desempleo ha sido estudiada por multitud de autores, entre los que destacan David Cantor y Kenneth Land (1985) (CL en lo sucesivo) cuyo trabajo supuso el punto de partida para nume-rosos anlisis posteriores basados en series temporales. Estos autores tuvieron en cuenta dos posibles formas en las que el desempleo poda influir sobre la de-lincuencia, algo que el resto de autores haba ignorado hasta ese momento. Por un lado, el desempleo puede aumentar la motivacin para delinquir (efecto moti-vacin) y por el otro, al pasar los desempleados ms tiempo en casa, puede re-ducirse el riesgo de que se produzcan delitos (efecto oportunidad). Por consiguiente, la tasa de desempleo estara relacionada de forma lineal con am-bos efectos, con el primero de forma positiva y con el segundo de forma negati-

Instituto de Estudios Fiscales

31

va. La aportacin ms importante de CL es que consideraron el efecto oportu-nidad como instantneo, mientras que el efecto motivacin era probable que tuviera un comportamiento retardado, ya que los recin desempleados tendran ahorros y ayudas sociales que serviran como ingresos alternativos durante algn tiempo despus de perder su trabajo. Para representar ambos efectos, CL utili-zan la tasa de desempleo diferenciada ( )1ttt UUU = para medir el efecto mo-tivacin, y la tasa de desempleo tU para medir el efecto oportunidad. La relacin lineal entre la tasa de delincuencia y los efectos mencionados del des-empleo vendra representada por la siguiente ecuacin:

itt1t UbUbaTD +++= (3) Donde el coeficiente 1b debera ser negativo y el 2b positivo.

Sin embargo este enfoque ha recibido numerosas crticas (Greenberg, 2001 o Britt, 2001) respecto al uso de la tasa de desempleo diferenciada para medir el efecto motivacin ya que, en primer lugar, no permite distinguir entre las per-sonas que han estado desempleadas por un largo perodo y las que han estado empleadas por un perodo corto, siendo evidente que la motivacin de cada grupo para cometer un delito es diferente. La segunda crtica est relacionada con el texto de CL, puesto que de l no se desprende una relacin de tTD con

tU sino con sus valores retardados 1tU . En el grfico 10 se representa la relacin aparente entre tasa de desempleo y

tasa de delincuencia espaola durante el perodo 1973-2004. Como se puede apreciar, en conjunto parece existir una relacin positiva entre ambas variables, con un 2R de 0,7, aunque basta detenerse brevemente en el anlisis del grfico para comprobar como tal relacin se explica casi exclusivamente por el com-portamiento de ambas variables hasta finales de la dcada de 1980, ya que a par-tir de entonces se estabiliza la tasa de delincuencia, al tiempo que el desempleo crece (hasta 1995) o decrece (desde entonces). De hecho el grfico ms bien parece indicar que existen dos comportamientos claramente diferenciados: una primera etapa (1973-1987) en la que la asociacin entre ambas variables es clara y positiva, y una segunda etapa (1988-2004) en la que las variaciones en el des-empleo no parecen afectar a la tasa de delincuencia.

32

Grfico 10 TASA DE DELITOS POR 1000 HABITANTES Y TASA DE DESEMPLEO

19881987

19931999

19891990199119922000

2001200220032004

1995199619971998

199419861985

1984

1983

19821981198019791978

19771976

197519741973

y = 0 ,9 279 x + 5,19 45R2 = 0 ,6 99 4

0

5

10

15

20

2 5

30

0 ,0 0 5,00 10 ,0 0 15,0 0 20 ,00 2 5,00 30 ,00

Tasa de d esempleo

Tasa

de

delit

os x

1000

Fuente: Ministerio del Interior, EPA y elaboracin propia.

Al analizar ambos perodos por separado (grfico 11) se observa que el coefi-ciente de determinacin 2R es muy elevado hasta 1987 mostrando una fuerte relacin lineal entre ambas variables, mientras que a partir de ese momento, las tasas de delito se estabilizan alrededor del 25%, pareciendo mostrar una inde-pendencia respecto a la tasa de desempleo.

Grfico 11 DESCOMPOSICIN EN DOS PERIODOS DE LA RELACIN DESEMPLEO-DELINCUENCIA

Perodo 1973-1987 Perodo 1988-2004

y = -0,0505x + 25,035R2 = 0,0277

0

5

10

15

20

25

30

10 12 14 16 18 20 22 24

Tasa de desempleo

Fuente: Ministerio del Interior, EPA y elaboracin propia.

Siguiendo la propuesta de CL a continuacin se ha procedido a contrastar los efectos motivacin y oportunidad en Espaa para los dos perodos considerados, obteniendo los resultados reproducidos en el cuadro 3. Hasta 1987 el efecto opor-

y = 0,7416x + 2,7764R 2 = 0,9366

0

5

10

15

20

25

0 5 10 15 20 25

Tasa de desem pleo

Tasa

de

delit

os

Instituto de Estudios Fiscales

33

tunidad es el nico significativo aunque con signo contrario al predicho por la lite-ratura lo que podra ser interpretado como que los desempleados estn menos tiempo y no ms en casa, aumentando de esta manera las oportunidades de los delincuentes. En todo caso, en un pas con, por aquella poca, una baja tasa de actividad femenina, el efecto oportunidad necesariamente tendra que tener una menor intensidad. A partir de 1987 ambos efectos dejan de ser significativos. Al considerar la diferencia en tasa de desempleo retardada un perodo como varia-ble proxy del efecto motivacin, en ambos perodos considerados result signifi-cativa aunque el signo obtenido segua siendo opuesto al terico. De haberse obtenido estos resultados en otros pases con un mayor nivel de proteccin social se podra defender que la existencia de prestaciones por desempleo debilitaran el efecto motivacin del desempleo, pero en Espaa, con un nivel de cobertura de las prestaciones por desempleo que en la dcada de 1980 estaba por debajo de 1/3 de los desempleados no parece que esta explicacin sea verosmil, espe-cialmente si tenemos en cuenta que el signo es el contrario del esperado de acuerdo con el modelo de CL. En ambos perodos, al considerar dos retardos en

tU , sus coeficientes estimados dejaron de ser significativos. Cuadro 3

CONTRASTACIN DEL EFECTO OPORTUNIDAD Y EFECTO MOTIVACIN. ESPAA, PERODOS 1973-87 Y 1988-2004

Variable dependiente tTD 1972-1987 1988-2004 1972-1987c) 1988-2004d)Tasa de Desempleo 0.102

(2.33)** 0.053 (0.82)

0.120 (-3.30)*

0.086 (1.15)

Crecimiento en la Tasa de desempleo

-0.248 (-0.81)

-0.269 (-1.66)

Crecimiento en la Tasa de desempleo retardada 1 periodo

-0.527 (-1.93)***

-0.299 (-2.46)**

Constante 0.513 (0.73)

-1.296 (-1.00)

0.723 (1.56)

-1.887 (-1.27)**

Observaciones 15 15 15 15 Test F (p-valor) 0.09 0.23 0.01 0.07

2R 0.32(1) 0.21 0.35 0.20

Entre parntesis el t-ratio. * significativo < 1% , ** significativo < 5%, * **significativo < 10%. (1) A pesar del nmero reducido de grados de libertad con el que estamos trabajando, los coeficientes de correlacin (r=0.5731 y r=0.5963) obtenidos a partir de los coeficientes de-determinacin para el perodo 1972-1987, se situaron por encima del valor crtico para 12 y 14 grados de libertad respectivamente al 95% de significatividad segn la tabla de valores crticos del coeficiente de correlacin de Pearson, lo que demuestra que existe una relacin significativa entre el crecimiento de la tasa de delincuencia y la tasa desempleo durante el pe-rodo 1972-1987. No sucede lo mismo para el perodo 1988-2004 donde los coeficientes de correlacin son inferiores a los valores crticos tericos al 95%, demostrando que no existe una relacin significativa entre las variables explicativas y la variable dependiente.

34

La segunda variable econmica analizada fue el PIB per capita, como se ha sealado con anterioridad, el nivel de renta agregado de una economa, que re-flejara la rentabilidad de dedicarse a una actividad delictiva, se considera nor-malmente como una variable determinante de la tasa de delincuencia, y as aparece en los tres trabajos empricos sobre esta cuestin en Espaa arriba co-mentados (aunque, sorprendentemente con signo distinto en dos de ellos). Co-mo se puede ver en el grfico 12, donde se reproduce la tasa de delitos y el PIB per capita espaol (en euros a precios del ao 2000), el PIB per capita y la tasa de delitos en el perodo 1972-2004 muestran una relacin similar a la observada en las variables anteriores, con una relacin directa entre ambas hasta la segunda mitad de la dcada de 1980, momento a partir del cual parece desaparecer.

Grfico 12

PIB PER CAPITA Y TASA DE DELITOS

19871990

y = -8E-07x2 + 0,0214x - 121,96R2 = 0,8225

0

5

10

15

20

25

30

8000 9000 10000 11000 12000 13000 14000 15000 16000 17000 18000

PIB per capita ( 2000)

Tasa

de

delit

os (x

1000

)

Fuente: AMECO Database, Ministerio del Interior y elaboracin propia.

La tercera variable econmica considerada en el anlisis de la tasa de delin-cuencia es la desigualdad personal de la renta. Sin embargo, como se ha sea-lado con anterioridad, desafortunadamente no disponemos de una serie suficientemente larga de datos de distribucin de la renta para poder contras-tar el efecto de la desigualdad sobre las tasas de delincuencia. En todo caso, los datos disponibles de distintas Encuestas de Presupuestos Familiares para 1964, 1967, 1970, 1973, 1980 y 1990 indican una cada del ndice de Gini, que pasa-ra de la rbita del 0,45 a la rbita del 0,33, comportamiento que, en una pri-mera aproximacin, no avalara la existencia de una relacin directa entre

Instituto de Estudios Fiscales

35

desigualdad y delincuencia, ya que, como se recordar, precisamente esos aos de reduccin de la desigualdad coinciden con un aumento importante de la tasa de delincuencia. Entre 1994 y 2002, aos para los que se dispone de una serie homognea obtenida a partir del Panel de Hogares de la Unin Europea, PHOGUE, la desigualdad se reduce ligeramente del 0,34 al 0,31, dejndose entrever la existencia de cierta relacin directa entre desigualdad y delincuen-cia, aunque tal relacin no sea ni clara ni intensa. Por lo tanto, poco se puede decir sobre la relacin desigualdad delincuencia para el conjunto del perodo. Obviamente, bien podra ocurrir que otros factores estuvieran actuando en direccin opuesta neutralizando el efecto terico de la reduccin de la des-igualdad. Con al finalidad de resolver, si quiera parcialmente, esta carencia se han explorado dos vas alternativas de resolver la carencia de datos directos de desigualdad personal. La primera de ellas pretende aproximar el comporta-miento de la distribucin de la renta utilizando para ello una estimacin del n-dice de Gini derivada de la relacin economtrica existente entre los datos de dispersin intrasectorial de los salarios del sector industrial de UTIP-UNIDO, otras variables y la base de datos de distribucin del Banco Mundial de Deinin-ger y Squire realizada en el marco del denominado Inequality Project de la Uni-versidad de Texas, Austin 16. Utilizando como variable proxy el Estimated Household Income Inequality Data Set (EHII) en base 1 y en logaritmos (datos desde 1972 hasta 1999) en el grfico 13 se puede observar como existe una clara relacin lineal directa entre la tasa de delincuencia y el ndice de desigual-dad a partir de 1978, aunque no es as cuando se contempla el conjunto del periodo.

Grfico 13 DESIGUALDAD ESTIMADA Y DELINCUENCIA

Perodo 1972-1999 Perodo 1978-1999

y = 0.0864x - 1.2072R2 = 0.9113

-1.02

-1

-0.98

-0.96

-0.94

-0.92

-0.90 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5

Fuente: Ministerio del Interior, UTIP-UNIDO (EHII) y elaboracin propia.

16 Para ms detalles, vase Galbraith y Kumh (2004).

-1.02 -1

-0.98 -0.96 -0.94 -0.92 -0.9

-0.88 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5

ln(EHII)

ln(TD)

36

La segunda variable proxy utilizada para contrastar la relacin entre tasa de delincuencia y la desigualdad personal de la renta fue el ndice UTIP-UNIDO de dispersin salarial intrasectorial (4 dgitos). En este caso se utiliza el ndice de Theil. Los resultados (grfico 14) fueron similares al caso anterior aunque la re-lacin directa entre ambas variables es menos evidente.

Grfico 14 DESIGUALDAD INTRASECTORIAL Y TASA DE DELINCUENCIA

-4

-3.8

-3.6

-3.4

-3.2

-3

-2.81 1.5 2 2.5 3 3.5

ln(TD)

ln(UTIP)

Fuente: Fuente: Ministerio del Interior, UTIP-UNIDO y elaboracin propia.

Por ltimo, una alternativa en el anlisis de desigualdad sera utilizar como va-riable distributiva la desigualdad espacial, en concreto la desigualdad en renta per capita de las 17 Comunidades Autnomas espaolas medida a travs del ndice de entropa generalizada, GE (0) ponderada por la poblacin relativa17. En la medida en que la desigualdad espacial y personal pueden adoptar comporta-mientos distintos, esta opcin plantea, sin embargo, diversos problemas. En to-do caso, se ha decidido mantener la variable tanto por la informacin que sobre dinmica distributiva pudiera aportar, como por la posibilidad que las diferencias en renta regional, y sobre todo la concentracin de sta en algunas regiones, 17 El ndice de entropa generalizado ponderado por la frecuencia relativa de la poblacin para una aversin a la desigualdad 0= sera:

=

=

n

1i iylogpi)0(GE , (4)

17 La ecuacin toma el valor 0 cuando existe igualdad perfecta (equidistribucin), pero, sin embargo, no est definida para distribuciones con renta per cpita cero, lo cual obviamente no es posible.

Instituto de Estudios Fiscales

37

pueda actuar como un atractor/generador de delincuencia por motivos econ-micos. El grfico 15 reproduce un resultado que ya es familiar, existencia de una clara relacin negativa entre la tasa de delincuencia y la desigualdad espacial has-ta 1987, momento a partir del cual dicha relacin pierde intensidad.

Grfico 15

DESCOMPOSICIN EN DOS PERIODOS DE LA RELACIN DESIGUALDAD REGIONAL DE PIB PER CAPITA DELINCUENCIA

PERODO 1972-1987 PERODO 1988-2004

y = -0.3412x - 3.1173R2 = 0.899

-4.3

-4.2

-4.1

-4

-3.9

-3.8

-3.7

-3.6

-3.51 1.5 2 2.5 3 3.5

ln(TD)

ln(GE0

)

y = -1.0407x - 0.6649R2 = 0.2972

-4.25

-4.2

-4.15

-4.1

-4.05

-4

-3.95

-3.9

-3.853 3.1 3.2 3.3

ln(TD)

ln(G

E0)

Fuente: Ministerio del Interior, Martn Mayoral (2007) y elaboracin propia.

3.1. Estimacin de un modelo de los determinantes 3.1. de la tasa de delincuencia

Una vez realizado el anlisis temporal de las principales variables socio-econmicas que pueden influir sobre la evolucin de la tasa de delincuencia, pa-saremos a continuacin a integrarlas en un modelo economtrico de series temporales para estimar su influencia conjunta sobre la tasa de delincuencia. La especificacin del modelo que planteamos es la siguiente:

itj

1iiti0t uXTD ++=

= (5)

donde tTD es el logaritmo de la tasa de delincuencia, itX es una matriz que con-tiene el logaritmo de las distintas variables socio-econmicas determinantes de la tasa de delincuencia, en concreto: la tasa de desempleo, el porcentaje de po-blacin masculina entre 20 y 34 aos, el porcentaje de poblacin urbana, la tasa de esclarecimiento de delitos, el PIBpc, el porcentaje de poblacin ocupada analfabeta, sin estudios o con estudios primarios, el ndice de desigualdad EHII y el UTIP y finalmente el ndice GE(0) regional ponderado por la poblacin relati-va. El porcentaje de poblacin inmigrante con respecto a la poblacin total es-paola se tuvo en cuenta en las estimaciones del modelo transformado aunque

38

en todos los casos esta variable result no significativa. Finalmente itu es la per-

turbacin aleatoria )2iidN(0, . Al igual que en los anlisis previos, se tuvieron en cuenta dos subperodos, 1972-1987 y 1988-2004. Todas las estimaciones se realizaron de forma robustas a la heterocedasticidad. Los resultados obtenidos se reproducen en el cuadro 4.

Cuadro 4 RESULTADOS DE LA ESTIMACIN DEL MODELO DE DELINCUENCIA EN ESPAA

1972-1987 1988-2004 Variable

MCO C-O MCO C-O

Tasa de Desempleo 0.880 (1.82)

1.172 (2.38)**

-0.268 (-0.42)

-1.154 (-4.48)**

Tasa de Juventud ( 20 a 34 aos) 8.19 (0.94)

7.916 (0.95)

1.819 (0.67)

-4.269 (-0.40)

Tasa de urbanizacin -16.687 (-1.09)

-28.30 (-1.84)***

-13.49 (-0.35)

50.619 (3.42)***

Tasa de esclarecimiento -0.50 (-1.94)***

-0.469 (-2.06)***

-0.101 (-0.17)

0.313 (1.34)

PIB p.c. 1.292 (0.90)

3.319 (2.22)***

-0.347 (-0.08)

-7.868 (-3.72)***

Desigualdad espacial. GE(0) -0.418 (-1.00)

-0.590 (-1.46)

0.165 (0.58)

-0.346 (-1.85)

Tasa de educacin 1.510 (0.64)

1.956 (0.86)

-0.421 (-0.57)

-0.440 (-2.09)

Desigualdad EHII 0.510 (0.44)

0.767 (0.65)

-2.445 (-0.549)

-5.098 (-2.07)

Constante 28.49 (0.71)

56.512 (1.66)

60.37 (0.46)

-137.84 (-3.05)***

Observaciones 16 15 12 11

Test F (p-valor) 0.00 0.00 0.06 0.00

Durbin-Watson 2.08 = -0.12

2.95 = -0.19

2R 0.99 0.99 0.90 0.99

Todas las variables estn expresadas en logaritmos. Entre parntesis el t-valor. * significativo < 1% , ** significativo < 5%, * **significativo < 10%.

Las primeras columnas en cada perodo corresponden a los anlisis de regre-sin lineal por MCO. El elevado valor del coeficiente de determinacin con la

Instituto de Estudios Fiscales

39

mayor parte de coeficientes estadsticamente no significativos es indicador de presencia de multicolinealidad entre las variables explicativas18. Un segundo problema de este anlisis es que la regresin se est aplicando sobre series no estacionarias, como se demostr en apartados anteriores. Desde un punto de vista economtrico, las implicaciones de la tasa de delincuencia como una reali-zacin de un proceso de raz unitaria, son que deben ser explicadas necesaria-mente por otro proceso de raz unitaria, por lo que al menos, una de las variables explicativas debe ser I(1), aunque el resto sean estacionarias I(0). Adems, no se pueden llevar a cabo regresiones cuando en ambos lados de la ecuacin existen variables I(1) ya que los resultados obtenidos pueden ser espu-rios. Por ese motivo, la mayora de autores han tratado de eliminar la no esta-cionariedad diferenciando ambas partes de la ecuacin19.

A tal fin, en las segundas columnas de cada perodo se presentan los resulta-dos obtenidos al transformar nuestro modelo de los determinantes de la delin-cuencia por el mtodo Cochrane-Orcutt que consiste en restarle a cada variable su valor retardado, ponderado por el coeficiente de autocorrelacin , asu-miendo que las perturbaciones tu siguen un proceso autorregresivo de primer orden AR(1) de modo que t1tt uu += con 11 . Una ventaja adicional de esta transformacin es que adems elimina los posibles problemas de autoco-rrelacin en los residuos. Por consiguiente, la ecuacin (5) se convierte en:

)uu()XX()TDTD( 1itit1itj

1iiti01tt

= ++= (6)

Los resultados obtenidos en la estimacin de la ecuacin (6) muestran que todos los coeficientes estimados son conjuntamente significativos segn los re-sultados del test F para ambos perodos. Durante el perodo 1972 a 1987, la ta-sa de desempleo y el nivel de renta per cpita fueron significativos afectando positivamente a la tasa de delincuencia, mientras que la tasa de esclarecimiento y el porcentaje de poblacin urbana resultaron significativos con signo negativo. El resto de variables consideradas result ser no significativo. A su vez, el pero-do 1988-2004 muestra que la tasa de desempleo y el nivel de renta per cpita fueron significativos con signo negativo, mientas que el porcentaje de poblacin

18 Una alternativa para corregir el problema de la multicolinealidad sera eliminar todas las variables del modelo que presentan correlaciones elevadas. Sin embargo, como nuestro obje-tivo es modelar los determinantes de la tasa de delincuencia, se ha optado por ignorar dicho problema. 19 Este mtodo tiene como principal limitacin la eliminacin de la informacin sobre las ten-dencias a largo plazo, permitiendo nicamente medir las fluctuaciones a corto plazo (Green-berg, 2001). En todo caso hemos credo interesante llevar a cabo este anlisis para medir las relaciones existentes entre el crecimiento de la tasa de delincuencia y el crecimiento de las variables explicativas consideradas en el modelo.

40

urbana lo fue con signo positivo. El ndice de desigualdad regional result no sig-nificativo, al igual que el ndice de desigualdad personal EHII20.

3.2. Anlisis regional de la tasa de delincuencia

Una forma alternativa de estudiar la contribucin de los factores socio-econmicos mencionados en la determinacin de la tasa de delincuencia es comparando la evolucin a nivel regional de las distintas variables que forman parte del modelo desarrollado en la seccin anterior. Como se puede comprobar en el grfico 13, en 2004 existan diferencias significativas en las tasas de delin-cuencia entre las regiones espaolas, con valores que oscilaban entre un mnimo de 11,1 x 1000 en Castilla y Len, a un mximo de 47,7 x 1000 en Baleares.

Grfico 16 TASA DE DELITOS POR COMUNIDADES AUTNOMAS

(ms Ceuta y Melilla). 2004 Grfico 16. Tasa de delitos por Comunidades Autnomas (ms Ceuta y Melilla). 2004

11,1 11,2 11,5 11,7 12,2 12,413,6 14,1

17,2 19,421,9 22,2 23,8

29,434,5

47,7

15,4

26,1

45,5 46,1

0

10

20

30

40

50

60

C-L

Astur

ias

Canta

bria

Navar

ra

Extre

madu

raGa

licia

C-M

La Ri

oja

Arag

n

Catal

ua

Pas V

asco

Total

Murci

a

Anda

luca

Cana

rias

Madri

d

C. Va

lencia

naMe

lilla

Ceuta

Balea

res

Tasa

de

delit

os (x

100

0 ha

b.)

Fuente: Ministerio del Interior (2005).

7

Con el fin de estudiar la influencia de las distintas variables sobre la tasa de delincuencia a nivel regional, se tomaron como punto de partida series de delin-cuencia y esclarecimiento obtenidas, como en la seccin anterior, de los distin-tos Anuarios Estadsticos del Ministerio del Interior. Adems se incluyeron datos de distribucin personal de la renta obtenidos a partir de la Encuesta Continua de Presupuestos Familiares elaborada por el INE, lo que restringi el anlisis al perodo 1998-2002 para 17 regiones espaolas21. 20 Dado el bajo nmero de observaciones en relacin al nmero de variables incorporadas en el ajuste, no es extrao obtener un valor elevado de R2 como el recogido en el cuadro 4, de ah que su interpretacin, no sea relevante. 21 Ceuta y Melilla fueron excluidos del anlisis por falta de informacin.

Instituto de Estudios Fiscales

41

Por otra parte, se consider que la variable dependiente poda estar afectada no solo por las variables socioeconmicas o demogrficas descritas previamente sino por otras variables, que no siendo directamente mesurables o no estando contempladas en el modelo, entraran a formar parte del trmino de error. Ello podra provocar problemas de sesgo e ineficiencia en los estimadores obtenidos, motivados por la correlacin entre la perturbacin aleatoria y las variables expli-cativas. Por esa razn, la mayor parte de autores han utilizado la metodologa de datos de panel ya que tiene la ventaja de eliminar estos problemas controlando los efectos no considerados en el modelo a travs de diversos procedimientos como el de variables dicotmicas (LSDV), o aquellos basados en transformacio-nes de la ecuacin a estimar, como el de Primeras Diferencias (PD) o el Intra-Grupos (IG).

Otro aspecto que ha sido considerado, (vase Glaeser et al., 1996 o Fajnzyl-ber et al., 2002b entre otros), es que la decisin de delinquir es un proceso di-nmico, lo que implica que las tasas de delincuencia pasadas pueden afectar a las tasas actuales22, estando, por consiguiente, ante la presencia de un fenmeno de histresis. Ello implica que el modelo de delincuencia a estimar debera incluir entre las variables explicativas, la variable dependiente retardada ( )1itTD , con-virtindose en un modelo autorregresivo de orden uno. En este sentido, la ecuacin general del modelo dinmico de delincuencia sera similar a la propues-ta por Buonanno y Montolio (2005):

ittiit1itit uXTDTD ++++= (7) donde itTD es el logaritmo de la tasa de delincuencia

23 de la regin i en el ao t.

1itTD sera el logaritmo de la tasa de delincuencia del ao anterior; el vector itX contendra las distintas variables socioeconmicas y demogrficas descritas en las secciones anteriores que pueden influir sobre la variable dependiente; i re-presentara los posibles efectos individuales no observados que no estn recogi-dos en itX , que son especficos de cada regin pero invariables en el tiempo, mientras que t refleja los efectos temporales que son comunes a las distintas regiones pero cambiantes a lo largo del tiempo (por ejemplo, cambios produci- 22 Como mencionan Bounanno y Montolio (2005), los delincuentes van adquiriendo expe-riencia que reduce los costes de entrada learning by doing (es decir, la variable Cd). Ade-ms, como ya se ha indicado, tener antecedentes por lo general afecta negativamente a las oportunidades de los exdelincuentes de encontrar un trabajo legal y reduce su salario, lo que incentivara a su reincidencia. 23 Se excluyen los delitos menores llamados faltas para evitar posibles sesgos de agregacin (Cherry y List, 2002, p. 81). Adems se consideraron logaritmos para minimizar los proble-mas de heterocedasticidad del trmino de error. Al estimar el modelo en logaritmos, los co-eficientes obtenidos permiten obtener las elasticidades de la tasa de delincuencia con respecto a los distintos regresores considerados.

42

dos en la legislacin penal, polticas econmicas aplicadas, etc.). Finalmente itu sera la perturbacin aleatoria que vara entre regiones y a lo largo del perodo, considerado iidN(0, 2u ).

Sin embargo, como menciona Nerlove (2000), la inclusin de la variable de-pendiente entre los regresores tiene mltiples implicaciones. La primera de ellas es que la variable autorregresiva ( )1itTD ser predeterminada o dbilmente exgena en modelos con efectos fijos24, y endgena en modelos con efectos aleatorios25. Adems, esta variable estar correlacionada con posibles efectos individuales no observados, tanto si son considerados efectos fijos como aleato-rios, dado que i es parte del proceso que genera 1itTD . Ello supone que, tanto los estimadores tradici