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Evolución del pago de coimas a la policía en el Perú entre los periodos 2005-2006 y 2012-2013 y su impacto en la economía familiar

Gustavo Riesco Lind es Magíster en Dirección de Empresas por la Universidad ESAN y Licenciado en Economía por la Universidad del Pacífico. Es jefe del área de Análisis y

Estudios Estratégicos de la Universidad Católica San Pablo y docente e investigador de la misma universidad. Es socio gerente de Aurum Consultoría y Mercado.

Contacto: [email protected]

Luis Alpaca Zúñiga es Bachiller en Ingeniería Industrial por la Universidad Católica San Pablo. Es asistente del área de Análisis y Estudios Estratégicos

de la Universidad Católica San Pablo.Contacto: [email protected]

Walter Arias Gallegos es Maestro en Ciencias de la Educación con mención enPsicopedagogía Cognitiva por la Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo.

Es profesor auxiliar y docente investigador de la Universidad Católica San Pablo.Contacto: [email protected]

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Evolución del pago de coimas a la policía en el Perú entre los periodos 2005-2006 y 2012-2013 y su impacto en la economía familiar

Evolution of bribe payments to police in Peru between 2005-2006 and 2012-2013 and its impact in the family economy

Gustavo Riesco Lind, Luis Alpaca Zúñiga y Walter L. Arias GallegosUniversidad Católica San Pablo, Arequipa, Perú

Recibido: 30-03-2015 Aceptado: 28-08-2015

ResumenEl presente estudio analiza el impacto que tiene el pago de sobornos («coimas») en la econo-mía de los hogares peruanos y compara los datos para dos periodos, 2005-2006 y 2012-2013. Para ello se tomó la información de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO), consideran-do variables como monto pagado en sobornos, gasto del hogar, ubicación geográfica, entre otras características del hogar. Se parte de un análisis comparativo para luego aplicar un aná-lisis de regresión para valorar el impacto de las variables. Los resultados sugieren que la utili-zación de los servicios de la policía se ha incrementado, con 1.89% de los hogares encuestados en 2012-2013 haciendo uso del servicio en los 12 meses anteriores a la encuesta, por encima del 0.23% registrado en 2005-2006. Entre los dos periodos, el porcentaje de hogares usuarios del servicio que pagaron algún soborno a la policía se redujo significativamente, de 28.36% en 2005-2006 a 22.56% en 2012-2013. En ambos periodos se observa que la utilización de servicios de la policía es mayor en los quintiles más altos en comparación con los más bajos. También se muestra un análisis predictivo de las variables que tienen impacto en la probabi-lidad del pago de sobornos.

Palabras ClaveInequidad, soborno, corrupción, policía, gasto de hogar.

SummaryThis study analyzes the impact of the payment of bribes in the economy of the Peruvian ho-mes and compares data for two periods, 2005-2006 and 2012-2013. For this study, the infor-mation was taken from the National Household Survey (ENAHO), taking into consideration variables such as amount paid in bribes, household expenditure, geographic location, and other household characteristics. Starting from a comparative analysis so then we can apply a regression analysis to assess the impact of the variables. The results suggest that the use of the services of the police has increased, with 1.89 % of the households surveyed in 2012-2013 by making use of the service in the 12 months preceding the survey, above the 0.23 % recorded in 2005-2006. Between both periods, the percentage of homes users who paid some bribe to

Revista de Investigación (Arequipa) ISSN versión impresa 2309-6683 Rev. Investig. (Arequipa. En línea) ISSN versión electrónica 2309-6691

Año 2015, Volumen 6, 77-99

Gustavo Riesco Lind, Luis Alpaca Zúñiga y Walter L. Arias Gallegos

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the police diminished significantly, of 28.36 % in 2005-2006 to 22.56 % in 2012-2013. In both periods it shows that the use of police services is greater in the highest quintile compared with the lowest. A predictive analysis of the variables that impact the probability of paying bribes is also shown.

Key WordsInequality, bribery, corruption, police, household spending.

Introducción

La corrupción es un tema que ha atraído amplia atención de los investigadores en el mundo, especialmente en lo que se refiere al costo de la corrupción en términos de crecimiento económico de los países (Tanzi, 1998), pero también en el ámbito micro-económico (Bertrand, Djankov, Hanna & Mullainathan, 2006). Un estudio mundial de Transparencia Internacional (Hardoon y Heinrich, 2013) encontró que uno de cada cuatro personas encuestadas —el 27%— había pagado un soborno en los últimos doce meses al interactuar con instituciones y servicios públicos; y que la policía y el poder judicial son vistas como las instituciones más propensas a exigir o recibir sobornos.

En Perú, la entrega de sobornos («coimas») a funcionarios del Estado para lograr com-pletar algún trámite relacionado con los servicios públicos es un mal sumamente exten-dido. En el estudio de Transparencia Internacional, donde la muestra de Perú fue de 1,211 personas, el 20% de los encuestados en Perú señaló haber pagado un soborno en alguno de los ocho servicios considerados.

Estos resultados coinciden con la percepción de la población de que la corrupción es uno de los principales problemas que aquejan al país. Por ejemplo, según la VIII Encuesta Nacional sobre Percepciones de la Corrupción en el Perú, del año 2013, el 44% de los peruanos considera la corrupción como uno de los principales problemas que enfrenta Perú, y tres de cada cinco encuestados consideran que la corrupción es el principal obs-táculo que enfrenta el Estado para lograr el desarrollo del país (Ipsos, 2013)1.

Asimismo, estudios basados en la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO), del Institu-to Nacional de Estadística e Informática (INEI), sugieren que la corrupción podría estar incorporando en los servicios públicos una nueva dimensión de regresividad: los hogares más pobres son los que tienen menor acceso a la mayoría de servicios públicos, pero, al mismo tiempo, son los que tienen el mayor gasto relativo en sobornos a los funcionarios públicos y son los que tienen la menor tasa de conclusión de trámites (Yamada & Mon-

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tero, 2011). Especialmente perjudicada es la población indígena, específicamente en lo que se refiere a la conclusión de trámites (Montero & Yamada, 2012).

El caso de los servicios de la policía es especialmente relevante, ya que son los de mayor tasa de utilización de la población en comparación con otros servicios públicos consi-derados en la ENAHO. El estudio de Trasparencia Internacional (Hardoon & Hein-rich, 2013), ya mencionado, muestra que, en Perú, se registra una alta percepción de corrupción con relación a estos servicios: usando una escala del 1 al 5, donde 1 es nada corrupto y 5 es extremadamente corrupto, el resultado promedio para el poder judicial en el Perú fue de 4.4 puntos y para la policía de 4.3 puntos, resultado similar al de los partidos políticos (4.3) y del Congreso (4.3).

Recurriendo a la ENAHO, es posible indagar respecto a la evolución del uso de ser-vicios públicos específicos —incluyendo el poder judicial y la policía— y del gasto en sobornos. El caso de la policía es especialmente susceptible de análisis, debido a que el uso del servicio por parte de los hogares es más frecuente que el de otras instituciones públicas, con un mayor número de observaciones, lo que permite una desagregación para distintos ámbitos geográficos y para distintos niveles de gasto del hogar. Esta infor-mación es de utilidad para conocer si la corrupción ha aumentado o ha disminuido en las diversas regiones, y si los hogares de menor capacidad de gasto se están viendo más o menos penalizados en comparación con los hogares de mayor capacidad de gasto. Este conocimiento puede ser útil, tanto para identificar experiencias exitosas de lucha contra la corrupción —y aprender de ellas—, como para señalar la necesidad de tomar medidas más eficaces en aquellas regiones donde se observe un mayor deterioro.

El objetivo de la presente investigación es doble, por un lado busca valorar el impacto que tiene el cobro de «coimas» en la economía familiar a través de los datos de la ENA-HO; y por otro, analiza comparativamente estos valores en dos periodos de tiempo. En ambos casos se tomará en cuenta diversas características de las familias como se especi-fica en la metodología. En consecuencia, la pregunta que se pretende responder en la presente investigación es la siguiente: ¿cómo ha evolucionado la regresividad del gasto de los hogares en sobornos para los servicios de la policía entre los periodos 2005-2006 y 2012-2013?

Marco teórico

Pese a ser un fenómeno común en Perú, la corrupción es una realidad bastante compleja. La corrupción puede definirse como la «utilización del poder público para el beneficio



personal o de grupos que funcionan corporativamente», según lo cual la corrupción sería «un hecho fundamentalmente político» (Marin, 1999, p. 10). Si bien la corrupción no se limita al ámbito político, es conveniente tener presente que la política puede funcio-nar como caldo de cultivo e instrumento para su proliferación e institucionalización. En efecto, pese a no ser un fenómeno exclusivo de la política, la corrupción suele estar muy ligada a ella, sobre todo en los países latinoamericanos (Goertzel, 2005). Relacionado con este punto, es de notar que Perú tiene una puntuación de 3.5 en el ranking de co-rrupción por países, ubicándose entre los países con alta percepción de corrupción. El país menos corrupto es Finlandia, con 9.7 puntos, y el más corrupto es Haití, con 1.5 puntos (Goertzel, 2005).

Un problema fundamental de la corrupción es que, cuando está muy extendida, llega a percibirse como algo «natural» o «normal», lo cual contribuye a un deterioro moral en la sociedad y a la generación de más corrupción y de una mayor diversidad de formas de la misma. Al respecto, puede señalarse que, si bien Perú tiene una larga historia plagada de actos de corrupción (Quiroz, 2013), también pueden identificarse acontecimientos relativamente recientes que pueden haber contribuido con la institucionalización de la corrupción en el país. Por ejemplo, durante el gobierno de Alberto Fujimori se afecta-ron muchas instituciones públicas y privadas, donde la corrupción llegó a enquistarse firmemente; se convirtió en procedimiento común la compra de políticos, empresarios, periodistas, personajes de la farándula, etc., y proliferaron el «transfuguismo», las corti-nas de humo y los sobornos.

Algunas características que definen la corrupción son las siguientes: 1) es una actuación que viola un sistema de orden público o cívico; 2) se hace uso indebido de la autoridad; 3) se acepta dinero o cualquier beneficio por hacer algo que se tiene la obligación de hacer; 4) se favorece a quien soborna; y 5) se permite que en la toma de decisiones pri-men consideraciones de ganancia personal, de status o prestigio para la familia, grupo o partido (González, 1985).

Ahora bien, dentro de las formas de corrupción, la más conocida es el soborno o co-hecho, que en Perú se conoce como «coima»; en otros países recibe diversos nombres: «mordida» en México, «bajarse de la mula» en Venezuela o «serruchar» en Colombia.

Dentro del fenómeno del soborno, pueden reconocerse tres modalidades. La primera es la transacción, cuando se usa para acelerar una función prescrita. Por ejemplo, en el clásico estudio de Hernando de Soto sobre la informalidad en el Perú, se aprecia cómo tuvieron que sobornar (aunque no quisieron) a los funcionarios públicos de la por en-



tonces Dirección General de Contribuciones, hoy SUNAT, para que les aprobaran la licencia de funcionamiento de un negocio (Soto, Ghersi & Ghibellini, 1987). Una se-gunda forma de cohecho es el pago por la suspensión de la aplicación de normas en casos donde su aplicación debería proceder naturalmente. Por ejemplo, las denuncias hechas ante el Ministerio de Transportes y Comunicaciones sobre las extraordinarias rebajas a los montos pagados por conductores multados, quienes, en lugar de pagar una o dos unidades impositivas tributarias (UIT), terminaron pagando alrededor de S/. 100, un monto sustancialmente menor. La tercera forma de soborno es la compra de beneficios (González, 1985).

Como causas de la corrupción, pueden mencionarse el subdesarrollo, la anomia gene-ralizada, las grandes brechas entre el gobierno y la sociedad, la ausencia de un proyecto nacional y de ética ciudadana, un bajo nivel de disciplina social, la prevalencia de des-igualdades, la desinformación, y la indiferenciación entre el rol público y el interés pri-vado. En este sentido, a mayor caos, subdesarrollo, desigualdad, indisciplina, ignorancia y deshonestidad, habrá también mayor corrupción (González, 1985).

Entre las secuelas de la corrupción, Marin (1999) distingue las de tipo subjetivo de las objetivas. En el ámbito político, la corrupción es incompatible con un gobierno moder-no, ya que la corrupción genera una sensación de injusticia, desconfianza y frustración. Además, provoca un distanciamiento de las personas con respecto a los asuntos públicos y deslegitima los sistemas de gobierno. En el ámbito económico, la corrupción origina fuga de capitales, y distorsiona y desalienta las inversiones. Asimismo, promueve una situación de ineficiencia administrativa, que se refleja en la dilación de las gestiones pú-blicas; se eleva el costo de la administración y se alienta la informalidad.

El presente estudio se centra en el soborno en los servicios de la policía. Los policías re-ciben un sueldo bajo y, al mismo tiempo, tienen una posición de autoridad. Precisamen-te, la corrupción es mayor donde se da esta combinación de ejercicio de poder —con discrecionalidad en la toma de decisiones— y un limitado nivel de satisfacción de las necesidades humanas. En ese sentido, estudios hechos con policías de Arequipa encon-traron que hay relación estadísticamente significativa entre la realización personal de los policías y el salario que reciben, además de que las policías femeninas presentan niveles muy elevados de despersonalización, que suele ser sintomático de personas que realizan sus funciones laborales con despreocupación por los usuarios de los servicios que pres-tan; se trata pues de un escenario favorable para la corrupción (Arias & Jiménez, 2011).



Sin embargo, se debe reconocer que la investigación científica del cohecho y las diversas variables a las que está ligada, son difíciles de efectuar por cuanto las personas implicadas temen ser descubiertas. Por ello se han diseñado diversas modalidades de investigación experimental del soborno a través de la operacionalización de sus conceptos básicos (Hasrun, Freidin & Moro, 2015). En estos términos se puede hablar de soborno extor-sivo y colusorio que puede tener ciertas particularidades en función del tipo de ofreci-miento que se hace, quién lo hace, los implicados —sean personas o instituciones—, su situación, etc.

Por otro lado, además de centrarse en los sobornos a los policías, el presente estudio to-ma en consideración las características de los hogares, concebidos como los usuarios de los servicios que prestan los policías, en tanto son servidores públicos, con la finalidad de conocer cuál es el gasto familiar destinado al pago de sobornos a los policías y comparar los valores en dos periodos previamente delimitados.

Al respecto, como señalan Montero y Yamada (2012), es razonable suponer que el uso de servicios públicos tiene un efecto positivo en el bienestar de los hogares; sin embargo, acceder a estos servicios implica ciertos costos, como, por ejemplo, el transporte, las tarifas de uso y el tiempo. Aquellos que utilizan los servicios se enfrentan a la capacidad de los funcionarios de afectar la velocidad de atención y el nivel de éxito del trámite de-sarrollado. Este poder de los funcionarios crea la oportunidad para el pago de sobornos con el fin de acelerar los trámites o evitar una multa.

Los hogares que utilizan un servicio son aquellos que consideran que el beneficio que obtienen por este está por encima de los diversos costos mencionados (Yamada & Mon-tero, 2011). Esta decisión puede depender tanto de las características del servicio como de las características del hogar. En general, se espera que un hogar con mayor nivel de ingresos y mayor nivel de educación haga un mayor uso de los servicios públicos —si bien existen excepciones, como el caso de los servicios educativos que provee el sector público—. Al mismo tiempo, cuanto mayor sea el costo asociado con los servicios públi-cos, menor será la demanda por los mismos (Yamada & Montero, 2011).

Los hogares que llegan a utilizar los servicios pueden verse requeridos o pueden ofrecer ellos mismos un monto que pagarán en forma de soborno. Este monto exigido depende de las características del servicio y de las características del hogar (Yamada & Montero, 2011). La hipótesis del presente estudio es que la utilización de los servicios de la policía se ha incrementado, mientras que, entre los hogares usuarios del servicio, tanto la pro-



babilidad de haber pagado algún soborno como el gasto promedio en sobornos como proporción del gasto total del hogar se han reducido.

Base de datos y metodología

Los datos para el estudio corresponden a la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) para los periodos 2005-2006 y 2012-2013, de manera especial la sección de «Transpa-rencia y corrupción» del Módulo de opinión de dicha encuesta. La muestra es probabi-lística, estratificada, multietápica e independiente en cada departamento de estudio. La muestra anual de la ENAHO permite obtener estimaciones de los parámetros pobla-cionales para los ámbitos nacional, urbano y rural, de 24 departamentos, categorizados en costa urbana, costa rural, sierra urbana, sierra rural, selva urbana, selva rural, y área metropolitana de Lima y Callao. Los informantes del Módulo de opinión, que incluye la sección «Transparencia y corrupción», son el jefe del hogar o el cónyuge.

Se parte de un enfoque comparativo entre periodos (2005-2006 y 2012-2013), quintiles de gasto y ámbitos geográficos, considerando las variables de utilización del servicio de la policía, probabilidad de pagar sobornos, y monto pagado como proporción del gasto total del hogar. Más específicamente, las variables y su respectiva operacionalización según sus niveles de medición, se presenta a continuación:

• Utilizacióndelosserviciospúblicosdelapolicía,enlosúltimos12mesesante-riores a la encuesta: dicotómica (1: utilizó el servicio; 0: no utilizó el servicio).

• Pagodesobornoalapolicía,enlos12mesesanterioresalaencuesta:dicotómica(1: pagó soborno; 0: no pagó soborno).

• Gastoensobornosalapolicíacomoproporcióndelgastototaldelhogar:varia-ble de razón, acotada entre 0 y 1.

• Periododeanálisis:2005-2006y2012-2013.

• Ámbito geográfico:LimaMetropolitana, costanorte, costa centro, costa sur,sierra norte, sierra centro, sierra sur, oriente.

• Quintildegastototal(monetario)delhogar:variableordinal.



Para la comparación de resultados entre periodos, quintiles de gasto y ámbitos geográfi-cos, se recurre a la prueba de hipótesis de diferencia de proporciones.

Luego del análisis comparativo, se adopta un enfoque predictivo, donde la variable de-pendiente es el monto exigido como pago de sobornos a los usuarios del servicio en función de las características del hogar, lo que permite contrastar si a los usuarios del servicio provenientes de quintiles de menor gasto se les exige un mayor gasto en sobor-nos en proporción al gasto total del hogar.

En este sentido, se procede a estimar el monto que sería exigido en sobornos, como pro-porción del gasto total del hogar, para la totalidad de hogares usuarios del servicio; sin embargo, este valor no es observable para aquellos hogares que no pagaron sobornos. Para hacer las correcciones por el sesgo de no contar con montos de soborno exigido para todos los usuarios, se utiliza el procedimiento de regresión bietápico propuesto por Heckman (1979), donde la primera etapa consiste en un modelo de selección Probit, en el que la variable explicada es dicotómica (1: pagó soborno; 0: no pagó soborno); y la segunda etapa consiste de un modelo de mínimos cuadrados, donde la variable explicada es el monto exigido en sobornos como proporción del gasto total del hogar, para aquellos hogares que efectivamente pagaron sobornos; en esta segunda etapa, se incorpora como variable explicativa un factor de corrección (la inversa del ratio de Mills) para corregir por el sesgo de selección de no incluir los hogares que no pagaron sobornos. Asimismo, se corrigió por heterocedasticidad, para evitar sesgos en la estimación de los errores estándar.

Adaptando la propuesta de Yamada y Montero (2011), se planteó un modelo Probit para analizar la pertenencia o no de los hogares usuarios del servicio al subconjunto de hogares que pagaron sobornos. El análisis Probit responde a la necesidad de analizar una variable dependiente dicotómica en el marco de un modelo de regresión. El análisis por mínimos cuadrados ordinarios es inadecuado cuando la variable dependiente es discreta (Agresti, 1990; Collett, 1991). Específicamente, la ecuación de selección para los hoga-res que utilizan el servicio es la siguiente:

Probabilidad de que el hogar pague un soborno a la policía=Prob(Pago=1) = Φ (z)

Dónde:z = B0 + B1 (Gasto del hogar) + B2 (Ubicación geográfica)

+ B3 (Características del hogar) + u

y Φ es la función de distribución normal estandarizada.



Gasto del hogar es el quintil de gasto en el que se ubica el hogar, utilizando variables dico-tómicas para representar los quintiles. Ubicación geográfica considera los ocho dominios definidos por el INEI, ya comentados. Por lo que se refiere a Características del hogar, se incluyen las siguientes variables: Sexo, que distingue si el jefe del hogar es hombre o mujer; Edad, que es la edad en años cumplidos del jefe del hogar; Estado civil, que con-sidera las categorías casado, conviviente y otros (soltero, viudo, separado, divorciado), utilizando variables dicotómicas; Miembros del hogar, que es el número miembros del hogar; y Número de vehículos, que es el número de autos que se posee en el hogar. Las variables Sexo, Edad, Estado civil y Miembros del hogar recogen características generales del hogar que pueden tener un efecto sobre la utilidad del servicio. La variable Número de vehículos parte de la percepción, fruto de indagaciones preliminares de los autores, de que la interacción de la policía suele darse con la policía de tránsito.

Si el coeficiente B1 resulta positivo y de mayor magnitud para los quintiles superiores que para los quintiles inferiores, significaría que los hogares de mayores ingresos tienen una mayor probabilidad de pagar una coima a la policía que los hogares de menores ingresos.

Adaptando la propuesta de Yamada y Montero (2011), el efecto que tiene el nivel de Gasto del hogar sobre el monto exigido en sobornos se puede expresar mediante la si-guiente ecuación de interés:

Coima relativa = B0 + B1 (Gasto del hogar) + B2 (Ámbito geográfico) + B3 (Características del hogar) + Lambda + u

Donde Coima relativa es el valor exigido en sobornos como porcentaje del gasto total del ho-gar.EnÁmbitogeográfico y Características del hogar se incluyen las mismas variables detalladas en la ecuación de selección, con excepción de Sexo y Número de vehículos; la exclusión de estas variables obedece a la necesidad de que la ecuación de selección contenga al menos una variable que no se relacione con la variable dependiente en la ecuación de interés para evitar problemas de multicolinealidad. Lambda es el factor de control de Heckman (la inversa del ratio de Mills), calculado a partir de la ecuación de selección (Heckman, 1979).

Con el fin de evaluar el posible cambio en la utilización del servicio y en el gasto en sobornos relativo al gasto total del hogar, la metodología descrita se aplica por separado para los periodos 2005-2006 y 2012-2013.



Resultados

Descripción de los datos y resultados generales

La ENAHO correspondiente a los años 2005-2006 proporciona 1,738 observaciones de hogares que reportan haber hecho uso de los servicios de la policía. Por lo que se refiere a los años 2012-2013, la ENAHO proporciona 3,905 observaciones, como se muestra en la Tabla 1. En términos porcentuales, lo que se observa es un incremento estadísticamente significativo en la proporción de hogares que tienen contacto con la policía, de 0.23% en el periodo 2005-2006 a 1.89% en el periodo 2012-2013. Este incremento es significativo para todos los dominios geográficos considerados (véase Tabla N° 2).

Tabla N° 1. Perú: utilización del servicio de la policía y gasto en coimas del hogar,

según dominio geográfico, 2005-2006 y 2012-2013.

Dominio

Hogares que utiliza-ron el servicio de la policía (observacio-nes no ponderadas)

Hogares usuarios que pagaron alguna coima (observacio-nes no ponderadas)

Gasto anual en coimas del hogar

usuario del servicio (nuevos soles co-

rrientes)

Gasto total anual del hogar usuario del

servicio (nuevos soles corrientes)

2005-2006 2012-2013 2005-2006 2012-2013 2005-2006 2012-2013 2005-2006 2012-2013Costa Norte 275 509 69 113 11 26 11,727 24,533Costa Centro 114 330 29 77 5 16 13,746 22,594Costa Sur 186 239 57 68 10 44 11,486 25,214Sierra Norte 55 134 7 14 6 10 5,552 16,018Sierra Centro 194 823 81 147 17 24 6,196 18,549Sierra Sur 365 571 121 139 18 29 8,012 21,196Selva 320 861 68 168 10 20 8,165 22,218Lima Metrop. 230 438 62 105 16 28 18,571 35,260Total Perú 1,739 3,905 494 831 14 25 11,006 25,616Nota: La utilización del servicio de la policía corresponde a aquellos hogares encuestados que señalan haber hecho uso del servicio en los 12 meses anteriores a la encuesta.Fuente: Elaboración propia basada en ENAHO.

En cuanto a los hogares que pagaron algún soborno a la policía, la ENAHO proporcio-na 494 observaciones para el periodo 2005-2006 y 831 observaciones para el periodo 2012-2013 (véase Tabla N° 1). En términos porcentuales, lo que se observa es una re-ducción significativa en la proporción de hogares usuarios del servicio de la policía que pagaron algún soborno, de 28.36% en 2005-2006 a 22.56% en 2012-2013; por ámbito geográfico, las reducciones son significativas en la Sierra Centro y la Sierra Norte (véase Tabla N° 2).



Tabla N° 2. Perú: utilización del servicio de la policía y pago de coimas, según dominio geográfico,

2005-2006 y 2012-2013 (porcentajes).

DominioHogares que utilizaron el servicio

de la policía (porcentaje)Hogares usuarios que pagaron

alguna coima (porcentaje)

Gasto anual en coimas como proporción del gasto

total de los hogares que usaron el servicio

2005-2006 2012-2013 2005-2006 2012-2013 2005-2006 2012-2013

Costa Norte 0.27% 1.57% *** 23.87% 21.78% 0.0745% 0.1050%

Costa Centro 0.18% 1.77% *** 19.79% 24.10% 0.0297% 0.0702%

Costa Sur 0.35% 2.98% *** 31.50% 28.15% 0.0711% 0.1754%

Sierra Norte 0.10% 0.91% *** 13.77% 10.31% *** 0.0550% 0.0606%

Sierra Centro 0.09% 1.61% *** 42.79% 19.19% ** 0.1137% 0.1283%

Sierra Sur 0.32% 2.01% *** 35.32% 25.35% 0.1095% 0.1372%

Selva 0.13% 1.65% *** 17.76% 19.53% 0.0686% 0.0917%

Lima Metrop. 0.34% 2.74% *** 28.63% 24.75% 0.0515% 0.0801%

Total Perú 0.23% 1.89% *** 28.36% 22.56% *** 0.0680% 0.0991%

* Al comparar con el periodo 2005-2006, la diferencia es significativa en el nivel 0.1 con prueba bilateral.

** Al comparar con el periodo 2005-2006, la diferencia es significativa en el nivel 0.01 con prueba bilateral.

*** Al comparar con el periodo 2005-2006, la diferencia es significativa en el nivel 0.001 con prueba bilateral.

Fuente: Elaboración propia basada en ENAHO.

La Tabla N° 3 muestra el gasto promedio anual en sobornos de los usuarios del servicio en general —incluyendo a quienes no pagaron algún soborno a la policía—, según quin-til de gasto del hogar. Nótese que tanto el gasto total por hogar como el gasto en sobor-nos por hogar se han elevado para los usuarios del servicio entre los periodos 2005-2006 y 2012-2013. Para los usuarios del servicio en general, el gasto promedio en sobornos se elevó de S/. 14 a S/. 25.

El interés del estudio es evaluar el cambio en la utilización del servicio y en el gasto en so-bornos relativo al gasto total del hogar. Respecto a la utilización del servicio, la Tabla N° 4 muestra la utilización del servicio por quintil de gasto total del hogar en los periodos



2005-2006 y 2012-2013. En ambos periodos se observa que la utilización de servicios de la policía es mayor en los quintiles más altos en comparación con los más bajos.

Asimismo, al pasar del periodo 2005-2006 al 2012-2013, se observa un incremento sig-nificativo en la utilización de los servicios de la policía. Este incremento es significativo para todos los quintiles de gasto del hogar.

Por lo que se refiere al pago de sobornos a la policía, al pasar del periodo 2005-2006 al 2012-2013, se observa una reducción significativa en la proporción de hogares usuarios del servicio que pagaron algún soborno, de 28.36% a 22.56%. Esta reducción se con-centra en los dos quintiles extremos: el de menor gasto (quintil 1) y el de mayor gasto (quintil 5); para estos quintiles, la reducción es significativa. En cambio no se observa una reducción significativa en los quintiles intermedios (quintiles 2, 3 y 4).

Tabla N° 3. Perú: utilización del servicio de la policía y gasto en sobornos, según

quintil de gasto del hogar, 2005-2006 y 2012-2013.

Quintil de gasto del hogar

Hogares que utiliza-ron el servicio de la policía (observacio-nes no ponderadas)

Hogares usuarios que pagaron alguna

coima (observaciones no ponderadas)

Gasto anual en coimas por hogar

usuario del servicio (nuevos soles

corrientes)

Gasto total anual por hogar usuario del

servicio (nuevos soles corrientes)

2005-2006 2012-2013 2005-2006 2012-2013 2005-2006 2012-2013 2005-2006 2012-20131 86 315 21 27 12 3 1,659 3,8642 211 684 56 134 7 17 4,605 8,7773 346 788 91 186 9 22 7,977 14,3804 438 945 108 223 7 26 12,868 21,5005 658 1,173 218 261 22 34 27,222 45,246

Total 1,739 3,905 494 831 14 25 11,006 25,616Fuente: Elaboración propia basada en ENAHO.

En cuanto al gasto anual en sobornos a la policía como porcentaje del gasto total de los hogares que usaron el servicio, se observa un incremento de 0.0680% a 0.0991% (véase Tabla N° 4). Esta variación no es significativa en los niveles acostumbrados; tampoco se observa una variación significativa en ninguno de los quintiles de gasto.



Tabla N° 4. Perú: utilización del servicio de la policía y pago de sobornos, según quintil de gasto del hogar,

2005-2006 y 2012-2013 (porcentaje).

Quintil de gasto del hogar

Hogares que utilizaron el servicio de la policía

(porcentaje)

Hogares usuarios que pagaron algún soborno

(porcentaje)

Gasto anual en sobornos como proporción del gasto total de los hogares que usaron el servicio

2005-2006 2012-2013 2005-2006 2012-2013 2005-2006 2012-20131 0.04% 0.72% *** 27.66% 10.11% *** 0.5858% 0.0807%2 0.13% 1.39% *** 22.38% 21.17% 0.1413% 0.1968%3 0.20% 1.85% *** 24.36% 24.29% 0.1054% 0.1520%4 0.28% 2.19% *** 22.89% 24.32% 0.0566% 0.1190%5 0.51% 2.84% *** 34.00% 22.98% *** 0.0623% 0.0752%

Total 0.23% 1.89% *** 28.36% 22.56% *** 0.0680% 0.0991%

Nota: El quintil 1 corresponde al de menor gasto y el quintil 5, al de mayor gasto.* Al comparar con el periodo 2005-2006, la diferencia es significativa en el nivel 0.1 con

prueba bilateral.** Al comparar con el periodo 2005-2006, la diferencia es significativa en el nivel 0.01 con

prueba bilateral.*** Al comparar con el periodo 2005-2006, la diferencia es significativa en el nivel 0.001 con

prueba bilateral.


Análisis de regresión

La Tabla N° 5 muestra los resultados de aplicar un modelo de regresión Probit a la ecua-ción de selección, donde la variable explicada es la probabilidad de que un usuario del ser-vicio de la policía pague algún soborno. Para ambos periodos (2005-2006 y 2012-2013), el contraste ómnibus (chi-cuadrado de la razón de verosimilitudes) resulta significativo.

Para el periodo 2005-2006, las variables significativas corresponden a algunos ámbitos geográficos específicos, sexo del jefe del hogar, que el jefe del hogar sea casado, que el jefe del hogar tenga educación secundaria y el número de vehículos del hogar. Por su parte, los quintiles de gasto no resultan estadísticamente significativos. En comparación con Lima Metropolitana, que el ámbito geográfico sea Sierra Centro o Sierra Sur reduce la probabi-lidad de pago de sobornos, mientras que Sierra Norte y Selva aumentan la probabilidad. Que el jefe de hogar sea mujer aumenta la probabilidad de pago de sobornos. Que el jefe de hogar sea casado también aumenta la probabilidad de pago de sobornos, en compara-ción con la categoría soltero, viudo, separado o divorciado. Que el jefe de hogar tenga nivel de secundaria también aumenta la probabilidad de pago de sobornos en comparación con la situación sin nivel educativo. Por su parte, el número de vehículos reduce la probabili-dad de pago de sobornos.



Para el periodo 2012-2013, las variables significativas son el quintil de gasto del hogar, algunos ámbitos geográficos específicos, edad del jefe del hogar, sexo del jefe del hogar, el número de vehículos del hogar, que el jefe del hogar sea casado, que el jefe del hogar tenga solo educación primaria y el número de miembros del hogar. Se observa que, en comparación con el quintil de menor gasto, la pertenencia a cualquier otro quintil eleva la probabilidad de pago de sobornos de los usuarios del servicio. Por su parte, en comparación con Lima Metropolitana, la pertenencia a Selva, Sierra Norte y Sierra Centro disminuye la probabilidad de pago de sobornos. La edad del jefe del hogar tie-ne un impacto negativo significativo en la probabilidad de pago de sobornos (a mayor edad del jefe del hogar, menor probabilidad de pago de sobornos). La probabilidad de pago de sobornos es mayor cuando el jefe del hogar es varón. En comparación con la situación de jefe de hogar soltero, viudo, separado o divorciado, la probabilidad de pago de sobornos es mayor para los hogares de jefe conviviente y menor para los ho-gares de jefe de hogar casado, siendo el impacto significativo cuando el jefe de hogar es casado. El número de miembros del hogar tiene un impacto negativo en la proba-bilidad de pago de sobornos: a mayor número de miembros, menor probabilidad de pago de sobornos.

Que el jefe del hogar tenga algún nivel educativo por encima de sin nivel o inicial parece incrementar la probabilidad de pago de sobornos, siendo el resultado significativo cuan-do el jefe del hogar tiene solo hasta educación primaria.

La Tabla N° 6 muestra los resultados del análisis de regresión por mínimos cuadrados. La variable explicada es el monto exigido en sobornos como proporción del gasto total del hogar, incluyendo el factor de corrección Lambda propuesto por Heckman (inversa del ratio de Mills). Tanto para el periodo 2005-2006 como para el periodo 2012-2013, Lambda resulta significativo. Los errores típicos y las pruebas de significancia han sido calculados corrigiendo por heterocedasticidad. Las variables número de vehículos mo-torizados del hogar y el estado civil del jefe del hogar han sido excluidas como variables explicativas para evitar el riesgo de multicolinealidad.



Tabla N° 5. Resultados de la ecuación de selección: modelo Probit para el pago de algún soborno por parte

de los usuarios del servicio, 2005-2006 y 2012-2013.

Parámetro

2005-2006 2012-2013

Coeficiente de regresión B

Error típico

Significancia (Chi-cuadra-do de Wald)

Coeficiente de regre-sión B

Error típicoSignificancia (Chi-cuadra-do de Wald)

Intersección .381 .254 .133 -.597 .190 .002Quintil 2 -.055 .183 .762 .345 .121 .004Quintil 3 -.086 .177 .630 .440 .121 .000Quintil 4 -.059 .179 .744 .423 .122 .001Quintil 5 -.249 .185 .178 .377 .128 .003Costa Norte -.012 .125 .921 -.126 .094 .180Costa Centro -.028 .158 .859 -.077 .104 .460Costa Sur -.181 .136 .183 .070 .112 .527Sierra Norte .454 .244 .063 -.567 .169 .001Sierra Centro -.469 .132 .000 -.176 .090 .051Sierra Sur -.272 .116 .020 -.015 .092 .871Selva .248 .125 .047 -.396 .089 .000Edad del jefe .005 .003 .109 -.011 .002 .000Jefe es mujer .326 .106 .002 -.382 .077 .000Jefe es conviviente .118 .110 .284 .075 .073 .306Jefe es casado .320 .104 .002 -.161 .074 .029Miembros del hogar -.011 .016 .492 -.022 .013 .081Educación primaria .035 .117 .767 .177 .088 .046Educación secun. .228 .122 .061 .125 .091 .172Educación técnica .240 .147 .101 .017 .109 .877Educación univ. .202 .139 .145 .004 .100 .966N° de vehículos -.322 .055 .000 .319 .038 .000


En el periodo 2005-2006, los quintiles de ingreso se muestran significativos para ex-plicar la proporción del gasto del hogar exigido en sobornos; se observa que, a mayor quintil de gasto, menor la proporción exigida en sobornos. En cuando a los dominios, Sierra Norte incrementa la proporción del gasto en sobornos en comparación con Lima Metropolitana. Otras variables no resultan significativas.

En el periodo 2012-2013, el quintil superior se asocia con una menor proporción de gasto en sobornos, en comparación con el primer quintil. Los ámbitos geográficos Costa Sur y Sierra Centro incrementan la proporción de gasto en sobornos en comparación con Lima Metropolitana.



Tabla N° 6. Resultados de la ecuación de interés: modelo de mínimos cuadrados para el monto exigido en

coimas a los usuarios del servicio, como proporción de gasto total del hogar, 2005-2006 y 2012-2013.

Parámetro2005-2006 2012-2013

Coeficiente de regresión B Error típico Significancia

(prueba t)Coeficiente de regresión B Error típico Significancia

(prueba t)Intersección .0136 .0031 .0000 .0029 .0015 .0497Quintil 2 -.0106 .0022 .0000 .0003 .0008 .7073Quintil 3 -.0121 .0021 .0000 -.0011 .0008 .1801Quintil 4 -.0137 .0021 .0000 -.0012 .0008 .1438Quintil 5 -.0157 .0022 .0000 -.0015 .0008 .0754Costa Norte .0004 .0015 .8060 .0001 .0006 .8806Costa Centro -.0012 .0019 .5220 -.0009 .0007 .1821Costa Sur .0000 .0016 .9858 .0018 .0007 .0154Sierra Norte .0058 .0034 .0925 -.0007 .0010 .4607Sierra Centro -.0015 .0016 .3473 .0019 .0006 .0021Sierra Sur .0010 .0014 .4441 .0001 .0006 .8799Selva .0023 .0015 .1410 -.0002 .0006 .7704Edad del jefe .0000 .0000 .6185 .0000 .0000 .1012Jefe es mujer -.0011 .0010 .2819 -.0001 .0005 .7746M. del hogar -.0001 .0002 .4204 -.0001 .0001 .2736Edu. primaria .0005 .0013 .7038 .0009 .0006 .1347Edu. secundaria .0007 .0014 .632 .0001 .0006 .8927Edu. técnica .0000 .0017 .979 -.0001 .0007 .8874Edu. universitaria .0005 .0016 .769 -.0007 .0006 .3075Lambda .0057 .0025 .028 .0036 .0016 .0212

Nota: Los errores típicos y las pruebas de significancia han sido calculados corrigiendo por heterocedasticidad.Bondad de ajuste (R2) es de 0,169 para 2005-2006 y de 0,043 para 2012-2013.Fuente: Elaboración propia basada en ENAHO.

Discusión

El análisis de la ENAHO muestra que la utilización de los servicios de la policía es ma-yor en los quintiles de mayor gasto que en los de menor gasto, tanto en el periodo 2005-2006 como en el 2012-2013. Asimismo, se observa un incremento estadísticamente significativo en la utilización del servicio por parte de los hogares peruanos, pasando de 0.23% a 1.89% de los hogares.

El análisis también muestra una reducción estadísticamente significativa en la propor-ción de hogares usuarios que pagaron algún soborno, de 28.36% a 22.56%. La reduc-ción también se muestra significativa en el quintil de menor gasto (donde la incidencia de pago de «coimas» por parte de los usuarios se redujo de 27.66% a 10.11%) y en el



quintil de mayor gasto (donde se redujo de 34.00% a 22.98%). Este dato podría ser un indicador de que la policía se está moralizando, dado que en los últimos años se ha tomado mayor interés en eliminar la corrupción del cuerpo policial, lo cual ha impli-cado sanciones más drásticas para los efectivos policiales que hayan sido denunciados o atrapados in fraganti por los organismos de control correspondientes. A ello se suma el aumento de sueldo que han recibido los policías y las fuerzas militares del país, hace unos pocos años atrás. Sin embargo, como proporción del gasto de los hogares usuarios del servicio, el monto pagado en sobornos muestra un incremento, si bien este no es estadísticamente significativo en los niveles habituales.

Al analizar la probabilidad de pago de sobornos de los usuarios del servicio, comparando los dos periodos considerados, se observa que, en general, el impacto de las diversas va-riables explicativas consideradas no se mantiene para ambos periodos. En el 2012-2013, el quintil de gasto es estadísticamente significativo para explicar la probabilidad de pago de sobornos, mientras que en el periodo 2005-2006 no lo era. Respecto a los ámbitos geográficos, en el periodo 2005-2006, Sierra Norte incrementaba la probabilidad de pago de sobornos en comparación con Lima, mientras que, en el periodo 2012-2013, la reduce. En el periodo 2005-2006, Sierra Sur reducía la probabilidad de pago de so-bornos, pero esta diferencia dejó de ser significativa en el periodo 2012-2013. Sierra Centro tiene menor probabilidad de pago de sobornos en ambos periodos. En el periodo 2005-2006, en la Selva se incrementaba la probabilidad de pago de sobornos, pero en el periodo 2012-2013 se invirtió la situación, y este ámbito geográfico pasó a reducir la probabilidad de pago de sobornos.

La edad del jefe de hogar no era significativa en 2004-2005, pero pasó a serlo en el pe-riodo 2012-2013, reduciendo la probabilidad de pago de sobornos a mayor edad. Que el jefe de hogar sea mujer incrementaba la probabilidad de pago de sobornos en el periodo 2005-2006, pero pasó a reducir la probabilidad de pago de sobornos en 2012-2013. El número de miembros del hogar no tenía un impacto estadísticamente significativo en el periodo 2004-2005, pero pasó a reducir la probabilidad de pago de sobornos en el periodo 2012-2013. En el periodo 2005-2006, que el jefe tuviera nivel de educación secundaria era significativo para incrementar la probabilidad de pago de sobornos res-pecto a un jefe sin nivel educativo, mientras que, en 2012-2013, que el jefe tuviera nivel de educación primaria se convirtió en un dato significativo para incrementar la proba-bilidad de pago de sobornos. En 2005-2006, un aumento en el número de vehículos reduce la probabilidad de pago de sobornos, mientras que, en el periodo 2012-2013, incrementa la probabilidad de pago de sobornos.



Respecto al monto exigido en «coimas», los resultados del análisis sugieren que, mientras que en el periodo 2005-2006 el monto relativo depende fuertemente del quintil de gasto (con quintiles de mayor gasto pagando relativamente menos en sobornos), en el perio-do 2012-2013 ya no se observa con claridad este efecto: solo el quintil de mayor gasto muestra una «coima» exigida claramente menor en proporción a sus ingresos.

Para finalizar, creemos que el tema de la corrupción en Perú y las diversas regiones del país debe ser un tema prioritario de investigación, pues es un fenómeno bastante di-fundido que se ha intentado erradicar, pero muy pocas veces se ha intentado valorar los efectos de las medidas que se han tomado a nivel gubernamental, institucional o legal. Se trata de un fenómeno complejo en el que conviene profundizar desde diversos ángulos teóricos, enfoques disciplinares y marcos metodológicos. En este sentido, este estudio constituye un pequeño aporte desde un enfoque econométrico.

Por otro lado, estos resultados deben traducirse en propuestas y planes de acción pa-ra prevenir o neutralizar a los agentes de la corrupción. En ese sentido, es necesario considerar que para combatir la corrupción es necesario un enfoque interdisciplinario que abarque aspectos filosóficos, antropológicos, sociológicos, psicológicos, axiológicos, teleológicos y pedagógicos (Salgado, 2004). Presentamos esta información para que los investigadores de diversas disciplinas pongan atención a este interesante fenómeno, que es a su vez pernicioso y difícil de combatir; y para que las autoridades políticas, jurídi-cas y policiales tomen las medidas correspondientes, de manera que se contribuya a la erradicación de la corrupción en Perú, en pos de una nación con sólidos valores morales, autoridades cívicamente motivadas y gestiones institucionales transparentes.



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Notas

1 La encuesta nacional fue realizada a 1,202 personas en 16 regiones del país por la empresa Ipsos Perú por encargo de Proética; contó con el auspicio de la Comisión de Alto Nivel An-ticorrupción (CAN Anticorrupción), la Cámara de Comercio de Lima (CCL), la Sociedad Nacional de Industrias (SNI) y la Sociedad Nacional de Pesquería (SNP).

evolución del pago de coimas a la policía en el perú entre los...

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