La incidencia de la corrupción sobre la asignación del gasto público

UNIVERSIDAD DE SEVILLA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES La incidencia de la corrupción sobre la asignación del gasto público Trabajo Fin de Máster Máster en Consultoría Económica y Análisis Aplicado Alumna: Romina Stawsky López Tutora: Doctora Dña. María Ángeles Caraballo Pou Curso Académico 2016/2017 Sevilla, 29 de mayo de 2017 1 Resumen Este trabajo analiza cómo la distribución del gasto público se ve afectada por la corrupción. Se ha utilizado una muestra de 171 países en el período 2000-2015. Los resultados obtenidos muestran que la corrupción reduce el gasto público en educación y salud. Por el contrario, se encuentra que el gasto militar aumenta con la corrupción. Por su parte, en el sector de la infraestructura, no se observan resultados consistentes en cuanto a la incidencia de la corrupción en el mismo. Sin embargo, puede afirmarse que la calidad de la infraestructura disminuye conforme mayor es la corrupción. Palabras claves: Corrupción, Gasto público, Infraestructura Abstract This paper analyzes how the distribution of public expenditure is affected by corruption in a sample of 171 countries for the period 2000-2015. Our results show that corruption reduces government spending on education and health. On the contrary, military spending increases with corruption. In the infrastructure sector there are no consistent results regarding the incidence of corruption on it. However, we find that quality of infrastructure decreases as corruption increases. Key words: Corruption, Public Expenditure, Infrastructure 2 Índice 1. Introducción ........................................................................................................... 4 2. Revisión de literatura ............................................................................................. 6 2.1. Corrupción ...................................................................................................... 6 2.2. Gasto público y sus componentes .................................................................... 9 2.3. Relación entre corrupción y componentes del gasto público .......................... 10 3. Datos, metodología y resultados ........................................................................... 16 3.1. Datos ............................................................................................................ 16 3.2. Metodología implementada ........................................................................... 18 3.3. Resultados .................................................................................................... 21 4. Conclusiones........................................................................................................ 25 5. Bibliografía .......................................................................................................... 26 Anexo I: Listado de países utilizados .......................................................................... 28 Anexo II: Resultados de los modelos estimados .......................................................... 30 Anexo III: Correlación entre los indicadores de corrupción ......................................... 32 Índice de tablas y gráficos Tabla 1. Definición de Corrupción según diferentes organismos.................................... 7 Tabla 2. Principales indicadores .................................................................................... 8 Tabla 3. Revisión de la literatura ................................................................................. 13 Tabla 4. Descripción de las variables utilizadas en el modelo ...................................... 18 Tabla 5. Test de Hausman ........................................................................................... 21 Tabla 6. Signos esperados .......................................................................................... 21 Tabla 7. Modelo estimado con Indicador de Corrupción del ICRG .............................. 22 Tabla 8. Estimación con diferentes indicadores de corrupción ..................................... 24 Tabla 9. Comparación de metodologías para estimación .............................................. 30 Tabla 10. Modelo estimado con Índice de TI ............................................................... 30 Tabla 11. Modelo estimado con indicador de BM ....................................................... 31 Ilustración 1. Gráficos de las variables utilizadas ....................................................... 20 Ilustración 2. Correlación de los diversos indicadores de corrupción ........................... 32 3 Abreviaturas y acrónimos BID Banco Interamericano de Desarrollo BM Banco Mundial GP Gasto Público ICRG International Country Risk Guide FMI Fondo Monetario Internacional MCO Mínimos cuadrados ordinarios OCDE Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico ONU Organización de las Naciones Unidas PIB Producto Interior Bruto QOG Quality of Government SIPRI Instituto Internacional de Estudios para la Paz de Estocolmo TI Transparencia Internacional UNESCO Organización de las Naciones Unidas para la Educación, Ciencia y Cultura UNODC Oficina de Naciones Unidas contra la Droga y el Delito 4 1. Introducción El objetivo de este trabajo es estudiar la relación entre corrupción y la asignación del gasto público y sus diversos componentes. En la actualidad muchos países poseen niveles de corrupción elevados y no logran hallar la mejor forma para resolver este problema Una solución podría encontrarse a través de la correcta asignación de los componentes del gasto público. Estudios previos demuestran que la composición del gasto público tiene fuertes implicaciones en el crecimiento económico. Por lo tanto, una correcta asignación es fundamental para el desarrollo de los países. Sin embargo, diferentes autores afirman que la corrupción altera la asignación de este gasto. La relación entre corrupción y componentes del gasto público es un tema abordado en la literatura por diversos autores. Por lo que se refiere a los sectores de la educación y la salud, la mayoría de los trabajos concluyen que la corrupción reduce el gasto destinado a dichos sectores. Así, Gupta, Davoodi y Alonso-Terme (2002) encuentran, utilizando tres distintas formas de medir el gasto social, que los países con mayores índices de corrupción presentan menores niveles de gasto social. Mauro (1998) asevera que la corrupción reduce el gasto público destinado a sectores como educación y salud. Además, Bigio y Ramírez-Rondán (2006) observan en su modelo que países que tienen menor control contra la corrupción presentan mayores tasas de mortalidad infantil lo que denota una precariedad en la salud pública. Otro de los sectores de gasto público abordado en la literatura es el sector militar. Morris (2004) encuentra que la corrupción distorsiona el gasto público desviando fondos a sectores donde la recaudación de sobornos es más fácil, como las inversiones públicas físicas y el gasto militar. Por su parte, D’Agostino, Dunne y Pieroni (2012) establecen que la corrupción tiende a incrementar el gasto militar, ya que los proyectos en este sector generan rentas e involucran grandes sumas de dinero. A pesar de que en los sectores mencionados existe un consenso en cuanto a la relación entre corrupción y la implicación en el sector, esto no sucede en todos. El gasto en infraestructura, por su parte, no arroja en estudios previos resultados claros. Rose- Ackerman (1996) reúne diversos casos de estudios donde expone que los pagos que se realizan en contratos corruptos aumentan los costos y disminuyen la calidad y cantidad de los proyectos públicos. Haque y Kneller (2008) llegan a que la corrupción aumenta el gasto público en proyectos de capital como carreteras pero disminuye el retorno de estos proyectos. Mauro (1998) encuentra que la corrupción conlleva a realizar a través de obra pública “elefantes blancos”. En síntesis, por lo que se refiere a la relación entre la corrupción y el gasto en infraestructura, la literatura no aporta resultados concluyentes. Sin embargo, la mayoría de los autores acuerdan en que la calidad de la infraestructura disminuye en países con mayores índices de corrupción. Así, Haque et al. (2008) concluyen que los proyectos que se realizan son innecesarios y de calidad inferior. A raíz de la extensa revisión de literatura abordada, surge la hipótesis principal que da motivación a este trabajo. Resulta interesante comprobar si, a través de un modelo económico, es posible confirmar la relación existente entre la asignación del gasto público en todos sus componentes y el fenómeno de la corrupción. Frente a la mayoría de los trabajos que analizan de forma aislada cada categoría de gasto, el presente estudio analiza todas las categorías de gasto para la misma muestra y con la misma metodología, con la ventaja que ello supone en cuanto a la comparación de resultados empíricos. 5 Para alcanzar los objetivos de este trabajo, se ha empleado la base de datos QOG, publicada por la Universidad de Gothenburg. Con estos datos se realizaron diversos modelos econométricos a través de la metodología between effects. La ventaja principal de esta metodología es que la misma permite descomponer en efectos between y within (entre individuos y a lo largo del tiempo) en un mismo modelo, lo que hace que el modelo sea más flexible. En este caso, el modelo se aplicó en 171 países en el período 2000- 2015. En primer lugar, se estimaron los modelos con el Indicador de Calidad del Gobierno del International Country Risk Guide como variable independiente. Luego, para comprobar la robustez de los resultados, se utilizaron los indicadores creados tanto por Transparencia Internacional como por el Banco Mundial. Una vez estimados los diversos modelos, se encuentra que, efectivamente, la corrupción logra disminuir el gasto público destinado a los sectores de salud y educación. Por su parte, el sector militar presenta una relación negativa con la corrupción, por lo que podemos concluir que a mayor corrupción, mayor es el gasto destinado al sector. En lo que respecta al sector infraestructura, los resultados obtenidos no nos permiten extraer conclusiones referentes a la relación entre el gasto destinado a este sector y la corrupción. Sin embargo, se observa que la calidad de la infraestructura se ve afectada ante este fenómeno. El presente trabajo se estructura de la siguiente manera. En la segunda sección se realiza una revisión de literatura, en la que se estudian los conceptos de corrupción y gasto público y sus componentes. Asimismo, esta sección analiza la relación entre estos conceptos. En la tercera sección se plantean los datos del modelo econométrico desarrollado junto con su metodología y resultados. Finalmente, la cuarta sección sintetiza las principales conclusiones que se han alcanzado en este trabajo. 6 2. Revisión de literatura El objetivo de este capítulo es abordar los conceptos que serán estudiados, a través de una sistematización de la literatura encontrada. Entenderlos con claridad permitirá luego tener una visión más amplia de cómo se relacionan y la importancia de este vínculo. 2.1. Corrupción La corrupción constituye uno de los aspectos fundamentales de la calidad institucional. De hecho, gran parte de la literatura utiliza indistintamente ambos términos y emplea indicadores de corrupción como proxies para medir la calidad institucional. Como paso previo a la correcta medición de la calidad institucional, se requiere definir los conceptos de institución y calidad institucional. En este contexto, North (1990), Premio Nobel de Economía en 1993 y uno de los fundadores de la Nueva Economía Institucional, define las instituciones como las restricciones que surgen de la inventiva humana para limitar las interacciones políticas, económicas y sociales. Incluyen restricciones informales, como las sanciones, los tabúes, las costumbres, las tradiciones, y los códigos de conducta, como también reglas formales (constituciones, leyes, derechos de propiedad). North (1990) asevera en su trabajo, denominado La Nueva Economía Institucional, que este concepto es a la vez más amplio y más estrecho que el concebido en la teoría neoclásica. Más estrecho porque las instituciones definen un conjunto limitado de alternativas en un momento dado en una sociedad. Dicho conjunto está formado por la estructura de las reglas de decisión política y por los derechos de propiedad, así como también por las normas de comportamiento que limitan las alternativas de las que disponen las personas. Y más amplio, ya que, a diferencia del conjunto de opciones tradicionales, la Nueva Economía Institucional incluye múltiples dimensiones que caracterizan a los bienes y servicios y a la actuación de los agentes. Además, porque abarca un concepto de funciones de utilidad más amplio que la tradicional función de utilidad neoclásica. En cuanto a la calidad institucional, muchos de los organismos que definen este concepto lo relacionan con el de gobernanza, siendo esta la forma en la que se ejerce el poder en una sociedad. Flórez (2001), en un trabajo realizado para el Banco Interamericano de Desarrollo, asevera que la noción de gobernanza implica la existencia de una democracia efectiva que garantice un equilibrio en la relación y los recursos de influencia entre el Estado, el mercado y la sociedad civil. Para esto, Gema (2005) distingue tres componentes fundamentales de buen gobierno. El primero consiste en un efectivo marco democrático y pluralista que regule el acceso y el control del poder político. En segundo lugar, estado de derecho, que consiste en el imperio de la ley como instancia de resolución de conflictos entre privados y entre el Estado y la sociedad. Y, finalmente, el hecho de que el Estado cuente con capacidades institucionales y técnicas para transformar las decisiones del sistema político en buenas políticas, bienes y servicios públicos. La dificultad en torno a estos conceptos, dado su carácter abstracto, radica en cómo medirlos. Por esta razón, el mayor desafío que se plantea es la medición de la calidad institucional. Siguiendo a Glaeser y Laporta (2004), podemos afirmar que existen en la literatura diversas formas de medir este factor. Estos autores centran su trabajo en el estudio de tres formas de medición: encuestas de indicadores institucionales provenientes del International Country Risk Guide, un índice agregado que recoge la evaluación de la 7 mayor parte de encuestas realizadas sobre efectividad del gobierno elaborado por el Banco Mundial e información recopilada por científicos políticos que busca directamente medir los límites del poder ejecutivo. En cuanto a la efectividad de estas medidas, Glaeser y Laporta (2004) identifican las ventajas e inconvenientes de cada una de ellas, concluyendo que no existe un indicador más eficiente que otro, sino que hay que evaluar cuál debe aplicarse según el caso de estudio. El concepto de corrupción es más concreto que el de calidad institucional. Además, ésta variable logra medirse a través de diversos índices. Por tal razón, se utiliza comúnmente en la literatura como proxy de calidad institucional. A continuación, la Tabla 1 resume la definición del concepto de corrupción para diferentes organismos relevantes en la materia. Tabla 1. Definición de Corrupción según diferentes organismos Definición Organismo Abuso de cargo público para beneficio privado. Una oficina pública abusa para beneficio privado cuando un funcionario acepta, solicita o extorsiona un soborno. También es abuso cuando agentes privados activamente ofrecen sobornos para eludir las políticas públicas y procesos para la ventaja competitiva y beneficios. Banco Mundial (BM) El abuso del poder encomendado para beneficio privado. Está conformada por actos cometidos en un alto nivel de gobierno que distorsionan las políticas o el funcionamiento central del estado, permitiendo a líderes beneficiarse a expensas del bien público. Transparencia Internacional (TI) La corrupción es un complejo fenómeno social, político y económico que afecta a todos los países del mundo. En diferentes contextos, la corrupción perjudica a las instituciones democráticas, desacelera el desarrollo económico y contribuye para la inestabilidad política. La corrupción destruye las bases de las instituciones democráticas al distorsionar los procesos electorales, socavando el imperio de la ley y deslegitimando la burocracia. Oficina de Naciones Unidas contra la Droga y el Delito (UNODC) Mal uso activo o pasivo de los poderes de los funcionarios públicos (nombrado o elegido) para financiamiento privado u otros beneficios. Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) Abuso de cargo público para beneficio privado. Aunque la corrupción se entiende a menudo como transaccional en la naturaleza (un soborno es el ejemplo típico), también puede manifestarse por poderosas redes entre empresas y el Gobierno que resultan en la privatización de las políticas públicas. Fondo Monetario Internacional (FMI) Fuente: Elaboración propia a partir de información obtenida de los sitios webs oficiales de los diferentes organismos. En la Tabla 1 se aprecian diferentes definiciones para el concepto de corrupción. No obstante, la mayoría de los organismos coinciden al menos en un fragmento de la misma: abuso de cargo público para beneficio privado. Por tanto, de aquí en adelante, ese será el concepto de corrupción utilizado en este trabajo. 8 En lo que respecta a la medición de la corrupción, Kaufmann et al. (2006) postulan que puede realizarse de tres formas. La primera hace referencia a la recopilación de las opiniones informadas de los stakeholders pertinentes. Estos contienen encuestas de empresas, funcionarios públicos y personas, así como también puntos de vista de observadores externos de organizaciones no gubernamentales, organismos multilaterales y el sector privado. Esta opción puede utilizarse como fuente de datos de manera individual o de manera agregada (combinando la información de este tipo de fuentes). La segunda forma de medición la explicitan mediante el seguimiento de características institucionales de los países. Esto proporciona información sobre oportunidades o incentivos para la corrupción, tales como prácticas de contratación, presupuesto de transparencia, entre otros. Estos no permiten medir la corrupción real, pero pueden proporcionar indicaciones útiles sobre la posibilidad de corrupción. En tercer lugar, la corrupción puede medirse a través de información proveniente de auditorías de proyectos específicos, que pueden proporcionar información sobre hechos delictivos en proyectos específicos, pero no sobre la corrupción de todo el país en general. En la actualidad, existen diversos índices que suelen utilizarse como medidas aproximadas de corrupción. En la Tabla 2 se exponen los más importantes junto con sus características principales. Tabla 2. Principales indicadores Indicador Fuente Número de países Período Temporal Control de corrupción Banco Mundial 214 Desde 1996 Índice de Percepción de corrupción Transparencia Internacional 168 Desde 2002 Indicador de corrupción internacional International Country Risk Guide – The PRS Group 140 Desde 1980 International Crime Victim Surveys United Nations Office on Drugs and Crime 69 1989-2000 Componente institucional del Índice de Competitividad Global Foro Económico Mundial 133 Desde 1979 Fuente: Elaboración propia a partir de información obtenida de los sitios webs oficiales de los diferentes organismos Svensson (2005) encuentra determinadas limitaciones para los indicadores planteados. En primer lugar, la mayoría se basan en opiniones subjetivas de gerentes, empresas, burócratas internacionales o investigadores. Además, pueden estar sesgados debido a la representatividad inadecuada de la muestra o a una influencia excesiva de determinados eventos. Asimismo, las comparaciones entre países y a lo largo de un período temporal no son siempre posibles, debido a cambios en la muestra o en el uso de datos subyacentes distintos para cada país. 15 Como se desprende de la Tabla 3, hay una relación entre los hallazgos de diversos autores. Para el gasto destinado al sector militar, hay un consenso en la literatura en cuanto a que la relación de esta categoría de gasto con la corrupción es positiva. De hecho, en países con índices de corrupción elevados se realiza una mayor cantidad de proyectos de este sector. Asimismo, los trabajos revisados encuentran que la corrupción afecta negativamente a la asignación del gasto a sectores sociales como salud y educación, sectores que resultan muy perjudicados en aquellos países que presentan mayores niveles de corrupción. Sin embargo, en lo que respecta a proyectos de infraestructuras, se observa desacuerdo entre autores en cuanto a la relación entre cantidad de proyectos del sector y niveles de corrupción. No obstante, la mayor parte de los autores que estudia este tema argumentan que mayores niveles de corrupción conllevan a proyectos de infraestructura de menor calidad y/o innecesarios. 16 3. Datos, metodología y resultados Esta sección presenta los datos empleados para analizar la relación entre la corrupción y las diversas categorías de gasto, la metodología implementada y los resultados obtenidos. 3.1. Datos Para el análisis realizado en este trabajo se ha utilizado la base de datos QOG, en su versión de 2016, publicada por la Universidad de Gothenburg a través de su instituto de calidad de gobierno (The Quality of Government Institute). El Instituto lleva a cabo investigaciones sobre las causas, las consecuencias y la naturaleza de la buena gobernanza y la calidad de los gobiernos. Todas las estimaciones necesarias realizadas con datos provenientes de esta base se han efectuado en el Software econométrico Stata. Se han empleado datos de 171países 1 en el período comprendido entre 2000 y 2015. Se aplicará por tanto metodología de datos de panel porque contamos con una combinación entre los datos de series temporales y los de corte transversal. Estos implican contar con diferentes observaciones para diferentes sujetos (en este caso países) en diversos momentos del tiempo. Para cuantificar los componentes del gasto público, se han utilizado las siguientes variables:  Gasto público en salud (como porcentaje del PIB): Los datos de esta variable provienen del BM a través de sus indicadores de desarrollo mundial, compilados a partir de fuentes mundialmente reconocidas. Los gastos de salud pública consisten en gastos recurrentes y de capital procedentes de presupuestos gubernamentales (centrales y locales), préstamos y donaciones externos (incluidas donaciones de organismos internacionales y organizaciones no gubernamentales) y fondos de seguro social.  Gasto militar (como porcentaje del PIB): Esta información proviene del SIPRI (Instituto Internacional de Estudios para la Paz de Estocolmo). Estos datos incluyen todos los gastos corrientes y de capital en las fuerzas armadas, incluidas las fuerzas de mantenimiento de paz, Ministerios de Defensa y otros organismos gubernamentales dedicados a proyectos de defensa. Estos gastos incluyen personal militar y civil, incluidas las pensiones de jubilación del personal militar y los servicios sociales para el personal, operación y mantenimiento, así como también investigación y desarrollo militar.  Gasto del gobierno destinado a educación (como porcentaje del PIB): A partir de datos provenientes de UNESCO, se construyó esta variable que representa el gasto público que los gobiernos destinan a educación.  Gasto en infraestructura (como porcentaje del PIB): A partir de los datos ofrecidos por la base de datos de QOG, se construyó una variable capaz de reflejar el gasto en infraestructura (como porcentaje del PIB) que realizan los diferentes países. 1 El listado de países utilizados se encuentra el Anexo I: Listado de países utilizados. 17  Calidad de la infraestructura: Los datos para esta serie surgen del Foro Económico Mundial, específicamente de su informe global de competitividad. Esta variable toma valores del 1 al 7 e intenta responder a la pregunta: ¿Cómo evaluaría la infraestructura general (por ejemplo, transporte, telefonía y energía) en su país? Representando el número 1 una infraestructura extremadamente subdesarrollada y el número 7 amplia y eficiente según los estándares internacionales. Por su parte, como indicadores de corrupción fueron utilizadas las siguientes proxies.  Indicador de Calidad del Gobierno del International Country Risk Guide: Representa una evaluación de la corrupción dentro del sistema político. Esta puede considerarse una amenaza para la inversión extranjera dado que distorsiona el entorno económico y financiero y reduce la eficiencia del gobierno y las empresas. Esta variable adopta valores de 0 a 1, donde valores más altos indican mayor calidad de gobierno por ende menores niveles de corrupción.  Control de la corrupción (Banco Mundial): Mide la percepción de la corrupción, definida convencionalmente como el ejercicio del poder público para el beneficio privado. Este indicador se basa en más de cien variables individuales que miden las percepciones de gobernabilidad, extraídas de diferentes fuentes de datos construidas por 25 organizaciones. El hecho de que sea construida basándose en diversas fuentes contribuye a que contemple desde la corrupción como “pagos adicionales” hasta efectos de corrupción en entorno empresarial y corrupción política. Los valores de este indicador van desde -2.5 hasta 2.5, donde valores más altos representan menor corrupción.  Índice de Percepción de la Corrupción elaborado por Transparencia Internacional: Este índice se centra en la corrupción en el sector público, definida como el abuso de cargo público para beneficio privado. Las encuestas utilizadas para la creación del índice hacen preguntas en consonancia con el uso indebido del poder público para beneficio privado con un enfoque en el soborno de los funcionarios públicos en la contratación pública. Esta fuente no distingue entre corrupción administrativa y política. Este índice está comprendido entre 0 (máxima corrupción) y 100 (mínima corrupción). Siguiendo a Hessami (2013), utilizamos como variable de control el logaritmo neperiano del PIB real per cápita. Este autor justifica el uso de la variable a través de la Ley de Wagner, que establece que el sector público crece a medida que una sociedad se vuelve más rica basándose en dos argumentos. En primer lugar, a medida que los estados crecen, a mayor renta más complejo el crecimiento, aumentando la necesidad de acción reguladora pública. En segundo lugar, y lo que es más importante, ciertos bienes públicos son bienes de lujo sólo cuando la sociedad alcanza cierto nivel de riqueza. A continuación, se presenta en la Tabla 4 un resumen de las variables utilizadas. 18 Tabla 4. Descripción de las variables utilizadas en el modelo Variable Nombre Observaciones Media Desvíación Estándar Mínim o Máxim o Gasto público en salud (% PIB) wdi_hepub 2320 3,57 2,05 0,03 11,25 Gasto militar (% PIB) wdi_expmilgd p 2165 2,14 1,91 0,00 32,66 Gasto del gobierno destinado a educación (% PIB) une_pee 1363 4,62 1,83 0,69 15,62 Gasto en infraestructura (% PIB) infra 1209 21,50 8,64 0,00 52,27 Indicador de calidad del gobierno del International Country Risk Guide icrg_qog 2061 0,53 0,21 0,08 1,00 Control de la corrupción (Banco Mundial) wbgi_cce 2380 -0,12 1,01 -1,92 2,59 Índice de percepción de la corrupción elaborado por Transparencia Internacional. ti_cpi 2200 41,47 21,32 4,00 100,00 Logaritmo neperiano renta per cápita lnrent 2455 8,05 1,62 4,90 11,38 Fuente: Elaboración propia. 3.2. Metodología implementada Para poder desarrollar un modelo que permita verificar la hipótesis planteada con los datos disponibles se ha empleado la metodología denominada between effects. Existen dos tipos de información en los datos de panel: la información transversal (cross-section) que refleja los cambios entre países y la información temporal o within (dentro del país) que refleja los cambios que a lo largo del tiempo padecen los sujetos. Los modelos entre grupos o between utilizan la información cross-section, por lo tanto analizan la variabilidad entre unidades de sección cruzada usando las medias de los datos temporales de cada individuo. En resumen, podría decirse que este modelo intenta responder a la pregunta de qué sucede sobre el efecto del cambio en la variable bajo estudio entre los diferentes países. El estimador de este modelo se obtiene de la regresión por mínimos cuadrados ordinarios (MCO) para la ecuación con datos cross-section utilizando las variables en promedio para cada país. La ventaja principal de esta metodología es que la misma permite descomponer en efectos between y within (entre individuos y a lo largo del tiempo) en un mismo modelo, lo que hace que el modelo sea más flexible. Este modelo, por el uso que le da a los datos, se le denomina pooled data. A continuación, explicaremos cómo se lleva a cabo la estimación. Consideremos la siguiente regresión lineal: 𝑦𝑖𝑡= ∝ + 𝛽𝑥𝑖𝑡+𝑐𝑖+𝑢𝑖𝑡 (1) 19 Donde 𝑦𝑖𝑡 representa la variable dependiente, 𝑥𝑖𝑡 una matriz de variables que pueden variar en el tiempo, ∝ representa la constante, 𝑐𝑖 un efecto individual específico y 𝑢𝑖𝑡 el término de error. Los estimadores de los datos tomados como pooled data ignoran la estructura de panel y estiman ∝,𝛽 y 𝛾 como: (∝  𝛽󰆹𝛾)=(𝑊´𝑊)−1𝑊´𝑦 (2) Donde 𝑊=[𝜏𝑁𝑇𝑋𝑍] y 𝜏𝑁𝑇 es un vector 𝑁𝑇∗1. Dado el análisis que se quiere realizar, la variable dependiente 𝑦𝑖𝑡 es la asignación que se realiza a cada componente del gasto público. La matriz 𝑥𝑖𝑡 de la expresión (1) se compone en nuestro modelo de una variable explicativa (la corrupción) y una variable de control (el logaritmo neperiano del PIB per capita). Por tanto, el modelo que vamos a estimar es el siguiente: 𝐺𝑃𝑠𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟𝑘,𝑡= 𝛼+ 𝛽1𝐶𝑜𝑟𝑟𝑢𝑝𝑐𝑖ó𝑛𝑗𝑡+ 𝛽2𝑙𝑛𝑟𝑒𝑛𝑡𝑖𝑡+ 𝜀 (3) Donde GPsectork,t corresponde a la asignación de gasto público a cada uno de los k sectores considerados (infraestructura, salud, educación y militar) y Corrupciónj,t representa a cada uno de los j índices de corrupción empleados (International Country Risk Guide, Percepción de la corrupción de TI, Control de la corrupción del BM). El subíndice i se refiere a la muestra de países utilizados. Como puede apreciarse, no hemos considerado un efecto individual para cada país. Para determinar la conveniencia de aplicar esta metodología a los datos de los que disponemos, se realizaron diversas pruebas. En primer lugar, se apeló a la intuición a través de los gráficos de nube de puntos de las variables, que aparecen en la Ilustración 1. En esta ilustración, solo se recogen los resultados para el indicador de corrupción icrg_qog, aunque cabe destacar que los resultados son muy similares para los otros dos indicadores de corrupción. 20 Ilustración 1. Gráficos de las variables utilizadas Fuente: Elaboración propia La dispersión de los datos que muestra la Ilustración 1 aproxima a la intuición de que los mismos no presentan grandes heterogeneidades que no permitan utilizar pooled data. Además, corroboramos esta intuición con el test de Hausman (1978). Este test compara las estimaciones de modelo de efectos fijos (para el que se necesita panel de datos) y el de efectos aleatorios (que puede realizarse con pooled data). Hausman (1978) sugirió esta prueba para comprobar si los efectos individuales se encuentran correlacionados con los regresores. De esta manera, bajo la hipótesis nula no hay correlación entre los efectos individuales y las variables explicativas. Tanto efectos aleatorios como efectos fijos presentan estimadores consistentes bajo esta hipótesis, pero el estimador de efectos aleatorios es eficiente, no así el de efectos fijos. Por su parte, bajo la hipótesis alternativa los estimadores de efectos aleatorios son inconsistentes, mientras que estimadores de efectos fijos son consistentes y eficientes. Por lo tanto, las hipótesis nula y alternativa de este test son, respectivamente: H0) Es apropiado utilizar modelo de efectos aleatorios H1) Es apropiado utilizar modelo de efectos fijos Los resultados de este test se presentan en la Tabla 5. 010 20 30 40 50 0.2 .4 .6 .8 1 ICRG Indicator of Quality of Government Fitted values infra 0510 0.2 .4 .6 .8 1 ICRG Indicator of Quality of Government Fitted values Health expenditure, public (% of GDP) Militar Salud Infraestructura 010 20 30 40 0.2 .4 .6 .8 1 ICRG Indicator of Quality of Government Fitted values Military expenditure (% of GDP) 0510 15 0.2 .4 .6 .8 1 ICRG Indicator of Quality of Government Fitted values Government expenditure on education as % of GDP (%) Educación 21 Tabla 5. Test de Hausman Estadístico Efectos fijos Estadístico Efectos aleatorios Error Estándar H0Ɨ: efectos aleatorios Icrg_qog 3,10 3,51 1,66 4,35 (0,113) lnrent 0,29 -0,24 0,56 Nota: Ɨ El estadístico se distribuye como una χ2(2). Entre paréntesis, el p-valor. Los resultados de la Tabla 5 indican que no se puede rechazar la hipótesis nula, por lo que el modelo puede estimarse como un pooled data. Y, resulta, por tanto, conveniente, aplicar la metodología between effects para estimar las distintas versiones de la expresión (3). 3.3. Resultados Como paso previo al análisis de los resultados obtenidos, recordemos el objetivo planteado en este trabajo. Pretendemos corroborar los resultados de la literatura relativos al hecho de que la corrupción disminuye el gasto público destinado a salud y educación pero aumenta el del sector militar. Además, estudiamos qué sucede con el gasto público destinado a infraestructura en países con altos índices de corrupción, para observar si es posible llegar a alguna conclusión en cuanto al sentido de esta relación, puesto que la literatura previa no arroja resultados concluyentes. Asimismo, se complementa este análisis con el estudio de los efectos de la corrupción sobre la calidad de la infraestructura. A continuación, la Tabla 6 resume los signos esperados que el modelo econométrico debería arrojar a partir de la revisión de la literatura realizada en la Sección 2. 2 Tabla 6. Signos esperados Variable dependiente Variable explicativa Signo esperado Gasto en educación Índice de Corrupción (+) Gasto en salud Índice de Corrupción (+) Gasto sector militar Índice de Corrupción (-) Gasto en infraestructura Índice de Corrupción ? Calidad de infraestructura Índice de Corrupción (+) Fuente: Elaboración propia Una vez establecidos los resultados que se esperan obtener se presentan en la Tabla 7 los resultados del modelo estimado con la metodología que acabamos de explicar. Hemos presentado en esta tabla los resultados correspondientes al indicador de corrupción icrg_qog. Las Tablas 10 y 11 del Anexo II recogen los resultados para los otros dos indicadores de corrupción. 2 Recuérdese para la correcta interpretación de la Tabla 6 que valores más altos de los índices de corrupción empleados por la literatura corresponden a niveles más bajos de corrupción. Por ello, los signos de la relación con la corrupción de la Tabla 3 deben ser los opuestos a la columna del signo esperado en la Tabla 6. 22 Tabla 7. Modelo estimado con Indicador de Corrupción del ICRG Categoría del gasto Educación Salud Militar Infraestructura Calidad icrg_qog 3,59*** (3.08) 5,74*** (5,51) -2,42** (-2,05) 9,74** (2,0) 3,17*** (6,63) lnrent -0,06 (-0,43) 0,24* (1,92) 0,33** (2,31) 2,02*** (3,38) 0,27*** (4,52) α 3,03*** (3,93) -1,40** (-1,99) 0,62 (0,78) -0,56 (-0,17) 0,11 (0,32) R2 within 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 R2 between 0,16 0,54 0,04 0,40 0,72 R2 conjunto 0,16 0,49 0,03 0,40 0,66 Estadístic o F F(2,121) = 11,3*** F(2,130) = 76,2*** F(2,127) = 2,7** F(2,116) = 39,1*** F(2,120 )= 157,7*** Num. observ 1121 1835 1816 1031 1025 Num grupos 124 133 130 119 123 Notas: t-student entre paréntesis. ***, **,*: Nivel de significación del 1%, 5% y 10% respectivamente. Se puede apreciar que para el modelo que toma el gasto público en educación como variable explicada, la relación entre las variables es positiva con un nivel de significación del 1%. Dado que el índice que se utiliza como proxy de corrupción adopta mayores valores cuando no hay corrupción en el país, entonces una relación positiva indica que cuánto menos corrupción mayor es el gasto destinado al sector educación. Análogamente, este modelo permite afirmar que en países con índices altos de corrupción se destina menores cantidades de dinero al sector educación. Lo cual se condice con la hipótesis planteada. Por su parte, en lo que respecta al sector salud, se observa que la relación entre las variables también es positiva con un nivel de significación del 1%. De esta manera, al igual que para el sector educación, se puede afirmar que cuánto más asentada se encuentra la corrupción en un país, menor es el gasto que se destina al sector salud. Por lo tanto, para los sectores sociales los modelos estimados arrojan los mismos resultados a los obtenidos por los trabajos que recogemos en la Tabla 3. En el modelo que toma al gasto público destinado al sector militar como variable dependiente, el coeficiente para la variable de corrupción presenta signo negativo, con un nivel de significación de 5%, lo que implica una relación negativa entre las variables. Por tanto, países con menor calidad del gobierno (altos niveles de corrupción) destinan mayores sumas de dinero a proyectos del sector militar. Tal como afirman Bigio et al. (2006), un motivo de esta relación puede deberse a que los proyectos de este sector involucran grandes sumas de dinero y presentan complejos controles que facilitan el acceso a sobornos y otros tipos de conductas ligadas a la corrupción. En cuanto al modelo cuya variable dependiente es el gasto destinado a infraestructura, esta resultó con una relación positiva pero no significativa, por lo que no podemos obtener una conclusión en cuanto al impacto de la corrupción sobre el gasto en infraestructura. Sin embargo, en lo que respecta a calidad de infraestructura se encuentra 23 que esta tiene una relación positiva el indicador de corrupción, con un nivel de significación del 1%. Cabe destacar también que la variable de control es significativa en todos los modelos excepto en el que toma el gasto en educación como variable dependiente. Para comprobar que los modelos estimados son consistentes y la metodología implementada correcta, se realizaron una serie de pruebas. En primer lugar, se estimaron los mismos modelos con otra metodología. Dados los resultados del test de Hausman que resumimos en la Tabla 5, hemos optado por la metodología de Mínimos Cuadrados Ordinarios, puesto que es una metodología que también considera los datos como un pool. La comparación entre ambas metodologías la hemos realizado comparando los valores del R2 de los diferentes modelos. En la Tabla 9, que se presenta en el Anexo II, se recogen los resultados, que comparan la estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios y por la metodología de between effects. El R2 consiste en el porcentaje de variación de la variable de respuesta que explica su relación con una o más variables predictoras. Generalmente, mientras mayor sea este porcentaje, puede afirmarse que mejor será el ajuste del modelo a sus datos. Los resultados demuestran que el modelo estimado con la metodología between effects arroja (para todas las variables estudiadas) un mayor R2 que si el modelo se estimara a través de Mínimos Cuadrados Ordinarios. Por lo tanto podría afirmarse que es consistente utilizar la metodología implementada para estimar los modelos analizados. Además, para verificar la robustez de los resultados obtenidos en cuanto a la relación de la corrupción con cada una de las categorías de gasto consideradas, se estimaron los modelos con las otras dos variables que hemos utilizado como indicadores de corrupción. 3 (Tablas 10 y 11, Anexo II). Los resultados de estas estimaciones con los indicadores construidos por TI y el BM son los siguientes. Se observa que cuando se estiman los modelos con las variables de corrupción realizadas por TI y BM, se confirma la relación existente entre corrupción y gasto público destinado a los sectores de salud y educación. Hay una relación positiva y con un nivel de significatividad del 5% y 1% para los indicadores de ICRG y TI, y un nivel de significatividad del 1% cuando se estima el modelo con el indicador del BM. En lo que respecta al sector militar, se observa una relación negativa con una significatividad del 5 % al realizar la estimación con la variable de TI. Cuando este modelo se estima con la variable realizada por el BM se encuentra una relación positiva, contraria con lo esperado, sin embargo la misma resulta no significativa. Por lo que en este caso solo el Índice de Percepción de la Corrupción de TI corrobora los resultados que habíamos obtenido previamente En cuanto al sector de infraestructuras, se obtuvo una relación negativa y no significatividad en el caso del índice realizado por Transparencia Internacional y una relación positiva y no significatividad en el caso del indicador de control de la corrupción realizado por el Banco Mundial. Sin embargo, en lo que respecta a calidad de infraestructura se encuentra que esta tiene una relación positiva con ambos indicadores de corrupción, con un nivel de significación del 1%. Los resultados confirman entonces 3 Los indicadores de corrupción realizados por TI y por el BM se encuentran altamente correlacionados con el indicador realizado por el International Country Risk Guide, empleado para obtener los resultados de la Tabla 7. La correlación entre los indicadores se recoge en Ilustración del Anexo III. 24 que la corrupción no afecta el volumen de proyectos realizados o de gasto destinado al sector sino a su calidad. Estos resultados se mantienen en la línea establecida por Tanzi y Davoodi (1998) y Mauro (1996). En la Tabla 8 se sintetizan los principales resultados de los modelos estimados con las diversas variables de corrupción. Dada la consistencia de los resultados puede afirmarse la robustez de los resultados obtenidos en cuanto al impacto de la corrupción sobre la asignación del gasto público a cada una de las categorías consideradas. Tabla 8. Estimación con diferentes indicadores de corrupción 4 Variable explicada ICRG TI BM Relación Relación Relación GP en Educación (+)** (+)** (+)*** GP en Salud (+)*** (+)*** (+)*** GP sector militar (-)* (-)** (+) GP en infraestructura (+) (-) (+) Calidad de la Infraestructura (+)*** (+)*** (+)*** Nota: ***, **, *: nivel de significación del 1%, 5% y 10% respectivamente 4 Esta Tabla resume los resultados de las Tablas 10 y 11 del Anexo II. En cuanto a la variable de control (logaritmo neperiano del PIB per capita), es significativa en seis de los diez modelos estimados en dichas tablas. 31 Tabla 11. Modelo estimado con indicador de BM Categoría de gasto Educación Salud Militar Infraestructura Calidad wbgi_cce 1,01*** (4,31) 1,28*** (7,30) 0,17 (0,52) 1,20 (1,24) 0,67*** (7,83) lnrent -0,25* (-1,77) 0,15 (1,37) -0,15 (-0,78) 2,25*** (3,92) 0,24*** (4,48) α 6,62*** (5,67) 2,55*** (2,90) 3,46** (2,19) 3,03 (0,65) 2,05*** (4,61) R2 within 0,00 0,01 0,01 0,05 0,02 R2 between 0,15 0,55 0,00 0,36 0,72 R2 conjunto 0,12 0,49 0,01 0,39 0,67 Estadístico F F(2,150)= 13,36*** F(2,163)= 98,38*** F(2,154)= 0,32 F(2,138)= 38,2*** F(2,141)= 188,33*** Num. observ 1251 2123 2002 1113 1178 Num grupos 153 166 157 141 144 Nota: t student entre paréntesis. ***, **, *: Nivel de significación del 1%, 5% y 10% respectivamente. 32 Anexo III: Correlación entre los indicadores de corrupción Ilustración 2. Correlación de los diversos indicadores de corrupción Fuente: Elaboración propia