Delincuencia: una evaluación de los determinantes socioeconómicos

Doble Grado en Administración y Dirección de Empresas y en Derecho TFG por Grado en ADE Curso 2023/2024 DELINCUENCIA: UNA EVALUACIÓN DE LOS DETERMINANTES SOCIOECONÓMICOS Autora: Lucía Cámara López Directora: María Victoria Esteban González Bilbao, a 12 de febrero de 2024 2 ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN..................................................................................................................5 2. SITUACIÓN DE LA CRIMINALIDAD EN ESPAÑA Y POSIBLES FACTORES DETERMINANTES...................................................................................................................7 2.1 Definición de Criminalidad y sus tipos.......................................................................... 7 2.2 Situación de la criminalidad España...............................................................................8 2.3 Posibles factores inductores en la comisión de delitos.................................................15 3. DESCRIPCIÓN DE LA MUESTRA................................................................................... 17 3.1. Fuentes de información................................................................................................17 3.2. Descripción de las variables........................................................................................ 18 3.2.1. Variable a explicar. Tasa de criminalidad........................................................... 18 3.2.2. Variables explicativas......................................................................................... 19 4. METODOLOGÍA.................................................................................................................27 4.1. Especificación del modelo...........................................................................................27 4.2. Estimación del modelo................................................................................................ 28 4.3. Resultados de la estimación.........................................................................................30 5. CONCLUSIONES................................................................................................................41 6. BIBLIOGRAFÍA..................................................................................................................43 ANEXO 1: Hechos conocidos, los esclarecidos y las detenciones e investigados por Comunidad Autónoma y Provincia.......................................................................................... 45 ÍNDICE GRÁFICOS Gráfico 2.1: Evolución de la tasa de criminalidad en España 2017-2021..................................9 Gráfico 2.2: Evolución del gasto en seguridad ciudadana e instituciones penitenciarias desde el año 2002 hasta el año 2022...................................................................................................12 Gráfico 2.3 Evolución de la inversión en seguridad en porcentaje PIB 1996-2023.................13 Gráfico 2.4: Mapa de tasa de criminalidad por provincias.......................................................14 Gráfico 2.5: Índice de criminalidad en algunos países europeos. Comparativa 2021-2022.....15 ÍNDICE TABLAS Tabla 2.1: Hechos conocidos por principal tipología penal. Comparativa 2020-2021.............10 Tabla 2.2: Evolución PIB anual España....................................................................................11 Tabla 3.1: Estadísticos principales de las variables..................................................................25 Tabla 3.2: Matriz de correlaciones............................................................................................26 Tabla 4.1: Resultados de la estimación del modelo por MCO................................................. 31 3 Resumen El análisis de los diferentes factores que pueden influir en la criminalidad de un territorio, ha sido un tema recurrente en numerosos estudios dentro y fuera de nuestras fronteras. La importancia de determinar cuáles son aquellos agentes que potencian el aumento de la criminalidad, radica principalmente en la posibilidad de poder llevar a cabo políticas públicas y una distribución de los recursos de los que dispone el Estado, de una manera más efectiva y eficiente. En este trabajo, se ha analizado cómo influyen en la tasa de criminalidad en España en el año 2021 factores tanto económicos como poblacionales. Se ha mostrado como la tasa de crecimiento de la población, la edad media de los hombres y de las mujeres, la renta neta per cápita, el porcentaje de población extranjera, la tasa de desempleo y el nivel de educación tienen capacidad explicativa sobre la tasa de criminalidad. Palabras clave: criminalidad, seguridad, población, factor, tasa de crecimiento poblacional, edad media, renta, población extranjera, tasa de desempleo, educación, variable, delitos, muestra, provincia. Abstract The analysis of the different factors that can influence crime in a territory has been a recurring theme in numerous studies both within and outside our borders. The importance of determining which factors enhance the increase in criminality lies mainly in the possibility of being able to carry out public policies and a more effective and efficient distribution of the resources available to the State. This paper has analysed how both economic and population factors influence the crime rate in Spain in the year 2021. It has been shown how the population growth rate, the average age of men and women, the net income per capita, the percentage of foreign population, the unemployment rate and the level of education have an explanatory capacity on the crime rate. Keywords: crime, safety, population, factor, population growth rate, average age, income, foreign population, unemployment rate, education, variable, crime, sample, province. 4 1. INTRODUCCIÓN Históricamente, la seguridad de las personas ha venido siendo una de las preocupaciones más importantes para los ciudadanos. Es por ello, que gran parte de los recursos de los que disponen las autoridades estatales se destina anualmente a la seguridad de la ciudadanía. A nivel estatal, España tiene presupuestado invertir en 2023, 10.719.209.470 euros en Seguridad Ciudadana e instituciones penitenciarias1, mientras que en otros servicios públicos como son la educación o la sanidad, el importe es considerablemente menor, invirtiendo casi cinco mil millones de euros en educación y siete mil millones en sanidad. Como consecuencia de esta fuerte inversión en seguridad, España se encuentra dentro de los estados que menor índice de criminalidad tienen, concretamente en 2023, cuenta con un índice de 35,69 delitos por cada mil habitantes, mientras que otros estados como Francia o Inglaterra cuentan con unos índices de 55,3 y 46,9 delitos por cada mil habitantes respectivamente. Por otra parte, el estado español cuenta en 2023 con un índice de seguridad de 64,31, lo cual posiciona a España en una posición considerablemente positiva en lo que a datos de criminalidad y seguridad se refiere. Sin embargo, las cantidades de dinero que se destinan a la seguridad y a las instituciones penitenciarias podrían verse reducidas si se tomaran las medidas específicas que ayudaran a reducir de manera significativa los costes que tanto la violencia como el crimen tienen en nuestro país. De esta forma, se podría reorganizar la distribución del dinero del que dispone el estado y destinarlo a otros sectores públicos que puedan necesitar más esa inversión como son los mencionados previamente. En esta línea, conocer los agentes que favorecen el origen de las actividades criminales y su respectivo desarrollo es esencial para cualquier estado. En nuestro país, uno de los estudios que mayor relevancia ha suscitado es el trabajo de Díez-Ticio y Brandés (2001) que analiza los determinantes de la actividad delictiva con datos del Cuerpo Nacional de Policía Español en 1995, el mismo concluye que, tanto los factores disuasorios como otros de carácter económico y social son los que influyen en la inclinación hacia la delincuencia. Posteriormente el trabajo de Rodríguez (2003) estudia de nuevo el caso español con datos de 1Seguridad ciudadana e instituciones penitenciarias. ¿Dónde van mis impuestos? https://dondevanmisimpuestos.es/politicas/13/seguridad-ciudadana-e-instituciones-penitenciarias#vie w=functional&year=2023 5 panel y muestra que el factor de la inmigración aumenta la criminalidad, pero no consigue averiguar la fuente concreta de esta relación. La comprensión de la tasa de criminalidad y de los factores que influyen en ella, es crucial tanto desde una perspectiva social como económica. En los últimos años, fenómenos como la globalización han renovado el interés en la comprensión de la relación entre la economía y el comportamiento delictivo de la sociedad. La econometría, como disciplina que combina la teoría económica con métodos estadísticos, se presenta como una herramienta fundamental para analizar los factores que influyen en la tasa de criminalidad. Teniendo lo anterior en consideración, el presente trabajo propone identificar qué factores pueden influir en la comisión de un delito, con el objetivo de intentar incidir en el índice de criminalidad y reducirlo, puesto que conociendo cuales son las principales causas de comisión de los delitos, será más sencillo tomar las medidas oportunas para reducir el valor de dicho indicativo. El trabajo pretende explicar los elementos que determinan la comisión delictiva en España. El trabajo se ha estructurado en cinco partes. En la primera sección, se lleva a cabo una introducción al tema principal que aborda el estudio, así como a la trascendencia social del mismo. En la segunda sección se define el concepto de criminalidad y se analiza la evolución que ha tenido la criminalidad en España en los últimos años, finalizando con una comparación de la situación actual con respecto al resto de países europeos. Además, se realiza una aproximación a los posibles factores que pueden influir en la tasa de criminalidad. La tercera sección recoge la descripción de la muestra con la que se va a trabajar. Se realiza un análisis descriptivo de las variables del modelo tanto de la variable dependiente como de las variables explicativas. El punto cuatro del trabajo, constituye el apartado más importante del trabajo, ya que, es donde se produce la especificación del modelo, su estimación y donde se interpretan los resultados obtenidos. Por último, se recogen las conclusiones del estudio. 6 2. SITUACIÓN DE LA CRIMINALIDAD EN ESPAÑA Y POSIBLES FACTORES DETERMINANTES 2.1 Definición de Criminalidad y sus tipos Para una mayor comprensión del tema a tratar en el trabajo, consideramos conveniente llevar a cabo una breve introducción al término de criminalidad y a los distintos tipos de delitos existentes actualmente en el Código Penal. La Real Academia Española define la criminalidad como “Número proporcional de crímenes en un tiempo y en un lugar concretos”. En otras palabras, cuando hablamos de criminalidad, hacemos referencia al número de delitos que ocurren en un lugar y tiempo determinados. Concretamente, a lo largo de todo el trabajo vamos a considerar la tasa de criminalidad, que es aquella que mide el número de infracciones penales cometidas y conocidas en un determinado período y lugar por cada mil habitantes. Dentro de las infracciones penales, el Instituto Nacional de Estadística (en adelante INE) en su glosario de conceptos, engloba tanto los delitos como las faltas2, podemos concluir que dentro de estas infracciones penales se encuentran los diferentes delitos recogidos en nuestro Código Penal, esto es los muy graves, los graves y los leves. Entre los delitos leves encontramos por ejemplo, los hurtos en vía pública de importe menor a 400 euros, la estafa telefónica o informática de importe menor a 400 euros o una agresión física leve como un tortazo. Dentro de los delitos graves o muy graves se involucra la acción de la justicia penal en sus diferentes estamentos: policía, Ministerio Público y los jueces. Los diferentes tipos de delitos existentes actualmente en España se encuentran recogidos en el Libro II del Código Penal. Debido a que la lista de delitos es considerablemente extensa, vamos a mencionar aquellos que consideramos pueden tener mayor interés. Los primeros son los conocidos como delitos contra la vida humana independiente, dentro de los cuales se encuentran delitos como el homicidio y el asesinato. En segundo lugar, encontramos el delito de aborto cuya regulación constituye una de las cuestiones que mayor 2Tras la reforma del Código Penal en el año 2015, algunas de las faltas desaparecen y pasan a convertirse en delitos leves sancionados con multas o servicios a la comunidad, mientras que las demás quedan despenalizadas y se convierten en sanciones administrativas. 7 polémica y controversia ha generado en el contexto social, político y jurídico español de los últimos 30 años. En tercer lugar, nos encontramos los delitos contra la salud y la integridad corporal, y seguido, los delitos contra la libertad (entre los que se encuentra entre otros, el secuestro) en donde el bien jurídico que se protege es la libertad deambulatoria o de movimiento. En quinto lugar, se encuentran aquellos delitos contra la integridad moral (al honor) y en sexto lugar los delitos contra la libertad sexual. Esta tipología delictiva ha experimentado en las últimas décadas una importante evolución condicionada tanto por los cambios sociales, como jurídicos. En 1973, estos delitos entraban dentro de los delitos contra la honestidad. A partir de 1989, pasan a formar parte de delitos contra la libertad sexual. A lo largo de los años, se ha producido un progresivo aumento de los delitos sexuales y endurecimiento de las penas y el resto de las consecuencias jurídicas. El Título X del Libro II del Código Penal, se encarga de regular los delitos contra la intimidad, el derecho a la propia imagen y la inviolabilidad del domicilio en los cuales, el bien jurídico protegido es la intimidad personal o familiar y la autodeterminación informativa. Otra tipología de delitos que recoge nuestro Código Penal son los denominados delitos contra el patrimonio y el orden socioeconómico, dentro de los cuales podemos encontrar el robo y las defraudaciones. Además, existe un apartado encargado de regular los delitos contra la Hacienda Pública y la Seguridad Social. 2.2 Situación de la criminalidad España Una vez hecha la introducción al término de criminalidad y a los diferentes tipos de delitos existentes, se ha considerado conveniente llevar a cabo un estudio sobre la situación que existe actualmente en España respecto a la criminalidad, así como su evolución en los últimos años. En el Gráfico 2.1 se puede apreciar la evolución de la tasa de criminalidad en España desde 2017 hasta 2021. Esta tasa recoge el número de infracciones penales conocidas/denunciadas por cada mil habitantes. Se puede observar que hasta el año 2019, la tasa tenía una tendencia creciente año tras año y que, en 2020, probablemente como consecuencia del COVID-19 y la situación de alarma y consiguiente confinamiento que vivió tanto España como el mundo entero, dicha tasa sufre una disminución de más de nueve puntos, lo que se puede considerar una bajada bastante considerable. Esto puede ser una 8 consecuencia de las restricciones de movimiento y cierre de negocios que provocaron la disminución de algunos delitos como los robos en viviendas y locales comerciales. Por otro lado, la situación generó un aumento de otros delitos como la ciberdelincuencia. Gráfico 2.1: Evolución de la tasa de criminalidad en España 2017-2021 Fuente: Anuario Estadístico 2021Ministerio del Interior Por su parte, en 2021, la tasa de criminalidad sufre una subida de cuatro puntos con respecto a 2020, colocándose con una tasa de criminalidad de 41,3 delitos por cada mil habitantes. El dato deriva del conocimiento por parte de las Fuerzas y Cuerpos de Seguridad del Estado junto con las policías autonómicas del País Vasco, Cataluña y Comunidad Foral de Navarra y las policías locales de un total de 1.957.719 hechos criminales de tipo convencional, es decir, sin contar los ciberdelitos, de los cuales 685.383 fueron esclarecidos. Conviene añadir que, a 31 de diciembre de 2021, España contaba con 178.091 recursos humanos policiales, tres mil más que a 31 de diciembre de 2020 (175.082). Si entramos a analizar la tipología que acoge el mayor número de hechos conocidos, en 2021, nos encontramos con los delitos contra el patrimonio (1.434.698 hechos), seguido por los delitos contra las personas y la libertad (340.473 hechos) y por el resto de infracciones (182.548 hechos). La Tabla 2.1 muestra como todas las tipologías delictivas han sufrido un incremento con respecto a 2020, como es lógico debido a la situación excepcional vivida dicho año. 9 Uno de los factores que se entiende que puede estar relacionado con la tasa de criminalidad, es la inmigración. En este sentido, se enlaza una mayor criminalidad en aquellos lugares donde hay un alto porcentaje de inmigrantes probablemente porque, en estos supuestos, nos encontramos ante situaciones en las que las personas que se aventuran a vivir en un estado distinto a su estado nacional, generalmente se encuentran con impedimentos que convierten la búsqueda de oportunidades laborales en una auténtica odisea que puede transformarse en un aumento de las actividades delictivas. En este sentido, gran parte de los delitos cometidos por inmigrantes suelen estar relacionados con el hecho de no tener regularizada su situación en el país, como es por ejemplo el delito de falsedad documental6. En el artículo de Rodríguez (2003), se estudian los determinantes socioeconómicos del delito en España y se encuentra una relación positiva entre la imigracion y la criminalidad. Conclusión contraria a la que se llega en Italia, en el estudio de Bianchi, Buonanno y Pinotti (2012) en el cual hallan que no existe relación causal entre ambas variables. Por otro lado, la educación también se encuentra dentro de los factores que puede influir en la criminalidad de un determinado territorio, entendiendo que en aquellos lugares donde exista un mayor nivel educativo en la sociedad, la tasa de criminalidad será menor. Se supone que, al estar los ciudadanos mejor preparados, tendrán más facilidades para incorporarse al mundo laboral y evitar así la posibilidad de tener que acudir a métodos delictivos para poder sobrevivir. En este sentido, el trabajo “The effect of education on crime: evidence from prison inmates, arrests, and self-reports.” realizado en 2004 por Lochner y Moretti evidencia que, en el caso de Estados Unidos, sí que puede apreciarse una reducción de la criminalidad cuanto mayor es el nivel educativo de la población. En el caso de España, el artículo de Rodríguez (2003) arriba mencionado, también concluye que la variable educación es significativa a la hora de explicar la criminalidad y que cuanto mayor sea el nivel educativo de un territorio determinado, mayor será el coste de oportunidad de cometer un delito. Por su parte, se supone que la tasa de desempleo también puede tener un impacto en la criminalidad de un territorio, ya que, al igual que ocurría con la inmigración, puede observarse una relación de aumento de la criminalidad cuanto menor número de personas ocupadas existan, al entender que la carencia de recursos económicos puede situar a los 6Wagman, D. (2002). Estadística, delito e inmigrantes. Boletín CF+ S, (21). 16 individuos en situaciones extremas y puede poner a la comisión de delitos en una posición más cercana. Otro factor que puede tener influencia en la comisión de actividades criminales puede ser la Renta per cápita, ya que, se entiende que en aquellos territorios con mayor renta per cápita, la criminalidad será menor puesto que la población tiene más acceso a recursos económicos y como consecuencia, no existe la necesidad de acudir a conductas ilegales. Otro elemento que puede tener un impacto en el número de infracciones cometidas es la edad de la población. Estudios como el de Torres-Tellez y Montero Soler (2022) o el de Buonanno y Montolio (2009), avalan que la edad puede tener influencia en la criminalidad, puesto que puede observarse que determinados delitos e infracciones son cometidos por individuos de menor edad y son reiterativos, mientras que dentro de las personas con más edad, este número se reduce considerablemente. Por último, el factor de la densidad poblacional, es decir, el número de habitantes que hay en un determinado territorio por kilómetro cuadrado, tiene asimismo su nexo con la tasa de criminalidad. Existen estudios, como por ejemplo el realizado por Ruiz, Cea, Rodríguez y Matus (2007),en el que se demuestra que cuanto mayor sea la densidad de población, mayor será el número de delitos cometidos y viceversa. 3. DESCRIPCIÓN DE LA MUESTRA 3.1. Fuentes de información Tal y como se ha anticipado en los capítulos previos, el principal objetivo del trabajo es identificar qué factores influyen en la comisión de delitos. Posteriormente, una vez obtenida esta información a través del estudio de un modelo econométrico, que será propuesto y estimado en el siguiente apartado, se abordará el segundo y último objetivo, intentar identificar qué medidas se podrían tomar para tratar de reducir progresivamente este problema. 17 Las fuentes de información estadística empleadas en la recolección de datos son las siguientes: 1) El INE. Concretamente, las estadísticas territoriales disponibles en el INEbase, que es el sistema de almacenamiento de la información estadística en Internet. 2) El Portal Estadístico de Criminalidad. En particular, será útil el balance trimestral de criminalidad elaborado por el Sistema Estadístico de Criminalidad (en adelante, SEC), órgano dependiente del Ministerio del Interior. 3) El Boletín Estadístico del Personal al Servicio de las Administraciones Públicas para conocer el número de efectivos policiales de los que dispone el estado. 4) El Anuario de Estadística Forestal para conocer la superficie de cada provincia de España. Estas fuentes han sido las principales utilizadas en el trabajo a pesar de que también se ha tenido que acudir a fuentes autonómicas como el Gobierno Vasco o el Gobierno de Cataluña, con el fin de conseguir todos los datos necesarios puesto que no todos estaban disponibles en estas cuatro fuentes. La elección de la utilización de estas fuentes se debe principalmente a que las mismas, ofrecen información actualizada sobre series anuales desglosadas por Comunidades Autónomas y provincias de los principales indicadores estadísticos territoriales y de criminalidad. En este trabajo, en la estimación del modelo, se ha optado por realizar el estudio a nivel provincial, por lo que, dado que España está integrada por 50 provincias y las dos Ciudades Autónomas de Ceuta y Melilla, se contará con un total de 52 observaciones (N = 52). Además, se ha tomado como periodo de referencia el año 2021, al ser el último del que se disponen datos actualizados. Para la estimación del modelo se hará usó del software econométrico gretl. 3.2. Descripción de las variables 3.2.1. Variable a explicar. Tasa de criminalidad La variable endógena o dependiente es la variable a explicar por el modelo econométrico. En el presente trabajo, la variable a explicar será el número de infracciones penales cometidas y conocidas por cada mil habitantes. 18 Según los datos recogidos del INE, durante el año 2021 se cometieron en España un total de 1.957.719 infracciones penales, lo que supuso un incremento de un 10,8% con respecto al número de delitos cometidos en 2020 que ascendió a un total de 1.766.779. Sin embargo, conviene destacar que el año 2020, debido a las peculiaridades que conllevó debido a la pandemia del COVID-19, puede no ser un buen punto de comparación. Si nos vamos al año 2019, el número de infracciones penales asciende a un valor de 2.199.475. De esta forma, se puede comprobar cómo se trata de una variable cuyo valor se ha reducido entre 2021 y 2019. Para medir la variable a explicar se propone el cálculo de una tasa que relacione el número de infracciones penales conocidas por provincia con los residentes en dicha provincia (IP). Así, la variable dependiente se calculará para el periodo de referencia como sigue: 𝐼𝑃𝑖= 𝑁º𝑖𝑛𝑓𝑟𝑎𝑐𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑝𝑒𝑛𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑝𝑟𝑜𝑣𝑖𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑁º𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑝𝑟𝑜𝑣𝑖𝑛𝑐𝑖𝑎 ×1000 Tras el cálculo de la variable de interés para cada provincia con datos del Portal Estadístico de Criminalidad y del INE, se observa que las Islas Baleares presentó el máximo valor, alcanzando una tasa de 52,02 infracciones penales por cada mil habitantes y superando la media muestral, que fue de 35,34 infracciones penales por cada mil habitantes. Con los siguientes valores más altos y también por encima de la media se encontraron Barcelona (51,74 infracciones penales por cada mil habitantes) y Madrid (51,24 infracciones penales por cada mil habitantes). Por el contrario, la tasa más baja se dio en Teruel, donde se contabilizaron 21,91 infracciones penales por cada mil habitantes. 3.2.2. Variables explicativas Las variables exógenas, también denominadas explicativas o independientes, son aquellas que se cree que pueden servir para explicar la variable de interés. En base a la revisión global y teórica de los posibles factores que pueden influir en la comisión de infracciones penales, se enumeran en este punto las variables explicativas de lo que será el modelo econométrico, con las que se tratará de explicar, describir y predecir el comportamiento de la variable de interés a explicar. 19 Tasa de crecimiento de la población En primer lugar, con el objetivo de medir el efecto que puede tener el aumento de la población en la variable a explicar, se propone como primera variable explicativa la tasa de crecimiento de la población (CP). Para ello, se ha recogido el dato correspondiente al crecimiento de la población por cada mil habitantes por provincia durante el año 2021 aportado por el INE. Esta variable se define como el incremento en el número de individuos pertenecientes a un determinado ámbito en el año 2021 por cada 1.000 habitantes. Es decir: 𝐶𝑃𝑖= 𝑃𝑡−𝑃(𝑡−1) 𝑃(𝑡−1)7×1000 donde: P(t-1): Población residente en la provincia a 1 de enero del año 2020 P(t-1)7: Población residente en la provincia a 1 de julio del año 2020 Pt: Población residente en la provincia a 1 de enero del año 2021 Se espera que, a mayor crecimiento poblacional, mayor sea el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes, ya que un número mayor de habitantes en un lugar provoca que exista mayor densidad poblacional, que como ya hemos mencionado, puede suponer una mayor tasa de criminalidad. Edad de la población y sexo Por otro lado, se proponen como variables explicativas tanto la edad media de los hombres (EMH) como la edad media de las mujeres (EMM) por provincias. Sin embargo, no será necesario calcular este dato para cada observación, puesto que la sección de Contabilidad regional de España del INE lo ofrece directamente. Como consecuencia, los datos relativos a la edad media han sido sacados del INE que recoge una tabla en la que se establece el promedio de las edades de los individuos pertenecientes a un determinado ámbito (en este caso las diferentes provincias) durante el año 2021. 20 Los estudios muestran que en la población joven la tasa de delitos que implican violencia o fuerza (agravantes de la pena) aumenta. En relación con de la edad media de la población por sexo, no existe a priori una teoría clara de su relación con la tasa de criminalidad, pero se conoce que la edad promedio en la que las mujeres acceden a las conductas criminales es más elevada que en el caso de los hombres. En el caso de España, por ejemplo, se ha observado mayor presencia de mujeres con mayor edad en las prisiones.7 Renta Neta per cápita Otra de las variables que se ha considerado útil para este análisis es el PIB per cápita, que, en nuestro estudio, mide la relación entre el valor total de todos los bienes y servicios finales generados durante 2021 por la economía de cada provincia y el número de sus habitantes. Sin embargo, no ha sido posible encontrar los datos correspondientes al PIB por provincias para el año de estudio (2021), por lo que se ha contado con la renta neta per cápita por provincias, (RENTA) cuyo dato para cada observación ha sido obtenido directamente de la nota de prensa del INE que recoge la Distribución de Renta de los Hogares durante el año 20218. De los datos que se recogen en la tabla de la renta provincial neta por persona, para 2021, las tres provincias vascas se encuentran dentro de las cinco provincias con mayor renta per cápita junto con Madrid y Barcelona. Dentro de las cinco, la provincia de Guipúzcoa se coloca en el primer lugar con una renta per cápita de 16.887 euros seguida por Bizkaia (16.192 euros), Madrid (16.146 euros), Álava (15.539 euros) y Barcelona (15.297 euros). En el caso de la renta, el signo de su relación con la tasa de criminalidad no es claro y podrá variar en función del tipo de delito del que hablemos. Por ejemplo, en aquellos lugares donde la renta sea elevada se producirán más delitos que atenten contra el patrimonio por un efecto llamada de la riqueza, mientras que en el caso de provincias en las que la renta sea menor, delitos contra las personas y contra la libertad pueden producirse con mayor facilidad. 8Información completa: https://www.ine.es/prensa/adrh_2021.pdf 7Informe General 2021. (n.d.). Ministerio del Interior. https://www.interior.gob.es/opencms/pdf/archivos-y-documentacion/documentacion-y-publicaciones/p ublicaciones-descargables/publicaciones-periodicas/informe-general-de-instituciones-penitenciarias/In forme_General_IIPP_2021_12615039X.pdf 21 Población extranjera Asimismo, otra de las variables que consideramos puede tener un impacto en el número de infracciones cometidas es el porcentaje de población extranjera (PPE), que mide la proporción de población extranjera, entendida como aquellas personas inmigrantes no nacionalizadas que residen en una provincia, en relación con su población total. Se calcula como sigue, con datos extraídos de las series poblacionales del INE: 100 𝑃𝑃𝐸𝑖= 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑥𝑡𝑟𝑎𝑛𝑗𝑒𝑟𝑎 𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑛 𝑙𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑣𝑖𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑒𝑛 𝑙𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑣𝑖𝑛𝑐𝑖𝑎 × Creemos como ya se ha mencionado anteriormente en el trabajo que, en aquellas provincias con mayor porcentaje de población extranjera, se espera que el signo sea positivo y que, a mayor inmigración, mayor será la tasa de criminalidad puede aumentar debido a la dificultad de adaptación de inmersión en el sistema nacional de la población extranjera. Tasa de desempleo Además, también será de interés para nuestro análisis tener en cuenta la tasa de desempleo media anual (TD), puesto que consideramos que este dato puede tener una implicación sobre el número de infracciones cometidas, entendiendo que, a mayor tasa de desempleo, el número de infracciones penales cometidas podrá aumentar al verse determinado tipo de individuos abocados a situaciones extremas. Se espera para esta variable, por tanto, un signo positivo, ya que entendemos que en aquellos lugares donde existe más población en paro puede existir una mayor tendencia a delinquir. 𝑇𝐷𝑖=𝑁º 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑒𝑠𝑒𝑚𝑝𝑙𝑒𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑎 ×100 Densidad Poblacional Por su parte, consideramos que también puede ser una variable de interés para nuestro modelo la densidad poblacional (DP) que existe en cada una de las provincias españolas, ya que, de esta forma podremos saber si efectivamente existe una relación entre la densidad poblacional y el aumento de la comisión de infracciones penales. Esta variable ha sido calculada dividiendo el número de residentes de cada provincia (dato aportado por el INE) 22 entre su superficie en (dato obtenido del Anuario de Estadística Forestal de 2005). De 𝑘𝑚2 esta forma: 𝐷𝑃𝑖= 𝑁º 𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑑𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑣𝑖𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑆𝑢𝑝𝑒𝑟𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒 (𝑘𝑚2) Como ya hemos mencionado en el caso del crecimiento poblacional, se espera que mayor densidad poblacional, se traduzca en una mayor tasa de criminalidad. Nivel de educación En penúltimo lugar, considera interesante analizar el impacto que tiene el nivel educativo en el número de infracciones penales que se cometen, por ello, como variable explicativa, se ha decido añadir al modelo la variable EDU que recoge el porcentaje de personas de 16 años o más años con estudios superiores por provincia. Se ha optado por seleccionar este dato puesto que no se han encontrado otros datos relacionados con la educación que estuvieran distribuidos por provincias. En este caso, no será necesario calcular este dato para cada observación, puesto que la nota de prensa del INE relativa a “Censos de población y vivienda 2021”9, ya recoge los datos señalados. Fuerzas de seguridad Finalmente, se quiere analizar la relación existente entre el número de infracciones cometidas en un periodo de tiempo y el número de efectivos policiales disponibles (ED) con los que se cuenta durante ese periodo. El objetivo es dilucidar si realmente un incremento en el número de miembros de los cuerpos y fuerzas de seguridad conlleva una disminución en el número de infracciones que se cometen. Para ello, se ha creado la variable ED, que hace referencia al número de efectivos disponibles por cada mil habitantes y que ha sido calculada de la siguiente forma: 𝐸𝐷𝑖= 𝑁º 𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑠 𝑑𝑖𝑠𝑝𝑜𝑛𝑖𝑏𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑝𝑟𝑜𝑣𝑖𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑁º 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑝𝑟𝑜𝑣𝑖𝑛𝑐𝑖𝑎 ×1000 9NP Censo de Población y Viviendas 2021. (2023, June 30). INE. https://www.ine.es/prensa/censo_2021_jun.pdf 23 Para su cálculo, los datos relacionados con los Cuerpos y Fuerzas de Seguridad del Estado han sido obtenidos del Boletín Estadístico del Personal al servicio de las Administraciones Públicas publicado por el Ministerio de Hacienda y Función Pública10. A este número se han añadido las policías autonómicas del País Vasco (Ertzaintza), Cataluña (Mossos d'Esquadra), y Navarra (Policía Foral de Navarra). Sus datos han sido recolectados del Gobierno Vasco11, el Instituto de Estadística de Cataluña (Idescat)12 y del Gobierno de Navarra respectivamente. Se espera que el signo de esta variable sea negativo y que en consecuencia un mayor número de efectivos disponibles produzca una reducción del número de infracciones penales cometidas. Es decir, que el número de efectivos policiales produzca un efecto disuasorio a la hora de delinquir. En la Tabla 3.1, se recogen los estadísticos principales de cada una de las variables de la muestra calculadas con el software gretl. Como se puede apreciar, para el valor máximo y el valor mínimo de cada variable, se ha destacado a qué provincia corresponde el referido dato. Junto con los estadísticos principales de la variable a explicar, se incluyen los de las nueve variables explicativas que se ha decidido considerar en el modelo econométrico que se propondrá en la siguiente sección. La provincia española que cuenta con una mayor tasa de criminalidad es Islas Baleares con 52,02 infracciones penales por cada mil habitantes, por otro lado, Teruel es la provincia con menor número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes, en concreto 21,91. Por su parte, la variable crecimiento de la población cuenta con un valor medio negativo, por lo que en media en las provincias españolas se está produciendo una disminución del crecimiento de la población. En lo que respecta a las edades medias de la población, el territorio que cuenta con una media menor en ambos géneros es Melilla, cuyas medias no alcanzan los 40 años ni para hombres ni para mujeres. 12 Idescat. Anuari estadístic de Catalunya. Policia de la Generalitat. Mossos d'esquadra. Efectius. Per sexe i graduació. Àmbits. . 2021. (2022, February 25). Idescat. https://www.idescat.cat/indicadors/?id=aec&n=15877&t=202100 11 Gobierno Vasco. Departamento de Administración Pública y Justicia. Dir. de Función Pública. Estadística de personal en el sector público en la C.A. de Euskadi 10 BESAP ENERO 22. (2022, January 22). Secretaría de Estado de Función Pública https://funcionpublica.hacienda.gob.es/dam/es/portalsefp/funcion-publica/rcp/boletin/Boletines/22010 1_Boletin_Enero_2022.pdf.pdf 24 El valor máximo de porcentaje población extranjera se encuentra en la provincia de Girona que duplica el valor medio de la variable colocándose en un 20,34%. En cuanto a la densidad poblacional, llama nuestra atención el dato de Melilla, ya que se trata de un valor muy por encima de la media de la variable y que contrasta completamente con el dato obtenido en el caso de Soria. Otro dato interesante es el del número de efectivos disponibles por cada mil habitantes, que en el caso de Ceuta su valor es de 51,45; valor muy por encima del valor medio de la variable (7,64 efectivos disponibles por cada mil habitantes) y del valor obtenido en Barcelona (2,75 efectivos disponibles por cada mil habitantes). Tabla 3.1: Estadísticos principales de las variables Fuente: Elaboración Propia 25 VARIABLES Media D.T Mínimo Provincia Máximo Provincia IP 35,34 7.889 21,91 Teruel 52,02 Islas Baleares CP -1,077 5,227 -18,41 Zaragoza 9,03 Málaga EMH 42,46 2,785 35,25 Melilla 49,68 Zamora EMM 45,89 3,133 36,74 Melilla 52,53 Ourense RENTA 12753 1613 10103 Almería 16887 Gipuzkoa PPE 9,765 5,155 2,695 Jaén 20,34 Girona TD 14,65 4,989 7,57 Huesca 26,66 Ceuta DP 339,2 1082 8,614 Soria 6635 Melilla EDU 29,43 5,002 22,3 Cuenca 42,80 Gipuzkoa ED 7,637 9,145 2,751 Barcelona 51,45 Ceuta La tabla en la columna “coeficiente” recoge los valores de las estimaciones de los parámetros ( ). La siguiente columna muestra su desviación típica estimada. La tercera β^𝑀𝐶𝑂 columna muestra el valor del estadístico tpara el contraste de significatividad individual del regresor correspondiente. La última columna muestra su valor pasociado. A continuación, se va a proceder a realizar el análisis de los resultados interpretando los coeficientes estimados y la concordancia o no del signo obtenido con el esperado a priori. = 0 , = 7,039 Es el valor esperado estimado del número β1 ^= 𝐸(𝐼𝑃𝑖|𝑋𝑘𝑖 ∀𝑘 = 2,...,9) ⇒ de infracciones penales cometidas, IP, cuando las variables explicativas son todas 0. Es decir, se estima que, en media, cuando en una provincia ilas variables crecimiento de población, edad media de los hombres, edad media de las mujeres, renta, porcentaje de la población extranjera, tasa de desempleo, nivel de educativo y efectivos disponibles son todas ellas iguales a 0, el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes será de 7,039. El resto de los coeficientes estimados por MCO explican, dependiendo del signo, el incremento o decremento esperado estimado en la variable a explicar, , cuando la variable 𝐼𝑃𝑖 explicativa ( que acompaña al coeficiente, se incrementa en una unidad, y el resto de las 𝑋𝑘) variables explicativas se mantienen constantes, esto es: k=2,3,...9 β^𝑘= ∂𝐸(𝐼𝑃𝑖|𝑋) ∂𝑋𝑘𝑖 De esta forma, se procederá a interpretar individualmente los coeficientes obtenidos en la Tabla 4.1: 0,4565: se estima que un incremento unitario en el crecimiento poblacional aumenta en β^2= media el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes esperadas en 0,4565, ceteris paribus. Este signo positivo coincide con lo esperado previamente, entendiendo que un mayor crecimiento poblacional, supone un aumento en el número de delitos cometidos. 32 : se estima que un incremento de un año en la edad media de los hombres β^3= −3,4463 reduce en media el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes esperadas en 3,4463, ceteris paribus. Este dato supone que la edad media de los hombres tiene una influencia negativa en el número de infracciones penales que se cometen, es decir, que, a mayor edad de los hombres, menor criminalidad. Este signo puede tener su sentido, puesto que se viene entendiendo que existe una mayor probabilidad de cometer delitos por parte de la población más joven. Resultado que concuerda con las conclusiones a las que llega Garrido Guzman (1982) en su estudio sobre “Evolución y tendencias de la criminalidad en España” donde comprueba que en el año 1980 el 40% de los delincuentes detenidos eran menores de 20 años . 2,4829: se estima que un incremento de un año en la edad media de las mujeres aumenta β^4= en media el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes esperadas en 2,4829, ceteris paribus. Lo que supone que, a mayor edad de la población femenina, mayor es el número de delitos cometidos. El signo obtenido contrasta opuestamente con el dato de los hombres y refleja una relación positiva entre la edad media de las mujeres y la comisión de infracciones penales. Como ya hemos mencionado a lo largo del trabajo, esto puede deberse a la tardía inclusión de las mujeres en las conductas delictivas que indica que las mujeres tienden a delinquir cuanto mayores son. Una posible justificación de este signo puede ser que con mayor edad, la posibilidad de que tengan cargas familiares es mayor y una posible falta de recursos les dirija a la comisión de delitos. El artículo de Herrera Moreno (2014), lleva a cabo un interesante análisis sobre la relación existente entre el género y la criminalidad teniendo como referencia los desarrollos criminológicos de ámbito anglosajón. En el mismo, se concluye que entre los factores que inclinan la acción delictiva entre el género femenino se encuentran entre otros, la intersección entre raza, género y clase social. 0,0050: se estima que un incremento de la renta per cápita de un euro, aumenta en β^5= media el número de infracciones cometidas por cada mil habitantes esperadas en 0,0050, ceteris paribus. La relación entre la renta per cápita y la variable a explicar puede 33 interpretarse con doble sentido, por un lado, individualmente y por otro, de forma colectiva. Si la interpretamos de forma individual, este signo podría no tener mucho sentido con lo esperado, puesto que se entiende que a mayor renta per cápita, menor pobreza y quizás menor necesidad de comisión de delitos por parte de los individuos. Sin embargo, si se lleva a cabo una interpretación colectiva, este signo puede tener cierto sentido, entendiéndose que en aquellos lugares en los que el nivel de renta per cápita sea mayor, la mayor riqueza puede atraer a los delincuentes y se cometerá un mayor número de delitos por ejemplo contra el patrimonio. En consecuencia, la tasa de criminalidad podrá ser mayor en aquellas provincias que cuentan con mayor renta, ya que se puede generar un efecto llamada. 0,4442: se estima que un incremento en un punto en el porcentaje de población β^6= extranjera aumenta en media el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes esperadas en 0,4442, ceteris paribus. Como consecuencia, existe una relación positiva entre el porcentaje de población extranjera residente en una provincia y el número de infracciones penales cometidas en la misma, entendiendo que, a mayor población extranjera, mayor número de delitos cometidos. Como ya se ha mencionado en el apartado anterior, este signo positivo es el esperado teniendo en cuenta que la población inmigrante suele tener mayores dificultades para incorporarse al sistema lo que en ocasiones, puede derivar en una mayor inclinación a las actividades delictivas. 0,9398: se estima que un incremento unitario en la tasa de desempleo aumenta en media β^7= el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes esperadas en 0,9398, ceteris paribus. El signo positivo es el esperado, puesto que se entiende que en aquellos lugares en los que la tasa de paro es mayor, puede que exista un aumento de comisión delitos que puede deberse a la falta de posibilidades de conseguir recursos legalmente. -0,6302: se estima que un incremento unitario en el número de personas mayores de 16 β^8= años con estudios superiores reduce en media el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes esperadas en 0,6302, ceteris paribus. En línea con la tasa de paro y la obtención de ingresos de manera legal, es entendible que a mayor número de personas que acceden a estudios superiores, mayor será la posibilidad de poder obtener ingresos que procedan de actividades legales y como resultado exista una menor tasa de criminalidad, por 34 lo que el signo obtenido es el esperado, resultado que también se obtiene en el estudio de Bautista, Salinas, Aliaga y Chamorro (2022) en el que se estudian los determinantes de la criminalidad en diferentes países. 0,0244 se estima que un incremento unitario en el número de efectivos disponibles por β^9= cada mil habitantes aumenta en media el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes esperadas en 0,0244 ceteris paribus. Este signo positivo, no es el esperado puesto que se entiende que la relación entre la comisión de delitos y el número de efectivos ha de ser negativa, entendiendo que, a mayor número de efectivos disponibles en una provincia, menor será el número de infracciones penales cometidas. Se estudiará a continuación la relevancia de los regresores, con el objetivo de analizar si cada uno de ellos de forma individual y conjuntamente son útiles para explicar el comportamiento de la variable de interés. Para verificar si cada una de las variables explicativas son significativas individualmente a la hora de explicar el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes, se plantean dos hipótesis contrapuestas: 𝐻0: β𝑘=0 siendo k = 2,3,...,9 𝐻1: β𝑘 ≠ 0 Contraste que se realiza, para cada regresor, con el siguiente estadístico y distribución bajo la hipótesis nula: siendo k = 2,3,...,9 β^𝑘 𝐷𝑒𝑠 ^β𝑘∼𝑡(𝑁−𝐾) Si el estadístico calculado en la muestra, , es mayor que el valor de la distribución, 𝑡𝑐 |α/2, para el nivel de significatividad α seleccionado, se rechaza la hipótesis nula. En 𝑡(𝑁−𝐾) este caso 0 y la variable explicativa asociada, , es significativa para explicar el β𝑘 ≠ 𝑋𝑘 comportamiento de la variable a explicar. Sin embargo, si el estadístico calculado en la muestra es menor que valor de la distribución, |α/2, no se rechaza la hipótesis nula. En 𝑡(𝑁−𝐾) 35 este caso = 0 y la variable explicativa asociada no es significativa para explicar el β𝑘𝑋𝑘 comportamiento de la variable dependiente. Crecimiento de la población: dado que = 2,385 > , se rechaza la 𝑡𝑐𝑡(43)/0,025=2,017 hipótesis nula con un nivel de significatividad y se concluye que el crecimiento de la α=5% población sí es una variable individualmente significativa para explicar el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes. Edad media hombres: dado que = > , se rechaza la hipótesis 𝑡𝑐−2,798| | 𝑡(43)/0,025=2,017 nula con un nivel de significatividad y se concluye que la edad media de los α=5% hombres es una variable individualmente significativa para explicar el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes. Edad media mujeres: dado que = 2,177 > , se rechaza la hipótesis nula 𝑡𝑐𝑡(43)/0,025=2, 017 con un nivel de significatividad y se concluye que la edad media de las mujeres es α=5% una variable individualmente significativa para explicar el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes. Renta: dado que = 3,677 > , se rechaza la hipótesis nula con un nivel 𝑡𝑐𝑡(43)/0,025=2, 017 de significatividad y se concluye que la renta es una variable individualmente α=5% significativa para explicar el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes. Porcentaje población extranjera: dado que = 2,218 > , se rechaza la 𝑡𝑐𝑡(43)/0,025=2, 017 hipótesis nula con un nivel de significatividad y se concluye que el porcentaje de α=5% población extranjera es una variable individualmente significativa para explicar el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes. En este sentido, los resultados de nuestro modelo nos llevan a la misma conclusión que el estudio de Rodríguez (2003), en el cual se determina la existencia de significatividad del porcentaje de población extranjera con respecto al comportamiento que puede experimentar la variable dependiente. 36 Tasa de desempleo: dado que = 3,498 > , se rechaza la hipótesis nula 𝑡𝑐𝑡(43)/0,025=2, 017 con un nivel de significatividad y se concluye que la tasa de desempleo es una α=5% variable individualmente significativa para explicar el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes. Aquellas provincias que cuentan con mayor tasa de desempleo en 2021 son, Ceuta (26,66%) y Cádiz (25,43%), cada una de estas provincias cuenta por su parte con una tasa de infracciones penales correspondientes a 46,89 y 37,56 infracciones penales por cada mil habitantes respectivamente, valores que se sitúan por encima de la media de la variable dependiente que en este caso es 35,34 infracciones penales por cada mil habitantes. Por otro lado, las provincias españolas que cuentan con menos tasa de desempleo son Gipuzkoa (8,15%) y Huesca (7,5%) que cuentan a su vez con unas tasas de criminalidad de 33,51 y 27,14 infracciones penales por cada mil habitantes respectivamente, valores que se sitúan por debajo de la media de la variable a explicar. Nivel de educación superior: dado que = < , no se rechaza la 𝑡𝑐−1,757| | 𝑡(43)/0,025=2, 017 hipótesis nula con un nivel de significatividad y se concluye que el nivel de α=5% educación superior no es una variable individualmente significativa para explicar el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes. A continuación, vamos a proceder a realizar el mismo análisis, pero en este caso con un nivel de significatividad de , en este caso dado que α=10% = > , se rechazaría la hipótesis nula por lo que se concluye 𝑡𝑐−1,757| | 𝑡(43)/0,05=1,681 que el nivel de educación con un nivel de significatividad del 10% si es una variable individualmente significativa para explicar el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes. Este resultado coincide con el resultado obtenido en el estudio de Morales (2018) en el que se analizan los factores determinantes de la criminalidad en España a través de la correlación estadística. El autor concluye que efectivamente el nivel educativo es significativo para explicar el comportamiento de la criminalidad, siendo entre las estudiadas, la variable con mayor influencia sobre la comisión de los delitos y en consecuencia, cuanto mejores sean los resultados académicos, menos comisión de delitos se producirá. 37 Número de efectivos disponibles por cada mil habitantes: dado que = 0,1985 < , no se rechaza la hipótesis nula con un nivel de 𝑡𝑐𝑡(43)/0,025=2,017 significatividad y se concluye que el número de efectivos disponibles por cada mil α=5% habitantes no es una variable individualmente significativa para explicar el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes. Este dato contrasta considerablemente con lo analizado previamente, ya que una de las razones a la que vincula el Gobierno Español el descenso de la criminalidad en España es precisamente al aumento del gasto en seguridad ciudadana y al aumento del número de efectivos policiales. Sin embargo, lo que se desprende del análisis realizado es que el número de policías no produce un efecto en el número de infracciones penales cometidas, por lo que se trata de una variable no útil para explicar el comportamiento de la variable dependiente. Las medidas coercitivas basadas en el número de efectivos policiales, no parecen ser efectivas o por lo menos no lo son tal y como dichas fuerzas están repartidas físicamente en el territorio y como resultado, una menor tasa de criminalidad no siempre va de la mano con el mayor número de efectivos policiales; las provincias españolas que cuentan con el mayor número de efectivos policiales disponibles por cada mil habitantes son Ceuta (51,45 efectivos policiales por cada mil habitantes) y Melilla (51,35 efectivos policiales por cada mil habitantes) y sin embargo se trata de provincias que tienen alta tasas de criminalidad, 46,89 infracciones penales conocidas por cada mil habitantes en el caso de Ceuta y 47,71 infracciones penales conocidas por cada mil habitantes en el caso de Melilla. Por el contrario, las provincias que disponen de menos efectivos policiales son Castellón (2,81 efectivos policiales por cada mil habitantes) y Barcelona (2,75 efectivos policiales por cada mil habitantes), que disponen de una tasa de criminalidad de 37,78 y 51,73 infracciones penales conocidas por cada mil habitantes respectivamente, ambos valores por encima de la media de la variable que se sitúa en 35,34 infracciones penales conocidas por cada mil habitantes. En conclusión, como resultado de la evidencia muestral, se obtiene que, para un nivel de significatividad del 5%, solamente las variables EDU y ED no son individualmente significativas para explicar el comportamiento del número infracciones penales por cada mil habitantes. En el caso de la variable EDU, se ha comprobado que con un nivel de 38 significatividad del 10% sí que se trata de una variable individualmente significativa para explicar el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes. Con el fin de analizar si las variables son conjuntamente significativas, se va a realizar el contraste de significatividad conjunto, donde: 𝐻𝑜: β2=β3= ... =β9=0 𝐻1: ∃ β𝑘≠0 𝑘=2,...9 Contraste que se realiza, con el siguiente estadístico y distribución bajo la hipótesis nula: 𝑅2/(𝐾−1) (1−𝑅2)/(𝑁−𝐾) ∼𝐹(𝐾−1,𝑁−𝐾) En este caso concreto, el valor crítico del estadístico, , toma un valor de 𝐹(8,43)/0.05 2,163. Si el estadístico calculado, , es mayor que este valor, se rechaza la hipótesis nula; 𝐹 𝐹𝑐 mientras que, si es menor, no se rechaza la hipótesis nula. Si se rechaza la hipótesis nula, los regresores son conjuntamente significativos. Al estimar el modelo por MCO, obtenemos un valor = 15,3263 > = 2,163, por lo que se rechaza la hipótesis nula con un nivel de 𝐹𝑐𝐹(8,43)/0.05 significatividad de 5% y por lo tanto, las variables sí son conjuntamente significativas para explicar el comportamiento de la variable de interés a explicar, que en este caso es el número de infracciones penales cometidas por cada mil habitantes. El coeficiente de determinación indica que explicamos el 74% de la variación de la variable número de infracciones penales cometidas con la variación muestral de: crecimiento poblacional, edad media de los hombres, edad media de las mujeres, renta, porcentaje de la población extranjera, tasa de desempleo, nivel educativo y efectivos policiales disponibles. A nivel individual el número de efectivos policiales no resulta ser significativo sin embargo, no va a ser eliminada del modelo ya que es uno de los instrumentos del sistema legal que tiene como objetivo luchar contra el crimen. 39 Como se ha mencionado anteriormente, uno de los objetivos del trabajo es identificar medidas que puedan reducir la tasa de criminalidad en España. Los esfuerzos de las autoridades estatales a la hora de reducir el número de infracciones penales que se cometen en nuestro país generalmente están relacionados con un aumento de las plantillas de policía y de sus recursos, acción que parece no estar recogiendo sus frutos debido al leve impacto que dicha medida tiene realmente sobre el número de delitos cometidos. En consecuencia, la mirada debería dirigirse al resto de factores que sí que son significativos y que pueden tener un impacto positivo en la reducción de la tasa de delincuencia. Consideramos que, entre los factores en los que el Estado puede incidir, uno de los más relevantes es la tasa de desempleo, no sólo por su relevancia con respecto a la variable dependiente si no también debido a la importancia que supone reducir el número de personas que se encuentran desempleadas en un territorio. Por su parte, la educación de la población también es uno de los factores sobre los que el Estado puede incidir y se posiciona como uno de los factores más relevantes debido al importante peso de la misma dentro de la sociedad y de las consecuencias que se derivan en función de tener una población bien formada, en todos los aspectos, o de no tenerla. A continuación vamos a realizar un análisis de la variación de la tasa de criminalidad estimada variando estos dos factores partiendo del modelo estimado: 𝐼𝑃𝑖=7,039 + 0, 456 𝐶𝑃𝑖−3,446 𝐸𝑀𝐻𝑖+2,482 𝐸𝑀𝑀𝑖+0,005 𝑅𝑒𝑛𝑡𝑎𝑖+0, 444 𝑃𝑃𝐸𝑖 +0,939 𝑇𝐷𝑖−0, 630 𝐸𝐷𝑈𝑖+0, 024 𝐸𝐷𝑖+ 𝑢𝑖𝑖= 1,...,52 Podemos estimar, por ejemplo, cómo cambiaría en media la tasa de criminalidad por provincia cuando la tasa de desempleo se reduce en tres puntos porcentuales y el porcentaje de población con estudios superiores aumentan en dos puntos permaneciendo constantes el resto de regresores del modelo: ∆𝐼𝑃𝑖= 0,939 ×(−3) −0,630 ×(2) = −4, 077 Si las autoridades consiguen incidir sobre las variables mencionadas, es decir, la tasa de desempleo y el nivel educativo, reduciendo la primera y aumentando el porcentaje de la 40 segunda, se lograría reducir, en media, la tasa de criminalidad en 4,077 puntos. Sin embargo la realidad es que no resulta tan sencillo para el Gobierno poder incidir sobre dichas variables a pesar del efecto positivo que ello tendría en la reducción de la tasa de criminalidad. 5. CONCLUSIONES La elaboración de este Trabajo de Fin de Grado tiene como principal objetivo estudiar cuáles son los principales factores que pueden influir en la comisión de delitos y en consecuencia en la tasa de criminalidad de un determinado territorio (en nuestro caso, las provincias españolas). Para poder identificar dichos factores, en primer lugar, se ha consultado bibliografía que analiza las circunstancias que aumentan la probabilidad de delinquir. Los estudios y artículos revisados indican que se trata de diversos factores que pueden ser de carácter social, económico o personal y entre los que destacan, edad, educación, renta y desempleo entre otros. La variable a analizar es la tasa de criminalidad medida como el número de infracciones penales cometidas en un territorio por cada mil habitantes. Por otro lado, las variables explicativas que creemos explican su comportamiento son: el crecimiento poblacional, la edad media de los hombres, la edad media de las mujeres, la renta, el porcentaje de población extranjera residente en cada provincia, la tasa de desempleo, el nivel educativo de la población y finalmente el número de efectivos policiales disponibles en la provincia. Los resultados de la estimación del modelo por MCO muestran que todas las variables salvo la variable de efectivos disponibles son individualmente significativas para explicar la tasa de criminalidad. Además, las variables del modelo son conjuntamente significativas para explicar el comportamiento de la variable dependiente por lo que podemos concluir que el modelo se encuentra correctamente especificado y que los resultados obtenidos nos resultan útiles para explicar el comportamiento de la variable dependiente. Uno de los resultados más interesantes del trabajo es quizás el hecho de que el número de efectivos disponibles por cada mil habitantes no resulta una variable individualmente significativa para explicar la tasa de criminalidad. A pesar del aumento en las plantillas que se 41