La economía política del crimen

Christian Cuéllar

La distribución espacial del crimen dentro de una ciudad no es aleatoria. Mientras que algunas zonas son relativamente tranquilas, otras suelen concentrar buena parte de los delitos cometidos.  Tratar de explicar esta distribución del crimen resulta relevante dado que existe una multiplicidad de factores que permanece relativamente constante para una misma ciudad, los cuales van desde el marco institucional hasta las prácticas sociales para prevenir delitos. Entonces, ¿por qué unas zonas son más (in)seguras que otras dentro de una ciudad?

Para responder esta pregunta es necesario definir, en primer término, cuándo se comete un crimen. La conducta criminal obedece a un cálculo de costo-beneficio. De esta manera, un delito resulta de la interacción entre las ganancias esperadas tras cometerse con las oportunidades que tiene el potencial criminal para llevarlo a cabo. Asumiendo las recompensas esperadas como dadas exógenamente, esta investigación tratará de explicar la distribución de las oportunidades a partir de la provisión de seguridad que tiene cada zona. Como argumento central, se plantea que la provisión de seguridad pública se reparte discrecionalmente con la finalidad de maximizar la probabilidad de que el partido que está en el poder en un municipio lo mantenga en las elecciones siguientes.

El ingreso como determinante del crimen

Siguiendo la historia de costo-beneficio, el botín que puede llevarse el potencial delincuente debe ser uno de los determinantes de la incidencia delictiva de una zona. La regla es simple: a mayor ingreso, mayores son las recompensas esperadas. Sin embargo, sería ingenuo pensar que el comportamiento de los potenciales afectados no cambie ante sus victimarios. En este juego repetido, las víctimas potenciales estarían dispuestas a sacrificar una parte de su ingreso para comprar seguridad privada (como alarmas, cámaras o incluso personal) para así disuadir a los delincuentes de atacarlos. Por lo tanto, se esperaría un mayor gasto en seguridad privada conforme aumenta el ingreso. No obstante, cabe notar que este mayor gasto en seguridad privada puede resultar en un arma de doble filo. En una zona dada con características similares, aquellos lugares que estén más blindados deberían ser los que más valen la pena atacar, por lo que el gasto en seguridad privada también podría funcionar como un mecanismo de señalización para los delincuentes.

Ante estos efectos contrapuestos cabría esperar, al menos, una relación positiva entre ingreso y tasa delictiva: hay poco que robar a los más pobres, mientras que la recompensa esperada es alta si se roba a los más ricos. Por su parte, si el gasto en seguridad privada cumple su objetivo de disuasión de los delincuentes, la relación entre ingreso y delincuencia podría tener la forma de u invertida. Los sectores de ingresos medios serían los que tendrían la probabilidad más alta de ser atacados ya que, aunque no representan las ganancias más jugosas, tampoco invierten mucho en seguridad privada.

En este trabajo no se tratará de determinar las razones por las cuales existen zonas con mayores ingresos que otras, sino que se tomará como un elemento dado que es relativamente difícil de modificar en el corto plazo, pero que incide directamente en la conducta del criminal.

La provisión de seguridad pública

El Estado, por su parte, es el responsable de la provisión de la seguridad pública. Suele hablarse de seguridad como si fuera un bien homogéneo. Sin embargo, es probable que este “bien público” sea distribuido de manera discrecional por el gobierno. Los gobiernos locales distribuirán este bien con la finalidad de maximizar las probabilidades de que su partido permanezca en el poder en las elecciones siguientes.

Es necesario entender las consecuencias electorales que tiene la provisión de seguridad pública frente a los otros bienes que puede repartir el gobierno. Las investigaciones concernientes a la relación entre provisión de bienes y resultados electorales se han centrado, sobre todo, en los beneficios políticos que tienen los bienes de consumo inmediato, como son las transferencias monetarias. Asimismo, la provisión de bienes en capital, como el gasto en infraestructura, se lleva a cabo discrecionalmente para beneficiar a ciertos sectores dentro de un espacio territorial más amplio. Mientras que las transferencias son bienes privados, el gasto en infraestructura es un bien público local. La característica común a la provisión de estos dos tipos de bienes es su rentabilidad política: a mayor gasto, mayor apoyo electoral.

La provisión de seguridad pública, por su parte, responde a otra lógica y debe entenderse en términos negativos: no proveerla resulta políticamente costoso. En este sentido, la provisión de seguridad pública es un bien que comienza a notarse cuando está ausente.

Tomando en cuenta las características de estos dos tipos de bienes, los políticamente rentables y los políticamente costosos, el gobierno en turno deberá generar canastas de bienes que le permitan mantener el poder sujeto a una restricción presupuestaria y a otra temporal referente al tiempo que dura su mandato. La manera en cómo distribuirá los bienes dependerá de la demanda de los electores por cada tipo de bien así como de su respuesta política en caso de que no se les provea de los bienes que demandan. El ingreso y la afinidad ideológica de los votantes serán los determinantes finales de la provisión de bienes como se argumenta a continuación.

Por un lado, la demanda de cada tipo de bien está en función del nivel de ingreso de cada elector. Cabría esperarse, por un lado, que los electores de ingresos más bajos busquen sobre todo bienes de consumo inmediato por parte del gobierno. Por su parte, los electores de ingresos medios buscan canastas de bienes que les permitan obtener oportunidades para conservar y aumentar su ingreso, tales como gasto en infraestructura, salud, educación y seguridad pública. Por último, los electores de altos ingresos demandan predominantemente bienes que protejan su riqueza así como bienes que tienen pocos sustitutos en el mercado privado; la recolección de basura, el mantenimiento del alumbrado público y de calles, así como el gasto en seguridad pública podrían entrar en esta categoría.

Las respuestas políticas en caso de recibir o no los bienes varían también de acuerdo al ingreso. El voto en las siguientes elecciones es el principal mecanismo que tienen las personas con ingresos bajos y medios para exigir su demanda al partido en turno: si reciben los bienes demandados, apoyan; si no, cambian su voto por el partido contendiente. Sin embargo, los electores de ingresos más altos tienen un mecanismo adicional de exigencia además del voto. Por el poder que suelen concentrar, estos electores pueden exponer mediáticamente a un gobierno que les ha fallado en la provisión de los bienes que demandan.

La afinidad ideológica o simpatía por el partido en turno sería el segundo elemento que modifica la respuesta política de los votantes ante la (falta de) provisión de bienes públicos demandados. Las personas con una afinidad ideológica cercana al gobierno en turno probablemente lo seguirían apoyando incluso en ausencia de la provisión de bienes privados o de bienes públicos locales. En este sentido, la cercanía ideológica compensa la falta de este tipo de bienes. Sin embargo, la provisión de seguridad pública representa uno de los bienes que no pueden sustraerse de la canasta provista a los votantes duros. En este caso, la afinidad ideológica ya no sería capaz de compensar a los votantes que se encuentran expuestos a la inseguridad. Aquí se manifiestan nuevamente los costos políticos de la falta de provisión de seguridad pública, así como los incentivos que tiene el gobierno en turno para mantener el apoyo de este tipo de votantes con la finalidad de maximizar la probabilidad de mantenerse en el poder.

Por otro lado, como los votantes duros se preocupan poco por la provisión de bienes privados y públicos locales que reciben, cabría esperarse que el gobierno en turno compitiera por los votantes volátiles utilizando este tipo de bienes. La razón de que estos sean los bienes por los que opta el gobierno para competir por los volátiles radica en su visibilidad y en sus rendimientos a corto plazo, características ausentes o con menor impacto en el caso de bienes políticamente costosos. En suma, se esperaría que los votantes duros tuvieran una mayor provisión de seguridad pública con respecto a los votantes volátiles; y que la competencia por este último tipo de electores se diera a través de bienes que son políticamente rentables.

Literatura

La primera cuestión relevante para este trabajo es preguntarse por el impacto que tiene la provisión de seguridad pública, medida a través de la presencia policial, en el crimen. Steven D. Levitt (1997) identifica que incrementos en el número de policías en una ciudad provocan una reducción en el crimen violento y disminuyen, en menor medida, los delitos a la propiedad. Para probar esta relación causal, Levitt utiliza la temporalidad de las elecciones locales como variable instrumental ya que, de acuerdo al autor, esta variable afecta el tamaño de la fuerza policial pero no se relaciona directamente en la “función de producción” del crimen.

Por otro lado, Dixit y Londregan (1996) investigan las condiciones que determinan que un grupo de interés reciba favores a través de políticas tipo pork barrel. En su modelo, dos partidos compiten por el apoyo de los votantes y se asume que estos tienen afinidades heterogéneas en su afiliación ideológica hacia los partidos. Los partidos ofrecen beneficios particularistas, por lo que los individuos deben decidir entre su afinidad ideológica y los bienes que reciben por parte de los partidos. Hay dos estrategias posibles. Si los partidos son capaces de entregar las transferencias a cualquier grupo de interés, entonces los partidos proporcionan los bienes a los grupos que son políticamente centrales y que tienen mayores probabilidades de cambiar sus votos como respuesta de los favores económicos (por lo que concuerda con la teoría de los votantes volátiles). Por su parte, si los grupos tienen afinidades partidistas y cada partido tiene distintas capacidades para transferir favores a sus grupos de apoyo, entonces los partidos apoyarán a sus votantes duros.

Esta investigación se asemeja al análisis de Dixit y Londregan en el sentido de que trata de establecer cuál es la estrategia óptima de distribución de seguridad pública para un gobierno local cuyo objetivo central es mantener el poder. En este caso, la afinidad ideológica determina la amenaza de los votantes duros. Esta amenaza creíble modifica, a su vez, la distribución de seguridad pública por parte del gobierno para evitar perder a estos electores. Por su parte, el gobierno en turno compite por los votantes volátiles a través de la provisión de bienes privados o públicos locales.

Por otro lado, Andrés Roemer (2002) analiza al crimen desde una perspectiva de costo-beneficio. En su texto es posible establecer la determinación de la oferta y demanda por el crimen. Esta investigación retoma este enfoque al considerar las recompensas esperadas y las oportunidades para llevar a cabo un delito. Mientras que las primeras se asumen como dadas, las segundas están determinadas por la provisión de seguridad pública y por la compra de seguridad privada.

Finalmente, la coordinación es un tema tratado por Rubén Durante y Emilio Gutiérrez (2013). Estos autores muestran que la cooperación en la prevención del crimen entre municipios vecinos, aproximada a través de su alineación partidista, puede resultar en menores tasas de crimen violento. A través de un análisis de regresión discontinua, los municipios que apenas ganaron y que forman parte del mismo partido que sus vecinos tienen una tasa de homicidios de un 35 a un 43% menor con respecto a aquellos municipios en los que el partido de la mayoría de los vecinos apenas perdió. La presente investigación se enfoca en los costos políticos de no atender estas zonas más que en la coordinación, pero el efecto esperado es similar: las zonas contiguas de dos municipios que tengan a distintos partidos en el poder tendrán mayores índices de criminalidad.

Datos

Para probar las hipótesis planteadas de manera empírica se utilizan las siguientes bases de datos correspondientes al Distrito Federal. Para el crimen se utiliza una base que ubica los delitos cometidos por cuadrantes. Estos datos se obtuvieron a partir de solicitudes de información presentadas a la Secretaría de Seguridad Pública del Distrito Federal y los resultados han sido publicados periódicamente por Diego Valle Jones en la página: hoyodecrimen.com.[1] Por otro lado, los resultados electorales por casilla se obtuvieron a partir de la página del Instituto Electoral del Distrito Federal para los años de 2009 y 2012. Por último, las características sociodemográficas al nivel de sección electoral se toman a partir de las Estadísticas Censales a Escalas Electorales publicadas por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía con base en el censo realizado en 2010.

Debido a la incompatibilidad espacial uno a uno de las bases de datos, se optó por recalcular los datos de las bases referentes a los resultados electorales y de las características sociodemográficas a nivel de cuadrante. Para realizar esto, se sobrepusieron los mapas de las secciones electorales sobre el de los cuadrantes y se calculó un ponderador que divide la proporción del área de la sección electoral que se enmarca en un cuadrante dado.[2] Este ponderador se utilizó después al multiplicarse por los resultados electorales y características sociodemográficas de cada sección. Con los resultados ponderados, se procedió a colapsar los resultados por cuadrante.

Para probar las hipótesis planteadas se construyeron dos nuevas variables referentes a la competitividad y a la volatilidad electoral. La competitividad electoral está definida como la distancia en votos entre el ganador de la delegación en la elección de 2012 con respecto al contendiente que obtuvo más votos por cuadrante. Esto quiere decir que puede haber valores negativos en el caso en el que el jefe delegacional no haya ganado en un cuadrante que está en su demarcación. Esta medida se dividió entre el total de votos de cada cuadrante, por lo que se expresa en medidas porcentuales. En suma, la variable de competitividad muestra en cuántos puntos porcentuales le ganó el jefe delegacional a su rival más fuerte por cuadrante. Debe entenderse que una mayor distancia con respecto al cero implica una menor competitividad electoral ya que el delegado ganó (perdió) por más (menos) puntos.

Para medir la volatilidad electoral se generó una variable que toma el valor mínimo de votación entre las elecciones de 2009 y las 2012 por el delegado elegido en los últimos comicios. Al tomar el valor mínimo entre ambas elecciones se intenta medir a los votantes duros del partido. Como en el caso anterior, este resultado se dividió con respecto al total de votos en el 2012.

Para la variable de ingreso, se tomó el porcentaje de viviendas habitadas con automóvil con respecto al total. Esta variable se dividió en quintiles para conocer los cuadrantes con el 20% de la población con mayores ingresos.

Por otro lado, se incluye una variable que muestra si el partido se mantuvo en las dos elecciones. La intención es capturar las ventajas en políticas que tuvo el incumbent. Por último, se incluye como control sociodemográfico el porcentaje de hombres de 15 a 24 años presentes en el cuadrante.

Los delitos, por su parte, fueron recalculados para que expresaran tasas por cada 100 mil habitantes. La principal variable dependiente considerada en esta investigación es la “tasa delictiva”, que consiste en la suma de los delitos por homicidio, robos a casa, de vehículo, a negocio y a transeúnte, así como violación. Sin embargo, la composición de la base de datos permite replicar las estimaciones para cada uno de los delitos mencionados, y se esperan encontrar efectos para las variables relacionadas con los robos.

Estadística descriptiva

Todas las variables dependientes se relacionan positivamente con la tasa delictiva. Los robos, por su parte, suelen asociarse positivamente entre sí. La única variable que parece no tener una relación muy fuerte con las demás es la de homicidios tal como muestra la siguiente gráfica.

Gráfica 1. Correlaciones entre las tasas delictivas.

graf1cuellarAhora se muestra la relación que existe entre competitividad de las elecciones y la proporción de votantes duros. Como se esperaba, esta relación es positiva: aquellos lugares en los que el delegado ganó por un margen mayor son los mismos en los que hay una proporción mayor de votantes duros.

Gráfica 2. Relación entre competitividad y votantes duros.

graf2cuellar.jpg

La relación entre ingreso y tasa delictiva se muestra en la gráfica siguiente. Los resultados hacen difícil conocer la relación entre ambas variables aunque, contrario a lo esperado, pareciera haber una curva en forma de u.

Gráfica 3. Relación entre ingreso y tasa delictiva.

graf3cuellar.jpg

Por último, la relación es negativa entre la tasa delictiva y el porcentaje de hombres entre 15 y 24 años como se muestra a continuación. Los hombres jóvenes suelen tener menos ingresos, pero además probablemente pueden disuadir de mejor manera a los potenciales criminales con respecto a las mujeres y hombres de otras edades.

Gráfica 4. Relación entre hombres jóvenes y tasa delictiva.

graf4cuellar.jpg

En la siguiente tabla se muestran los resultados tras estimar varios modelos por Mínimos Cuadrados Ordinarios.

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

VARIABLES

Tasa delictiva

Tasa de robo a casa

Tasa de robo a vehículo

Tasa de robo a negocio

Tasa de robo a transeúnte

Competitividad

-9.2941***

(2.6974)

0.1871**

(0.0754)

-3.9249***

(1.0546)

-1.4101**

(0.5604)

-4.0811***

(1.4900)

Votantes duros

-23.7068***

(5.9586)

-0.5711***

(0.1681)

-0.2844

(2.4306)

-6.0045***

(1.5614)

-15.8957***

(1.5614)

Incumbent

212.0971

(136.3826)

-1.9665

(3.7463)

114.7844**

(58.2143)

51.2038**

(26.0592)

70.9287

(55.8923)

Hombres
15 a 24 años

-68.9307

(45.9498)

-1.4620*

(0.8439)

-19.3070

(25.0012)

-18.8101**

(8.0817)

-31.6417

(21.3914)

Viviendas
con auto

-14.7632***

(3.1393)

0.1764**

(0.0820)

1.5750

(1.3917)

-3.1484***

(0.6915)

-12.7073***

(1.9961)

Constante

2,986.7536***

(422.1325)

29.8267***

(10.3140)

553.8091**

(217.3278)

595.8283***

(91.2867)

1,707.9111***

(230.9254)

N

814

814

814

814

814

R2

0.098

0.077

0.122

0.100

0.102

Resultados de los modelo por Mínimos Cuadrados Ordinarios utilizando errores estándar robustos para diferentes tipos de delitos.

Errores estándar robustos entre paréntesis

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Resultados de la estimación

En los siguientes párrafos se presentan algunos resultados a partir de las estimaciones anteriores y se muestra una gráfica de la esperanza de los valores dados los demás covariantes para las variables independientes de interés y para la tasa delictiva como variable dependiente.

Como se esperaba, se observa una relación negativa entre la variable de competitividad y la tasa delictiva. Esto quiere decir que a mayor distancia entre el partido del delegado ganador con respecto a su contendiente más cercano, hay tasas menores de delitos. El único caso de las submuestras en el que este resultado no se sustenta es para el de la tasa de robo a casa.

Gráfica 5. Valor esperado de la tasa delictiva contra competitividad electoral.

graf5cuellar

Por otro lado, la relación entre la proporción de votantes duros y las tasas delictivas también es negativa: aquellos cuadrantes con más votantes fieles son recompensados con menores tasas delictivas. La tasa de robo a vehículo es el único resultado que no es significativamente distinto de cero.

Gráfica 6. Valor esperado de la tasa delictiva contra votantes duros.

graf6cuellar

La tercer variable de interés, el ingreso, se asocia de manera negativa con las tasas delictivas. Esto sostiene el hecho de que las zonas más ricas tienden a ser las más seguras. Aunque cabe notar que la relación no es significativa para las tasas de robo a casa ni para las de robo a vehículo.

Gráfica 7. Valor esperado de la tasa delictiva contra ingreso.

graf7cuellar.jpgPor otra parte, el efecto del incumbent es nulo para la mayoría de las tasas delictivas, exceptuando el caso de la tasa de robo de vehículo y a negocio. El control sociodemográfico, por su parte, suele tener una relación negativa, pero no es significativo para ningún caso exceptuando la tasa de robo a casa y a negocio. Esto quiere decir que hay más que robarle a la gente más grande, o bien que los cuadrantes con proporciones mayores de gente mayor o de mujeres suelen ser los blancos preferidos para los delincuentes.

Post-estimation tests

Los residuales se distribuyen de manera parecida a la normal, pero tienen una curtosis mayor. Esto puede es resultado de los outliers que se encuentran muy alejados de la media como se muestra en la primera gráfica. De hecho, si se limita la distribución de los datos a menos de 2000, los residuales se parecen mucho a una normal (mostrada en la segunda gráfica).

Gráfica 8. Distribución Kernel de los residuales.
graf8cuellarGráfica 9. Gráfico de Probabilidad Normal de los residuales (Q-Q plot).
graf9cuellarConclusiones

Lo expuesto en este trabajo muestra que existe una relación entre los resultados electorales y la incidencia delictiva para el Distrito Federal. Esto es relevante porque prueba que la distribución del crimen no es independiente de los resultados electorales, lo cual exhibe la discrecionalidad con la que puede repartirse este bien.

Pero además, los resultados apuntan a que son los lugares menos competitivos y con más votantes duros los que presentan una tasa delictiva menor. Lo anterior apoya la hipótesis de que los gobernantes locales premian a sus votantes duros a través de la provisión de seguridad pública. Esta premiación se da con la finalidad de evitar perder a los votantes duros. Hace falta investigar si es cierta la historia en la que el partido en el poder compite por los votantes volátiles a partir de bienes políticamente rentables.

Por otro lado, la relación entre ingreso y tasa delictiva es la esperada: las zonas más ricas son las que presentan menores tasas delictivas. Se planteó que este resultado podría ser consecuencia de la compra de seguridad privada, así como del efecto de disuasión que resulta de  la posibilidad de los sectores privilegiados para exhibir mediáticamente a los gobernantes que intenten retirarles la provisión de seguridad pública.

Por supuesto que el riesgo de endogeneidad se encuentra latente. ¿Son electores eligiendo representantes o representantes eligiendo electores? La historia presentada en este trabajo apoya el segundo caso; además, la temporalidad de los datos también sustenta esta cuestión ya que los resultados electorales son previos a los resultados en seguridad pública. Sería ideal encontrar un escenario en el que exista variación exógena o bien encontrar alguna variable instrumental que compruebe el sentido de la causalidad mostrado.

Christian Cuéllar estudió Economía y Ciencia Política en el ITAM y es alumno de la Maestría en Ciencia de Datos en la misma institución.

[1] Los datos disponibles en esta página son actualizados constantemente. Al momento de la publicación de este número de La Gaceta había información disponible hasta mayo de 2016; pero para la presente investigación se usó una versión previa de esta base de delitos por cuadrante que abarca el periodo entre enero de 2013 y octubre de 2014.

[2] Agradezco a Eduardo Fierro por su ayuda para poder realizar el cálculo de este ponderador a partir de la manipulación de los shapefiles de los cuadrantes y de las secciones electorales.

Referencias:

Dixit, A. & J. Londregan. (1996). “The Determinants of Success of Special Interests in Redistributive Politics”, The Journal of Politics, 58(4), pp. 1132-1155.

Durante, R. & E. Gutiérrez. (2013). “Fighting Crime with a Little Help from my Friends: Party Affiliation, Inter-jurisdictional Cooperation and Crime in Mexico”, Science Po. mimeo.

Levitt, S. D. (1997). “Using Electoral Cycles in Police Hiring to Estimate the Effect of Police on Crime”, The American Economic Review, 87(3), pp. 270-290.

Roemer, A. (2002). Economía del Crimen. Limusa.

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