determinantes delincuencia

8/17/2019 Determinantes Delincuencia

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FACTORES ECONÓMICOS QUE DETERMINAN LA DELINCUENCIA EN EL ECUADOR

Introducción.



La delincuencia es la violación ejercida por algunos individuos, a las pautas y leyes que la sociedad haestablecido para organizar las relaciones entre sus integrantes. Actualmente los índices de criminalidad ydelincuencia van en aumento.

Las formas y metodologías de delincuencia se han hecho visibles, de tal manera que el tema de la

inseguridad ciudadana constituye objetivos importantes en las políticas públicas a nivel nacional.eterminar los factores que causan que las personas decidan cometer actos de delincuencia es

importante para atacar a este mal social de una manera adecuada.

A partir de esta identificación se puede replantear el dise!o de las políticas públicas a nivelnacional y regional que ayuden a atacar de manera integral el problema, con el fin de aminorar lase"ternalidades negativas.

#n #cuador los estudios referentes a la delincuencia han sido abordados desde una perspectiva psicológica y social, es importante considerar todas las variables que influyen en este fenómeno, para la

correcta creación y aplicación de políticas públicas.

Antecedentes.

$egún %albo y &osadas '())*+, hasta finales de los a!os - s, se consideraba que la criminalidad era un problema que debía ser tratado por psicólogos y sociólogos, ya que se consideraba que estabarelacionada únicamente con factores como el entorno social, la educación, el nivel de pobreza,desocupación, entre otros. &or esta razón, se consideraba que la política económica no debería destinar recursos para la seguridad, pues no tenían ninguna influencia sobre el crimen. #n este sentido, la únicaforma de combatir este problema era luchando contra la pobreza y el desempleo. %orraz '/--0+ planteóque hasta los -, el delito se e"plicaba por conductas desviadas de los individuos y motivacionesatípicas. La teoría de los delitos estaba conformada por un conjunto de recomendaciones de sociólogos,

psicólogos y abogados que se basaban en conceptos de anormalidad conductual.

#l tema del delito se estudia desde una perspectiva económica a partir del trabajo de 1ary %ec2er en () *. La teoría de la disuasión de %ec2er es una aplicación de la teoría general de conducta racional

bajo incertidumbre. #n este sentido, la publicación del trabajo de %ec2er cambió de forma radical laconcepción del problema y se convirtió en una directriz teórica para la literatura de crimen y castigo.

1racias a este trabajo, los delincuentes se perciben como seres racionales que miden costos y beneficios antes de cometer un delito. #n otras palabras, estiman los posibles riesgos de la actividaddelictiva 'la posibilidad de ir preso+, así como tambi3n los costos de oportunidad4 lo que ganaría esamisma persona si se dedicara a una actividad lícita.

Objeti o !ener"#



5dentificar los determinantes económicos y sociales que influyen en la generación de delincuencia en el#cuador durante el periodo /---6/-(/.

Mode#o " esti$"r

DD = C 0

+ β1 DESCONF + β

2 DESEMPLEO + β

3 PIBPC + β

4GASTOGOB + μ

i

#n donde4

4 7asa de delincuencia.

#$89:;4 #s el nivel de confianza que tienen los seres humanos en las entidades gubernamentales yen el gobierno.

#$#<&L#94 7asa de desempleo registrada.

&5%&84 #s el &5% per c=pita a valores constantes.

1A$7919%4 #l gasto que destina el gobierno a la seguridad social de los individuos.

La base de datos se obtuvo de tres lugares4

• %anco 8entral del #cuador.• %anco <undial.• 8#&AL$7A7

Estudio de# %rob#e$"

$e estima un modelo de (> observaciones y ? variables, e"cluyendo al t3rmino constante y a la variabledenominada endógena. @na vez hecha la estimación inicial, utilizamos el m3todo de <ínimos8uadrados 9rdinarios 9L$, para obtener una regresión lineal.

#l modelo presenta un R2= 0.9958 , como podemos ver en el 8uadro (, podemos decir que las

variables e"ógenas estudiadas e"plican alrededor del )) de los factores que determinan el nivel dedelincuencia.



Si&ni'ic"nci" Est"d(stic"

Test de Significancia Individual

$e plantea4

H 0 : Los coeficientes β j son iguales a -.

H a : Los coeficiente sean diferentes de -. 8on j= 0,1,2, … , 4 ; y t N − K ; α 2

= 1.8331 .

Los c=lculos se resumen a continuación4

Cu"dro ) Si&ni'ic"nci" Indi idu"#

8omo podemos observar las variables #$89:;, 1A$7919% y &5%&8 son estadísticamentesignificativas a un nivel de α = 0,10 . La variable #$#<&L#9, no es estadísticamente significativa.

Test de Significación Conjunta

$e plantea4 H 0 : Los coeficientes β j son iguales a -B



H a : Los coeficiente sean diferentes de -. 8on j= 0,1,2, … , 4 .

Al tener el modelo un t3rmino constante se aplica este test con ayuda de la bondad de ajuste, en donde seanaliza con la distribución ;, la significancia del modelo en su conjunto.

F 0 = F K − 1, N − K ;α = F 6,6 ; 0,05 = 3.865 , valor que se obtiene de tablas. C se lo compara con4

F 0 =

R2

K − 1

1 − R2

N − K

=

0.99584 − 1

1 − 0.995813 − 4

= 0,33190,00046

= 711.28

ado que F 0 ≥ F K − 1, N − K ;α , se rechaza la hipótesis nula y el modelo es estadísticamente significativo

en su conjunto.

Mu#tico#ine"#id"d

Matriz de Correlaciones Rx

8omo se puede ver en el Cuadro 3 , el modelo presenta un alto grado de multicolinealidad. #ste problema puede darse debido a que algunas de las variables pueden ser obtenidas como combinaciónlineal de las otras.

&odemos estar enfrentando este problema de multicolinealidad debido a la deficiencia de datos, es decir

micro numerosidad. Lastimosamente, la información obtenida para 3ste trabajo es la única e"istente enlas bases de datos virtuales, por esta razón buscaremos otros m3todos para corregir el problema demulticolinealidad.

Análisis del R2

de Regresiones Auxiliares

$e plantean las regresiones au"iliares con cada una de las variables e"plicativas. #l modelo inicial es4



¿ β0+ β1 DESCONF + β2 DESEMPLEO + β3 GASTGOB + β4 PIBPC + ϵ

C, las regresiones au"iliares vienen determinadas por ejemplo4

DESCONF = γ 0 + γ 2 DESEMPLEO + γ 3 GASTGOB + γ 4 PIBPC + ϵ

DESEMPLEO = γ 0+ γ 1 DESCONF + γ 3 GASTGOB + γ 4 PIBPC + ϵ

GASTGOB = γ 0+ γ 1 DESCONF + γ 2 DESEMPLEO + γ 4 PIBPC + ϵ

PIBPC = γ 0 + γ 1 DESCONF + γ 2 DESEMPLEO + γ 3 GASTGOB + ϵ

8alculamos el Ri2

respectivo. Ahora, utilizando el F"ctor de In'#"ción de #" *"ri"n+" ,*IF-,

se determina, con cada uno de los coeficientes, la colinealidad de variable X j con las dem=s

variables. 8uanto m=s grande sea el valor de D5; mayor la colinealidad de X j con el resto, es decir,

el R j2

se acerca a la unidad. &odemos ver los resultados a continuación.

Cu"dro .Mu#tico#ine"#id"d

Ante el problema grave de multicolinealidad en el modelo y al no poder obtener mayor informaciónhistórica de 3stas variables debido a su escasa base de datos, procedemos a eliminar las variables que noson significativas a nivel individual, para futuramente no presentar problemas de autocorrelación.

Solución de la Multicolinealidad

&rocedemos a eliminar las variables que presentan mayores problemas de no significancia individual,#ntonces, el nuevo modelo sería es4

DD = β0+ β1 DESCONF + β2 GASTOGOB + β3 PIB + ϵ

Los valores de los B j son estimados por el m3todo 9L$ y se presentan los siguientes resultados4



Cu"dro / Re&resión OLS

Al eliminar la variable #$#<&L#9, podemos notar que nuestro nuevo modelo, tiene variablesestadísticamente significativas, con un E6squared de -.))0 , podemos afirmar que la variable

#$#<&L#9, no tenía mayor grado de relevancia, ya que nuestro nuevo R2

es relativamente elmismo.

Autocorre#"ción

&ara detectar autocorrelación en el modelo, se analiza el 7est urbin Fhatson, que establece como H : N !a" a#t $ %%&'a$i() y como Ha : Si!a" a#t $ %%&'a$i ) . $e observa en el cuadro

siguiente, que el estadístico ya calculado por el softGare utilizado, es de2,9372

al ser un valor intermedio entre los límites del estadístico F H-B ?I, significa que el modelo no presenta problemas deautocorrelación dado que la correlación maestral es nula.

D* ≅ 2∗(1 −^

+)

^

+≅ 1 − D* 2

,^

+≅ 1− 2,93722

^

+≅ − 0,4686

#ste^

+ nos lleva a un F cercano a >, posiblemente estamos enfrentando un problema de

autocorrelación perfecta negativa y correspondería a un hipot3tico proceso autoregresivo, lo verificamoscon el grafico de residuos, y podemos ver que efectivamente estamos frente a un problema deautocorrelación, lo solucionamos, estimando un modelo AE'(+.



Cu"dro 0 !r"'ico de residuos

&rocedemos a estimar el modelo AE'(+, y los resultados reflejan lo siguiente4

Cu"dro 1Esti$"ción AR,)-

espu3s de estimar un modelo AE'(+, notamos que las variables son significativas individualmente,como conjuntamente.

*"#id"ción de# Mode#o

espu3s de todas las pruebas y an=lisis se estima la función de Los factores económicos que determinanla delincuencia. :uestro modelo final quedaría de la siguiente forma.



DD = C i + β1 DESCONF i+ β2 GASTOGOB i

+ β3 PIBPC i+ μi

DD = 1971,138 + 10,7 DESCONF + 0,0003 GASTOGOB + 0,006 PIBPC i+ μi

Significancia Económica

C = ¿ 8uando las variables e"ógenas son -, entonces los factores económicos que determinan la

delincuencia, alcanzan un intercepto de ()J(,(>

β1= 10.72 A medida que aumenta el nivel de desconfianza de las personas en el 1obierno y las

entidades estatales, entonces la tasa de delincuencia aumenta.

β2=− 0.0003 A medida que aumenta el 1asto del 1obierno en $eguridad 8iudadana, entonces menor

es la tasa de delincuencia.

β3=− 0.006 A medida que aumenta el &5% per c=pita de la población del #cuador, menor es la tasa de

delincuencia.

Significancia Individual Conjunta

#l modelo es estadísticamente significativo a nivel individual, los p6value de las variables e"plicativas

son menores que α = 0.10 . #s tambi3n estadísticamente significativo en conjunto ya que

F -ta$= 1282,363 .

A2#ic"ción de# Mode#o

&odemos tener una idea m=s precisa, sobre estos tres factores económicos que repercuten en ladelincuencia.

Conc#usiones



#s claro que e"isten un sinnúmero de factores que determinan los niveles de delincuencia de una región,en este caso el #cuador, sin embargo hemos tratado de elegir los factores económicos que tengan mayor relevancia.

Lamentablemente no se estimó un modelo óptimo, pero se puede dar justificación a ello, por el hecho de

que no e"isten bases de datos actualizadas de al menos los últimos 0- a!os.

#s el grado de desconfianza en el gobierno y en sus instituciones, lo que hace que el factor dedelincuencia incremente. &or otro lado si aumenta el &ib per c=pita y el gasto que el gobierno destina aseguridad ciudadana, entonces la probabilidad de que las personas cometan actos de delincuenciadisminuye.

3ib#io&r"'("

%anco <undial '/-(>+ Base de datos por países.http4KKdatos.bancomundial.orgKindicadorK$<.&9&.E#;1

ammert, Lucía y Arias, &atricia '/--J+ El desafío de la Delincuencia en América Latina: Diagnóstico y Respuestas de Política. $erie #studios $ocio K #conómicos : ?.http4KKGGG.plataformademocratica.orgK&ublicacoesK(/?M8ached.pdf

ammert, Lucia y Lunec2e,

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