Evolución del pago de coimas a la policía en el Perú entre los

Evolución del pago de coimas a la policía en el
Perú entre los periodos 2005-2006 y 2012-2013
y su impacto en la economía familiar
Gustavo Riesco Lind es Magíster en Dirección de Empresas por la Universidad ESAN
y Licenciado en Economía por la Universidad del Pacífico. Es jefe del área de Análisis y
Estudios Estratégicos de la Universidad Católica San Pablo y docente e investigador de la
misma universidad. Es socio gerente de Aurum Consultoría y Mercado.
Contacto: [email protected]
Luis Alpaca Zúñiga es Bachiller en Ingeniería Industrial por la Universidad
Católica San Pablo. Es asistente del área de Análisis y Estudios Estratégicos
de la Universidad Católica San Pablo.
Contacto: [email protected]
Walter Arias Gallegos es Maestro en Ciencias de la Educación con mención en
Psicopedagogía Cognitiva por la Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo.
Es profesor auxiliar y docente investigador de la Universidad Católica San Pablo.
Contacto: [email protected]
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el Perú entre los periodos 2005-2006 y 20122013 y su impacto en la economía familiar
Evolution of bribe payments to police in Peru between 2005-2006
and 2012-2013 and its impact in the family economy
Gustavo Riesco Lind, Luis Alpaca Zúñiga y Walter L. Arias Gallegos
Universidad Católica San Pablo, Arequipa, Perú
Recibido: 30-03-2015
Aceptado: 28-08-2015
Resumen
El presente estudio analiza el impacto que tiene el pago de sobornos («coimas») en la economía de los hogares peruanos y compara los datos para dos periodos, 2005-2006 y 2012-2013.
Para ello se tomó la información de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO), considerando variables como monto pagado en sobornos, gasto del hogar, ubicación geográfica, entre
otras características del hogar. Se parte de un análisis comparativo para luego aplicar un análisis de regresión para valorar el impacto de las variables. Los resultados sugieren que la utilización de los servicios de la policía se ha incrementado, con 1.89% de los hogares encuestados
en 2012-2013 haciendo uso del servicio en los 12 meses anteriores a la encuesta, por encima
del 0.23% registrado en 2005-2006. Entre los dos periodos, el porcentaje de hogares usuarios
del servicio que pagaron algún soborno a la policía se redujo significativamente, de 28.36%
en 2005-2006 a 22.56% en 2012-2013. En ambos periodos se observa que la utilización de
servicios de la policía es mayor en los quintiles más altos en comparación con los más bajos.
También se muestra un análisis predictivo de las variables que tienen impacto en la probabilidad del pago de sobornos.
Palabras Clave
Inequidad, soborno, corrupción, policía, gasto de hogar.
Summary
This study analyzes the impact of the payment of bribes in the economy of the Peruvian homes and compares data for two periods, 2005-2006 and 2012-2013. For this study, the information was taken from the National Household Survey (ENAHO), taking into consideration
variables such as amount paid in bribes, household expenditure, geographic location, and
other household characteristics. Starting from a comparative analysis so then we can apply a
regression analysis to assess the impact of the variables. The results suggest that the use of the
services of the police has increased, with 1.89 % of the households surveyed in 2012-2013 by
making use of the service in the 12 months preceding the survey, above the 0.23 % recorded
in 2005-2006. Between both periods, the percentage of homes users who paid some bribe to
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the police diminished significantly, of 28.36 % in 2005-2006 to 22.56 % in 2012-2013. In both
periods it shows that the use of police services is greater in the highest quintile compared with
the lowest. A predictive analysis of the variables that impact the probability of paying bribes
is also shown.
Key Words
Inequality, bribery, corruption, police, household spending.
Introducción
La corrupción es un tema que ha atraído amplia atención de los investigadores en el
mundo, especialmente en lo que se refiere al costo de la corrupción en términos de
crecimiento económico de los países (Tanzi, 1998), pero también en el ámbito microeconómico (Bertrand, Djankov, Hanna & Mullainathan, 2006). Un estudio mundial
de Transparencia Internacional (Hardoon y Heinrich, 2013) encontró que uno de cada
cuatro personas encuestadas —el 27%— había pagado un soborno en los últimos doce
meses al interactuar con instituciones y servicios públicos; y que la policía y el poder
judicial son vistas como las instituciones más propensas a exigir o recibir sobornos.
En Perú, la entrega de sobornos («coimas») a funcionarios del Estado para lograr completar algún trámite relacionado con los servicios públicos es un mal sumamente extendido. En el estudio de Transparencia Internacional, donde la muestra de Perú fue de
1,211 personas, el 20% de los encuestados en Perú señaló haber pagado un soborno en
alguno de los ocho servicios considerados.
Estos resultados coinciden con la percepción de la población de que la corrupción es uno
de los principales problemas que aquejan al país. Por ejemplo, según la VIII Encuesta
Nacional sobre Percepciones de la Corrupción en el Perú, del año 2013, el 44% de los
peruanos considera la corrupción como uno de los principales problemas que enfrenta
Perú, y tres de cada cinco encuestados consideran que la corrupción es el principal obstáculo que enfrenta el Estado para lograr el desarrollo del país (Ipsos, 2013)1.
Asimismo, estudios basados en la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO), del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), sugieren que la corrupción podría estar
incorporando en los servicios públicos una nueva dimensión de regresividad: los hogares
más pobres son los que tienen menor acceso a la mayoría de servicios públicos, pero, al
mismo tiempo, son los que tienen el mayor gasto relativo en sobornos a los funcionarios
públicos y son los que tienen la menor tasa de conclusión de trámites (Yamada & Mon-
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tero, 2011). Especialmente perjudicada es la población indígena, específicamente en lo
que se refiere a la conclusión de trámites (Montero & Yamada, 2012).
El caso de los servicios de la policía es especialmente relevante, ya que son los de mayor
tasa de utilización de la población en comparación con otros servicios públicos considerados en la ENAHO. El estudio de Trasparencia Internacional (Hardoon & Heinrich, 2013), ya mencionado, muestra que, en Perú, se registra una alta percepción de
corrupción con relación a estos servicios: usando una escala del 1 al 5, donde 1 es nada
corrupto y 5 es extremadamente corrupto, el resultado promedio para el poder judicial
en el Perú fue de 4.4 puntos y para la policía de 4.3 puntos, resultado similar al de los
partidos políticos (4.3) y del Congreso (4.3).
Recurriendo a la ENAHO, es posible indagar respecto a la evolución del uso de servicios públicos específicos —incluyendo el poder judicial y la policía— y del gasto en
sobornos. El caso de la policía es especialmente susceptible de análisis, debido a que el
uso del servicio por parte de los hogares es más frecuente que el de otras instituciones
públicas, con un mayor número de observaciones, lo que permite una desagregación
para distintos ámbitos geográficos y para distintos niveles de gasto del hogar. Esta información es de utilidad para conocer si la corrupción ha aumentado o ha disminuido en
las diversas regiones, y si los hogares de menor capacidad de gasto se están viendo más o
menos penalizados en comparación con los hogares de mayor capacidad de gasto. Este
conocimiento puede ser útil, tanto para identificar experiencias exitosas de lucha contra
la corrupción —y aprender de ellas—, como para señalar la necesidad de tomar medidas
más eficaces en aquellas regiones donde se observe un mayor deterioro.
El objetivo de la presente investigación es doble, por un lado busca valorar el impacto
que tiene el cobro de «coimas» en la economía familiar a través de los datos de la ENAHO; y por otro, analiza comparativamente estos valores en dos periodos de tiempo. En
ambos casos se tomará en cuenta diversas características de las familias como se especifica en la metodología. En consecuencia, la pregunta que se pretende responder en la
presente investigación es la siguiente: ¿cómo ha evolucionado la regresividad del gasto
de los hogares en sobornos para los servicios de la policía entre los periodos 2005-2006
y 2012-2013?
Marco teórico
Pese a ser un fenómeno común en Perú, la corrupción es una realidad bastante compleja.
La corrupción puede definirse como la «utilización del poder público para el beneficio
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personal o de grupos que funcionan corporativamente», según lo cual la corrupción sería
«un hecho fundamentalmente político» (Marin, 1999, p. 10). Si bien la corrupción no
se limita al ámbito político, es conveniente tener presente que la política puede funcionar como caldo de cultivo e instrumento para su proliferación e institucionalización. En
efecto, pese a no ser un fenómeno exclusivo de la política, la corrupción suele estar muy
ligada a ella, sobre todo en los países latinoamericanos (Goertzel, 2005). Relacionado
con este punto, es de notar que Perú tiene una puntuación de 3.5 en el ranking de corrupción por países, ubicándose entre los países con alta percepción de corrupción. El
país menos corrupto es Finlandia, con 9.7 puntos, y el más corrupto es Haití, con 1.5
puntos (Goertzel, 2005).
Un problema fundamental de la corrupción es que, cuando está muy extendida, llega a
percibirse como algo «natural» o «normal», lo cual contribuye a un deterioro moral en
la sociedad y a la generación de más corrupción y de una mayor diversidad de formas de
la misma. Al respecto, puede señalarse que, si bien Perú tiene una larga historia plagada
de actos de corrupción (Quiroz, 2013), también pueden identificarse acontecimientos
relativamente recientes que pueden haber contribuido con la institucionalización de la
corrupción en el país. Por ejemplo, durante el gobierno de Alberto Fujimori se afectaron muchas instituciones públicas y privadas, donde la corrupción llegó a enquistarse
firmemente; se convirtió en procedimiento común la compra de políticos, empresarios,
periodistas, personajes de la farándula, etc., y proliferaron el «transfuguismo», las cortinas de humo y los sobornos.
Algunas características que definen la corrupción son las siguientes: 1) es una actuación
que viola un sistema de orden público o cívico; 2) se hace uso indebido de la autoridad;
3) se acepta dinero o cualquier beneficio por hacer algo que se tiene la obligación de
hacer; 4) se favorece a quien soborna; y 5) se permite que en la toma de decisiones primen consideraciones de ganancia personal, de status o prestigio para la familia, grupo o
partido (González, 1985).
Ahora bien, dentro de las formas de corrupción, la más conocida es el soborno o cohecho, que en Perú se conoce como «coima»; en otros países recibe diversos nombres:
«mordida» en México, «bajarse de la mula» en Venezuela o «serruchar» en Colombia.
Dentro del fenómeno del soborno, pueden reconocerse tres modalidades. La primera
es la transacción, cuando se usa para acelerar una función prescrita. Por ejemplo, en el
clásico estudio de Hernando de Soto sobre la informalidad en el Perú, se aprecia cómo
tuvieron que sobornar (aunque no quisieron) a los funcionarios públicos de la por en82
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tonces Dirección General de Contribuciones, hoy SUNAT, para que les aprobaran la
licencia de funcionamiento de un negocio (Soto, Ghersi & Ghibellini, 1987). Una segunda forma de cohecho es el pago por la suspensión de la aplicación de normas en casos
donde su aplicación debería proceder naturalmente. Por ejemplo, las denuncias hechas
ante el Ministerio de Transportes y Comunicaciones sobre las extraordinarias rebajas a
los montos pagados por conductores multados, quienes, en lugar de pagar una o dos
unidades impositivas tributarias (UIT), terminaron pagando alrededor de S/. 100, un
monto sustancialmente menor. La tercera forma de soborno es la compra de beneficios
(González, 1985).
Como causas de la corrupción, pueden mencionarse el subdesarrollo, la anomia generalizada, las grandes brechas entre el gobierno y la sociedad, la ausencia de un proyecto
nacional y de ética ciudadana, un bajo nivel de disciplina social, la prevalencia de desigualdades, la desinformación, y la indiferenciación entre el rol público y el interés privado. En este sentido, a mayor caos, subdesarrollo, desigualdad, indisciplina, ignorancia
y deshonestidad, habrá también mayor corrupción (González, 1985).
Entre las secuelas de la corrupción, Marin (1999) distingue las de tipo subjetivo de las
objetivas. En el ámbito político, la corrupción es incompatible con un gobierno moderno, ya que la corrupción genera una sensación de injusticia, desconfianza y frustración.
Además, provoca un distanciamiento de las personas con respecto a los asuntos públicos
y deslegitima los sistemas de gobierno. En el ámbito económico, la corrupción origina
fuga de capitales, y distorsiona y desalienta las inversiones. Asimismo, promueve una
situación de ineficiencia administrativa, que se refleja en la dilación de las gestiones públicas; se eleva el costo de la administración y se alienta la informalidad.
El presente estudio se centra en el soborno en los servicios de la policía. Los policías reciben un sueldo bajo y, al mismo tiempo, tienen una posición de autoridad. Precisamente, la corrupción es mayor donde se da esta combinación de ejercicio de poder —con
discrecionalidad en la toma de decisiones— y un limitado nivel de satisfacción de las
necesidades humanas. En ese sentido, estudios hechos con policías de Arequipa encontraron que hay relación estadísticamente significativa entre la realización personal de los
policías y el salario que reciben, además de que las policías femeninas presentan niveles
muy elevados de despersonalización, que suele ser sintomático de personas que realizan
sus funciones laborales con despreocupación por los usuarios de los servicios que prestan; se trata pues de un escenario favorable para la corrupción (Arias & Jiménez, 2011).
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Sin embargo, se debe reconocer que la investigación científica del cohecho y las diversas
variables a las que está ligada, son difíciles de efectuar por cuanto las personas implicadas
temen ser descubiertas. Por ello se han diseñado diversas modalidades de investigación
experimental del soborno a través de la operacionalización de sus conceptos básicos
(Hasrun, Freidin & Moro, 2015). En estos términos se puede hablar de soborno extorsivo y colusorio que puede tener ciertas particularidades en función del tipo de ofrecimiento que se hace, quién lo hace, los implicados —sean personas o instituciones—, su
situación, etc.
Por otro lado, además de centrarse en los sobornos a los policías, el presente estudio toma en consideración las características de los hogares, concebidos como los usuarios de
los servicios que prestan los policías, en tanto son servidores públicos, con la finalidad de
conocer cuál es el gasto familiar destinado al pago de sobornos a los policías y comparar
los valores en dos periodos previamente delimitados.
Al respecto, como señalan Montero y Yamada (2012), es razonable suponer que el uso
de servicios públicos tiene un efecto positivo en el bienestar de los hogares; sin embargo,
acceder a estos servicios implica ciertos costos, como, por ejemplo, el transporte, las
tarifas de uso y el tiempo. Aquellos que utilizan los servicios se enfrentan a la capacidad
de los funcionarios de afectar la velocidad de atención y el nivel de éxito del trámite desarrollado. Este poder de los funcionarios crea la oportunidad para el pago de sobornos
con el fin de acelerar los trámites o evitar una multa.
Los hogares que utilizan un servicio son aquellos que consideran que el beneficio que
obtienen por este está por encima de los diversos costos mencionados (Yamada & Montero, 2011). Esta decisión puede depender tanto de las características del servicio como
de las características del hogar. En general, se espera que un hogar con mayor nivel de
ingresos y mayor nivel de educación haga un mayor uso de los servicios públicos —si
bien existen excepciones, como el caso de los servicios educativos que provee el sector
público—. Al mismo tiempo, cuanto mayor sea el costo asociado con los servicios públicos, menor será la demanda por los mismos (Yamada & Montero, 2011).
Los hogares que llegan a utilizar los servicios pueden verse requeridos o pueden ofrecer
ellos mismos un monto que pagarán en forma de soborno. Este monto exigido depende
de las características del servicio y de las características del hogar (Yamada & Montero,
2011). La hipótesis del presente estudio es que la utilización de los servicios de la policía
se ha incrementado, mientras que, entre los hogares usuarios del servicio, tanto la pro-
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babilidad de haber pagado algún soborno como el gasto promedio en sobornos como
proporción del gasto total del hogar se han reducido.
Base de datos y metodología
Los datos para el estudio corresponden a la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO)
para los periodos 2005-2006 y 2012-2013, de manera especial la sección de «Transparencia y corrupción» del Módulo de opinión de dicha encuesta. La muestra es probabilística, estratificada, multietápica e independiente en cada departamento de estudio. La
muestra anual de la ENAHO permite obtener estimaciones de los parámetros poblacionales para los ámbitos nacional, urbano y rural, de 24 departamentos, categorizados
en costa urbana, costa rural, sierra urbana, sierra rural, selva urbana, selva rural, y área
metropolitana de Lima y Callao. Los informantes del Módulo de opinión, que incluye
la sección «Transparencia y corrupción», son el jefe del hogar o el cónyuge.
Se parte de un enfoque comparativo entre periodos (2005-2006 y 2012-2013), quintiles
de gasto y ámbitos geográficos, considerando las variables de utilización del servicio de
la policía, probabilidad de pagar sobornos, y monto pagado como proporción del gasto
total del hogar. Más específicamente, las variables y su respectiva operacionalización
según sus niveles de medición, se presenta a continuación:
• Utilización de los servicios públicos de la policía, en los últimos 12 meses anteriores a la encuesta: dicotómica (1: utilizó el servicio; 0: no utilizó el servicio).
• Pago de soborno a la policía, en los 12 meses anteriores a la encuesta: dicotómica
(1: pagó soborno; 0: no pagó soborno).
• Gasto en sobornos a la policía como proporción del gasto total del hogar: variable de razón, acotada entre 0 y 1.
• Periodo de análisis: 2005-2006 y 2012-2013.
• Ámbito geográfico: Lima Metropolitana, costa norte, costa centro, costa sur,
sierra norte, sierra centro, sierra sur, oriente.
• Quintil de gasto total (monetario) del hogar: variable ordinal.
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Para la comparación de resultados entre periodos, quintiles de gasto y ámbitos geográficos, se recurre a la prueba de hipótesis de diferencia de proporciones.
Luego del análisis comparativo, se adopta un enfoque predictivo, donde la variable dependiente es el monto exigido como pago de sobornos a los usuarios del servicio en
función de las características del hogar, lo que permite contrastar si a los usuarios del
servicio provenientes de quintiles de menor gasto se les exige un mayor gasto en sobornos en proporción al gasto total del hogar.
En este sentido, se procede a estimar el monto que sería exigido en sobornos, como proporción del gasto total del hogar, para la totalidad de hogares usuarios del servicio; sin
embargo, este valor no es observable para aquellos hogares que no pagaron sobornos. Para
hacer las correcciones por el sesgo de no contar con montos de soborno exigido para todos
los usuarios, se utiliza el procedimiento de regresión bietápico propuesto por Heckman
(1979), donde la primera etapa consiste en un modelo de selección Probit, en el que la
variable explicada es dicotómica (1: pagó soborno; 0: no pagó soborno); y la segunda etapa
consiste de un modelo de mínimos cuadrados, donde la variable explicada es el monto
exigido en sobornos como proporción del gasto total del hogar, para aquellos hogares
que efectivamente pagaron sobornos; en esta segunda etapa, se incorpora como variable
explicativa un factor de corrección (la inversa del ratio de Mills) para corregir por el sesgo
de selección de no incluir los hogares que no pagaron sobornos. Asimismo, se corrigió por
heterocedasticidad, para evitar sesgos en la estimación de los errores estándar.
Adaptando la propuesta de Yamada y Montero (2011), se planteó un modelo Probit
para analizar la pertenencia o no de los hogares usuarios del servicio al subconjunto de
hogares que pagaron sobornos. El análisis Probit responde a la necesidad de analizar una
variable dependiente dicotómica en el marco de un modelo de regresión. El análisis por
mínimos cuadrados ordinarios es inadecuado cuando la variable dependiente es discreta
(Agresti, 1990; Collett, 1991). Específicamente, la ecuación de selección para los hogares que utilizan el servicio es la siguiente:
Probabilidad de que el hogar pague un soborno a la policía=Prob(Pago=1) = Φ (z)
Dónde:
z = B0 + B1 (Gasto del hogar) + B2 (Ubicación geográfica)
+ B3 (Características del hogar) + u
y Φ es la función de distribución normal estandarizada.
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Gasto del hogar es el quintil de gasto en el que se ubica el hogar, utilizando variables dicotómicas para representar los quintiles. Ubicación geográfica considera los ocho dominios
definidos por el INEI, ya comentados. Por lo que se refiere a Características del hogar,
se incluyen las siguientes variables: Sexo, que distingue si el jefe del hogar es hombre o
mujer; Edad, que es la edad en años cumplidos del jefe del hogar; Estado civil, que considera las categorías casado, conviviente y otros (soltero, viudo, separado, divorciado),
utilizando variables dicotómicas; Miembros del hogar, que es el número miembros del
hogar; y Número de vehículos, que es el número de autos que se posee en el hogar. Las
variables Sexo, Edad, Estado civil y Miembros del hogar recogen características generales
del hogar que pueden tener un efecto sobre la utilidad del servicio. La variable Número
de vehículos parte de la percepción, fruto de indagaciones preliminares de los autores, de
que la interacción de la policía suele darse con la policía de tránsito.
Si el coeficiente B1 resulta positivo y de mayor magnitud para los quintiles superiores que
para los quintiles inferiores, significaría que los hogares de mayores ingresos tienen una
mayor probabilidad de pagar una coima a la policía que los hogares de menores ingresos.
Adaptando la propuesta de Yamada y Montero (2011), el efecto que tiene el nivel de
Gasto del hogar sobre el monto exigido en sobornos se puede expresar mediante la siguiente ecuación de interés:
Coima relativa = B0 + B1 (Gasto del hogar) + B2 (Ámbito geográfico)
+ B3 (Características del hogar) + Lambda + u
Donde Coima relativa es el valor exigido en sobornos como porcentaje del gasto total del hogar. En Ámbito geográfico y Características del hogar se incluyen las mismas variables detalladas
en la ecuación de selección, con excepción de Sexo y Número de vehículos; la exclusión de
estas variables obedece a la necesidad de que la ecuación de selección contenga al menos una
variable que no se relacione con la variable dependiente en la ecuación de interés para evitar
problemas de multicolinealidad. Lambda es el factor de control de Heckman (la inversa del
ratio de Mills), calculado a partir de la ecuación de selección (Heckman, 1979).
Con el fin de evaluar el posible cambio en la utilización del servicio y en el gasto en
sobornos relativo al gasto total del hogar, la metodología descrita se aplica por separado
para los periodos 2005-2006 y 2012-2013.
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Resultados
Descripción de los datos y resultados generales
La ENAHO correspondiente a los años 2005-2006 proporciona 1,738 observaciones de
hogares que reportan haber hecho uso de los servicios de la policía. Por lo que se refiere a
los años 2012-2013, la ENAHO proporciona 3,905 observaciones, como se muestra en
la Tabla 1. En términos porcentuales, lo que se observa es un incremento estadísticamente
significativo en la proporción de hogares que tienen contacto con la policía, de 0.23% en
el periodo 2005-2006 a 1.89% en el periodo 2012-2013. Este incremento es significativo
para todos los dominios geográficos considerados (véase Tabla N° 2).
Tabla N° 1.
Perú: utilización del servicio de la policía y gasto en coimas del hogar,
según dominio geográfico, 2005-2006 y 2012-2013.
Dominio
Hogares que utiliza- Hogares usuarios
ron el servicio de la que pagaron alguna
policía (observacio- coima (observaciones no ponderadas) nes no ponderadas)
Gasto anual en
Gasto total anual del
coimas del hogar
hogar usuario del
usuario del servicio
servicio (nuevos soles
(nuevos soles cocorrientes)
rrientes)
2005-2006 2012-2013 2005-2006 2012-2013 2005-2006 2012-2013
2005-2006
2012-2013
Costa Norte
275
509
69
113
11
26
11,727
24,533
Costa Centro
114
330
29
77
5
16
13,746
22,594
Costa Sur
186
239
57
68
10
44
11,486
25,214
Sierra Norte
55
134
7
14
6
10
5,552
16,018
Sierra Centro
194
823
81
147
17
24
6,196
18,549
Sierra Sur
365
571
121
139
18
29
8,012
21,196
Selva
320
861
68
168
10
20
8,165
22,218
Lima Metrop.
230
438
62
105
16
28
18,571
35,260
Total Perú
1,739
3,905
494
831
14
25
11,006
25,616
Nota: La utilización del servicio de la policía corresponde a aquellos hogares encuestados que señalan
haber hecho uso del servicio en los 12 meses anteriores a la encuesta.
Fuente: Elaboración propia basada en ENAHO.
En cuanto a los hogares que pagaron algún soborno a la policía, la ENAHO proporciona 494 observaciones para el periodo 2005-2006 y 831 observaciones para el periodo
2012-2013 (véase Tabla N° 1). En términos porcentuales, lo que se observa es una reducción significativa en la proporción de hogares usuarios del servicio de la policía que
pagaron algún soborno, de 28.36% en 2005-2006 a 22.56% en 2012-2013; por ámbito
geográfico, las reducciones son significativas en la Sierra Centro y la Sierra Norte (véase
Tabla N° 2).
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Evolución del pago de coimas a la policía en el Perú y su impacto en la economía familiar
Tabla N° 2.
Perú: utilización del servicio de la policía y pago de coimas, según dominio geográfico,
2005-2006 y 2012-2013 (porcentajes).
Dominio
Hogares que utilizaron el servicio
de la policía (porcentaje)
2005-2006
2012-2013
Hogares usuarios que pagaron
alguna coima (porcentaje)
2005-2006
2012-2013
Gasto anual en coimas
como proporción del gasto
total de los hogares que
usaron el servicio
2005-2006 2012-2013
Costa Norte
0.27%
1.57% ***
23.87%
21.78%
0.0745%
0.1050%
Costa Centro
0.18%
1.77% ***
19.79%
24.10%
0.0297%
0.0702%
Costa Sur
0.35%
2.98% ***
31.50%
28.15%
0.0711%
0.1754%
Sierra Norte
0.10%
0.91% ***
13.77%
10.31% ***
0.0550%
0.0606%
Sierra Centro
0.09%
1.61% ***
42.79%
19.19% **
0.1137%
0.1283%
Sierra Sur
0.32%
2.01% ***
35.32%
25.35%
0.1095%
0.1372%
Selva
0.13%
1.65% ***
17.76%
19.53%
0.0686%
0.0917%
Lima Metrop.
0.34%
2.74% ***
28.63%
24.75%
0.0515%
0.0801%
Total Perú
0.23%
1.89% ***
28.36%
22.56% ***
0.0680%
0.0991%
*
Al comparar con el periodo 2005-2006, la diferencia es significativa en el nivel 0.1 con
prueba bilateral.
** Al comparar con el periodo 2005-2006, la diferencia es significativa en el nivel 0.01 con
prueba bilateral.
*** Al comparar con el periodo 2005-2006, la diferencia es significativa en el nivel 0.001 con
prueba bilateral.
Fuente: Elaboración propia basada en ENAHO.
La Tabla N° 3 muestra el gasto promedio anual en sobornos de los usuarios del servicio
en general —incluyendo a quienes no pagaron algún soborno a la policía—, según quintil de gasto del hogar. Nótese que tanto el gasto total por hogar como el gasto en sobornos por hogar se han elevado para los usuarios del servicio entre los periodos 2005-2006
y 2012-2013. Para los usuarios del servicio en general, el gasto promedio en sobornos se
elevó de S/. 14 a S/. 25.
El interés del estudio es evaluar el cambio en la utilización del servicio y en el gasto en sobornos relativo al gasto total del hogar. Respecto a la utilización del servicio, la Tabla N°
4 muestra la utilización del servicio por quintil de gasto total del hogar en los periodos
Rev. Investig. (Arequipa. En línea) ISSN versión electrónica 2309-6691 Año 2015, Volumen 6, 77-99
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2005-2006 y 2012-2013. En ambos periodos se observa que la utilización de servicios
de la policía es mayor en los quintiles más altos en comparación con los más bajos.
Asimismo, al pasar del periodo 2005-2006 al 2012-2013, se observa un incremento significativo en la utilización de los servicios de la policía. Este incremento es significativo
para todos los quintiles de gasto del hogar.
Por lo que se refiere al pago de sobornos a la policía, al pasar del periodo 2005-2006 al
2012-2013, se observa una reducción significativa en la proporción de hogares usuarios
del servicio que pagaron algún soborno, de 28.36% a 22.56%. Esta reducción se concentra en los dos quintiles extremos: el de menor gasto (quintil 1) y el de mayor gasto
(quintil 5); para estos quintiles, la reducción es significativa. En cambio no se observa
una reducción significativa en los quintiles intermedios (quintiles 2, 3 y 4).
Tabla N° 3.
Perú: utilización del servicio de la policía y gasto en sobornos, según
quintil de gasto del hogar, 2005-2006 y 2012-2013.
Gasto anual en
Gasto total anual por
coimas por hogar
hogar usuario del
usuario del servicio
servicio (nuevos soles
(nuevos soles
corrientes)
corrientes)
2005-2006 2012-2013 2005-2006 2012-2013 2005-2006 2012-2013 2005-2006 2012-2013
86
315
21
27
12
3
1,659
3,864
211
684
56
134
7
17
4,605
8,777
346
788
91
186
9
22
7,977
14,380
438
945
108
223
7
26
12,868
21,500
658
1,173
218
261
22
34
27,222
45,246
1,739
3,905
494
831
14
25
11,006
25,616
Hogares que utilizaHogares usuarios
ron el servicio de la que pagaron alguna
Quintil
policía (observacio- coima (observaciones
de gasto
no ponderadas)
del hogar nes no ponderadas)
1
2
3
4
5
Total
Fuente: Elaboración propia basada en ENAHO.
En cuanto al gasto anual en sobornos a la policía como porcentaje del gasto total de los
hogares que usaron el servicio, se observa un incremento de 0.0680% a 0.0991% (véase
Tabla N° 4). Esta variación no es significativa en los niveles acostumbrados; tampoco se
observa una variación significativa en ninguno de los quintiles de gasto.
90
Revista de Investigación (Arequipa) ISSN versión impresa 2309-6683 Año 2015, Volumen 6, 77-99
Evolución del pago de coimas a la policía en el Perú y su impacto en la economía familiar
Tabla N° 4.
Perú: utilización del servicio de la policía y pago de sobornos, según quintil de gasto del hogar,
2005-2006 y 2012-2013 (porcentaje).
Quintil de
gasto del
hogar
1
2
3
4
5
Total
Hogares que utilizaron
el servicio de la policía
(porcentaje)
2005-2006
2012-2013
0.04%
0.72% ***
0.13%
1.39% ***
0.20%
1.85% ***
0.28%
2.19% ***
0.51%
2.84% ***
0.23%
1.89% ***
Hogares usuarios que
pagaron algún soborno
(porcentaje)
2005-2006
2012-2013
27.66%
10.11% ***
22.38%
21.17%
24.36%
24.29%
22.89%
24.32%
34.00%
22.98% ***
28.36%
22.56% ***
Gasto anual en sobornos como
proporción del gasto total de los
hogares que usaron el servicio
2005-2006
2012-2013
0.5858%
0.0807%
0.1413%
0.1968%
0.1054%
0.1520%
0.0566%
0.1190%
0.0623%
0.0752%
0.0680%
0.0991%
Nota: El quintil 1 corresponde al de menor gasto y el quintil 5, al de mayor gasto.
* Al comparar con el periodo 2005-2006, la diferencia es significativa en el nivel 0.1 con
prueba bilateral.
** Al comparar con el periodo 2005-2006, la diferencia es significativa en el nivel 0.01 con
prueba bilateral.
*** Al comparar con el periodo 2005-2006, la diferencia es significativa en el nivel 0.001 con
prueba bilateral.
Fuente: Elaboración propia basada en ENAHO.
Análisis de regresión
La Tabla N° 5 muestra los resultados de aplicar un modelo de regresión Probit a la ecuación de selección, donde la variable explicada es la probabilidad de que un usuario del servicio de la policía pague algún soborno. Para ambos periodos (2005-2006 y 2012-2013),
el contraste ómnibus (chi-cuadrado de la razón de verosimilitudes) resulta significativo.
Para el periodo 2005-2006, las variables significativas corresponden a algunos ámbitos
geográficos específicos, sexo del jefe del hogar, que el jefe del hogar sea casado, que el jefe
del hogar tenga educación secundaria y el número de vehículos del hogar. Por su parte, los
quintiles de gasto no resultan estadísticamente significativos. En comparación con Lima
Metropolitana, que el ámbito geográfico sea Sierra Centro o Sierra Sur reduce la probabilidad de pago de sobornos, mientras que Sierra Norte y Selva aumentan la probabilidad.
Que el jefe de hogar sea mujer aumenta la probabilidad de pago de sobornos. Que el jefe
de hogar sea casado también aumenta la probabilidad de pago de sobornos, en comparación con la categoría soltero, viudo, separado o divorciado. Que el jefe de hogar tenga nivel
de secundaria también aumenta la probabilidad de pago de sobornos en comparación con
la situación sin nivel educativo. Por su parte, el número de vehículos reduce la probabilidad de pago de sobornos.
Rev. Investig. (Arequipa. En línea) ISSN versión electrónica 2309-6691 Año 2015, Volumen 6, 77-99
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Gustavo Riesco Lind, Luis Alpaca Zúñiga y Walter L. Arias Gallegos
Para el periodo 2012-2013, las variables significativas son el quintil de gasto del hogar,
algunos ámbitos geográficos específicos, edad del jefe del hogar, sexo del jefe del hogar,
el número de vehículos del hogar, que el jefe del hogar sea casado, que el jefe del hogar
tenga solo educación primaria y el número de miembros del hogar. Se observa que,
en comparación con el quintil de menor gasto, la pertenencia a cualquier otro quintil
eleva la probabilidad de pago de sobornos de los usuarios del servicio. Por su parte,
en comparación con Lima Metropolitana, la pertenencia a Selva, Sierra Norte y Sierra
Centro disminuye la probabilidad de pago de sobornos. La edad del jefe del hogar tiene un impacto negativo significativo en la probabilidad de pago de sobornos (a mayor
edad del jefe del hogar, menor probabilidad de pago de sobornos). La probabilidad
de pago de sobornos es mayor cuando el jefe del hogar es varón. En comparación con
la situación de jefe de hogar soltero, viudo, separado o divorciado, la probabilidad de
pago de sobornos es mayor para los hogares de jefe conviviente y menor para los hogares de jefe de hogar casado, siendo el impacto significativo cuando el jefe de hogar
es casado. El número de miembros del hogar tiene un impacto negativo en la probabilidad de pago de sobornos: a mayor número de miembros, menor probabilidad de
pago de sobornos.
Que el jefe del hogar tenga algún nivel educativo por encima de sin nivel o inicial parece
incrementar la probabilidad de pago de sobornos, siendo el resultado significativo cuando el jefe del hogar tiene solo hasta educación primaria.
La Tabla N° 6 muestra los resultados del análisis de regresión por mínimos cuadrados.
La variable explicada es el monto exigido en sobornos como proporción del gasto total
del hogar, incluyendo el factor de corrección Lambda propuesto por Heckman (inversa
del ratio de Mills). Tanto para el periodo 2005-2006 como para el periodo 2012-2013,
Lambda resulta significativo. Los errores típicos y las pruebas de significancia han sido
calculados corrigiendo por heterocedasticidad. Las variables número de vehículos motorizados del hogar y el estado civil del jefe del hogar han sido excluidas como variables
explicativas para evitar el riesgo de multicolinealidad.
92
Revista de Investigación (Arequipa) ISSN versión impresa 2309-6683 Año 2015, Volumen 6, 77-99
Evolución del pago de coimas a la policía en el Perú y su impacto en la economía familiar
Tabla N° 5.
Resultados de la ecuación de selección: modelo Probit para el pago de algún soborno por parte
de los usuarios del servicio, 2005-2006 y 2012-2013.
2005-2006
Parámetro
Intersección
Quintil 2
Quintil 3
Quintil 4
Quintil 5
Costa Norte
Costa Centro
Costa Sur
Sierra Norte
Sierra Centro
Sierra Sur
Selva
Edad del jefe
Jefe es mujer
Jefe es conviviente
Jefe es casado
Miembros del hogar
Educación primaria
Educación secun.
Educación técnica
Educación univ.
N° de vehículos
Coeficiente de Error
regresión B
típico
.381
-.055
-.086
-.059
-.249
-.012
-.028
-.181
.454
-.469
-.272
.248
.005
.326
.118
.320
-.011
.035
.228
.240
.202
-.322
.254
.183
.177
.179
.185
.125
.158
.136
.244
.132
.116
.125
.003
.106
.110
.104
.016
.117
.122
.147
.139
.055
Significancia
(Chi-cuadrado de Wald)
.133
.762
.630
.744
.178
.921
.859
.183
.063
.000
.020
.047
.109
.002
.284
.002
.492
.767
.061
.101
.145
.000
2012-2013
Coeficiente
de regreError típico
sión B
-.597
.190
.345
.121
.440
.121
.423
.122
.377
.128
-.126
.094
-.077
.104
.070
.112
-.567
.169
-.176
.090
-.015
.092
-.396
.089
-.011
.002
-.382
.077
.075
.073
-.161
.074
-.022
.013
.177
.088
.125
.091
.017
.109
.004
.100
.319
.038
Significancia
(Chi-cuadrado de Wald)
.002
.004
.000
.001
.003
.180
.460
.527
.001
.051
.871
.000
.000
.000
.306
.029
.081
.046
.172
.877
.966
.000
Fuente: Elaboración propia basada en ENAHO.
En el periodo 2005-2006, los quintiles de ingreso se muestran significativos para explicar la proporción del gasto del hogar exigido en sobornos; se observa que, a mayor
quintil de gasto, menor la proporción exigida en sobornos. En cuando a los dominios,
Sierra Norte incrementa la proporción del gasto en sobornos en comparación con Lima
Metropolitana. Otras variables no resultan significativas.
En el periodo 2012-2013, el quintil superior se asocia con una menor proporción de
gasto en sobornos, en comparación con el primer quintil. Los ámbitos geográficos Costa
Sur y Sierra Centro incrementan la proporción de gasto en sobornos en comparación
con Lima Metropolitana.
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Gustavo Riesco Lind, Luis Alpaca Zúñiga y Walter L. Arias Gallegos
Tabla N° 6.
Resultados de la ecuación de interés: modelo de mínimos cuadrados para el monto exigido en
coimas a los usuarios del servicio, como proporción de gasto total del hogar, 2005-2006 y 2012-2013.
2005-2006
2012-2013
Coeficiente de
Significancia Coeficiente de
Significancia
Error típico
Error típico
regresión B
(prueba t)
regresión B
(prueba t)
Intersección
.0136
.0031
.0000
.0029
.0015
.0497
Quintil 2
-.0106
.0022
.0000
.0003
.0008
.7073
Quintil 3
-.0121
.0021
.0000
-.0011
.0008
.1801
Quintil 4
-.0137
.0021
.0000
-.0012
.0008
.1438
Quintil 5
-.0157
.0022
.0000
-.0015
.0008
.0754
Costa Norte
.0004
.0015
.8060
.0001
.0006
.8806
Costa Centro
-.0012
.0019
.5220
-.0009
.0007
.1821
Costa Sur
.0000
.0016
.9858
.0018
.0007
.0154
Sierra Norte
.0058
.0034
.0925
-.0007
.0010
.4607
Sierra Centro
-.0015
.0016
.3473
.0019
.0006
.0021
Sierra Sur
.0010
.0014
.4441
.0001
.0006
.8799
Selva
.0023
.0015
.1410
-.0002
.0006
.7704
Edad del jefe
.0000
.0000
.6185
.0000
.0000
.1012
Jefe es mujer
-.0011
.0010
.2819
-.0001
.0005
.7746
M. del hogar
-.0001
.0002
.4204
-.0001
.0001
.2736
Edu. primaria
.0005
.0013
.7038
.0009
.0006
.1347
Edu. secundaria
.0007
.0014
.632
.0001
.0006
.8927
Edu. técnica
.0000
.0017
.979
-.0001
.0007
.8874
Edu. universitaria
.0005
.0016
.769
-.0007
.0006
.3075
Lambda
.0057
.0025
.028
.0036
.0016
.0212
Parámetro
Nota: Los errores típicos y las pruebas de significancia han sido calculados corrigiendo por
heterocedasticidad.
Bondad de ajuste (R2) es de 0,169 para 2005-2006 y de 0,043 para 2012-2013.
Fuente: Elaboración propia basada en ENAHO.
Discusión
El análisis de la ENAHO muestra que la utilización de los servicios de la policía es mayor en los quintiles de mayor gasto que en los de menor gasto, tanto en el periodo 20052006 como en el 2012-2013. Asimismo, se observa un incremento estadísticamente
significativo en la utilización del servicio por parte de los hogares peruanos, pasando de
0.23% a 1.89% de los hogares.
El análisis también muestra una reducción estadísticamente significativa en la proporción de hogares usuarios que pagaron algún soborno, de 28.36% a 22.56%. La reducción también se muestra significativa en el quintil de menor gasto (donde la incidencia
de pago de «coimas» por parte de los usuarios se redujo de 27.66% a 10.11%) y en el
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Revista de Investigación (Arequipa) ISSN versión impresa 2309-6683 Año 2015, Volumen 6, 77-99
Evolución del pago de coimas a la policía en el Perú y su impacto en la economía familiar
quintil de mayor gasto (donde se redujo de 34.00% a 22.98%). Este dato podría ser
un indicador de que la policía se está moralizando, dado que en los últimos años se ha
tomado mayor interés en eliminar la corrupción del cuerpo policial, lo cual ha implicado sanciones más drásticas para los efectivos policiales que hayan sido denunciados
o atrapados in fraganti por los organismos de control correspondientes. A ello se suma
el aumento de sueldo que han recibido los policías y las fuerzas militares del país, hace
unos pocos años atrás. Sin embargo, como proporción del gasto de los hogares usuarios
del servicio, el monto pagado en sobornos muestra un incremento, si bien este no es
estadísticamente significativo en los niveles habituales.
Al analizar la probabilidad de pago de sobornos de los usuarios del servicio, comparando
los dos periodos considerados, se observa que, en general, el impacto de las diversas variables explicativas consideradas no se mantiene para ambos periodos. En el 2012-2013,
el quintil de gasto es estadísticamente significativo para explicar la probabilidad de pago
de sobornos, mientras que en el periodo 2005-2006 no lo era. Respecto a los ámbitos
geográficos, en el periodo 2005-2006, Sierra Norte incrementaba la probabilidad de
pago de sobornos en comparación con Lima, mientras que, en el periodo 2012-2013,
la reduce. En el periodo 2005-2006, Sierra Sur reducía la probabilidad de pago de sobornos, pero esta diferencia dejó de ser significativa en el periodo 2012-2013. Sierra
Centro tiene menor probabilidad de pago de sobornos en ambos periodos. En el periodo
2005-2006, en la Selva se incrementaba la probabilidad de pago de sobornos, pero en
el periodo 2012-2013 se invirtió la situación, y este ámbito geográfico pasó a reducir la
probabilidad de pago de sobornos.
La edad del jefe de hogar no era significativa en 2004-2005, pero pasó a serlo en el periodo 2012-2013, reduciendo la probabilidad de pago de sobornos a mayor edad. Que el
jefe de hogar sea mujer incrementaba la probabilidad de pago de sobornos en el periodo
2005-2006, pero pasó a reducir la probabilidad de pago de sobornos en 2012-2013. El
número de miembros del hogar no tenía un impacto estadísticamente significativo en
el periodo 2004-2005, pero pasó a reducir la probabilidad de pago de sobornos en el
periodo 2012-2013. En el periodo 2005-2006, que el jefe tuviera nivel de educación
secundaria era significativo para incrementar la probabilidad de pago de sobornos respecto a un jefe sin nivel educativo, mientras que, en 2012-2013, que el jefe tuviera nivel
de educación primaria se convirtió en un dato significativo para incrementar la probabilidad de pago de sobornos. En 2005-2006, un aumento en el número de vehículos
reduce la probabilidad de pago de sobornos, mientras que, en el periodo 2012-2013,
incrementa la probabilidad de pago de sobornos.
Rev. Investig. (Arequipa. En línea) ISSN versión electrónica 2309-6691 Año 2015, Volumen 6, 77-99
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Gustavo Riesco Lind, Luis Alpaca Zúñiga y Walter L. Arias Gallegos
Respecto al monto exigido en «coimas», los resultados del análisis sugieren que, mientras
que en el periodo 2005-2006 el monto relativo depende fuertemente del quintil de gasto
(con quintiles de mayor gasto pagando relativamente menos en sobornos), en el periodo 2012-2013 ya no se observa con claridad este efecto: solo el quintil de mayor gasto
muestra una «coima» exigida claramente menor en proporción a sus ingresos.
Para finalizar, creemos que el tema de la corrupción en Perú y las diversas regiones del
país debe ser un tema prioritario de investigación, pues es un fenómeno bastante difundido que se ha intentado erradicar, pero muy pocas veces se ha intentado valorar los
efectos de las medidas que se han tomado a nivel gubernamental, institucional o legal. Se
trata de un fenómeno complejo en el que conviene profundizar desde diversos ángulos
teóricos, enfoques disciplinares y marcos metodológicos. En este sentido, este estudio
constituye un pequeño aporte desde un enfoque econométrico.
Por otro lado, estos resultados deben traducirse en propuestas y planes de acción para prevenir o neutralizar a los agentes de la corrupción. En ese sentido, es necesario
considerar que para combatir la corrupción es necesario un enfoque interdisciplinario
que abarque aspectos filosóficos, antropológicos, sociológicos, psicológicos, axiológicos,
teleológicos y pedagógicos (Salgado, 2004). Presentamos esta información para que los
investigadores de diversas disciplinas pongan atención a este interesante fenómeno, que
es a su vez pernicioso y difícil de combatir; y para que las autoridades políticas, jurídicas y policiales tomen las medidas correspondientes, de manera que se contribuya a la
erradicación de la corrupción en Perú, en pos de una nación con sólidos valores morales,
autoridades cívicamente motivadas y gestiones institucionales transparentes.
96
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Evolución del pago de coimas a la policía en el Perú y su impacto en la economía familiar
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Evolución del pago de coimas a la policía en el Perú y su impacto en la economía familiar
Notas
1
La encuesta nacional fue realizada a 1,202 personas en 16 regiones del país por la empresa
Ipsos Perú por encargo de Proética; contó con el auspicio de la Comisión de Alto Nivel Anticorrupción (CAN Anticorrupción), la Cámara de Comercio de Lima (CCL), la Sociedad
Nacional de Industrias (SNI) y la Sociedad Nacional de Pesquería (SNP).
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