Revista Científica Ciencia y Tecnología Vol 22 No 36 págs. 123-138
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Impacto de los determinantes socioeconómicos sobre la
ocurrencia de delitos en el Perú: 2004-2019
Impact of socioeconomic determinants on the occurrence of
crime in Peru: 2004-2019
Sergio Aarón Abanto León1
sergio.abanto@unmsm.edu.pe
https://orcid.org/0000-0003-3641-972X
Ricardo Norberto Villamonte Blas2
rvillamonteb@unmsm.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-0759-9074
Recibido: 10/05/2022; Aceptado: 14/09/2022
Resumen
En el Perú en los últimos años se mantiene la cantidad de casos de ocurrencia de
delito, lo cual es muy preocupante. Los estudios de corte cuantitativo son pocos.
El presente artículo analiza el impacto de los determinantes socioeconómicos de
la delincuencia en el Perú durante el período 2004-2019. La hipótesis de trabajo
plantea que para el caso peruano los factores socioeconómicos considerados nivel
de actividad económica, desempleo, desigualdad en la redistribución de ingresos
y nivel de escolaridad explican en forma significativa la evolución de delitos. Para
ello se utilizó un modelo dinámico de datos de panel a través del método
generalizado de momentos (MGM). Los resultados concluyen que el modelo
econométrico es significativo. El orden de importancia de los coeficientes
estimados de las variables determinantes seleccionadas sobre la tasa de delitos
es la siguiente: desigualdad en la distribución de los ingresos, actividad
económica, tasa del delito del periodo anterior, asistencia escolar, años de
escolaridad y, desempleo.
Palabras clave: delincuencia, actividad económica, desempleo, desigualdad de
los ingresos, escolaridad, modelo dinámico de datos de panel.
Abstract
In Peru in recent years, the number of cases of crime has remained high, which is
very worrying. There are few quantitative studies. This article analyzes the impact
of the socioeconomic determinants of crime in Peru during the period 2004-2019.
The working hypothesis is that for the Peruvian case, the socioeconomic factors
considered: level of economic activity, unemployment, inequality in income
redistribution and level of schooling significantly explain the evolution of crime
1 Licenciado en Economía, Universidad de San Marcos, Perú.
2 Doctor en Ciencias Económicas y Empresariales, Universidad de San Marcos, Perú.
Abanto y Villamonte.
Impacto de los determinantes socioeconómicos sobre la ocurrencia de delitos en el Perú: 2004-2019
using a dynamic panel data model through the generalized method of moments
(GMM). The results conclude that the econometric model is significant. The order
of significance of the estimated coefficients of the selected determinant variables
on the crime rate is as follows: income inequality, economic activity, previous
period crime rate, school attendance, years of schooling and unemployment.
Keywords: crime, economic activity, unemployment, income inequality,
schooling, dynamic panel data model.
Introducción
El Banco Mundial (1997) considera que el delito es un obstáculo para el bienestar
de una sociedad debido a su impacto en el capital físico, humano y social. Según
Latin American Public Opinion Project (LAPOP, 2018) en su estudio sobre la cultura
política de la democracia en el Perú y las Américas, en el año 2017 el 30% de la
población peruana considero que la inseguridad es el problema más grave del
Perú, lo cual fue ratificado por Poética (2017), el 57% de la población peruana
considera que la delincuencia es uno de los tres problemas más importantes del
país (Figura N°1). Las cifras demuestran que las medidas de control, represión o
mayor mano dura contra lo comisión de delitos no ha dado como resultado una
reducción en su ocurrencia. Para Hermoza (2016) el costo de la delincuencia e
inseguridad ciudadana en el Perú asciende a US$ 10’325 millones, lo cual equivale
a 2.77% de su PBI. Según Morales y Ruiz (2007), la delincuencia ha ido cobrando
mayor relevancia a través de los años, afecta la vida cotidiana y el bienestar de
las personas.
Figura 1 Los tres principales problemas del Perú según la opinión pública, 2018
Fuente: X Encuesta Nacional sobre percepciones de la corrupción en el Perú.
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La revisión bibliográfica permite precisar que hay dos enfoques teóricos para
estudiar las causas del delito. El primero considera que las personas participan
en actividades ilegales debido a un “comportamiento no racional” o
predisposición inicial lo cual se debe a características psicológicas o al entorno
familiar y social. El segundo se basa en un “comportamiento racional”, el delito
es una actividad de mercado, el individuo sigue un proceso de maximización de
utilidad, también se le conoce como “economía del crimen”, en su tratamiento
inicial han participado autores como Becker (1968), Ehrlich (1973) y Fajnzylber
et al. (1998).
En los modelos de comportamiento criminal de Fajnzylber et al. (1998),
Fajnzylber et al. (2002) se considera que existen diversos factores
socioeconómicos que afectan a los beneficios esperados de cometer un delito y
al umbral moral que poseen las personas. A partir de los enfoques planteado de
Fajnzylber et al. (1998 y 2002), la presente investigación desarrolla un modelo
dinámico de datos de panel para analizar el impacto de variables determinantes
socioeconómicas seleccionadas en la delincuencia en Perú: nivel de actividad
económica, desempleo, desigualdad en la redistribución de ingresos y nivel de
escolaridad (años de escolaridad y asistencia escolar).
En esta sección, se presenta la relación que encuentran diversos autores de los
diferentes determinantes socioeconómicos sobre la ocurrencia de delitos.
De acuerdo con la revisión bibliográfica, el efecto que tiene el nivel de actividad
económica (PBI, o crecimiento económico) sobre la tasa de criminalidad posee
dos enfoques. Por un lado, se considera que un mayor crecimiento económico
genera un mayor nivel de desarrollo económico o empleo y que por ello existe
una relación negativa entre crecimiento económico y la ocurrencia de delitos de
una sociedad, en este enfoque, se encuentra autores como Fajnzylber et al.
(2002) y Wong (1995). Por otro lado otro grupo de autores manifiestan que un
mayor crecimiento económico implica un incremento en los ingresos de los
miembros de la sociedad y ello genera el incremento de las ganancias
potenciales de cometer un crimen, es decir, que mientras exista un mayor
ingreso en las familias que conforman una sociedad, existirá mejores
oportunidades de obtener ingresos mediante actividades ilegales, por lo tanto,
el efecto es positivo; en este enfoque, se encuentran las opiniones de autores
como Cerro y Meloni (2004) y Araya y Sierra (2002).
El desempleo, brinda un indicador que nos permite medir el entorno económico
y la falta de oportunidades que existe en el mercado laboral para obtener un
empleo formal, por lo que, un elevado nivel desempleo implicaría la ausencia de
oportunidades de empleo en actividades legales, por lo que ello motivaría a
muchos individuos (en su mayoría hombres jóvenes) a destinar su tiempo a
realizar actividades ilegales que les reportaría un mayor nivel de ganancias, en
este enfoque, se encuentran las opiniones de autores como Cerro y Meloni
(2004), Benavente et al. (2011) y Gómez (2012).
Según la revisión bibliográfica la desigualdad en la distribución de los ingresos
genera una mayor concentración de riqueza en unas pocas personas , por lo
tanto las remuneraciones que provienen de actividades legales se concentran en
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Abanto y Villamonte.
Impacto de los determinantes socioeconómicos sobre la ocurrencia de delitos en el Perú: 2004-2019
pocas personas , en cambio en la pobreza hay muchas personas con
remuneraciones legales bajas, en dicho escenario se incrementan los incentivos
que tienen las personas de incurrir en una actividad delictiva, las cuales se
encuentran principalmente vinculadas a un sentimiento de frustración; en esta
apreciación conceptual y práctica se encuentra autores como: Merton (1964),
Erlich (1973) , García (1995) , Cerro y Meloni (2004) y , Gómez (2012).
Respecto a la educación, por lo general, se considera que dicha variable sirve
para contrarrestar la delincuencia. Ello se sustenta al considerar a la educación
como una vía para tener mayores oportunidades de acceder a trabajos legales,
además de ello, una mayor educación permite a la persona incrementar el salario
reduciéndose el atractivo financiero de las actividades delictivas. Asimismo, se
considera que la educación permite la formación de personas con valores,
haciendo menos factible que la persona incurra en un acto delictivo; entre los
autores que consideran que existe una relación positiva entre educación y
ocurrencia de delitos se encuentran: Núñez et al. (2003), Fajnzylber et al.
(2000), Gómez (2012) y Hermoza (2016). Sin embargo, existen estudios como
el de Morales y Ruiz (2007) en donde se argumenta que la educación posee
también un efecto negativo en la reducción de la tasa de delitos por cuanto las
personas al poseer un mayor nivel de educación están mejor dotadas de
habilidades que les permitirían participar en crímenes mayores (mayor capital
humano “criminal”).
Revisión de la literatura
Wong (1995), estudio los determinantes económicos de las tasas de criminalidad
observadas en Inglaterra y Gales durante el período 1857-1892. Concluye que:
el incremento de la tasa de desempleo presento un efecto positivo sobre la
tasa de delitos, cuando se incrementa el riesgo de encontrar un trabajo legítimo
se incrementa la tasa de ocurrencia de los delitos; la mejora en la tasa salarial
real, y de los estándares educativos contribuyen a disminuir los niveles de
ocurrencia de delitos.
Balbo y Posadas (1998), evaluaron el cumplimiento de la teoría de la disuasión:
a mayor prioridad de la acción punitiva menor serían los incentivos para cometer
crímenes. Encontraron que la severidad de las penas no presenta ningún efecto
sobre el nivel de ocurrencia de delitos. Chambouleyron y Willington (1998) en
otro estudio para 24 provincias del país de Argentina durante los años 1982,
1985, 1988, 1991 y 1994, encontraron que existió un efecto disuasión sobre los
delitos, sin embargo, el coeficiente de desempleo y la desigualdad de los ingresos
no fueron significativos.
Fajnzylber et al. (2002) evaluó para 39 países utilizando un modelo panel
dinámico y el método de momentos generalizados la causalidad que existe entre
la desigualdad de ingresos y los delitos violentos para el período de 1965-
1995.Concluyen que la desigualdad de ingresos, medida por el índice de Gini,
tiene un efecto significativo y positivo sobre la ocurrencia de delitos, que existe
una asociación importante entre la tasa de alivio a la pobreza y la ocurrencia
de delitos, que la tasa de delitos violentos (homicidios y robos) se reduce cuando
aumenta el crecimiento económico y finalmente que el nivel medio de ingresos,
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el nivel educativo promedio y la tasa de urbanización de un país no están
relacionados con las tasas de delitos violentos de manera sólida y consistente.
Núñez et al. (2003) analizaron los determinantes del delito en Chile a nivel
regional para ello utilizaron un modelo panel estático con efectos fijos para las
trece regiones de Chile en el periodo 1988-2000. Concluyen que los incentivos
económicos y disuasivos permiten explicar de manera significativa la ocurrencia
de delitos de robo, droga y estafa. Destacando así, la tasa de desempleo como
principal determinante de dichos delitos. Las variables de capital humano y de
pobreza mostraron resultados ambiguos y poco concluyentes para explicar la
ocurrencia de delitos. Encuentra que la escolaridad está relacionada en forma
negativa con los delitos de violencia, hurto y estafa
Cerro y Meloni (2004) estudiaron el efecto disuasión y la influencia de variables
socioeconómicas para el caso del país de Argentina en el período 1990 a 1997.
Comprobaron el efecto disuasión y que tanto la tasa de desempleo, el nivel de
PBI per cápita y la desigualdad de ingresos presentan una incidencia positiva y
significativa sobre la delincuencia.
Morales y Ruiz (2007) analizaron los determinantes de la delincuencia para 195
provincias del Perú, utilizaron el método de estimación por variables
instrumentales y el método generalizado de momentos. Encontraron que la tasa
de policías por habitante, el grado de urbanidad la ratio de no ocupados y el
coeficiente de Gini tuvieron resultados significativos sobre la tasa de ocurrencia
de delitos. La relación de la ratio de no ocupados con el delito fue negativa.
Borraz y González (2010) analizaron los determinantes económicos y
sociodemográficos del crimen en los 19 departamentos del país de Uruguay
durante el período 1986-2006, utilizaron un modelo dinámico de datos de panel.
Concluyen que los determinantes socioeconómicos no poseen un impacto
significativo para explica la evolución de la tasa de delitos, mientras que las
variables sociodemográficas (representado en la tasa de urbanidad) se muestran
relacionadas con el nivel de ocurrencia de delitos en general. Finalmente,
demuestran la relevancia que presentan los factores disuasivos para disminuir el
número de delitos.
Cerro y Rodríguez (2011) evaluaron el efecto de las variables de disuasión y
socioeconómicas sobre el delito en Argentina para distintos tipos de crímenes
contra la propiedad y las personas durante el período 2000-2008. Concluyen que
el efecto disuasión (calculado a través de la probabilidad de ser arrestado y la
probabilidad de ser sentenciado) fue negativo independientemente del tipo de
delito que se analice y que la importancia de las diferentes variables
socioeconómicas dependerá del tipo de delito que se esté analizando.
Gómez (2012) analizó cuáles son los factores más importantes de los homicidios
en México. Las principales conclusiones a las que llego son las siguientes: No
existe evidencia significativa que muestre que exista relación alguna entre el PBI
real y la tasa de homicidios; el desempleo contribuye a que exista un mayor nivel
de ocurrencia de homicidios; la desigualdad que existe en los niveles de ingresos
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Abanto y Villamonte.
Impacto de los determinantes socioeconómicos sobre la ocurrencia de delitos en el Perú: 2004-2019
de los individuos presenta una relación positiva y significativa sobre el nivel de
homicidios cometidos; finalmente, solo los niveles de educación medidos como
la tasa de asistencia escolar para jóvenes de 15 y 24 años muestran tener un
relación negativa y significativa sobre la tasa de homicidios.
Hermoza (2016) analizo los factores socioeconómicos asociados a la criminalidad
en el Perú para el periodo 2001-2015, utilizo un panel estático de efectos fijos.
Las principales conclusiones a las que llega la investigación son las siguientes:
el nivel de ingresos y la ocurrencia de delitos se encuentran significativamente
relacionados; el ingreso relativo, comprendido como la distancia que presentan
los ingresos de una región respecto al ingreso promedio de todas las regiones en
un año tuvo un efecto negativo con la mayoría de delitos; ante un aumento de
1% del tamaño de la población urbana en las regiones, se incrementa en
promedio las tasas de ocurrencia de delitos entre 5% y 14%, a medida que
aumentan los niveles de educación de las personas también aumentan sus costos
de oportunidad de incurrir en un acto delictivo. La tasa de desempleo y las tasas
de ocurrencia de delitos en las regiones del Perú presentaron una relación no
significativa durante los años 2001 al 2015.
Metodología
Las variables que se emplearon para el análisis empírico de la presente
investigación fueron recolectadas de 3 fuentes de datos: Anuarios Estadísticos
de la Policía Nacional del Perú, Encuesta Nacional de Hogares y Estadísticas
poblacionales y de empleo del INEI; las series anuales obtenidas están referidas
al : número total de delitos cometidos, ingreso anual por hogar, población
económicamente activa (PEA) y PEA desocupada, índice de Gini, años de
educación y asistencia escolar. Los datos empleados corresponden al período
2004 a 2019, teniendo 25 datos por panel, dado que la muestra seleccionada
estuvo en función a las 25 regiones que posee el Perú.
Se utilizo un modelo panel data dinámico y el método generalizado de momentos
(MGM) (Arellano Bond, 1991) siendo esencial el uso del rezago de las variables
explicativas como variables instrumentales, a partir de dicha estimación, se
buscó contrastar empíricamente la incidencia de los factores socioeconómicos
sobre la ocurrencia de delitos. El modelo se basó en los modelos utilizado por
Fajnzylber et al. (1998y 2002), el modelo es el siguiente:
ܶܽݏܽܦ݈݁݅ݐǡ௧ ൌ ߚ ߚଵܶܽݏܽܦ݈݁݅ݐǡ௧ିଵ ߚଶܣܿݐ݅ݒ݅݀ܽ݀ܧܿ݊×݉݅ܿܽǡ௧
ߚଷܶܽݏܽ݀݁݀݁ݏ݈݁݉݁ǡ௧ ߚସܩܫܰܫǡ௧ ߚହܣÓݏ݀݁݁ݏ݈ܿܽݎ݅݀ܽ݀ǡ௧
ߚܣݏ݅ݏݐ݁݊ܿ݅ܽ݁ݏ݈ܿܽݎǡ௧
Donde, para cada una de las variables ݅ representa las regiones y ݐ representa
el período; las variables que se observan en el modelo econométrico planteado
son las siguientes:
ܶܽݏܽܦ݈݁݅ݐǡ௧: Tasa de delincuencia en la región Dz݅dz en el período ݐ, medida como
el número de delitos por cada 1,000 personas. El total de delitos comprende a
las denuncias por comisión de delitos registrados en los Anuarios Estadísticos de
la Policía Nacional del Perú.
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Revista Científica Ciencia y Tecnología Vol 22 No 36 págs. 123-138
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ܶܽݏܽܦ݈݁݅ݐǡ௧ିଵ: es la tasa de delito que hubo en la región Dz݅dz en el período anteriorǤ
ܣܿݐ݅ݒ݅݀ܽ݀ܧܿ݊×݉݅ܿܽǡ௧: esta variable indica el nivel de crecimiento económico que
existe en las regiones. Se utilizo cifras del ingreso por hogar extraídas del módulo
Sumarias de la ENAHO durante los años 2004 al 2019. Se considera que los
mayores niveles de actividad económica en el país repercuten en un mayor nivel
ingresos en las personas, siendo así, mayor el número bienes que se puede
robar; por lo tanto, se espera que el resultado de la estimación del modelo
demuestre que dicho factor contribuye a incrementar el número de delitos que
se cometen en el país.
Tasa de desempleo: es el porcentaje total de la PEA que se encuentra
desocupada. Para la construcción de la tasa de desocupación de la PEA se utilizó
estadísticas de empleo de la INEI. Se considera que los mayores niveles de
desempleo en el país repercuten en la población en menores oportunidades de
acceder a ingresos legales; por lo tanto, se espera que el resultado de la
estimación del modelo demuestre que dicho factor contribuye a incrementar el
número de delitos que se cometen en el país.
Desigualdad de ingresos, ܩܫܰܫǡ௧: variable que indica el nivel de influencia de la
desigualdad de ingresos. Se utilizo los datos que brinda el módulo de Sumarias
de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO). Se considera que los mayores
niveles de desigualdad en la redistribución de ingresos afectan en forma negativa
la convivencia en la sociedad, generándose así, una polarización social que
afectan directamente la ocurrencia de delitos; por lo tanto, se espera que el
resultado de la estimación del modelo demuestre que dicho factor contribuye a
incrementar el número de delitos que se cometen en el país.
ܣÓݏ݀݁݁ݏ݈ܿܽݎ݅݀ܽ݀ǡ௧ : son los años promedio de educación de la población mayor
de 16 años. Se utilizó los datos del módulo de escolaridad de la ENAHO. Se
considera que, a mayores años de educación, estos repercuten en la población
en una mayor posibilidad de obtener salarios más altos, siendo así, mayor el
costo de oportunidad de cometer un delito; por lo tanto, se espera que el
resultado de la estimación del modelo demuestre que dicho factor contribuye a
reducir el número de delitos que se cometen en el país.
ܣݏ݅ݏݐ݁݊ܿ݅ܽ݁ݏ݈ܿܽݎǡ௧: es la tasa de asistencia al sistema educativo de la población
que posee entre 17 y 24 años, sin distinguir el grado, ciclo, nivel o modalidad.
Se utilizó el módulo de escolaridad de la ENAHO. Se considera que mayores
tasas de asistencias escolar implicará que exista más personas con mayores
niveles de educación, las cuales tendrán una mayor posibilidad de obtener
salarios más altos en actividades legales, por lo que, se espera que el resultado
de la estimación del modelo demuestre que dicho factor contribuye a reducir el
número de delitos que se cometen en el país.
Por otro lado, es necesario precisar que la estimación del panel dinámico por el
Método Generalizado de Momentos (MGM) permite controlar los efectos fijos por
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Abanto y Villamonte.
Impacto de los determinantes socioeconómicos sobre la ocurrencia de delitos en el Perú: 2004-2019
región, los cuáles capturan la heterogeneidad no observable, el problema de
endogeneidad de algunas variables explicativas, corroborar el efecto inercia en
la ocurrencia de delitos (validez del estimador de la tasa de delitos rezagada) y
la presencia de errores correlacionados. En ese sentido, para determinar que el
término de error no esté auto correlacionado y que no exista endogeneidad entre
las variables, la estimación necesita superar tanto la Prueba de autocorrelación
Arellano-Bond, así como, la Prueba de Sargan para la sobre identificación de
restricciones.
Los resultados esperados del análisis del modelo son los que a continuación se
presentan en la tabla Nº 1.
Tabla Nº 1.- Resultados esperados del modelo
Variable
Dependiente
Variables
Explicativas
Efecto
esperado
sobre la
Tasa de
delito
Tasa de delito
Actividad
económica
Un
incremento
en el nivel
de
actividad
económica,
aumenta la
ocurrencia
de delitos
(signo
positivo).
Nivel de
desempleo
Un
incremento
en los
niveles de
desempleo,
aumenta la
ocurrencia
de delitos
(signo
positivo).
Desigualdad
de ingresos
Un
incremento
en la
desigualdad
de
ingresos,
aumenta la
ocurrencia
de delitos
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(signo
positivo).
Años de
educación
Un
incremento
en los años
de
educación,
reduce la
ocurrencia
de delitos
(signo
negativo).
Asistencia
escolar
Un
incremento
de la
asistencia
escolar,
reduce la
ocurrencia
de delitos
(signo
negativo).
Fuente: Elaboración propia
Resultados y Discusión
La estimación del modelo realizado bajo el Método de Momentos Generalizados
presenta como resultado que las variables exógenas muestran ser significativas
estadísticamente y que presentan el signo esperado por la teoría planteada;
además de ello, la estimación muestra validez en sus resultados dado que supera
el test de Arellano Bond y la prueba de Sargan.
Los resultados de las pruebas que deben cumplirse para poder determinar y
aceptar que el modelo de panel de datos dinámico arroja resultados válidos. La
primera condición es que en el test de Arellano y Bond, la probabilidad de ܼ en el
segundo orden ሺܣܴሺʹሻሻ sea mayor a ͲǤͲͷ para afirmar que no hay autocorrelación
serial de segundo orden. La segunda condición se refiere a superar la prueba de
Sargan para ratificar que la especificación del modelo y de los instrumentos es
adecuada.
En la tabla Nº 2 se aprecia el test de Arellano-Bond que obtuvo un valor de
ܲݎܾ ݖ ൌ ͲǤͺͷͳ; mayor que el nivel de significancia de ͲǤͲͷ, por lo tanto, los
errores no se encuentren correlacionados.
Tabla Nº 2.- Test de Arellano – Bond
Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 0.188 Prob > z =
0.851
Fuente: Elaboración propia
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Abanto y Villamonte.
Impacto de los determinantes socioeconómicos sobre la ocurrencia de delitos en el Perú: 2004-2019
En la tabla Nº 3 se observa la prueba de Sargan en donde se obtuvo que la
hipótesis nula de que las ecuaciones están correctamente sobreidentificadas no se
rechazan porque ൌ ͳǤͲͲͲ ͲǤͲͷ; lo que nos indica que la especificación del modelo
y los instrumentos es correcta.
Tabla Nº 3.- Prueba de Sargan
Number of groups = 25 Number of obs = 375
Wald chi2(139) = 19.722 Prob > Wald chi2 = 1.000
Fuente: Elaboración propia
Las abreviaturas utilizadas en el cálculo son las siguientes : tasa de delito
(tas_del), actividad económica (activ_eco) , nivel de desempleo (desemp),
desigualdad en la distribución de los ingresos (desig), años de educación (educ),
asistencia escolar (asist_escol).
En la tabla Nº 4 se observa los resultados de la estimación del modelo con
variables trabajadas en sus valores en logaritmos, el orden de importancia de
los coeficientes estimados de las variables determinantes independientes sobre
la variable dependiente tasa de delitos es la siguiente : desigualdad de los
ingresos, actividad econó mica, tasa del delito del periodo anterior, asistencia
escolar, años de escolaridad y , desempleo.
La tasa de delitos en el periodo anterior (tas_del) tiene un efecto positivo y
significativo en la incidencia del delito en el período actual. El coeficiente estimado
obtuvo un valor de 0.65 significativo al 1% y puede ser interpretada que ante
un incremento de 1% por ciento en la tasa de crimen se genera un incremento de
0.65% en la tasa de crímenes en el siguiente período.
La actividad económica (activ_eco), medida por los niveles de ingresos que
poseen los hogares en las distintas regiones del país, el coeficiente fue
significativo al 1% y con signo positivo, lo cual para fines de esta investigación es
un resultado esperado. El coeficiente estimado obtuvo un valor de 0.86, el cual
se interpreta como una elasticidad, en ese sentido, ante un incremento de 1%
por ciento en el nivel de ingreso per cápita anual por hogar se genera un
incremento de 0.86% en la tasa de delito.
Tabla Nº 4.- Estimación de panel data dinámico, variables en logaritmos,
2004 – 2019
Variables
explicativas Coeficiente Desviación
Estándar Z P-
value
L_tas_del 0.651*** 0.052 12.56 0.000
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activ_eco 0.860*** 0.260 3.30 0.001
desemp 0.132*** 0.031 4.31 0.000
Desig 0.971*** 0.483 2.01 0.044
Educ - 0.416** 1.174 0.35 0.072
asist_escol - 0.468*** 0.236 - 1.98 0.048
constante - 9.807*** 1.823 - 5.38 0.000
Nota: ** significativo al 5%; *** significativo al 1%.
Fuente: Elaboración propia
La variable desempleo (desemp), obtuvo un efecto positivo y significativo al 1%.
El coeficiente estimado obtuvo un valor de 0.13; ante un incremento de 1% por
ciento en la tasa de PEA desocupada se genera un incremento de 0.13% en la
tasa de delitos.
La desigualdad en la distribución de los ingresos (desig), resulto ser positivo y
significativo al 1%, el coeficiente estimado obtuvo un valor de 0.97; ante un
incremento de 1% por ciento en el coeficiente de Gini contribuye en un incremento
de 0.97% en la tasa de delitos; en el modelo estimado dicha variable se convierte
en la variable determinante de mayor importancia en el nivel de ocurrencia de
delitos.
En lo que respecta a la variable años de escolaridad ( educ )de la población joven
y adulta, el valor del coeficiente estimado para esta variable resulto ser negativo
y significativo al 5%, acorde con los resultados esperados , el coeficiente
estimado obtenido fue -0.42 ; ante un incremento de 1% en los años promedio
de escolaridad regional en la población joven y adulta, se genera una disminución
aproximadamente del 0.42% en la tasa de delitos.
Por último la variable asistencia escolar ( asist_escol) de la población joven
(entre 17 y 24 años de edad), el valor del coeficiente estimado para esta variable
resulto ser negativo y significativo al 1% ,acorde con los resultados esperados
, el coeficiente estimado obtenido fue -0.47 ; ante un incremento de 1% en la
tasa de asistencia escolar de la población joven a nivel regional, se generará una
disminución en aproximadamente de 0.47 %en la tasa de delitos.
De acuerdo con los resultados de la estimación, todas las variables explicativas
definidas en la investigación han resultado ser estadísticamente significativas y
han presentado los efectos en teoría esperados sobre la ocurrencia de delitos. Es
decir, se corrobora que a nivel regional los factores socioeconómicos seleccionados
permiten explicar los niveles de ocurrencia de delitos que el Perú ha presentado
durante el período 2004 al 2019.
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Abanto y Villamonte.
Impacto de los determinantes socioeconómicos sobre la ocurrencia de delitos en el Perú: 2004-2019
Respecto a la variable referida al nivel de actividad económica, la estimación
realizada presenta un resultado que confirman la existencia de un efecto positivo
entre el nivel de actividad económica regional (para la estimación se utilizó los
ingresos que tienen los hogares como una medida proxy de este factor) y la
ocurrencia de delitos en las regiones del Perú. Similar resultado se da en el estudio
de Cerro y Meloni (2004) para el caso Argentino en donde los resultados
determinan que el nivel de ingreso per cápita presenta un signo positivo con
respecto a niveles de delitos; sin embargo el resultado encontrado difiere con los
encontrados por los siguientes autores : Wong (1995) ,concluye que la
prosperidad económica disminuye la tasa de delitos; Fajnzylber et al. (2002), sus
resultados indican que las tasas de delitos violentos (homicidios y robos) se
reducen cuando aumenta el crecimiento económico.
Respecto a la tasa de desempleo los resultados de esta investigación ponen de
manifiesto que existe un impacto positivo de los niveles de desempleo sobre la
ocurrencia de delitos (para la estimación se utilizó a la tasa de desocupación de la
PEA como una medida proxy de este factor) , dicho resultado coincide con los
resultados encontrados por : Cerro y Meloni (2004); Gómez (2012) : existe un
impacto positivo y significativo entre la tasa de desocupación de población
económicamente activa y los homicidios para los estados de México. Por otro lado,
difiere con los resultados encontrados por Morales y Ruiz (2007), quienes hallaron
un impacto negativo y significativo entre la tasa de desocupados con respecto
tanto a la tasa de asaltos o robos así como, con la tasa de robos de viviendas y
con Hermoza (2016) ,en donde la tasa de desempleo y las tasas de los delitos no
presentaron una relación significativa.
Respecto a la variable desigualdad en la distribución de los ingresos se encontró
que tiene un efecto positivo sobre la tasa de delitos (para la estimación se
utilizó al Índice de Gini) , el resultado encontrado coincide con los hallados por:
Fajnzylber et al. (2002) ,Cerro y Meloni (2004) , Erlich (1973) , en donde concluye
que la tasa de delito, principalmente contra la propiedad, está vinculada de forma
positiva con la desigualdad de ingresos; Gómez (2012) para el caso de México en
donde se concluye que la desigualdad en los niveles de ingresos de los individuos
presenta una relación positiva y significativa sobre los homicidios; Morales y Ruiz
(2007) afirman que en zonas con alta desigualdad de ingresos es donde existen
mayores tasas de robos de animales.
Respecto a que se encontró una relación negativa entre los años de educación
promedio de la población joven y adulta [población entre17 y 24 años ] y los
niveles de ocurrencia de delitos, dicho resultado coincide con los resultados
encontrados por : Hermoza (2016), en donde la educación tuvo un impacto
negativo en los delitos de hurto y robo y, Núñez et al. (2003)para el caso de Chile
se encuentra que la escolaridad está relacionada en forma negativa con los delitos
de violencia, hurto y estafa.
Finalmente respecto a la relación negativa de la tasa de asistencia escolar de la
población joven [población entre 17 y 24 años]) dicho resultado coincide con
los resultados encontrados por Gómez (2012), en donde la tasa de asistencia
escolar para jóvenes en un rango de edad de 15 y 24 años mostró un impacto
negativo en la tasa de homicidios.
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Conclusiones
El modelo econométrico es significativo para el periodo 2004-2019 por cuanto
por cuanto cumple con las exigencias econométricas de sus parámetros ,cada
variable econométrica ha obtenido los signos de los coeficientes esperados , por
lo tanto los factores socioeconómicos seleccionados permiten explicar la
evolución de la tasa de delito en el Perú. Se ratifica entonces la necesidad de
comprender a la delincuencia e inseguridad ciudadana como un problema social
de origen multicausal. Para entenderlo en una mayor dimensión se requiere
continuar con el estudio de otras variables asociadas al modelo y que brinden
mayor detalle para el mejoramiento de las políticas correctivas.
El nivel de actividad económica regional ha tenido un efecto positivo en la
evolución de la tasa de delitos en el Perú. El crecimiento económico que tuvo el
Perú contribuyó a aumentar el nivel de ocurrencia de delitos en el país; se visualizó
mayor riqueza, se incrementó los bienes que se pueden robar y se hizo más grande
la ganancia potencial de cometer actividades delictivas. Se recomienda que el
Estado establezca cuidadosamente un programa de incentivos o premios para el
trabajo calificado de manera paralela al incremento de las fuentes de trabajo
legales tanto en el sector público como privado.
La tasa de desempleo ha tenido un efecto positivo en la evolución de la tasa de
delitos en el Perú. Las personas al no contar con suficientes oportunidades de
ingresos por actividades legales han sido más propensas a querer reemplazar
estas actividades con otras de carácter ilegítimo. El resultado obtenido no hace
más que demostrar la importancia que tiene dar mayores incentivos para la
creación de empleos formales y reforzar e incrementar los programas de empleos
vigentes a nivel nacional como medios para combatir el delito en el país.
La desigualdad en los niveles de ingresos de los individuos ha tenido un efecto
positivo sobre la evolución de la tasa de delitos a nivel regional en el Perú. Los
niveles de desigualdad de ingresos en la población continúan debilitando las
relaciones sociales (efecto del “resentimiento” en las poblaciones de menores
ingresos), generando así, un escenario de polarización social que hace más
propensa a las personas de bajos ingresos a involucrarse en actividades delictivas.
Se hace cada vez más necesario estudiar políticas correctivas que incrementen
el salario mínimo legal y que premien la productividad y competitividad del trabajo
en todos los sectores de la economía nacional.
Los años de educación y la asistencia escolar redujeron la ocurrencia de los
delitos, si bien progresivamente hay esfuerzos de ir mejorando la política
educativa así como su gasto e inversión aún no se logra un mayor efecto
en reducir la tasa de delitos . Se recomienda profundizar el mejoramiento de
la calidad del incremento del gasto e inversión en el sector educativo.
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Abanto y Villamonte.
Impacto de los determinantes socioeconómicos sobre la ocurrencia de delitos en el Perú: 2004-2019
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