Profesores universitarios analizan si la corrupción política local es contagiosa

14 Sep 2017

*Si el municipio vecino es corrupto, aumenta la posibilidad de corrupción en el mío en un 3,1%

**Si el municipio vecino es acusado de corrupción, la posibilidad de contagio en el mío aumenta en un 6,7% 

Tres profesores universitarios, dos de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) y uno de la Autónoma de Barcelona (UAB), publican un trabajo de investigación al que han titulado ‘¡Peligro: la corrupción local es contagiosa!’. 

Beatriz G. López-Valcárcel (ULPGC), Juan Luis Jiménez (ULPGC) y Jordi Perdiguero (UAB) se hacen la pregunta de si existe la posibilidad de que la corrupción política local se “contagie”. 

Este tipo de análisis de los “contagios” provocados por las interacciones sociales se usa de forma habitual en Economía de la Salud (contagio de la obesidad y del tabaquismo, principalmente). En este caso, los investigadores pretenden dar respuesta a si hay más probabilidad de que sea corrupta la persona que ocupa un cargo político en mi municipio, en el caso de que el del municipio vecino lo sea. Es decir, si existe un efecto imitación en la actividad política ilícita. 

Los investigadores conformaron para ello una base de datos de casos de corrupción local en España para el periodo 2000-2011, incluyendo todos los municipios con más de 1.000 habitantes. El análisis econométrico condujo a unos resultados que implican, caeteris paribus (en circunstancias constantes), dos efectos: Por un lado, cada municipio vecino corrupto aumenta la probabilidad que se haya generado un caso de corrupción en este municipio en un 3,1 por ciento; y, por otra parte, por cada municipio vecino que haya sido acusado de corrupción, aumenta la probabilidad de ser acusado en un 6,7 por ciento. 

Este trabajo va a ser publicado por la revista académica Journal of Policy Modelling, de la editorial ELSEVIER, que está indexada en el Journal of Citations Reports, en el segundo cuartil del área Economics, con un factor de impacto de 0,993. 

 Gráfica elaborada por los investigadores que cuantifica los casos de corrupción conocidos en Canarias