Introducción

La palabra “corrupción” proviene del adjetivo corruptus, que en latín significa estropeado, descompuesto o destruido; es decir, es una actividad socioeconómica que está sobornada y/o moralmente deteriorada. En definitiva, corrupción está definida como aquel comportamiento que se desvía de las normas de conducta (definidas por las instituciones), implícitas o explícitas, con o sin connotaciones éticas y legales (^{Accinelli y Sánchez Carrera, 2012a} y ^2012b; ^{Mishra, 2006}). Existe una gran cantidad de artículos de investigación sobre las causas y consecuencias de la corrupción en las sociedades y en particular en la economía (para una revisión de la literatura véanse, por ejemplo, ^{Bardhan [1997]}, ^{Gupta, Davoodi y Alonso-Terme [2002]}, ^{Jain [2001]}, ^{Li, Xu y Zou [2000]}, ^{Mishra [2006]}, entre otros).

El objetivo del presente artículo es analizar cómo la corrupción influye en la desigualdad económica en México, en particular en los ingresos del decil más rico y en los del más pobre. Con dicha finalidad, se desarrolló un modelo matemático de carácter microeconómico, novedoso en la literatura de la “economía de la corrupción” y la desigualdad económica. Motivados con el desarrollo y los resultados del modelo teórico, realizamos estimaciones empíricas para nuestro país, México, para así mostrar los efectos de la corrupción en los estratos más ricos y más pobres en términos de ingresos (en este modelo econométrico consideramos otras variables de control, estrictamente para mostrar la robustez de los resultados).

El análisis de los efectos de la corrupción en la dinámica económica y sus resultados, sobre todo en lo referente a la distribución del ingreso, ha sido un tema de interés creciente entre investigadores y académicos de diversos campos. Aun cuando se reconoce que el origen de la corrupción es diverso, destacan factores estructurales e institucionales que pueden tener mayores efectos en la forma y la magnitud de la corrupción.¹

Desde el punto de vista estructural, cada vez es mayor la diferencia de ingresos entre personas que poseen y/o dirigen actividades económicas y aquellas que basan sus ingresos principalmente en su trabajo directo, por lo que las desigualdades se han ampliado significativamente. Por otra parte, existen también elementos institucionales y de gobernanza que pueden incidir en resultados de corrupción, como la falta de claridad legislativa sobre contratos gubernamentales, la ausencia de transparencia, la incorporación sin antecedentes de personal en la administración pública y, sobre todo, el uso discrecional de los recursos públicos.

De forma análoga, se ha enfatizado el planteamiento sobre quiénes se benefician en mayor medida de un esquema de administración con corrupción elevada, los estratos de ingresos altos o aquellos que tienen bajas percepciones. De hecho, los procesos que se derivan de esquemas de corrupción implican cada vez más altos ingresos de algunos funcionarios públicos o de empresas privadas supeditadas al sector público, que retroalimentan las desigualdades y magnifican las acciones consideradas como corruptas, mientras que la situación económica de las personas de bajos ingresos tiende a empeorar con dichos esquemas, ya que los ingresos que exige el sector público recaen fundamentalmente sobre el grueso de la sociedad y su impacto real es mayor sobre las familias de más bajos ingresos.

El caso de México es tal vez uno de los más representativos respecto de la magnitud y la forma de la corrupción, sobre todo en la utilización de los fondos públicos. La corrupción ha estado históricamente presente en la sociedad mexicana, pero es quizá en los últimos 30 años que ésta se ha ampliado a diversos aspectos y actividades (véase ^{Accinelli y Sánchez Carrera, 2012a}). En un patrón de reducción del gasto público, pero sin reducción de los ingresos (más bien de ampliación de los mismos vía mayores impuestos), los funcionarios se ven en la condición de poder utilizar de forma discrecional los fondos públicos. Además, las acciones de contubernio se han presentado de manera relevante, a la par que se ceden al sector privado actividades que antes estaban reservadas al Estado.

En términos de su producto interno bruto (PIB), México es el décimo quinto país más grande del mundo y el segundo de América Latina.² Actualmente, el tamaño de la economía mexicana es tal que se incluye en las principales 30 economías agrupadas en la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). No obstante, en términos de distribución del ingreso, se encuentra en un estado que puede considerarse no aceptable (véase ^{Risso, Punzo y Sánchez Carrera, 2013}).

De acuerdo con Oxfam en el Informe 2018 para México,³ 65% de la población opina que una persona es rica por “esquemas injustos”, entre los cuales está la corrupción o tener acceso al poder y a contactos privilegiados, y apenas uno de cada 10 mexicanos indica que trabajar con empeño y perseverancia permite tener algo de riqueza. En su informe la organización subrayó que la corrupción es un motor que agrava las desigualdades. En México, a medida que la calidad de las políticas económicas y sociales ha retrocedido, la desigualdad y la violencia se han alimentado mutuamente (^{Trejo y Ley, 2016}). Al observar casos individuales, queda claro cómo la desigualdad, incluso más que la violencia, impulsa los actos de corrupción.

En relación con el ranking mundial de Indicadores de Desarrollo Humano de la ONU, desde 2008 hasta 2017, México ha pasado del lugar 140 al 74, levemente por debajo de Brasil (79) y Uruguay (75), pero muy por debajo de Argentina (47) y Chile (44), y más aún de España (26) y Portugal (41) (Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo ^{[PNUD], 2010}).

Por otra parte, el ranking de percepción de corrupción de 2017 de Transparencia Internacional ubicó a México en el lugar 135 con un índice de 2.9, inclusive por debajo del promedio de 2008 a 2017, de 3.23; Uruguay y Chile se encuentran en los lugares 23 y 26, respectivamente; Argentina en el 85 y Brasil en el 96, que son cuatro países con índice del año señalado similar a sus promedios de 10 años (2008-2017).⁴

Si se compara con países latinoamericanos de ingreso per cápita similar, nuestro país tiene el mayor porcentaje de pobreza respecto de su población con 46%, por encima de Argentina con 32%, Brasil con 25%, Chile con 14% y Uruguay con 10 por ciento.⁵

^{Casar (2015)} cita la Encuesta sobre mejora regulatoria, gobernabilidad y buen gobierno en los principales municipios de México (del Centro de Estudios Económicos del Sector Privado) y señala que los principales factores que inhiben un “buen entorno de negocios” son la corrupción con 18.6%, la regulación tributaria con 14.5%, la burocracia con 13.4%, el delito y el robo con 12.9%, el financiamiento con 9.8%, y otros. Esto influye en la productividad del capital en un escenario corrupto, ya que, según el Instituto Mexicano para la Competitividad (^{Casar, 2015}), en 2014 nuestro país fue calificado con un índice 3.5, mientras que otros países como Italia y Polonia lo fueron con 4.5, o Austria y Francia con 6.5.

En este contexto, contrasta que, de 2010 a 2017, según el Centro de Estudios de las Finanzas Públicas de la Cámara de Diputados (^{CEFP, 2018a} y ^2018b), paradójicamente, la deuda pública de las entidades federativas mexicanas tuvo un crecimiento de 516.83% (580.6 mil millones de pesos [mmdp], hasta el primer trimestre de 2018) y la de los municipios en los mismos años creció 53.88% (51 470.4 mmdp, hasta el primer trimestre de 2018).

Así, el uso indebido de la función pública para beneficio privado de los agentes es una gestión que contraviene las reglas del juego. La práctica de comportamientos corruptos en la función pública es responsable de las pérdidas en el crecimiento económico medido por el PIB (^{Ades y Di Tella, 1997}; ^{Abed y Davoodi, 2000}; ^{Mauro, 1996}; ^{Leite y Weideman, 1999}; ^{Tanzi y Davoodi, 1998}, y ^{Tanzi y Davoodi, 2000}); asimismo, en la relación entre el gasto público en educación y salud pública y el PIB (^{Mauro, 1998}), en la relación entre los ingresos fiscales y el PIB (^{Dimant y Tosato, 2017}), en algunas medidas del gobierno en la relación de ingresos y el PIB (^{Tanzi y Davoodi, 2000}), en el nivel de inflación (^{Al-Marhubi, 2000}) y, finalmente, en el monto de la inversión extranjera directa (^{Habib y Zurawicki, 2001}; ^{Dutta, Kar y Saha, 2017}).

En este sentido, la corrupción y sus consecuencias en varios indicadores económicos, en particular en relación con la desigualdad económica, han sido el foco de interés académico durante los últimos 20 años (importantes sinopsis y contribuciones se pueden encontrar, entre otras, en ^{Policardo y Sánchez Carrera [2018]}). La corrupción puede tener impacto en la desigualdad de ingresos de varias maneras: directamente mediante sistemas impositivos sesgados que favorecen la riqueza y están bien conectados (^{Gupta et al., 2002}; ^{Dincer y Gunalp, 2005}; ^{Gyimah-Brempong, 2002}; ^{Ullah y Ahmad, 2016}); indirectamente por medio de otras variables que, a su vez, afectan la desigualdad, por ejemplo, el nivel y la eficacia del gasto social (^{Olken, 2007}; ^{Suryadarma, 2012}) y el acceso desigual a la educación y a los servicios públicos, con especial atención en los servicios de salud (^{Azfar y Gurgur, 2005}; ^{Gupta, Davoodi y Tiongson, 2000}).

Sin embargo, el debate sobre cómo la corrupción afecta la desigualdad a menudo llega a conclusiones muy diferentes y, por lo tanto, no es concluyente. Por ejemplo, ^{Gupta et al. (2002)} muestran que la corrupción alta y creciente aumenta la desigualdad de ingresos y la pobreza, y llegan a la conclusión de que las políticas que reducen la corrupción probablemente también reducirán la desigualdad de ingresos y la pobreza. Mientras que ^{Andrés y Ramlogan-Dobson (2011)} consideran que una menor corrupción está asociada con una mayor desigualdad en los países de América Latina, otros académicos ciertamente encuentran no linealidades en la relación corrupción-desigualdad (^{Fakir, Ahmad, Hossain, Hossain y Gani, 2017}; ^{Policardo y Sánchez Carrera, 2018}).

Lo anterior nos motiva a desarrollar un modelo simple para capturar la noción de los costos de corrupción y del comportamiento del soborno en una economía compuesta por ciudadanos ricos y pobres. Suponemos que nadie teme a la sanción por dar o aceptar el soborno (en nuestro marco, los castigos son difíciles de hacer cumplir), pero existen costos legales y de otro tipo para demostrar la inocencia de alguien en caso de comportamiento de soborno. La naturaleza de tales costos es importante para crear una postura dividida sobre la corrupción. Visualizamos una situación en la que un funcionario público puede ponerse de acuerdo con un agente privado que ofrece algún favor y acepta un soborno a cambio.

El resto del documento está organizado de la siguiente manera: en la sección I se desarrolla el modelo (teórico) microeconómico para demostrar los efectos de la corrupción entre ciudadanos ricos y pobres; en la sección II se presenta la evidencia empírica y se aplica el modelo econométrico (robusto), lo que arroja los principales resultados de acuerdo con el previo modelo teórico; la sección III cierra el documento con algunas reflexiones y consideraciones para una futura investigación.

I. Un modelo teórico

En esta sección desarrollamos un modelo matemático de carácter microeconómico, en el que consideramos una economía en la cual la corrupción está presente en todos sus servidores públicos. En esta economía hay dos tipos de poblaciones finitas, los ricos R y los pobres P, catalogados así por los ingresos (pagos, utilidades o riqueza) que tienen debido a sus actividades económicas.

Dichos ingresos (pagos o riqueza, en lo que sigue hacemos uso de estas palabras como sinónimos) son bien conocidos por las autoridades públicas. Además, suponemos que los funcionarios públicos siempre realizan actos de corrupción sobre los ciudadanos, R y P, ya que quieren un soborno o parte de los ingresos de éstos. Supongamos que el ingreso promedio per cápita en esta economía se denota por y* > 0. Algunos ciudadanos tienen más o menos tal ingreso promedio. Supongamos tambien que los funcionarios públicos pueden sobrevalorar, y¯ > y, o subvalorar, y¯< y, el ingreso de los ciudadanos, en el que y > 0 denota la verdadera valoración, es decir, el verdadero ingreso de los ciudadanos. Sin embargo, esta sobrevaloración o subvaloración depende de la verdadera valoración. Sea que y¯ y y estén dados por:

Consideramos que valores más altos de y por parte de los ciudadanos reflejan más impuestos y obligaciones fiscales sobre estos mismos. En caso de que el funcionario público reporte que el ciudadano tiene un ingreso y¯, tal ciudadano que paga el impuesto (y/o la obligación) tiene el derecho de acercarse a un tribunal de justicia (o institución pública) y apelar contra la injusta evaluación.⁶ Pero hay un costo por hacerlo: probar que la valoración correcta es en lugar de y¯ viene dada por:

C(y) contiene una parte fija α₀ o costo fijo, que sugiere que no importa cuál sea el valor de y, uno tiene que moverse para realizar una apelación/ cambio. Nótese que α₁y es el costo variable, ya que dice que dependiendo de y ciertas tarifas deben pagarse al experto legal que lucha por los derechos del demandante para hacer valer la justicia, y que su ingreso sea valorado correctamente ante el tribunal o la institución pública. Incluso si se reembolsan algunos costos, siempre hay un costo neto. Consideremos la siguiente definición.

Definición 1. Considérese una tasa de impuesto proporcional, τ > 0, sobre el ingreso (verdadero) individual y, que no se puede informar erróneamente a las autoridades (por ejemplo, salarios formales, salarios públicos y privados, accionistas, cuentas bancarias, etc.). Un sistema “honesto” es cuando y (1- τ)>0 es el pago neto individual.

Téngase en cuenta que en caso de que se informe y, un ciudadano iría al tribunal si se cumple lo siguiente:

o

Lo cual dice que el beneficio de obtener un veredicto judicial justo debe superar los costos incurridos enfrentados. Sea

Entonces ∀y>y~, el ciudadano que paga impuestos (o la obligación fiscal) acudirá a la corte considerando que su pago de reserva ⁷ sería [ y (1 - τ) - (α₀+ α₁y)]. Del mismo modo, ∀y≤y~ , el ciudadano que paga impuestos no acudirá al tribunal y su pago de reserva será (y - τλy).⁸ Como mencionamos, existe una información perfecta sobre los ingresos individuales por parte de los funcionarios públicos. Por lo tanto, los funcionarios públicos conocen estos pagos (o ingresos o riqueza) de reserva para estos dos grupos de contribuyentes: el más rico, R, y el más pobre, P. Vamos a definir estos pagos como

y

Definición 2. El funcionario público es corrupto y se comporta de la siguiente manera. Tal funcionario busca un soborno por anunciar y_. Pero si el contribuyente insiste en y, entonces el funcionario corrupto lo intimidará, por lo que y¯ es lo anunciado. Básicamente, el funcionario público quiere una parte S_R > 0 del ciudadano R y una parte S_P > 0 del ciudadano P como soborno, donde S_R y S_P están definidos por:

Supongamos que el funcionario público tiene algún poder de negociación dado por σ S_R y σ S_P, 0 < σ<1; es decir, es el poder de negociación o la cantidad de poder que tienen los funcionarios corruptos para apropiarse de una parte de la riqueza de las personas. Por lo tanto, los ingresos (beneficios, pagos) netos para los ciudadanos R y P están dados por:

Ahora estamos en condiciones de comparar Π_R y Π_P con y (1 - τ), que es el pago neto en un sistema honesto (definición 1). Es decir,

por lo tanto,

y

Así,

Téngase en cuenta que para y = ỹ, el lado derecho de las Ecuaciones (9) y (11) son iguales. Lo que (9) y (11) indican es cómo las personas con distintos niveles de ingresos (o ingresos imputados), amenazadas por la corrupción de funcionarios bajo un comportamiento de soborno, comparan su posición frente al sistema honesto versus el sistema corrupto. Permítasenos establecer la siguiente proposición.

Proposición 1. Los ciudadanos ricos, R, y pobres, P, eligen o prefieren un sistema honesto o uno corrupto, basados en sus ingresos, y, y en el poder de negociación, σ, esto es:

Demostración. Desarrollemos la prueba para cada ítem. Esto es:

Tenga en cuenta que, en el caso general con α₀>0, α₁>0, si las personas con muy alto y son corrompidas por funcionarios públicos, irán a la corte (tribunal) y obtendrán y(1-τ) - (α₀ + α₁y). Pero el ciudadano puede compartir un superávit τy(1-β) +(α₀+α₁y) con funcionarios corruptos. Entonces, a menos de que σ sea lo suficientemente alto, su ganancia neta es mayor a y(1-τ), que es lo que obtiene en el sistema honesto. De esta manera el ciudadano prefiere el sistema corrupto. Sin embargo, esto depende de la magnitud de α₁yσ. Si α₁ = 0 (es decir que no importa más el ingreso propio, pues nadie, ningún abogado, luchará por tu justicia ante los tribunales, véase Ecuación [3]), por lo tanto, no hay un σ< 1 por el cual todos prefieren el sistema honesto. Además, para el mismo σ>(1−β)/(λ−β), el valor crítico y* disminuirá.

En definitiva, para las personas más ricas, los costos del comportamiento corrupto son relativamente bajos y el costo promedio para enfrentar la corrupción disminuye con el nivel de ingresos, ya que hay un costo fijo. Por lo tanto, los ciudadanos más ricos tienen un poder de negociación más fuerte al mismo tiempo que comparten el beneficio de ingresos subvalorizados, en relación con aquellos ciudadanos que son pobres y enfrentan costos relativamente altos para enfrentar la corrupción. Por lo tanto, los ricos pueden preferir un sistema corrupto ante uno honesto en una sociedad o economía en la que la corrupción pública es aguda o grave, como en el caso mexicano. Veamos en la siguiente sección qué nos muestran los datos, mediante la aplicación de un modelo econométrico.

II. Evidencia empírica y modelo econométrico

La mayoría de los procedimientos econométricos clásicos de estimación e inferencia está basada en supuestos fuertes, como errores bajo distribución normal u observaciones equidistribuidas, etc. Desde estos supuestos se pueden deducir procedimientos óptimos (sin sesgos y eficientes); tal es el caso del modelo de mínimos cuadrados ordinarios. Así, el modelo que aplicamos basado en la técnica de mínimos cuadrados ordinarios robustos (robust least squares) considera la existencia de errores y su desviación de la distribución clásica, lo que hace que los procedimientos clásicos de ajuste, así como el de los mínimos cuadrados, sean poco eficientes en determinados casos. El objetivo de los métodos robustos es desarrollar estimadores que tengan un “buen” comportamiento en un “entorno” del modelo. Los métodos robustos son resistentes a valores atípicos en la muestra y, a la vez, son eficientes cuando los modelos son correctamente especificados. Además, con estos métodos robustos enfrentamos el problema de heteroscedasticidad en el modelo básico de regresión lineal; es decir, la violación del supuesto de que la varianza del error, condicionada a los valores de los regresores, es constante. Además, estos métodos robustos son de gran utilidad para realizar inferencias sin tener que “depurar” los datos extremos (outliers), ya que se pueden realizar inferencias sobre el modelo, lo que reduce la posible influencia que pudiera tener la presencia de datos anómalos (véase ^{Maronna, Martin y Yohai [2006]}).

Con presencia de heteroscedasticidad los mco son consistentes e insesgados; sin embargo, los estimadores de la varianza y los errores estándar no lo son, lo que invalida las pruebas de hipótesis. Aun así, estos estadísticos se pueden ajustar asintóticamente por medio de la utilización de errores estándar robustos, permitiendo usar las pruebas t, F y lm con mayor validez (^{Maronna et al., 2006}). El procedimiento es principalmente útil cuando la heteroscedasticidad es desconocida, lo cual es importante porque no requiere conocer la clase de heteroscedasticidad poblacional. Definamos nuestro modelo de regresión como:

Donde α₁ y β₁ son los términos constantes; ∈ y ϑ son los residuales robustos de tales regresiones, y todas las variables están expresadas en términos logarítmicos para así obtener elasticidades. En particular, LNHI es la participación en el ingreso (nacional) que tiene el 10% más rico (income share held by highest 10%), y LNLI es la participación en el ingreso (nacional) que tiene el 10% más pobre (income share held by lowest 10%). LNCPI denota la percepción de la corrupción (corruption perception index). LNGE (govern‑ ment efectivenness) es una medida de la calidad del gobierno (para nuestro caso del modelo matemático antes presentado es una proxy para medir si la economía se encuentra dentro de un sistema honesto o uno corrupto; es decir, la eficiencia y la honestidad de las políticas públicas, que podrían también indicar una proxy para el valor de σ apuntando al poder de negociación en torno a los actos de corrupción); en general, esta medida es la efectividad del gobierno que captura las percepciones de la calidad de los servicios públicos, la calidad del servicio civil, el grado de independencia de las presiones políticas, la calidad de la formulación e implementación de políticas y la credibilidad del compromiso del gobierno con dichas políticas. La estimación proporciona el puntaje del panel indicador agregado, en unidades de una distribución normal estándar, es decir, que va de aproximadamente -2.5 a 2.5 en sus valores. LNGINI es el índice de Gini que mide el grado en que la distribución del ingreso o el gasto de consumo por parte de individuos u hogares dentro de una economía se desvía de una distribución perfectamente igual.⁹CC es el control o lucha en contra de la corrupción por parte del gobierno o Estado; es decir, el control de la corrupción captura las percepciones de la medida en que se ejerce el poder público para obtener beneficios privados, incluidas formas de corrupción menores y grandes, así como la “captura” del Estado por parte de élites e intereses privados. La estimación proporciona el puntaje del país en el indicador agregado, en unidades de una distribución normal estándar, es decir, que va de aproximadamente -2.5 a 2.5.

1. Datos, hechos estilizados y resultados econométricos

Los datos son anuales y van de 1996 a 2016. La fuente de nuestra base de datos proviene de:

1. Para el LNCPI la fuente es Transparencia Internacional (ti), Corruption Perception Index.

2. Los datos sobre los deciles de ingresos más ricos y más pobres LNHI y LNLI son de los indicadores del desarrollo mundial del Banco Mundial.

3. Los datos sobre LNGE, LNGINI y CC son de los indicadores mundiales del buen gobierno del Banco Mundial.

Las siguientes gráficas expresan que para el periodo de tiempo estudiado, la relación entre LNCPI y LNHI parece ser positiva, al igual que entre LNGINI y CC respecto de esta variable dependiente, LNHI. En cambio, la relación LNGE versus LNHI no parece tener ninguna tendencia, positiva o negativa.

Gráfica 1 Relación entre la variable LNHI versus las variables regresoras (explicativas), LNCPI, LNGE, LNGINI y CC 

Gráfica 2 Relación entre LNLI versus las variables regresoras (explicativas), LNCPI, LNGE, LNGINI y CC 

En el periodo de tiempo estudiado, la relación entre LNCPI y LNLI parece ser negativa, pero muy débil, al igual que entre LNGINI y CC versus LNLI, y la relación LNGE versus LNLI, pero esta relación negativa parece ser más fuerte o significativa en estas últimas.

Lo anterior es un hecho estilizado de la evidencia empírica que muestran los datos. Debemos, por lo tanto, ser cautelosos y aplicar una adecuada herramienta econométrica para hacer inferencia.

Los Cuadros 1 y 2 presentan las estimaciones del modelo econométrico por el método de mínimos cuadrados ordinarios robustos, anteriormente descrito.

Cuadro 1 Variable dependiente: LNHI 

Mínimos cuadrados ordinarios robustos. MM‑estimación
Variable	Coeficiente	Error est.	Estadística z	Prob.
LNCPI	0.0279	0.00878	3.1755	0.0015
LNGE	0.0006	0.00151	0.43409	0.6642
LNGINI	1.0906	0.01655	65.862	0
CC	0.0471	0.00434	10.8464	0
C	0.6909	0.07121	9.70226	0
Estadísticas robustas
R cuadrado	0.7289	R cuadrado ajustado		0.66119
Rw cuadrado	0.9980	Rw cuadrado ajustado		0.99802
Criterio de información de Akaike	37.0781	Criterio de Schwarz		49.4964
Desviación	0.0005	Escala		0.00384
Estadística Rn cuadrado	5 431.6562	Prob (Estadística Rn cuadrado)		0
Estadísticas no robustas
Dependiente de la media	3.6217	S. D. variable dependiente		0.0444
S. E. de regresión	0.0132	Suma de residuos al cuadrado		0.0028

Cuadro 2 Variable dependiente: LNLI 

Mínimos cuadrados robustos. MM‑estimación
Variable	Coeficiente	Error est.	Estadística z	Prob.
LNCPI	0.344749	0.073794	4.671	0
LNGE	0.021946	0.012738	1.722	0.0849
LNGINI	-2.642593	0.139027	-19.007	0
CC	-0.044757	0.036493	-1.226	0.22
C	9.570116	0.597933	16.005	0
Estadísticas robustas
R cuadrado	0.839	R cuadrado ajustado		0.798
Escala	0.032	Desviación		0.001
Estadística Rn cuadrado	535.62	Prob (Estadística Rn cuadrado)		0
Estadísticas no robustas
Dependiente de la media	0.572	S. D. variable dependiente		0.131
S. E. de regresión	0.0411	Suma de residuos al cuadrado		0.027

Estos resultados (Cuadros 1 y 2) nos señalan, considerando nuestra base de datos y el periodo de estudio (antes descrito), lo siguiente:

1. LNCPI (Corruption Perception Index) indica que mientras menor percepción de la corrupción hay (es decir, mientras menos corrupción), la participación en el ingreso nacional de los más pobres, LNLI, se incrementa 0.34%, mientras que para los más ricos, LNHI, se incrementa sólo 0.027%. Es decir, los pobres se ven más beneficiados con un sistema honesto y no corrupto.

2. LNGE es una medida de la calidad del gobierno. El coeficiente no es significativo para la variable LNHI (los ricos mexicanos), mientras que sí es significativo y positivo para la variable LNLI (los más pobres); mientras mayor sea la calidad del gobierno y de sus instituciones en torno a un sistema honesto, la participación en el ingreso (nacional) de los más pobres se incrementa 0.02 por ciento.

3. LNGINI nos dice que mientras mayor sea la concentración de la riqueza, menor será la participación en el ingreso (nacional) por parte de los pobres, LNL; es decir, más pobres seremos. Un incremento del índice de Gini de 1% reduce la participación en el ingreso nacional de los pobres alrededor de 2.64%. Mientras que para los ricos, un incremento en la concentración de la riqueza (incremento en el índice de Gini) implica mayor participación en el ingreso (nacional) por su parte, LNHI; los ricos se vuelven 1.09% más ricos.

4. CC es el control o lucha en contra de la corrupción por parte del gobierno o el Estado. Esta variable no tiene ningún efecto sobre LNLI, los más pobres, pero sí lo tiene sobre LNHI, los más ricos, lo que indica que un incremento por parte del gobierno mexicano en el control de la corrupción hace que los más ricos se vuelvan menos ricos en 0.047 unidades de ingreso respecto de su participación en el ingreso nacional.

Por lo tanto, se muestra lo predicho por el modelo teórico matemático de carácter microeconómico, desarrollado en la sección anterior, es decir, a los ricos les conviene más un Estado o sistema corrupto, mientras que los pobres se ven más afectados por un Estado o sistema corrupto, pues esto genera mucha desigualdad económica y/o concentración de la riqueza.

III. Conclusiones y comentarios finales

Hemos desarrollado un modelo teórico, aunque muy simple y con costos lineales, que nos da una idea ordenada entre corrupción y desigualdad. En seguida mostramos resultados empíricos trascendentales, que son: a) los pobres se benefician más con un gobierno honesto; b) si el índice de Gini sube, la participación del ingreso de los pobres es menor y la participación del ingreso de los ricos es mayor (aunque esto es tautológico). Si el índice de Gini sube 1% se reduce (aumenta) la participación del ingreso de los pobres (ricos) 2.64% (1.9%).

Como comentarios finales, permítasenos señalar que la corrupción por parte de la burocracia se presenta u opera de varias maneras, pero, sobre todo, en dos direcciones (las que no son consideradas en el presente estudio y quedan como futura investigación), a saber: desvío de recursos en empresas inexistentes o “fantasmas” y/o falsificación de documentos o en contratos de obra redactados y diseñados con destreza para favorecer económicamente a una de las partes o las dos, es decir, acuerdos entre gobierno e iniciativa privada en todos los niveles. Desde esta perspectiva, el gasto público, como parte integrante del ingreso nacional, se desvía y, por lo tanto, sólo se beneficia a una pequeña parte de la población, sobre todo, porque, como efecto multiplicador positivo de la economía, su aplicación distorsionada merma su impacto y reduce el ingreso agregado y, por lo tanto, la demanda agregada y el mercado interno. Lo anterior se comprueba por el modelo teórico y los resultados econométricos expuestos en este artículo. Debido a la falta de eficiencia en la administración pública más la impunidad entre las partes que conllevan corrupción, para los ricos es más fácil acudir al soborno o a la colusión, tanto para reducir tiempos de trámite como para realizar negocios con ganancia garantizada.

La corrupción es un factor importante de la inequitativa distribución del ingreso, como lo demuestra el modelo, y, por lo tanto, un factor que puede influir en el reducido crecimiento económico, aunque la agilización de trámites a través del soborno eventualmente puede impulsar los negocios. La desigualdad es uno de los efectos más visibles de la corrupción.

La distorsión del gasto público no es el origen de la pobreza, sino que en México es un problema estructural, por el modelo de apertura económica y financiera históricamente impuesto y sus secuelas en la reducción paulatina del ingreso agregado y la debilidad del mercado. Pero, como se ha demostrado, uno de los aspectos más importantes para reiniciar el impulso del crecimiento económico y la distribución de la riqueza para el desarrollo, entre otras estrategias de política económica efectiva, es reducir (eliminar) la corrupción gubernamental y la de las poderosas corporaciones privadas.