El estudio Panizza o los efectos económicos de medir la corrupción

quimera (1)

Seguramente al hablar de corrupción todos estaremos de acuerdo en que es un problema que afecta nuestra vida cotidiana. Todos estamos relacionados, en mayor o menor medida, con él. También es cierto que hablar de los estudios sobre la corrupción es complicado. Pocos fenómenos arrojan tan poca luz. Por eso es muy interesante el estudio del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), El uso de indicadores de corrupción en las

calificaciones soberanas, sobre el tema. El estudio fue hecho por el célebre economista italiano Hugo Panizza, de la Universidad de Ginebra El objetivo era mejorar la capacidad y la de los gobiernos de la región, para entender, interpretar y utilizar (o desechar) la batería de indicadores de transparencia y corrupción. El mensaje era sencillo pero contundente: la corrupción, o mejor dicho su percepción, afecta negativamente las evaluaciones del riesgo soberano de los países e, indirectamente, puede aumentar el costo de su endeudamiento. El debate del estudio radica en lo siguiente: ¿es posible que la percepción de la corrupción -un acto a todas luces subjetivo- afecte la forma en cómo los Estados son calificados por el sistema financiero internacional? Veamos lo que muestran los datos:

$11.    Efectivamente, existe una fuerte correlación estadística entre los principales indicadores de corrupción y la calificación de riesgo soberano que emiten las tres principales agencias calificadoras de riesgo. La evidencia es clara: en la mayoría de los casos el coeficiente que refleja la precisión de un modelo estadístico, es mayor del 80%.

$12.    A pesar de esta fuerte correlación entre indicadores de corrupción y rating de riesgo soberano, debemos ser cautos a la hora de establecer un nexo. El problema es que no es posible determinar como el las distintas empresas (Moody’s, Fitch, etc.) imponen los ratings de riesgo a los países. Panizza analiza en detalle estas metodologías y explica a través de qué mecanismos se incorporan los indicadores de corrupción. Cada calificadora utiliza una metodología distinta, pero todas incorporan algún indicador de corrupción.

$13.    La correlación es sólida si se controla por una serie de factores, pero no es tan sólida si se controla por otras variables de gobernanza. Esto confirma lo que intuitivamente ya sabemos: que la corrupción es un componente clave del entorno de gobernanza de un país, que a su vez es uno de los determinantes clave del riesgo soberano.

$14.    Esta fuerte correlación existe por diseño: es decir las tres principales calificadoras utilizan los indicadores de corrupción en sus metodologías para determinar los puntajes de riesgo soberano.

$15.    Así, una mejora de una desviación estándar en el indicador coincide con un aumento de aproximadamente 2,5 puntos en la calificación crediticia. Esta variación es mayor que el efecto asociado con una mejora equivalente de otras variables de control. Por ejemplo, una reducción de una desviación estándar en la relación deuda/PIB se asocia con un aumento de medio punto en la calificación, y una reducción de una desviación estándar en la inflación se asocia con un aumento de 0.75 puntos en la calificación.

Tal como se señala desde el propio grupo del BID los efectos económicos de esta relación son importantes. En primer lugar, a veces los países donde más se investigan casos de corrupción pueden llegar a tener indicadores peores, porque la investigación de los casos los visibiliza, lo que puede aumentar la percepción. Esta paradoja puede crear incentivos perversos para los gobiernos. En segundo lugar, mirar demasiado de cerca los indicadores de corrupción puede generar incentivos perversos y de corto plazo: puede llevar un gobierno a tomar medidas y acciones de políticas que puedan impactar los indicadores en lo inmediato, pero sin realmente impactar las causas que fomentan la corrupción en el largo plazo.

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