¿Será que el crimen incrementa la informalidad?

Francisco Beltrán-Silva y Alberto Chong[1]

No hay duda que América Latina se ha convertido en una de las zonas más inseguras del mundo. Aunque las tasas de crimen varían por país, la zona se identificado como la más violenta del mundo con una tasa de 24 homicidios por cada 100,000 habitantes que resulta ser cuatro veces el promedio mundial (Jaitman et al. 2017). Mas aún, el Perú es el país de la región con una de las mayores tasas de víctimas de la delincuencia, esto según datos de Barómetro de las Américas.  Tanto es este el caso que encuestas recientes de Peruana de Opinión Pública muestran que alrededor del 35 por ciento de los ciudadanos peruanos ha sido víctima de al menos un acto delincuencial durante el año pasado. Más aún, con 46,7 por ciento, el Perú se encuentra en el sexto lugar en la región en términos de qué identifican las personas como el problema más importante del país.

Esta sensación de inseguridad en las personas se traslada también as las empresas, en particular las más pequeñas, las cuales tienden a ser más vulnerables a sufrir de actos delincuenciales en relación a empresas de mayor tamaño dadas sus limitaciones presupuestales. Efectivamente, mientras que la insuficiencia por parte de los gobiernos de la región para mitigar el crimen ha forzado al sector privado ha a invertir por su cuenta en medidas de seguridad para proteger su patrimonio esto ha producido disminución en la competitividad de la empresas pues ha incrementado tanto la incertidumbre en el flujo de ingresos, como los costos de operación de las mismas. Con el fin de minimizar el embate del crimen, las empresas peruanas han recurrido a distintas medidas de seguridad dependiendo de su tamaño, la rentabilidad de su negocio y su exposición al crimen. En general estas medidas incluyen desde cerraduras, candados, cajas de seguridad y bardas, hasta alarmas, videocámaras de seguridad, dispositivos de localización para vehículos y seguros contra robos. Los negocios con mayores ingresos —o aquellos de menor tamaño en coordinación unos con otros— suelen recurrir también a la contratación de seguridad privada.  En casos extremos, una medida menos común en el Perú, es el cambio en la ubicación del establecimiento. Esto tiene costos para el empresario, no solo en términos del movimiento físico, sino en términos del costo de oportunidad de abandonar la ubicación comercial que otrora seria su mejor alternativa. Como se puede apreciar, los gastos del sector privado en seguridad pública tanto en el Perú como en el resto de la región son cuantiosos y, aunque voluntarias, se han convertido en una obligación para proteger sus ganancias. De acuerdo al Banco Interamericano de Desarrollo el costo total privado asociado al crimen en la región equivale a entre 1.3 por ciento y 1.9 por ciento del PBI (Jaitman, et al., 2017). De este monto la inversión en medidas de seguridad corresponde a entre 0.82 por ciento y 1.42  por ciento del PBI, y el resto se refiere a perdidas asociadas a la victimización criminal.

La pregunta que surge de la situación descrita anteriormente viene cantada: ¿será cierto que el incremento en crimen aumenta la tasa de informalidad? Como bien sabemos, la informalidad en el Perú y América Latina también constituye un serio problema para los gobiernos. De acuerdo al Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), en nuestro país se estima que alrededor de 6,5 millones de unidades productivas se desenvuelven en el sector informal de nuestra economía, que representan  no menos de veinte por ciento del PBI del país. Peor aún, de acuerdo al INEI durante la última década el empleo informal ha bordeado 70 por ciento y en los últimos años muestra, además una tendencia ligeramente creciente.

En un reciente trabajo de investigación nosotros tratamos de abordar la pregunta de si hay un impacto causal entre crimen e informalidad, en el mismo proponemos una teoría de cambio sencilla por la cual el crimen incrementa la informalidad a través de dos canales: un efecto ingreso donde tanto las perdidas como la inversión en medidas de seguridad asociadas al crimen reducen los ingresos y por ende la capacidad de pago de impuestos, y segundo, por miedo, donde los dueños de los negocios prefieren mantenerse en la informalidad y no crecer mucho para evitar ser identificados por los criminales. Si la inseguridad únicamente afecta la recaudación del gobierno a través de reducir los ingresos del sector privado entonces podríamos considerar en términos económicos y desde el punto de vista del gobierno, que quien debe invertir para paliar el crimen es aquel que sea más eficiente. En la práctica, muy probablemente lo ideal es una combinación del sector público y del sector privado, aunque un incremento constante en la participación privada puede indicar un relativo malfuncionamiento o falta de interés por parte del gobierno. Si en cambio la inseguridad afecta no solo el nivel de ingresos sino el grado de formalidad en la economía, entonces el incentivo para que el gobierno invierta en disminuir el crimen debería seria mayor. Los resultados de nuestro estudio apuntan precisamente en esta dirección (Beltrán-Silva y Chong, 2017).

Desafortunadamente no fue posible obtener datos adecuados del INEI que pudieran servir para responder nuestra pregunta de investigación para el caso específico del Perú. Sin embargo si pudimos hacer lo propio para el caso de México, país que como sabemos, también sufre de una ola de crimen a nivel nacional alarmante. Para esto tomamos ventaja del hecho que este pais cuenta con una encuesta a nivel nacional, la Encuesta Nacional de Victimización de Empresas (ENVE), que identifica el nivel de victimización en términos de las pérdidas sufridas por los negocios. Para medir el nivel de victimización utilizamos el número de negocios que reportan haber sufrido alguna pérdida económica a consecuencia del crimen como porcentaje del total de negocios entrevistados por entidad federativa.

Con el fin de identificar si una empresa pertenece o no al sector informal empleamos la metodología utilizada por el Instituto Nacional de Geografía y Estadística (INEGI) sobre la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE). Esta metodología, la cual es utilizada para medir el nivel de informalidad en México, consiste en descubrir si la empresa es informal a través de una serie de preguntas directas e indirectas. El análisis consiste básicamente en el uso de promedios anuales a nivel estatal para los años 2011, 2013 y 2015 que son los años disponibles de la ENVE (es una encuesta relativamente reciente). Dado que la decisión de ser formal depende principalmente de aquel que dirige la empresa, nos centramos en encuestados que son empleadores o auto-empleados del sector privado.[2]

Nuestra estrategia de identificación utiliza un enfoque de variables instrumentales, donde el instrumento empleado es la temperatura promedio del estado. Es razonable pensar que dicha variable cumple con al restricción de exclusión por cuanto uno podría esperar que en días de temperatura extrema un delincuente tendrá menos incentivos de cometer fechorías. Sin embargo, no hay razón alguna para pensar que la temperatura promedio en un estado se encuentre correlacionada con la tasa de informalidad de las empresas. Los datos meteorológicos fueron provistos por el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) en México.[3] La tabla siguiente muestra nuestros resultados básicos.

 

Efecto causal entre crimen e informalidad

Variable dependiente: Informalidad
2SLS
Victimización de empresas 1.460a
(0.369)
Efectos fijos por año Si
Efectos fijos por estado Si
Estadístico KP de instrumentos débiles 16.88
Valor crítico para un tamaño máximo de 10% 16.38
Observaciones 384
Nota: Además de una constante, la regresión incluye aunque no reporta los siguientes controles: localidad urbana, género, nivel de educación, condición de establecimiento fijo, condición de auto-empleo y condición de orientación comercial al menudeo (público en general). Los errores estándar se muestran en paréntesis y se agrupan a nivel de sector económico. Los efectos fijos corresponden al uso de variables ficticias (dummy variables). La antepenúltima fila muestra el estadístico F Kleibergen-Paap rk Wald, el cual puede compararse con los valores críticos de un test de instrumentos débiles (Stock y Yogo, 2005). El análisis emplea agregados a nivel estatal para los años 2011, 2013 y 2015. La información sobre la tasa de victimización y la temperatura media corresponde a 32 estados por año. Las variables que caracterizan a las empresas corresponden a cuatro sectores económicos por estado para cada año.

c Significativo al 10 por ciento. b Significativo al 5 por ciento. a Significativo al 1 por ciento.

 

Nuestros resultados apuntan a una relación causal donde el incremento en la tasa de empresas que sufren alguna perdida incrementa la tasa de informalidad. Nuestros resultados incluyendo la variable instrumental muestran que un incremento en 1 por ciento en la tasa de victimización a empresas en un estado incrementa el nivel de informalidad en aproximadamente 1.5 por ciento. Cabe mencionar que si no utilizamos la variable instrumental, la regresión de mínimos cuadrados ordinarios indica que un aumento de 1 por ciento en la tasa de victimización a empresas incrementa la tasa de informalidad en 0.05 por ciento. Estos resultados cumplen con los estadísticos relacionados a la restricción de exclusión y son además robustos al uso de temperatura máxima y temperatura mínima como instrumentos alternativos.

En resumen los resultados de nuestro estudio muestran que el incremento en la proporción de empresas que sufre alguna perdida a consecuencia de la inseguridad incrementa el nivel de informalidad. Si bien nuestros hallazgos se dan para el caso específico de México, es bastante razonable pensar que también sean válidos para el Perú.

 

Referencias:

Beltran-Silva F. y A. Chong (2017) Crime and Informality, Manuscript, Georgia State University.

Jaitman, L et al. (2017) The Costs of Crime and Violence New Evidence and Insights in Latin America and the Caribbean. Laura Jaitman, Editor, Inter-American Development Bank.

Stock J H and Yogo M (2005) Testing for weak instruments in linear IV regression. Chapter 5 in Identification and Inference in Econometric Models: Essays in Honor of Thomas J. Rothenberg, edited by DWK Andrews and JH Stock.

 

[1] Beltran-Silva: Georgia State University; Chong: Georgia State University y Universidad del Pacífico.

[2] Los datos de las encuestas ENOE y ENVE se obtienen del sitio http://www.beta.inegi.org.mx/.

[3] Los datos de temperatura se obtienen del sitio http://smn.cna.gob.mx/es/.