Martín Segura & Navarro Espigares.
Metodología econométrica para el análisis económico del
delito. Los modelos de datos de panel.
José Aureliano Martín Segura & José Luis Navarro Espigares.
Universidad de Granada.
RESUMEN
Uno de los aspectos en los que más ha incidido la criminología tradicional ha
sido en el tratamiento del delito desde el punto de vista clínico. Sin embargo, cada vez
son más importantes las líneas de investigación que incluyen los aspectos sociales y los
económicos entre las variables que ejercen influencia en las tasas del delito, sobre todo
a raíz de los trabajos seminales sobre economía del delito del Premio Nobel Gary
Becker en 1968, y los posteriores de Isaac Ehrlich. A partir de sus formulaciones
matemáticas y de su correspondiente especificación econométrica, se dispone de
técnicas de análisis muy potentes, que permiten diseñar modelos de análisis y
predicción de las tendencias criminológicas en las sociedades modernas. Las
investigaciones realizadas indican que los modelos con datos de panel ofrecen los
mejores resultados respecto a otros modelos econométricos utilizados.
Palabras clave: Economía del delito, modelos econométricos, datos de panel,
delincuencia.
ABSTRACT
The treatment of crime from a clinical point of view has been one of the aspects that has
received the most attention from the field of traditional criminology. Nevertheless,
research that includes social and economic features among the variables that exert
influence on crime rates has become more and more relevant. This trend has surged as a
result of the seminal works on economics of crime published by the Nobel prize winner
Gary Becker in 1968, and subsequent works of Isaac Ehrlich as well. From their
mathematical formulations and the corresponding econometric specifications, powerful
analytic techniques are now available, allowing us to design descriptive and predictive
models for the study of criminal tendencies in modern societies. Previous research
indicates that panel data models provide the best results with respect to other utilised
econometric ones.
Keywords: Economics of crime, econometrics models, data panel, delinquency.
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INTRODUCCIÓN
El análisis económico del delito parte de la concepción utilitarista del individuo
de los economistas neoclásicos y de sus postulados acerca del individualismo, el
comportamiento maximizador del beneficio, el equilibrio del mercado y las preferencias
estables.
Así los delincuentes no son contemplados, en principio, como individuos
desviados, sino como personas normales, como agentes maximizadores que evalúan el
coste y el beneficio de su actividad, y la pena sería el precio, resultado del equilibrio
entre demanda de seguridad y oferta de delito. El sistema judicial sería un mercado que
podría alcanzar la combinación deseada entre seguridad y gasto.
Los precursores de este pensamiento utilitarista en el Derecho fueron los
defensores de las teorías relativas de la pena, que tanto influyeron en el Derecho penal
español moderno. Concretamente fue Cesar Bonnesana, marqués de Beccaría, discípulo
de Montesquieu, fundador del Derecho penal en el contrato social. Para él, el
fundamento de la pena residía en la capacidad de ésta para evitar la comisión de delitos
en el futuro, exigiendo que las mismas fueran proporcionales a éstos y que cumplieran
el principio de legalidad. También Jeremy Bentham, que pensaba que el beneficio del
crimen es lo que llevaba a los hombres a delinquir y que el sufrimiento del castigo era la
fuerza con la que se restringía el mismo (Eide 1999:346).
La idea anterior de Bentham fue la que recuperó y actualizó el Premio Nobel Gary
Becker, que en 1968 publicó su estudio titulado “Crime and Punishment: An Economic
Approach”, en el que argumentaba que el delincuente es como los demás, y asume un
comportamiento individual racional de maximizar su utilidad. En esta línea continuaron
sus investigaciones otros autores entre los que destaca Isaac Ehrlich.
ANÁLISIS ECONÓMICO DEL DELITO
Hipótesis
La mayoría de modelos económicos pretenden analizar el comportamiento
delictivo partiendo de presupuestos metodológicos similares: un comportamiento
maximizador del delincuente (de su renta, utilidad o bienestar), unas preferencias
estables, unas expectativas insesgadas, es decir, aceptando que no hay diferencia entre
la valoración subjetiva de las probabilidades por el delincuente y las reales, la existencia
de un equilibrio de mercado que permite aplicar el análisis de oferta-demanda al
mercado del crimen, un concepto de delito con existencia de efectos externos negativos
medibles y un comportamiento disuasorio de las instituciones del sistema criminal.
Pero para aceptar que éste sea el comportamiento de los delincuentes debemos
partir de varias premisas teóricas, que no siempre se dan en la realidad, como que el
individuo tiene una información perfecta y, por tanto, evalúa todos los costes y
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beneficios, que es libre para elegir, y que actúa maximizando su utilidad, sin tener en
cuenta sus convicciones morales o éticas acerca del delito.
Modelización
Casi todas las investigaciones realizadas sobre economía del delito parten del
trabajo seminal del Premio Nobel Gary Becker anteriormente referido y de las
posteriores ampliaciones realizadas por el profesor de la Universidad de Chicago Isaac
Ehrlich, publicadas en 1973 en su artículo “Participation in Illegitimate Activities: A
Theoretical and Empirical Investigation”.
En concreto, el modelo de Isaac Ehrlich, hace un análisis de la decisión del
individuo en razón de la distribución del tiempo entre actividades legales (tl) e ilegales
(ti ). Así, la actividad legal generará unos rendimientos ciertos Wl(tl) que dependerán del
tiempo dedicado a la mismas, y la actividad ilegal otros Wi(ti), pero dependiendo de que
ocurran uno de los dos estados posibles: ser detenido o no. La pena o sanción Fi(ti)
también dependerá del tiempo dedicado a las actividades ilegales.
En estas circunstancias, el valor monetario de los costes y beneficios será
distinto, dependiendo de la probabilidad p de ser arrestado y condenado, o de no serlo
(1-p). Así la riqueza generada, en caso de ser arrestado y condenado, por sus actividades
legales e ilegales sería Xa , mientras que la riqueza esperada si el individuo no es
capturado sería Xb. Analíticamente podríamos representarlas así:
siendo W’ el valor monetario de la riqueza del individuo.
Por tanto, dado que el valor de la probabilidad p viene determinado
exógenamente, el individuo tendrá que decidir la cantidad de tiempo que dedica a
delinquir de forma que maximice su utilidad esperada, que no sería más que la suma
de las utilidades de cada uno de los dos estados anteriores:
Matemáticamente la condición de primer orden para la maximización de la
utilidad esperada nos llevaría a la fórmula (Ehrlich 1973: 526):
−
w i − wl
pU ′( Xa )
=
wi − fi − wl (1 − p )U ′( Xb)
wi = (dWi / dti ), , fi = (dFi / dti ), , wl = (dWl / dtl )
que al final, tras algunos desarrollos y reordenaciones matemáticas se transforma en:
que nos indica que para que una persona actúe ilegalmente será suficiente que el
beneficio marginal esperado del delito supere al valor marginal esperado del castigo en
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términos monetarios, independientemente de la actitud que el individuo presente hacia
el riesgo.
Si consideramos que los individuos presentan aversión al riesgo y que
desempeñan conjuntamente actividades legales e ilegales, un simple ejercicio de estática
comparativa nos indicará los efectos de las distintas variables sobre el tiempo destinado
a actividades delictivas (Bandrés, 2001:9). Así un incremento de las variables
vinculadas con el sistema de justicia criminal (probabilidad de ser capturado p y
severidad en el castigo f) reducirá el tiempo de actividades ilegales al incrementar el
coste esperado del castigo. Por otro lado el término (wi-wl) representa el diferencial de
salario entre la actividad ilegal y la legal, y guarda relación con las condiciones
económicas, por lo que un aumento de los rendimientos ilegales wi, o una caída de los
legales wl, da lugar a un incremento del término anterior, y consecuentemente al
aumento del tiempo destinado a las actividades ilícitas. Por tanto, si se supone,
siguiendo a Ehrlich, que existe una relación directa y positiva entre los niveles de
desigualdad de la renta y (wi-wl), entonces la acentuación de estas diferencias de renta
incrementan el tiempo dedicado a actividades delictivas, es decir, el crecimiento
económico que conlleve un aumento de los rendimientos procedentes de actuaciones
legales dará lugar a una reducción del delito, sólo si se reduce el grado de desigualdad
en la distribución de la renta.
Es decir, que las dos vías de que dispone el sector público para reducir el nivel
de delincuencia serían, por un lado las relacionadas con las instituciones de justicia
criminal, como el aumento de la probabilidad de captura a través de la eficacia policial,
o el incremento de la severidad del castigo, y por otro las relacionadas con la actividad
económica, aumentando los rendimientos legales y reduciendo la desigualdad en el
reparto de la renta (Bandrés, 2001:10).
PROCEDIMIENTOS ECONOMÉTRICOS
ECONÓMICO DEL DELITO
APLICADOS
AL
ANÁLISIS
La medición de estas teorías por procedimientos econométricos se hace, en unos
casos, utilizando sólo series temporales de distintas variables entre las que se intenta
detectar su dependencia a través de modelos econométricos sencillos calculados por
MCO. En otros casos se añaden datos transversales, por zonas, provincias o
comunidades, formando modelos de datos de panel, que se estudian a través de modelos
de efectos fijos y de efectos aleatorios. Asimismo se utilizan modelos de ecuaciones
simultáneas, a los que se les aplican procedimientos de MCO en dos y en tres etapas. En
alguna ocasión se emplean modelos lineales de probabilidad del tipo “logit”, que
calculan directamente las probabilidades de que se cometan delitos. Los modelos de
series temporales son los menos utilizados, dado que sólo miden la evolución de la
delincuencia sin comparar con otras variables.
En este ámbito de aplicación los modelos de datos de panel resultan ser los
más eficientes. Estos modelos, como señala Baltagui, presentan algunas ventajas
respecto a los modelos transversales o de series temporales, porque en ellos no existe
límite para la heterogeneidad de los datos, proporcionan una mayor cantidad de datos
informativos, resultan más adecuados para estudiar la dinámica del cambio, pueden
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detectar y medir mejor algunos efectos, permiten estudiar modelos de comportamiento
más complejos y minimizan el sesgo resultante de una agregación total de datos
(Gujarati, 2003:614).
El trabajo pionero de Cornwell y Trumbull en 1994 abrió una nueva vía de
análisis basado en el uso de datos de panel desagregados a nivel de condados. Esta
investigación pretendía controlar la heterogeneidad inobservada. Hasta entonces los
trabajos publicados utilizaban datos agregados, habitualmente a nivel estatal o nacional.
En condiciones ideales, los modelos económicos sobre el delito deberían estimarse con
datos individuales, dado que el modelo trata de describir comportamientos individuales.
Sin embargo, la dificultad y el alto coste de conseguir datos individuales ha llevado a
los investigadores a trabajar con datos agregados. Aunque este tipo de estimaciones han
sido criticadas, sus resultados han influido en las políticas implementadas. La evidencia
empírica alcanzada con datos desagregados para los condados de Carolina del Norte
destacó que la capacidad del sistema de justicia criminal para impedir o disuadir la
delincuencia es mucho menor de lo que indicaban las estimaciones obtenidas a partir de
datos agregados. La disponibilidad de datos de panel permite controlar características
específicas e inobservables de los condados que pueden estar correlacionadas con las
variables del modelo. Ignorar dicha heterogeneidad inobservada puede llevar a
estimaciones inconsistentes de los coeficientes de las variables del modelo.
Recientemente, en 2006, Baltagi reprodujo el trabajo pionero de Cornwell y
Trumbull confirmando su conclusión principal de que las especificidades de los
condados no pueden ser ignoradas en la estimación de un modelo económico del delito,
y apoyando la recomendación de utilizar datos de panel.
La principal novedad de los modelos con datos de panel consiste, sencillamente,
en agrupar las observaciones temporales por cada una de las unidades transversales. Por
ejemplo, si tenemos datos sobre la delincuencia desde 1997 a 2005, por cada una de las
17 CCAA, más las dos Ciudades Autónomas Ceuta y Melilla, apilándolos tendríamos
un total de 171 observaciones para cada una de las variables que estudiemos en el
modelo. Sin embargo, si los datos estuviesen agregados a nivel nacional, sólo
tendríamos 9 observaciones para cada variable, y los resultados de las estimaciones
serían más pobres y menos complejos que haciéndolo de forma desagregada por CCAA
y/o provincias.
El modelo matemático a estimar en este caso sería el siguiente:
Yit = β 1 + β 2 X 2it + β 3 X 3it + µit / i = 1, 2,....19; t = 1, 2,....7
Su estimación dependería de las suposiciones que hagamos respecto a la
intersección, los coeficientes de las pendientes, o el término de error µit . Así el
procedimiento más sencillo sería no tener en cuenta las dimensiones del espacio y el
tiempo de los datos agrupados y simplemente con todas las observaciones apiladas o
agrupadas calcular la regresión por el procedimiento usual de mínimos cuadrados
ordinarios (MCO).
Ahora bien, otra forma sería considerar que los coeficientes de las pendientes de
las variables β son constantes para todas las regresiones que calculemos, por ejemplo en
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cada CCAA y/o provincia, pero que los términos independientes o de la intersección,
varían para cada una de estas poblaciones, con lo que el subíndice sería variable y el
modelo matemático pasaría a ser:
Yit = β 1i + β 2 X 2it + β 3 X 3it + µit / i = 1, 2,....19; t = 1, 2,....7
Una vez calculado el modelo, los valores de las intersecciones que resulten
estadísticamente distintos para cada CCAA y/o provincia estarán indicando
características particulares de cada grupo de individuos o población, que denotarán, por
ejemplo, diferencias de gestión de programas públicos, de control de la delincuencia, o
en el control del gasto público. Asimismo, si las unidades de análisis fueran empresas
dichos valores podrían indicar diferencias en los estilos de dirección o en el talento de
sus ejecutivos.
Frente a este método de cálculo, y a pesar de determinados problemas que
pueden surgir como el de la reducción de los grados de libertad conforme aumenta el
número de variables dicotómicas, el de la multicolinealidad, al utilizar demasiadas
variables, o el de los supuestos que hagamos sobre el término de error µ, dado que en el
mismo influyen, tanto el tiempo, como los individuos (Gujarati 2003:623), se alza otro
importante denominado método de efectos aleatorios (MEA), también denominado
modelo de componentes de error (MCE).
La idea básica de este método es que en vez de considerar el término
independiente fijo para cada población o individuo, se supone que es una variable
aleatoria con un valor medio igual a β1 y un término de error aleatorio εi con un valor
medio igual a cero y una varianza constante de σε2 . Es decir, el valor de la intersección
para cada uno de los individuos o poblaciones sería:
β 1i = β 1 + ε / i = 1, 2.... N
i
que nos indicaría que cada uno de los individuos o poblaciones incluidos en la muestra
se tomaron de un universo más amplio, que tienen una media común para la
intersección β1 y que las diferencias individuales entre los valores de la intersección de
cada población se reflejan en el término de error εi . De esta forma el modelo quedaría
así:
Yit = β 1 + β 2 X 2it + β 3 X 3it + εi + µit = β 1 + β 2 X 2it + β 3 X 3it + ωit / ωit = εi + µit , i = 1, 2,....19; t = 1, 2,....7 ,
donde el término de error compuesto ωit tendría dos componentes, εi que sería el
componente de error específico individual, y µit que es el ya analizado que combina la
serie de tiempo y el componente de error transversal. De ahí el nombre de modelo de
componentes de error, pues el término error del modelo tiene dos o más componentes.
De estos dos procedimientos de trabajo, el más idóneo para investigar el delito si
trabajamos, por ejemplo, con todas las CCAA o provincias, y no con una muestra de
ellas, sería el de efectos fijos, en el que, como decimos, los coeficientes de la ecuación
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regresada permanecen fijos para todas las provincias y/o Comunidades, pero los
términos de la intersección varían para cada una de ellas, lo que denotaría la diferencia
existente en cada CCAA, o provincia a la hora de abordar el problema.
Pero además, otra de las virtualidades de los modelos de datos de panel,
concretamente del de efectos fijos, sería que nos permitiría hacer comparaciones entre
datos transversales (por ejemplo CCAA, o provincias), calculando sus índices de
eficiencia relativa. Su fundamentación teórica se encuentra, a grandes rasgos, en el
método que desarrolló Farrell (1957) para el cálculo empírico de la eficiencia técnica de
las empresas y que, como se explica en Álvarez (2001:24), se basa en la idea de
comparar la actuación real de la empresa con respecto a un óptimo. Pero como
normalmente el investigador no tiene un conocimiento exacto del mundo que rodea a la
empresa, ni de las restricciones que afectan a la obtención del máximo beneficio,
entonces, en lugar de comparar lo que hace la empresa con lo que debería de hacer para
obtener el máximo beneficio, se compara con lo que hacen otras empresas parecidas,
calculando de esta forma una “frontera” empírica que sería el estándar de referencia,
por lo que las desviaciones a dicha medida serían indicadores de ineficiencia.
Empíricamente se han desarrollado dos grandes aproximaciones de cálculo, la
paramétrica, que tras especificar una forma funcional concreta de la frontera, estima sus
parámetros mediante técnicas de programación matemática o econométrica, y la no
paramétrica, que no necesita especificación de forma funcional alguna y los estima
mediante algoritmos de programación lineal, a través del denominado Análisis
Envolvente de Datos (DEA), lo que la hace especialmente útil para comparar la
eficiencia entre distintas organizaciones públicas, como veremos más adelante.
Conforme explica el profesor Arias Sampedro1 la estimación de la eficiencia
técnica a través de los datos de panel está relacionada con el hecho de que estos
modelos permiten el tratamiento de la heterogeneidad inobservable de las empresas. Por
ello, es razonable considerar el nivel de ineficiencia técnica entendido como medida de
las diferentes capacidades de transformar inputs en output de los individuos, como una
parte de la heterogeneidad inobservable de estos productores.
En el artículo fundamental para la literatura de la eficiencia técnica de Schmidt y
Sickes (1984)2 se sugieren como estimadores de eficiencia técnica basados en el
estimador de efectos fijos, los mismos que veíamos anteriormente
β̂i
β̂i
εˆi = βi − máx(βˆ i)
Para estimar el término de ineficiencia εi a través del término independiente del
modelo de efectos fijos se necesita hacer un supuesto arbitrario, pero razonable, sobre
su valor para el individuo más eficiente (Álvarez, 2001:47), que consiste en suponer que
min(εi)=0 y como consecuencia de ello, que máx(βi)=β1, es decir, suponer que cero es
el mínimo valor posible del término de ineficiencia εi y β1 el máximo valor posible de
1
2
“La estimación de la eficiencia en modelos con datos de panel” en Álvarez (2001:42).
Citado en Álvarez, 2001:44 y 285.
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βi, lo que implica que εi puede ser estimado como εˆi = βi − máx(βˆ i) 3. Una vez estimado
εi, el índice de eficiencia técnica orientada al output se obtendría simplemente
calculando su exponencial ET=exp(ε), lo cual se deduce fácilmente si tenemos en
cuenta que la eficiencia técnica no es más que el cociente entre la producción actual Yi
y la potencial Yi* que puede obtener el mejor individuo, dados los inputs usados,
cuando su ineficiencia εi=0:
Y
Y*
L(exp(ε )) = ε = LY − LY * = Lβ 1 + β iLXi + ε − ( Lβ 1 + β iLXi ) = ε
exp(ε ) =
DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES
Recientemente se han publicado un gran número de trabajos prácticos sobre
economía del delito, entre los que cabe destacar los siguientes: “Economía del
comportamiento criminal4”, “Los efectos de los programas de bienestar sobre el
comportamiento criminal, análisis empírico y teórico5”, “Delincuencia y acción
policial, un enfoque económico6”, “Una aproximación al crimen en Argentina7”,
“Crimen y distribución del ingreso8”, “Distribución del Ingreso, Desempleo y
Delincuencia: el caso de Argentina en los años 909”, Evolución de la mortalidad por
homicidio en Medellín (Colombia): 1975-200310”,” La economía del crimen
organizado y la aplicación óptima de la Ley11”. Algunos de ellos, además, hacen
referencia a otros trabajos sobre el mismo tema mencionando las principales
conclusiones alcanzadas en los mismos.
A los efectos de la investigación empírica sobre la delincuencia la revisión
bibliográfica nos lleva a resaltar algunos aspectos clave de la metodología utilizada por
los distintos trabajos analizados, que se detallan a continuación:
- Todas las investigaciones parten del trabajo seminal del Premio Nobel Gary Becker
de 1968, y de las posteriores ampliaciones realizadas por el profesor de la Universidad
de Chicago Isaac Ehrlich, desarrolladas en 1973.
- Los modelos econométricos más utilizados son los que trabajan con panel de
datos, es decir, los que combinan datos transversales con series de tiempo. En algunos
casos se ha llegado a comprobar que los resultados de los efectos disuasorios sobre la
delincuencia se captaban de forma más clara con dichos modelos, que con los más
3
En el artículo del profesor Sampedro recogido en Álvarez, 2001:47 esta expresión tiene los signos
cambiados, porque se parte de que la variable latente era negativa, en lugar de positiva.
4
Eide, E.(1999)
5
Zhang, J. (1997)
6
Bandrés E. y Díez-Ticio A. (2001)
7
Kessler M. y Molinari A. (2003).
8
Bourguignon F., Núñez J. y Sánchez F. (2003)
9
Cerro A.M. y Meloni Osvaldo (2004)
10
Rodríguez-Gázquez, M.A.(2005)
11
Garoupa, N. (1997).
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simples de MCO. Pero además, en otros como los modelos de ecuaciones simultáneas
se presentaban problemas de identificación, a veces insalvables.
Asimismo, los problemas que generan la agregación de datos, o la heterogeneidad
inobservada, también llevaban a estimaciones poco fiables si se utilizaban otros
modelos. Por último, los modelos que trabajaban con series temporales exclusivamente,
es decir, aquellos que sólo analizan la evolución del comportamiento delictivo, pero sin
relacionar con otras variables, han sido los menos utilizados.
- Al partir de los modelos teóricos de Becker y Ehrlich, se emplea una función
general de oferta de delitos agregada en la que influyen variables preventivas, otras
personales, y otras disuasorias. A efectos prácticos, por tanto, se utilizan variables
relacionadas con el sistema socioeconómico, como la renta, el desempleo, la densidad
demográfica, los niveles de educación, los programas de bienestar, los ingresos de las
familias o las personas, los niveles de desigualdad en el ingreso, índices de pobreza,
inmigración, edad, género, o concentración urbana. Respecto al sistema de justicia
criminal, se utilizan las probabilidades de arresto, de condena, de ser absuelto, los
delitos conocidos, los esclarecidos, el número de policías en labores de prevención, o la
presencia policial.
- En cuanto a los resultados obtenidos, en general, se confirman los postulados de
los modelos clásicos de los que se parte, sobre todo la importancia de las medidas
disuasorias, como la probabilidad del castigo, o la severidad de las penas, para prevenir
la delincuencia. Asimismo se corroboran los efectos positivos de los programas de
bienestar, sobre todo cuando se aplican sobre colectivos especialmente vulnerables a su
participación en actividades delictivas, como los jóvenes, o las mujeres con cargas
familiares importantes, y del desempleo, como un factor desencadenante de los delitos
contra la propiedad. Y respecto a las migraciones, o a factores que tienen que ver con la
raza o el género, no se les atribuyen efectos significativos sobre la delincuencia. El resto
de variables económicas tiene unos efectos muy inestables, dependiendo del tipo de
modelos utilizados y de los períodos y zonas de investigación.
Actualmente el debate se centra en dos cuestiones fundamentales. Primera, discernir si
los delincuentes actúan de forma racional y, si admitimos esta conducta, si es posible
teorizar matemáticamente su conducta mediante modelos de optimización de la utilidad.
A partir de aquí tendríamos los elementos teóricos adecuados para poder seleccionar las
variables que inciden en la delincuencia de un país. Segunda, una vez seleccionadas las
variables que mejor captan los postulados de los modelos clásicos, el debate
metodológico se centra en analizar los modelos econométricos que mejor se adaptan a la
investigación de la delincuencia, lo que nos llevaría a la discusión científica en el
ámbito de la econometría acerca de la mayor o menor bondad de cada uno de ellos.
El consenso actual apunta que los modelos econométricos más utilizados y que
mejores resultados han proporcionado para medir estas teorías clásicas son los que
trabajan con panel de datos, es decir, los que combinan datos transversales con series de
tiempo, pues en muchos casos se ha llegado a comprobar que los resultados de los
efectos disuasorios sobre la delincuencia se captan de forma más clara con datos
desagregados ya que los problemas que genera la agregación de datos, o la
heterogeneidad inobservada lleva a estimaciones poco fiables. Pero además, dichos
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modelos nos permitirían calcular los índices de eficiencia técnica, para así poder
efectuar comparaciones entre las distintas unidades transversales, que podrían ser
países, regiones, provincias, o incluso barriadas de una misma provincia. Y todo ello
sería una aportación valiosísima para las instituciones, públicas o privadas, que dedican
sus esfuerzos a la noble tarea de la prevención de la delincuencia.
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José Aureliano Martín Segura, es abogado y economista. En la actualidad es el
responsable de los servicios jurídicos del sindicato Comisiones Obreras en Ceuta. Es
profesor asociado de economía de la empresa en el departamento de Organización de
Empresas de la Universidad de Granada y profesor-tutor de econometría en el Centro
Asociado de la UNED de Ceuta. Su línea de investigación actual está centrada en
analizar la delincuencia y la inmigración como problemas de salud pública, utilizando
para ello técnicas econométricas.
José Luis Navarro Espigares, doctor en Ciencias Económicas y Empresariales.
Subdirector económico en el Hospital Universitario Virgen de las Nieves de Granada.
Profesor asociado del Departamento de Economía Aplicada de la Universidad de
Granada. Su actividad investigadora se centra en el ámbito de la economía de la salud
en el que ha desarrollado numerosos estudios sobre la medida de la eficiencia, análisis
económico de la dependencia, evaluación económica de tecnologías sanitarias, y
economía de los servicios. Los resultados de sus investigaciones se encuentran
publicados en revistas de ámbito nacional e internacional. Actualmente dirige y
participa en varios proyectos de investigación con financiación competitiva.
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