La pregunta principal del paper es ¿Los gobiernos corruptos reciben menos ayuda internacional? La respuesta es no, pues reciben la misma ayuda que los no corruptos. Preguntas secundarias son ¿Los “donantes” discriminan a los gobiernos corruptos cuando reparten dinero? Descubre que sólo los países escandinavos y Australia le dan menos dinero a los corruptos. Estados Unidos le da más dinero a los corruptos, no porque sean corruptos sino porque tal vez se fija más en el tipo de gobierno (ayuda más a democracias). Finalmente pregunta si la ayuda reduce o aumenta la corrupción. La respuesta es que hay un “efecto de voracidad”, a más ayuda mayor corrupción.
Sobre el contexto, aclara que las investigaciones previas sobre ayuda señalan que generalmente se desperdicia en consumo público, que los países con buena política reciben ayuda pero el que adopten esas “buenas políticas” no se relaciona con cuanto dinero reciban y que los que dan dinero lo hacen por consideraciones estratégicas más que por altruismo. Sobre la corrupción señala que se ha descubierto que tiene un impacto negativo en el crecimiento y que en general la ayuda internacional no genera crecimiento mejorando las instituciones.
Como muestras parte de las 7 medidas existentes de corrupción, se atiene a los países de los cuales tienen mediciones pero usa todos los índices para confirmar que existe un efecto (pues todos los índices miden lo mismo de distintas formas). La mayoría de los datos disponibles son del periodo entre 1970 y 1995. Las observaciones oscilan desde 15 hasta 269 dependiendo la variable de corrupción que usa, por ello no tiene un diseño maestral concreto sino que corre una regresión con cada tipo de medida de corrupción.
La variable dependiente es la ayuda recibida por las países, y la mide sumando todo lo que reciben los países en desarrollo (en el segundo modelo es la condonación de deuda en millones de dls. y en el tercero cuanto ayuda cada país midiéndolo con un logaritmo de la ayuda per cápita). La variable independiente clave es la corrupción (corriendo distintas regresiones para cada forma de medirla) y entre las control importantes están ingreso per cápita, población, apretura comercial, si fue colonia de otro país (lazos históricos), cómo vota en la ONU y relación política como Israel y Egipto en el Medio Oriente.
Las fuentes son 6, las principales son la internacional Country Risk Guide (la usan empresas privadas para medir el riesgo de invertir) y World Developement Report (1997). Para las primeras dos preguntas usa OLS y para la tercera una “TOBIT regression”.
La respuesta no tuvo significancia en la relación entre corrupción y ayuda o condonación de deuda, si fue considerablemente significante para explicar la discriminación de países escandinavos y EU y fue significante al hallar la relación entre mayor ayuda y mayor corrupción, pero aclara que la última no es confiable porque lo hizo sólo con lo que encontró y es difícil probar que sea correcto.
Creo que su método no es muy cuestionable pues lo hizo muy bien, sin embargo yo añadiría otras formas de medir la relación entre la ayuda y el aumento de corrupción usando otros métodos aparte del time series para aprovechar los datos.
Alesina, A. y Weder, B., Do Corrupt Governments Receive Less Foreign Aid?, The American Economic Review. Vol. 92, No. 4. (Sep., 2002), pp. 1126-1137.
Sobre el contexto, aclara que las investigaciones previas sobre ayuda señalan que generalmente se desperdicia en consumo público, que los países con buena política reciben ayuda pero el que adopten esas “buenas políticas” no se relaciona con cuanto dinero reciban y que los que dan dinero lo hacen por consideraciones estratégicas más que por altruismo. Sobre la corrupción señala que se ha descubierto que tiene un impacto negativo en el crecimiento y que en general la ayuda internacional no genera crecimiento mejorando las instituciones.
Como muestras parte de las 7 medidas existentes de corrupción, se atiene a los países de los cuales tienen mediciones pero usa todos los índices para confirmar que existe un efecto (pues todos los índices miden lo mismo de distintas formas). La mayoría de los datos disponibles son del periodo entre 1970 y 1995. Las observaciones oscilan desde 15 hasta 269 dependiendo la variable de corrupción que usa, por ello no tiene un diseño maestral concreto sino que corre una regresión con cada tipo de medida de corrupción.
La variable dependiente es la ayuda recibida por las países, y la mide sumando todo lo que reciben los países en desarrollo (en el segundo modelo es la condonación de deuda en millones de dls. y en el tercero cuanto ayuda cada país midiéndolo con un logaritmo de la ayuda per cápita). La variable independiente clave es la corrupción (corriendo distintas regresiones para cada forma de medirla) y entre las control importantes están ingreso per cápita, población, apretura comercial, si fue colonia de otro país (lazos históricos), cómo vota en la ONU y relación política como Israel y Egipto en el Medio Oriente.
Las fuentes son 6, las principales son la internacional Country Risk Guide (la usan empresas privadas para medir el riesgo de invertir) y World Developement Report (1997). Para las primeras dos preguntas usa OLS y para la tercera una “TOBIT regression”.
La respuesta no tuvo significancia en la relación entre corrupción y ayuda o condonación de deuda, si fue considerablemente significante para explicar la discriminación de países escandinavos y EU y fue significante al hallar la relación entre mayor ayuda y mayor corrupción, pero aclara que la última no es confiable porque lo hizo sólo con lo que encontró y es difícil probar que sea correcto.
Creo que su método no es muy cuestionable pues lo hizo muy bien, sin embargo yo añadiría otras formas de medir la relación entre la ayuda y el aumento de corrupción usando otros métodos aparte del time series para aprovechar los datos.
Alesina, A. y Weder, B., Do Corrupt Governments Receive Less Foreign Aid?, The American Economic Review. Vol. 92, No. 4. (Sep., 2002), pp. 1126-1137.
No hay comentarios.:
Publicar un comentario