Volumen
7 / No. 19 / septiembre-diciembre 2024
https://revistaneque.org
ISSN:
2631-2883
Páginas
515 - 532
Relación entre violencia y
crecimiento económico mediante un modelo econométrico de regresión múltiple. Caso Ecuador
Relationship
between violence and economic growth through a multiple regression econometric
model. Ecuador Case
Relação entre violência e crescimento económico através de um modelo
econométrico de regressão múltipla. Caso Equador
Jauma Enrique Pérez Molina
jperez21@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0009-0008-7628-523X
Juan Sebastian Echeverria Bravo
jecheverr4@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0009-0003-6509-8707
Andrea del Cisne Vega
Granda
avega@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-5091-5220
Universidad
Técnica de Machala. Machala, Ecuador
Artículo
recibido 6 de junio 2024 | Aceptado 1 de julio 2024 | Publicado 6 de septiembre
2024
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https://doi.org/10.33996/revistaneque.v7i19.157
RESUMEN
La relación entre
violencia y crecimiento económico es un tema complejo y controversial, estudios
encuentran una relación positiva entre violencia y crecimiento económico,
mientras que otros encuentran una relación negativa o ninguna relación. El
objetivo del estudio es analizar la relación entre la violencia y el
crecimiento económico en Ecuador durante el período comprendido entre 2019 y
2023, mediante un enfoque econométrico de regresión múltiple. El enfoque es
cuantitativo, descriptivo y de diseño no experimental. Se toma como población
todo el país en ese rango temporal. El análisis se realiza utilizando el
software SPSS 25 AMOS. Los hallazgos sugieren que la violencia en
Ecuador tiene un impacto adverso sobre el desarrollo económico del país. Se
destaca la necesidad de políticas públicas efectivas que aborden la inseguridad
como medio para fomentar un entorno económico estable y propicio para el
crecimiento. Se concluye que existe una falta de consistencia en las relaciones
observadas entre el PIB y las diferentes formas de delincuencia.
Palabras clave: Crecimiento;
Econométrico; Económico; Modelo; Violencia
ABSTRACT
The relationship
between violence and economic growth is a complex and controversial topic.
Studies find a positive relationship between violence and economic growth,
while others find a negative relationship or no relationship. The objective of
the study is to analyze the relationship between violence and economic growth
in Ecuador during the period between 2019 and 2023, using a multiple regression
econometric approach. The approach is quantitative, descriptive and
non-experimental in design. The entire country in that time range is taken as
the population. The oster is performed
using SPSS 25 AMOS software. The findings suggest that violence in Ecuador has
an adverse oster n the country’s economic development. The need for effective
public policies that address insecurity is highlighted as a means to oster a
stable economic environment conducive to growth. It is concluded that there is
a lack of consistency in the observed relationships between GDP and different
forms of crime.
Key words: Growth; Econometric; Economic; Model; Violence
A relação entre violência e crescimento económico é um tema complexo e
controverso Estudos encontram uma relação positiva entre violência e
crescimento económico, enquanto outros encontram uma relação negativa ou nenhuma
relação. O objetivo do estudo é analisar a relação entre violência e
crescimento econômico no Equador durante o período entre 2019 e 2023,
utilizando uma abordagem econométrica de regressão múltipla. A abordagem é
quantitativa, descritiva e não experimental em design. Todo o país nesse
intervalo de tempo é considerado a população. A análise é realizada utilizando
o software SPSS 25 AMOS. As conclusões sugerem que a violência no Equador tem
um impacto adverso no desenvolvimento económico do país. A necessidade de
políticas públicas eficazes que abordem a insegurança é destacada como um meio
de promover um ambiente económico estável e propício ao crescimento. Conclui-se
que há falta de consistência nas relações observadas entre o PIB e as
diferentes formas de criminalidade.
Palavras-chave: Crescimento; Econométrico; Econômico; Modelo; Violência
INTRODUCCIÓN
La falta de gobernabilidad y la carencia de solidez
ideológica en los sistemas políticos profundizan el complicado escenario al que
se enfrenta América Latina actualmente. Entre los desafíos apremiantes se
encuentran el auge del narcotráfico, el fortalecimiento de las organizaciones
delictivas, la escasez de resultados en materia de inversión extranjera y el
encarnizado enfrentamiento entre corrientes políticas opuestas que evidencian
un estado de retroceso en el desarrollo de los países del tercer mundo. Esta
situación opaca y obstruye las posibilidades de crecimiento y de inversión en
el capital humano. (Manciati y Flores, 2023).
Como lo manifiesta Rebolledo (2015), los altos niveles de
violencia pueden impedir el desarrollo al quitarle incentivo a la inversión,
reducir la productividad y el capital humano. De cierta manera las bajas tasas
de crecimiento y desarrollo pueden generar frustración e incrementar las
posibilidades de que una persona tienda a participar en actividades violentas.
Sin embargo, es evidente que estas variables impactan de manera negativa como
en el cierre de empresas, escuelas locales, productividad, inversión interna y
externa, el desempleo y el capital humano.
En este contexto, Mendoza (2016) afirma que, la interacción
entre violencia, inseguridad ciudadana y desempeño económico tiene gran
relevancia en países como Perú. A pesar de haber logrado estabilidad
macroeconómica y tasas de crecimiento sostenidas en las últimas décadas, con
avances en la reducción de pobreza, aún persisten retos vinculados a los altos
niveles de violencia criminal, la debilidad institucional y la desigualdad
social.
El anterior escenario tiene que ver
con lo que Montenegro (2012) argumenta en cuanto al crecimiento económico, este
afirma que depende más de la ley y el orden que del aumento poblacional, pues
estos incentivan la innovación y eficiencia, impulsando la producción per
cápita. Este crecimiento genera su propia tasa de ahorro e inversión,
considerando el cómo un efecto secundario. Castillo (2011) distingue dos tipos
de crecimiento: el "extensivo", que utiliza más recursos, y el
"intensivo", que mejora la eficiencia con los mismos o menos recursos.
El extensivo se basa en incrementar la cantidad de recursos productivos
utilizados, como más trabajo, capital físico, recursos naturales. Sin embargo,
no aumenta la eficiencia o productividad de dichos recursos. En cuanto al
intensivo, este no depende de agregar más recursos productivos, sino de usar
los existentes de forma más eficiente y productiva. Se logra mediante
innovaciones tecnológicas, mejoras en procesos, mayor capacitación de
trabajadores. Optimiza la productividad de los recursos disponibles.
En resumen, mientras el crecimiento
extensivo aumenta la producción mediante más recursos, el intensivo obtiene más
rendimiento con la misma o menor cantidad de recursos, gracias a ambos
contribuyendo al desarrollo económico de diferentes maneras.
En este contexto, diversos estudios
empíricos han explorado la relación entre violencia y crecimiento económico,
utilizando modelos econométricos para cuantificar el impacto. Estos análisis
han revelado una correlación negativa entre las tasas de criminalidad y el
desempeño macroeconómico. (Hernández y Giménez, 2009). La violencia y la
inseguridad representan obstáculos significativos para el desarrollo económico
y social de cualquier país. En respuesta a esta problemática, varios gobiernos
latinoamericanos han implementado políticas de seguridad con el objetivo de
mitigar los efectos de la delincuencia organizada y los conflictos armados
internos, reconociendo la importancia de abordar estos desafíos para promover
el crecimiento económico y el bienestar social.
Por lo anterior, frente a un
escenario de violencia y criminalidad los agentes sociales perciben la
información del entorno y en base a ello toman decisiones, las cuales pueden
determinar el rumbo de la economía, lo anterior se evidencia en diversos trabajos
académicos que intentan retratar la dinámica económica bajo los factores de la
criminalidad y la violencia.
En relación a esto, Gil y Uribe
(2017) presentaron unos resultados que se fundamentan en técnicas
econométricas, en donde se estima el efecto de las variables que se asocian a
la violencia en el crecimiento económico, así como también determinan que en
Colombia la violencia se explica por una debilidad institucional y afecta a la
economía cuando los agentes sociales toman decisiones realizando actos
criminales, como los secuestros, los homicidios y los delitos contra la
propiedad. Se concluye, mediante los resultados de regresiones, que la tasa de
variación de los secuestros, como variable asociada a la violencia, es la que
tiene incidencia negativa en el crecimiento económico. Estos resultados
coinciden con el presente estudio ya que ambos tienen importantes implicaciones
para el diseño de políticas públicas. Al comprender los mecanismos por los
cuales la violencia afecta el crecimiento económico, los gobiernos pueden
implementar estrategias más efectivas para reducir la violencia y promover el
desarrollo económico.
A nivel nacional, en Ecuador, el
incremento acelerado de la violencia está teniendo profundas repercusiones
sociales y económicas. La inseguridad deprime la economía, la productividad,
las exportaciones y la inversión extranjera. La delincuencia y el crimen
organizado han convertido al país en un espacio sin tranquilidad, con
asesinatos, secuestros, extorsiones y robos a la orden del día. (Solano y
Molina, 2023).
En referencia al tema el diario
Primicias (2024), realizó una publicación referida a “El costo de la violencia
en Ecuador asciende a más de USD 12.000 millones anuales”, en este sentido,
Ecuador experimentó el mayor deterioro en la puntuación mundial del Índice de
Paz Global 2023 y cayó 24 puestos hasta el número 97 (de 163) en la
clasificación anual del ranking, lo que supone un aumento del costo económico
de la violencia para el país. Sobre esto, el costo de la violencia en Ecuador
asciende a USD 12.229 millones anuales, de acuerdo al índice, lo que supone un
impacto de USD 1.127 por persona y del 6% del Producto Interno Bruto (PIB),
según el Instituto para la Economía y Paz (IEP).
De allí que, las consecuencias de la
violencia en Ecuador son múltiples y abarcan diversos aspectos de la vida
social y económica. Entre los impactos más relevantes se encuentran los costos
asociados a la atención médica, la pérdida de productividad laboral, el aumento
de los gastos en seguridad pública y privada, y el deterioro de la imagen del
país a nivel internacional.
En adición a esto, la Organización
Panamericana de la Salud (2000), se refiere a la violencia como el uso de la
fuerza física o el poder de forma deliberada contra uno mismo u otros, ya sea
grupos o comunidades, puede resultar en daños tanto físicos como psicológicos.
Esta amenaza o acción intencional que puede derivar en lesiones, muerte,
privación o desarrollo inadecuado.
Por su parte, Zurita e Hipo (2023),
mencionan que, existe una relación inversa entre criminalidad/violencia y
crecimiento económico en países de América Latina en vías de desarrollo. Es
decir, a mayor incidencia de actividades delictivas, menor es la tasa de
expansión de la economía. Así, la delincuencia genera inestabilidad e
ineficiencias que limitan el progreso de dichas naciones.
Por lo anterior y con el propósito de
estudiar cuantitativamente la conexión entre violencia y crecimiento económico
en Ecuador, esta investigación se propone aplicar un modelo econométrico donde
se relacionen medidas de criminalidad y delincuencia con indicadores
macroeconómicos como el PIB per cápita, formación de capital fijo, PEA, entre
otros. Incorporando controles por características sociodemográficas relevantes.
(Soria, 2017).
De esta forma, el estudio tuvo como
objetivo analizar la relación entre la violencia y el crecimiento económico en
Ecuador durante el período comprendido entre 2019 y 2023, mediante un enfoque
econométrico de regresión múltiple. Este análisis busca identificar y
cuantificar la influencia de la violencia en diversos aspectos del crecimiento
económico, explicando la interacción de las variables mediante el uso de líneas
de tendencia.
Cabe destacar que, la investigación
sobre la relación entre violencia y crecimiento económico es de gran relevancia
para el desarrollo económico y el bienestar social de un país. Un estudio que
analice esta relación en profundidad en el contexto de Ecuador puede tener un
impacto significativo en la comprensión de este problema y en el diseño de
políticas públicas para abordarlo
MÉTODO
La investigación se basa en un
enfoque cuantitativo, descriptivo y correlacional, con un diseño no
experimental y un método deductivo. Se empleó el software estadístico SPSS 25
para analizar la relación entre las tasas de criminalidad y el crecimiento
económico en Ecuador durante el período 2019-2023. La población de estudio
comprende todo el país en ese rango temporal. Los datos sobre violencia se
obtienen de estadísticas policiales y judiciales del Consejo de la Judicatura,
mientras que la información económica provino de fuentes como el Banco Central
del Ecuador y el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC). Se utilizó
un modelo de regresión lineal múltiple para estimar el efecto de las variables
de criminalidad sobre el crecimiento económico, medido específicamente por el
Producto Interno Bruto (PIB). Se aplican pruebas de significancia estadística
para evaluar la robustez de los resultados. El estudio busca determinar
cuantitativamente el grado de asociación entre violencia y desarrollo económico
en Ecuador a través de un análisis econométrico. Los resultados obtenidos
pueden contribuir a la comprensión de la compleja relación entre estos dos
fenómenos y a la formulación de políticas públicas más efectivas para reducir
la violencia y promover el crecimiento económico en el país.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
A continuación, se presentan los
resultados obtenidos, los cuales se espera contribuyan a una mejor comprensión
de la compleja relación entre violencia y desarrollo económico en Ecuador.
El PIB es un indicador económico
clave que mide la producción total de un país, sumando el valor monetario de
todos los bienes y servicios finales producidos dentro de sus fronteras en un
período determinado. Su relevancia trasciende el ámbito académico, siendo
fundamental para diversos actores socioeconómicos como barómetro de la salud
económica nacional (Coavas et.al, 2023). A continuación, Figura 1.
Figura 1.
"Evolución del PIB en Ecuador (2016-2023)"
Fuente: Elaboración con datos del Banco Central del Ecuador.
Nota: La serie muestra la tendencia del
PIB trimestral, reflejando los ciclos económicos y el impacto de factores
coyunturales en la economía ecuatoriana durante el período 2016-2023."
La Figura 1, muestra la evolución del
Producto Interno Bruto (PIB) trimestral desde 2016 hasta 2023. Entre 2016 y
2019, el PIB se mantuvo relativamente estable, fluctuando entre aproximadamente
2,500,000,00 y 2,700,000,00. En 2020, se observa una disminución del PIB,
especialmente en el segundo trimestre, cayendo a cerca de 2,300,000,00,
probablemente debido a la pandemia de COVID-19. A partir de 2021, el PIB
muestra una recuperación gradual, volviendo a niveles previos a la pandemia. En
2023, se aprecia un crecimiento notable en la gráfica, alcanzando su punto más
alto en el cuarto trimestre con aproximadamente 3,200,000,00. A continuación,
la Figura 2, en cuanto a los casos de homicidios en Ecuador:
Figura 2.
Evolución Trimestral de Casos de Homicidio en
Ecuador (2016-2023)"
Fuente: Elaboración con datos del Consejo de la Judicatura.
Nota: La serie muestra la tendencia
trimestral de los casos relacionados con el delito de homicidio, reflejando las
fluctuaciones en la actividad delictiva y la eficacia de las medidas de control
y judicialización durante el período 2016-2023."
La Figura 2, muestra la tendencia de
los homicidios en Ecuador durante el período 2016-2023, con un análisis
trimestral. Se observa una disminución general en el número de homicidios a lo
largo del período, con fluctuaciones en algunos años. En 2016, se inició con
150 homicidios en el primer trimestre y se redujo a cerca de 100 hacia finales
de ese año. En 2017, las cifras aumentaron, oscilando entre 150 y 200
homicidios por trimestre. 2018 marcó un pico en la violencia, con un máximo de
250 homicidios en el segundo y cuarto trimestre. 2019 mantuvo niveles altos,
con un pico de 275 homicidios en el segundo trimestre y una disminución gradual
a 200 hacia finales del año. En 2020, se observó una disminución significativa
en el segundo trimestre, con solo 50 homicidios, seguida de una recuperación en
los trimestres posteriores hasta llegar a 200. 2021 se caracterizó por una
estabilización, con cifras entre 150 y 200 homicidios por trimestre. Los años
2022 y 2023 mostraron una tendencia descendente, con cifras oscilando entre 100
y 150 homicidios por trimestre, aunque con algunos repuntes ocasionales. En
resumen, la evolución de los homicidios en Ecuador durante el período 2016-2023
presenta una disminución general con fluctuaciones en algunos años. Si bien se
observan picos en 2018 y 2019, la tendencia a partir de 2020 ha sido
descendente, con cifras que oscilan entre 100 y 150 homicidios por trimestre. A
continuación, Figura 3, casos de daño a bien ajeno:
Figura 3.
"Evolución
Trimestral de Casos de daño a bien ajeno (2016-2023)"
Fuente: Elaboración con datos del Consejo de la Judicatura.
Nota: La serie muestra la tendencia
trimestral de los casos relacionados con el delito de daño al bien ajeno,
reflejando las fluctuaciones en la actividad delictiva y la eficacia de las
medidas de control y judicialización durante el período 2016-2023."
La Figura 3, presenta la evolución del daño a bien ajeno en
Ecuador durante el período 2016-2023, analizado trimestralmente. Se observa una
tendencia general a la baja en los casos, con fluctuaciones en algunos
trimestres. Entre 2016 y 2019, los niveles de daño a bien ajeno oscilaron entre
100 y 300 casos por trimestre, con un pico de 300 casos en el tercer trimestre
de 2019. A partir de este máximo, se observa una disminución significativa, con
una notable reducción en los trimestres siguientes. Desde el año 2020, la
tendencia se consolida a la baja, con casos que se estabilizan en un rango generalmente
por debajo de los 200 por trimestre. A pesar de algunas variaciones
trimestrales, la tendencia general durante el período 2019-2023 es hacia la
reducción de los casos de daño a bien ajeno. Es de resaltar que, los datos de
la Figura 3, sugieren una posible mejora en la problemática del daño a bien
ajeno en Ecuador durante el período analizado. Si bien se observan
fluctuaciones en algunos trimestres, la tendencia general es hacia la
disminución de los casos, lo que podría indicar un avance en la lucha contra
este tipo de delito. ¡En cuanto a los casos de robo, a continuación, Figura 4:
Figura 4.
"Evolución de Casos de robo (2016-2023)"
Fuente: Elaboración con datos del Consejo de
la Judicatura.
Nota: La serie muestra la tendencia trimestral de los casos
relacionados con el delito de robo, reflejando las fluctuaciones en la
actividad delictiva y la eficacia de las medidas de control y judicialización
durante el período 2016-2023."
La Figura 4, muestra la tendencia de los casos de robo en
Ecuador durante el período 2016-2023, analizados trimestralmente. Se observa
una tendencia general a la baja en los casos, con fluctuaciones en algunos
trimestres. El período 2016-2019 se caracterizó por niveles elevados de robo,
con cifras que oscilaron entre 500 y 3.500 casos por trimestre. El pico se
registró en el primer trimestre de 2016, con alrededor de 3.500 casos. Tras
este pico, se observó una disminución, pero los niveles se mantuvieron elevados
entre 2.000 y 3.000 casos trimestrales hasta el tercer trimestre de 2019. A
partir de 2020, la tendencia se consolida a la baja, con una notable reducción
en los casos. Esta reducción se mantiene en 2022 y 2023, con cifras que se
estabilizan por debajo de los 2.000 casos por trimestre. Si bien se observan
algunas variaciones trimestrales, la tendencia general durante el período
2019-2023 es hacia la disminución de los casos de robo. En síntesis, los datos
de la Figura 4, sugieren una posible mejora en la situación de los robos en
Ecuador durante el período analizado. Si bien se observan fluctuaciones en
algunos trimestres, la tendencia general es hacia la reducción de los casos, lo
que podría indicar un avance en la lucha contra este tipo de delito. A
continuación, registro trimestral de delitos, Tabla 1:
Tabla
1. "Registro
trimestral de delitos en Ecuador (2016-2023)"
Variables |
PIB en
mdd |
Asesinato |
Homicidio |
Intimidacion |
Secuestro |
Extorsion |
Robo |
Hurto |
Daño |
Trafico |
Ataque |
|
2016 |
Trimestre 1 |
24,91 |
443,00 |
140,00 |
350,00 |
55,00 |
103,00 |
3474,00 |
778,00 |
208,00 |
2551,00 |
229,00 |
Trimestre 2 |
24,93 |
391,00 |
161,00 |
373,00 |
45,00 |
70,00 |
3058,00 |
756,00 |
237,00 |
2716,00 |
197,00 |
|
Trimestre 3 |
24,91 |
397,00 |
137,00 |
332,00 |
44,00 |
88,00 |
3521,00 |
736,00 |
230,00 |
2850,00 |
224,00 |
|
Trimestre 4 |
25,19 |
353,00 |
125,00 |
317,00 |
39,00 |
68,00 |
3145,00 |
722,00 |
196,00 |
2468,00 |
170,00 |
|
2017 |
Trimestre 1 |
26,00 |
334,00 |
160,00 |
199,00 |
37,00 |
64,00 |
2174,00 |
468,00 |
240,00 |
2481,00 |
177,00 |
Trimestre 2 |
25,99 |
398,00 |
191,00 |
255,00 |
40,00 |
57,00 |
2519,00 |
580,00 |
265,00 |
2695,00 |
192,00 |
|
Trimestre 3 |
25,96 |
404,00 |
221,00 |
274,00 |
47,00 |
64,00 |
2740,00 |
704,00 |
285,00 |
2968,00 |
189,00 |
|
Trimestre 4 |
26,34 |
307,00 |
208,00 |
177,00 |
38,00 |
48,00 |
2045,00 |
430,00 |
216,00 |
2271,00 |
155,00 |
|
2018 |
Trimestre 1 |
26,51 |
324,00 |
199,00 |
172,00 |
28,00 |
66,00 |
2032,00 |
496,00 |
262,00 |
2455,00 |
188,00 |
Trimestre 2 |
26,76 |
310,00 |
202,00 |
204,00 |
26,00 |
64,00 |
2123,00 |
488,00 |
245,00 |
2635,00 |
167,00 |
|
Trimestre 3 |
27,02 |
329,00 |
252,00 |
168,00 |
26,00 |
58,00 |
2147,00 |
460,00 |
223,00 |
2783,00 |
194,00 |
|
Trimestre 4 |
27,21 |
285,00 |
222,00 |
222,00 |
31,00 |
47,00 |
2103,00 |
410,00 |
261,00 |
2642,00 |
173,00 |
|
2019 |
Trimestre 1 |
26,91 |
313,00 |
273,00 |
225,00 |
44,00 |
48,00 |
2057,00 |
430,00 |
274,00 |
2577,00 |
185,00 |
Trimestre 2 |
27,06 |
312,00 |
287,00 |
189,00 |
33,00 |
40,00 |
2324,00 |
452,00 |
302,00 |
2622,00 |
197,00 |
|
Trimestre 3 |
27,05 |
305,00 |
260,00 |
433,00 |
48,00 |
89,00 |
2862,00 |
533,00 |
328,00 |
2641,00 |
177,00 |
|
Trimestre 4 |
27,08 |
281,00 |
242,00 |
229,00 |
41,00 |
66,00 |
2663,00 |
486,00 |
316,00 |
2313,00 |
219,00 |
|
2020 |
Trimestre 1 |
26,31 |
260,00 |
230,00 |
147,00 |
31,00 |
55,00 |
1858,00 |
353,00 |
241,00 |
1961,00 |
124,00 |
Trimestre 2 |
23,11 |
127,00 |
89,00 |
77,00 |
11,00 |
30,00 |
920,00 |
159,00 |
103,00 |
1024,00 |
107,00 |
|
Trimestre 3 |
24,64 |
312,00 |
250,00 |
124,00 |
29,00 |
57,00 |
2202,00 |
335,00 |
223,00 |
2832,00 |
202,00 |
|
Trimestre 4 |
25,22 |
311,00 |
252,00 |
128,00 |
35,00 |
77,00 |
2100,00 |
325,00 |
236,00 |
2943,00 |
182,00 |
|
2021 |
Trimestre 1 |
25,41 |
293,00 |
212,00 |
140,00 |
30,00 |
56,00 |
1808,00 |
267,00 |
239,00 |
2603,00 |
180,00 |
Trimestre 2 |
26,21 |
280,00 |
215,00 |
121,00 |
26,00 |
42,00 |
1949,00 |
281,00 |
264,00 |
2770,00 |
159,00 |
|
Trimestre 3 |
26,83 |
310,00 |
211,00 |
116,00 |
27,00 |
39,00 |
1980,00 |
280,00 |
204,00 |
2798,00 |
136,00 |
|
Trimestre 4 |
27,72 |
314,00 |
217,00 |
94,00 |
25,00 |
44,00 |
1720,00 |
235,00 |
215,00 |
2724,00 |
147,00 |
|
2022 |
Trimestre 1 |
28,20 |
305,00 |
228,00 |
94,00 |
23,00 |
50,00 |
1705,00 |
230,00 |
206,00 |
2202,00 |
101,00 |
Trimestre 2 |
28,56 |
325,00 |
191,00 |
98,00 |
28,00 |
52,00 |
1830,00 |
210,00 |
188,00 |
2409,00 |
125,00 |
|
Trimestre 3 |
28,69 |
280,00 |
178,00 |
103,00 |
34,00 |
40,00 |
1785,00 |
220,00 |
158,00 |
2482,00 |
112,00 |
|
Trimestre 4 |
29,61 |
275,00 |
186,00 |
100,00 |
32,00 |
60,00 |
1594,00 |
184,00 |
194,00 |
2343,00 |
126,00 |
|
2023 |
Trimestre 1 |
28,95 |
273,00 |
155,00 |
97,00 |
37,00 |
71,00 |
1475,00 |
188,00 |
206,00 |
2301,00 |
124,00 |
Trimestre 2 |
29,70 |
275,00 |
139,00 |
95,00 |
47,00 |
97,00 |
1466,00 |
135,00 |
162,00 |
2188,00 |
119,00 |
|
Trimestre 3 |
29,64 |
276,00 |
168,00 |
86,00 |
49,00 |
94,00 |
1332,00 |
146,00 |
161,00 |
1986,00 |
80,00 |
|
Trimestre 4 |
31,42 |
285,00 |
123,00 |
77,00 |
50,00 |
85,00 |
1328,00 |
146,00 |
132,00 |
1882,00 |
79,00 |
Fuente:
Datos
proporcionados por el Consejo de la Judicatura del Ecuador.
Nota: Esta tabla no representa la totalidad de delitos
ocurridos en el país, sino una selección para fines de investigación.
Modelo de Regresión
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 +
β5X5 + β6X6 + β7X7 + β8X8 + β9X9 + β10X10 + ε
Donde:
Y = Producto Interno Bruto (PIB)
X1 = Homicidio
X2 = Extorsiones
X3 = tráfico ilícito de sustancias
catalogadas sujetas a fiscalización
X4 = Intimidación
X5 = Asesinato
X6 = Secuestro
X7 = Robo
X8 = Hurto
X9 = Daño a Bien Ajeno
X10 = Ataque o Resistencia
Tabla 2. Resumen del modelo
Modelo |
R |
R
cuadrado |
R
cuadrado ajustado |
Error
estándar de la estimación |
1 |
,861a |
,741 |
,617 |
1104604,322 |
Predictores: (Constante), 283 Ataque O
Resistencia, 185 Extorsión, 144 Homicidio, 140 Asesinato, 154 Intimidación,
161 Secuestro, 220 Tráfico Ilícito De Sustancias Catalogadas Sujetas a Fiscalización,
204 Daño A Bien Ajeno, 189 Robo, 196 Hurto |
El coeficiente de correlación R = 0.861 indica una fuerte
correlación positiva entre los tipos de delitos y el PIB, sugiriendo una
relación lineal fuerte. El R cuadrado = 0.741 muestra que el 74.1% de la
variabilidad del PIB puede ser explicada por los delitos, mientras que el R
cuadrado ajustado = 0.617, más conservador, indica que el modelo explica el
61.7% de la varianza en el PIB, sugiriendo que algunas variables independientes
pueden no estar contribuyendo significativamente. El error estándar de la
estimación, de 1,104,604.322 unidades, refleja la precisión de las predicciones
del modelo, con las predicciones desviándose en promedio en esta cantidad del
PIB real, cuya interpretación depende de la escala típica del PIB en el
estudio.
Estos estadísticos sugieren que el modelo tiene un poder
explicativo considerable, pero también hay espacio para mejoras, aunque el
modelo explica una buena parte de la variabilidad del PIB, el error estándar de
la estimación indica que las predicciones individuales pueden tener un margen
de error sustancial.
Tabla 3. ANOVAa
Modelo |
Suma de cuadrados |
gl |
Media cuadrática |
F |
Sig. |
|
1 |
Regresión |
73168947035056,950 |
10 |
7316894703505,695 |
5,997 |
,000b |
Residuo |
25623164861549,496 |
21 |
1220150707692,833 |
|
|
|
Total |
98792111896606,450 |
31 |
|
|
|
|
a. Variable dependiente: PIB |
||||||
b. Predictores: (Constante), 283 Ataque O
Resistencia, 185 Extorsión, 144 Homicidio, 140 Asesinato, 154 Intimidación,
161 Secuestro, 220 Tráfico Ilícito De Sustancias Catalogadas Sujetas a
Fiscalización, 204 Daño a Bien Ajeno, 189 Robo, 196 Hurto. |
Dado que el p-value (0.000) es menor que el nivel de
significancia α=0.05, rechazamos la hipótesis nula. Esto indica que al menos
una de las variables independientes tiene un efecto significativo en el PIB.La
prueba de hipótesis ANOVA muestra que hay suficiente evidencia para concluir
que las variables independientes (delitos) tienen un efecto significativo en la
variable dependiente (PIB).
La constante de 24,327,693.759 unidades monetarias,
estadísticamente significativa (p < 0.05), indica un nivel base estimado del
PIB cuando los delitos son cero. Esto sugiere que, sin la influencia de los
delitos considerados, el PIB sería de aproximadamente 24,327,694 unidades
monetarias. Sin embargo, la mayoría de las variables independientes no son
estadísticamente significativas (p > 0.05), lo que sugiere que,
individualmente, estos delitos no tienen una relación fuerte con el PIB
discernible del azar. Esto podría deberse a la multicolinealidad entre
variables, un tamaño de muestra insuficiente, o que estos delitos no impactan
significativamente el PIB.
La variable "283 Ataque o Resistencia" es la única
estadísticamente significativa (p = 0.020), con un coeficiente negativo
(-29,450.745) que indica que, por cada aumento en los casos de ataque o
resistencia, el PIB disminuye en aproximadamente 29,451 unidades monetarias,
manteniendo las demás variables constantes. Aunque algunos coeficientes
positivos (como "140 Asesinato" y "161 Secuestro") sugieren
una relación contraintuitiva con el PIB, y otros coeficientes negativos (como
"196 HURTO" y "154 INTIMIDACION") indican una disminución
del PIB con el aumento de estos delitos, estas relaciones no son
estadísticamente significativas, por lo que no podemos asegurar su existencia
en la población.
Interpretación general: Estos resultados sugieren que,
aunque el modelo en su conjunto explica una proporción significativa de la
variabilidad en el PIB (como se vio en el R cuadrado), la mayoría de las
variables individuales no tienen un impacto significativo por sí solas. Esto
podría indicar que:
1. Hay
multicolinealidad entre las variables independientes.
2. El tamaño de la
muestra podría ser insuficiente para detectar efectos individuales.
3. Podría ser necesario
replantearse la selección de variables o considerar otros factores que puedan
tener un impacto más directo en el PIB.
4. La relación entre
estos delitos y el PIB podría ser más compleja de lo que un modelo lineal puede
capturar.
Aunque el modelo en general parece tener cierto poder
explicativo, la falta de significancia en la mayoría de las variables
individuales sugiere que se debe ser cauteloso al interpretar estos resultados
y que podría ser beneficioso explorar modelos alternativos o incluir variables
adicionales.
Tabla 3. Coeficientes
Modelo |
Coeficientes
no estandarizados |
Coeficientes
estandarizados |
t |
Sig. |
||
B |
Desv.
Error |
Beta |
||||
1 |
(Constante) |
24327693,759 |
1681336,882 |
|
14,469 |
,000 |
140
Asesinato |
11671,733 |
10712,276 |
,364 |
1,090 |
,288 |
|
144
Homicidio |
-929,377 |
8511,383 |
-,025 |
-,109 |
,914 |
|
154
Intimidación |
-3000,401 |
7304,368 |
-,162 |
-,411 |
,685 |
|
161
Secuestro |
63723,656 |
39911,010 |
,349 |
1,597 |
,125 |
|
185
Extorsión |
7139,596 |
18856,851 |
,074 |
,379 |
,709 |
|
189
Robo |
78,136 |
1272,012 |
,027 |
,061 |
,952 |
|
196
Hurto |
-5390,875 |
4579,925 |
-,593 |
-1,177 |
,252 |
|
204
Daño a Bien Ajeno |
14513,055 |
9745,601 |
,410 |
1,489 |
,151 |
|
220
Tráfico Ilícito de Sustancias Catalogadas Sujetas a Fiscalización |
139,893 |
1185,004 |
,030 |
,118 |
,907 |
|
283
Ataque o Resistencia |
-29450,745 |
11688,676 |
-,676 |
-2,520 |
,020 |
|
a. Variable
dependiente: PIB |
La constante de 24,327,693.759 unidades monetarias es
estadísticamente significativa (p < 0.05), representando el nivel base
estimado del PIB cuando todos los tipos de delitos son cero, indicando una
actividad económica independiente de los delitos considerados en el modelo. Sin
embargo, aparte de la variable "283 Ataque o Resistencia", que es la
única significativa (p = 0.020), no se puede afirmar con confianza que los otros
delitos específicos tienen un impacto directo en el PIB según los resultados
del modelo.
La variable "283 Ataque o Resistencia" es
estadísticamente significativa (p = 0.020) con un coeficiente negativo
(-29,450.745), indicando que, por cada unidad de aumento en los casos de ataque
o resistencia, el PIB tiende a disminuir en aproximadamente 29,451 unidades
monetarias, manteniendo las demás variables constantes. Entre los coeficientes
positivos, como en "Asesinato" y "Secuestro", se sugiere
una relación positiva con el PIB, lo cual puede resultar contraintuitivo,
mientras que los coeficientes negativos en "Hurto" e
"Intimidación" indican una relación inversa más alineada con las
expectativas. Dado que la mayoría de estos coeficientes no alcanzan significancia
estadística, es importante interpretar estas relaciones con precaución. En
términos de los coeficientes Beta estandarizados, "283 ATAQUE O
RESISTENCIA" tiene el mayor impacto absoluto (Beta = -0.676), sugiriendo
que es el delito más fuertemente relacionado con cambios en el PIB en este
modelo, seguido por "196 HURTO", aunque este último no es
estadísticamente significativo.
El modelo revela que el delito de "Ataque o
Resistencia" tiene la relación más fuerte y significativa con el PIB,
mostrando una asociación negativa significativa (p = 0.020). Aunque variables
como "Hurto" muestran un impacto notable según los coeficientes Beta,
la falta de significancia estadística limita la confianza en estas relaciones.
La presencia de coeficientes tanto positivos como negativos y la falta general
de significancia sugieren posibles relaciones complejas entre los delitos y la
actividad económica, que podrían no captarse completamente en un modelo lineal
simple. La posible multicolinealidad entre las variables independientes y la
necesidad de considerar otros factores que influyen en el PIB también son
factores a tener en cuenta. Dado que solo una variable es significativa, a
pesar de que el modelo explica una proporción sustancial de la varianza del PIB
(como se ve en el R cuadrado), podría ser beneficioso revisar la selección de
variables o explorar modelos alternativos.
En resumen, mientras que el modelo ofrece insights sobre la
relación entre algunos delitos y el PIB, la interpretación debe ser cautelosa
debido a la falta general de significancia estadística en las variables
individuales.
Figura 5.
"Línea de tendencias
de delitos en Ecuador”
Durante el período analizado, el PIB (línea azul) muestra
una tendencia general a la baja con algunas fluctuaciones y períodos de
recuperación, mientras que las variables de delitos como secuestro, extorsión,
robo, hurto, daño a bien ajeno y tráfico ilícito presentan patrones más
irregulares y volátiles. Aunque en ciertos casos los picos de delitos coinciden
con caídas del PIB, no se observa una relación clara o consistente entre las
tendencias del PIB y los delitos individuales. Esto sugiere que la relación
entre el PIB y los delitos es compleja y no lineal, posiblemente influenciada
por factores externos, políticas gubernamentales, y cambios sociales y
económicos.
Discusión
El análisis de la relación entre
violencia y crecimiento económico en Ecuador durante el período 2019-2023
revela una compleja interacción entre estos fenómenos. Nuestro modelo de
regresión múltiple mostró que, en conjunto, las variables de criminalidad
explican una proporción significativa de la variabilidad del PIB (R cuadrado =
0.741). Sin embargo, la mayoría de las variables individuales no resultaron
estadísticamente significativas, con la excepción notable del "ataque o
resistencia".
El estudio de Quiroz et al., (2015)
sobre México encontró una correlación negativa entre la actividad criminal y el
desarrollo económico a largo plazo. Sus resultados mostraron que un incremento
del 1% en la tasa de homicidios se asociaba con una disminución del 0.013% en
la actividad económica agregada, con efectos similares para secuestros y robos.
En contraste, nuestro estudio no encontró una relación significativa entre
homicidios y PIB en Ecuador, lo que sugiere que la dinámica puede variar entre
países.
Gil y Uribe (2017), en su estudio
sobre Colombia, encontraron que la tasa de crecimiento de los secuestros tenía
un impacto negativo y significativo en el crecimiento económico, mientras que
otras variables de criminalidad no resultaron significativas. Esto se alinea
parcialmente con nuestros hallazgos, donde solo una variable de criminalidad
(ataque o resistencia) mostró una relación significativa con el PIB.
El estudio reveló que el delito de
"ataque o resistencia" fue la única variable con una relación
estadísticamente significativa y negativa con el PIB, sugiriendo un impacto
particularmente fuerte en la economía ecuatoriana, posiblemente debido a su
efecto en la percepción de estabilidad y seguridad. La falta de significancia
estadística en otras variables de criminalidad podría indicar relaciones más
complejas o no lineales, o la presencia de multicolinealidad entre variables.
El análisis de líneas de tendencia
mostró patrones complejos y no siempre consistentes entre el PIB y las
variables de criminalidad. Esto subraya la necesidad de considerar factores
adicionales y posibles efectos retardados en futuros análisis para obtener una
comprensión más completa de la relación entre criminalidad y crecimiento económico
en Ecuador.
Comparando con los estudios
mencionados, los resultados sugieren que la relación entre violencia y
crecimiento económico puede ser específica del contexto de cada país. Mientras
que en México y Colombia se encontraron efectos significativos de ciertos tipos
de delitos, en Ecuador el panorama parece ser más complejo, con solo el
"ataque o resistencia" mostrando un impacto claro.
CONCLUSIONES
El estudio revela una relación compleja entre la violencia y
el crecimiento económico en Ecuador durante el período 2019-2023. Aunque el
modelo de regresión múltiple indica que las variables de criminalidad, en
conjunto, explican una proporción significativa de la variabilidad del PIB, la
mayoría de las variables individuales no resultaron estadísticamente
significativas, con la excepción del "ataque o resistencia".
Esto sugiere que la dinámica entre violencia y economía en
Ecuador puede ser más compleja de lo que un modelo lineal simple puede
capturar. La falta de consistencia en las relaciones observadas entre el PIB y
las diferentes formas de delincuencia, evidenciada en el análisis de líneas de
tendencia, subraya la necesidad de considerar factores adicionales y posibles
efectos no lineales en futuros estudios.
En
definitiva, la lucha contra la violencia y la promoción del desarrollo
económico en Ecuador requieren un enfoque integral, adaptado al contexto
específico del país y basado en evidencia sólida. Las
políticas públicas deben ser integrales, considerar la necesidad de
investigaciones más profundas y contar con la participación activa de la
sociedad civil.
CONFLICTO DE INTERESES
Los autores declaran que no existe
conflicto de intereses para la publicación del presente artículo científico.
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