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Prevalencia de delitos en la población penal peruana: desorganización social versus aprendizaje social

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Resumen del informe final:

El objetivo general del estudio es determinar cuáles son los principales factores que convierten a una persona en un tipo de criminal. Para esto, nos enfocamos en las Teorías de Aprendizaje Social y Desorganización Social, contrastándolas entre sí para determinar cuál teoría es la más relevante. Un segundo objetivo es determinar cómo se relaciona el crimen y el género dentro de estas dos teorías, es decir, si los efectos encontrados son distintos para hombres y mujeres. Los resultados obtenidos indican que la desorganización social resta importancia al aprendizaje social en la probabilidad de cometer delitos contra el patrimonio; sin embargo, ambas teorías tienen efecto sobre la probabilidad de cometer un delito contra la libertad. Asimismo, se encuentra que las mujeres no cometen los mismos delitos que los hombres y, además, no son afectadas por los mismos factores.

Abstract:

The aim of the study is to identify the main factors that influence a person commits a type of crime. We will focus on two theories: social learning and social disorganization, comparing each other to determine which one is more important. A second objective is to study how crime's main drivers and gender relate to each other. Our results indicate social disorganization lowers the effect of social learning on the probability of committing crimes against heritage. However, both theories have effects on the probability of committing crimes against freedom. Finally, we find that crimes committed by women are different from those committed by men. In addition, women's main driving factors are different from those of men.

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La presente investigación es una de las ganadoras del Concurso Anual de Investigación CIES 2017, este concurso cuenta con el auspicio de Global Affairs Canada (GAC), el Centro Internacional de Investigaciones para el Desarrollo (IDRC, por sus siglas en inglés), la Fundación Manuel J. Bustamante De la Fuente y la Superintendencia Nacional de Aduanas y de Administración Tributaria (SUNAT).

Diseminación de la investigación:

Artículo publicado en revista economía&socieda N° 99

Acceda a la investigación camino a su informe final:

Motivación

Durante los últimos años, los hogares consideran al crimen como el principal problema del país por encima de la falta de empleo y la corrupción. En el 2016, el 28.8% de los hogares han sido víctimas de algún hecho delictivo (INEI, 2017). De este modo, la criminalidad tiene un impacto directo sobre la economía reduciendo las inversiones o el sector turismo, entre otros. Asimismo, existen otros costos indirectos que no siempre son tomados en cuenta en el análisis: la reducción en la calidad de vida de las personas víctimas de crimen y el trauma que pueden experimentar producto de este. Por ello, resulta necesario investigar sobre el fenómeno de la criminalidad y sus determinantes.

Por otro lado, desde una perspectiva de género, la criminalidad femenina ha sido poco estudiada. Según diversos estudios, la principal causa de que una mujer cometa un delito es la influencia de un tercero, normalmente un hombre con el que tienen una relación de pareja (Briceño, 2005; Del Olmo, 1997; Torres, 2006). Esto nos lleva a pensar que dentro del crimen se reproducen las relaciones de poder existente en la sociedad, donde las mujeres tienen roles distintos y, a veces, subordinados al de los hombres.Durante los últimos años, los hogares consideran al crimen como el principal problema del país por encima de la falta de empleo y la corrupción. En el 2016, el 28.8% de los hogares han sido víctimas de algún hecho delictivo (INEI, 2017). De este modo, la criminalidad tiene un impacto directo sobre la economía reduciendo las inversiones o el sector turismo, entre otros. Asimismo, existen otros costos indirectos que no siempre son tomados en cuenta en el análisis: la reducción en la calidad de vida de las personas víctimas de crimen y el trauma que pueden experimentar producto de este. Por ello, resulta necesario investigar sobre el fenómeno de la criminalidad y sus determinantes.

Objetivo principal, problema de investigación, hipótesis y vinculación a la política pública

Objetivo principal

La mayoría de estudios sobre el crimen se han concentrado en estudiar el problema desde la posición de la víctima dejando de lado la otra historia: la del criminal. Esta investigación tiene como objetivo principal estudiar la racionalidad del criminal en cuanto este se encuentra/se encontró expuesto a una serie de factores que pudieron llevarlo a cometer un determinado delito en lugar de otro.

Problema de investigación

Como se dijo anteriormente, cuando se estudia la criminalidad, se tiende a ver el problema desde la perspectiva de la víctima pero poco se conoce desde la perspectiva del criminal. Es en ese sentido que nuestra investigación busca cubrir esta limitación en la literatura existente.

Hipótesis

La principal pregunta de investigación es qué tipo de características son más importantes para cometer un tipo de crimen en lugar de otro. La principal hipótesis es que las características de comunidad son más importantes que las características individuales, la cual está basada en la evidencia empírica.

Vinculación a política pública

El estudio se vincula a la “Política Nacional frente a los Delitos Patrimoniales”, diseñada por el Consejo Nacional de Política Criminal (CONAPOC). Nuestra investigación busca contribuir con información relevante al primer eje estratégico de esta política, “reducir los factores de riesgo asociados a la comisión de delitos patrimoniales”. A partir del presente estudio, esperamos conocer cuáles son los factores de riesgo más relevantes, en qué medida afectan la decisión de cometer un delito u otro, y, como consecuencia, qué mecanismos se pueden diseñar para combatirlos.

Nota metodológica

El método que utilizaremos es un modelo jerárquico que incorpora las características individuales y de comunidad en la regresión como en el término de varianza. Sin embargo, la variable dependiente será una categórica que indica el tipo de delito que cometió el criminal. Es decir, se evaluará que características son más importantes para que un criminal decida cometer un delito contra el patrimonio en lugar de otro delito.

Un modelo jerárquico de los datos asume la existencia de una jerarquía en los datos. Esto significa que los datos pueden separarse en grupos que son diferentes entre ellos pero las observaciones dentro del grupo son similares. Se le llama niveles al número de separaciones posibles. En la ecuación econométrica, utilizar un modelo jerárquico es incorporar perturbaciones en los diferentes niveles que existen en la base de datos. Para ejemplificar esta metodología, utilizaremos el ejemplo de Rountree et al (1994) y la explicación de Chen y kuo (2001) sobre un modelo multinomial con errores mixtos:

Hay dos variables individuales que son la edad (EDAD) y si la persona vive sola (SOLO), y una variable del vecindario que es la heterogeneidad racial (HETE). Este ejemplo asume que hay dos niveles en los datos: individuos y vecindarios. Asimismo, hay solo tres tipos de delitos: contra el patrimonio, contra la seguridad pública y contra la libertad. Es decir, la variable dependiente indica si la persona "i" del vecindario "j” cometió el delito "k" en un período dado. Como es un modelo MULTINOMIAL, asumimos que y_ji está distribuido independientemente como Bernoulli y se denota p_jik como la probabilidad de que el individuo i de la comunidad j cometerá el delito k. El modelo del primer nivel o el modelo que explica lo que ocurre dentro de los vecindarios es igual a:

Sin embargo, el modelo del segundo nivel puede ser especificado como un modelo lineal. Para completar la especificación del modelo jerárquico, se considera solo un factor para la ecuación a nivel de vecindarios:

Donde los últimos términos de cada ecuación son las perturbaciones de los vecindarios con una distribución normal e independiente cada uno. Al integrar las cuatro ecuaciones, se tiene que la probabilidad de cada tipo de delito depende de lo siguiente:

Este modelo especifica que el LOGIT de la probabilidad de elegir el delito k sobre la probabilidad de elegir el delito base es una función lineal de los factores individuales más las interacciones de estos factores con los factores del vecindario así como un macro error que está compuesto por los macroerrores de las ecuaciones de segundo nivel. Si estos errores fueran igual a cero, el modelo sería un modelo multinomial con efectos fijos e interacciones y se estaría asumiendo que el modelo de segundo nivel explica todas las variaciones de la victimización en un vecindario, lo cual es imposible aún con un modelo considerado completo. Por otra parte, la versión más simple de un modelo jerárquico es el modelo de coeficientes aleatorios porque solo el intercepto tiene varianza distrital. Su utilidad es para probar la importancia de la incorporación de estos macroerrores. Este modelo es igual a un modelo jerárquico con solo un intercepto para cada ecuación además del correspondiente macroerror. En nuestro ejemplo, las ecuaciones de nivel dos son igual a un intercepto más el macroerror:

Según el modelo de coeficientes aleatorios, la ecuación a estimar sería la siguiente:

Resultados preliminares

Se observa que los ratios base disminuyen a medida que la edad del grupo aumenta para los delitos contra el patrimonio. Es decir, el cometer un homicidio es muy poco probable para criminales que tienen una edad entre 18 y 22 años pues la probabilidad de robar es diez veces la probabilidad de cometer un asesinato. Este mismo patrón se repite para los delitos contra la libertad pero solo entre los dos primeros grupos de edades y no en una intensidad como la de los delitos contra el patrimonio. Es más, para los criminales entre 18 y 22 años, podían cometer un asesinato o una violación con la misma probabilidad y al pasar a la edad de 23 y 28 años, la probabilidad de matar es casi el doble de la probabilidad de cometer una violación sexual.

Por último, el ratio de los delitos contra la seguridad pública y contra la vida, el cuerpo y la salud siguen una tendencia también decreciente a través de los tres grupos de edad, ordenados de menor a mayor, pero su cambio no es tan significativo como el del ratio de delitos contra el patrimonio. Para las personas entre 18 y 22 años, traficar ilícitamente es el doble de probable que asesinar pero al pasar al grupo de los 23-28 años esto se reduce a que traficar tiene la misma probabilidad que asesinar.

Resumen bibliográfico

Akers, R. L. (1999). Criminological theories: Introduction and evaluation. Routledge.
Becker, G. (1968). Crime and Punishment: An Economic Approach. Journal of Political Economy, Vol 76, pp. 169.
Glaeser, E., Sacerdote, B., & Sheinkman, J. (1996). Crime and Social Interactions. The Quarterly Journal of Economics, Vol 111, pp. 507-548.
Pratt, T. C., & Cullen, F. T. (2005). Assessing macro-level predictors and theories of crime: A meta-analysis. Crime and justice, 32, 373-450.
Pratt, T. C., Cullen, F. T., Sellers, C. S., Thomas Winfree Jr, L., Madensen, T. D., Daigle, L. E., & Gau, J. M. (2010). The empirical status of social learning theory: A meta‐analysis. Justice Quarterly, 27(6), 765-802.
Shaw, C. R., & McKay, H. D. (1942, 1969). Juvenile delinquency and urban areas.

Información de Investigación

Portada:

Autor(es):

Carmen Armas, Walter Noel

Centro:

GRADE

Fecha de la Investigación:

2017

Tiempo de elaboración:

12 meses

Tipo de Investigación:

Proyecto Breve

Financiamiento:

Concurso Anual de Investigación CIES 2017

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