Probabilidad para el pago de soborno: aproximación multi-país para América Latina y el Caribe

• Lombana, Jahir ^[1] ; Cabeza, Leonor ^[1]
  1. [1] Universidad del Norte

     Universidad del Norte

     Colombia

     
• Localización: I+D Revista de Investigaciones, ISSN-e 2539-519X, ISSN 2256-1676, Vol. 17, Nº. 1, 2022 (Ejemplar dedicado a: Enero-Junio de 2022)
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Probability for bribe payment: multi-country approach for Latin America and the Caribbean
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• Resumen
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    El soborno como temática se ha centrado en análisis de causalidad e impacto y en muchos de los casos supeditado como una tipología más de la corrupción. A partir de los microdatos del Barómetro de Corrupción Global de Transparency International se busca determinar, para un conjunto de países seleccionados de América Latina y el Caribe, las variables dependientes para predecir la probabilidad de pagar soborno al tener contacto con las personas, empresas o entidades que le prestan servicio. Se utilizan técnicas de estadística inferencial, como la regresión logística, aplicando el método de máxima verosimilitud y proceso iterativo hasta encontrar el mejor modelo. De una encuesta inicial con 117 variables, resultaron 11 que explican mejor la probabilidad de pagar un soborno. Variables como el grado de escolaridad y la influen cia de funcionarios y políticos afectan la disposición de las personas a pagar un soborno. Tópicos significativos de este estudio como la retaliación para favorecer votaciones y los favores sexuales para recibir beneficios, aunque incipientes en su estudio, valen su profundización investigativa. Este trabajo sirve de base para motivar estudios con microdatos que ayuden a entender mejor y de manera específica las tipologías de corrupción, a través de modelos que predicen comportamientos del ciudadano del común.

  • English

    Bribery, as research issue, focuses on causality and impact analysis and in many cases has been subordinated as one of the many types of corruption. Using microdata from Transparency International's Global Corruption Barometer, the objective is to determine for a set of selected countries in Latin America and the Caribbean, the dependent variables to predict the probability of paying bribes when in contact with individuals, companies or entities that provide services. Inferential statistical techniques are used, such as logistic regression applying the maximum likelihood method and iterative process until the best model is found. From an initial survey with 117 variables, 11 variables were found to best explain the probability of paying a bribe. Variables such as level of schooling and the influence of officials and politicians affect people's willingness to pay a bribe. Significant topics of this study, such as retaliation to favor voting and sexual favors to receive benefits, although incipient in their study, are worth further research. This work can serve as a basis to motivate studies with microdata that help to better understand specific typologies of corruption through models that predict behaviors of ordinary citizens.