¿Desigualdad y pobreza como determinantes de la confianza generalizada? Análisis con datos panel
| Autor | Jorge Cuartas Ricaurte |
| Páginas | 91-121 |
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DESARRO. SOC. 71, PRIMER SEMESTRE DE 2013, PP. X-XX, ISSN 0120-3584
Revista
Desarrollo y Sociedad
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Primer semestre 2016
PP. 91-121, ISSN 0120-3584
¿Desigualdad y pobreza como determinantes de la
confianza generalizada? Análisis con datos panel
Inequality and Poverty as Generalized Trust
Determinants? Panel Data Analysis
Jorge Cuartas Ricaurte1
DOI: 10.13043/DYS.76.2
Resumen
La confianza generalizada se ha considerado un componente principal del
capital social y se le ha atribuido generar resultados económicos favorables
para el desarrollo socioeconómico de un país. La evidencia sugiere que la des-
igualdad económica es una de las variables que mejor explican la variación de
la confianza entre países. Sin embargo, estos resultados han sido criticados por
posibles problemas de endogeneidad y por no diferenciar los efectos de la dis-
tribución de los de la cantidad de recursos. Para aportar a esta discusión, se
utilizan datos de corte transversal e instrumentan variables potencialmente
endógenas. Además, se emplea un panel de datos con 130 países en tres
momentos del tiempo para realizar estimaciones por efectos aleatorios y fijos.
Los resultados indican que un incremento de un punto porcentual en el índice
1 Asistente graduado, Escuela de Gobierno Alberto Lleras Camargo, Universidad de los Andes. Dirección:
Calle 19 n.º 3-10, torre B, edificio Barichara, oficina 1402. Correo electrónico: ja.cuartas10@uniandes.
edu.co.
Este artículo fue recibido el 19 de noviembre de 2014, revisado el 13 de abril de 2015 y finalmente
aceptado el 23 de octubre de 2015.
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de Gini reduce cerca de medio punto porcentual el porcentaje de personas que
confían en el país, mientras que la riqueza de la nación, medida con el PIB per
cápita, no tiene ningún efecto significativo sobre la confianza generalizada.
Palabras clave: confianza generalizada, capital social, desigualdad, pobreza.
Clasificación JEL: A13, O15.
Abstract
Generalized trust has been considered a principal component of social capital
and a major predictor of economic outcomes within a country. Evidence sug-
gests that income inequality is a main predictor of generalized trust across
countries. However, these results have been subject to criticisim because of
endogeneity problems and because they ignore the importance of wealth,
focusing only on the effect of inequality. In order to contribute to this dis-
cussion, I use cross-section data and instrument variables to resolve potential
endogeneity. In addition, I use panel data for 130 countries in three periods, to
estimate random and fixed effects models. My results show that an increase
of one percentage point in the Gini index leads to a decrease of half percent-
age points of the people who report generalized trust within a country. Yet
wealth, measured using the per capita GDP, has no effects on generalized trust.
Key words: Generalized trust, social capital, inequality, poverty.
JEL classification: A13, O15.
Introducción
“Virtualmente toda transacción comercial tiene en sí un elemento
de confianza (…) puede argumentarse que muchos de los retrasos
en materia económica en el mundo pueden explicarse por la falta de
confianza mutua”.
Kenneth J. Arrow (1972, p. 357). Traducción propia.
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El interés por la confianza generalizada2 tiene una larga tradición en las ciencias
sociales por ser un componente principal del capital social3. Desde la cien-
cia económica se le ha considerado fundamental por facilitar la cooperación
en dilemas sociales, donde haya una estrategia que lleve a un óptimo social
pero la estrategia dominante genere resultados socialmente ineficientes. Tam-
bién se han considerado deseables mayores niveles de confianza para reducir
costos de transacción, reforzar contratos y facilitar el crédito (Knack, 2001).
Además, se le ha atribuido ayudar a la creación de mejores políticas públicas
(Easterly, Ritzen y Woolcock, 2006; Horváth, 2013), mejorar la provisión de
bienes públicos y el interés en participación política (Knack y Keefer, 1997) e
incrementar la tolerancia hacia las minorías y los niveles de satisfacción con
la vida (Uslaner, 2002).
Sumado a esto, la evidencia empírica indica que la confianza generalizada pro-
mueve el crecimiento económico (Algan y Cahuc, 2010; Bjørnskov, 2012; Eas-
terly et al., 2006; Horváth, 2013; Knack, 2001; Knack y Keefer, 1997), conduce
a mejores instituciones formales (Easterly et al., 2006), propicia y facilita el
comercio (Greif, 1989; Yu, De Haan y Beugelsdijk, 2011), las transacciones eco-
nómicas y el acceso al crédito informal (Alesina y La Ferrara, 2002; La Ferrara,
1999), mejora la gobernanza y las políticas públicas (Knack, 2002), incrementa
la participación cívica y el cumplimiento tributario (La Porta, Lopez-de-Sila-
nes, Shleifer y Vishny, 1997), se relaciona con la reducción de la corrupción
(Uslaner, 2009) y el crimen (Glaeser, Sacerdote y Scheinkman, 1996; Kawachi,
Kennedy, Lochner y Prothrow-Stith, 1997) y mejora la forma en la que los paí-
ses enfrentan choques económicos adversos (Rodrik, 1999).
Conociendo su importancia, los investigadores han estudiado los determinan-
tes de los niveles de confianza generalizada en diferentes países y han encontrado
de forma mayoritaria que la desigualdad económica es una de las variables
explicativas fundamentales (p. ej., Bjørnskov, 2007; Knack y Keefer, 1997).
Sin embargo, tradicionalmente se han utilizado datos de corte transversal
2 Definida como la confianza en extraños o, dicho de otra forma, en gente de la cual la parte que confía
no tiene información directa.
3 Definido por Guiso, Sapienza y Zingales (2008) como el conjunto de creencias y valores que facilitan
la cooperación entre los miembros de una comunidad. Para La Porta et al. (1997) es cuán propensos
son los individuos de una sociedad a cooperar y producir resultados eficientes socialmente —y evitar
caer en situaciones similares al dilema del prisionero o del juego de los recursos comunes—. También
se le llama cohesión o tejido social.
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y regresiones por mínimos cuadrados ordinarios simples, lo que ha dejado
sin resolver potenciales problemas de endogeneidad por heterogeneidad no
observada y sin identificar con claridad la dirección de causalidad. Además, la
literatura se ha concentrado exclusivamente en observar si la distribución de
recursos (desigualdad) determina la confianza generalizada y ha ignorado que
hay razones para pensar que la cantidad de estos (pobreza) puede importar.
Sobre la hipótesis de que tanto la desigualdad como la pobreza afectan la
confianza generalizada, puede decirse lo siguiente. Primero, vivimos en un
mundo extremadamente desigual, en el cual siete de cada diez personas viven
en países donde la desigualdad ha aumentado durante los últimos años y los
85 hombres y mujeres más ricos del planeta tienen una riqueza mayor a la
que tienen en conjunto más de tres mil millones de personas entre las más
pobres del mundo (Oxfam, 2014). Desde algunos sectores de la economía se
ha defendido la desigualdad con el argumento de la eficiencia, pero se ha
ignorado que este fenómeno podría tener consecuencias adversas —como la
pérdida de capital social— que terminan impactando negativamente el desa-
rrollo de las economías y el bienestar social. La desigualdad, y en general todo
lo que incremente las distancias sociales entre individuos, tendría el poten-
cial de reducir la confianza, ya sea por problemas de información, efectos de
estratificación, una intensificación de jerarquías o sentimientos de privación
relativa. Segundo, tradicionalmente se ha relacionado la pobreza con priva-
ción material, pero en la literatura del desarrollo ha ido tomando fuerza la
idea de que también tiene consecuencias psicológicas y sociales (p. ej., Haus-
hofer, 2013), una de las cuales sería la pérdida social de confianza generali-
zada, algo que podría relacionarse, incluso, con la existencia de trampas de
pobreza (Zak y Knack, 2001).
Con este trabajo se pretende contribuir a la discusión de los determinantes
de la confianza generalizada. Para esto, se utiliza una base de datos nueva, de
tipo panel, con la cual se pueden controlar problemas de endogeneidad, y se
incluye explícitamente una variable que captura la riqueza/pobreza a nivel
agregado del país para poder concluir si lo relevante es la cantidad o la dis-
tribución de recursos, o ambas. Para el análisis empírico se usan datos de los
países. Se llevan a cabo las estimaciones con efectos aleatorios y fijos, algo
nuevo en esta literatura donde tradicionalmente se han utilizado datos de
corte transversal. Para probar la robustez de las estimaciones, se incluyen
como controles variables mencionadas en la literatura y se prueban diferen-
tes especificaciones de los modelos.
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Los resultados, principalmente de las estimaciones de efectos fijos con datos
panel, indican que la desigualdad económica impacta en forma negativa los
niveles de confianza generalizada, mientras que el producto interno bruto
(PIB) per cápita no tiene ningún efecto. En particular, lo encontrado sugiere
que un incremento de un punto porcentual en el índice de Gini conduce a
una reducción de medio punto porcentual en el porcentaje de personas que
confían en el país. Además, no se encuentra evidencia de que existan efectos
diferenciados en el impacto de la desigualdad, dada la riqueza de los países.
Lo que resta de este documento se desarrolla como sigue. Primero, se discuten
brevemente, desde una revisión de la literatura, los posibles determinantes de
la confianza generalizada y se consideran, en particular, las razones por las
que tanto la desigualdad como la pobreza pueden impactar negativamente
dicha variable. En seguida se presenta una descripción de los datos, junto a la
estrategia empírica del trabajo. Después, se entregan los principales resultados
de la investigación y se estiman diversos modelos con datos de corte trans-
versal y panel. Para terminar, se discuten los resultados y se entregan algunas
conclusiones y recomendaciones para futuras investigaciones.
I. Desigualdad y pobreza como determinantes
de la confianza generalizada
El concepto de capital social empezó a ganar gran atención en las ciencias
sociales, en particular en la economía, desde el trabajo de 1993 de Robert Put-
nam, Making democracy work, utilizado para explicar las diferencias entre el
desempeño económico del norte y sur de Italia (Guiso et al., 2008). A su vez,
la confianza generalizada se ha considerado un componente importante del
capital social (Alesina y La Ferrara, 2002) y se ha empleado extensamente en
investigación económica (p. ej., Easterly et al., 2006; Knack y Keefer, 1997; La
Porta et al., 1997).
De forma tradicional se ha medido la confianza generalizada mediante datos
obtenidos en encuestas de valores sociales, en las que se formula la siguiente
pregunta: “En general, ¿diría usted que se puede confiar en la mayoría de la gente
o que nunca se es lo suficientemente prudente al tratar con los demás?”. Con
dichos datos es posible medir a nivel individual si la persona confía en extraños o
no y, además, agregando el porcentaje de personas que confían, se puede conocer
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el nivel de confianza generalizada de cada país. Esta forma de medición se ha
considerado válida en la literatura sobre capital social (Knack y Keefer, 1997)
y, más recientemente, se ha demostrado de un modo empírico que en efecto
lo es, con ayuda de experimentos económicos (p. ej., Johnson y Mislin, 2012).
Las encuestas de valores muestran que los niveles de confianza tienen gran
variación, tanto entre individuos como entre países. La figura 1 muestra la dis-
tribución mundial de la confianza generalizada para los 130 países que com-
ponen la base de datos de este trabajo (véase el listado del anexo 1). Resulta
notable cómo los países nórdicos (Dinamarca, Finlandia, Islandia, Noruega y
Suecia) son los que más disfrutan de capital social, mientras que en Latino-
américa y África, por el contrario, predomina la desconfianza.
Figura 1. Porcentaje de personas que confían por país
Fuente: elaboración propia con base en World Values Survey (WVS, 2009) y Robbins (2013).
Esta gran variabilidad entre los países se ha explicado mediante variables que
reflejan el fraccionamiento social o que están relacionadas con la calidad de las
instituciones. Respecto a las primeras, es plausible que la gente confíe más en
quienes son más similares a ellos, por lo que puede esperarse que todo lo que
incremente las distancias sociales entre individuos reduzca la confianza. Sobre
esto, Knack y Keefer (1997) argumentan que las sociedades polarizadas generan
mayores distancias entre las preferencias individuales, por lo que las expecta-
tivas de sus ciudadanos respecto a cómo otros se comportarían serán inciertas.
Otro punto por considerar es que los miembros de las sociedades polariza-
das se sienten menos identificados con los demás, lo cual puede conducir a
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actividades enfocadas en perseguir beneficios individuales, sin importar que
esto se dé a costa del bienestar de otros. Robbins (2012) menciona al respecto
que una sociedad menos fraccionada infunde “la impresión de que cada ciuda-
dano tiene las mismas posibilidades de éxito y fracaso, lo que crea un sentido
de destino compartido, cohesión colectiva y solidaridad de grupo que generan
una confianza generalizada” (p. 2).
Entre las variables que reflejan el fraccionamiento social, una de las más dis-
cutidas y con mayor evidencia empírica es la desigualdad económica, sobre
la cual casi se ha llegado al consenso de que una mayor desigualdad produce
menores niveles de confianza. Esto implica que la desigualdad, que ha sido
defendida con el argumento de la eficiencia, genera un impacto psicosocial
que lleva a la destrucción del capital social (Elgar, 2010). A continuación se
exponen brevemente algunas de las razones que justifican dicha relación.
Primero, como la desigualdad crea mayores distancias entre los individuos,
también produce mayor incertidumbre respecto al comportamiento de los
demás, lo cual conduce a menores niveles de confianza. Sobre esto, Jordahl
(2007) menciona que en sociedades desiguales hay menos información sobre
otras personas, particularmente las pertenecientes a clases sociales diferen-
tes. Zak y Knack (2001) formalizan este argumento con un modelo teórico de
agente-principal, donde una mayor desigualdad económica genera más dis-
tancias entre individuos y menores niveles de confianza generalizada.
Sumado a esto, en sociedades desiguales se produce un efecto de estratifica-
ción; es decir, que en presencia de grandes diferencias en la distribución de los
ingresos los individuos de distintas clases sociales viven, trabajan y estudian
en lugares muy distintos (Steijn y Lancee, 2011). Esto lleva a que las perso-
nas de una clase rara vez se encuentran con los de otra, lo que resulta en un
ambiente de desconfianza entre ellos. Este argumento va de la mano con el
hecho de que cuando distintos agentes se encuentran en forma repetida, se
generan incentivos para cooperar y construir reputación. Sin embargo, si per-
sonas de diferentes clases sociales se encuentran poco entre sí, dichos incen-
tivos desaparecen, lo cual impacta adversamente la confianza (Jordahl, 2007).
Segundo, la desigualdad intensifica las jerarquías y los conflictos sociales de
clases, que llevan a la desconfianza (Elgar, 2010). Es posible que las clases más
bajas en la escala de ingresos puedan sentirse explotadas por las clases altas
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y tener una percepción de injusticia, por lo que desconfiarían de los demás
(Jordahl, 2007). Estos conflictos sociales, causados por la desigualdad, llevan
a la gente a identificarse menos con personas de otros estratos socioeco-
nómicos, por lo cual también incurrirán con mayor probabilidad en activida-
des enfocadas en buscar beneficios económicos individuales, aun a costa del
bienestar de otros (Uslaner, 2009).
Tercero, la desigualdad económica provoca sentimientos de privación relativa
y, por ende, consecuencias psicosociales que llevan a los individuos a confiar
menos (Elgar, 2010). Por ejemplo, cuando las personas —particularmente quie-
nes están en situación de pobreza— tienen la percepción de que la sociedad
en la que viven es muy desigual, pueden sentirse sin poder o control sobre
sus propios destinos, ser más pesimistas y considerar que sus necesidades no
se ven reflejadas en el sistema político, lo que en conjunto causa que confíen
menos en los demás (Uslaner y Brown, 2005).
En la literatura hay evidencia de que efectivamente hay una correlación entre
la desigualdad económica y la confianza generalizada: Knack y Keefer (1997)
concluyen que existe una relación negativa entre estas variables al utilizar
datos de 29 naciones, en su mayoría industrializadas. Zak y Knack (2001) lle-
gan a la misma conclusión con una muestra de 41 países, al igual que Bjørns-
kov (2007), con una de 76 países, Alesina y La Ferrara (2002), con una muestra
representativa de 1.500 personas en Estados Unidos, y Steijn y Lancee (2011),
con datos de 18.119 individuos en 20 países industrializados. Sin embargo,
estos trabajos tienen dos debilidades que deben considerarse: a) emplean
datos de corte transversal, con los que resulta difícil identificar la causalidad
y es muy probable incurrir en problemas de endogeneidad por heterogenei-
dad no observada; b) las muestras que utilizan son muy seleccionadas —en su
mayoría de los países industrializados—, por lo cual los resultados que obtie-
nen pueden no tener validez externa. Esto refleja la necesidad de buscar una
nueva estrategia empírica que contemple nuevos datos, para así solucionar
los problemas mencionados y ver el efecto causal de la desigualdad sobre la
confianza generalizada.
Otro problema recurrente en la literatura ha sido concentrarse exclusivamente
en la distribución (desigualdad), ignorando la cantidad de recursos (pobreza),
lo cual también puede originar sesgos en las estimaciones. Por ejemplo, Delhey
y Newton (2005) consideran en sus estimaciones una variable que captura la
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desigualdad y otra para la riqueza, pero nunca las incluyen de manera simul-
tánea en sus modelos. Otros trabajos, como el de Bjørnskov (2007), utilizan el
nivel de recursos del país (PIB per cápita) tan solo como una variable instru-
mental sin probar su validez y pasan por alto el hecho de que es posible que
sea endógena y tenga un efecto directo sobre el nivel de confianza genera-
lizada. Para solucionar estos problemas es necesario incluir una variable que
capture la cantidad de recursos. A continuación se exponen algunas de las
razones sobre la importancia de considerar una variable de esta naturaleza.
En primer lugar, las personas en situación de pobreza son más vulnerables al no
contar con mecanismos de aseguramiento formal y no poder cubrir sus nece-
sidades básicas, razón por la que probablemente estarían menos dispuestas
a tomar el riesgo de confiar en otros. Steijn y Lancee (2011) explican al res-
pecto que en países ricos la gente enfrenta menos riesgos, por lo que son más
propensos a confiar en los demás. Esta idea indicaría que un mayor nivel de
confianza estaría capturando diferencias en la aversión relativa al riesgo, la
cual tendería a disminuir a medida que el ingreso aumenta (Bjørnskov, 2007).
Además, en la economía del desarrollo ha tomado fuerza la idea de que la
pobreza no solo tiene consecuencias materiales, sino también psicológicas y
sociales que pueden explicar la existencia de trampas de pobreza. Por ejem-
plo, Haushofer (2013), utilizando datos de corte transversal de World Values
Survey (WVS), de 114.378 personas en 43 países, encuentra una correlación
entre una menor confianza generalizada y la pobreza, con una menor moti-
vación intrínseca, sentimientos de soledad y menos actitudes prosociales. Lo
anterior implica que la privación material puede afectar la salud socioemo-
cional de los individuos y, en particular para el tema que nos ocupa, reducir
la confianza generalizada.
Dado esto, puede plantearse la hipótesis de que la pobreza no solo tiene con-
secuencias materiales sino también psicológicas y sociales. De ser este el caso,
y conociendo la importancia de la confianza para el desarrollo económico, la
hipótesis de una trampa de pobreza de baja confianza resulta plausible: los
individuos en situación de pobreza confían menos, por lo que están dispuestos
a tomar menos riesgos en el trato con los demás y desconfían de las ayudas o
consejos que puedan ofrecerles, algo que a su vez impacta su ingreso futuro
mediante múltiples canales. Entender si efectivamente este es el caso podría
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ayudar a la reformulación de muchas intervenciones sociales que no estarían
teniendo suficiente eficacia por problemas de falta de confianza4.
Por último, como ya se mencionó, la desigualdad genera sentimientos de pri-
vación relativa, principalmente en los sectores más pobres de la sociedad. Esto
implica que es posible que la desigualdad tenga efectos diferenciados, dada la
riqueza de cada país. Por ejemplo, en países con un PIB per cápita elevado, la des-
igualdad podría no tener ningún impacto en la confianza generalizada, mientras
que en los más pobres podría ser relevante. Por esta razón, resulta importante
considerar explícitamente una variable como el PIB per cápita, que permita
diferenciar los efectos de la cantidad de los de la distribución de recursos.
A. Otros determinantes de la confianza generalizada
Fuera de la distribución y la cantidad de recursos, hay otras variables que
pueden afectar el nivel de confianza generalizada de un país. Para obtener
estimaciones robustas e insesgadas se incluyeron como controles algunas de
ellas, que a continuación se justifican brevemente.
Primero, el nivel educativo de una nación puede determinar cuánto confían
sus habitantes. Por un lado, en el sistema educativo es donde se construyen
las bases de la confianza, porque allí los individuos aprenden a interpretar
mejor la información que la sociedad ofrece y se hacen más conscientes de
las consecuencias de sus acciones (Knack y Keefer, 1997). Por otro lado, como
lo afirma Bjørnskov (2007), en el ambiente educativo los individuos socializan
gran parte de su tiempo, con lo cual adquieren actitudes sociales positivas y
empiezan a confiar más en extraños. Easterly et al. (2006) argumentan que
la educación promueve la idea del contrato social, provee un ambiente donde
los individuos aprenden a respetar los contratos y alecciona sobre las conse-
cuencias de romperlos, lo que mejora la confianza generalizada.
Segundo, las instituciones económicas y políticas pueden ser relevantes. Tanto
Berggren y Jordahl (2006) como Fisher (2008) entregan evidencia de cómo las
4 Como ejemplo, se puede pensar en los muchos casos relacionados con la salud, donde a pesar de existir
una oferta de medicamentos y vacunas subsidiadas o incluso gratuitas, los potenciales beneficiarios
no los utilizan. Una hipótesis para explicar esto es que ellos sencillamente no confían en los demás,
por lo que no acceden a bienes y servicios que podrían favorecerlos. Bertrand, Mullainathan y Shafir
(2004) presentan una discusión al respecto.
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instituciones de libre mercado (y la competencia) fomentan la confianza gene-
ralizada. Esto con el argumento de que los agentes interactúan más y el mer-
cado se encarga de corregir y castigar (incluso excluir) a quienes se comportan
de forma fraudulenta, lo que causa que los individuos se sientan protegidos
y decidan confiar. Para Zak y Knack (2001) y Robbins (2012) las instituciones
políticas (y particularmente, la democracia) y las libertades civiles también
resultan determinantes.
Tercero, otras variables que reflejan la polarización y pueden impactar los
niveles de confianza generalizada, aparte de la desigualdad económica, son el
fraccionamiento étnico y el lingüístico (p. ej., Alesina y La Ferrara, 2002; Eas-
terly et al., 2006), que muestran cuán heterogéneos son los miembros de una
sociedad. La evidencia indica que dichas variables tienen un impacto negativo
sobre la confianza generalizada, por lo cual deben ser consideradas.
Cuarto, algunos hechos históricos pueden resultar relevantes por haber dejado
consecuencias persistentes en las instituciones y la cultura, como haber funcio-
nado bajo un régimen comunista o haber sido una colonia europea. En primer
lugar, como lo reporta Bjørnskov (2007), de acuerdo con la teoría del dicta-
dor de Paldam y Svendsen, los bajos niveles de confianza en Europa oriental
y central son el resultado de las políticas represivas del comunismo. Para jus-
tificar esto, el autor utiliza como ejemplos algunas agencias de inteligencia
instauradas en los países comunistas, donde los principales informantes eran
ciudadanos del común, lo cual creó un clima de desconfianza que persiste
aún en la actualidad.
De igual forma, el colonialismo europeo pudo tener consecuencias sobre los
niveles de confianza actuales a través de dos canales: el legado institucional
(argumento de autores como Acemoglu, Johnson y Robinson, 2001) y el legado
cultural (Nunn, 2012). Sobre el segundo canal, Nunn y Wantchekon (2011)
concluyen, mediante un análisis cuantitativo, que el comercio transatlántico
de esclavos africanos durante el colonialismo generó efectos permanentes en
los niveles de confianza generalizada, lo que muestra, en particular, que los
individuos cuyos ancestros fueron explotados con mayor severidad son más
desconfiados hoy. Una explicación que los autores dan para esto, es que en
medio del comercio esclavista se produjo una cultura de desconfianza en la
que los individuos temían que incluso sus propios amigos y familiares los ven-
dieran como esclavos. Para Nunn y Wantchekon esta cultura de desconfianza
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persiste hoy en día y es una de las causantes del pobre desarrollo económico
de dicho continente.
Quinto, un argumento que data desde Max Weber, es que la religión afecta
el desempeño económico (Acemoglu et al., 2001). Como confiar se considera
un valor moral/cultural, el efecto de distintas religiones, cuyas enseñanzas
inculcan actitudes para la interacción social y el funcionamiento del Estado,
pueden afectar el nivel de confianza generalizada y por ese canal también el
desempeño de las economías. Sobre esto, al hacer referencia a Putnam (1993),
La Porta et al. (1997) mencionan que religiones con una estructura jerárquica,
como el catolicismo e islam, originan lazos verticales de autoridad en vez de
horizontales de compañerismo, lo cual termina mermando la confianza gene-
ralizada. La evidencia existente (p. ej., Bjørnskov, 2007; Knack y Keefer, 1997;
La Porta et al., 1997) apunta a que esas dos religiones efectivamente tienen
efectos perniciosos sobre la confianza, mientras que el protestantismo (tal
como lo asegura Weber) y las religiones orientales fomentarían una mayor
confianza en sus miembros.
Por último, en diversas investigaciones se ha considerado que un sistema de
monarquía constitucional puede mejorar la confianza generalizada. Sobre esto,
Bjørnskov (2007) expresa:
Tener una familia real o imperial puede brindar estabilidad política y
social y ser un fuerte símbolo de unidad —algo que personas de dife-
rentes segmentos sociales, razas, religiones y etnias tienen en común—.
Un Estado encabezado por la realeza también puede constituir una
conciencia nacional común. (…) De forma alternativa, la existencia
de una monarquía puede reflejar las profundidades históricas de la
confianza, como Putnam (1993) argumenta en el caso de Italia. Por
ejemplo, mientras Francia desechó su monarquía en la extremada-
mente violenta revolución de 1789, ninguna figura política o miem-
bro de la familia real de Dinamarca han sido asesinados desde 1286.
Otros países con un alto nivel de confianza, como Noruega, Finlandia
y los Países Bajos, igualmente han tenido historias políticas pacíficas,
mientras que al mismo tiempo políticos y miembros de la familia real
en estas sociedades tradicionalmente han mostrado una sobresaliente
accesibilidad al público [p. 8].
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II. Datos y estrategia empírica
Para esta investigación se cuenta con una base de datos construida a partir
de diversas fuentes, que incluye información sobre confianza generalizada,
PIB per cápita, desigualdad económica, instituciones políticas y económicas,
educación y variables demográficas, entre otras. A diferencia de la literatura
anterior, esta no es de corte transversal, sino un panel desbalanceado que
incluye 130 países en tres momentos del tiempo. La información se organiza
de esta forma considerando las tres fases del sondeo WVS utilizadas (1995-
1998, 1999-2004, 2005-2009). La base de datos tiene como virtudes la inclu-
sión de un mayor número de países respecto a lo que se ha hecho en trabajos
anteriores, una muestra más balanceada entre países desarrollados y en desa-
rrollo y la estructura de panel que facilita identificar causalidad y controlar
por heterogeneidad no observada.
Para medir el nivel de confianza generalizada de cada país, se utiliza el porcen-
taje de individuos que respondieron que se puede confiar en la mayoría de las
personas frente a la pregunta: “En general, ¿diría usted que se puede confiar
en la mayoría de la gente o que nunca se es lo suficientemente prudente al
tratar con los demás?”, con base en la información de WVS y los datos compi-
lados por Robbins (2013) de otras encuestas de valores. Por otra parte, para la
desigualdad económica se toman los valores de Solt (2009) del índice de Gini.
La figura 2 muestra la relación entre confianza generalizada y desigualdad
económica, que resulta ser negativa. Como proxy de riqueza de cada país se
utiliza el PIB per cápita (PPP —paridad del poder adquisitivo, por sus siglas en
inglés—, constante 2005) del Banco Mundial para el año 2014 que, como se ve
en la figura 3, parece tener una relación positiva con la confianza generalizada.
Como variables de control para las regresiones econométricas, se utiliza infor-
mación demográfica del Banco Mundial para el año 2014, el promedio de años
de escolaridad por país de Barro y Lee (2013), el indicador de corrupción 2014 de
Transparency International, los indicadores de derechos políticos y libertades
civiles 2014 de Freedom House, el índice de libertad económica 2014 de Heri-
tage, el cual incluye información sobre protección a los derechos de propiedad,
tamaño del Gobierno y libertad de comercio, el indicador de estabilidad polí-
tica de Kaufmann, Kraay y Mastruzzi (2010), el indicador de fraccionamiento
étnico y lingüístico de Alesina y La Ferrara (2002) y otra información histó-
rica y de composición religiosa de los países del sistema de información de la
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DESARRO. SOC. NO. 76, BOGOTÁ, PRIMER SEMESTRE DE 2016, PP. 91-121, ISSN 0120-3584
Agencia Central de Inteligencia de los Estados Unidos (CIA, 2014). El cuadro
1 presenta estadísticas descriptivas de las principales variables. En el anexo
2 puede encontrarse una descripción detallada de las variables y sus fuentes.
Figura 2. Confianza generalizada y desigualdad económica
Confianza
0
20
40
60
80
20 30 40 50 60
Coeficiente de Gini
CHN
SWE
NOR
JPN
BOL
PRY
TUR
MEX
PAN
ARG
NZL
FIN
BIH
COL
BRA
DOM
RUS
VEN
PER
CRY
CHL
NIC
HND
SLV
ECU
ARM
URY
NGA
AUS CHE IND
USA
GEO
MDA
DEU
MKD
SVN POL AZE
LTU
LVA
ROM
EST
HUN
HRV ALB
SVK
GBR
ESP
KOR
BLR
BHI
Fuente: elaboración propia con base en WVS (2009) y Solt (2009).
Para el análisis econométrico se emplean tres métodos de estimación: a) míni-
mos cuadrados ordinarios (MCO), con datos de corte transversal y MCO en
panel con b) efectos aleatorios y c) efectos fijos. Para comenzar, se estima un
modelo similar a los presentados en la literatura, utilizando datos de corte
transversal, donde la proporción de personas que confían en el país j (Con-
fianzaj) depende de la desigualdad económica (Ginij ), la riqueza del país (PIBj)
y de un vector de variables de control (Xj):
Confianza Gini PIB X
j j j j j
= α + α +α + β + ε
0 1 2 (1)
De acuerdo con el marco teórico, la estimación que se propone puede tener pro-
blemas de endogeneidad por doble causalidad entre la confianza generalizada
Jorge Cuartas Ricaurte 105
DESARRO. SOC. NO. 76, BOGOTÁ, PRIMER SEMESTRE DE 2016, PP. 91-121, ISSN 0120-3584
Figura 3. Confianza generalizada y PIB per cápita
Confianza
0
20
40
60
80
0 10.000 20.000 30.000 40.000
PIB per cápita
CHN
SWE
NOR
FIN
NED
JPN
CHE
EUA
AUS DEU
GBR
ESP
KOR
CZE
SVN
BRA
TUR
PER
IND
PHL MKD
COL VEN
ARG
MEX
UKR
SVK
HUN
BOL
BIH DOM
MDA HRV
ECU
NGA
SRB
BGR
CHN
PRY CHL
CRI
Fuente: elaboración propia con base en WVS (2009) y los indicadores de desarrollo mundial 2014 del
Banco Mundial.
y algunas variables, particularmente el PIB y las relacionadas con instituciones.
Para solucionar este problema, garantizar estimadores insesgados e identificar
causalidad, se realiza una estimación con mínimos cuadrados en dos etapas
(MC2E), utilizando como instrumentos la probabilidad de contraer malaria y
la proporción de tierra en 100 km de costa de McArthur y Sachs (2001), una
dummy que toma el valor de 1 si hay prevalencia de casos de fiebre amarilla en
el país y el logaritmo de la tasa de mortalidad de europeos adultos en el siglo
XIX de Acemoglu et al. (2001), y una dummy que toma el valor de 1 si el país
no tiene litoral con base en información de la CIA (2014). Estos instrumentos
satisfacen las condiciones de relevancia (explican las variables endógenas) y
exogeneidad ( = 0,89, de acuerdo con el test de sobreidentificación basado
en Sargan [1958] y Basmann [1960], con la hipótesis nula de que los instru-
mentos son exógenos), por lo cual pueden considerarse válidos.
No obstante, el modelo anterior no permite sacar provecho de la estructura
de datos panel, por lo que también se llevan a cabo estimaciones con efectos
106
DESARRO. SOC. NO. 76, BOGOTÁ, PRIMER SEMESTRE DE 2016, PP. 91-121, ISSN 0120-3584
Cuadro 1. Estadísticas descriptivas
Variable Obs. Promedio Desv. Est. Mín. Máx.
Confianza generalizada 281 25,63 14,09 2,80 76,12
Desigualdad (Gini) 270 37,88 9,35 21,87 66,63
PIB per cápita (log) 273 8,86 1,13 6,42 11,13
Educación 250 7,92 2,72 1,02 13,19
Población (log) 278 16,39 1,61 11,30 20,99
Personas por km2279 215,76 766,10 2 6,539
Derechos políticos 276 4,07 1,94 0 6
Libertades civiles 276 3,97 1,60 0 6
Libertad económica 262 61,33 10,15 29,4 89,8
Estabilidad política 280 -0,01 0,94 -2,5 1,63
Derechos de propiedad 262 54,09 23,21 10 95
Tamaño del Gobierno 262 63,50 25,18 0 99,1
Libertad de comercio 262 68,88 14,00 0 90
Diversidad étnica 275 0,39 0,23 0 0,93
Diversidad lingüística 272 0,34 0,26 0 0,92
Pasado colonial 279 0,49 0,50 0 1
Comunista 281 0,27 0,45 0 1
Monarquía 281 0,17 0,37 0 1
Protestante 274 0,17 0,38 0 1
Católico 274 0,38 0,49 0 1
Musulmán 274 0,20 0,40 0 1
Nota: véase el anexo 2 para la descripción y fuentes de los datos.
aleatorios. En esta estructura, la proporción de personas que confían en el
país j y en el momento t depende de la desigualdad, la riqueza, un vector de
controles que varían en el tiempo (Xj,t ), un vector de controles fijos o que no
varían en el tiempo (Zj ), una constante (0 ), un efecto individual o error cons-
tante en el tiempo (mj) y un error aleatorio (j,t ).
Confianza Gini PIB X Z
j t j t j t j t j j j t, , , , ,
= α +α +α + β + θ + µ + ε
0 1 2 (2)
La virtud de este modelo radica en poder incluir variables explicativas que no
cambian en el tiempo. Sin embargo, para que la estimación sea consistente,
el efecto individual no puede estar correlacionado con las variables explica-
tivas. En caso de que dicho supuesto no se cumpla, para evitar problemas de
Jorge Cuartas Ricaurte 107
DESARRO. SOC. NO. 76, BOGOTÁ, PRIMER SEMESTRE DE 2016, PP. 91-121, ISSN 0120-3584
endogeneidad por heterogeneidad no observada, se realizan estimaciones por
efectos fijos, donde la proporción de personas que confían en el país j en el
momento t depende de la desigualdad, la riqueza, un vector de controles que
varían en el tiempo y un error aleatorio.
Confianza Gini PIB X
j t j j t j t j t j t, , , , ,
= α + α +α + β + ε
1 2 (3)
De esta forma se garantiza que los estimadores sean consistentes e insesga-
dos, ya que se controla por características fijas observadas y no observadas de
cada país, y se elimina el efecto individual que potencialmente podría estar
correlacionado con las variables explicativas. Dicho de otra forma, con este
tipo de estimación es posible eliminar el problema de las variables omitidas y,
por la estructura de panel, de doble causalidad, se asegura que los estimado-
res sean insesgados. Como la base de datos es un panel desbalanceado, no se
puede realizar la estimación de efectos fijos mediante primeras diferencias,
por lo que se emplea una estimación within (i. e., restando la media).
Por último, de acuerdo con el marco teórico, es posible que existan efectos
heterogéneos en el impacto de la desigualdad, dada la riqueza del país. Es
decir, los efectos de la desigualdad económica sobre los niveles de confianza
generalizada podrían ser diferenciados, dado el nivel del PIB per cápita de cada
país. Para probar si este es el caso, se estima la ecuación (4) por efectos fijos.
En esta, se incluyen como variables independientes el índice de Gini, un vector
de variables indicativas de los quintiles del PIB per cápita (Qk,j,t , donde k = 2,
3, 4, 5, siendo 5 el grupo de países con un PIB per cápita más alto), un vector
de interacciones entre el Gini y el vector de variables indicativas de quintiles
del PIB per cápita (Ginij,t * Qj,t ), y un vector de variables de control.
Confianza Gini Q Gini Q X
j t j j t k j t j t k j t j t, , , , , , , ,
= α + α + δ + + β +
θ
1( )*εεj t, (4)
En este modelo, 1 captura el efecto de la desigualdad económica sobre los
niveles de confianza generalizada. Por su parte, el vector de coeficientes q
reflejará impactos heterogéneos dados diferentes niveles de PIB per cápita.
En particular, supongamos que 1 resulta ser negativo y estadísticamente sig-
nificativo, y que el coeficiente de la interacción entre el índice de Gini y Q5
(grupo de países más ricos) resulta ser positivo y significativo. Esto indica-
ría que si bien la desigualdad impacta adversamente los niveles de confianza
generalizada, en países más ricos dicho impacto es menor.
108
DESARRO. SOC. NO. 76, BOGOTÁ, PRIMER SEMESTRE DE 2016, PP. 91-121, ISSN 0120-3584
III. Resultados
En el cuadro 2 se encuentran los resultados de estimar la ecuación (1) mediante
MCO y MC2E, utilizando datos de corte transversal. La columna 1 presenta el
modelo más sencillo posible, donde la confianza generalizada depende exclu-
sivamente de la desigualdad y el PIB per cápita (no incluye controles). Los
resultados indican que un mayor nivel de desigualdad disminuye la confianza,
mientras que el PIB per cápita la incrementa; ambas variables son significa-
tivas. Sin embargo, en este primer modelo solo se ven correlaciones y puede
haber sesgos importantes por omisión de variables5.
En el modelo 2 se incluye un grupo de variables de control, entre ellas densidad
poblacional, porcentaje de la población que vive en áreas urbanas, índices de
estabilidad política (y ausencia de violencia y terrorismo), libertad económica,
derechos políticos, libertades civiles, fraccionamiento étnico y lingüístico y varia-
bles binarias para países que fueron comunistas, colonias europeas o monarquías
constitucionales, y para catolicismo, protestantismo o islamismo como religión
mayoritaria. Los resultados muestran que una mayor desigualdad disminuye la
confianza generalizada (p < 0,01), mientras que el PIB per cápita resulta tener
un signo contraintuitivo y ser no significativo.
Cuadro 2. Resultados con datos de corte transversal
MCO IV
1 2 3 4 5
Desigualdad -0,616***
(0,158)
-0,622***
(0,171)
-0,620***
(0,191)
-0,602***
(0,184)
-0,908*
(0,496)
PIB per cápita (ln) 4,014***
(0,968)
-1,061
(2,272)
-1,742
(2,653)
-2,180
(2,844)
0,213
(28,192)
Controles NO SÍ SÍ SÍ SÍ
Observaciones 107 98 87 87 35
R cuadrado 0,32 0,61 0,65 0,65 0,69
F-estadístico 17,40 7,57 6,96 6,42 6,07
Nota: errores estándar robustos entre paréntesis; *** p < 0,01, ** p < 0,05, * p < 0,1.
5 La inclusión de esta estimación es relevante para notar cuán robusto es el estimador de la desigualdad,
independientemente de la especificación del modelo.
Jorge Cuartas Ricaurte 109
DESARRO. SOC. NO. 76, BOGOTÁ, PRIMER SEMESTRE DE 2016, PP. 91-121, ISSN 0120-3584
El modelo 3 utiliza las mismas variables de control e incluye el promedio de
años de escolaridad (con lo que se eliminan once países para los cuales no hay
datos), lo cual, como se puede ver, no tiene mayores consecuencias en los esti-
madores de interés. El modelo 4 tiene una especificación diferente, donde en
vez de incluir el índice de libertad económica se consideran exclusivamente dos
componentes de este que se han tenido más en cuenta en la literatura: la pro-
tección a los derechos de propiedad y la libertad comercial. Los resultados mues-
tran que esta especificación no afecta de manera importante los resultados.
Por último, en el modelo 5 se utiliza una estimación por MC2E y se instrumen-
tan las variables que de acuerdo con el marco teórico son endógenas (PIB per
cápita, educación y las relacionadas con instituciones). Los resultados indi-
can que el efecto de la desigualdad sobre la confianza generalizada es mayor
a lo encontrado sin instrumentar, lo que muestra que prácticamente existe
una relación uno a uno entre el coeficiente de Gini y el porcentaje de perso-
nas que confían por país. Por otra parte, el PIB per cápita, a pesar de tener el
signo esperado, sigue siendo no significativo.
Ahora, para observar cómo la variación entre países a través del tiempo de la
desigualdad y el PIB per cápita afectan la confianza generalizada, se utilizan
datos de tipo panel. Con esto se puede identificar causalidad y evitar proble-
mas de endogeneidad, que no se solucionan con variables instrumentales si
los instrumentos son débiles o no son totalmente exógenos. Para comenzar,
de acuerdo con la prueba de Hausman, el efecto individual está correlacio-
nado con las variables explicativas, por lo cual las estimaciones deberían reali-
zarse con efectos fijos (c2 = 19,78, con lo que se rechaza la hipótesis nula). Sin
embargo, para poder comparar, se utilizan tanto efectos fijos como aleatorios.
El cuadro 3 presenta los resultados de las estimaciones. En la columna 1 se
encuentra la estimación del modelo más sencillo posible, donde la confianza
generalizada depende tan solo de la desigualdad y el PIB per cápita (sin con-
troles). De acuerdo con este modelo, un incremento de una unidad en el Gini
neto genera una reducción de 0,414 puntos porcentuales en las personas que
confían en el país (con efectos fijos). El PIB per cápita, por su parte, tiene un
signo positivo y es significativo. Sin embargo, es necesario explorar modelos
que consideren controles para obtener estimadores insesgados.
110
DESARRO. SOC. NO. 76, BOGOTÁ, PRIMER SEMESTRE DE 2016, PP. 91-121, ISSN 0120-3584
Cuadro 3. Resultados con datos panel
EA EF EA EF EA EF
1 2 3
Desigualdad -0,502***
(0,113)
-0,414**
(0,211)
-0,477***
(0,173)
-0,470*
(0,284)
-0,461***
(0,171)
-0,505*
(0,278)
PIB per cápita (ln) 3,425***
(0,924)
2,424
(2,220)
1,531
(1,793)
3,837
(3,428)
1,648
(1,852)
-0,382
(4,030)
Controles NO NO SÍ SÍ SÍ SÍ
Observaciones 246 246 213 213 213 213
R cuadrado 0,31 0,31 0,36 0,12 0,37 0,15
Nota: errores estándar robustos entre paréntesis; *** p < 0,01, ** p < 0,05, * p < 0,1.
EA = efectos aleatorios, EF = efectos fijos.
La columna 2 muestra los resultados de la estimación con controles, entre los
que están densidad poblacional, porcentaje de la población que vive en áreas
urbanas, índices de estabilidad política (y ausencia de violencia y terrorismo),
protección a los derechos de propiedad, derechos políticos y libertades civi-
les. Los resultados, ya sea con efectos aleatorios o fijos, indican que la des-
igualdad tiene un efecto negativo y similar a lo encontrado con otros modelos
sobre la confianza generalizada, mientras que el PIB, a pesar de tener el signo
esperado, resulta ser no significativo. Por último, en la columna 3 se inclu-
yen, fuera de los controles del modelo 2, efectos fijos de tiempo, con lo cual
se obtienen resultados muy similares.
Para terminar, el cuadro 4 presenta los resultados de estimar la ecuación (4),
en la cual se incluyen interacciones entre el índice de Gini e indicadores de
quintiles del PIB per cápita. Los resultados indican que, independientemente
de la especificación del modelo: (1) sin controles, (2) con controles y (3) con
efectos fijos de tiempo, la desigualdad económica impacta negativamente los
niveles de confianza generalizada. Por otra parte, los coeficientes de las inte-
racciones resultan ser estadísticamente no significativos, con lo cual puede
descartarse la hipótesis de que la desigualdad tiene efectos diferenciados
según la riqueza del país.
IV. Discusión
Desde el trabajo seminal de Knack y Keefer (1997), diversas investigaciones han
entregado evidencia robusta sobre las consecuencias del capital social y, en
Jorge Cuartas Ricaurte 111
DESARRO. SOC. NO. 76, BOGOTÁ, PRIMER SEMESTRE DE 2016, PP. 91-121, ISSN 0120-3584
Cuadro 4. Resultados con efectos fijos incluyendo interaccionesa
123
Desigualdad -0,575*
(0,355)
-0,619*
(0,367)
-0,622*
(0,360)
Desigualdad*Q2 0,092
(0,368)
0,099
(0,374)
0,083
(0,367)
Desigualdad*Q3 0,197
(0,416)
-0,017
(0,430)
-0,035
(0,422)
Desigualdad*Q4 0,076
(0,459)
-0,052
(0,465)
-0,042
0,456)
Desigualdad*Q5 0,383
(0,641)
0,302
(0,638)
0,243
(0,625)
Q2 -4,329
(15,555)
-4,905
(15,857)
-5,354
(15,576)
Q3 -6,144
(17,288)
4,147
(18,021)
2,959
(17,685)
Q4 -1,316
(19,040)
6,425
(19,455)
3,718
(19,218)
Q5 -3,128
(22,946)
3,278
(23,094)
1,815
(22,702)
Controles NO SÍ SÍ
Efectos fijos de tiempo NO NO SÍ
Observaciones 246 235 235
R cuadrado 0,37 0,20 0,12
Nota: errores estándar robustos entre paréntesis; *** p < 0,01, ** p < 0,05, * p < 0,1.
a Qk, con k = 2,3,4,5, hace referencia a los indicadores de quintiles del PIB per cápita, siendo Q5 el grupo
de países con un mayor PIB per cápita.
particular, de la confianza generalizada sobre una serie de resultados impor-
tantes para la sociedad. Entre estos están un mayor crecimiento económico,
el surgimiento de mejores instituciones políticas y económicas y reducciones
en los niveles de corrupción y crimen.
La literatura existente también se ha ocupado en identificar los determinan-
tes de la variación en los niveles de confianza generalizada en individuos y
países. Se ha encontrado, principalmente, que la desigualdad económica tiene
una correlación negativa con la confianza. Sin embargo, por lo general se han
utilizado datos de corte transversal y muestras muy seleccionadas —i. e., con-
siderando mayoritariamente a países industrializados—, lo cual ha dificultado
identificar efectos causales. Buscando minimizar problemas de endogeneidad,
se han utilizado rezagos de las variables explicativas, pero es poco probable
112
DESARRO. SOC. NO. 76, BOGOTÁ, PRIMER SEMESTRE DE 2016, PP. 91-121, ISSN 0120-3584
que esto solucione el problema por la fuerte estabilidad en el tiempo de la
confianza generalizada en los países. Otros trabajos han estimado métodos de
dos etapas e instrumentado las variables potencialmente endógenas. A pesar
de esto, la evidencia sugiere que los instrumentos no son exógenos6 y se han
utilizado sin entregar ninguna prueba sobre su validez.
Buscando solucionar algunos de los problemas mencionados, Robbins (2012)
utiliza un panel de datos con setenta países para estimar la relación entre
desigualdad, calidad de las instituciones y confianza generalizada. Si bien el
autor mejora algunos problemas al controlar por heterogeneidad no obser-
vada, ignora factores que varían en el tiempo y pueden afectar directamente
los niveles de confianza7. Siendo así, ningún estudio ha entregado evidencia
convincente sobre el efecto causal de la desigualdad económica sobre los nive-
les de confianza generalizada en los países.
Con el propósito de aportar a esta discusión, se construye una base de datos
de tipo panel para 130 naciones, en un periodo que comprende desde 1995
hasta 2009 y se cuenta así con cerca de 250 observaciones. Esta tiene como
ventaja la inclusión de una muestra más balanceada entre países en vías de
desarrollo y desarrollados. Además, la estructura de panel permite controlar
por heterogeneidad no observada e identificar con mayor claridad la causa-
lidad, con lo que se obtienen estimadores insesgados. De igual forma, con el
objetivo de comparar los resultados con los de otros autores, se estiman modelos
con datos de corte transversal y se instrumentan las variables que de acuerdo con
el marco teórico son endógenas.
Utilizando modelos sin controles, con controles socioeconómicos, con efec-
tos fijos individuales y de tiempo y, en general, con diferentes especifica-
ciones y estrategias de identificación, las estimaciones arrojan resultados
robustos acerca del efecto de la desigualdad sobre la confianza generalizada.
En particular, se encuentra que un incremento de un punto porcentual en el
índice de Gini trae consigo una reducción de aproximadamente medio punto
6 Por ejemplo, Bjørnskov (2007) utiliza como instrumentos los años de escolaridad, el grado de apertura
económica o la ideología política dominante. Con el marco teórico presentado en este artículo resulta
claro que dichas variables explican directamente la confianza generalizada, por lo cual no son instru-
mentos válidos.
7 El autor ignora variables relacionadas con educación y características demográficas.
Jorge Cuartas Ricaurte 113
DESARRO. SOC. NO. 76, BOGOTÁ, PRIMER SEMESTRE DE 2016, PP. 91-121, ISSN 0120-3584
porcentual en el porcentaje de personas que confían en el país. Este resultado
valida lo encontrado por otros autores8. Fuera de esto, no se encuentra evi-
dencia de que existan efectos heterogéneos en el impacto de la desigualdad
dada la riqueza de cada país.
El hecho de que la desigualdad económica impacte adversamente el capital
social, mediante la pérdida de confianza generalizada, es relevante para el
debate de cuán justa y deseable resulta ser esta para una sociedad. De acuerdo
con los resultados de WVS (2009), frente a la pregunta de si la distribución del
ingreso debería ser más equitativa o si, por el contrario, deberían existir mayo-
res diferencias como incentivo para los individuos, aproximadamente un 55%
de las personas tendieron más hacia la opción de apoyar una mayor equidad,
mientras que el 45% restante estuvo de acuerdo con que los aumentos en la
desigualdad económica son deseables. Si bien existen opiniones encontradas,
la evidencia sugiere que la desigualdad económica no solo impacta adversa-
mente la confianza generalizada y el capital social, sino también la salud física
y mental de las personas (incluidos la expectativa de vida y los niveles de estrés,
ansiedad y autoestima), la probabilidad de consumir sustancias, el logro aca-
démico, los niveles de violencia y la movilidad social, entre otros resultados
(Rowlingson, 2011; Subramanian y Kawachi, 2004; Wilkinson y Pickett, 2010).
Por otra parte, los resultados indican que la riqueza del país, medida a través
del PIB per cápita, no tiene ningún efecto causal en los niveles de confianza
generalizada. Esto no puede llevar a la conclusión de que la pobreza no genera
consecuencias adversas sobre el capital social, ya que en el presente estudio
se utiliza una medida agregada —PIB per cápita— que no captura la variación
individual en los niveles de pobreza. Para identificar el efecto de la pobreza
sobre los niveles de confianza es necesario realizar un trabajo con microdatos.
Con el sondeo WVS es posible realizar dicha labor y aprovechar la informa-
ción sobre ingresos individuales. Sin embargo, por ser una encuesta de corte
transversal, es posible enfrentar dificultades para identificar la causalidad.
8 Knack y Keefer (1997) estiman un efecto de -0,45 sin corregir problemas de endogeneidad. Zak y Knack
(2001) estiman un parámetro de -0,764 y Bjørnskov (2007) uno de -0,38, que al utilizar variables ins-
trumentales pasa a ser de -0,58. Robbins (2012), el único investigador que utiliza un panel de datos,
estima un parámetro de -0,22, el cual es un valor inusual respecto a los resultados de otros autores y
este trabajo.
114
DESARRO. SOC. NO. 76, BOGOTÁ, PRIMER SEMESTRE DE 2016, PP. 91-121, ISSN 0120-3584
Reconocimientos
Agradezco muy especialmente a Andrés Moya por sus comentarios y acompa-
ñamiento durante el desarrollo de este trabajo. También agradezco a Arturo
Harker Roa, Julián Díaz, los participantes de Pobreza y Desarrollo I de la Uni-
versidad de los Andes y los dos evaluadores anónimos por sus valiosos comen-
tarios y su colaboración en versiones preliminares de este documento. Los
errores que puedan existir son de mi entera responsabilidad.
La investigación desarrollada para escribir este artículo no tuvo ninguna finan-
ciación institucional.
Referencias
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of comparative development: An empirical investigation. American
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2014. Washington, D. C.: el autor.
3. Alesina, A., Devleeschauwer, A., Easterly, W., Kurlat, S., & Wacziarg, R.
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Anexos
Anexo 1
Cuadro A1.1. Porcentaje de personas que confían por país, promedio 1995-2008
País Confianza País Confianza País Confianza País Confianza
Afganistán 49,6 Croacia 21,2 Kenia 9,8 Polonia 21,5
Albania 20,6 Dinamarca 71,3 Kirguistán 17,6 Portugal 14,9
Alemania 37,3 Ecuador 18,1 Kosovo 10,9 Puerto Rico 14,3
Algeria 15,5 Egipto 28,2 Kuwait 23,2 Reino Unido 30,4
Andorra 20,1 El Salvador 22,3 Laos 22,7 República Checa 27,7
Arabia
Saudita
53,0 Eslovaquia 18,5 Lesoto 16,5 República
Dominicana
21,6
Argentina 16,8 Eslovenia 20,5 Letonia 22,5 Ruanda 4,9
Armenia 22,7 España 33,5 Líbano 10,1 Rumania 15,5
Australia 43,0 Estados Unidos 36,9 Lituania 25,5 Rusia 25,7
Austria 35,1 Estonia 25,6 Luxemburgo 29,5 Senegal 26,8
Azerbaiyán 32,9 Etiopía 24,4 Macedonia 13,7 Serbia 12,1
Bangladesh 22,9 Filipinas 9,1 Madagascar 32,8 Singapur 24,0
Bélgica 32,7 Finlandia 57,5 Malasia 8,9 Sri Lanka 17,9
Benín 27,4 Francia 24,8 Malaui 6,9 Sudáfrica 16,2
Bielorrusia 37,1 Georgia 20,7 Maldivas 46,3 Suecia 64,6
Birmania 22,5 Ghana 8,5 Mali 15,1 Suiza 48,2
Bolivia 19,0 Grecia 22,7 Malta 21,6 Tailandia 36,4
Bosnia y H, 23,4 Guatemala 21,1 Marruecos 18,3 Taiwán 31,2
Botsuana 10,3 Holanda 61,4 México 22,7 Tanzania 10,3
Brasil 5,3 Honduras 16,2 Moldavia 16,3 Tayikistán 31,2
Brunéi 19,7 Hong Kong 33,9 Mongolia 22,3 Trinidad y Tobago 3,8
Bulgaria 24,5 Hungría 21,9 Montenegro 25,2 Turkmenistán 36,9
Burkina Faso 14,7 India 34,0 Mozambique 25,2 Turquía 9,0
Bután 35,3 Indonesia 47,1 Namibia 31,6 Ucrania 28,8
Cabo Verde 3,4 Irán 10,6 Nepal 26,6 Uganda 7,6
Camboya 4,5 Irak 44,2 Nicaragua 14,5 Uruguay 24,6
Canadá 40,8 Irlanda 37,1 Nigeria 18,6 Uzbequistán 20,6
Chile 19,1 Islandia 45,8 Noruega 69,7 Venezuela 18,9
China 53,0 Israel 23,5 Nueva Zelanda 50,1 Vietnam 46,6
Chipre 8,9 Italia 30,9 Pakistán 33,7 Yemen 41,8
Colombia 13,9 Japón 42,7 Panamá 18,9 Zambia 15,7
Corea del Sur 28,6 Jordania 29,3 Paraguay 18,8 Zimbabue 11,9
Costa Rica 13,1 Kazajistán 16,4 Perú 7,3
Fuente: elaboración propia con base en WVS (2009) y Robbins (2013).
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Anexo 2
Cuadro A2.1. Fuente y descripción de dato
Fuente Variable Descripción
WVS (2009) y
Robbins (2013)
Confianza generalizada Porcentaje de la población que respo nde q ue se
puede confiar en la mayoría de las personas frenta
a la pregunta: “En general, ¿diría usted que se puede
confiar en la mayoría de la gente o que nunca se es
lo suficientemente prudente al tratar con los demás?”.
Robbins compila resultad os de algunos países de
distin tos barómetro sa. D atos compilado s en tres
rondas, 1995-2009.
Indicadores del desarrollo
mundial 2014 del Banco
Mundial
Desigualdad
PIB per cápita
Población
Personas por km2
Urbano (%)
Coeficiente de Gini.
PPP, constante 2005.
Población total por país.
Densidad poblacional por país.
Porcentaje de la población que vive en áreas urbanas.
Solt (2009) Desigualdad y
redistribución
Gini bruto (sin descontar impuestos), Gini neto y re-
distribución (diferencia entre Gini bruto y Gini neto).
Barro y Lee (2013) Educación Promedio de años de escolarid ad (total , primari a,
secundaria y terciaria).
Indicador de corrupción
2014 de Transparency
International
Corrupción Toma valores de 0 a 10. Se invirtió para que un mayor
valor indique mayor corrupción.
Indicadores de derechos
políticos y libertades
civiles 2014 de Freedom
House
Derechos políticos
Libertades civiles
Toma valores de 0 a 6. Libertad y justicia del sistema
electoral. Se invirtió para que un mayor valor indique
más derechos políticos.
Toma valores de 0 a 6. Libertad de expresión, asamblea,
asociaciones, educación y religión. Se invirtió para que
un mayor valor indique más libertades civiles.
Índice de libertad
económica 2014 de
Heritage
Libertad económica
Derechos de propiedad
Libertad de comercio
Tamaño del Gobierno
Toma los valores de 0 a 100. Se compone de indicado-
res del imperio de la ley, Gobierno limitado, eficiencia
regulatoria y apertura a mercados.
Toma valores de 0 a 100. Protección a los derechos
de propiedad.
Toma v alores de 0 a 100. Ausencia de barreras al
comercio.
Toma valores de 0 a 100. Un mayor índice indica menor
tamaño del Gobierno.
Kaufmann et al. (2010) Estabilidad política
Imperio de la ley
Toma valores de -2,5 a 2,5. Refleja estabilidad del
Gobierno e incluye la ausencia de violencia/terrorismo.
Toma valores de -2,5 a 2,5. Refleja primacía de la ley e
incluye la protección a los derechos de propiedad, el cum-
plimiento de los contratos y la probabilidad de crimen.
(Continúa)
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Cuadro A2.1. Fuente y descripción de dato (continuación)
Fuente Variable Descripción
Alesina, Devleeschauwer,
Easterly, Kurlat y
Wacziarg (2003)
Diversidad étnica,
lingüística y religiosa
Fraccionamiento. Refleja cuán heterogéneo es un país
en sus etnias, lenguas y religiones.
Colonia 1 = fue colonia europea, 0 = en otro caso.
Comunista 1 = fue Estado marxista-leninista, 0 = en otro caso.
Monarquía 1 = monarquía actual, 0 = en otro caso.
Religión mayoritaria Dummy por religión (protestante, católico, musulmán,
oriental). 1 = si la religión es mayoritaria, 0 = en otro
caso.
a Latinobarómetro, Afrobarometer, Asianbarometer y Arabbarometer.
