DOI: 10.13043/DYS.76.2

¿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

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.

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 desigualdad 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 distribución 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 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 suggests 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 discussion, 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 percentage 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.

El interés por la confianza generalizada² tiene una larga tradición en las ciencias sociales por ser un componente principal del capital social³. Desde la ciencia 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. También 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 promueve el crecimiento económico (Algan y Cahuc, 2010; Bjørnskov, 2012; Easterly 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 económicas 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-Silanes, 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 países enfrentan choques económicos adversos (Rodrik, 1999).

Conociendo su importancia, los investigadores han estudiado los determinantes 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 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 desarrollo de las economías y el bienestar social. La desigualdad, y en general todo lo que incremente las distancias sociales entre individuos, tendría el potencial 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 privación material, pero en la literatura del desarrollo ha ido tomando fuerza la idea de que también tiene consecuencias psicológicas y sociales (p. ej., Haushofer, 2013), una de las cuales sería la pérdida social de confianza generalizada, 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 distribución 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 diferentes especificaciones de los modelos.

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 transversal 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 Putnam, 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 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 distribución mundial de la confianza generalizada para los 130 países que componen 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 Latinoamérica y África, por el contrario, predomina la desconfianza.

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 expectativas de sus ciudadanos respecto a cómo otros se comportarían serán inciertas.

Otro punto por considerar es que los miembros de las sociedades polarizadas se sienten menos identificados con los demás, lo cual puede conducir a 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 ciudadano 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 discutidas 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 diferentes. Zak y Knack (2001) formalizan este argumento con un modelo teórico de agente-principal, donde una mayor desigualdad económica genera más distancias entre individuos y menores niveles de confianza generalizada.

Sumado a esto, en sociedades desiguales se produce un efecto de estratificación; 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 personas 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 personas de diferentes clases sociales se encuentran poco entre sí, dichos incentivos 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 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 socioeconómicos, por lo cual también incurrirán con mayor probabilidad en actividades 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 quienes 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) llegan a la misma conclusión con una muestra de 41 países, al igual que Bjørnskov (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 heterogeneidad no observada; b) las muestras que utilizan son muy seleccionadas -en su mayoría de los países industrializados-, por lo cual los resultados que obtienen 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 desigualdad y otra para la riqueza, pero nunca las incluyen de manera simultánea 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 instrumental 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 generalizada. 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 necesidades básicas, razón por la que probablemente estarían menos dispuestas a tomar el riesgo de confiar en otros. Steijn y Lancee (2011) explican al respecto 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 ejemplo, 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 motivación intrínseca, sentimientos de soledad y menos actitudes prosociales. Lo anterior implica que la privación material puede afectar la salud socioemocional 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 consecuencias 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 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 privación 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 desigualdad 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 consecuencias 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 instituciones de libre mercado (y la competencia) fomentan la confianza generalizada. Esto con el argumento de que los agentes interactúan más y el mercado 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; Easterly 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 funcionado bajo un régimen comunista o haber sido una colonia europea. En primer lugar, como lo reporta Bjørnskov (2007), de acuerdo con la teoría del dictador de Paldam y Svendsen, los bajos niveles de confianza en Europa oriental y central son el resultado de las políticas represivas del comunismo. Para justificar 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 vendieran como esclavos. Para Nunn y Wantchekon esta cultura de desconfianza 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 generalizada. 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 diferentes 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 extremadamente violenta revolución de 1789, ninguna figura política o miembro 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].

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 inclusión 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 desarrollo 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 porcentaje 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 compilados 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 información 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 Heritage, el cual incluye información sobre protección a los derechos de propiedad, tamaño del Gobierno y libertad de comercio, el indicador de estabilidad política de Kaufmann, Kraay y Mastruzzi (2010), el indicador de fraccionamiento étnico y lingüístico de Alesina y La Ferrara (2002) y otra información histórica y de composición religiosa de los países del sistema de información de la 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.

Para el análisis econométrico se emplean tres métodos de estimación: a) mínimos 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 (Confianza_j) depende de la desigualdad económica (Gini_j), la riqueza del país (PIB_j) y de un vector de variables de control (X_j):

De acuerdo con el marco teórico, la estimación que se propone puede tener problemas de endogeneidad por doble causalidad entre la confianza generalizada 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 (ρ = 0,89, de acuerdo con el test de sobreidentificación basado en Sargan [1958] y Basmann [1960], con la hipótesis nula de que los instrumentos 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 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 (X_j,t), un vector de controles fijos o que no varían en el tiempo (Z_j), una constante (α₀), un efecto individual o error constante en el tiempo (µ_j) y un error aleatorio (ε_j,t).

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 explicativas. En caso de que dicho supuesto no se cumpla, para evitar problemas de 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.

De esta forma se garantiza que los estimadores sean consistentes e insesgados, 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 estimadores 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 (Q_k,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 (Gini_j,t * Q_j,t), y un vector de variables de control.

En este modelo, α₁ 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 α₁ resulta ser negativo y estadísticamente significativo, 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 indicaría que si bien la desigualdad impacta adversamente los niveles de confianza generalizada, en países más ricos dicho impacto es menor.

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 exclusivamente 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 significativas. 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 variables 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.

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 estimadores 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 protección a los derechos de propiedad y la libertad comercial. Los resultados muestran que esta especificación no afecta de manera importante los resultados.

Por último, en el modelo 5 se utiliza una estimación por MC2E y se instrumentan las variables que de acuerdo con el marco teórico son endógenas (PIB per cápita, educación y las relacionadas con instituciones). Los resultados indican 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 personas 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 problemas 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 correlacionado con las variables explicativas, por lo cual las estimaciones deberían realizarse con efectos fijos (χ² = 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 controles). 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.

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 civiles. Los resultados, ya sea con efectos aleatorios o fijos, indican que la desigualdad 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 incluyen, 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 interacciones 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 particular, de la confianza generalizada sobre una serie de resultados importantes 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 determinantes 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., considerando 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 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 observada, 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 niveles 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 causalidad, 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 efectos fijos individuales y de tiempo y, en general, con diferentes especificaciones 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 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 evidencia 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 mayores 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 adversamente 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 académico, 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 información sobre ingresos individuales. Sin embargo, por ser una encuesta de corte transversal, es posible enfrentar dificultades para identificar la causalidad.

Reconocimientos

Agradezco muy especialmente a Andrés Moya por sus comentarios y acompañamiento durante el desarrollo de este trabajo. También agradezco a Arturo Harker Roa, Julián Díaz, los participantes de Pobreza y Desarrollo I de la Universidad de los Andes y los dos evaluadores anónimos por sus valiosos comentarios 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 financiación institucional.

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Notas al pie
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.
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.
⁵ La inclusión de esta estimación es relevante para notar cuán robusto es el estimador de la desigualdad, independientemente de la especificación del modelo.
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 instrumentos válidos.
⁷ El autor ignora variables relacionadas con educación y características demográficas.
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 instrumentales 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.

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Anexos

Anexo 1

Anexo 2