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

Leonor Cabeza, Jahir Lombana
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Abstract

El soborno como temática se ha centrado en análisis de causalidad e impacto y en muchos de los casos supeditado como una tipología más de la corrupción. A partir de los microdatos del Barómetro de Corrupción Global de Transparency International se busca determinar para un conjunto de países seleccionados de América Latina y el Caribe, las variables dependientes para predecir la probabilidad de pagar soborno al tener contacto con las personas, empresas o entidades que le prestan servicio. Se utilizan técnicas de estadística inferencial, como la regresión logística aplicando el método de máxima verosimilitud y proceso iterativo hasta encontrar el mejor modelo. De una encuesta inicial con 117 variables, resultaron 11 que explican mejor la probabilidad de pagar un soborno. Variables como el grado de escolaridad y la influencia de funcionarios y políticos afectan la disposición de las personas a pagar un soborno. Tópicos significativos de este estudio como la retaliación para favorecer votaciones y los favores sexuales para recibir beneficios, aunque incipientes en su estudio, valen su profundización investigativa. Este trabajo sirve de base para motivar estudios con microdatos que ayuden a entender mejor y de manera específica las tipologías de corrupción a través de modelos que predicen comportamientos del ciudadano del común.
支付贿赂的可能性:拉丁美洲和加勒比的多国方法
贿赂作为一个主题,重点是因果关系和影响分析,在许多情况下,贿赂又是一种腐败类型。根据透明国际全球腐败晴雨表的微观数据,旨在为拉丁美洲和加勒比的一系列选定国家确定相关变量,以预测与为其提供服务的个人、公司或实体接触时行贿的可能性。使用推断统计技术,如应用最大似然法的Logistic回归和迭代过程,直到找到最佳模型。在一项有117个变量的初步调查中,有11个变量更好地解释了贿赂的可能性。受教育程度以及官员和政治家的影响等变量影响人们支付贿赂的意愿。这项研究的重要主题,如支持投票的报复和获得利益的性恩惠,尽管在他的研究中刚刚起步,但值得深入研究。这项工作是利用微观数据激励研究的基础,这些数据有助于通过预测普通公民行为的模型更好地具体了解腐败类型。
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