Los municipios con mayor riesgo de corrupción han hecho más contratos directos y más caros

Hay condiciones estructurales de los municipios que son predictoras de corrupción

La corrupción no solo depende de quién sea el funcionario de turno ni se limita a una cuestión idiosincrática, sino que está relacionada con condiciones estructurales del “ecosistema” que facilita o limita los comportamientos corruptos de esos municipios.

Bajo este presupuesto, los investigadores caracterizaron 1100 de los 1122 municipios que tiene el país, sobre los que encontraron información suficiente, a partir del análisis de 147 variables -mortalidad infantil, puntajes Saber, tamaño de la población, si es rural o no, presencia de grupos armados, entre otros- en los períodos 2008-2011 y 2012-2015, que agruparon en 10 grupos, así:

Sector financiero, conflicto, crimen, capital humano, política local, sector público, demografía local, actividad económica, actividad ilegal y recursos naturales.

Luego, para sacar un índice de corrupción lo que hicieron fue cruzar esas variables con el indicador de si a algunos de los dos últimos alcaldes de cada municipio (2008-2011 y 2012-2015) les abrieron o no algún proceso disciplinario en la Procuraduría por presunta corrupción, según una investigación que realizó Luis Martínez, profesor de la Universidad de Chicago.

Encontraron que de las diez, hay tres conjuntos de variables que pueden predecir mejor un mayor riesgo de corrupción en los municipios promedio, estas son:

• Un bajo desarrollo del sector financiero, es decir, menor acceso al crédito de pequeños productores y campesinos, menor número de transacciones bancarias, pocas sucursales bancarias por habitante, entre otras.

• Un bajo desarrollo del capital humano, es decir, un bajo nivel de alfabetización, poca cantidad de colegios públicos y privados por habitante, pocos estudiantes subsidiados, bajos resultados de las pruebas Saber, entre otras.

• Indicadores demográficos como una alta tasa de mortalidad infantil, una alta densidad de población, una mayor población rural, baja cobertura de servicios públicos, alto índice de desigualdad.

Asimismo, encontraron que el conflicto armado, la riqueza de recursos naturales y las actividades ilegales también predicen la apertura de investigaciones por corrupción, aunque en menor medida que las variables antes mencionadas.

Esto no significa que mirando municipio por municipio, estas sean las variables que mejor o peor predicen su riesgo de corrupción.

Para armar el modelo corrieron primero la base de datos con un 70 por ciento de las observaciones para los que tenían las dos anotaciones, la de condiciones estructurales y la de procesos abiertos o no por presunta corrupción, y con eso establecieron las posibles correlaciones.

Para comprobar que el modelo funcionaba bien, utilizaron los parámetros que estimaron para predecir corrupción en el 30 por ciento de observaciones restantes y compararon los resultados del modelo con lo que se observaba de los datos de la Procuraduría, encontrando que el modelo tiene un nivel de predicción aceptable.

Los investigadores no están demostrando relaciones de causalidad del tipo si pasa “x”, se da “y”, sino del tipo si pasa “x” es probable que también se observe a “y”.

“El modelo estadístico lo que permite ver son qué características estructurales de los municipios predicen de mejor manera la corrupción observada. Sin embargo puede haber casos en que no se dan estas características e igual se observan casos de corrupción, esto es porque el modelo predice para el municipio promedio y no para el caso particular”, aclara Prem.

Este es el mapa de municipios con mayor o menor riesgo de corrupción en una escala de 1 a 10, en la que 1 es un menor riesgo de corrupción y 10 es un mayor riesgo de corrupción, que resulta del ejercicio que hicieron los investigadores:

Nota: desplace el cursor sobre el mapa para ver los nombres de los municipios. Elaborado por Adelaída Ávila a partir del mapa de “Corruption in the times of pandemia”.

En los municipios con mayor riesgo de corrupción, sus alcaldes han contratado más directamente y con un mayor valor

En esta crisis, Colombia como Argentina, Australia, Brasil y Canadá, por nombrar algunos países, han flexibilizado las normas de contratación pública para acelerar los procesos y atender de manera urgente las necesidades de la población. Sin embargo, cuenta Prem, varios estudios como los de Transparencia Internacional y el Banco de Desarrollo de América Latina -CAF- han demostrado que esta mayor discrecionalidad genera mayores oportunidades de corrupción:

“Eliminar la competencia entre oferentes, reducir el tiempo para que presenten sus propuestas y las debatan, facilita que se termine eligiendo al amigo, o pagando favores con el contrato, y con sobrecostos”.

Lo que los investigadores encontraron es que en los municipios con mayor riesgo de corrupción según su índice, la probabilidad de contratar directa o discrecionalmente ha aumentado un 7 por ciento más que en los municipios menos propensos en el mismo período comprendido entre la primera semana en que se confirmó el primer caso de Covid19 en el país, que fue el 6 de marzo, hasta el 27 de abril. Para esto se basaron en casi 358 mil contratos por valor de 17 billones de pesos que los municipios cargaron en el Secop I y el Secop II desde enero hasta el 27 de abril de 2020.

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Gráfica "Corrupción y contratos directos (por cantidad de contratos directos)". Gráfica tomada de “Corruption in the times of pandemia”. Nota. La línea por debajo de 0 o cerca a 0 en el eje “y” significa menor diferencia entre los municipios más y menos propensos a la corrupción. A partir de la semana en que se confirmó el primer caso de Covid19 en el país, que está marcada con 0 en el eje “x”, los valores por encima de 0 muestran una mayor diferencia entre unos y otros.

De igual forma, tomando el valor promedio del total de la contratación directa de cada municipio, semana a semana en ese mismo período, encontraron que en los municipios con mayor riesgo de corrupción, el valor promedio ha sido mayor en un 7,5 por ciento con respecto a los municipios menos propensos.

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Gráfica "Corrupción y contratos directos (por valor promedio de los contratos directos)". Gráfica tomada de “Corruption in the times of pandemia”. Nota. La línea por debajo de 0 o cerca a 0 en el eje “y” significa menor diferencia entre los municipios más y menos propensos a la corrupción. A partir de la semana en que se confirmó el primer caso de Covid19 en el país, que está marcada con 0 en el eje “x”, los valores por encima de 0 muestran una mayor diferencia entre unos y otros.

Los municipios con mayor riesgo de corrupción ya venían haciendo más contratos directos y cuando se decretó la emergencia se dispararon

El primer caso de Covid 19 se confirmó el 6 de marzo de 2020, pero fue el 17 de marzo cuando el Gobierno decretó la emergencia económica y social y tras eso Colombia Compra Eficiente, que se encarga de coordinar la contratación pública, anunció que los gobiernos locales podían invocar urgencia manifiesta para flexibilizar sus procedimientos de contratación cuando lo requirieran.

Los investigadores encontraron que a partir del 17 de marzo, los municipios con mayor riesgo de corrupción aumentaron aún más el uso de contratación directa y el valor promedio de la misma, en un 8 por ciento y un 11 por ciento, respectivamente, con relación a los municipios menos propensos a la corrupción.

Los municipios con mayor riesgo de corrupción, hicieron más contratos directos de alimentación y salud y por más valor

Si bien el aumento en la contratación directa y en el valor de la misma ha sido generalizado, es aún mayor para los contratos que tienen una relación más estrecha con la atención de la pandemia como son los de salud y comida.

Los investigadores filtraron los contratos que tuvieran los siguientes tipos de palabras: médico, salud, medicamentos, hospitalización, farmacia, para contratos relacionados con salud y, alimentos, víveres, comidas, mercados, kits, para los relacionados con comida.

Lo que hallaron es que en conjunto para estos contratos el valor a partir del primer caso confirmado de Covid19 aumenta en un 7 por ciento en los municipios con mayor riesgo de corrupción y llega hasta un 13 por ciento más a partir del decreto de la emergencia sanitaria, respecto a los municipios con menor riesgo de corrupción.

Cuando los disgregan, se dan cuenta que los que más aumentan son los de comida, con un valor mayor de un 13 por ciento a partir del primer caso de Covid19, que aumenta hasta un 21 por ciento después del decreto de emergencia sanitaria, con respecto a los municipios menos propensos a corrupción. Si bien los de salud también aumentan un 5 por ciento, no es significativo en términos estadísticos.

“Una explicación posible es que en materia de alimentos es más fácil conseguirlos y aumentar su precio, mientras que las cadenas de producción y comercialización de equipos de salud son más limitadas”, anota Prem.

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Gráfica "Corrupción y contratos directos relacionados con la crisis (por valor promedio de los contratos directos de alimentación y salud)". Gráfica tomada de “Corruption in the times of pandemia”. Nota. La línea por debajo de 0 o cerca a 0 en el eje “y” significa menor diferencia entre los municipios más y menos propensos a la corrupción. A partir de la semana en que se confirmó el primer caso de Covid19 en el país, que está marcada con 0 en el eje “x”, los valores por encima de 0 muestran una mayor diferencia entre unos y otros.

Los municipios más propensos a corrupción no tenían otras justificaciones para aumentar su contratación

Hay varias alternativas de historias que podrían explicar la mayor contratación directa y su mayor valor en los lugares con más riesgo de corrupción que encontraron los investigadores.

Una de ellas es que son municipios grandes, con mayor densidad de población y, por ende, mayor riesgo de contagio, lo que pudo hacer que tuvieran que hacer una mayor contratación para estar preparados.

Otra posible explicación es que en efecto fueron municipios con mayor número de casos de Covid19 confirmados y muertes por esa causa, y por ende las autoridades tuvieron que contratar más y de manera urgente ajustándose a las condiciones de los oferentes, para poder hacerle frente a la pandemia.

También podían estar lejos de cabeceras municipales o puertos, de forma que adquirir los productos fuera más costoso para ellos.

Y, por último, por alguna razón desconocida por los investigadores, esos municipios podían tener planeado un gasto presupuestal grande esta primera mitad del año y eso se vería reflejado en una contratación mayor no solo de forma directa sino en otros tipos de contratación competitiva (licitación, concurso de méritos, selección abreviada).

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Gráfica "Corrupción y contratos competitivos (por cantidad de contratos competitivos -licitación, concurso de méritos, selección abreviada)". Gráfica tomadas de “Corruption in the times of pandemia”. Nota. La línea por debajo de 0 o cerca a 0 en el eje “y” significa menor diferencia entre los municipios más y menos propensos a la corrupción. A partir de la semana en que se confirmó el primer caso de Covid19 en el país, que está marcada con 0 en el eje “x”, los valores por encima de 0 muestran una mayor diferencia entre unos y otros.

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Gráfica "Corrupción y contratos competitivos (por valor promedio de contratos competitivos -licitación, concurso de méritos, selección abreviada)". Gráfica tomadas de “Corruption in the times of pandemia”. Nota. La línea por debajo de 0 o cerca a 0 en el eje “y” significa menor diferencia entre los municipios más y menos propensos a la corrupción. A partir de la semana en que se confirmó el primer caso de Covid19 en el país, que está marcada con 0 en el eje “x”, los valores por encima de 0 muestran una mayor diferencia entre unos y otros.

Pero lo que encontraron los investigadores es que ninguna de estas historias alternativas sirven para explicar que los municipios con mayor riesgo de corrupción hubieran tenido una mayor contratación directa y un mayor valor en la misma, porque al controlar por esas variables sus resultados no cambiaron como se observa en los resultados de las tablas 1, 2 y A2 del paper.