Corrupción y riesgo soberano: la cuenta oculta

Hace un año organizamos en la sede del BID un seminario sobre indicadores de transparencia y corrupción. El objetivo era mejorar nuestra capacidad y la de los gobiernos de la región, para entender, interpretar y utilizar (o desechar) la batería de indicadores de transparencia y corrupción.

Las presentaciones habían estimulado el debate y generado interés de la audiencia. Hacia el final de la jornada, un representante de una de las principales empresas calificadoras de riesgo, mostró una diapositiva con una simple correlación positiva entre indicadores de percepción de corrupción y evaluaciones de riesgo soberano. Altos niveles de corrupción correspondían a bajas (es decir, peores) evaluaciones de riesgo. La reacción fue casi inesperada. Las miradas se levantaron de los teléfonos y tabletas para enfocarse a la pantalla. Un par de bolígrafos cayeron al piso.

El mensaje era sencillo pero contundente: la corrupción, o mejor dicho su percepción, afecta negativamente las evaluaciones del riesgo soberano de los países e, indirectamente, puede aumentar el costo de su endeudamiento.

En las semanas después del evento se desencadenó un debate en nuestro grupo de trabajo de transparencia. No todos estaban de acuerdo sobre cómo interpretar esta correlación. Hicimos una revisión de la literatura académica y descubrimos que más allá de un interés circunstancial 10 años atrás, el tema no había recibido mucha atención. Teníamos preguntas sobre la robustez de esta correlación, y sobre la utilidad de este dato para los gestores de políticas públicas, debido a que la mayoría de los indicadores de corrupción comúnmente utilizados no son “accionables”.

Para entender mejor cómo funciona la correlación, pedimos al investigador Ugo Panizza que realizara un estudio. El trabajo se publicó la semana pasada. Sus principales hallazgos:

1. Efectivamente, existe una fuerte correlación estadística entre los principales indicadores de corrupción y la calificación de riesgo soberano que emiten las tres principales agencias calificadoras de riesgo. La tabla abajo, por ejemplo muestra la correlación entre el indicador de control de la corrupción del Banco Mundial y las calificaciones de riesgos de las tres principales empresas calificadoras para diversos periodos; en la mayoría de los casos el R², es decir el coeficiente querefleja la precisión de un modelo estadístico, es mayor del 80% (para datos y gráficas adicionales ver el paper)

 

2. A pesar de esta fuerte correlación entre indicadores de corrupción y rating de riesgo soberano, debemos ser cautos a la hora de establecer un nexo causal. Como indica el autor, por distintos motivos metodológicos, no estamos en condiciones de afirmar que los indicadores determinan los ratings.

3. La correlación es sólida si se controla por una serie de factores, pero no es tan sólida si se controla por otras variables de gobernanza. Esto confirma lo que intuitivamente ya sabemos: que la corrupción es un componente clave del entorno de gobernanza de un país, que a su vez es uno de los determinantes clave del riesgo soberano.

4. Esta fuerte correlación existe por diseño: es decir las tres principales calificadoras utilizan los indicadores de corrupción en sus metodologías para determinar los puntajes de riesgo soberano. El estudio analiza en detalle estas metodologías y explica a través de qué mecanismos se incorporan los indicadores de corrupción. Cada calificadora utiliza una metodología distinta, pero todas incorporan algún indicador de corrupción.

5. Sin embargo, según Panizza, lo anterior no le resta importancia a la correlación: cabe pensar, por ejemplo, que los coeficientes relacionados con el indicador de Control de la Corrupción indican que una mejora de una desviación estándar en el indicador coincide con un aumento de aproximadamente 2,5 puntos en la calificación crediticia. Esta variación es mayor que el efecto asociado con una mejora equivalente de otras variables de control. Por ejemplo, una reducción de una desviación estándar en la relación deuda/PIB se asocia con un aumento de medio punto en la calificación, y una reducción de una desviación estándar en la inflación se asocia con un aumento de 0,75 punto en la calificación.

A pesar de todas las precauciones mencionadas, hay algunas conclusiones preliminares que surgen del trabajo de Panizza:

1. Los indicadores de corrupción tienen una implicancia práctica. Mientras hay quienes sostienen que estos indicadores tienen como principal propósito ganar la tapa de los diarios, el estudio muestra que son utilizados y en forma muy concreta y práctica.

2. Existe una paradoja importante con relación a la capacidad de los gobiernos de impactar estos indicadores: como señala Matthew Stephenson en su artículo “Corruption and Democratic Institutions” a veces los países donde más se investigan casos de corrupción pueden llegar a tener indicadores peores, porque la investigación de los casos los visibiliza, lo que puede aumentar la percepción. Esta paradoja puede crear incentivos perversos para los gobiernos. Como sugieren las conclusiones del estudio, este es un tema que amerita investigación adicional.

3. El trabajo de Panizza tienen varias audiencias, pero tiene una en particular: los ministerios de finanzas. En ese ámbito donde existe una mayor sensibilidad a los resultados de las calificaciones de riesgos. Es aquí donde la preocupación moral y la necesidad económica van de la mano. En un blog reciente explicábamos como en los casos de corrupción de Mani Pulite – ocurrido hace mas de 25 años en Italia – y Lava Jato, las calificadoras de riesgo tomaron nota rápidamente.

 

¿Qué tiene que ver todo esto con el trabajo del BID? Aunque el estudio señala los límites del análisis, la confirmación de que esta correlación sí existe puede concientizar sobre algunos de los impactos de la corrupción que tal vez no estén en el mapa de todos. Esto genera más demanda de apoyo y atención de nuestros gobiernos para un tema clave.

Otro punto relevante: mirar demasiado de cerca los indicadores de corrupción puede generar incentivos perversos y de corto plazo. Por ejemplo, puede llevar un gobierno a tomar medidas y acciones de políticas que puedan impactar los indicadores en lo inmediato, pero sin realmente impactar las causas que fomentan la corrupción en el largo plazo. En este sentido, el Banco tiene un rol para reafirmar la importancia del trabajo que sea sostenible en el largo plazo, reconociendo la gradualidad de los cambios. En estos últimos años el Banco, a través de préstamos basados en políticas en varios países de la región, ha venido apoyando procesos de reformas de transparencia que van en esta dirección.

Finalmente, el estudio plantea una importante agenda de investigación hacia adelante, en particular para ir más allá de la correlación puramente estadística y explorar en detalles los nexos causales entre corrupción y riesgo soberano. En este sentido, existe una parte creciente de la literatura que investiga el mismo tema pero del otro lado de la moneda, sobre las reformas de políticas de transparencia de datos que reducen el spread del riesgo soberano de los mercados emergentes. Panizza plantea en particular la necesidad de realizar “estudios de eventos” para investigar de qué manera los escándalos de corrupción específicos pueden haber (o menos) resultado en un downgrading de algún país por las evaluadoras. Hemos avanzado en entender mejor la relación entre riesgo soberano y corrupción; aún nos queda camino por recorrer.