Riesgo de Corrupción utiliza indicadores basados ​​en hechos, metodología transparente

Alina Mungiu-Pippidi es profesora de Estudios de la Democracia en la Hertie School de Berlín, donde preside el Centro Europeo de Investigación para la Lucha contra la Corrupción y la Construcción del Estado (ERCAS). y habla del nuevo y único Pronóstico de Riesgo de Corrupción a nivel nacional lanzado por el Centro Europeo de Investigación para la Lucha contra la Corrupción y la Construcción del Estado (ERCAS) y CIPE ha comenzado a recibir comentarios de varias fuentes. 

Antilavadodedinero / FCPA

Una de las reacciones de un investigador de TRACE, que también monitorea algunos indicadores de riesgo relacionados con la corrupción, ha mostrado una mezcla de malentendidos y malas interpretaciones.

Aparte de las opiniones del autor (a las que tiene pleno derecho), alega que el CRF interpreta incorrectamente las tendencias a lo largo del tiempo debido a una falla en la prueba de significación. Además, cuestiona la decisión del CRF de agregar un paso cualitativo basado en los hechos políticos más recientes (incluidas guerras, revoluciones o cambios radicales a través de elecciones) que impactan las tendencias a largo plazo. En general, dice que el CRF es demasiado optimista.

Las preguntas planteadas ya han sido respondidas en publicaciones revisadas por pares . La metodología , así como los perfiles de los países de los 120 países cubiertos por el CRF, muestran de manera transparente en todos y cada uno de los casos por qué se pronostica que un país progresará, se estancará o retrocederá. Aún así, un breve resumen puede ser útil para el lector lego que no tiene tiempo para leer textos académicos extensos.

En primer lugar, el CRF se basa en los indicadores agregados basados ​​en hechos del Índice de Integridad Pública (IPI), que modela el  riesgo de corrupción como una interacción entre los facilitadores y los deshabilitadores de la corrupción  y rastrea estos indicadores hasta el final sin perder valores. para un grupo central de 115 países (ya que China, Azerbaiyán y Arabia Saudita fueron eliminados debido a dudas sobre su influencia en algunos indicadores del Banco Mundial, pendientes de aclaración). Este es un intervalo de 12 años, ya que las medidas de transparencia fiscal existían en muy pocos países más atrás. Desde su producción inicial en 2014-2016 con una subvención del gobierno de los Países Bajos, el índice ha aumentado su cobertura y ha sido objeto de  muchas publicaciones revisadas por pares .  

En segundo lugar, el CRF intencionalmente ofrece una imagen más granular de los determinantes del riesgo de corrupción. También evita el problema de los indicadores de percepción rezagados e inespecíficos que presentan todos los continentes y grupos de ingresos como planos durante los últimos 20 años y más. Este  documento de trabajo  describe la dificultad (o más bien la imposibilidad) de rastrear la corrupción a lo largo del tiempo cuando se confía en indicadores de percepción agregados como el Índice de Percepción de la Corrupción o los indicadores de gobernabilidad del Banco Mundial.

Como resultado, el objetivo declarado de este nuevo instrumento era captar el cambio. Las elecciones metodológicas que se hicieron buscaron aumentar la sensibilidad al cambio que anteriormente había sido frustrante cuando se usaban indicadores basados ​​en la percepción. Para el CRF, el equipo de investigación de ERCAS optó por no utilizar el IPI general en sí mismo en forma agregada para rastrear la corrupción a lo largo del tiempo (aunque existen valores desde 2015), sino sus indicadores desagregados. Esto nos permitió considerar cuidadosamente si las tendencias observadas eran consistentes a lo largo del tiempo o no. 

Con este contexto, los lectores legos pueden comprender mejor por qué el análisis de tendencias y la prueba de umbral se construyen de la manera descrita en la sección de metodología CRF .

Para el análisis de tendencias y la prueba de umbral del pronóstico, es importante eliminar los cambios que pueden ser aleatorios. Para hacer esto, comparamos nuestra muestra de 120 países con un grupo teórico similar de países donde el cambio promedio es cero. Calificamos como significativo cualquier cambio por encima o por debajo de la desviación estándar global del cambio promedio para cada factor IPI desagregado, en comparación con un grupo de control con cambio cero. 

Reconocemos que este es un escenario más positivo que usar una hipótesis nula con un cambio global promedio como referencia, pero más negativo que usar valores de cambio absolutos o simplemente establecer un umbral arbitrariamente. La comparación con el cambio medio por continente también se ofrece en Comparar tendencias .

Luego calificamos el cambio como consistente si un país ha progresado (o retrocedido) en al menos dos indicadores de cinco y no ha retrocedido (o progresado) en ninguno. Usamos solo cinco de los seis indicadores del IPI porque los cambios de metodología en el Banco Mundial significan que la apertura comercial no está disponible durante los últimos 12 años. Si bien es posible que se realicen ajustes adicionales en el futuro, se mantendrá el enfoque central del CRF de seguir los determinantes de la corrupción y su cambio constante. Los otros factores incluidos en el análisis de pronóstico, la verificación de cambio político subjetivo y la verificación de demanda social, se explican completamente en la  sección de metodología . 

Hacemos hincapié en que cualquiera puede usar libremente las herramientas para ver cómo difieren los resultados y llegar a sus propias conclusiones. Publicamos y compartimos los nuestros. No existe una ley de hierro de las estadísticas sobre la decisión de dónde colocar los umbrales. Todas estas decisiones tienen una motivación teórica, y la nuestra se explica de forma transparente. Elegimos aumentar la sensibilidad a las reformas en los países, pero también tomar eventos importantes como la invasión de Rusia a Ucrania, lo que sin duda afectaría el pronóstico de ambos y muchos más.

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