El siguiente conjunto de variables de primer nivel invocan las oportunidades económicas. La intención es recoger la distinción central entre instituciones económicas inclusivas y extractivas del neoinstitucionalismo de Acemoglu y Robinson¹¹ (2012). De conformidad con estos autores, las instituciones inclusivas y las extractivas pueden definirse de la siguiente forma:

Es decir, las instituciones inclusivas promueven las oportunidades económicas, mientras que las extractivas las restringen a un grupo pequeño y determinado de las élites. La diferencia entre las primeras y las segundas es la que marca la trayectoria que siguieron las naciones desarrolladas y las subdesarrolladas. Al abrir la economía a una variedad amplia de sectores, aquellas promueven el crecimiento económico mediante la inversión, la productividad y la inversión. En cambio, las extractivas estimulan la aparición del estancamiento, estimulado por la aparición de rentas, la inhibición del progreso técnico y, en general, por la explotación del trabajo ajeno. Por tal razón, los primeros indicadores del tipo de instituciones invocan el carácter inclusivo o extractivo de los municipios mexicanos. El primer indicador de ellos es el de oportunidades de inversión, que se define de la siguiente manera:

(2) I O I i j = K i j U i j R M i j = K i j U i j R M i j

donde I O I es el índice de oportunidades de inversión del municipio i-ésimo, ubicado en estado j-ésimo. K, representa el capital fijo, estimado como el total de activos fijos del municipio. U son todas las unidades económicas y RM, las remuneraciones media, calculadas como el cociente entre el total de remuneraciones y el total del personal dependiente de la razón social. La información para construir este indicador proviene del Censo económico 2009 (INEGI, 2009).

Como se puede observar, el indicador mide el capital por unidad económica y lo contrasta con la remuneración media del municipio. Un valor más bajo indicaría que la oportunidad de establecer una unidad económica es mayor, porque el capital para hacerlo se abarata con relación a lo que, en promedio, reciben los empleados. Y en sentido contrario: un alza de este indicador implicaría que se encarece el capital necesario para emprender un nuevo negocio a través de una unidad productiva, con relación a la remuneración media; por tanto, escasean cada vez más las oportunidades de inversión.

El otro indicador es el de las oportunidades laborales. El instrumento seleccionado como proxy lo aporta la productividad media del trabajo, que definimos a continuación:

P M L i j = P B i j P O i j

donde P M L i j es la productividad media del trabajo; P B i j , la producción bruta; y P O i j , el personal ocupado. En todos los casos se trata del municipio i-ésimo ubicado en el estado j-ésimo (idem).

La productividad media del trabajo aspira a capturar las oportunidades laborales en dos sentidos: vacantes y sueldos. En el primer caso, se traduce en una variación positiva de las ganancias, lo que a su vez acarrea más empleos y mejor remunerados, como ha sido la experiencia de los países desarrollados. En el segundo, puede traducirse en una reducción de costos por la vía de reducir el personal, en virtud de que para producir una unidad de producto se requieren ahora menos trabajo; pero también permite la elevación de la productividad marginal y, con ello, mejores salarios.

Para completar esta sección es preciso explicar las variables político-institucionales, que se ubican en el segundo nivel, es decir, el estatal. En la misma tónica de Acemoglu y Robinson, es preciso hacer algunas aclaraciones. En primer término, de la misma forma en que existen instituciones inclusivas y extractivas en la esfera económica, también esta clasificación puede ser utilizada para las de orden político:

En este sentido, las instituciones políticas inclusivas se caracterizan por la centralización del poder y, al mismo tiempo, por su alto grado de pluralidad. Si una de estos rasgos falla, se trata de instituciones extractivas. En segundo término, la concentración del poder es la premisa ineludible para que se registre el crecimiento económico. Cuando esa concentración es democrática, el crecimiento es sostenible y se abre la opción para una separación permanente del subdesarrollo; cuando es autoritaria, el crecimiento está destinado a ser temporal y a acabar en un estancamiento determinado. En este sentido, son las instituciones políticas las que llevan mano sobre las económicas, a la hora de explicar el desarrollo y, en este caso, las trampas de la pobreza. Por último, esto es lo que ha ocurrido precisamente en México: la democracia trajo consigo la dispersión del poder en gobernadores, el congreso y los partidos políticos, a costa del poder concentrado en el Ejecutivo federal, que durante décadas caracterizó el desarrollo nacional.

La primera variable de este orden es un índice de democracia (ID), construido como un promedio simple de tres indicadores que proporciona el IMCO¹⁵ para el año 2010: Mercado Laboral (ML), Sociedad Incluyente y Sana (SIS) y Sistema Político Estable y Democrático (SPED). Cada uno de ellos se mueve en un rango de 0 a 100. La inclusión del mercado laboral obedece a que el trabajo es un espacio de socialización y, posiblemente, de discusión de los asuntos públicos. Los otros dos se explican por sí mismos. De esta forma:

(3) I D j = M L j + S I S j + S P E D j 3

debido a que es un promedio simple, el ID también varía en el mismo rango que sus componentes. De esta forma, un mayor ID representa un mayor grado de democratización en la entidad federativa en la que se inscribe un municipio determinado. Son las reglas que imperan en esa entidad las que rigen y se trasmiten al nivel municipal, en virtud de que uno de los cambios asociados con la dispersión del poder, acarreó una mayor autonomía a los gobernadores, que se tradujo- paradojamente- en una mayor sujeción de los municipios. De esta forma un mayor o menor grado de democratización en una entidad se refleja de manera fiel en los municipios que lo conforman.

Las siguientes dos variables son el Sistema de Derecho Confiable y Objetivo (SD) y la variable Gobierno Eficiente y Eficaz (GEE), que se han tomado en forma textual de la informa del IMCO (2014). De igual forma, ambos varían de 0 a 100. La intención de incluir el primero es atender uno de los requisitos que el neoinstitucionalismo, especialmente el de Acemoglu y Robinson, ha enfatizado. De él depende, en primer término, la defensa de los derechos de propiedad, no sólo los que involucran al capital y la tierra, sino también los que derivan de los frutos del trabajo. En segundo, como se ha insistido, ello estimula tanto el trabajo como la inversión, porque asegura que quiénes los despliegan puedan apropiarse de sus frutos. Si no es es así, es probable que ambos tiendan a retraerse.

La incorporación del indicador GEE es usado como una proxy de la centralización del poder, al nivel estatal. Si un registro alto es acompañado de otro igualmente grande del ID, significa que se ha logrado una centralización democrática; de lo contrario, tal centralización ha operado bajo instituciones del viejo régimen; es decir, autoritarias. De esta forma, ambos indicadores se denotan como S D j y G E E j .

La principal característica del modelo nulo o vacío es que no incluye variables independientes. Su propósito es determinar si las diferencias en las trampas de la pobreza son estadísticamente significativas, y si lo son, qué tanto corresponden a las distinciones intramunicipales y qué tanto a las interestatales. Como no contiene predictoras, el único efecto fijo es la media muestral; los demás son efectos aleatorios.

Las ecuaciones de primer y segundo nivel son las siguientes:

(4) T P i j = β 0 j + e 1 j   nivel 1

(5) β 0 j = γ 00 + u 0 j   nivel 2

donde β 0 j es el intercepto de primer nivel; y refleja la media de la trampa de la pobreza en el estado j-ésimo. Esta media varía conforme pasamos de una entidad federativa a otra. e 1 j   son los residuos y, por ello, refleja la parte no explicada de la ecuación de regresión. Pero también las diferencias al interior de un grupo,en este caso, entre los municipios de un mismo estado j-ésimo. γ 00 es, por su parte, la media muestral, que no cambia para ningún estado y para ningún municipio. Por tanto, u 0 j   refleja las diferencias entre los estados:     β 0 j - γ 00 = u 0 j   . Específicamente, exhibe la diferencia entre la media estatal β 0 j y la media muestral. Como ésta no cambia nunca, cualquier variación de u 0 j   implica una diferencia entre un estado y otro: al pasar de una entidad federativa a otra, la distancia β 0 j - γ 00 se altera; como todas tienen como referente a γ 00 , esos cambios reflejan las diferencias entre los estados.

El modelo mixto se obtiene al sustituir la ecuación del nivel 2 en la del nivel 1:

(6) T P i j = γ 00 + u 0 j   + e 1 j   mixto

Los resultados se reportan en los Cuadros 2 y 3, en el rubro de modelo vacío.

Cuadro 2

Fuente: Elaboración propia con datos de INEGI, Censos económicos 2009; IMCO, 2014; Coneval, 2012.

Cuadro 3

Fuente: Elaboración propia con datos de INEGI, Censos económicos 2009; IMCO, 2014; Coneval, 2012”

Como se puede apreciar en el primero de ellos, la media muestral es de 0.93. Ello exhibe que, en promedio, los municipios no se encuentran en una trampa de la pobreza, pero sí están muy cercanos al umbral que los separa de esta condición. Sin embargo, la parte más interesante se muestra en el Cuadro 3. En él se exponen los efectos aleatorios. El mensaje es que existen diferencias en las TP que provienen tanto de los municipios dentro de los estados como entre estos últimos. Si usamos el Coeficiente de Correlación Interclase (CCI) ¹⁶ podemos determinar cuánto de las diferencias en los TP municipales obedecen a las discrepancias entre los estados y cuánto las municipales dentro de un estado:

C C I = σ u 0 2 σ u 0 2 + σ e 2 = 0.004712 ( 0.004712 + 0.023225 ) = 0.1687

El resultado nos dice que 16.87% de las diferencias en las TP municipales, responde a discrepancias entre los estados, mientras que 83.13% [(1- 0.1687 )*100] a los municipios. En este sentido, son las desigualdades intraestatales las que, en principio, pesan más a la hora de explicar los distintos niveles en la gravedad de las trampas de la pobreza.

Una vez que se ha constatado que las diferencias en las TP son significativas, y que la mayoría de ellas obedecen a discrepancias municipales dentro de los estados, lo que sigue es tratar de encontrar cuáles son los factores que determinan esas discrepancias. Iniciamos con los factores de índole económica.

El neoinstitucionalismo apuesta a la inclusión cuando se trata de explicar las posibilidades de desarrollo. Como se explicó antes, aquellas oportunidades se aproximaron en dos terrenos: la inversión y las laborales. En esta sección se incorporan las primeras mediante el Índice de Oportunidades de Inversión (IOI), para dejar a la siguiente el abordaje de las segundas.

Las ecuaciones de primer y segundo nivel son las siguientes:

(7) T P i j = β 0 j + β 1 j I O I i j + e i j nivel 1

(8) β 0 j = γ 00 + u 0 j ;   β 1 j = γ 10 nivel 2

La variable IOI se ha introducido en el nivel 1, porque las oportunidades de inversión son un atributo del municipio, y no del estado. Igual que en el modelo vacío, la media grupal ( β 0 j ) se le ha hecho depender de un efecto fijo (la media muestral, β 0 j ) y de un efecto aleatorio, u 0 j . De esa forma, éste sigue reflejando la diferencia entre los estados ( β 0 j - γ 00 = u 0 j ) . Así mismo, se fijó la pendiente como un efecto fijo ( β 1 = γ 10 ). Con esta operación se evita que la respuesta de TP a las oportunidades de inversión varíe, y se propicia que -al ser igual en todas partes-, las diferencias en TP reflejen únicamente los distintos niveles en el IOI.

El modelo mixto es el siguiente:

(9) T P i j = γ 00 + γ 10 I O I i j + u 0 j + e i j mixto

Los resultados también se presentan en los Cuadros 2 y 3, pero ahora en el rubro del modelo 2. La variable IOI no es significativa. Ello implica que no tiene efectos fijos; es decir, que no genera impactos comunes en todos los municipios; en algunos sí provocará tales efectos, en otros, no.

Por tanto, si su incidencia es variable debemos voltear a los efectos aleatorios. Como se observa en el 3, ambas medidas de dispersión pasan la prueba. No obstante, se conserva el predominio de los residuos, es decir, de las diferencias intraestatales. Las discrepancias entre los estados explican 16.43% de las distancias entre las TP municipales, lo que significa una disminución de sólo 0.43 puntos porcentuales con la cifra registrada en el modelo vacío. Por tanto, es la heterogeneidad de los municipios dentro de los estados los responsables de explicar las diferencias en la respuesta de las TP a las oportunidades de inversión. Lo importante es que las entidades federativas tienden a reproducir un patrón común de desarrollo heterogéneo, fincado en polos de atracción de inversión en pocas zonas, y de olvido de las condiciones que hacen posible tal atracción en la mayoría de ellos.

Como se ha explicado antes, se ha escogido la productividad media del trabajo como una proxy de las oportunidades laborales. En virtud de la debilidad explicativa del IOI, se espera que este indicador influya definitivamente en las diferencias en las trampas. De lo contrario, no existiría alguna relación entre las oportunidades económicas. En esta sección se incorpora, al lado del IOI, esta variable. Las ecuaciones de primer y segundo nivel son las siguientes:

(10) T P i j = β 0 j + β 1 j I O I i j + β 2 j P M L i j + e i j nivel 1

(11) β 0 j = γ 00 + u 0 j ;   β 1 j = γ 10 ;   β 2 j = γ 20 nivel 2

La única novedad es la introducción de la productividad media en el primer nivel, porque es un atributo municipal, no estatal. Además, las pendientes (respuesta de las trampas municipales a las variables explicativas) se siguen manteniendo fijas, lo que implica que esta respuesta es homogénea en todos los estados. De esta forma, se trata de aislar la reacción de las TP a los niveles de variables explicativas, sin considerar la posibilidad de que entre ellas haya distintos tipos de respuestas.

El modelo mixto es:

(12) T P i j = γ 00 + γ 10 I O I i j + γ 20 P M L i j + u 0 j + e i j mixto

Los resultados se localizan en los Cuadros 2 y 3 en el rubro de modelo 3. De nuevo, las oportunidades de inversión no son significativas, pero la productividad media del trabajo (PML) sí lo es. Otro dato destacable es que la media aumenta ligeramente. La razón es que en el modelo vacío es una media incondicionada, mientras que ahora está condicionada a que la PML de los municipios sea igual a promedio general de esta variable. El propósito es anular la influencia de PML sobre la media muestral incondicionada. El signo es negativo: un aumento (disminución) de la productividad disminuye (aumenta) la trampa de la pobreza.

En nuestro ejercicio, el verdadero significado es que aquellos municipios con productividad alta son aquellos que se encuentran fuera de la trampa, mientras que con los de productividad baja se inscriben en ella. El mensaje es meridiano: la productividad del trabajo y, por tanto, las oportunidades laborales juegan un papel decisivo y generalizado en la incursión en la trampa. Generalizado porque el coeficiente de efectos fijos es significativo; por tanto, es común a todos los municipios, con independencia de cuál es el estado en el que se inscriben. La trampa puede responder de diferente manera a los niveles de productividad, pero siempre reacciona ante ellos.

Es posible determinar la probabilidad de incurrir en la trampa, a partir de los datos de la PML y de la siguiente ecuación logística:

l n P 1 - P = α + θ P M L i j

donde P es la probabilidad de estar fuera de la trampa de la pobreza, y 1-P, la de estar dentro de ella. De esta forma:

P = e α + θ P M L i j 1 + e α + θ P M L i j

Los resultados se informan en el siguiente Cuadro:

Cuadro 4

Fuente: Elaboración propia con base en Coneval (2012) e INEGI, Censos económicos 2009.

El signo positivo de la ecuación afirma que a medida que aumenta (disminuye) la productividad, aumenta (disminuye) la probabilidad de estar fuera de la trampa de la pobreza. Por tanto, disminuye (aumenta) la probabilidad de incurrir en ella. ¿A cuánto equivale ambas probabilidades? Para determinarlas, es preciso una cifra de la PML. Escojamos las medias general y la de los municipios en y fuera de la trampa. En el primer caso, es cero, por tratarse de una variable centrada:

P = e α + θ P M L i j 1 + e α + θ P M L i j = e α 1 + e α

Por ello, la probabilidad de que un municipio incurra en la trampa de la pobreza, dada la productividad, es 37.7%, y de que se ubique fuera de ella es 62.3%. En los otros dos casos la lectura adquiere un matiz ligeramente distinto: la probabilidad de mantenerse en la trampa es 41%, mientras que la de conservarse fuera de ella es 64.5%.

La clave consiste, como es usual en series transversales, en sustituir “aumento” por “mayor”; y “baja” por menor. ¿Mayor y menor con relación a qué? A la media de la PML. Como esta es una variable centrada, la media de PML es cero. Por tanto, los municipios con P M L i j > 0 se ubican por encima de esa medida central; los que exhiben P M L i j < 0 , por debajo de ella. El siguiente Cuadro informa cómo se distribuyen los municipios de la muestra según esta clasificación:

Cuadro 5

Fuente: Elaboración propia con datos de INEGI, Censos económicos 2009.

La gran mayoría de municipios (74.6%) registran una PML inferior a la media muestral. Ello implica que la productividad relativamente alta tiende a concentrarse en muy pocos. Dicho de otra forma: aquéllos que comparten dos elementos comunes: signo negativo y productividad menor, y uno diferenciador: ubicación dentro o fuera de la trampa. En todos ellos, la intensidad de la trampa de la pobreza es más alta que el promedio. Esto es un rasgo común al grueso de los municipios, por tanto, también lo es la masa salarial. Este es el mecanismo por el cual provocan trampas de la pobreza más severas. No existen diferencia entre los municipios fuera y dentro de la trampa de la pobreza: en ambos, la productividad inferior a la media provoca menores salarios, empleo y masa salarial, así como trampas de la pobreza más graves, que en sus referentes promedios. La diferencia entre ellos radica en el carácter de los rendimientos. En los que se ubican fuera de la trampa, lo que posibilita este comportamiento son los rendimientos decrecientes; en los que están dentro, los crecientes.

Examinemos los efectos aleatorios, que reporta el Cuadro 3. Las varianzas de nuevo son significativas, pero continúa predominando la de los residuos, porque ésta explica 83.9% de la varianza total. Es decir, las diferencias entre los municipios dentro de los estados son los principales responsables de las discrepancias entre las TP municipales, mientras que las interestatales se hacen cargo de 16.13%, muy similar al registrado en el modelo anterior: 16.43%. Ello significa que la introducción de la PML no alteró la importancia interestatal, es más, la redujo. Todo ello es coherente con la concentración de las productividades altas en pocos municipios.

Acemoglu y Robinson has sostenido que la ausencia de un poder centralizado, capaz de inyectar las dosis suficientes de gobernabilidad, es una de las piezas claves del crecimiento. Así se traslada la usual primacía de los factores económicos a los políticos. Se ha escogido la variable GEE como proxy de esa centralización, aunque sin adjetivarla como democrática o autoritaria. Se trata simplemente de un gobierno estatal que logra imponer orden, ya sea por lo que genera en medio de un caos previo o porque se lo arrebata a fuerzas no estatales. De esta forma, suscita obediencia a sus dictados y emprende con éxito las políticas públicas que se propone. Esta variable es de segundo nivel, en la medida en que es un atributo principal de los gobiernos estatales, y no de los municipales.

Las ecuaciones de primero y segundo nivel del modelo son las siguientes:

(13) T P i j = β 0 j + β 1 j I O I i j + β 2 j P M L i j + e i j nivel 1

(14) β 0 j = γ 00 + γ 01 G E E j + u 0 j ;   β 1 j = γ 10 ;   β 2 j = γ 20 nivel 2

Como se puede apreciar, ahora la ecuación de primer nivel queda inalterada y recoge únicamente las variables económicas, como en los modelos anteriores. Lo que se altera es la ecuación de segundo nivel, en la cual el intercepto se hace depender de la nueva variable política, de tal forma que:

β 0 j - γ 00 = γ 01 G E E j + u 0 j

La diferencia entre la media grupal y la muestral ( β 0 j - γ 00 ) depende no sólo de los efectos aleatorios, sino de los eventuales efectos fijos que puede provocar la GEE. Dicho de otra manera: las diferencias intraestatales responden no sólo con los efectos aleatorios ( u 0 j ) , sino con los distintos gobiernos estatales G E E j . De esta forma, se logra captar el efecto global que éstos ejercen sobre la trampa de la pobreza. El modelo mixto será:

(14) T P i j = γ 00 + γ 01 G E E j + γ 10 I O I i j + γ 20 P M L i j + u 0 j + e i j mixto

Los resultados se presentan en los Cuadros 2 y 3, bajo el rubro de modelo 4. La media condicionada mantiene su conducta alcista, aunque se conserva alrededor de su valor original. Ello significa que la introducción de la eliminó los elementos que impedían que esta variable se manifestara adecuadamente en la media incondicional. En cuanto al nivel de significancia las cifras se prestan a la duda: por un lado sig. >0.05, lo que la hace no significativa; por el otro, la prueba t es mayor que su criterio de decisión: 2.019>1.96. Esto la revela como estadísticamente significativa. Para evitar confusiones, se puede considerar que el parámetro de la GEE es significativo no al 0.05, sino al 0.10. Si es así, es posible postular que, dado el signo negativo de la relación, un gobierno eficiente y eficaz, que es un aproximado de la centralización del poder, abate la trampa de la pobreza. Aún más: registra un potencial de 45 veces mayor que la PML (0.002946/6.38298E-05)-1=45.15) en esta tarea. En este sentido, parece avalarse la proposición de Acemoglu y Robinson sobre la superioridad de las variables políticas sobre las económicas al explicar el desarrollo y, en este caso, una de sus dimensiones particulares: las trampas de la pobreza.

Otra forma más elocucente de valorar la importancia del poder centralizado es examinar a partir de qué valores de PML y la GEE se genera umbral de la trampa de la pobreza. Un primer paso para semejante tarea es evaluar individualmente a partir de qué valor se erige esta muralla y compararlo con el valor mínimo registrado en la muestra:

1 = γ 00 + γ 20 P M L i j    

(15) 1 - γ 00 γ 20 = P M L i j

Y

1 = γ 00 + γ 01 G E E j    

(16) 1 - γ 00 γ 01 = G E E j

En ambas ecuaciones, se encuentra el valor de la variable en cuestión (PML o GEE) que iguala la ecuación de efectos fijos a 1, que es el umbral de la trampa de la pobreza, la variable dependiente. En caso de que ninguna de las dos variables sea capaz de generar un umbral de forma individual, se sigue el segundo paso, que consiste en determinar si ambas variables conjuntamente arrojan un valor igual o mayor a 1, a partir de sus valores mínimos registrados en la muestra:

(17) γ 00 + γ 20 P M L i j m i n + γ 01 G E E j m i n   ≥ 1

Los resultados se reportan en el Cuadro 6:

Cuadro 6

Fuente: Elaboración propia con datos de INEGI, Censos económicos 2009; Coneval, 2012 e IMCO, 2014.

Como se puede apreciar, ni la PML ni la GEE son capaces de generar un umbral de la trampa de la pobreza. Estos dos factores, por sí mismos e individualmente, no puede encerrar a una entidad de este orden en la pobreza. Es preciso la interacción de ambos para que así sea. En la sección inferior del cuadro, vemos que el resultado de la estimación conjunta de la ecuación de efectos fijos arroja un dato ligeramente superior a 1. Es decir, a partir de sus valores mínimos, la combinación de una baja productividad laboral y de un gobierno descentralizado, que por serlo es ineficiente e ineficaz, gesta el umbral de la trampa de la pobreza. De esta forma, se confirma -en principio- la hipótesis del neoinstitucionalismo. Pero, además, el hecho de que tanto la PML y la GEE registren el mismo signo, sugiere un mecanismo de transmisión: un gobierno descentralizado, ineficiente e ineficaz para propiciar la gobernabilidad de un estado, desmantela las oportunidades laborales y abate la productividad del trabajo. Por este conducto agranda el impacto sobre la masa salarial, al tiempo que eleva la intensidad de la trampa de la pobreza. En cambio, un gobierno eficiente y eficaz genera gobernabilidad; una vez que ésta es asegurada, puede emprender políticas públicas exitosas para elevar la productividad, los salarios y los empleos.

En el lado de los efectos aleatorios se percibe que la varianza da cuenta de las diferencias interestatales ( u 0 j ) se reduce en 16.6%, mientras que la de los residuos aumenta ligeramente. Es decir, la variable GEE es responsable en ese porcentaje de las diferencias que los distintos estados provocan en las TP municipal. Si se contrasta con el modelo anterior, la PML sólo abatió en 3.2% aquellas diferencias.

El aumento ligero (1%) en los residuos revela una mayor heterogeneidad entre los municipios dentro de los estados. En este sentido, si la incorporación de la GEE aumenta la varianza de los residuos, también acentúa la heterogeneidad entre los que se anidan en los estados. En términos más plásticos: los buenos (malos) gobiernos reducen (aumentan) las trampas de la pobreza porque reducen (elevan) el promedio estatal; pero en el fondo, tras ese promedio se encierra un proceso desigualdad regional, en los que unos municipios reducen (aumentan) la trampa de la pobreza y otros la aumentan (disminuyen); o, alternativamente, el ritmo de abatimiento (aumento) difiere entre los municipios.

El aumento de la varianza de los residuos es un síntoma de un factor importante del sistema político: revela que, a nivel municipal, la gobernabilidad de las autoridades estatales no es homogénea, sino que también en ese orden se presentan resistencias de las fuerzas locales a sus dictados de esas autoridades. Por tanto, indica que la dispersión del poder, aunque en menor grado, se refleja en este ámbito de gobierno.

Con la PML sucede un fenómeno opuesto: la disminución de la varianza es producto tanto de la que concierne a los estados como a la que involucra los municipios al interior de los mismos. Por ello, un aumento (una baja) no sólo abate (aumenta) los promedios estatales en las trampas de la pobreza, sino también reduce (aumenta) la heterogeneidad entre los municipios, aunque -como se ha anotado antes-, el estímulo de la productividad tiende a recaer en unos pocos municipios, porque la varianza de los mismos supera con mucho a las estatales.

En este modelo se agrega el índice de la democracia, que como se ha explicado, da cuenta del grado de democratización que experimenta una entidad federativa determinada. Da cuenta del otro componente que, junto con la centralización del poder, define a las instituciones políticas inclusivas: la pluralidad. Por ser un atributo de los estados, se ubica en el segundo nivel, mientras el primero se mantiene inalterado:

(18) T P i j = β 0 j + β 1 j I O I i j + β 2 j P M L i j + e i j nivel 1

(19) β 0 j = γ 00 + γ 01 G E E j + γ 02 I D j + u 0 j ;   β 1 j = γ 10 ;   β 2 j = γ 20 nivel 2

Ahora, las diferencias interestatales no sólo reflejan los efectos aleatorios, sino también la influencia de la eficiencia y eficacia de los gobiernos (GEE) y el grado de democratización de los estados de la República. Por otro lado, se conserva de forma homogénea la pendiente del IOI y la PML, lo que significa que las trampas responden de forma similar en todos los municipios a estas dos variables.

El modelo mixto es el siguiente:

(20) T P i j = γ 00 + γ 01 G E E j + γ 02 I D j + γ 10 I O I i j + γ 20 P M L i j + u 0 j + e i j mixto

La estimación de este modelo se informa en los Cuadros 2 y 3, en el rubro de modelo 5. En el primero, que reporta los efectos fijos, se aprecian varios datos interesantes: a) la media condicionada continúa ascendiendo; b) la nueva variable introducida, ID, es significativa, como lo es también la PML; y c) la GEE ha dejado de serlo. La desaparición de la significancia estadística de la GEE cuando se incorpora el índice de democracia, suscita una encrucijada analítica que debe ser dilucidada. Por un lado, puede implicar que ambos indicadores son incompatibles y, por tanto, es imposible resolver el dilema planteado entre gobernabilidad y democracia, que ha caracterizado la historia de México.¹⁷

Por otro lado, advierte que, bajo ciertas circunstancias que involucran la participación activa de la ciudadanía, es posible centralizar el poder bajo una modalidad democrática, por lo menos en el nivel local.

Una forma de resolver la encrucijada es estimar las variaciones en los coeficientes de determinación (R²), asociados regresiones individuales y conjuntas entre las trampas de la pobreza y la GEE y el ID:

T P i j = a + b G E E j + e i j

T P i j = c + d I D j + e i j

T P i j = k + h G E E j + f I D j + e i j

Los resultados se presentan en el siguiente Cuadro:

Cuadro 7

Fuente: Elaboración propia con datos de INEGI, Censos económicos 2009; IMCO, 2014; Coneval, 2012.

Las regresiones lineales reproducen lo que sucede con los efectos fijos: las dos variables, la GEE y el ID, son significativas individualmente, pero en la estimación conjunta la primera pierde este atributo, mientras la segunda los conserva. Sin embargo, la estimación conjunta acarrea un aumento en el coeficiente de determinación (R²), de 6.6 a 11.7%, si se parte de la individual correspondiente a la GEE. Por tanto, el ID agregó poder de explicación a las diferencias entre las TP individual. Pero también se aprecia que la R² de esta variable, considerada individualmente, es igual a la de la estimación conjunta. Para decirlo de otra forma: si se hubiera partido del ID, en lugar de la GEE, ésta no hubiera sumado al valor de la R² conjunta. El significado entonces, es inequívoco: el indicador democrático contiene ya los efectos del gobierno eficiente y eficaz y, por tanto, de la centralización del poder. Por ello, la segunda rama de la encrucijada es la más pertinente: se trata de gobiernos que han centralizado democráticamente el poder, cuando la trampa desciende; o de otros en los que se encuentra disperso y recurren a prácticas autoritarias, cuando aquella aumenta. En estos últimos, la dispersión del poder es la fuente de la ineficiencia y la ineficacia de la política públicas; se practican conductas autoritarias, posiblemente ilegales, destinadas a construir poderes paralelos al institucional y en pugna con otros que ejercen, con fuerza similar, una autoridad fáctica fincada en la violencia. Son autoridades estatales o municipales cooptadas o aliadas a ciertos segmentos del crimen organizado y, por ello mismo, en lucha con otros núcleos de las organizaciones criminales. Estas alianzas y pugnas tienden a reforzar la ineficiencia de las políticas públicas y las trampas de la pobreza, sino es que a constituirse en la principal fuente de las mismas.

Si el ID contiene los efectos de la GEE, conviene realizar de nuevo el ejercicio en torno a la gestación de los umbrales de las trampas de la pobreza:

1 = γ 00 + γ 02 I D j    

I D j = 1 - γ 00 γ 02 = 1 - 0.957075 - 0.004619 =   - 9.3

El valor mínimo del ID que registra la muestra es -13.81; por tanto, éste es menor que el que es capaz de erigir un umbral de la trampa de la pobreza (-9.3). El mensaje es, sin duda, potente: mientras la productividad del trabajo y la ineficacia e ineficiencia del gobierno no son capaces de levantar, por sí mismas, un umbral de trampa de la pobreza, el grado de democratización -que no es otra cosa que la centralización democrática- sí ostenta esa capacidad.

El hecho de que el ID contenga los efectos de la GEE implica que es un indicador que da cuenta de la centralización democrática, pero también que se sostiene tanto la tesis neoinstitucionalista. Porque si la descentralización democrática o autoritaria ha permeado los poderes locales, es razonable sostener la emergencia de trampas de la pobreza en los ámbitos estatales y municipales, que es donde se experimenta cotidianamente el bienestar social. En este sentido, el análisis multinivel parece corroborar las tesis que se sostuvieron en las perspectivas macroeconómicas y macropolíticas.

El examen de los efectos aleatorios advierte que la varianza total ha disminuido 4.5% con relación al modelo anterior, y 9% referente al modelo vacío. Pero quizás lo más importante es que la correspondiente a las diferencias interestatales lo ha hecho en 33% en el primer caso, y en 47.8%, en el segundo. Es notorio que el peso de tal comportamiento recae en las diferencias en el grado de democratización entre los estados: este es el responsable principal de las discrepancias de las TP que registran, en promedio las entidades federativas. El resto de las variables dan cuenta de sólo 14.8% de esas diferencias.

El sistema de derecho es, quizá, la variable que más ha enfatizado el neoinstitucionalismo original, porque es el encargado de la estructuración formal, así como de la protección de los derechos de propiedad. Es, como las dos variables anteriores, un atributo del segundo nivel. Por tal razón, las ecuaciones de éste y del primero, se especifican de la siguiente manera:

(21) T P i j = β 0 j + β 1 j I O I i j + β 2 j P M L i j + e i j nivel 1

(22) β 0 j = γ 00 + γ 01 I D j + γ 02 S D j + u 0 j ;   β 1 j = γ 10 ;   β 2 j = γ 20 nivel 2

Una modificación importante ocurre en las ecuaciones de segundo nivel: en la medida en que, como se demostró en el modelo anterior, el ID contiene a la variable GEE, ésta desaparece como determinante autónomo. De esta forma, queda subsumida en el ID y, por ello, ésta pasa a representar el grado de centralización democrática o de democracia centralizadora. Ahora las distancias entre la media estatal y la muestral exhiben la influencia no sólo de los efectos aleatorios, sino también de todas las variables político-institucionales. El modelo mixto es el siguiente:

(23) T P i j = γ 00 + γ 01 I D j + γ 02 S D j + γ 10 I O I i j + γ 20 P M L i j + u 0 j + e i j mixto

Los resultados se localizan en el modelo 6 de los Cuadros 2 y 3. En primer término, la PML y el ID conservan su estatus de ser estadísticamente significativas, pero el sistema de derecho, no. Ello advierte que éste no tiene efectos fijos y, por tanto comunes, en todos los municipios. El dato pone en duda una de las tesis fundamentales del neoinstitucionalismo. Sin embargo, avala la proposición de que, en sociedades heterogéneas como la mexicana, la ley es relegada y administrada por las facultades arbitrales del ejecutivo federal y, en última instancia, de gobernadores y presidentes municipales, que en el viejo sistema político fungían como sus delegados locales.

La democracia no ha podido desterrar esta práctica heredada de la colonia pero, sobre todo, de la conformación del Estado después de la Reforma y durante la etapa posrevolucionaria. Los derechos de propiedad no están cabalmente asegurados, pero en términos generales el arbitraje logra generar un tipo de orden, distinto al que prescriben las normas jurídicas, que propicia una protección cimentada en las costumbres y prácticas sociales, así como en un sentido de justicia labrado por la historia.

De esta forma, la ausencia de significancia estadística del sistema de derecho no es otra cosa más que el síntoma de una sociedad que arribó a la democracia, sin haber logrado el imperio de la ley. La consecuencia es que aquella se vacía de una buena parte de su contenido cotidiano, para dejar el concepto en una dimensión estrictamente electoral: sirve para decidir quién gobierna, pero no para afianzar una forma predecible de cómo se gobierna, que sólo es posible cuando la ley impera en todas partes. Por tal razón, la varianza de los efectos aleatorios permanece prácticamente igual que en el modelo anterior.