En cada una de las tablas de esta sección se incluyen también los comandos de Stata con los cuales se obtuvo la información.

Transcripción

1 Apéndice 1. Tablas y Anexos En cada una de las tablas de esta sección se incluyen también los comandos de Stata con los cuales se obtuvo la información. Esta es la tabla de correlaciones entre variables (se excluyen las variables dummy): corr incbg idh ied obrapub subs denunc sent_proc porc_ind pob_total (obs=96) Incbg idh Ied obrapub subs Denunc sent_p~c porc_ind pob_to~l incbg idh ied obrapub subs denunc sent_proc porc_ind pob_total Este es el resultado de correr la regresión de la ecuación IV.1 (Tabla V.2) reg incbg d2003 d2005 idh ied obrapub subs denunc sent_proc porc_ind pob_total ing_alto ing_bajo alt_gob Source SS df MS Model Residual Total Number of obs = 96 F( 13, 82) = 8.37 R-squared = Adj R-squared = Root MSE = d d idh ied obrapub 4.43e e e e-06 subs denunc sent_proc porc_ind pob_total e ing_alto ing_bajo alt_gob _cons

2 Estos son los resultados de la regresión de la ecuación IV.1 con errores estándar robustos (Tabla V.3). reg incbg d2003 d2005 idh ied obrapub subs denunc sent_proc porc_ind pob_total ing_alto ing_bajo alt_gob, robust Linear regression Number of obs = 96 F( 13, 82) = R-squared = Root MSE = Robust d d idh ied obrapub 4.43e e e e-06 subs denunc sent_proc porc_ind pob_total e ing_alto ing_bajo alt_gob _cons

3 Los resultados de la tabla V.4 se muestran completos aquí. El modelo corresponde a la ecuación IV.1 más dos variables dummy regionales. reg incbg d2003 d2005 idh ied obrapub subs denunc sent_proc porc_ind pob_total ing_alto ing_bajo alt_gob dnorte dsur Source SS df MS Model Residual Total Number of obs = 96 F( 15, 80) = 7.27 R-squared = Adj R-squared = Root MSE = d d idh ied obrapub 6.40e e e e-06 subs denunc sent_proc porc_ind pob_total ing_alto ing_bajo alt_gob dnorte dsur _cons

4 Este es el modelo probit para la ecuación IV.1. La variable dependiente incbg se sustituye por una variable dummy dincbg, en la cual índices de corrupción mayores a la media toman el valor de 1, menores a la media toman el valor de 0. probit dincbg d2003 d2005 idh ied obrapub subs denunc sent_proc porc_ind pob_total ing_alto ing_bajo alt_gob Iteration 0: log likelihood = Iteration 1: log likelihood = Iteration 2: log likelihood = Iteration 3: log likelihood = Iteration 4: log likelihood = Iteration 5: log likelihood = Iteration 6: log likelihood = Iteration 7: log likelihood = Probit regression Number of obs = 96 LR chi2(13) = Prob > chi2 = Log likelihood = Pseudo R2 = dincbg Coef. Std. Err. Z P>z [95% Conf. Interval] d d idh ied obrapub -1.09e e e e-07 subs denunc sent_proc porc_ind pob_total ing_alto ing_bajo alt_gob _cons Note: 0 failures and 1 success completely determined.

5 Este es el mismo modelo probit anterior, sólo que ahora con errores estándar robustos (Tabla V.5). probit dincbg d2003 d2005 idh ied obrapub subs denunc sent_proc porc_ind pob_total ing_alto ing_bajo alt_gob, robust Iteration 0: log pseudolikelihood = Iteration 1: log pseudolikelihood = Iteration 2: log pseudolikelihood = Iteration 3: log pseudolikelihood = Iteration 4: log pseudolikelihood = Iteration 5: log pseudolikelihood = Iteration 6: log pseudolikelihood = Iteration 7: log pseudolikelihood = Probit regression Number of obs = 96 Wald chi2(13) = Prob > chi2 = Log pseudolikelihood = Pseudo R2 = Robust dincbg Coef. Std. Err. Z P>z [95% Conf. Interval] d d idh ied obrapub -1.09e e e e-07 subs denunc sent_proc porc_ind pob_total ing_alto ing_bajo alt_gob _cons Note: 0 failures and 1 success completely determined.

6 Esta regresión es una dprobit para la ecuación IV.1. dprobit dincbg d2003 d2005 idh ied obrapub subs denunc sent_proc porc_ind pob_total ing_alto ing_bajo alt_gob Iteration 0: log likelihood = Iteration 1: log likelihood = Iteration 2: log likelihood = Iteration 3: log likelihood = Iteration 4: log likelihood = Iteration 5: log likelihood = Iteration 6: log likelihood = Iteration 7: log likelihood = Probit regression, reporting marginal effects Number of obs = 96 LR chi2(13) = Prob > chi2 = Log likelihood = Pseudo R2 = dincbg df/dx Std. Err. Z P>z x-bar [95% C.I.] d2003* d2005* idh ied obrapub -4.12e e e e e-07 subs denunc sent_p~c porc_ind pob_to~l ing_alto* ing_bajo* alt_gob* obs. P pred. P (at x-bar) (*) df/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1 z and P>z correspond to the test of the underlying coefficient being 0

7 Esta regresión es la misma dprobit, pero con errores estándar robustos (Tabla V.6). dprobit dincbg d2003 d2005 idh ied obrapub subs denunc sent_proc porc_ind pob_total ing_alto ing_bajo alt_gob, robust Iteration 0: log pseudolikelihood = Iteration 1: log pseudolikelihood = Iteration 2: log pseudolikelihood = Iteration 3: log pseudolikelihood = Iteration 4: log pseudolikelihood = Iteration 5: log pseudolikelihood = Iteration 6: log pseudolikelihood = Iteration 7: log pseudolikelihood = Probit regression, reporting marginal effects Number of obs = 96 Wald chi2(13) = Prob > chi2 = Log pseudolikelihood = Pseudo R2 = Robust dincbg df/dx Std. Err. Z P>z x-bar [95% C.I.] d2003* d2005* idh ied obrapub -4.12e e e e e-07 subs e-06 denunc sent_p~c porc_ind pob_to~l e ing_alto* ing_bajo* alt_gob* obs. P pred. P (at x-bar) (*) df/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1 z and P>z correspond to the test of the underlying coefficient being 0

8 Esta regresión es adicional a las ya presentadas, es el modelo de la ecuación IV.1 más otra variable: invfederal. Esta variable representa el monto de Inversión Federal por entidad federativa. Esta variable resultó ser estadísticamente no significativa. Source SS df MS Model Residual Total Number of obs = 96 F( 14, 81)= 7.75 R-squared = Adj R-squared = Root MSE = d d idh invfederal 5.50e e e e-07 ied obrapub 4.26e e e e-06 subs denunc sent_proc porc_ind pob_total ing_alto ing_bajo alt_gob _cons

9 Esta regresión también es adicional a las ya presentadas. En esta, partiendo de la ecuación IV.1, cambié la variable idh por idh_educ. La intención es mostrar de forma alternativa cuáles son los resultados si se considera que no es necesario incluir la variable IDH como tal, sino tan sólo su componente de educación. La variable resultó estadísticamente no significativa. reg incbg d2003 d2005 idh_educ ied obrapub subs denunc sent_proc porc_ind pob_total ing_alto ing_bajo alt_gob Source SS df MS Model Residual Total Number of obs = 96 F( 13, 82) = 8.28 R-squared = Adj R-squared = Root MSE = d d idh_educ ied obrapub 4.83e e e e-06 subs denunc -1.60e sent_proc porc_ind pob_total ing_alto ing_bajo alt_gob _cons