Contatti

Piu' trasferimenti, piu' corruzione: la maledizione delle risorse politiche

, di Fabio Todesco
Quando le amministrazioni locali ricevono più fondi la corruzione aumenta, la qualità dei politici si deteriora e quelli in carica hanno più possibilità di essere rieletti, secondo un paper NBER di Brollo, Nannicini, Perotti e Tabellini

Siamo abituati alle richieste di denaro delle amministrazioni locali al governo centrale e dei paesi in via di sviluppo a quelli ricchi, ma tra gli effetti collaterali di un'improvvisa crescita delle entrate ci sono un aumento della corruzione, un peggioramento della qualità dei candidati e una maggiore probabilità di rielezione per i politici in carica, anche quando "si impossessano di maggiori rendite" – gergo accademico per "rubare denaro".

Quattro economisti dell'Università Bocconi, Fernanda Brollo, Tommaso Nannicini, Roberto Perotti e Guido Tabellini, in The Political Resource Curse (NBER Working Paper No. 15705), usano tre dataset brasiliani e trovano che "un aumento del 10% dei trasferimenti federali alle amministrazioni municipali fa aumentare la corruzione del 17% (secondo una definizione lasca, che può comprendere anche episodi di cattiva amministrazione) o del 24% (secondo una definizione più stringente, che comprende solo violazioni gravi). Inoltre questo afflusso di denaro aumenta del 7% la probabilità di rielezione del sindaco in carica e restringe del 7% la frazione degli sfidanti laureati".

La più importante fonte di finanziamento per le municipalità brasiliane è un programma di trasferimenti federali determinati, in modo discontinuo, dal numero di abitanti: i trasferimenti aumentano al superamento di determinate soglie di popolazione. È così possibile confrontare municipalità di dimensioni analoghe, ma posizionate leggermente al di qua o leggermente al di là della soglia e che quindi ricevono un diverso ammontare di denaro. I ricercatori dispongono di informazioni su questo programma e sui rapporti di ispezione di amministrazioni locali condotte a seguito di una campagna anti-corruzione, nonché di informazioni biografiche ed elettorali sui sindaci in carica e i loro sfidanti nelle elezioni municipali. Sono così in grado di verificare il loro modello, che combina la letteratura sugli afflussi improvvisi di risorse e il perseguimento di rendite, le teorie sulla selezione dei politici e gli studi sull'allocazione dei talenti in economie caratterizzate da incentivi diversi per diversi tipi di talenti.

Quando cercano di essere rieletti, secondo il modello, i sindaci affrontano un trade-off tra impossessarsi di maggiori rendite o soddisfare i desideri degli elettori, fornendo loro servizi e risorse. Gli elettori non sanno di quali rendite si approprino i sindaci, ma possono misurare le risorse che arrivano ai cittadini e basano su queste il loro giudizio dei sindaci. Quando le municipalità ricevono più denaro, c'è più spazio per appropriarsi di rendite, e allo stesso tempo ai cittadini giungono più risorse, senza deteriorare la loro opinione dei sindaci. Di conseguenza la corruzione aumenta (effetto di moral hazard).

Le rendite politiche, affermano gli autori, rivestono valore maggiore per i candidati di minori capacità professionali, che hanno peggiori alternative di carriera e un costo opportunità più basso. Quando la corruzione aumenta, la politica diventa più attrattiva per questi individui, scatenando un effetto di selezione che impoverisce la qualità dei candidati alla carica di sindaco (in termini sia di quota degli sfidanti con una laurea, sia di anni medi di scolarità). Affrontando sfidanti meno capaci, il sindaco appena corrotto ha una maggiore probabilità di essere rieletto. I dati brasiliani validano il modello.

Se, da una parte, gli autori possono scrivere di una maledizione delle risorse politiche, simile alla maledizione delle risorse naturali, dall'altra ammoniscono che i loro risultati "non sono incompatibili con il fatto che maggiori trasferimenti alle municipalità si traducano in un incremento della qualità e della quantità di servizi pubblici forniti alla popolazione locale", come dimostrato da altri ricercatori che hanno lavorato sullo stesso dataset brasiliano.