Inmigración y delincuencia en España

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INMIGRACIÓN Y DELINCUENCIA EN ESPAÑA, 1999-2007: EXPLICANDO UN COMPORTAMIENTO EXCEPCIONAL 1 César ALONSO-BORREGO Universidad Carlos III y FEDEA

Nuno GAROUPA IMDEA, University of Illinois

Marcelo PERERA Universidad de la República (Uruguay), CINVE y FEDEA

Pablo VÁZQUEZ Universidad Complutense y FEDEA

RESUMEN El presente trabajo es la primera aproximación exhaustiva, y que utiliza las herramientas del análisis económico, a la vinculación entre inmigración y delincuencia en España. Durante estos años de fuerte inmigración, España ha visto crecer sus delitos a una tasa bastante similar a la que aumentaba la población, pero a un ritmo menor del que lo hacía en otros países donde el crecimiento del número de inmigrantes era inferior. La explicación de ese comportamiento tan favorable tiene que ver con las características individuales de los inmigrantes que hemos recibido (singularmente, la educación), un resultado similar al que se ha encontrado para algunos grupos de inmigrantes en Estados Unidos. Aprovechar la diver1 Este documento ha sido escrito como un capítulo de la Monografía de FEDEA de 2008.

Garoupa agradece el apoyo económico de MMECC (EC proyecto 044422), y Alonso-Borrego agradece el apoyo del Ministerio de Educación (Beca Nro. SEJ2006-05710/ECON). Se agradecen los comentarios de Antonio Cabrales, Marco Celentani y Giulio Zanella, y la labor de ayudante de investigación de Mario Alloza.

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sidad de características —también en el ámbito de la delincuencia— que presentan los inmigrantes, es la conclusión final del trabajo.

1.

Introducción

Inmigración y delincuencia son términos que suelen vincularse con cierta frecuencia en los medios de comunicación, en la discusión política, incluso en el debate ciudadano de nuestro país. Las encuestas recogen una creciente preocupación por el fenómeno de la inmigración y su vinculación con la delincuencia: en agosto del pasado año, el periódico El Mundo recogía que un 66% de la población manifestaba que existía una relación entre inmigración y delincuencia (El Mundo, 18.8.2008).

Sin embargo, si comparamos lo que ocurre en España con lo que ocurre en otros países, probablemente el hecho más significativo es el contrario: el escaso crecimiento de la delincuencia ante aumentos muy significativos (que ya han superado los cinco millones) de inmigrantes en tan breve plazo. Como recoge la figura 1, en la que se relacionan el crecimiento del número de delitos y el crecimiento de la población inmigrante, el caso de España es excepcional en la Unión Europea. La cuestión es ¿por qué?

Probablemente, la respuesta más obvia sería que no existe relación de causalidad entre inmigración y delincuencia en España. Sin embargo, FIGURA 1 Crecimiento del número de delitos y población extranjera, 2000-2006 50 Irlanda 40 Crecimiento total delitos 00-06

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30 Italia

Grecia

España

20 10 0 -10 -20 -50

0

50

100

150

200

250

300

Crecimiento población extranjera 00-06

Fuente: Eurostat.

Nota: El crecimiento de la población extranjera en Grecia es para 2001-06.

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como se describe en la segunda sección y se estima en la tercera, esta relación existe y es significativa. Los inmigrantes explican (parcialmente) la evolución de la criminalidad y ambos fenómenos están relacionados.

Una segunda interpretación puede referirse al periodo de crecimiento económico que ha vivido España y a la forma de acceso al mercado laboral de los inmigrantes. El hecho de que España, a diferencia de otros países europeos, haya vivido un largo periodo de crecimiento económico, aumenta el coste de oportunidad, tanto para los inmigrantes como para los nacionales, de cometer delitos; un acceso ordenado al mercado de trabajo iría en la misma dirección. Sin embargo, los datos no permiten confirmar directamente esta hipótesis. Por un lado, Irlanda y España comparten un alto crecimiento económico durante este periodo con una respuesta en términos de delincuencia muy desigual, como se refleja en la figura 1. Por otro lado, y centrándonos en nuestro país, la evolución de la delincuencia no guarda relación con la tasa de desempleo, como se explica en la sección tercera y se refleja en el gráfico adjunto (figura 2). Adicionalmente, hay que recordar que la mayor parte de los inmigrantes han entrado de forma ilegal y han permanecido así hasta que se han producido las sucesivas regularizaciones, sin que éstas hayan afectado —como se indica también en las estimaciones de la tercera sección— a la tasa de criminalidad.

Una explicación adicional puede tener que ver con el tipo de inmigrantes que recibimos. Recibir inmigrantes que por sus características (edad, sexo, nivel de estudios, cultura) son menos propensos a cometer delitos podría explicar las diferencias entre España y otros países europeos. VereFIGURA 2 Crecimiento de los delitos y tasa de paro, 2000-2006 16

12 Crecimiento delitos conocidos Tasa de paro (eje derecho)

10

14

8 12 6 10 4 8 2 6

0 -2

4 2000

2001

2002

2003

Fuente: INE. 63

2004

2005

2006

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mos que ésta resulta ser una explicación bastante más ajustada a la realidad. La inmigración en España es un fenómeno extremadamente heterogéneo, de forma que el colectivo de inmigrantes engloba realidades muy distintas: desde el jubilado alemán que viene aquí a pasar largas temporadas de retiro y que son ya mayoría en numerosas localidades de la costa mediterránea, al joven ecuatoriano que trabaja en la construcción o (ahora más) en los servicios. Nuestra hipótesis es que buena parte del comportamiento positivo de la inmigración en relación a los delitos se debe a su composición: a España han emigrado un buen número de personas que, por sus características, son menos propensos a delinquir.

Finalmente, podría ocurrir que el procedimiento de integración (o en sentido negativo, de represión del delito) fuera especialmente adecuado en España, reduciendo sustancialmente la tasa de criminalidad que se traía de origen. Los inmigrantes, dependiendo de su acervo cultural, presentan tasas de criminalidad que se ajustan a las características institucionales de cada país. En aquellos países donde se integran mejor (o donde hay mayor persecución de los delitos) se observan menos infracciones penales.

La tabla 1 recoge la tasa de homicidios por mil habitantes —un delito fácilmente comparable— de personas con diferentes nacionalidades en su país de origen y en España. Si nos fijamos por continentes, pese a tener tasas de homicidios muy diferentes, se mantienen proporciones muy similares (columna 3) entre las tasas en España y en el país de origen, lo que hace pensar en la existencia de algo en nuestro país que mantiene estable esa relación. Al mismo tiempo, el hecho de que se mantengan las diferencias entre continentes de origen en dichas proporciones indica probableTABLA 1 Tasa de homicidios en España y en el país de origen para diferentes nacionalidades

Europa África América

Asia

Reino Unido Rumanía Argelia Marruecos Colombia Perú Perú China

Tasa de criminalidad en España (A)

Tasa de criminalidad en el país de origen (B)

Ratio (A) / (B)

14,8 26,7 98,7 30,8 29,1 13,1 5,5 14,3

1,5 2,4 1,7 0,5 59,3 17,0 4,9

9,6 10,9 56,9 64,8 0,5 0,8 1,1

Fuente: MIR, INE y UN Office on Drugs and Crime.

Nota: La tasa de criminalidad representa el ratio entre el número de homicidios y la población por 1.000 habitantes.

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mente que las nacionalidades presentan elementos distintos que el hecho de emigrar al mismo país no ha compensado.

En este trabajo desarrollamos todas estas cuestiones. La sección segunda describe con cierto detalle el comportamiento de los delitos en España durante este periodo, analizando la contribución de los inmigrantes.

En la sección tercera recurrimos a un modelo econométrico para confirmar las hipótesis planteadas. Finalmente, en la última sección concluimos.

2.

Inmigración y crimen en España

¿Es España un país especialmente notorio en términos de delitos? Con las dificultades serias que supone comparar delitos entre países 2, la respuesta es negativa. La tasa de criminalidad (delitos por mil habitantes) es de las más bajas de la UE: 50/60 delitos por cada mil habitantes 3 (figura 3).

FIGURA 3 Delitos por 1.000 habitantes (Tasa de criminalidad, 2006) Irlanda Portugal Grecia Italia España Luxemburgo Francia Finlandia UE-15 Austria Holanda Alemania Dinamarca Bélgica Reino Unido Suecia 0

50

100

150

Delitos por 1.000 habitantes

Fuente: Eurostat.

2 Es difícil comparar los crímenes entre países. Un comportamiento como el consumo de drogas se considera un delito en algunos países, mientras que en otros no. Asimismo, ciertas infracciones tienen en algunos países la consideración de faltas, mientras que en otros países tienen consecuencias penales. A pesar de estas diferencias, las comparaciones internacionales son útiles como punto de referencia.

3 Que Suecia doble la tasa española sólo subraya la necesidad de mirar con bastante precaución estos datos.

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Si nos fijamos en algunos delitos más estandarizados internacionalmente, donde resulta más fácil la comparación, como pueden ser los homicidios o los robos (figuras 4 y 5), España ocupa un lugar similar en cuanto a los homicidios y un lugar bastante más destacado en cuanto a los robos, lo que no se debe —pese a lo que pudiera pensarse— al turismo 4.

FIGURAS 4 Y 5

Homicidios por millón de habitantes

Tasas de homicidios y robos (respectivamente), 2006 25 20 15 10 5

Portugal

Francia

Reino Unido

Irlanda

Bélgica

Luxemburgo

Finlandia

Italia

Reino Unido

Bélgica

Portugal

España

Francia

España Holanda

UE-15

Suecia Alemania

UE-15

Grecia Austria

Suecia

Holanda Luxemburgo

Italia

Alemania Finlandia

Dinamarca

Dinamarca Irlanda

Austria

0

Fuente: Eurostat.

25 Robos por 1.000 habitantes

20 15 10 5 0 Grecia

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Fuente: Eurostat.

4 Hemos calculado la tasa de criminalidad incorporando en el denominador los turistas que recibe cada país europeo, y el orden de los países no varía.

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España es, por tanto, un país que se sitúa en la zona media en cuanto al nivel de delitos. ¿Han aumentado, sin embargo, significativamente durante este periodo? Como se indicaba en la introducción, la respuesta es ambigua.

Los delitos han aumentado significativamente (un 11% de crecimiento no puede considerarse bajo). Sin embargo, si lo comparamos con el crecimiento de la población, un 10,4%, el crecimiento de los delitos no deja de ser modesto en relación al elevado crecimiento de la población. De hecho, la tasa de criminalidad (CR) de delitos, calculada como el cociente entre delitos conocidos entre el total de la población, no ha experimentado cambios perceptibles (manteniéndose en valores de 24 por 1.000, véase figura 6).

Sin embargo, otros indicadores de criminalidad han sufrido un crecimiento más notable. Éste es el caso de las faltas cometidas 5, que se han incrementado en casi el 40% entre 2000 y 2006. Por su parte, el número de detenidos ha aumentado el 30%, mientras que las personas condenadas 6 lo hicieron en un 45% (aunque si nos referimos al periodo 2000-2005, el crecimiento se reduce al 31%, y entre 2000 y 2007 la variación es del 37%).

FIGURA 6 Evolución de los indicadores de crimen en España, 2000-2006 30 25 20 15 10 5 0 2000

2001

CR total faltas

2002 CR total delitos conocidos

2003

2004

CR total detenidos

2005

2006

CR total condenados

Fuente: MIR, GenCat e INE.

5

Que convive con un descenso de hasta un 10% en el número de detenidos por este tipo de infracciones.

6 Las diferencias en las tasas de crecimiento entre delitos conocidos (denunciados), personas detenidas y personas condenadas hace referencia al marco institucional de represión y condena de los delitos, un aspecto que excede el alcance de este trabajo. Aquí utilizaremos delitos denunciados como medida fundamental porque es la usada por la literatura internacional, acudiendo a detenidos y condenados cuando necesitemos un detalle de la nacionalidad (que obviamente no es conocida en los delitos denunciados).

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Para completar el cuadro de lo que ha ocurrido con los delitos en nuestro país durante este periodo, tenemos que mirar a la naturaleza de los delitos: ¿Cuáles han crecido?

La tabla 2 recoge, para los principales delitos, su volumen total y su tasa de criminalidad al comienzo y al final del periodo, así como a su tasa de crecimiento. En volumen, los delitos contra el patrimonio, que son los más numerosos, prácticamente no han aumentado en este periodo; sí lo han hecho, en cambio, las faltas contra el patrimonio, que han pasado de 670.000 a casi 1.000.000 (figura 7).

TABLA 2 Evolución de los delitos cometidos y tasas de crimen, 2000-2006 2000

2006

Delitos cometidos

2000-2006 Crecimiento %

2000

2006

CR Delitos

Patrimonio Personas Homicidio y asesinato Lesiones y malos tratos Resto Libertad sexual Libertad Relaciones familiares Seguridad colectiva Orden Público Ad. Justicia Falsedades Otros delitos

814.654 20.679 1.281 18.729 669 7.562 21.242 7.341 49.204 18.039 5.198 10.190 6.570

823.864 77.723 1.467 75.671 585 9.951 36.438 5.426 35.965 26.876 22.001 14.115 7.176

1,1 275,9 14,5 304,0 -12,6 31,6 71,5 -26,1 -26,9 49,0 323,3 38,5 9,2

202,2 5,1 0,3 4,6 0,2 1,9 5,2 1,8 12,1 4,5 1,3 2,5 1,6

203,4 19,2 0,4 18,7 0,1 2,5 9,0 1,3 8,9 6,6 5,4 3,5 1,8

Total delitos

960.679

1.068.568

11,2

237,2

239,0

Fuente: MIR, GenCat e INE. Nota: CR = Crime Rate por cada 10.000 habitantes según número de condenados.

Sin embargo, los delitos relacionados con las personas —homicidios, lesiones— y su libertad —amenazas, maltrato familiar— han aumentado de forma significativa. Las CR de cada delito confirman esta tendencia. Una parte significativa de este crecimiento, sin embargo, tiene que ver más con una cuestión legal que con un cambio de conductas. En 2003 se modificó el Código Penal 7 para que conductas que antes eran constitutivas de faltas y que tenían que ver con violencia doméstica pasaran a ser delitos de lesiones. Adicionalmente, existe a partir de esas fechas una mayor percepción 7 Ley Orgánica 11/2003, en materia de seguridad ciudadana, violencia doméstica e integración social de los inmigrantes, modificó el artículo 153 del Código Penal que se refiere al maltrato familiar.

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FIGURA 7 Evolución de las faltas cometidas y su CR, 2000-2006 1.400.000

30

1.200.000

25

1.000.000 20 800.000 15 600.000 10 400.000 5

200.000

0

0 2000

2001

Orden Público

2002

2003

Intereses Generales

2004 Personas

2005

2006

Patrimonio

CR

Fuente: MIR, GenCat e INE. Nota: CR calculada por cada 1.000 personas.

en toda la sociedad de la gravedad de estas conductas, que se refleja en la persecución que ejercen jueces y fiscales. Estamos, por tanto, ante una actuación más intensa, que probablemente ha favorecido la denuncia de conductas que antes existían pero no eran declaradas.

2.1.

Los delitos de los extranjeros

En la sección anterior, podemos concluir que pese a que la delincuencia en España, en relación con el entorno de la Unión Europea, no ha presentado niveles particularmente elevados, ha visto crecer sus delitos a una tasa bastante similar a la que aumentaba la población, especialmente los delitos que tenían que ver con las personas (y las faltas contra la propiedad). ¿Qué papel juegan los inmigrantes en este fenómeno?

La realidad nos muestra que su papel es muy importante. Esto es lo que deberíamos esperar, si tenemos en cuenta que los inmigrantes son responsables de la mayor parte del crecimiento de la población. Adicionalmente, y como veremos en esta sección, los inmigrantes son la causa de que la tasa de delitos contra la propiedad no haya descendido, así como del aumento significativo de las faltas por este concepto. Y, finalmente, explican parte importante del crecimiento en los delitos contra las personas (en este caso, junto con los nativos).

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Al principio del periodo considerado, la tasa de criminalidad de los inmigrantes era significativamente superior a la de los españoles. Esta brecha se ha ido reduciendo conforme aumentaba la cantidad y cambiaba la composición de los inmigrantes (figura 8).

FIGURA 8 Convergencia de la CR de nacionales e inmigrantes, 2002- 2006 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2

(CR extranjeros) / (CR nacionales)

0 2002

2003

2004

2005

2006

Fuente: MIR e INE.

Esta convergencia en las tasas de criminalidad entre inmigrantes y nacionales ha tenido lugar para la mayoría de los delitos. La tabla 3 pone de manifiesto este hecho, destacando que el tráfico de drogas es el único delito para el que no se observa dicha convergencia.

La cuestión fundamental a dilucidar en este punto es si la contribución de ambos colectivos, inmigrantes y nacionales, al crecimiento de los deliTABLA 3 Convergencia de la tasa de criminalidad, 2000-2006 2000

2006

Persona Patrimonio Lib. Sexual Tráf. Drogas Falsedades Otros delitos

1,3 12,2 12,0 4,8 75,2 16,9

0,1 4,9 6,4 103,8 29,3 3,7

Total Delitos

11,8

6,3

Fuente: MIR e INE. Convergencia= (CR extranjeros) / (CR españoles).

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tos se debe al crecimiento de su población o al hecho de que presentan tasas de delincuencia mayores. Para determinarlo, realizamos una descomposición shift-share de la tasa de criminalidad.

En concreto, vamos a descomponer el crecimiento de la tasa de delitos por habitante 2000-2006 para cada colectivo en tres elementos. El primero sería el efecto composición, que mide la contribución del aumento de la población de dicho colectivo, manteniendo constante su tasa de delitos (columnas 1N para nacionales y 1I para inmigrantes, en la figura 9). El segundo elemento (columnas 2N y 2I para nacionales e inmigrantes respectivamente) mide la contribución del incremento en la tasa de delitos de cada colectivo, manteniendo constante su población. El tercer elemento es un término residual de interacción 8.

Comenzando por el total de delitos, en la última columna, un 48% (69,2 – 21,2) 9 de su crecimiento se debe al efecto composición, es decir, al FIGURA 9 Evolución de la CR. Descomposición shift-share (%), 2000-2006 150

100

50

0

-50 1N

1I

2N

2I

-100 Contra las personas

Contra el patrimonio

Contra la libertad

Contra la seguridad colectiva

Otros

Total

Fuente: MIR e INE. 8 Si los inmigrantes cometieran delitos con la misma frecuencia que los nacionales, el primer término de nuestra ecuación debería ser pequeño, significando que sus características propias no hacen aumentar la delincuencia. Por el contrario, si este término es sustancial respecto al otro componente, lo que nos estará diciendo es que la delincuencia ha aumentado no porque españoles y extranjeros seamos más delincuentes sino porque hay más extranjeros.

9 Las cifras exactas de los resultados de la descomposición shift-share, así como los valores pertenecientes al tercer factor (interacción), pueden consultarse en el Apéndice.

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aumento del colectivo de inmigrantes, que presenta tasas de delincuencia más elevadas que el colectivo de nacionales. El otro elemento relevante para explicar el crecimiento total de los delitos es el aumento de la tasa de criminalidad de los nacionales (columna 2N), mientras que la tasa de criminalidad de los inmigrantes apenas se ha modificado en este periodo.

Observando la desagregación por tipos de delito, se descubren también hechos significativos. Los delitos contra el patrimonio, dada la tasa de criminalidad de los nacionales, se hubiera reducido sustancialmente (-8,4%), de no ser porque la irrupción de los inmigrantes ha tendido a retrasar esta tendencia (25,8%). Precisamente, junto con los delitos contra la seguridad colectiva (drogas y tráfico), los delitos contra el patrimonio constituyen la principal contribución de los inmigrantes al crecimiento de los delitos en el periodo considerado.

Igualmente significativo es lo que ocurre con las lesiones (y en general con los delitos contra las personas, la libertad y la integridad moral). Ya hemos comentado que se ha acentuado la persecución de estos delitos, con más medios y con más rigor en las penas por parte de la administración de justicia. Una vez que controlamos por el crecimiento del tamaño de ambos colectivos, son los nacionales los que contribuyen principalmente al crecimiento de este tipo de delitos. En otras palabras, aunque en términos absolutos estos delitos crecen más en inmigrantes que en nacionales, la contribución en términos relativos de los nacionales es muy superior. Además, no parece probable que este hecho refleje que la incidencia de este tipo de delitos ha aumentado entre los nacionales: más bien, refleja que se ha intensificado la persecución de este tipo de delitos.

Finalmente, los delitos contra la Administración de Justicia (básicamente, quebrantamiento de condenas) se han vuelto una especialidad «nacional», constituyendo una contribución significativa al crecimiento del total de delitos en este periodo.

Podemos, por tanto, concluir señalando que buena parte del alza de la criminalidad viene dado por el crecimiento de la población inmigrante, y no por su supuesto carácter más delictivo. Adicionalmente, los inmigrantes se han significado en los delitos contra la propiedad y en los delitos contra las personas, si bien la noticia positiva es que han ido convergiendo hacia las cifras más bajas que presentaban los nacionales.

2.2.

Las características de los extranjeros

Hasta ahora, hemos visto que los inmigrantes ayudan a explicar la dinámica de crecimiento de los delitos, en buena medida porque suponen un aumento de la población. No obstante, interesa conocer también qué carac72

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terísticas diferenciales respecto de la población nacional han podido contribuir al incremento de la criminalidad. En concreto existen notables diferencias entre los colectivos de nacionales e inmigrantes en la edad, la proporción de hombres y mujeres y el nivel de educación. Además, dentro del colectivo de inmigrantes, existen diferencias importantes en éstas y en otras características de acuerdo con la nacionalidad.

La edad tiene una relación directa con la comisión de delitos. En las edades jóvenes se concentran la mayoría de las infracciones penales. Este hecho resulta muy relevante para el caso de España, una población que envejece aceleradamente y que ha recibido el impacto de una inmigración mayoritariamente joven, al tratarse de inmigración de carácter económico. La figura 10 recoge la distribución de delitos por edades para nacionales e inmigrantes. Como se observa, los individuos entre 20 y 50 años son responsables de más del 70% de los delitos cometidos por nacionales y de más del 80% de los cometidos por extranjeros.

FIGURA 10 Histograma de edades (total personas detenidas, incluyendo faltas), 2006 60.000 Españoles

50.000

Extranjeros

40.000 30.000 20.000 10.000 0 <13

13

14

15

16

17

18-20 21-30 31-40 41-50 51-64

>64

Fuente: MIR.

¿Ha cambiado el nivel de criminalidad de la población objeto de estudio (varones entre 20 y 50 años) a lo largo del periodo? La figura 11 muestra que esta relación ha permanecido constante en los últimos años. Analizando las condenas, la tasa de criminalidad del colectivo de varones entre 20 y 50 años es cerca de tres veces mayor que la del total de la población.

Esta proporción se mantiene estable durante todo el periodo analizado.

Dicha estabilidad podría sugerir que la estructura demográfica del crimen ha permanecido invariante a lo largo del periodo considerado.

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FIGURA 11 Evolución de la CR de condenados por edad, 1999-2007 10 CR varones entre 20-50 años

9

CR total (CR var. 20-50) / (CR total)

8 7 6 5 4 3 2 1 0 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

Fuente: INE.

¿Cuánto explica la variable edad la diferencia en las tasas de criminalidad entre españoles y extranjeros? La figura 12 trata de responder a esa pregunta. Como muestra el gráfico, la edad es un factor relevante, pero no explica buena parte de dicha diferencia.

Algo semejante ocurre con el sexo. Pese a la plena integración de la mujer en el mercado de trabajo, los delitos siguen siendo mayoritariamente FIGURA 12 Evolución de la CR de condenados por edad, 1999-2007 20 18 16 14 12 10 8 6 4

(CR ext. Tot.) / (CR nac. Tot.)

2

(CR ext. 20-50) / (CR nac. 20-50)

0 2002

2003

2004

Fuente: MIR e INE. 74

2005

2006

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imputables a varones. La figura 13 recoge la distribución por sexo y nacionalidad del total de condenados en 2006. Como se observa, en la mayoría de las nacionalidades, incluida la española, el porcentaje de varones que cometen delitos supera el 90%. Pero lo más relevante es que no existe diferencia, por colectivos, en la proporción de varones condenados. Los varones nacionales y los varones inmigrantes representan la misma proporción en el total, porque representan también una proporción similar en el conjunto de la población (figura 14) y no sólo en la población condenada. La única excepción corresponde a los inmigrantes de origen africano, donde el porcentaje de varones en el total de condenados se acerca al 100%, debido, entre otros motivos, a que los inmigrantes procedentes de este continente son mayoritariamente varones.

FIGURA 13 Distribución por género (porcentaje) y nacionalidad del número de condenados, 2006 100 98 96 94 92 90 88 86 84 82

Mujeres

Varones

No consta

Oceanía

Asia

África

América

Europa

Españoles

80 Total

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Fuente: INE.

Si nos concentramos en categorías de delitos, el patrón se repite con algunas diferencias (figura 15). Homicidios y lesiones son delitos masculinos, con un máximo del 100% en el caso de los homicidios de los asiáticos y un mínimo por encima del 80% para los latinoamericanos. Falsedades y delitos contra el patrimonio son delitos en los que hay una mayor representación femenina. Las mujeres centroeuropeas y latinoamericanas cometen con mayor frecuencia estos delitos que las españolas, lo que no puede decirse de las africanas.

La tercera dimensión que resulta interesante es el nivel de educación.

Dada la imposibilidad de cuantificar otros aspectos relevantes, el nivel edu75

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FIGURA 14 Distribución por género y según algunas nacionalidades de los extranjeros en España, 2006 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10

Mujeres

Varones

China

Ecuador

Colombia

Argelia

Total extranjeros

Rumanía

Marruecos

0

Fuente: INE.

FIGURA 15 Tipos de delitos por género y nacionalidad, 2006

Fuente: INE. 76

No consta

Oceanía

Asia

África

América

Europa

España

Varones

DE LAS FALSEDADES

No consta

Varones

Oceanía

Asia

África

América

Europa

Mujeres

España

No consta

Varones

Oceanía

Asia

África

América

Europa

Mujeres

100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0

Mujeres

Total

No consta

CONTRA EL PATRIMONIO Y DE ORDEN SOCIOECONÓMICO

DE LAS LESIONES

Total

100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0

Varones

Oceanía

Asia

África

América

Europa

España

Mujeres

España

100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0

HOMICIDIOS Y FORMAS

Total

100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0

Total

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cativo está relacionado positivamente con la riqueza y con las expectativas de renta, de manera que nos proporciona una medida del coste de oportunidad de cometer un delito. Como recoge la figura 16, la mayor parte de los detenidos tienen solamente estudios primarios.

FIGURA 16 Distribución por nivel de formación y edad de los detenidos, 2006 100 90 80 70 60 50 40 Superior Bachillerato + FP Secundaria Primaria Lee y escribe Analfabeto

30 20 10 0 <20 años

entre 20-50 años

>50 años

Fuente: MIR.

Si comparamos ese hecho con la figura 17, que recoge el porcentaje de personas que han alcanzado un nivel de formación igual o inferior al de educación primaria, observamos que la proporción de inmigrantes que sólo tienen esa educación es menor que la de los nacionales. Este hecho es importante, y ayudaría a explicar por qué la incorporación de inmigrantes no ha supuesto un crecimiento tan elevado de la criminalidad. Hay que destacar, por ejemplo, la elevada formación de británicos y rumanos frente a la de los africanos.

Hemos observado en los párrafos anteriores cómo la nacionalidad presenta comportamientos diferenciales. En la figura 18 procedemos a hacer una descomposición shift-share similar a la que se realiza en la sección anterior, pero por nacionalidades. Se trata de analizar, dentro de la aportación de la población extranjera al crecimiento de la CR, la aportación de los diferentes inmigrantes agrupados por continentes, y si domina el aumento del tamaño colectivo o el aumento de su tasa de criminalidad.

Los datos son bastante concluyentes. Casi el 70% (21,1+48,2 de las columnas 1AF y 2AF) del crecimiento de la tasa de delitos de los inmigrantes se puede atribuir a los extranjeros que provienen del continente afri77

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FIGURA 17 Porcentaje de personas con nivel de formación menor o igual a Educación Primaria, 2006 50

40

30

20

Marruecos

Argelia

Ecuador

Colombia

Rumanía

Reino Unido

Extranjeros

0

Nacionales

10

Fuente: INE.

FIGURA 18 Evolución de la CR por nacionalidades. Descomposición shift-share (%), 2000-2006 140 120 100 80 60 40 2AS

20

2AF 2AM 2EU

00

1AS 1AF

-20

1AM

Fuente: MIR e INE. 78

Total delitos

Otros delitos

Falsedades

Traf. drogas

Lib. sexual

Patrimonio

1EU

-40

Persona

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cano; cerca del 30% a los europeos (columnas 1EU y 2EU); un 6,5% a los asiáticos, y una ligera contribución negativa del -1,3% a los que provienen del continente americano (1AM y 2AM). Si nos fijamos ahora en el detalle de los delitos, en todos sobresalen los extranjeros africanos. Pero en términos relativos, los europeos contribuyen al crecimiento de los delitos contra el patrimonio, y en menor medida americanos y asiáticos.

Merece la pena destacar también que, en el caso de los inmigrantes africanos, su contribución al crecimiento de los delitos se debe al aumento de la criminalidad de este colectivo más que al crecimiento de su población, lo que supone un serio indicador de la falta de integración de este colectivo.

Este nuevo patrón, es decir, el hecho de que resulte más relevante el aumento de la criminalidad de cada colectivo frente a su población, se repite para el resto de nacionalidades aunque no con esa importancia.

Las estadísticas de detenidos nos permiten conocer el detalle para los diferentes países y ofrecer una dinámica de lo que ha ocurrido en estos años. Descender al nivel de país es importante, porque nos permite desagregar y descubrir factores que a nivel de continente quedan oscurecidos (pensemos que en Europa o en América Latina hay países con características singularmente diferentes).

Para seleccionar los países a los que dedicaremos mayor atención, utilizamos los datos del Padrón Municipal del INE 10. Si observamos la tasa de criminalidad para las diferentes nacionalidades (según el número de detenidos), pueden señalarse tres aspectos. En primer lugar, y como ya hemos TABLA 4 CR para personas detenidas según la tipología del delito y nacionalidad, promedio 2000-2006 Rumanía Reino Unido Colombia Ecuador Argelia Marruecos Total extr.

España

Contra las personas Homic./Asesin.

Lesiones

0,2 1,5

0,1 1,0

0,3 1,0

0,1 1,1

0,7 3,6

0,3 2,3

0,2 1,2

—

Total

4,0

2,5

3,5

5,1

7,0

4,5

3,4

0,7

Contra el patrimonio Contra la libertad sexual Tráfico de drogas

29,0

3,8

6,2

4,4

96,2

19,1

12,6

1,8

2,0 0,4

0,3 1,0

0,5 3,7

0,7 0,3

1,4 8,2

1,0 5,7

0,7 2,3

0,1 0,6

Total delitos

47,6

11,6

19,1

16,3

139,7

43,8

26,9

4,2

Nota: CRIME RATE = (detenidos/población) x 1.000.

Fuente: MIR e INE. 10

No hay datos desagregados en el 2000 para países como Ecuador, Colombia o China.

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mencionado anteriormente, los nacionales presentan, en todos los tipos de delitos, tasas de criminalidad inferior que las del resto de nacionalidades.

En segundo lugar, existe una heterogeneidad sustancial en los tipos de delitos por nacionalidades, de forma que parece existir una cierta especialización en los delitos de acuerdo con los países de origen. Dejando a un lado el caso de los individuos procedentes de Argelia, un colectivo en todo caso no muy elevado, los delincuentes rumanos parecen estar especializados en delitos contra la propiedad, los delincuentes marroquíes en tráfico de drogas y los delincuentes chinos en delitos de falsedades.

El tercer aspecto significativo es que la tasa de criminalidad (medida por el número de detenidos por mil habitantes) ha evolucionado de manera diferente según nacionalidades. Prácticamente para todos los países ha descendido en relación al 2001 (figura 19). Sin embargo este descenso ha sido muy acusado en el caso de los rumanos, algo menor en el caso de los marroquíes, mientras que han tenido lugar ligeros crecimientos en los años siguientes en el caso de colombianos y chinos.

Los datos sobre faltas parecen confirmar estas regularidades (figura 20).

Podemos concluir, por tanto, que las características singulares de los inmigrantes ayudan a explicar su comportamiento frente a los delitos. El hecho de que sean mayoritariamente jóvenes ayuda a explicar una parte de su mayor frecuencia en la comisión de delitos. El género en algunos grupos —singularmente africanos— constituye también un elemento diferenciaFIGURA 19 Evolución de la CR por nacionalidad (para varones entre 20 y 50 años), 2001-2006 90 Rumanía

80

Colombia

70

Ecuador Argelia

60

Marruecos China

50 40 30 20 10 0 2001

2002

2003

2004

2005

2006

Fuente: MIR, GenCat e INE. Nota: El nombre la de nacionalidad «x» representa: (CR españoles) / (CR inmigrantes nacionalidad «x»), calculada para el conjunto de la población.

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FIGURA 20 CR de detenidos por faltas por nacionalidades, (promedio) 2000-2006 45 40 35 30 25 20 15 10

Argelia

Rumanía

Total extranjeros

Marruecos

Perú

Reino Unido

Ecuador

Colombia

0

China

5 España

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Fuente: MIR e INE.

dor frente a los nacionales. De igual forma, la mayor proporción de personas de este último colectivo que no pasan de estudios primarios es otro factor explicativo de la mayor delincuencia. En cambio, el mayor nivel educativo y en general la nacionalidad —como variable que incluye un buen número de valores— influye positivamente en el resto de los grupos.

3.

Análisis econométrico

En esta sección profundizamos en el análisis realizado en las secciones anteriores con el fin de dotar de mayor coherencia formal a nuestras hipótesis de trabajo.

Nuestro punto de partida va a ser un modelo de comportamiento individual en el que los individuos que componen la población española se plantean la decisión de realizar actividades delictivas, además de la posibilidad de desempeñar un trabajo en el mercado legal, con objeto de satisfacer sus necesidades de consumo. Idealmente, un modelo estilizado podría caracterizarse como Pr(Yit =1|Xit ) = F(Xit´β) donde, para el año t, Yit es una variable binaria que toma el valor 1 si el individuo i realiza actividades delictivas y 0 en caso contrario; Xit es un vector 81

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de variables explicativas que capturan características individuales y características del entorno socioeconómico que afectan al coste de oportunidad de cometer delitos respecto a desempeñar actividades económicas legales.

Entre las variables individuales, nos interesa considerar sobre todo si el individuo es inmigrante o no, así como su nacionalidad. Además nos fijamos si está o no parado, su nivel de educación, su edad, etc. Entre las variables socioeconómicas, podemos considerar la provincia en que reside, si el individuo reside en área urbana o rural (o el tamaño del municipio en que reside) y el nivel de renta del área geográfica de referencia, entre otras.

Un aspecto relevante, enfatizado en diversos trabajos (Sah, 1991; Glaeser et al., 1996; Fajnzylber et al., 2002; Grogger, 1995), es la experiencia delictiva, medida por delitos cometidos en el pasado. Su importancia radica en los costes de entrada en este tipo de actividad, el aprendizaje, así como las menores oportunidades de desarrollar actividades legales para los delincuentes anteriormente condenados.

Aunque idealmente desearíamos estimar este modelo a partir de una muestra representativa de la población, la realidad es que no se dispone de datos individuales. En su lugar, disponemos de datos de áreas geográficas dentro del país objeto de estudio; en nuestro caso, las provincias españolas. La agregación del modelo anterior a datos provinciales da como resultado que la variable dependiente pasa de ser la probabilidad de que un individuo cometa un determinado delito a definirse como la frecuencia observada de delitos por habitante en la provincia de referencia. Las variables explicativas, como resultado de la agregación, consistirán en la tasa de delitos en el pasado, la proporción de inmigrantes en la población, que puede desagregarse además por país o zona geográfica de origen, las tasas de paro de dichos grupos (incluyendo el de residentes nacionales), la proporción de individuos en cada colectivo con un determinado nivel de educación, la proporción de población que reside en áreas urbanas, la proporción de individuos de un determinado rango de edad en cada colectivo y el PIB per capita, entre otras.

El hecho de que los individuos, aun controlando por características observables como las aquí mencionadas, difieren entre sí por características no observables, así como que el modelo estilizado individual puede presentar no linealidades, hace que al agregar por provincias se generen sesgos inobservables de agregación que pueden afectar a nuestros resultados. En este sentido, el modelo dista de ser completamente consistente con el modelo de comportamiento individual. Así, la existencia de sesgos de agregación aparece como una fuente de endogeneidad en el modelo para datos provinciales La estimación empírica que presentamos a continuación utiliza un panel provincial de España entre 1999 y 2006, es decir, los mismos datos 82

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que hemos utilizado para las secciones anteriores. Únicamente, en este caso, excluimos las ciudades autónomas de Ceuta y Melilla, dado el carácter diferencial de estas dos ciudades, por razones geográficas e históricas.

En la tabla 5 presentamos los estadísticos descriptivos principales de los datos que utilizamos, similares a los que presentábamos en la tabla 2.

Disponemos de cuatro medidas de la actividad delictiva: infracciones totales (delitos y faltas), delitos totales, faltas totales, y delitos contra el patrimonio. Podemos ver que las faltas (que entrañan generalmente sanciones administrativas) están a la cabeza de las distintas categorías, y que los delitos contra el patrimonio son el tipo de delito mayoritario.

TABLA 5 Estadística descriptiva: tasas de delitos provinciales

CR: crímenes Tasa de delitos: delitos contra la propiedad Tasa de delitos: faltas Tasa de delitos: total delitos Tasa de condenados: total delitos Total Inmigrantes Nativos Tasa de condenados: delitos contra el patrimonio Total Inmigrantes Nativos Tasa de condenados: delitos contra las personas Total Inmigrantes Nativos Disuasión: condenados/detenidos

Obs.

Media

Desv. típ.

Mínimo

Máximo

416

19,796

11,851

0,288

72,221

416 416 416

16,257 34,711 54,506

13,39 19,147 29,175

0,07 0,026 0,447

171,439 91,955 147,872

416 416 416

2,891 10,17 2,596

2,023 17,474 1,461

0,512 0,426 0,464

18,445 194,607 14,361

416 416 416

0,881 3,076 0,795

0,594 5,328 0,429

0,06 0 0,058

5,659 59,433 4,185

416 416 416 416

0,313 0,953 0,278 7,13

0,271 1,464 0,218 9,143

0,025 0 0,025 0,427

2,249 14,528 1,738 99,044

Como variables explicativas relacionadas con el fenómeno de la inmigración consideraremos la proporción total de inmigrantes respecto a la población total de la provincia. De forma adicional, consideraremos la proporción de inmigrantes de habla hispana y de inmigrantes originarios de la Unión Europea antes de las ampliaciones ocurridas en esta década (UE-15). Estos últimos se consideran por su importancia cuantitativa (que no obstante se ha reducido a lo largo del tiempo en términos relativos). La consideración específica de inmigrantes de distintas nacionalidades trata de contrastar las sugerencias que se realizaban en la parte descriptiva sobre comportamientos diferenciales.

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Otras características que utilizamos son la tasa de paro de nacionales e inmigrantes, y la proporción de miembros de estos colectivos con nivel de educación primaria o superior. Aunque idealmente desearíamos desagregar esta variable a nivel provincial, no es posible por la falta de representatividad de dichos grupos en provincias poco pobladas. Tampoco es posible, siquiera a nivel regional, calcularlos para algunos de los colectivos de interés, debido a la pérdida de representatividad que se produce al concentrarnos en colectivos tan específicos. Estas variables, extraídas de la Encuesta de Población Activa, se ha calculado a nivel regional, lo que desafortunadamente nos priva de variabilidad entre provincias de una misma comunidad autónoma.

También hemos utilizado esta fuente para calcular, a nivel regional, la proporción de varones de nacionalidad española entre 20 y 50 años. Desafortunadamente, por los problemas de representatividad muestral aducidos, no hemos podido calcular esta variable para los colectivos de inmigrantes.

Finalmente, disponemos del PIB per capita provincial (en miles de euros) como medida de las oportunidades económicas. Hay que esperar que el mayor valor de las oportunidades económicas en el sector legal hace la actividad criminal menos atractiva.

TABLA 6 Estadística descriptiva de las variables explicativas Obs.

Media

Desv. típ.

Mínimo

Máximo

Infracciones (total delitos + faltas)

400

519,4

265,3

4,5

Total delitos

400

185,6

101,3

2,9

554,5

Delitos contra el patrimonio Faltas Tasa de población en ciudades de más de 500.000 habs.

Tasa de población en ciudades de más de 100.000 habs.

PIB Tasa paro nacionales Tasa paro inmigrantes % nacionales con educación mayor que primaria % inmigrantes con educación mayor que primaria edu_inm_hisp % varones nacionales entre 20-50 años % inmigrantes % inmigrantes hispanos % inmigrantes de la UE-15

400 400

157,1 333,9

132,9 179,4

0,7 0,3

1.714,4 919,6

400

5,4

15,4

0,0

71,4

400 400 400 399

22,8 17,1 11,6 15,4

19,4 4,3 4,8 5,2

0,0 9,2 4,3 4,6

76,0 31,5 26,6 60,0

400

57,9

6,1

43,9

72,1

400 400

67,5 123,2

10,2 26,3

25,0 70,8

92,2 335,6

400 400 400 400

23,2 4,2 1,3 1,0

1,4 3,9 1,3 1,5

18,6 0,3 0,0 0,1

26,9 20,1 6,8 10,1

84

1.474,1

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Nuestra especificación empírica, utilizando los subíndices i y t para denotar provincias y años, respectivamente, puede escribirse como Cit = ρCi,t–1 + β’Xit + ηi + αt + uit donde C denota la tasa de delitos, y X contiene las variables que afectan a dicha tasa. Los tres últimos términos son términos inobservables que capturan heterogeneidad entre provincias, shocks agregados comunes a todas las provincias, y un último término que recoge shocks idiosincráticos, errores de medida en la variable dependiente, y errores de agregación.

La existencia potencial de heterogeneidad provincial inobservable induce un problema potencial de endogeneidad, en la medida en que los factores provinciales omitidos estén correlacionados con las variables explicativas. Por construcción, esto ocurre cuando la tasa de delincuencia pasada se incluye entre los regresores.

Suponiendo que los factores provinciales inobservables son invariantes en el tiempo, los datos longitudinales nos permiten obtener estimadores consistentes. Para ello, debemos aplicar una transformación de primeras diferencias que elimina los efectos provinciales inobservables, pero que no afecta a los parámetros de interés. El hecho de que algunas variables explicativas sean endógenas (entre otras, la tasa de delincuencia desfasada) requiere además utilizar un estimador de variables instrumentales al modelo transformado.

Los instrumentos obvios son los retardos de las variables explicativas, que no están correlacionadas con el término de error contemporáneo.

Hemos considerado también el peso de los servicios y la construcción en el PIB provincial y la inversión en infraestructuras públicas de la provincia como instrumentos externos adicionales. Estas variables están positivamente correlacionadas con la proporción de inmigrantes en cada provincia respecto a su población total (véase el gráfico izquierdo de la figura A.1), dada la elevada participación de los inmigrantes en estas actividades. Sin embargo, su exogeneidad es cuestionable, en la medida en que ante aumentos en estas variables, las oportunidades laborales de los inmigrantes aumentan y su disposición a delinquir puede disminuir. Las estimaciones realizadas con y sin estos instrumentos externos proporcionan resultados similares, excepto por el hecho de que en presencia de estos instrumentos adicionales la evidencia estadística contra la especificación empírica es más contundente. Los resultados presentados aquí excluyen ambos instrumentos externos.

Para estimar nuestras especificaciones de interés utilizamos un estimador del método generalizado de los momentos (GMM) (véase Hansen, 1982; Arellano y Bond, 1991). En concreto, utilizamos el procedimiento propuesto 85

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por Arellano y Bover (1995) e implementado por Blundell y Bond (1998), que explota un conjunto de condiciones de no correlación entre los instrumentos y el error del modelo transformado, por un lado, y entre las diferencias entre los instrumentos y el modelo original, por otro. Dado el reducido tamaño muestral, utilizamos una corrección de muestras finitas en el cálculo de los errores estándar de los estimadores basada en Windmeijer (2004).

Presentamos resultados para cuatro medidas distintas de la variable dependiente: infracciones penales (faltas+delitos, tabla 9), sólo delitos (tabla 10), delitos contra el patrimonio (tabla 11) y faltas (tabla 12). Distinguimos entre estas cuatro variables porque hemos visto en la parte descriptiva que tienen un comportamiento distinto. Los delitos han crecido levemente en este periodo mientras las faltas lo han hecho de forma muy acusada. Además, tenemos la hipótesis de que en los delitos contra el patrimonio ha habido un cierto efecto sustitución de nacionales por inmigrantes que nos gustaría contrastar. Son este tipo de delitos, por otro lado, donde los modelos económicos suelen funcionar mejor. Finalmente, ha habido a lo largo de este periodo cambios legales que han transformado faltas en delitos, por lo que tiene sentido ver el conjunto.

Para cada una de esas variables a su vez, presentamos tres modelos: un modelo básico, similar a los de trabajos empíricos previos de la literatura, que utiliza únicamente la proporción total de inmigrantes con independencia de su origen. Esta especificación se amplía en el modelo 2, incluyendo la proporción de inmigrantes hispanoparlantes en un caso, y añadiendo junto a esta variable la proporción de inmigrantes de la UE-15, en el modelo 3. En estas dos últimas especificaciones hemos añadido a las variables ya incluidas el porcentaje de inmigrantes hispanoparlantes que tienen al menos educación primaria.

Finalmente estimamos cada uno de esos modelos con tres diferentes técnicas econométricas. Las tres primeras columnas de cada tabla presentan las estimaciones MCO, las tres siguientes corresponden a la estimación intragrupos y finalmente presentamos las seis estimaciones GMM. Recordemos que los estimadores MCO son inconsistentes si hay características provinciales inobservables correlacionadas con la proporción de inmigrantes. Aunque la transformación intragrupos permite eliminar características provinciales inobservables invariantes en el tiempo, no proporciona estimadores consistentes si las variables no son estrictamente exógenas, lo que es improbable dada la existencia de errores de agregación y, en particular, dada la inclusión entre las variables explicativas de la tasa de delitos desfasada. En todo caso, ambos estimadores son relevantes a efectos de comparación con otros estudios.

Los contrastes de especificación utilizados son de dos tipos: contraste de Hansen-Sargan de validez de los instrumentos, y contraste de autocorre86

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lación AR(2). Este último contraste no aporta evidencia de error de especificación en ninguno de los casos. Sin embargo, el contraste de HansenSargan rechaza la especificación en los casos de infracciones totales y de faltas. En lo que respecta a las infracciones totales, que incluyen delitos y faltas, es posible que la agregación de infracciones tan heterogéneas esté detrás del rechazo de la especificación. En concreto, estamos agregando diferentes tipos de actividades ilegales que son de muy distinta naturaleza, y suponiendo implícitamente que los efectos de las variables explicativas son proporcionales a la cantidad de actividades ilegales de cualquier tipo.

Respecto a las faltas, se produce un cambio legal en 2003 por el que buena parte de las faltas relacionadas con agresiones físicas y amenazas, particularmente en el entorno familiar, pasan a tener consideración de delito, con consecuencias penales, sin que lo hayamos podido incorporar en nuestras estimaciones. Por el contrario, los contrastes de especificación presentan un buen comportamiento tanto para los delitos totales como para los delitos contra el patrimonio.

Los resultados obtenidos en relación a las variables explicativas podrían resumirse en los siguientes puntos: 1.

La presencia de inmigrantes es significativa: Las estimaciones MCO de la proporción de inmigrantes es positiva y significativa para todos los delitos y faltas consideradas. Ello supone que la inmigración aumenta la delincuencia, incluso una vez que controlamos por características observables, como las condiciones económicas y la composición de la población. Sin embargo, el efecto de la inmigración pierde tamaño, y deja incluso de ser significativo en algunas estimaciones intragrupos (aunque estos estimadores hay que mirarlos con bastante cautela, debido a la potencial endogeneidad de algunas de las variables explicativas). Las estimaciones GMM, que resuelven estos problemas econométricos, confirman la importancia de la inmigración a la hora de explicar la delincuencia en este periodo. Esto es especialmente claro en el caso del total de infracciones penales y de las faltas, lo que subraya la relevancia de los inmigrantes en las infracciones menores. Hay que señalar, adicionalmente, que cuando incluimos en la ecuación a los colectivos de inmigrantes hispanohablantes y de la UE-15, la variable inmigración pierde importancia cuantitativa y significación.

2.

Comportamientos diferenciales entre grupos de inmigrantes: Las estimaciones corroboran también uno de los principales elementos señalados en la parte descriptiva al realizar el shift-share y que se refiere al diferente comportamiento de los distintos grupos que podemos encontrar en los inmigrantes si nos fijamos por naciona87

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3.

4.

lidad. En el modelo 2 y 3 de cada tipo de estimación incorporamos dos variables que se refieren al porcentaje de población inmigrante que habla español, por un lado, o que procede de un país de la UE15, por otro. Estas variables deben interpretarse como el efecto adicional que tiene para los individuos esas características una vez que controlamos por el hecho de ser inmigrante (el plus que supone entre los inmigrantes ser hispanohablante o europeo a 15 a efectos de la delincuencia). En los delitos (tabla 10) y en los delitos contra la propiedad (tabla 11), el hecho de ser hispanohablante reduce la tasa de delincuencia de forma cuantitativamente importante y significativa (al 20%). Esto no ocurre en el caso de las faltas (tabla 12), y el efecto es débil cuando consideramos conjuntamente delitos y faltas (tabla 9). En la dirección opuesta, los europeos a 15 contribuyen positivamente al crecimiento de la delincuencia, en las infracciones totales y, significativamente, en las faltas.

Educación. Todos los modelos que presentamos incluyen las variables de porcentaje de inmigrantes y nacionales con educación superior a la primaria. Su significación y sentido resulta ambiguo.

Sin embargo, el modelo 2 de los diferentes tipos recoge, adicionalmente, el porcentaje de inmigrantes latinoamericanos con educación superior a la primaria. Esta variable resulta significativa en la mayoría de las ecuaciones que presentamos y con signo negativo, una vez que hemos controlado por el hecho de ser inmigrante e hispanohablante. En concreto, por cada punto porcentual de incremento en la proporción de inmigrantes hispanos con educación superior a primaria, los delitos disminuyen en promedio en 0,18 por cada mil habitantes. Este resultado está en línea con los resultados de la parte descriptiva: el nivel educativo de una parte significativa de los inmigrantes ha jugado un papel relevante a la hora de explicar la excepcionalidad del caso español.

Modelo económico del delito. El resto de variables confirman que, por lo demás, la delincuencia en España se puede explicar por el mismo tipo de variables que se utilizan en la literatura internacional, también con resultados similares. Observamos que el PIB per cápita tiene un efecto negativo sobre la delincuencia, especialmente en las faltas, mientras que lo contrario ocurre con la tasa de paro (de los nacionales; la de los inmigrantes resulta no significativa). La dificultad de descubrir el delito, aproximada por el tamaño de la población, también influye y de forma significativa. También juega un papel relevante la curva de aprendizaje en la delincuencia, aproximada en este caso por la tasa de delitos retardada. Finalmente, para controlar por el efecto de la edad, el porcentaje de población masculina entre 20 y 50 años completa el conjunto de 88

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variables que resultan relevantes para explicar la tasa de criminalidad durante este periodo en nuestro país.

En resumen, los resultados confirman en buena medida las hipótesis que se han ido planteando en las secciones anteriores y que la literatura económica había señalado.

4.

Conclusiones

El presente trabajo es la primera aproximación exhaustiva y apoyada en el análisis económico, a la vinculación entre inmigración y delincuencia en España. Este hecho es relevante, no sólo porque nos permite abordar una cuestión que está con frecuencia en el debate público nacional, sino por el comportamiento atípico de nuestro país en el contexto europeo, por el que el crecimiento de la inmigración no ha supuesto un crecimiento sustancial de los delitos.

España no es —en el entorno de la Unión Europea— un país con elevada criminalidad. En estos años de fuerte inmigración, ha visto crecer sus delitos a una tasa bastante similar a la que aumentaba la población, pero a un ritmo menor del que lo hacía en otros países donde el crecimiento del número de inmigrantes era menor.

La explicación de ese comportamiento tan favorable tiene que ver con las características individuales de los inmigrantes que hemos recibido. Si a la cantidad y la relativa juventud de los inmigrantes —casi por puras razones demográficas— están detrás del crecimiento de los delitos (cerca del 50% del crecimiento de los delitos se explica por crecimiento de la población inmigrante), algunos elementos que hemos podido identificar trabajan en sentido contrario. A este respecto, cabe destacar muy singularmente la educación. Los inmigrantes de algunos grupos numerosos, como los hispanohablantes, presentan una menor proporción de personas que sólo tienen estudios primarios, que son aquellos donde se concentra la delincuencia, lo que ha ayudado a que la delincuencia no explotara. El sexo también afecta positivamente a este grupo, e incluso controlando por sexo y educación, podemos concluir que la inmigración latinoamericana ha ayudado a que no creciera la tasa de delincuencia de nuestro país. Este resultado iría en consonancia con la evidencia para Estados Unidos con emigrantes procedentes de Méjico (the Chicano Paradox), donde la inmigración de este país ha reducido las tasas de delincuencia de algunas zonas. En el otro lado de la balanza, otros colectivos de inmigrantes con menor nivel educativo han contribuido al crecimiento de los delitos.

Merece la pena destacar también que los inmigrantes comenzaron con una tasa de criminalidad significativamente superior a la de los naciona89

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les, pero ha ido convergiendo conforme aumentaba su tamaño y cambiaba su composición. Cabe resaltar, en este sentido, el caso del colectivo rumano, que ha pasado a ser uno de los más numerosos de nuestro país.

Aunque comenzó con unas tasas de delincuencia muy elevadas, hoy presenta unas tasas menores que las de los nacionales para el colectivo entre 20 y 50 años.

Este trabajo permite, asimismo, comprobar cómo las variables que habitualmente se utilizan para explicar el crimen también funcionan en nuestro país: el ciclo económico expansivo reduce el delito porque aumenta su coste de oportunidad; la densidad de población favorece el delito porque hace más difícil su identificación y seguimiento; el delito se concentra en los sectores menos educados de la sociedad, etc.

Las implicaciones de este trabajo para el diseño de políticas públicas son claras. La inmigración no es un fenómeno homogéneo y no debe ser tratado como tal. A la diversidad de características —también en el ámbito de la delincuencia— que presentan los inmigrantes, los poderes públicos deberían responder con tratamientos diferenciados. La evolución futura de la delincuencia dependerá en buena medida de ser capaz de hacerlo.

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91

-21,2

-1,1 -8,4 -0,2 -7,2 -4,4 69,2

2,5 25,8 0,2 26,3 14,3

1I

92

TABLA 8

32,0

38,8 -35,1 13,0 -4,4 19,7

2N

5,5

4,3 -1,1 0,8 0,1 1,5

2I

-2,3

-2,8 2,5 -0,9 0,3 -1,4

3N

16,8

13,0 -3,4 2,4 0,2 4,6

3I

8,2

Total Delitos

-17,2

-1,1 -7,9 -0,4 -2,1 -2,8 -2,9 18,8

1,0 9,5 0,3 2,5 1,6 4,0

1AF

1,2

0,1 0,6 0,0 0,1 0,2 0,2

1AS

Fuente: Elaboración propia a partir de datos del INE.

0,4 4,8 0,1 0,5 0,5 1,8

Persona Patrimonio Libertad sexual Tráfico de drogas Falsedades Otros delitos

1AM

22,5

-1,5 16,7 0,1 1,8 1,4 3,9

2EU

15,8

-2,2 9,6 0,3 2,2 3,5 2,5

2AM

50,7

0,1 27,4 0,8 7,4 4,6 10,4

2AF

6,4

0,4 3,4 0,1 0,4 1,1 1,0

2AS

-3,8

0,3 -2,8 0,0 -0,3 -0,2 -0,7

3EU

10,2

-1,4 6,2 0,2 1,4 2,2 1,6

3AM

-12,0

0,0 -6,5 -0,2 -1,8 -1,1 -2,4

3AF

-0,9

0,0 -0,5 0,0 0,0 -0,1 -0,1

3AS

100,0

54,8 -19,7 15,3 15,3 34,3

TOTAL

100,0

-4,1 60,5 1,4 12,1 10,9 19,2

TOTAL

Apéndice

1EU

Evolución de la CR por nacionalidades. Descomposición shift-share (%), 2000-2006

Fuente: Elaboración propia a partir de datos del INE.

Total

las personas el patrimonio la libertad la seguridad colectiva

1N

16:57

Contra Contra Contra Contra Otros

TABLA 7

3/4/09

Evolución de la CR. Descomposición shift-share (%), 2000-2006

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3/4/09

16:57

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INMIGRACIÓN Y DELINCUENCIA EN ESPAÑA, 1999-2007

FIGURA 21 Porcentaje del VAB en los sectores servicios y construcción vs.

Porcentaje de población inmigrante y la tasa de desempleo de inmigrantes VAB Serv. y Const. vs. % de población inmigrante 100

% VAB Serv. y Const.

95 90 85

R2 = 0,0645

80 75 70 65 60 55 0

5

10

15

20

% de población inmigrante (%) VAB Serv. y Const. vs. Tasa de paro inmigrantes 100 95 90 % VAB Serv. y Const.

02_ALONSO

85

R2 = 0,0936

80 75 70 65 60 55 8

13

18

23

28

Tasa de paro inmigrantes EPA (%)

93

33

94

6,20** (3,37) 1,01*** (0,39) 0,48** (0,27) -1,63 (2,24) 1,34 (2,28) 1,01 (1,15) 2,80* (1,88) 1,46*** (0,54) 5,08 (4,69) 0,82*** (0,07) -4,44 (7,76) -0,66*** (0,29)

-0,36 (3,40) 1,04*** (0,39) 0,36* (0,26) 0,65 (2,02) 1,85 (2,23) 1,13 (1,12) 1,93 (1,78) 1,33*** (0,53) 3,90 (4,58) 0,80*** (0,07) 3,72 (8,26) -0,75*** (0,30) 14,16*** (6,59)

MCO (3)

1,51 (2,53) 15,87** (9,18) 4,58 (4,59) -5,45 (8,19) -1,23 (4,65) 3,07*** (1,13) -3,71** (1,95) 0,39 (0,63) 0,24 (5,21) 0,05 (0,09)

IG (1)

-2,72 (4,97) 10,78 (11,91) 4,94 (4,63) -5,13 (8,46) -1,90 (4,00) 3,16*** (1,15) -3,78** (1,97) 0,35 (0,69) 0,77 (5,26) 0,05 (0,08) 14,13 (18,51) 0,29 (0,26)

IG (2)

-0,39 (6,88) -13,82 (14,97) 3,50 (3,10) -7,08 (7,55) -2,15 (4,10) 3,26*** (1,13) -3,43** (1,71) 0,32 (0,68) 1,00 (5,23) 0,05 (0,08) 14,81 (18,10) 0,30 (0,26) -18,42 (26,75)

IG (3)

0,00 0,77 0,29

-0,40 (0,60)

43,57** (23,50)

GMM 1.0

0,00 0,72 0,34

54,62 (42,67) 10,20* (6,31) 5,60* (4,00) -19,98 (15,88) 16,40* (11,19) -1,67 (2,64) 5,68 (5,45) 5,88* (4,51) 21,18 (21,94) -0,62 (1,14)

GMM 2.0

0,00 0,05 0,91

0,36* (0,22) 23,88 (37,50)

8,90 (11,73)

GMM 1.1

0,00 0,03 0,90

18,66 (14,60) 4,17** (2,46) 1,76* (1,29) -1,52 (6,83) 8,87* (6,43) 0,80 (1,43) 4,63 (4,30) 1,82* (1,35) 4,52 (12,33) 0,40** (0,23) -12,28 (40,38) -0,51 (0,63)

GMM 2.1

0,00 0,03 0,47

58,94** (33,20)

0,42** (0,21) 14,99 (34,19)

-0,45 (12,73)

GMM 1.2

0,00 0,02 0,93

14,20 (17,15) 4,26** (2,21) 1,79* (1,26) -1,44 (5,68) 7,59 (6,03) 1,22 (1,28) 4,12 (4,07) 1,86* (1,16) 4,01 (12,14) 0,37** (0,20) -5,74 (45,25) -0,69 (0,55) 23,22 (27,73)

GMM 2.2

Nota: *, ** y *** denotan significatividad al 20, 10 y 5%, respectivamente. Se han incluido variables ficticias para cada año en todas las estimaciones.

Test Sargan Test AR (1) Test AR (2)

% inmg. UE-15

Hisp. educ. > primaria

% inmg. hisp.

Log. tasa infraccs.

% nacs. varones 20-50

Inmg. educ. > primaria

Nacs. educ. > primaria

Tasa paro inmigrantes

Tasa paro nacional

PIB

> 100.000 habs.

5,93*** (2,65) 1,00*** (0,40) 0,33 (0,28) -1,21 (2,25) 2,66* (2,07) 0,73 (1,24) 2,56* (1,82) 1,26*** (0,54) 6,07 (4,73) 0,82*** (0,07)

MCO (2)

16:57

> 500.000 habs.

% inmg.

MCO (1)

3/4/09

Tasa infracciones

Estimaciones de la tasa de infracciones totales

TABLA 9

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CÉSAR ALONSO-BORREGO / NUNO GAROUPA / MARCELO PERERA / PABLO VÁZQUEZ

95

1,63 * (1,00) 0,15 * (0,11) 0,02 (0,07) -0,76 (0,60) -0,06 (0,59) -0,25 (0,28) 1,42 *** (0,65) 0,17 (0,15) 1,67 * (1,25) 0,86 *** (0,05) -3,02 * (2,34) -0,20 *** (0,08)

0,26 (1,11) 0,15 * (0,11) -0,00 (0,07) -0,27 (0,53) 0,05 (0,59) -0,23 (0,27) 1,24 *** (0,60) 0,14 (0,15) 1,41 (1,21) 0,86 *** (0,06) -1,35 (2,50) -0,22 *** (0,08) 3,01 * (2,07)

MCO (3)

-2,13 ** (1,20) 4,04 (4,10) 4,85 *** (1,52) 0,67 (2,43) 1,27 (1,37) 0,24 (0,23) 0,16 (0,74) 0,24 (0,20) 2,02 (1,78) 0,21 ** (0,11)

IG (1)

-2,25 (1,77) 4,19 (4,11) 4,87 *** (1,50) 0,63 (2,52) 1,24 (1,30) 0,25 (0,24) 0,17 (0,73) 0,25 (0,22) 2,03 (1,76) 0,21 ** (0,11) 0,49 (4,55) -0,00 (0,06)

IG (2)

-0,27 (2,16) 1,90 (5,11) 3,68 *** (0,84) -1,15 (2,23) 1,02 (1,28) 0,34 * (0,24) 0,41 (0,63) 0,24 (0,21) 2,13 (1,64) 0,19 ** (0,11) 1,09 (4,11) 0,01 (0,06) -15,51 ** (8,80)

IG (3)

0,24 0,20 0,29

1,01 *** (0,36)

-1,40 (6,20)

GMM 1.0

0,21 0,15 0,20

-0,37 (4,29) 0,11 (0,33) -0,03 (0,14) -0,56 (0,69) 0,37 (1,51) -0,49 ** (0,27) 1,25 *** (0,60) 0,08 (0,47) 0,86 (2,21) 0,92 *** (0,26)

GMM 2.0

0,00 0,07 0,22

0,76 *** (0,16) 1,42 (4,24)

3,03 (3,08)

GMM 1.1

0,00 0,07 0,09

5,17 * (3,17) 0,37 *** (0,18) 0,03 (0,15) 0,44 (1,19) 1,50 * (1,15) -0,25 (0,22) 1,56 *** (0,71) 0,58 *** (0,24) 3,35 * (2,14) 0,64 *** (0,14) -3,64 (5,90) -0,20 *** (0,10)

GMM 2.1

0,00 0,04 0,25

4,04 (4,01)

0,85 *** (0,09) 0,12 (3,23)

0,70 (1,08)

GMM 1.2

0,01 0,04 0,13

1,97 (1,57) 0,17 (0,15) -0,03 (0,10) 0,12 (0,71) 0,61 (0,95) -0,31 * (0,21) 1,29 *** (0,58) 0,29 * (0,18) 1,94 * (1,38) 0,79 *** (0,08) -3,61 (4,65) -0,18 *** (0,08) 2,96 (4,95)

GMM 2.2

Nota: *, ** y *** denotan significatividad al 20, 10 y 5%, respectivamente. Se han incluido variables ficticias para cada año en todas las estimaciones.

Test Sargan Test AR (1) Test AR (2)

% inmg. UE-15

Hisp. educ. > primaria

% inmg. hisp.

Log. tasa delitos

% nacs. varones 20-50

Inmg. educ. > primaria

Nacs. educ. > primaria

Tasa paro inmigrantes

Tasa paro nacional

PIB

> 100.000 habs.

1,11 * (0,74) 0,12 (0,12) -0,04 (0,06) -0,61 (0,60) 0,39 (0,56) -0,31 (0,30) 1,31 *** (0,62) 0,11 (0,15) 1,93 * (1,26) 0,87 *** (0,05)

MCO (2)

16:57

> 500.000 habs.

% inmg.

MCO (1)

3/4/09

Tasa de delitos

Estimaciones de la tasa de delitos

TABLA 10

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INMIGRACIÓN Y DELINCUENCIA EN ESPAÑA, 1999-2007

96

9,85 *** (4,98) 0,98 *** (0,42) 0,61 *** (0,29) -0,74 (3,40) 2,54 * (1,57) -0,23 (1,49) 5,65 *** (2,75) 1,13 ** (0,64) 2,10 (4,41) 0,22 ** (0,11) -13,37 * (9,25) -0,49 * (0,33)

5,61 (8,81) 0,97 *** (0,42) 0,52 * (0,34) 0,70 (4,12) 2,79 ** (1,65) -0,14 (1,47) 5,10 *** (2,58) 1,02 * (0,66) 1,24 (4,31) 0,21 ** (0,11) -8,43 (13,29) -0,55 * (0,35) 8,72 (9,29)

MCO (3)

-0,09 (4,92) 35,60 ** (21,15) 1,23 (6,31) 40,38 (39,14) -4,89 (4,49) -1,39 (2,13) 2,89 (6,71) -0,08 (0,83) -7,26 (6,90) -0,20 *** (0,06)

IG (1)

2,99 (10,18) 32,00 * (22,02) 1,10 (6,21) 39,49 (37,30) -4,59 (5,12) -1,47 (2,25) 3,08 (7,24) -0,01 (0,70) -7,66 (7,27) -0,20 *** (0,06) -9,07 (27,36) -0,34 (0,44)

IG (2)

7,13 (10,90) 26,81 (23,90) -1,46 (5,10) 36,26 (38,37) -5,06 (5,00) -1,30 (2,27) 3,72 (7,08) -0,06 (0,70) -7,26 (6,99) -0,21 *** (0,06) -7,87 (25,67) -0,32 (0,44) -32,59 ** (19,25)

IG (3)

0,64 0,06 0,46

0,74 ** (0,40)

3,68 (5,59)

GMM 1.0

0,63 0,07 0,48

4,16 (4,8 9) 0,54 (0,66) 0,36 (0,48) -2,94 (2,99) -0,84 (3,77) 0,24 (2,52) 1,53 (4,93) 0,67 (0,90) -1,27 (7,04) 0,68 * (0,42)

GMM 2.0

0,76 0,09 0,40

0,63 *** (0,29) 1,73 (9,36)

3,31 (4,28)

GMM 1.1

0,84 0,08 0,44

7,57 * (5,00) 1,22 * (0,80) 0,68 (0,54) -4,11 * (3,07) 0,15 (3,34) 0,64 (2,57) 1,79 (4,62) 0,91 (0,78) -0,27 (6,38) 0,47 * (0,30) -6,87 (14,31) -0,14 (0,32)

GMM 2.1

GMM 2.2

0,93 0,06 0,50

0,95 0,07 0,25

3,88 (5,40) 0,78 (0,70) 0,48 (0,47) -1,46 (2,62) 0,24 (3,86) -0,97 (2,21) 2,27 (4,24) 0,30 (0,90) -4,06 (6,37) 0,88 *** 0,63 *** (0,22) (0,28) -2,24 -9,99 (11,97) (11,53) -0,51 ** (0,27) 5,64 6,24 (7,45) (6,99)

-0,17 (4,20)

GMM 1.2

Nota: *, ** y *** denotan significatividad al 20, 10 y 5%, respectivamente. Se han incluido variables ficticias para cada año en todas las estimaciones.

Test Sargan Test AR (1) Test AR (2)

% inmg. UE-15

Hisp. educ. > primaria

Log. tasa delitos patrimonio % inmg. hisp.

% nacs. varones 20-50

Inmg. educ. > primaria

Nacs. educ. > primaria

Tasa paro inmigrantes

Tasa paro nacional

PIB

> 100.000 habs.

7,39 ** (3,90) 0,85 *** (0,41) 0,42 * (0,30) -0,37 (3,54) 3,99 *** (2,01) -0,28 (1,58) 5,31 *** (2,69) 1,03 * (0,68) 2,77 (4,28) 0,23 *** (0,11)

MCO (2)

16:57

> 500.000 habs.

% inmg.

MCO (1)

3/4/09

Tasa delitos patrim.

Estimaciones de la tasa de delitos contra el patrimonio

TABLA 11

02_ALONSO Página 96

CÉSAR ALONSO-BORREGO / NUNO GAROUPA / MARCELO PERERA / PABLO VÁZQUEZ

97

6,13 *** (2,76) 1,14 *** (0,31) 0,56 *** (0,24) -1,34 (1,92) 2,04 (1,87) 1,14 (1,00) 1,54 (1,42) 1,45 *** (0,50) 4,97 * (3,84) 0,69 *** (0,07) 0,33 (6,68) -0,44 ** (0,24)

0,23 (2,77) 1,15 *** (0,31) 0,45 ** (0,23) 0,67 (1,76) 2,46 * (1,82) 1,25 * (0,97) 0,74 (1,39) 1,32 *** (0,49) 3,90 (3,77) 0,68 *** (0,07) 7,63 (6,94) -0,52 *** (0,24) 12,47 *** (5,19)

MCO (3)

5,47 *** (2,57) 23,68 *** (7,28) -0,65 (2,96) -6,32 (8,29) -3,30 (3,85) 2,73 *** (1,01) -3,89 *** (1,61) 0,06 (0,56) -1,24 (4,34) -0,06 (0,07)

IG (1)

1,09 (4,73) 18,46 * (11,15) -0,29 (2,97) -5,90 (8,48) -3,99 (3,19) 2,82 *** (1,02) -3,97 *** (1,58) 0,02 (0,61) -0,68 (4,34) -0,07 (0,07) 14,58 (18,13) 0,32 (0,25)

IG (2)

0,79 (5,88) 18,06 * (11,66) -0,10 (2,74) -5,65 (7,98) -3,96 (3,31) 2,81 *** (1,00) -4,02 *** (1,48) 0,02 (0,61) -0,71 (4,36) -0,07 (0,07) 14,49 (17,96) 0,31 (0,24) 2,44 (18,72)

IG (3)

0,00 0,01 0,16

-1,15 *** (0,19)

47,65 *** (9,93)

GMM 1.0

0,02 0,12 0,39

54,03 *** (10,08) 8,65 *** (2,51) 4,65 *** (1,58) -16,48 * (10,85) 11,71 * (8,41) -1,60 (1,76) 2,10 (6,94) 4,77 *** (1,68) 29,70 *** (12,94) -1,45 *** (0,30)

GMM 2.0

0,00 0,39 0,51

-0,10 (0,34) 21,04 (43,27)

12,36 (10,42)

GMM 1.1

0,00 0,50 0,47

19,27 * (12,92) 5,34 ** (2,69) 1,97 * (1,34) -3,08 (8,90) 9,09 * (5,65) 0,52 (1,18) 1,45 (5,35) 1,78 * (1,34) 9,99 (12,79) -0,13 (0,42) -4,26 (36,39) -0,26 (0,51)

GMM 2.1

GMM 2.2

0,00 0,15 0,93

0,00 0,41 0,53

16,37 (15,23) 5,43 *** (2,51) 1,88 * (1,28) -6,75 (7,36) 6,11 (5,34) 0,64 (1,11) 0,53 (4,93) 2,08 ** (1,15) 10,74 (16,03) 0,00 -0,11 (0,26) (0,37) 16,13 -2,49 (35,27) (38,34) -0,14 (0,45) 53,76 *** 19,65 (23,08) (21,03)

2,48 (11,11)

GMM 1.2

Nota: *, ** y *** denotan significatividad al 20, 10 y 5%, respectivamente. Se han incluido variables ficticias para cada año en todas las estimaciones.

Test Sargan Test AR (1) Test AR (2)

% inmg. UE-15

Hisp. educ. > primaria

% inmg. hisp.

Log. tasa faltas

% nacs. varones 20-50

Inmg. educ. > primaria

Nacs. educ. > primaria

Tasa paro inmigrantes

Tasa paro nacional

PIB

> 100.000 habs.

6,72 *** (2,07) 1,18 *** (0,32) 0,49 ** (0,25) -1,10 (1,92) 2,77 ** (1,68) 0,89 (1,04) 1,42 (1,38) 1,30 *** (0,48) 5,68 * (3,89) 0,69 *** (0,07)

MCO (2)

16:57

> 500.000 habs.

% inmg.

MCO (1)

3/4/09

Tasa de faltas

Estimaciones de la tasa de faltas

TABLA 12

02_ALONSO Página 97

INMIGRACIÓN Y DELINCUENCIA EN ESPAÑA, 1999-2007

02_ALONSO

3/4/09

16:57

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