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ranno di avere maggiori risorse pubbliche in modo da poter raccogliere più tangenti. Allo stesso tempo, una maggiore corruttibilità può indurre un più alto livello di spesa, perché pubblici ufficiali corrotti “gonfiano” la spesa per aumentare i loro guadagni illegali.
Da un punto di vista empirico, noi affrontiamo questo problema utilizzando come strumenti della corruzione i suoi valori passati.
In generale, i ritardi della variabile dipendente possono alleviare il problema di una possibile errata specificazione del modello causata dall’omissione di una variabile rilevante. Nel nostro contesto, aggiungere un ritardo della variabile di- pendente17 implica rendere l’equazione (4) un modello panel dinamico, che noi stimiamo utilizzando lo stimatore system GMM proposto da Arellano-Bover (1995)/Blundell-Bond (1998)18. Per affrontare il problema della reverse causality (e più in generale dell’endogeneità), lo stimatore system GMM tratta il modello come un sistema di equazioni – una per ogni periodo – dove le variabili predeterminate ed endogene (in differenze prime) sono strumentate con i ritardi dei loro livelli.
Dalla prima colonna di tabella 7 si nota che la corruzione ha un effetto significativo (ad un livello di confidenza del 10%) sulla spesa pubblica totale: un incremento unitario nel livello della corruzione causa un aumento nel livello della spesa pubblica di circa 0.54. Per quanto riguarda le altre va- riabili esplicative, stimiamo un coefficiente positivo e statisti- camente significativo della quota di popolazione al di sopra dei 65 anni: più la popolazione invecchia maggiore è la spesa pubblica, ceteris paribus. Infine troviamo una correlazione inversa con il tasso di crescita del GDP.
17. I test di radice unitaria ci assicurano che la serie è stazionaria.
18. Utilizzando le condizioni sui momenti addizionali, questo stimatore è più
efficiente di quello proposto da Arellano-Bond per dataset con molte unità cross- section e pochi periodi temporali.