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Debito pubblico, spesa regionale e corruzione 413
per il reato di peculato, che è di circa 4 anni nel periodo di interesse21. Guardando ai risultati in colonna (b) notiamo che il coefficiente stimato di Cond è positivo e statisticamente significativo a un livello di confidenza del 5%22. L’impatto stimato della corruzione sulla spesa pubblica totale (0.48%) è molto più alto di quello stimato in tabella 7 (0.05%).
Nelle colonne (c) e (d) aggiungiamo ai regressori la va- riabile Pr(cond)23, che misura la probabilità di essere condan- nati una volta che il crimine sia stato scoperto e perseguito. Ci aspettiamo una relazione negativa con la spesa pubblica perché maggiore è la probabilità di essere condannati tan- to meno un pubblico ufficiale corruttibile gonfierà la spesa. Indipendentemente dalla misura di corruzione utilizzata, notiamo che la probabilità di essere condannati è negativa e statisticamente significativa (a un livello di confidenza del 5%) mentre il nostro risultato principale continua a essere valido. Infatti, il coefficiente stimato della corruzione ha un impatto fortemente significativo sulla spesa pubblica con una magnitudine di circa 0,09%, quando misuriamo la corruzione con il numero dei reati (colonna c), e di circa 0,54%, quando la variabile utilizzata è il numero dei condannati (colonna d).
Tabella 10 - Robustezza
(a)
(b)
(c)
(d)
Corrt+1
0,9513** (2,69)
Corrt+2
1,0295* (1,97)
21. Si veda Istat - Statistiche Giudiziarie Penali, tabella 4.6, vari numeri.
22. Otteniamo risultati simili con una scelta di lag differenti, 3 o 5 lags. I risultati
sono disponibili dagli autori su richiesta.
23. Questa variabile è il numero di pubblici ufficiali condannati per il reato di peculato rispetto al numero totale di crimini di corruzione. Ovviamente sotto- stima la vera probabilità, perché il numeratore riguarda il reato di peculato che è solo una parte dei reati corruzione.