Introducción

Hasta el año 2015 las dinámicas migratorias de Colombia se caracterizaban por la salida de colombianos mayor al ingreso de extranjeros (Departamento Nacional de Planeación [DNP], 2018) y al desplazamiento forzado interno aso ciado al conflicto armado (^{Ibáñez, 2009}). No obstante, como consecuencia de la profunda crisis económica y social de Venezuela, desde el año 2016 el país se convirtió en un receptor neto de flujos migratorios. Según la agencia migratoria colombiana ^{(Migración Colombia, 2019b)} 1 771 237 ciudadanos venezolanos ya se habían establecido en el territorio nacional al 31 de diciembre del 2019.

La fluctuación inesperada en la cantidad de personas que entran al país ha generado percepciones negativas. Como reporta la ^{Fundación Ideas para la Paz (2019)}, un porcentaje de los habitantes de Medellín, Riohacha y Cúcuta consideró que la llegada de venezolanos deterioraba las condiciones de segu ridad³. De manera similar, el exfiscal general de la nación llamó la atención por el aumento extraordinario de capturas de personas de nacionalidad venezolana por delitos como hurto, tráfico de estupefacientes o lesiones personales ^{(Semana, 2018)}. Colombia no es el único país en el que estas creencias están arraigadas: diversos trabajos ^{(Bell y Machin, 2013}; ^{Simon y Sikich, 2007)} muestran que en Estados Unidos y varios países de Europa las personas aso cian a los migrantes —particularmente aquellos que ingresan al país de forma irregular— con aumentos en el crimen. A pesar de esta percepción, la evidencia empírica disponible no permite afirmar que la migración pueda afectar las condiciones de seguridad ciudadana.

Por esta razón, este trabajo analiza el efecto de la migración irregular sobre las tasas municipales de dos tipos de hurto, homicidio y lesiones personales a partir de datos novedosos sobre migrantes venezolanos que entraron de forma no autorizada a Colombia.

Según la teoría del crimen racional ^{(Becker, 1968}; ^{Ehrlich, 1973)} podría esperarse que la migración irregular en Colombia haya cambiado los niveles de crimen previos a través de diferentes canales. Un canal directo, en el cual personas con menores costos de oportunidad para delinquir llegan al país ^{(Bianchi et al., 2012}; ^{Spenkuch, 2013)}. Un canal indirecto por el cual las personas nativas cambian su participación en delitos como respuesta a cambios en el mercado laboral inducidos por el fenómeno migratorio ^{(Borjas et al., 1997}; ^{Borjas, 2003}; ^{Altonji y Card, 1991)}. Dentro de este tipo de efecto podría considerarse un incremento en la ocurrencia de hechos en los que la población migrante es victimizada, como indican ^{Knight y Tribín (2020)} para el caso de la frontera colombo venezolana.

Para probar el efecto de la migración irregular en los niveles de crimen en Colombia se creó un panel de datos para municipio mes que abarca el periodo entre enero del 2016 y mayo del 2018. Debido a que los flujos migratorios no son un fenómeno exógeno, se utilizó como variable instrumental la interacción entre la distancia por carretera a los puntos de entrada de migrantes irregulares y el periodo de tiempo. Se encontró que un flujo adicional de mil migrantes irregulares produjo un aumento promedio de la tasa mensual de hurto a personas de 8,7 puntos y de hurto a comercio de 22,4 puntos en el corto plazo, es decir, en el mismo mes de la llegada. Esto representa un incremento modesto al considerar que, en el periodo analizado, el municipio promedio solo recibió alrededor de doce migrantes irregulares al mes. Estos resultados conservan su validez después de varias pruebas de robustez. Además, estimaciones de efectos heterogéneos sugieren que este resultado no se observaría en todos los municipios, sino en aquellos con mayores niveles de formalidad laboral en el periodo anterior a la migración.

Esta investigación realiza dos aportes importantes a la literatura sobre migración y criminalidad. Primero, utiliza datos con características distintas a las empleadas en datos de trabajos anteriores. Debido a la dificultad de medir a una población que ingresa de forma ilegal al país, muchos estudios se sirven de registros provenientes de amnistías u olas de legalización ^{(Fasani, 2018}; ^{Freedman et al., 2018)} o de migrantes legales ^{(Alonso Borrego et al., 2012}; ^{Zhang, 2014)} que pueden tener incentivos distintos para participar de un mercado criminal. A diferencia de la investigación existente, en este documento se utiliza una base de datos nueva de más de 442 000 migrantes venezolanos que ingresaron a Colombia de forma no autorizada y que se registraron masivamente en un censo realizado por la Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres (UNGRD) y la Presidencia de la República en 2018.

Segundo, contribuye a la investigación sobre olas migratorias y criminalidad en un contexto de desarrollo distinto al de los trabajos publicados hasta la fecha. Esto, debido a que la literatura existente se ha enfocado en países de altos ingresos como Alemania ^{(Maghularia y Uebelmesser, 2019)} o Italia ^{(Bianchi et al., 2012)} que reciben refugiados provenientes de Medio Oriente y el norte de África, como Canadá ^{(Zhang, 2014)} que cuenta con un sistema de estímulos a la inmigración calificada o como EE. UU. ^{(Freedman et al., 2018)} que atrae a población del resto del continente.

Este estudio se enmarca en la literatura que busca explorar el efecto causal de la migración sobre el crimen. A pesar de que las estrategias de identificación son relativamente similares, los resultados de estos trabajos varían entre los casos de análisis. Esto sugiere que el impacto de una ola migratoria puede depender de factores contextuales como la composición demográfica y las características socioculturales de las poblaciones migrante y receptora que limitan la inserción al trabajo legal ^{(Bell et al., 2013}; ^{Masterson y Yasenov, 2019)}, la capacidad institucional o la flexibilidad del mercado laboral (Bassetti et al., 2013). En los últimos diez años, investigaciones han encontrado efectos positivos débiles del número de migrantes sobre la ocurrencia de faltas menores y delitos contra la propiedad —particularmente hurtos— en España, Reino Unido e Italia ^{(Alonso Borrego et al., 2012}; ^{Bell et al., 2013}; ^{Bianchi et al., 2012)}; efectos negativos en Canadá de migrantes arraigados en el país sobre las tasas de criminalidad analizadas ^{(Zhang, 2014)} y ningún efecto en Alemania ^{(Maghularia y Uebelmesser, 2019)}.

Por las peculiaridades del fenómeno venezolano en Colombia, al igual que por la rapidez con la que llegaron los migrantes o la inexperiencia del país en la recepción de este tipo de población, no es fácil determinar si alguno de estos resultados se asemeja a los del caso colombiano. Estudios recientes sobre la migración de venezolanos en Latinoamérica señalan algunos hallazgos relevantes sobre los efectos del choque migratorio. Por ejemplo, algunas investigaciones apuntan al rol de los migrantes como receptores de diferentes tipos de violencias y estigmatización. ^{Knight y Tribín (2020)} encontraron que un incremento en la ocurrencia de homicidios en la frontera colombo venezolana estuvo relacionado con el aumento en el número de víctimas migrantes. Por su parte, ^{Ajzenman et al. (2020)} encuentran que un aumento de la inmigración en Chile se asocia con una mayor percepción de inseguridad, más que con un deterioro real de los indicadores de delito.

I. La migración venezolana en Colombia

Según la ^{Fundación Ideas para la Paz (2019)} la migración de venezolanos hacia Colombia inició en el 2002 con la llegada de inversionistas y profesionales alta mente cualificados impulsados por las políticas antiempresariales del presidente Hugo Chávez. Sin embargo, debido a la rápida desaceleración económica, a la inflación y al empeoramiento de las condiciones de seguridad, desde el 2016 han llegado al país más de 1,7 millones de personas de nacionalidad venezolana. Adicionalmente, según estimaciones del ^{Banco Mundial (2018)}, cerca de 400 000 colombianos que residían en el país vecino retornaron a Colombia.

De acuerdo con el documento Conpes 3950 (^{DNP, 2018}), la atención del Gobierno nacional a este fenómeno se prestó en 2015 con la deportación de alrededor de 2000 colombianos que residían en el lado venezolano de la frontera. Según ^{Migración Colombia (2018)} este hecho provocó el retorno al país de cerca de 22 000 personas. No obstante, el flujo de ciudadanos venezolanos hacia Colombia no se aceleraría sino hasta 2017 como consecuencia de la escasez de alimentos y medicinas, la hiperinflación y las condiciones de seguridad y orden público. A lo largo del año 2018 el ritmo de la migración aumentó aún más, por lo que en poco más de un año la población estimada de venezolanos en Colombia, sin distinción de su condición migratoria, se multiplicó casi por siete al pasar de 171 783 en enero a 1 174 743 en diciembre según estimaciones de las autoridades migratorias (^{Migración Colombia, 2019a}; ^{DNP, 2018}).

La posibilidad de los extranjeros de acceder al mercado laboral estuvo hasta hace poco permitida únicamente para quienes solicitaran visas de trabajo y contaran con cédula de extranjería (Decreto 1067 de 2015). Sin embargo, debido a la coyuntura migratoria el Gobierno colombiano flexibilizó este requisito al permitir a los venezolanos que ingresaron de manera legal al país obtener el permiso especial de permanencia (PEP)⁴ que garantiza, por dos años, el acceso no solo al empleo formal, sino también al sistema de seguridad social. No obstante, debido a la falta de acceso a pasaportes en Venezuela ^{(BBC, 2018}), así como a los intermitentes cierres de frontera decretados por el Gobierno venezolano, se calcula que cerca del 47 % de los migrantes venezolanos en Colombia ingresó por caminos no autorizados ^{(Migración Colombia, 2019b)}, algunos de los cuales son riesgosos debido a las barreras naturales y a la presencia de actores armados ilegales.

II. Los efectos teóricos de la migración en el crimen

Desde la perspectiva del crimen racional ^{(Becker, 1968)} se puede afirmar que existen razones para establecer una relación entre la migración y el crimen. A partir de este marco teórico es posible identificar dos canales —uno directo y otro indirecto— a través de los cuales la migración irregular podría tener un efecto en los niveles agregados de delito, especialmente en los crímenes que permiten generar ingresos como el hurto. Es importante resaltar que dichos mecanismos no son excluyentes entre sí, por lo que podrían ocurrir en simultáneo.

Un canal directo correspondería a una propensión más alta por parte de los migrantes a cometer crímenes con respecto al resto de la población. En este caso, la llegada de los migrantes trae consigo un deterioro en las tasas de crimen. Esto puede cumplirse si los migrantes tienen un costo de oportunidad para delinquir más bajo por no contar con un permiso de trabajo o debido a la imposibilidad de acceder a programas de apoyo económico, tales como transferencias condicionadas o subsidios al desempleo ^{(Mastrobuoni y Pinotti, 2015)}. En este escenario, se esperaría encontrar un efecto de la migración sobre deli tos que permiten generar rentas económicas más fácilmente, en particular, los hurtos. No obstante, este “incentivo” a participar en el delito puede ser contrarrestado por mayores riesgos de judicialización y deportación ^{(Bianchi et al., 2012)} que dependen de la capacidad de las instituciones para capturar a los sospechosos, juzgarlos o deportarlos. En este caso, una política de regularización podría tener efectos positivos para reducir los niveles de delito y los niveles de reincidencia de migrantes ^{(Pinotti, 2017)}.

Un canal indirecto se conectaría con la respuesta de las comunidades y los mercados de trabajo locales a un choque migratorio. En la mayoría de los casos, la migración es un choque que incrementa la oferta de trabajo en las ciudades, por lo que se podrían observar efectos como una reducción en el número de ocupados locales o una caída en los salarios reales para los segmentos del mercado de trabajo en los que la migración puede sustituir a la mano de obra local ^{(Borjas et al., 1997}; ^{Borjas, 2003}; ^{Altonji y Card, 1991}). Para el caso de la migración irregular, dado que los migrantes irregulares solo pueden aceptar trabajos en el sector informal, el choque a la oferta de trabajo podría ser particularmente fuerte sobre los ingresos de las personas que se dedican a este tipo de actividades y que cuentan con un nivel educativo y habilidades similares ^{(Borjas, 1999)}. Este cambio en los costos de oportunidad de los locales puede ampliar su participación en delitos que permitan reemplazar los ingresos perdidos, por lo que, aunque los migrantes no cometieran delitos, los niveles de crimen a nivel agregado podrían aumentar⁵. En este caso, la regularización de los migrantes podría no tener ningún efecto, e incluso llegar a producir efectos perjudiciales para ciertos segmentos de la población que podrían verse sustituidos.

III. Datos

Para esta investigación se creó una base de datos tipo panel para los 1101 municipios de Colombia entre enero del 2016 y mayo del 2018 a partir de las siguientes fuentes.

IV. Estrategia empírica

Investigar la correspondencia entre crimen y migración irregular es difícil por una razón práctica y otra de inferencia causal. En términos prácticos, los migrantes que entran ilegalmente a un país por lo general no se registran en censos o encuestas y no acceden a servicios del Estado que permitan guardar registros y calcular cuántos son o en dónde se encuentran. Para el caso de Colombia, existe el RAMV, el cual, aunque brinda estimaciones probablemente imprecisas, permite realizar inferencia bajo algunos supuestos.

En términos econométricos la migración —irregular o no— no es un evento aleatorio. Como mencionan otras investigaciones ^{(Bahar et al., 2021)}, es un fenómeno en el que los migrantes de manera racional pueden escoger lugares con ciertas características deseables para establecerse. Algunas de estas, como la actividad económica, los niveles de informalidad o la percepción de seguridad ^{(Bell y Machin, 2013)} pueden motivar a estas personas a escoger un lugar para vivir por encima de otro. Como señalan ^{Ibáñez et al. (2020)}, estas decisiones son dinámicas, por lo cual no basta con incluir efectos fijos de tiempo o lugar para controlar la endogeneidad. Aunque la inclusión de controles relevantes para algunas de estas dimensiones puede aumentar la precisión de la estimación, es posible que persistan alguna de las condiciones que impiden identificar el efecto causal.

Por esta razón, en este documento se aprovecha la distancia de cada municipio a Venezuela como un instrumento para identificar el efecto causal de la migración irregular. Las barreras geográficas y la red de carreteras y caminos entre los puntos de destino e ingreso estaban predeterminadas para todos los municipios antes de la ocurrencia del choque migratorio. Por esta razón, las distancias entre lugares han sido extensamente usadas en la literatura eco nómica como instrumentos ^{(Angrist y Kugler, 2003)}, debido a que es posible argumentar que satisfacen el supuesto de exogeneidad. Por otro lado, la distancia puede disuadir a los migrantes de establecerse en ciertos lugares lejanos o desconectados, por lo que el supuesto de relevancia tiene una justificación teórica⁸. La Figura A3 del apéndice sugiere que esta dinámica se presentó, por lo que se observa una acumulación de migrantes irregulares en las zonas fronterizas, aunque hacia 2018 se evidencia que aumentó la concentración de venezolanos en algunas de las ciudades interiores más importantes como Bogotá, Cali o Medellín.

De esta forma, la especificación principal de este artículo es:

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En estas ecuaciones i corresponde al municipio y t a unidades de mes. Migrantes_irr _it corresponde al número de migrantes irregulares instrumentado por la distancia promedio a Venezuela (en km) interactuada con los periodos de tiempo. Dado que esta variable se expresa en miles de migrantes y que y_it son tasas de delito por cien mil habitantes, la interpretación de β es el efecto marginal promedio local de un aumento en mil migrantes irregulares al mes en puntos por cien mil personas.

También se incorpora a la especificación una matriz de controles X_i ,2015 a nivel municipal en la línea base (2015) interactuados con tendencias de tiempo. Los controles que se incluyen en los diferentes modelos son medidas del mercado laboral y actividad económica del momento anterior a que se recrudeciera la crisis migratoria. Con esto, se pretende evitar que se atribuya a la migración efectos omitidos asociados con tendencias municipales diferentes a la disponibilidad de empleos o al ciclo económico en el que se encontraban los municipios. Esto, dado que un momento de poca actividad económica o de baja capacidad del mercado laboral para proveer suficientes vacantes podría disparar los niveles de crimen ^{(Raphael y Winter Ebmer, 2001)} y desestimular la migración. Es importante señalar que la principal motivación para incluir estas variables en su línea base —sobre todo la medida de desempleo— corresponde a que, como se señaló en la sección “Los efectos teóricos de la migración en el crimen”, el deterioro del mercado laboral puede ser el mecanismo a través del cual la migración puede afectar los niveles de criminalidad.

De igual modo, se incluyen efectos fijos de municipio µ_i y mes δ_t que eliminan características locales invariantes en el tiempo y efectos de tendencias nacionales como un aumento generalizado en el delito debido a condiciones ajenas a la migración.

V. Resultados

Es posible que los resultados de mínimos cuadrados, aun con controles, presen ten diferentes sesgos⁹. Por esta razón, en el Cuadro 1 se presentan los resulta dos al utilizar como instrumento la interacción entre distancia a los principales puntos de entrada a Colombia y dummies de cada mes. A pesar de que no es posible probar empíricamente que se cumplen los supuestos del modelo de variables instrumentales, la prueba F de instrumentos débiles sugiere que, bajo supuestos de errores estándar no autocorrelacionados y no heterocedásticos, la primera etapa permite obtener un estimador con un nivel de sesgo relativo respecto al estimador de MCO inferior al 5 %. De igual manera, en el Cuadro A3 del apéndice se presenta la especificación detallada de la primera etapa.

En el Cuadro 1 se puede observar que al usar el instrumento propuesto los signos de los modelos con hurtos a persona y a comercio como variables dependientes son consistentes con los del modelo de efectos fijos. No obstante, la significancia para el primer modelo disminuye y para el segundo aumenta hasta el 1 %. Para los delitos de homicidios y lesiones personales, al igual que en la estimación anterior no se encuentra ningún efecto significativo. En cuanto a la magnitud, resulta llamativo el aumento de la magnitud de los estimadores para hurto a personas y a comercio, que pasan de 5,3 a 8,7 y de 0,7 a 22,4, respectivamente. Como se explicó con anterioridad, este incremento en los estimadores puede atribuirse a los diferentes sesgos de la estrategia empírica de mínimos cuadrados que subestima el efecto real de la migración sobre el crimen¹⁰.

Cuadro 1. Modelo de variables instrumentales 

^Nota.Errores estándar en paréntesis. Se incluyen en la primera y segunda etapa los controles de mercado laboral y recaudo tributario a la actividad económica. Para la prueba de instrumento débil Stock Yogo (2005) se presenta el estadístico de Cragg Donald Wald y en paréntesis se muestra el valor crítico de este estimador para un 5 % de sesgo relativo máximo.* p < 0,10; ** p < 0,05; *** p < 0,01.

Es importante resaltar que la precisión de esta estimación está sujeta a la relevancia del instrumento y que la interpretación de esta debe ser local y no global. Es decir, que los resultados del modelo de variables instrumentales solo dan cuenta de los efectos de la migración irregular sobre los niveles de estos delitos en los municipios en los que la distancia tuvo un efecto sobre la cantidad de migrantes que recibieron. Teniendo esto en cuenta, los resultados indican que las tasas mensuales de hurto a personas y a comercio se incrementaron en 8,7 y 22,4 por cada mil migrantes irregulares que llegaron en un mes. Este es un efecto pequeño sobre las tasas de crimen al considerar que, para un municipio “promedio” que recibe solo doce migrantes, esto solo representa un aumento de 0,10 y 0,27 de las tasas de estos delitos¹¹. También es necesario tener en cuenta que estos resultados solo dan cuenta de efectos contemporáneos (del mismo mes), por lo cual no es posible conocer si la migración impacta la seguridad ciudadana en el largo plazo.

A. Efectos heterogéneos de la migración irregular

Los municipios de Colombia cuentan con una alta heterogeneidad en características observables y no observables que podrían producir que la migración tenga efectos diferenciados según distintos tipos de entidad territorial. Por esta razón, es posible que el efecto promedio encontrado anteriormente oculte la variabilidad en el impacto de la migración irregular sobre las tasas de criminalidad. Para analizar las diferencias entre municipios se estimó el modelo IV incorporando efectos heterogéneos como se muestra en la Ecuación 3. Así, el efecto de interés corresponde a , donde donde hace referencia a una variable continua de interés en línea base normalizada alrededor de la media¹². Para interpretar esto como causal, es necesario que no existan otros elementos omitidos que se correlacionen con el efecto heterogéneo capturado por la interacción con la migración irregular y que varíen temporal y geográficamente. Aunque no es posible comprobar esto de manera directa, se utilizan características municipales en un momento previo a la migración para elevar la credibilidad del supuesto.

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Se exploraron las diferencias en la magnitud de los estimadores según las características del mercado laboral informal en el año anterior al inicio de la migración. Es importante decir que las cifras de informalidad de las encuestas de empleo de Colombia no permiten recolectar información municipal debido a la representatividad de las muestras utilizadas. Sin embargo, es posible utilizar como proxy el porcentaje de personas vinculadas formalmente como cotizantes al sistema general de seguridad social respecto al total de la población del municipio. Para la interpretación de los estimadores es importante tener en cuenta que esta métrica es una medida inversa de la informalidad, en tanto que se asume que la informalidad en el municipio es menor cuando hay mayor número de cotizantes formales en el sistema.

Figura 1. Efectos marginales de la migración irregular según nivel de informalidad laboralNota. Hurto a personas (izq.), hurto a comercio (der.). Intervalos de confianza del 95 %. Estimadores reportados en el Cuadro A7 del apéndice. 

Como muestra la Figura 1, la migración parece incrementar las tasas de hurto a personas y a comercio únicamente en aquellos municipios con un porcentaje de población formal mayor a la media de esta medición para 2015. Esto quiere decir que, en aquellos sitios con niveles más bajos de informalidad, existe un mayor impacto negativo de la migración irregular sobre la criminalidad. Al analizar las características de la variable utilizada, llama la atención que casi800 municipios se encuentran por debajo de la media, por lo cual la migración parece haber aumentado las tasas mencionadas solo en una minoría delos municipios. Los estimadores se encuentran en el Cuadro A7 del apéndice.

VI. Amenazas a la especificación y pruebas de robustez

A. Correlación entre la distancia a Venezuela y la criminalidad

Una primera amenaza a la identificación del efecto causal de la migración irregular sobre las tasas de delito es la existencia de tendencias diferenciadas entre la zona de frontera y el resto del país. Por ejemplo, las zonas limítrofes podrían contar con mayores incentivos al crimen debido a su dependencia comercial de Venezuela.

Siguiendo una estrategia similar a la seguida por ^{Bahar et al. (2021)} y ^{Rozo y Vargas (2021)} es posible probar si la exclusión de los departamentos fronterizos altera los resultados centrales. Como se observa en el Cuadro A9, se removieron de la muestra cada uno de los departamentos de frontera. Estos resultados permiten ver que el signo y significancia de los estimadores de los delitos de hurto a personas y a comercio se mantienen.

Una manera alternativa de probar la fortaleza de los resultados es comparar estos con aquellos producidos por otras variables instrumentales validadas por la literatura previa. Uno de los instrumentos más utilizados corresponde a la población de migrantes del mismo país varios años antes del evento estudiado. Como señalan los artículos que usan esta estrategia de identificación —desde el artículo fundacional de ^{Altonji y Card (1991)}— es posible argumentar que los nuevos migrantes prefieran ubicarse en lugares donde hay una red de contactos más amplia. Utilizando la presencia de migrantes venezolanos en 1993 y 2005 interactuada con los periodos de tiempo, en el Cuadro A8 se presentan los resultados sobre las tasas de criminalidad usadas a lo largo del artículo. Como se advierte, los signos y la significancia estadística se conservan por encima del 10 %, a excepción del estimador de hurto a comercio en el panel A, que presentó un p valor de 0,106.

B. Autocorrelación entre unidades cercanas

Incluso con esta estrategia de identificación podrían persistir dudas sobre la eficiencia de los estimadores. Uno de los requisitos para que los estimadores sean precisos consiste en que los errores del modelo no estén correlacionados. Debido a las dinámicas de las aglomeraciones urbanas¹³ que comprenden más de un municipio, es posible que la migración de un municipio tenga efectos sobre sus vecinos. Esto violaría el supuesto de SUTVA al existir unidades que son afectadas por los tratamientos de otras ^{(Angrist et al., 1996).} Para probar la robustez de los estimadores encontrados es posible utilizar especificaciones que corrigen los efectos de la correlación entre unidades vecinas. ^{Colella et al. (2019)} desarrollan un método de corrección de la matriz de varianza covarianza a partir de clústeres basados en umbrales arbitrarios de proximidad.

Cuadro 2. Modelo IV con errores arbitrariamente correlacionados 

^Nota.Errores estándar corregidos por correlación espacial a los umbrales especificados en negrita utilizando el método de correlación arbitraria de Colella et al. (2019).Se incluyen en la primera y segunda etapa los controles de mercado laboral y recaudo tributario a la actividad económica.* p < 0,10;**p < 0,05; *** p < 0,01.

Para el caso colombiano se utilizan umbrales arbitrarios de 20 y 50 kilómetros de distancia alrededor del centroide del municipio. Esta elección responde a que solo la aglomeración de Bogotá excede los 20 kilómetros de radio y ninguna excede los 50 kilómetros¹⁴. De esta forma, se permite que existan correlaciones entre municipios cuyas dinámicas de crimen puedan estar fuertemente relacionadas debido a su cercanía geográfica. Como muestra el Cuadro 2, la significancia para los estimadores se mantiene inalterada aun cuando se per mite la correlación al interior de grupos de municipios que se encuentran a menos de 20 y 50 kilómetros de distancia.

C. Error de medición en el número de migrantes irregulares

Dentro de este escenario se podría considerar también la existencia de error de medición en el número de migrantes. Como se explicó en secciones anteriores, el RAMV se realizó de manera voluntaria en los 442 municipios con mayor concentración de población venezolana. Esta situación solo es problemática si se correlaciona sistemáticamente con la ocurrencia de crímenes en los municipios. Esto puede ocurrir, por ejemplo, si los migrantes más propensos al delito no se registran debido al temor de ser ubicados por las autoridades o a su expulsión del país en una fecha anterior al registro. En esta situación, dado que la variable dependiente solo contiene al grupo de migrantes con menor probabilidad de cometer un delito, el estimador tendería a subestimar el efecto buscado.

Para brindar evidencia adicional sobre la robustez de los resultados ante esta amenaza, se incluyó como variable de control el número de capturas por cien mil habitantes realizadas por la Policía Nacional en 2015. Esta variable es un proxy para la capacidad de la Policía Nacional, encargada de detener a las personas investigadas o condenadas por una actividad ilícita, así como de reportar la aprehensión de inmigrantes a las autoridades migratorias. Con esta modificación se espera atenuar la existencia de un posible sesgo motivado por el subregistro de migrantes irregulares en las zonas donde es más probable ser capturado o deportado. Como se observa en el Cuadro A10 del apéndice, los resultados permanecen casi inalterados en magnitud, dirección o significancia después de esta inclusión.

VII. Discusión

En este artículo se exploró el efecto causal de la migración irregular sobre las tasas de delito en Colombia entre el 2016 y el 2018. Los resultados sugieren que la migración irregular produjo un aumento de corto plazo en las tasas pro medio de los municipios para los delitos de hurto a personas y hurto a comercio. En particular, se encontró que la llegada de mil migrantes irregulares al mes puede aumentar —en el corto plazo— las tasas de estos delitos en 8,7 y 22,6 casos por cien mil habitantes, respectivamente. No obstante, al tener en cuenta que la media mensual de migrantes irregulares es cercana a doce, el efecto para un municipio “promedio” se reduce a 0,1 y 0,2 adicional en las tasas por cien mil de estos delitos. Estos resultados se mantienen después de varias pruebas de robustez. Además, estimaciones de efectos heterogéneos sugieren que este resultado no se observaría en todos los municipios, sino en aquellos con población más formalizada laboralmente, en la que puede haber menos oportunidades de subsistencia debido al sector informal más reducido. En contraste, para ninguna de las especificaciones con efectos fijos o con variables instrumentales se encontró que la migración aumente los niveles de delitos violentos como los homicidios o las lesiones personales. Así, a pesar de que se encontraron efectos positivos de la migración irregular sobre las tasas de hurtos, al considerar la dimensión real de la migración para la mayoría de los municipios de Colombia, se observa que el impacto es bastante pequeño, así como que este efecto solo se comprueba en el muy corto plazo. Este resultado está en línea con los hallazgos de otras investigaciones, que muestran que los delitos en los que se advierte mayor incidencia de la migración son los que tienen motivaciones económicas ^{(Alonso Borrego et al., 2012}; ^{Bell et al., 2013}; ^{Bianchi et al., 2012)}.

Una implicación no explorada de este artículo corresponde a los efectos de la migración sobre la victimización de la población recién llegada. Como señalan estudios recientes sobre el éxodo venezolano a Colombia ^{(Knight y Tribín, 2020)}, los migrantes enfrentan condiciones que los hacen vulnerables a situaciones en las que se afecte su integridad, en particular en las zonas más próximas a la frontera. De igual manera, como apuntan ^{Ibáñez et al. (2020)}, la situación de irregularidad migratoria puede ser un elemento que amplía el riesgo a ser victimizado y no denunciar por temor a la deportación.

Estos hallazgos tienen implicaciones relevantes de política pública. Reafirman la importancia de garantizar a los migrantes la posibilidad de generar ingresos para cubrir sus necesidades básicas. Esto podría hacerlos menos susceptibles a ser cooptados por redes criminales y disminuir la probabilidad de que participen en actividades delictivas para conseguir recursos. También confirman la importancia de las políticas de regularización para mitigar los efectos negativos que la migración podría llegar a tener. Esta medida puede arrojar efectos positivos en la seguridad ciudadana, no solo porque hace menos probable la participación de migrantes en el crimen, sino porque reduce la probabilidad de que casos de victimización de población migrante pasen desapercibidos ^{(Ibáñez et al., 2020)}.

Reconocimientos

Esta investigación no contó con fuentes de financiamiento externas. Agradezco a los revisores anónimos y a la editora de este número de Desarrollo y Sociedad, por sus valiosos comentarios a la versión original de este documento. De igual forma, agradezco a Leopoldo Fergusson, Adriana Camacho, Michael Weintraub y María Alejandra Vélez, así como al Departamento Nacional de Planeación, la Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres y la Gerencia de Frontera por sus aportes en diferentes etapas de la producción de este artículo.