Detectando patrones de riesgo de corrupción: Análisis de contratos estatales y municipales en México mediante agrupamiento jerárquico

Diana Emilce Álvarez Suárez; Fernando Nieto Morales

doi:10.24965/gapp.11518

Autores/as

Diana Emilce Álvarez Suárez El Colegio de México (México – México)
Fernando Nieto Morales El Colegio de México (México – México) https://orcid.org/0000-0003-4130-2745

DOI:

https://doi.org/10.24965/gapp.11518

Palabras clave:

corrupción, contrataciones públicas, gobiernos subnacionales, aprendizaje automático, agrupamiento jerárquico

Resumen

Objetivos: la corrupción en las contrataciones públicas es una preocupación global, particularmente relevante en contextos como el mexicano. Si bien existen estudios sobre riesgo a nivel nacional, su aplicación en el ámbito subnacional enfrenta desafíos importantes. Este estudio analiza más de 150 mil contratos estatales y municipales financiados total o parcialmente con recursos del Ramo 28 del presupuesto mexicano durante 2021, a partir del cálculo de siete indicadores de riesgo de corrupción. Metodología: se utilizó la técnica de agrupamiento jerárquico, especialmente promisoria para gobiernos con capacidades institucionales limitadas, ya que no requiere datos extensivamente etiquetados, permite detectar patrones ocultos y ofrece interpretaciones accesibles. Resultados: mediante el agrupamiento jerárquico se identificaron grupos de contratos con perfiles de riesgo similares. Conclusiones: el análisis contribuye a identificar dinámicas asociadas a riesgos de corrupción en las compras públicas subnacionales, y abre nuevas posibilidades para su monitoreo preventivo en México y contextos comparables.

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Biografía del autor/a

Diana Emilce Álvarez Suárez, El Colegio de México (México – México)

Investigadora posdoctoral del Programa Interdisciplinario de Ciencia de Datos de El Colegio de México, especializada en proyectos que integran ciencia de datos y ciencias sociales. Docente y autora de publicaciones académicas de alto impacto.

Fernando Nieto Morales , El Colegio de México (México – México)

Profesor de administración pública en el Centro de Estudios Internacionales de El Colegio de México. Especialista en reforma del sector público, corrupción, profesionalización y transparencia, con una amplia trayectoria en investigación y colaboración con organismos nacionales e internacionales. Es autor y editor de diversas publicaciones académicas y ha sido reconocido con distintos premios en ciencias sociales y políticas públicas.

Citas

Aidt, T. S. (2009). Corruption, Institutions and Economic Development. Oxford Review of Economic Policy, 25(2), 271-291. https://doi.org/10.1093/oxrep/grp012

Auriol, E. (2006). Corruption in procurement and public purchase. International Journal of Industrial Organization, 24(5), 867-885. https://doi.org/10.1016/J.IJINDORG.2005.11.001

Bello-Gómez, R. A. y Avellaneda, C. N. (2024). Conclusion: worldwide challenges for subnational governance. En C. N. Avellaneda y R. A. Bello-Gómez (eds.), Handbook on Subnational Governments and Governance (pp. 393-399). Edward Elgar Publishing.

Casier, L. y Ruete, M. (2020). Avanzando hacia compras públicas estratégicas en América Latina y el Caribe. Secretaría General de la Organización de los Estados Americanos e Instituto Internacional de Desarrollo Sostenible. https://www.oas.org/ext/DesktopModules/MVC/OASDnnModules/Views/Item/Download.aspx?type=1&id=532&lang=2

Celentani, M. y Ganuza, J.-J. (2002). Corruption and competition in procurement. European Economic Review, 46(7), 1273-1303. https://doi.org/10.1016/S0014-2921(01)00147-7

Cetina, C. y Constatín, P. (2022). Desenredar la corrupción desde el análisis de redes. Blog del Banco de Desarrollo de América Latina y el Caribe. https://www.caf.com/es/blog/desenredar-la-corrupcion-desde-el-analisis-de-redes/

Costa, L. da F. (2021). Real-Valued Jaccard and Coincidence Based Hierarchical Clustering. HAL Open Science. https://hal.science/hal-03411498v2

Demey, J., Pla, L., Vicente Villardón, J. L., Di Rienzo, J. A. y Casanoves, F. (2011). Medidas de distancia y similitud. En F. Casanoves, L. Pla y J. A. Di Rienzo (eds.), Valoración y análisis de la diversidad funcional y su relación con los servicios ecosistémicos (pp. 47-59). CATIE. https://www.researchgate.net/publication/260137073_MEDIDAS_DE_DISTANCIA_Y_SIMILITUD

Fan, C. S., Lin, C. y Treisman, D. (2009). Political decentralization and corruption: Evidence from around the world. Journal of Public Economics, 93(1-2), 14-34. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2008.09.001

Fazekas, M., Tóth, I. J. y King, L. P. (2013). Anatomy of Grand Corruption: A Composite Corruption Risk Index Based on Objective Data [working papers n.º CRCB-WP/2013:02]. Corruption Research Center Budapest. https://doi.org/10.2139/SSRN.2331980

Fazekas, M., Tóth, I. J. y King, L. P. (2016). An Objective Corruption Risk Index Using Public Procurement Data. European Journal on Criminal Policy and Research, (22), 369-397. https://doi.org/10.1007/s10610-016-9308-z

Fazekas, M. y Kocsis, G. (2020). Uncovering High-Level Corruption: Cross-National Objective Corruption Risk Indicators Using Public Procurement Data. British Journal of Political Science, 50(1), 155-164. https://doi.org/10.1017/S0007123417000461

Ferwerda, J., Deleanu, I. y Unger, B. (2017). Corruption in Public Procurement: Finding the Right Indicators. European Journal on Criminal Policy and Research, (23), 245-267. https://doi.org/10.1007/s10610-016-9312-3

Fisman, R. y Miguel, E. (2010). Economic Gangsters: Corruption, Violence, and the Poverty of Nations. Princeton University Press. https://doi.org/10.1515/9781400834792

Hernández García, R. (2017). Áreas de oportunidad para mejorar los procesos de compras públicas: una visión práctica. Revista Técnica sobre Rendición de Cuentas y Fiscalización Superior, (10), 53-64.

Holmes, L. (2019). ¿Qué es la corrupción? Grano de Sal.

IMCO (2018). Índice de Riesgos de Corrupción: El sistema mexicano de contrataciones públicas. Instituto Mexicano para la Competitividad, A. C. https://imco.org.mx/indice-riesgos-corrupcion-sistema-mexicano-contrataciones-publicas/

IMCO (2022). Compras públicas estatales. Instituto Mexicano para la Competitividad, A. C. https://imco.org.mx/compras-publicas-estatales/

IMCO (2024). Riesgos en las compras públicas a nivel federal. Instituto Mexicano para la Competitividad, A. C. https://imco.org.mx/riesgos-en-las-compras-publicas-a-nivel-federal/

Jaroonchokanan, N., Termsaithong, T. y Suwanna, S. (2022). Dynamics of hierarchical clustering in stocks market during financial crises. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, (607), artículo 128183. https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128183

Johnston, M. y Fritzen, S. (2020). The conundrum of corruption: Reform for social justice. Routledge.

Klitgaard, R. (1984). Managing the fight against corruption: A case study. Public Administration and Development, 4(1), 77-98. https://doi.org/10.1002/pad.4230040107

Levi, M. y Stoker, L. (2000). Political trust and trustworthiness. Annual Review of Political Science, (3), 475-507. https://doi.org/10.1146/annurev.polisci.3.1.475

Lindstedt, C. y Naurin, D. (2010). Transparency is not Enough: Making Transparency Effective in Reducing Corruption. International Political Science Review, 31(3), 301-322. https://doi.org/10.1177/0192512110377602

Ljubešić, N., Boras, D., Bakarić, N. y Njavro, J. (2008). Comparing measures of semantic similarity. ITI 2008 [30th International Conference on Information Technology Interfaces, Cavtat, Croatia] (pp. 675-682). https://doi.org/10.1109/ITI.2008.4588492

Maddila, S., Ramasubbareddy, S. y Govinda, K. (2020). Crime and Fraud Detection Using Clustering. En H. Saini, R. Sayal, R. Buyya y G. Aliseri (eds.), Innovations in Computer Science and Engineering [serie: Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 103] (pp. 135-143). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-15-2043-3_17

Marti, G., Nielsen, F., Bińkowski, M. y Donnat, P. (2021). A Review of Two Decades of Correlations, Hierarchies, Networks and Clustering in Financial Markets. En F. Nielsen (ed.), Progress in Information Geometry. Signals and Communication Technology (pp. 245-274). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-65459-7_10

MCCI (2020). Riesgo de corrupción en los procedimientos de contratación de Petróleos Mexicanos y sus empresas productivas. Mexicanos Contra la Corrupción y la Impunidad. https://contralacorrupcion.mx/pemex-riesgo-de-corrupcion-en-procedimientos-de-contratacion/

Murtagh, F. y Contreras, P. (2012). Algorithms for hierarchical clustering: an overview. WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, 2(1), 86-97. https://doi.org/10.1002/widm.53

Nieto-Morales, F., Peeters, R. y Lotta, G. (2024). Burdens, bribes, and bureaucrats: The political economy of petty corruption and administrative burdens. Journal of Public Administration Research and Theory, 34(4), 481-497. https://doi.org/10.1093/jopart/muae010

Nieto-Morales, F. y Heyse, L. (2024). A configurational approach to positivity: analyzing pathways to success and achievement in public administration. En P. Lucas (ed.), Pathways to Positive Public Administration: An International Perspective (pp. 58-77). Edward Elgar Publishing.

OECD (2023). Public procurement performance: A framework for measuring efficiency, compliance, and strategic goals [OECD Public Governance Policy Papers, n.º 36]. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/0dde73f4-en

Paredes, R. (2020). Homologación de compras públicas en México. Instituto Mexicano para la Competitividad A. C. http://hdl.handle.net/11445/3939

Paulus, M. y Kristoufek, L. (2015). Worldwide clustering of the corruption perception. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, (428), 351-358. https://doi.org/10.1016/j.physa.2015.01.065

Peeters, R., Lotta, G. y Nieto-Morales, F. (2024). Street-level bureaucracy in weak state institutions. Policy Press.

Pérez Mundaca, A. (2022). Corrupción en las contrataciones públicas: investigaciones recientes y tendencias de investigación. Ciencia Latina: Revista Científica Multidisciplinar, 6(4), 1652-1670. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v6i4.2686

Rodríguez-Olivari, D. (2025). The fight against corruption from a new technological paradigm. Diálogo Político. https://dialogopolitico.org/special-edition-2025-artificial-democracy/the-fight-against-corruption-from-a-new-technological-paradigm

Rose-Ackermann, S. (2001). Desarrollo y corrupción. Gestión y Análisis de Políticas Públicas, (21), 5-21. https://doi.org/10.24965/gapp.vi21.260

Salazar, A., Pérez, J. F. y Gallego, J. (2024). VigIA: Prioritizing public procurement oversight with machine learning models and risk indices. Data & Policy, (6), artículo e75. https://doi.org/10.1017/dap.2024.83

Tola, V., Lillo, F., Gallegati, M. y Mantegna, R. N. (2008). Cluster analysis for portfolio optimization. Journal of Economic Dynamics and Control, 32(1), 235-258. https://doi.org/10.1016/j.jedc.2007.01.034

Uribe-Gómez, J. A. (2021). ¿Puede la ciencia de datos ayudar a combatir la corrupción en la contratación pública? Trilogía Ciencia Tecnología Sociedad, 13(24), 1-11. https://doi.org/10.22430/21457778.1952

Wachs, J., Yasseri, T., Lengyel, B. y Kertész, J. (2019). Social capital predicts corruption risk in towns. Royal Society Open Science, 6(4). https://doi.org/10.1098/rsos.182103

Ware, G. T., Moss, S., Campos, J. E. y Noone, G. P. (2011). Corruption in Procurement. En A. Graycar y R. G. Smith (eds.), Handbook of global research and practice in corruption (pp. 65-121). Edward Elgar Publishing.