La corrupción inmobiliaria en la Ciudad de México es un fenómeno preocupante, pues no solo se trata de grandes redes de impunidad que permiten construir obras al margen o fuera de la ley, sino que tiene efectos negativos para el bienestar de las personas y puede tener consecuencias catastróficas, como quedó en evidencia con los sismos de 2017. 

 

La investigación “Consecuencias de la corrupción inmobiliaria en la Ciudad de México”, que puede descargarse al final de esta página, utiliza los datos de los edificios que fueron afectados durante los sismos de 2017 para analizar los efectos de la corrupción en la calidad de vida de las personas. A partir de un análisis conjunto con la Encuesta ESRU de Movilidad Social en México (ESRU-EMOVI), que se levantó precisamente después de los sismos de 2017, fue posible investigar las consecuencias de la corrupción inmobiliaria en el largo plazo, modificando drásticamente la trayectoria de vida de las personas. 

 

El enfoque principal de este trabajo es analizar los efectos de la corrupción en la movilidad social. Aunque existen muchas formas de entender y medir la corrupción, deseamos centrarnos en la corrupción inmobiliaria al ser uno de los ejemplos de corrupción con efectos más duraderos. Además, la corrupción inmobiliaria permanece en una ubicación fija, lo que permite entenderla también como parte de un contexto geográfico.

 

El estudio se centra, primero, en los efectos que tiene la corrupción en la movilidad social de las personas, es decir en la probabilidad que tienen las personas en mejorar su situación económica con respecto a sus familias de origen. Encontramos que los individuos que viven cerca de edificios con corrupción sufren afectaciones mayores a aquellos que no vivían cerca de corrupción. Tan solo vivir cerca de un edifició que se construyó con prácticas corruptas disminuye en 13 puntos el percentil de riqueza en que se encuentran las personas. En otras palabras, vivir cerca de edificios con algún tipo de corrupción inmobiliaria disminuye la probabilidad de mejorar tu situación económica, especialmente en contextos de incidentes como sismos u otros desastres naturales. 

 

Desafortunadamente, la corrupción inmobiliaria es difícil de descubrir con la información disponible. La base de datos de MCCI incluye solamente los edificios afectados por el sismo de 2017 que fueron investigados personalmente por periodistas. Por eso la segunda parte del estudio se enfoca en estudiar los diferentes factores que pueden ser utilizados para descubrir y describir la corrupción inmobiliaria en otras partes de la Ciudad. 

 

Utilizando la información de casos de corrupción inmobiliaria que el gobierno de la CDMX publicó sobre la alcaldía Benito Juárez y combinándola con métodos estadísticos avanzados, pudimos encontrar algunos factores importantes geográficos, censales y socioeconómicos determinantes para la corrupción inmobiliaria. En la siguiente imagen puede verse en color azul la predicción de posibles violaciones al uso de suelo en las construcciones, mientras que los puntos negros indican dónde el Gobierno de la Ciudad de México ha identificado irregularidades. Nuestro modelo de predicción alcanzó una efectividad de 90%.

 

Esto es un excelente inicio para siguientes investigaciones sobre la dispersión geográfica de la corrupción y cómo se construyen contextos tanto socioeconómicos, como físicos que promueven o inhiben la corrupción.

 

La última parte de este proyecto fue utilizar este modelo predictivo para ampliarlo, aprovechando el resto de la información geo-estadística disponible en la Ciudad de México. Con esta nueva información fue posible crear un mapa de riesgo de posibles casos de corrupción inmobiliaria y analizamos el efecto económico de este riesgo ante la corrupción en las personas. Con nuestro modelo hemos podido extrapolar las predicciones a nivel manzana en el resto de la Ciudad de México, generando un mapa de riesgos donde las 5 alcaldías con mayor proporción de posibles irregularidades son: Benito Juárez, Cuauhtémoc, Coyoacán, Venustiano Carranza y Miguel Hidalgo. 

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